Yaşayan Zeka: Geleceğin inovasyonunda yeni bir çağ

Yakın zamanda küresel bir sağlık hizmetleri şirketinin yönetim ekibiyle karşılıklı oturuyordum ve vücut dillerinden bir şeylerin ters gittiğini hemen fark ettim. Beni AI stratejileri hakkında danışmanlık yapmam için davet etmişlerdi ama oldukça savunmacı bir tavırları vardı. Baş Bilgi Teknolojileri Yöneticisi, yeni büyük dil modeline ilişkin detaylı bir açıklamaya başladı. Bu model, el yazısıyla yazılmış hastalık formlarının ve dijital dosyaların karışımından oluşan karmaşık veri giriş sürecini otomatikleştirerek her şeyi tek bir tutarlı kayıtta topluyordu. Bir yıl boyunca bu sistemi geliştirmiş ve test etmişlerdi ve başarılarından dolayı doğal olarak gururluydular. Ancak bu konuşmayı yaparken, onların geride kaldığını anlamam çok uzun sürmedi.

“İnanılmaz bir temel oluşturmuşsunuz,” dedim, “ama bu sadece başlangıç.” O an odadaki enerjinin değiştiğini hissettim. Bekledikleri tepkiyi almadılar. Bir yıl boyunca AI teknolojilerine yatırım yapmış, sofistike bir sistem kurmuş ve başarılı bir pilot uygulama gerçekleştirmiş bir şirkete karşı böyle bir yorumda bulunmak onların beklentilerinin çok dışındaydı. Birçok diğer üst düzey yönetim ekibinin son bir yıl içinde AI araçlarını geliştirip uygulamaya koymuş olmalarına rağmen, artık her şeyin bittiğini düşünüyorlardı. Gerçekte ise dönüşümleri sadece yeni başlıyordu. AI, teknolojik değişimlerin sadece bir yönüdür ve diğer iki önemli teknolojinin önemini anlamayan şirketler, geride kalma riskini taşıyorlar.

Yaşayan Zeka Dönemi

Şirketin yönetim ekibiyle yaptığım görüşme sırasında, son yıllarda AI’ya yönelik hiper-odaklanmanın, geç de olsa doğru bir adım olduğunu kabul ettim. Ancak büyük dil modelleri (LLM’ler) sadece bir başlangıçtır. Yeni gelişmeler hızla gerçekleşiyor ve bu şirketin sürekli dönüşüm sağlamak için yeni bir yetenek geliştirmesi gerekecek. Çünkü AI, iş dünyası manzarasını değiştiren üç çığır açıcı teknolojiden sadece biridir. Diğer iki teknoloji — ileri düzey sensörler ve biyoteknoloji — daha az görünür olsa da hiç de önemsiz değildir ve sessizce ilerlemektedir. Yakında, bu üç teknolojinin birleşimi, her sektörün liderlerinin gelecekteki kararlarını şekillendirecek yeni bir gerçekliği temellendirecek.

Bu yeni gerçekliği “yaşayan zeka” olarak adlandırıyorum: Sensing, öğrenme, uyum sağlama ve evrimleşme yeteneğine sahip sistemler; bunlar, yapay zeka, ileri sensörler ve biyoteknoloji sayesinde mümkün olacak. Yaşayan zeka, yeniliğin üssel bir döngüsünü tetikleyerek endüstrileri bozacak ve tamamen yeni pazarlar yaratacak. AI’ya odaklanıp bu iki diğer teknolojiyle olan kesişimlerini anlamayan liderler, şu anda oluşmakta olan bir bozulma dalgasını kaçırma riskini taşıyorlar.

Her Şeyin Motoru Verilerinizi İstiyor

Eğer AI her şeyin motoruysa, o motorun veriye ihtiyacı vardır. Muhtemelen, bu verilerin çoğu ileri sensörlerden ve birbirine bağlı cihazlar ağından gelecektir. Bu işlev, sensörlerin bir sonraki genel amaç teknolojisi olmasının nedenidir — ki bu, pek çok liderin şu anda fark etmediği bir gerçektir.

Çoğu insan, sensörlerin zaten her yerde olduğunu ve birden fazla sektörde kullanılmakta olduklarını fark etmez. Bu gözden kaçırılabilir bir durumdur; teknolojiyi çoğu zaman düşünmeden kullanırız. Ancak bir kez onları aramaya başladığınızda, her yerde olduklarını göreceksiniz. Örneğin, bir iPhone, yakınlardaki nesneleri algılayan proximity sensörlerinden yüz tanıma sensörlerine kadar on iki farklı sensörle donatılmıştır. Bunların hepsi verinizi her gün işler ve geliştirir. Xylem, su teknolojisi şirketi, suyun dağıtımındaki zorlukları yönetmek için gelişmiş sensörler ve AI kullanan yeni bir su sayacı türü geliştirdi. Bu sayaçlar su akışını sürekli olarak ölçer ve tüketim desenleri hakkında ayrıntılı veriler sunar; ayrıca su akışındaki anormallikleri, örneğin basınç düşüşlerini veya düzensiz kullanım desenlerini tespit edebilir ki bunlar genellikle bir sızıntıdan kaynaklanır. Bu arada, yeni bir biyolojik sensör sınıfı, giyilebilir ve yutulabilir olabiliyor. Amaçları: hastalıkları teşhis etmek ve izlemek, patojenleri tespit etmek ve daha hızlı iyileşmeyi sağlamak için gerçek zamanlı veri göndermek ve almak. Bu tür biyosensörlerden biri, kan dolaşımına enjekte edildikten sonra gerçek zamanlı olarak hasta sağlığını izleyebilen nanobotlar adında küçük makineler içeriyor. Nanobotlar, çevresel uyarılardaki ve koşullardaki değişiklikleri algılayarak, sürekli sağlık izleme ve potansiyel sağlık sorunlarının erken teşhisini sağlıyor.

Sensörler etrafımızı sarmaya devam ettikçe, sadece daha fazla veri değil, aynı zamanda farklı türde veriler de toplayacaklar. Organizasyonlar, LLM’ler geliştirip kullanırken, yakında LAM’ler (Büyük Eylem Modelleri) oluşturmak zorunda kalacaklar: LLM’ler ne söyleneceğini tahmin ederken, LAM’ler ne yapılması gerektiğini tahmin eder, karmaşık görevleri daha küçük parçalara böler. LLM’ler, esas olarak içerik üretirken, LAM’ler görev yürütme için optimize edilmiştir, belirli komutlara dayalı olarak gerçek zamanlı kararlar verebilir ve her büyüklükteki organizasyon için son derece faydalı olacaktır.

LAM’lerin erken örnekleri, Anthropic’in Claude’u ve Adept.ai’nin ACT-1’i gibi uygulamalardır. Her ikisi de doğrudan yazılımla etkileşimde bulunup dijital araçlar kullanarak web tarayıcıları gibi yazılım uygulamaları içinde işlem yapmaktadırlar. LAM’ler, daha fazla veri ve çoklu modal gereksinimleri olan LLM’ler gibidir. Bizim telefonlarımızı kullanırken veya araçlarımızı çalıştırırken ürettiğimiz davranışsal verilerle birlikte, etrafımızdaki sensörler tüm verileri toplar ve aynı anda birden fazla veri akışı sağlar. LAM’ler çevremizde daha fazla entegre hale geldikçe, kullanıcıların doğrudan etkileşimi olmadan bile sorunsuz bir şekilde çalışacaktır.

Birçok organizasyonun hayal edemediği şey ise, LAM’lerin nasıl kişisel büyük eylem modellerine (PLAM’ler) dönüşeceği ve sonunda farklı sistemlerle etkileşime girerek büyük veri setlerinden öğrenip, iş ihtiyaçlarına adapte olacaklarıdır. PLAM’ler, kullanıcıların gizliliği ve tercihlerine uygun olarak kişiselleştirilmiş öneriler yapabilme, satın alımları optimize etme ve diğer güvenilir ajanlarla iletişim kurarak kesintisiz işlemler gerçekleştirme kapasitesine sahip olacaktır. Bu otonom ajanlar, kullanıcı verilerine erişim sağlayarak her türlü kişisel cihazda verileri toplayacaktır.

Yakın gelecekte, Apple veya Google gibi şirketler, kişisel verileri sürekli toplamak ve analiz etmek için cihazlara daha fazla akıllı sensör yerleştirmek için motive olacaklardır. Bu veriler, her kullanıcının ihtiyaçlarına ve tercihlerine özel olarak tasarlanmış kişisel dil ve eylem modellerine bağlanacak şekilde kullanılacaktır. Aynı şekilde şirketler, kurumsal büyük eylem modelleri (CLAM’ler) ve dijital odaklı hükümetler ise hükümet büyük eylem modellerine (GLAM’ler) sahip olacaklardır.

Yapay Zeka ile Organoid Zeka Buluşuyor

Yaşayan zekanın üçüncü genel amaç teknolojisi ise biyomühendisliktir, bu teknoloji biyolojik sistemler ve ürünler inşa etmek için mühendislik teknikleri kullanır, örneğin tasarlanmış mikroplar, belirli görevler için mühendislik yapılabilir. Şu anda bu, en kolay göz ardı edilebilecek bir alan gibi görünüyor ama uzun vadede en önemli genel amaç teknolojisi olabilir. AI ile birleştiğinde, biyomühendislik “generatif biyoloji” (genBio) yaratabilir. Bu, verileri, hesaplamayı ve AI’yı kullanarak yeni biyolojik içgörüler yaratmayı ya da tahmin etmeyi amaçlar — biyolojik öğelerin nasıl davrandığını ve etkileştiğini simüle ederek ve tahmin ederek yeni biyolojik bileşenler üretir.

Şu anda bu teknolojinin potansiyelini görmeye başladık. Ginkgo Bioworks gibi şirketler, endüstriyel süreçlerde kullanılabilecek özel enzimler tasarlamak için genBio kullanıyor. Örneğin, generatif algoritmalar, plastikler gibi karmaşık molekülleri parçalayan enzimler tasarlamak için kullanılıyor. Google DeepMind, AlphaProteo’yu oluşturdu ve bu sistem, biyomalzemeler ve ilaç geliştirme alanlarında kullanılabilecek yeni özelliklere sahip tamamen yeni proteinler tasarlıyor. DeepMind’in başka bir projesi olan GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), milyonlarca yeni inorganik malzemenin stabilitesini tahmin etti.

Başarılı Olmak İçin Kuruluşunuzu Nasıl Konumlandırırsınız?

Yaşayan zeka, geleceğe yönelik bir fikir gibi görünebilir, ancak ileri görüşlü CEO’lar ve iş liderleri beklememelidir. Yaşayan zeka teknolojilerinin birleşimi, birkaç lider teknoloji endüstrisinde zaten ortaya çıkmaya başladı. İlk benimsemeler, özellikle ilaç, tıbbi ürünler, sağlık, uzay, inşaat ve mühendislik, tüketici paketli ürünler ve tarım gibi endüstrilerde yoğun olarak yaşanıyor. Ama yakında başka sektörlerde de uygulamalar olacak ve bu da finansal hizmetler gibi sektörlerde yeni fırsatlar yaratacak.

Her teknoloji geliştikçe, ileriye doğru katlanan bir ilerleme göreceğiz. İşte bu noktada dikkat edilmesi gereken beş öneri:

1. Yaşayan zekayı tüm organizasyon için anlaşılır kılın. Üst düzey liderler, yapay zeka, gelişmiş sensör verisi ve biyomühendislik kesişimlerini öğrenmeli.
2. Bozulma ve yeni değer üretimi için pragmatik senaryolar geliştirin. Liderler, yaşayan zeka teknolojilerinin nasıl kullanılacağı ve ölçeklendirileceği konusunda yakın ve uzun vadeli senaryolar oluşturmalı.
3. İki veya üç yüksek etki alanını belirleyin ve hemen başlayın. Liderler, yaşayan zekanın en büyük etkiyi yapabileceği belirli kullanım durumlarını seçmelidir.
4. Gerekli roller, beceriler ve yetenekler geliştirmeye kararlı olun. Yaşayan zeka, organizasyonda bir zihniyet değişikliği gerektirir.
5. Düzenleyici değişiklikleri izleyin ve politika belirsizliklerine hazırlıklı olun. Yaşayan zeka, inovasyonları tetikleyecek ve şirketlerin esneklik gereksinimlerini artıracaktır.

Son olarak, size verebileceğim en değerli öneri sadece “Ya ne olursa?” sorusunu sormaktır.

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle