Fast Company Türkiye
BYRON COOK
AMAZON BAŞKAN YARDIMCISI VE SEÇKİN BİLİM İNSANI
YAZI: JOHN PAVLUS
SEATTLE’IN 150 KİLOMETRE DOĞUSUNDAKİ Cascade Dağları’nda, Amazon’un üst düzey mühendislerinden oluşan bir grup, özel bir toplantı için bir arada… Şirketin Kuzey Amerika Mağazaları bölümünden geliyorlar ve serin bir eylül sabahında bu Hyatt otelinde buluşmalarının nedeni, Amazon’un perakende deneyimlerini güçlendirmek için yeni yollar bulmak üzere beyin fırtınası yapmak. Otelin IMAX benzeri dağ manzaralarına sahip lobisinden geçerek penceresiz toplantı odalarına giriyorlar.
Toplantının ana konuşmacısı, Amazon’un başkan yardımcısı ve seçkin bilim insanı Byron Cook, sunumundan önce kahvaltı yapmak için koridorun sonundaki boş bir konferans salonuna giriyor. Cook 1,98 metre boyunda, ancak omuzlarının düşüklüğü, aslında heybetli olan vücut yapısını şaşırtıcı derecede içe bükük gösteriyor. Tipik üniformasının buruşuk bir versiyonunu giymiş: Siyah ve kalın, kapüşonlu sweatshirt ile bileklerinin biraz üzerine uzanan bol siyah pantolon… Kül rengi saçları, ellerinin ittiği her yöne doğru uysalca taranabiliyor. 54 yaşındaki Cook, seçkin bir bilim insanına ya da bir başkan yardımcısına pek benzemiyor; daha ziyade rağbette olmayan bir motosikletliyi andırıyor.
Kahvaltı ederken iki lokma arasında, yerlerine oturmakta olan yaklaşık iki düzine mühendisi kastederek bana “Henüz kim olduğumu bilmiyorlar” diyor. Üst düzey ünvanına rağmen Cook, Amazon’da bir tür misyoner olarak kendi yarattığı rolde, “otomatik akıl yürütme” adı verilen güçlü ama pek bilinmeyen bir yapay zeka türü hakkında bilgi vermek üzere böyle birçok odada bulundu. Daha önce birçok kez yaptığı gibi, Cook burada da yüksek düzeyde teknik insanlara inanç aşılamak üzere bulunuyor. O, GPU’larla dolu gigawattlık veri merkezleriyle değil, papirüs üzerine yazılacak kadar eski prensiplerle desteklenen bir yapay zeka yaklaşımının öncülüğünü yapıyor ve bu yaklaşım, Amazon’u teknoloji sektörünün halüsinasyon sorununu çözme arayışında lider konumuna getiriyor.
Cook’un ön konuşma ritüeli yok, bir karaktere bürünmesine gerek yok. Yaz aylarında New York metrosunda yolculuk yapmanın keyfi hakkında bir iş arkadaşıyla eğlenerek sohbet ederken, biri oturumun başlamak üzere olduğunu söylüyor. Hemen çatalını bırakıp dışarı çıkıyor. Adeta dinlerini değiştirecek olan bir sonraki grup, onu bekliyor.
KASIM 2022’DE CHATGPT DÜNYAYA asteroit gücüyle çarptığında, Amazon da diğer herkes gibi ters ayakta yakalandı. Bunun nedeni yapay zeka konusunda geri kalmış olması değildi; teknoloji devi, derin öğrenmeden yararlanmak için devasa bulut bilişim kolu AWS de dahil olmak üzere neredeyse tüm bölümlerini yakın zamanda gözden geçirmişti. Amazon ayrıca, yapay zeka destekli asistanı Alexa’ya bağlı 300 milyon cihazla akıllı ev pazarında da hakim konumdaydı. CEO Andy Jassy’nin Nisan 2023’te CNBC’ye yaptığı açıklamada söylediği gibi, ChatGPT’nin arkasındaki teknoloji olan büyük dil modellerini “birkaç yıldır” araştırıp geliştiriyordu.
Fakat OpenAI’ın chatbot’u, yapay zekanın tanımını ve beklentilerini bir gecede değiştiriverdi. Daha öncesinde yapay zeka, sesli asistanlarda, yüz tanımada ve diğer görece dar uygulamalarda çoğunlukla görünmez bir unsurdu. Sonra birdenbire, her teknoloji şirketinin benimsemesi -veya önemsizleşme riskini göze alması- gereken, sonsuz esnekliğe sahip, her şeyi yapabilen, komutla çalışan bir cin olarak görülmeye başlandı. ChatGPT’nin sahneye çıkışından altı ay kadar kısa bir süre sonra Amazon, kurumsal müşteriler için kendi AWS tabanlı üretken yapay zeka hizmeti olan Bedrock’ı piyasaya sürdü; bu müşteriler arasında şu anda 3M, Door Dash, Thomson Reuters, United Airlines ve New York Borsası gibi kurumlar yer alıyor.
Amazon iki yıl içinde her tür ürüne üretken yapay zekayı entegre etti. (İçerik önerisi ve keşif araçlarını desteklediği) Prime Video ve Amazon Music, (satıcıların ürün listelerini optimize etmek için kullanabileceği) çevrimiçi perakende sayfaları ve hatta AWS’nin satış ekipleri tarafından kullanılan dahili araçlar bunlardan bazılarıydı. Şirket, iki sohbet botu (Rufus adlı bir alışveriş asistanı ve şirketlerin ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen Amazon Q) ve Nova adlı kendi model setini piyasaya sürdü; bunlar, Google’ın Gemini’ına veya OpenAI’ın GPT serisine benzer, genel amaçlı yapay zeka sistemleri olarak düşünülmüştü. Amazon, yapay genel zeka (AGI; bir insanın yapabileceği herhangi bir bilişsel görevi yapabilen, henüz elde edilmemiş bir yapay zeka sürümü) olarak adlandırılan heyecana da kapıldı ve 2024’ün sonlarında, eski bir OpenAI araştırmacısı olan David Luan liderliğindeki gösterişli bir iç kuluçka merkezi olan AGI Lab’i kurdu.
Yine de bunların hiçbiri, insanların hayal gücüne OpenAI’ın (“akıl yürütme” modelleri!), Anthropic’in (kod yazan sohbet botları!) ve Google’ın (AI Overviews! Deep Research!) sunduğu parlak nesneler kadar hitap edemedi. Apple gibi Amazon da yapay zeka asistanlarındaki erken liderliğini bu yeni çağda avantaja dönüştüremedi. Alexa ve Siri basitçe rekabet edemiyor.
Ama belki de en iyisi buydu; çünkü 2025, yapay zekanın parlaklığının aniden azalmaya başladığı yıl oldu: GPT-5 başarısız oldu, yapay zeka destekli kodlama çarpıcı bir uygulamadan büyük bir riske dönüştü ve MIT’nin bir araştırması, şirketlerin yüzde 95’inin yapay zeka pilot projelerinden anlamlı bir geri dönüş alamadığını öne sürerek sektörü salladı.
İşte bu ortamda -Deutsche Bank analistlerinin “yapay zekanın çirkinleştiği yaz” olarak adlandırdığı dönemde- Amazon, AWS üzerinde geliştirilen üretken yapay zeka uygulamaları için “yapay zeka halüsinasyonlarını en aza indirmeyi ve yüzde 99’a varan doğrulama sağlamayı” vaat eden Automated Reasoning Checks’i (Otomatik Akıl Yürütme Kontrolleri) duyurdu. Ürün, Cook’un fikriydi; özetle, matematikçilerin 300 sayfalık teoremleri kanıtlamasına olanak tanıyan mantığı kullanarak yanılsamaları ortadan kaldırıyor. (Aslında, “Logic Theorist” adlı 1956 tarihli otomatik akıl yürütme programı, bazı uzmanlar tarafından dünyanın ilk yapay zeka sistemi olarak kabul ediliyor ve modern matematiğin en temel metinlerinden biri olan Principia Mathematica’daki bazı kanıtların yeni ve daha kısa versiyonlarını buluyor.) Pek “seksi” değil sanki? Yine de Amazon’un en üst düzey yapay zeka yöneticilerinden biri olan ve Jassy’nin doğrudan danışmanlarından oluşan “S-takımında” görev yapan Swami Sivasubramanian, Automated Reasoning Checks’i LinkedIn’deki bir gönderisinde “yapay zeka güvenliğinde yeni bir dönüm noktası” olarak nitelendirecek kadar etkilenmişti. AWS CEO’su Matt Garman ise bunu “oyun değiştirici” olarak tanımladı.
Otomatik akıl yürütmenin, yapay zekanın yanlışlarını matematiksel yöntemlerle bozma vaadi, Amazon’un “ajanlar” (LLM destekli, kurumsal verimliliği dönüştürmesi beklenen iş robotları) etrafındaki stratejisinin önemli bir parçası haline geldi. Görünüşe göre işletmeler de bu konuda ciddi şüphe duyuyor: Bu yılın başlarında Gartner, “yetersiz risk kontrolleri” nedeniyle “ajan tabanlı yapay zeka projelerinin” yüzde 40’ından fazlasının önümüzdeki iki yıl içinde bırakılacağı tahmininde bulundu. Şirket bana yakın zamanda, ilerleyen projelerin yüzde 30 ila yüzde 60’ının “halüsinasyonlar, risk ve yönetim eksikliği nedeniyle başarısız olacağını” öngördüğünü söyledi. Bu, Amazon’un gerçekleşmesine izin verebileceği bir kehanet değil; özellikle Gartner’ın 2029 yılına kadar yapay zeka ajanları için 512 milyar dolar değerinde olacağını tahmin ettiği potansiyel bir pazar varken… O ya da bu şekilde, halüsinasyonların ortadan kalkması gerekiyor.
Soru, bunun nasıl olabileceği… Ajanlar sadece güçlendirilmiş LLM’ler; bu raydan çıkabilecekleri anlamına geliyor ve çıkacaklar da; hatta OpenAI’ın yakın zamanda yaptığı bir iç çalışmanın ardından itiraf ettiği gibi, raydan çıkmamaları mümkün değil. Cook’un ChatGPT piyasaya sürüldükten sadece birkaç ay sonra Amazon’un anlamasına yardımcı olduğu şey, halüsinasyonları ortadan kaldırmak için zaten göz önünde saklı gizli bir silaha sahip olduklarıydı. Otomatik akıl yürütme, üretken yapay zekanın tam zıttı: Eski, katı ve kullanımı zor… Amazon’daki birçok kişi bunu hiç duymamıştı. Ancak Cook bunu nasıl kullanacağını biliyordu; yaklaşık 10 yıl önce AWS içindeki gizli güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için Amazon’a getirmişti. Ve teknoloji sektöründeki en büyük otomatik akıl yürütme uzmanı grubunu bir araya toplamıştı.
Şimdi bu yatırım, Amazon’un hiç beklemediği bir şekilde karşılığını verecek. Otomatik Akıl Yürütme Kontrolleri, şirketin (kesin olmayan bir zaman çizelgesiyle) piyasaya sürmeyi planladığı ve dil modellerinin esnekliğini otomatik akıl yürütmenin kanıtlanmış güvenilirliğiyle birleştiren birçok üründen sadece ilki. Gartner analistlerine göre, “nöro-sembolik yapay zeka” olarak bilinen bu birleşik yaklaşım, ajan tabanlı yapay zeka projelerinin potansiyel başarısızlık oranını “yüzde birden bile az” düşürebilirse, yüz milyonlarca dolar değerinde olur. Ve Amazon bunu biliyor. Sivasubramanian, “Yapay zeka ajanlarının dönüştürücü potansiyelini gerçekleştirmek, yaşam ve çalışma şeklimizi değiştirmek için bu güvene ihtiyacımız var” diyor; “Güvenilir, üretime hazır yapay zeka ajanlarının temelinin otomatik akıl yürütmede yattığına inanıyoruz.”
Şöyle düşünüyordum: “Bir devrimi ateşlemek için nereye gidebilirim?”
AMAZON’UN OTOMATİK AKIL yürütmeye neden güvendiğini anlamak için, bunun bildiğiniz yapay zeka türünden ne farkı olduğunu özetlemek faydalı olabilir. Milyonlarca hatta milyarlarca örneği işleyerek kalıpları öğrenen sinir ağlarının aksine, otomatik akıl yürütme problemleri bir tür aritmetik olarak ifade etmek için “formal mantık” adı verilen özel bir dile dayanıyor; bu dil, antik Yunan’a kadar uzanan kurallara dayanıyor.
Bilgisayarlar, bu kural tabanlı yaklaşımı kullanarak, evet-hayır sorularının cevaplarını derin öğrenmenin yaptığı gibi olası en iyi tahminlerle değil, matematiksel kesinlikle hesaplayabiliyor.
Otomatik akıl yürütmeyi, karmaşık mantıksal problemleri çözmek için TurboTax (vergi-muhasebe uygulaması) gibi düşünün: Problemler özel bir dilde ifade edildiği sürece, bilgisayarlar işin büyük kısmını yapabilir ve bunu on yıllardır yapıyorlar. 1994 yılında Intel’in Pentium çiplerindeki bir hatanın şirkete yarım milyar dolar kaybettirmesinden bu yana, neredeyse tüm mikroçip üreticileri, tasarımların doğruluğunu önceden kanıtlamak için otomatik akıl yürütmeyi kullanıyor. Fransız hükümeti, 1998’de Paris’in ilk sürücüsüz metro treninin yazılımını doğrulamak için bunu kullandı. 2004’te NASA bile Mars’taki Spirit ve Opportunity araçlarını kontrol etmek için bundan yararlandı.
Ancak elbette bir sorun var: Otomatik akıl yürütme, problemleri yalnızca üç olası sonuca indirgeyebiliyor: Evet, hayır veya “hesaplanamaz”. Bu mantıksal olarak kusursuz ancak inanılmaz derecede katı yapay zeka tarzını gerçek dünyaya uygulamak zor ve maliyetli olabiliyor. Ancak otomatik akıl yürütme işe yaradığında -ki gerçekten yarıyor- uçsuz bucaksız, hatta bilinmez olasılıkları, ortalama bir CPU’da milisaniyeler içinde hesaplanabilen tek bir matematiksel meseleye dönüştürüyor. Ve Cook, otomatik akıl yürütmeyi çalıştırmada çok çok başarılı.
Cook, kariyerine Microsoft Research’te güçlü bir bilimsel itibar yaratarak başladı ve burada on yıl boyunca sistem biyolojisinden bilgisayar bilimlerindeki çözülemeyen ünlü “sonlanma sorunu”na kadar her şeye otomatik akıl yürütme uyguladı. (Herhangi bir bilgisayar programının normal çalışıp çalışmayacağını veya sonsuz bir döngüye takılıp kalmayacağını önceden anlamanın kusursuz yolunu mu arıyorsunuz? Üzgünüm, mümkün değil. İşte bu sonlanma sorunu.) Ancak 2014 yılına gelindiğinde, bulgularını (çoğu hakemli araştırma olarak yayınlandı) laboratuvar dışında uygulamaya koymanın yollarını arıyordu. “Şunu anlamaya çalışıyordum: En büyük etki alanı nerede? Bir devrimi ateşlemek için nereye gidebilirim?” diye bahsediyor ve devam ediyor; “Herkesin buluta geçtiğini gördüm ve ‘Bence gidilecek yer AWS’ dedim.”
Amazon’un Cook’un önüne koyduğu ilk sorun bulut güvenliğiydi. O zamanki Bilgi Güvenliği Baş Sorumlusu Stephen Schmidt’e doğrudan rapor veren Cook ve yeni kurduğu Otomatik Akıl Yürütme Grubu (ARG), AWS güvenlik protokollerini titizlikle matematiksel kanıt diline çevirdi ve ardından mantık tabanlı araçları kullanarak gizli kusurları ortaya çıkardı. Bu kusurlar düzeltildikten sonra, aynı araçlar sistemin güvenli olduğunu kesin olarak kanıtlayabiliyordu.
AWS’deki bazı kişiler başlarda şüpheciydi. O dönemde AWS için güvenlik üzerine çalışan Amazon’un seçkin mühendislerinden Eric Brandwine, “Sözlükte ‘çılgın bilim insanı’ diye arama yaptığınızda, Byron’ın resmi kenarda yer alır” diyor; “Başlangıçta, bu konuların çoğunda ona meydan okudum.” Ancak Cook’un grubu planları detaylandırıp küçük ama önemli kazanımlar elde ettikçe -örneğin, AWS’nin müşterilerin verilerini nasıl koruyacaklarını kontrol eden kriptografik kutsal araç sayılan Anahtar Yönetim Hizmeti’ndeki bir güvenlik açığını yakalamak gibi- şüpheciler ateşli savunuculara dönüşmeye başladı.
Amazon’da efsanevi üne sahip bir mühendis olan ve şu anda Andy Jassy’ye danışmanlık yapan James Hamilton, “Bunlardan bazıları güzel yazılım hatalarıydı; yıllardır oradaydılar ve en iyi uzmanlarımız da kötü adamlar da onları bulamamıştı” diyor; “Ve otomatik mantık onları buldu.”2018’den itibaren Amazon’un otomatik akıl yürütme uzmanları, mühendislerle birlikte çalışarak teknolojiyi analitik ve depolamadan içerik dağıtımına kadar AWS’nin neredeyse her bölümüne entegre etti. Bulut bilişim müşterilerinin belirli bir nişinde yer alan, hassas veriler ve sıkı düzenlemelerle çalışan Goldman Sachs ve küresel hedge fonu Bridgewater Associates gibi finansal hizmet firmaları, otomatik akıl yürütmenin “kanıtlanabilir güvenlik” vaadini çok cazip buldu. ChatGPT ortaya çıktığında ve dünya kendini üretken yapay zekaya tamamen kaptırdığında, bu şirketler de aynı şeyi yaşadı. Ancak Cook’un dediği gibi, alışık oldukları “küçük bir şeyi” korumak istediler: Güven.
Müşterilerden gelen bu geri bildirim, Cook’u LLM’ler ve otomatik akıl yürütmenin nasıl bir araya gelebileceğini hayal etmeye yöneltti. İş arkadaşlarıyla birlikte 2023 yazında prototipini geliştirdiği çözüm, AWS’deki güvenlik açıklarını gidermede çok iyi işleyen aynı mantıksal çerçeveyi kullanarak çalışıyor. Birinci adım: Bir chatbot’u bilgilendirmek için tasarlanmış herhangi bir programı (örneğin, bir yığın İK dokümanı veya imar düzenlemeleri) alın ve bunu formal mantığa -otomatik akıl yürütmenin özel diline- çevirin. İkinci adım: Bot tarafından oluşturulan tüm yanıtları da çevirin. Üçüncü adım: Hesaplama yapın.
LLM’nin söylemek istediği ile programın izin verdiği arasında tutarsızlık varsa, otomatik akıl yürütme motoru bunu yakalar, işaretler ve bota tekrar denemesini söyler. (İnsanlar için, neyin yanlış gittiğine ve nasıl olduğuna dair mantıksal kanıt da sağlar ve gerekirse belirli düzeltmeler önerir.)
AWS’de proje üzerinde Cook ile birlikte çalışan, kıdemli uygulamalı bilim insanı Nadia Labai “Bunu üst düzey yöneticilere gösterdik ve çok beğendiler” diyor. Bu demo, Amazon’un Aralık 2024’teki yıllık Re:Invent konferansında tanıtılan Otomatik Akıl Yürütme Kontrolleri’ne dönüştü. Dünyanın en büyük dört muhasebe ve danışmanlık kuruluşundan biri olan PwC, bunu benimseyen ilk AWS müşterileri arasındaydı.
PwC’nin küresel ve ABD ticari teknoloji ve inovasyon sorumlusu Matt Wood, “İlaç, enerji ve kamu hizmetleri gibi düzenlemeye tabi sektörlerde çok fazla iş yapıyoruz” diyor. PwC, yapay zeka araçlarının (ajanlar dahil) çıktılarının doğruluğunu kontrol etmek için AWS’nin otomatik akıl yürütme aracı gibi çözümlere güveniyor. Ancak Wood, bu cazip teknolojinin finans ve yoğun düzenlemeye tabi diğer sektörlerin ötesine yayılacağını düşünüyor.
“25 yıl önce bir web sitesi kurmak için gerekenleri hatırlayın; gelişmiş bir dizi beceriye ihtiyacınız vardı. Bugün Squarespace’e giriyorsunuz, bir yere tıklıyorsunuz ve iş bitiyor” diyor; “Beklentim, otomatik akıl yürütmenin de benzer bir yol izleyeceği yönünde.”Amazon bunu giderek kolaylaştıracak: Bir şey hakkında otomatik mantık kontrolü istiyorsanız, buna sahip olacaksınız. Amazon, kendi kurumsal ürünleri ve iç sistemleriyle bu yola zaten girmiş durumda. Yapay zeka destekli alışveriş asistanı Rufus, yanıtlarının alakalı ve doğru olması için otomatik mantık kullanıyor. Depo robotları, yakın mekanlardaki hareketleri koordine etmek için bunu kullanıyor. Amazon’un üretken yapay zeka temel modelleri serisi Nova, “düşünce zinciri” adı verilen yetenekleri geliştirmek için bunu kullanıyor.
Ve ajanlar da var… Cook, şirketin AWS’de yazılım geliştirme, güvenlik ve politika uygulama alanlarında kullanılmak üzere otomatik akıl yürütmeyi içeren çok sayıda ajan tabanlı yapay zeka projesi geliştirdiğini söylüyor. Perde arkasından görünenlerden biri de Amazon’un yeni yapay zeka programlama aracı Kiro’ya entegre bir ajan olan Auto. Bu ajan, botlar tarafından yazılan kodun insanların amaçladığı özelliklerle eşleşmesini sağlamak için formal mantık kullanacak. Ancak AWS’nin ajan tabanlı yapay zeka başkan yardımcısı (ve Cook’un patronu) olan Sivasubramanian, Amazon’un vaadi konusunda oldukça iddialı. “Ajan tabanlı yapay zekanın bir sonraki milyar dolarlık işimiz olabileceğine inanıyoruz” diyor; “Ajanlara giderek daha fazla özerklik verildikçe, otomatik akıl yürütme, kurumsal düzeyde benimsenmelerine yardımcı olmada kilit rol oynayacak.”
Cook’un dağdaki toplantıda, otomatik akıl yürütme teknolojisini Kuzey Amerika Mağazaları bölümündeki mühendis arkadaşlarına övme nedenlerinden biri de bu. Perakende, finans veya ilaç sektörleriyle fazla ortak noktaya sahip gibi görünmeyebilir, ancak gerçek riskler içeren kararlarla dolu bir alandır. Ve bu ortamda, her şeyi yapabilen otonom botlara güvenmek, halüsinasyonu tolere edilebilir bir tuhaflıktan Rus ruletine dönüştürebilir. Bu bir ölçek meselesidir: Örneğin, SaaS yatırımcısı Jason Lemkin, bu yılın başlarında yanlışlıkla kendi uygulamasının veri tabanını silen bir otomatik robotu serbest bıraktığında, bu komik bir hikaye olabilir. (Verileri geri aldı.) Ancak Fortune 500 şirketleri, müşterileri yanlış yönlendiren, kayıtları yok eden veya sektör düzenlemelerini ihlal eden otomatik robot sürüleri kullanmaya başlarsa, geri alma tuşu olmaz.Kurumsal yazılımlar bu potansiyel tuzaklarla dolu ve halüsinasyonları azaltmaya yönelik mevcut yöntemler, ajanların bunlara düşmesini engellemek için her zaman yeterince güçlü olmayabilir. Bunun nedeni, ajanların “halüsinasyon” tanımını, söz hatasından eylem hatasına doğru kaydırmasıdır. Cook, “Öncelikle, bu şey bana yalan söyleyebilir” diye açıklıyor; “Ama ikincisi, eğer roket fırlatmasına izin verirsem” -geri döndürülemez eylemler için kullandığı benzetme- yapmaması gereken bir anda roket fırlatacak mı?”
Ana konuşmanın ardından oteldeki odasına dönen Cook, otomatik akıl yürütmenin bu “roket fırlatma” meselesini nasıl çözebileceğine dair gizli bir slayt sunumunu gözden geçiriyor. Konuşmasında aceleyle bahsettiği demo (göstermeye fırsat bulamadan zamanı tükendi), bir ajanın güvenlik politikalarını -doğal dilde yazılmış, yapılması ve yapılmaması gerekenleri- içeren bir sistemi tanımlıyor; bunların hepsi matematiksel kanıtlarla destekleniyor. Sistem bir anormallik tespit ederse kullanılabilecek bir “Düzeltmeye Çalış” tuşu bile var.
Cook, demoyu “konsept otomobil” olarak adlandırıyor, ancak bazı AWS müşterileri şimdiden onu test etmek için can atıyor. Örneğin PwC, Amazon’un mantık tabanlı yapay zeka yaklaşımının, ajanların kendilerini koordine etmeye kadar uzanacağını düşünüyor. Wood, “Eğer ajanlar başka ajanlar oluşturuyorsa, diğer ajanlarla iş birliği yapıyorsa, diğer ajanları yönetiyorsa, o zaman (davranışlarında) tutarlılığı zorlamanın bir yolunu elde tutmak gerçekten çok önemli olacak; işte burada otomatik akıl yürütmenin rol oynayacağını düşünüyorum” diyor.
YAPAY ZEKANIN EYLEMLERİNİ -sadece tekil ajanları değil, birbirine bağlı ajan ordularını da- güvenilir bir şekilde yönetme yeteneği, Amazon’un odaklandığı bir konu. Ancak otomatik akıl yürütme, işi çözmenin tek yolu olmayabilir. “Dört Büyük” firma arasında yer alan EY, yakın zamanda yapay zeka halüsinasyonlarına yönelik kendi nöro-sembolik çözümü olan EY Growth Platforms’u piyasaya sürdü; bu çözüm, derin öğrenmeyi tescilli “bilgi grafikleri” ile birleştiriyor. Kognitos adlı bir girişim, “Kod Olarak İngilizce” diye adlandırılan, ihtiyaca göre özelleştirilebilen ajanlar sunuyor. PromptQL gibi diğerleri ise nöro-sembolik yöntemlerden tamamen vazgeçerek, öncü LLM’lerin “akıl yürütmesini” tercih ediyor. Ancak onlar bile, Amazon’un yaptığı gibi, iş süreçlerini denetleme ve kontrol etmede üretken yapay zeka kullanarak ajan halüsinasyon problemine yöneliyor.
Amazon, otomatik mantık yürütme alanında 10 yıllık bir liderlik elde etti ve şimdi bunu sürdürmek zorunda. Nadia Labai şu anda Amazon’un doğal dili resmi mantığa dönüştürmek için kullandığı dilsel öğrenme modellerini geliştirmenin yollarını araştırıyor. Bu, Amazon’un müşteri odaklı, ihtiyaçlara göre uyarlanabilen yapay zekasını, sektörü tanımlayan yeni bir altyapı sınıfına dönüştürmeye yardımcı olabilecek bir stratejinin parçası.
Oteldeki toplantıdan birkaç gün önce, Cook ile Amazon’un Seattle’daki genel merkezinde bir konferans salonunda buluştum. Bacaklarını kedi gibi altına kıvırmış bir şekilde oturan Cook, otomatik akıl yürütmenin geleceğine dair kendi vizyonunu düşünüyordu; bu vizyon, Amazon’un kurumsal düzeyde yapay zekaya yönelik hedeflerinin çok ötesine uzanıyordu.
“Dünya” diyor, “sosyo-teknik sistemlerle dolu”; “Medeni kanunlardan sigorta poliçelerine kadar, yalnızca yüksek ücretli uzmanların kolayca yönlendirebileceği, çoğu zaman anlaşılması güç kurallardan oluşan karmaşık bir iş… Şu anda, zengin insanlar bunlardan yararlanıyor” diye devam ediyor. Ancak geri kalanımız bu sistemleri doğal dilde (LLM’ler sayesinde) ve doğruluk kanıtı (otomatik akıl yürütme sayesinde) ile manipüle etmenin bir yoluna sahip olsaydık, günlük hayatta kullanılan bir tür “süper zeka”nın kilidi açılabilirdi.
Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis’in öngördüğü gibi “galaksiyi kolonileştirmemize” yardımcı olan türden değil, sadece insanların günlük yaşamın karmaşıklığında yol almalarına yardımcı olan bir zeka… Örneğin yaşlı bir akraba için nerede konut inşa etmenin yasal olduğu konusunda bize yol gösteren veya bir sigorta şirketinin pahalı ilaçlarını nasıl karşılayacağını bulmalarına yardımcı olan…
Cook, “Bir saat içinde, daha önce yanıtlanması aylar sürecek soruların cevaplarını alabileceğiniz bir uygulamanız olabilir” diyor ve devam ediyor: “Bu, tabiri caizse, gerçeğe erişimi demokratikleştiriyor. Ve bu, yeni bir dönemin başlangıcı.”
AMAZON’UN OTOMATİK AKIL YÜRÜTMEYİ KULLANDIĞI 5 YOL
Yapay zeka bir işletmeye yardımcı olabilir veya onu yok edebilir. İşte Amazon’un riski en aza indirmek için yapay zeka ile birlikte otomatik akıl yürütmeyi nasıl kullandığı…
- ALIŞVERİŞ
Amazon’un yapay zeka destekli alışveriş asistanı Rufus, doğrusal öğrenme modelleriyle çalışıyor ancak yanıtlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırmak için otomatik akıl yürütme kullanıyor. - GÜVENLİK
Amazon’un otomatik akıl yürütmenin ilk uygulaması, uzmanların gözden kaçırdığı hataları bularak, son derece hassas verilere sahip AWS müşterilerine matematiksel kanıtlara dayalı ek bir güvenlik katmanı sağlıyor. - DEPOLAR
Formal mantık, binlerce depo robotunun rotaları optimize etmesine ve yakın mesafedeki eylemleri koordine etmesine yardımcı oluyor. - HALÜSİNASYON ÖNLEME
Amazon’un (AWS üzerinde geliştirilen yapay zeka uygulamaları için güvenlik önlemleri sağlayan) Bedrock Guardrails araç setinin bir parçası olan Otomatik Akıl Yürütme Kontrolleri, üretken yapay zeka uygulamalarından gelen hatalı yanıtları formal mantığa dönüştürerek yakalıyor ve düzeltiyor. - YAPAY ZEKA KODLAMA
Amazon’un yapay zeka destekli programlama aracı Kiro’ya şu anda entegre edilmekte olan bir kodlama ajanı olan Auto, sentetik kodun mühendislerin sağladığı özelliklerle eşleşmesini sağlamak için formal mantığı kullanacak. —JP
