The Economist: Yapay zeka tüm bilişsel görevlerde insanları geride bırakıyor

Dünyanın en önemli fütüristi Ray Jurzweıl yapay zeka sayesinde tarihi bir sıçramanın eşiğinde olduğumuzu iddia etti.

Economist dergisinde yayımlanan bir makaleye göre, yapay zekanın enerji bolluğu sağlayarak üretimde büyük bir devrimi mümkün kılacağı öne sürülüyor. Devrimin sayısız faydası olacak, ama etkisi en çok enerji, sanayi ve tıp alanlarında görülecek.

İşte o yazı...

Bugün doğan çocuklar anaokuluna gittiğinde, yapay zeka muhtemelen bilimden yaratıcılığa kadar tüm bilişsel görevlerde insanları geride bırakmış olacak. İlk kez 1999 yılında 2029 yılına kadar böyle bir yapay genel zekaya (AGI) sahip olacağımızı öngördüğümde, çoğu uzman kurgu yazmaya başladığımı düşünmüştü. Ancak son birkaç yıldaki olağanüstü atılımlardan bu yana, birçok uzman AGI’a daha da erken ulaşacağımızı düşünüyor - yani tahminimi hiç değiştirmeden teknik olarak iyimserlikten kötümserliğe geçtim.

Bu alanda 61 yıl -yaşayan herkesten daha uzun süre- çalıştıktan sonra, yapay zekanın küresel gelişmelerin merkezinde yer aldığını görmekten memnuniyet duyuyorum. Yine de çoğu yorum ChatGPT ve Gemini gibi büyük dil modellerinin daha da büyük bir hikayeye nasıl entegre olduğunu gözden kaçırıyor. Yapay zeka sadece dijital dünyada devrim yaratmaktan fiziksel dünyayı da dönüştürmeye doğru bir sıçrama yapmak üzere. Bunun sayısız faydası olacak, ancak üç alanda özellikle derin etkileri var: Enerji, üretim ve tıp.

Enerji kaynakları uygarlığın en temel kaynakları arasında yer alıyor. İki yüzyıl boyunca dünya kirli, yenilenemeyen fosil yakıtlara ihtiyaç duydu. Oysa Dünya’nın aldığı güneş ışığının sadece %0.01’inin toplanması, insanoğlunun tüm enerji tüketimini karşılayacaktır. 1975’ten bu yana güneş pilleri watt başına %99,7 daha ucuz hale gelerek dünya çapında kapasitenin yaklaşık 2 milyon kat artmasını sağladı. Peki neden hala güneş enerjisi hakim değil?

Bir gecede tarihi atılım

Sorun iki yönlüdür. Birincisi, fotovoltaik malzemeler kömür ve gazın yerini tamamen alamayacak kadar pahalı ve verimsiz olmaya devam ediyor. İkincisi, güneş enerjisi üretimi hem günlük (gece/gündüz) hem de yıllık (yaz/kış) ölçeklerde değişkenlik gösterdiğinden, büyük miktarlarda enerjinin ihtiyaç duyulana kadar depolanması gerekiyor ve günümüzün batarya teknolojisi yeterince uygun maliyetli değil. Fizik yasaları muazzam iyileştirmelerin mümkün olduğunu gösterse de keşfedilecek kimyasal olasılıklar o kadar büyük ki bilim insanları son derece yavaş ilerleme kaydedebildi.

Buna karşılık, yapay zeka simülasyonda milyarlarca kimyasalı hızlı bir şekilde eleyebiliyor ve hem fotovoltaik hem de bataryalardaki yenilikleri şimdiden yönlendiriyor. Bu durum dramatik bir şekilde hızlanmaya hazırlanıyor. Kasım 2023’e kadar tüm tarih boyunca insanlar tüm teknolojilerde kullanılmak üzere yaklaşık 20 bin kararlı inorganik bileşik keşfetmişti. Ardından Google’ın Gnome AI uygulaması çok daha fazlasını keşfederek bu rakamı bir gecede 421 bine çıkardı. Çok daha akıllı yapay zeka tam olarak en uygun malzemeleri bulduğunda, fotovoltaik mega projeler uygulanabilir hale gelecek ve güneş enerjisi neredeyse bedava olacak kadar bol olabilecek.

Ucuzluk ve bolluk gelecek

Enerji bolluğu üretimde başka bir devrimi mümkün kılacak. Yiyecek ve giyecekten elektronik ve arabalara kadar neredeyse tüm malların maliyeti büyük ölçüde enerji, işgücü (Ar-Ge ve tasarım gibi bilişsel işgücü dahil) ve hammadde gibi birkaç ortak faktörden kaynaklanıyor. Yapay zeka tüm bu maliyetleri büyük ölçüde düşürme yolunda ilerliyor.

Ucuz, bol güneş enerjisinden sonra, bir sonraki bileşen, genellikle yıpratıcı ve tehlikeli olan insan emeği. Yapay zeka, işçilik maliyetlerini büyük ölçüde azaltabilecek robotik alanında da büyük adımlar atıyor. Robotik aynı zamanda hammadde çıkarma maliyetlerini de azaltacak ve yapay zeka pahalı nadir toprak elementlerini zirkonyum, silikon ve karbon bazlı grafen gibi yaygın olanlarla değiştirmenin yollarını buluyor. Tüm bunların bir araya gelmesi, pek çok ürün çeşidinin inanılmaz derecede ucuz ve bol olacağı anlamına geliyor.

Bu gelişmiş üretim yetenekleri, bilgi işlemin fiyat-performansının geçtiğimiz yüzyıldaki üstel yörüngesini (1939’dan bu yana 75 katrilyon kat iyileşme) korumasını sağlayacak. Bunun nedeni bir geri besleme döngüsüdür. Bugünün en ileri teknoloji ürünü yapay zeka çipleri, yeni nesil çiplerin tasarımlarını optimize etmek için kullanılıyor. Saniye başına hesaplama açısından, geçen kasım ayında mevcut olan en iyi donanım 48 milyar işlem yapabiliyordu. Nvidia’nın yeni b200 gpu’ları 500 milyarın üzerine çıkıyor.

Biyolojiyi simüle etmek için gereken devasa bilgi işlem gücünü inşa ettikçe, yapay zekanın üçüncü fiziksel devriminin kilidini açacağız: Tıp.

200 yıllık dramatik ilerlemeye rağmen, insan vücudu hakkındaki anlayışımız hala çoğu hasta için çoğunlukla doğru olan, ancak muhtemelen sizin için tamamen doğru olmayan dağınık yaklaşımlar üzerine inşa edilmiştir. Her yıl on binlerce kişi, araştırmaların kendilerine yardımcı olması gerektiğini söylediği ilaçlara verdikleri tepkiler nedeniyle ölüyor.

Şimdi yapay zeka tıbbı kesin bir bilime dönüştürmeye başlıyor. Bir deney laboratuvarında özenli deneme-yanılmalar yerine, moleküler biyosimülasyon -insan vücudunun ve ilaçların nasıl çalıştığının incelenmesine yardımcı olan hassas bilgisayar modellemesi- en umut verici ilaçları bulmak için milyarlarca seçeneği hızlı bir şekilde değerlendirebilir. Geçen yaz yapay zeka tarafından uçtan uca tasarlanan ilk ilaç, bir akciğer hastalığı olan idiyopatik pulmoner fibrozisin tedavisi için faz-2 denemelerine girdi. Yapay zeka tarafından tasarlanan düzinelerce başka ilaç da şu anda denemelere giriyor.

Tüm vücudu simüle edecek

Simülasyonlar yapay zekanın mümkün kıldığı son derece zengin verileri içerdiğinden, hem ilaç keşfi hem de deneme süreçleri daha da güçlenecektir. Tüm tarih boyunca 2022 yılına kadar bilim yaklaşık 190 bin proteinin şeklini belirlemişti. O yıl DeepMind’ın AlphaFold 2’si 200 milyondan fazla protein keşfetti ve bunlar yeni tedavilerin geliştirilmesine yardımcı olmak üzere araştırmacılara ücretsiz olarak sunuldu.

Daha büyük simülasyonları doğru bir şekilde doldurmak için çok daha fazla laboratuvar araştırmasına ihtiyaç var, ancak yol haritası açık. Yapay zeka daha sonra protein komplekslerini, ardından organelleri, hücreleri, dokuları, organları ve nihayetinde tüm vücudu simüle edecek.

Bu da nihayetinde pahalı, riskli, yavaş ve istatistiksel olarak yetersiz olan günümüz klinik deneylerinin yerini alacak. Faz-3 bir denemede bile, genetik, yaşam tarzı, komorbiditeler, ilaç etkileşimleri ve hastalık varyasyonunun ilgili tüm faktörlerinde sizinle eşleşen tek bir denek muhtemelen yoktur.

Dijital denemeler, ilaçları her bir hastaya göre uyarlamamızı sağlayacak. Bu nefes kesici bir potansiyel anlamına geliyor. Sadece kanser ve Alzheimer gibi hastalıkları değil, yaşlanmanın zararlı etkilerini de tedavi etmek mümkün olabilir.

Bugün bilimsel ilerleme ortalama bir Amerikalı ya da Britanyalıya her yıl fazladan altı ila yedi haftalık bir yaşam süresi kazandırıyor. Yapay genel zeka bize hücresel biyoloji üzerinde tam hakimiyet sağladığında, bu kazanımlar keskin bir şekilde hızlanacaktır. Beklenen yaşam süresindeki yıllık artışlar 12 aya ulaştığında, “uzun ömür kaçış hızına” ulaşacağız. Sağlıklı alışkanlıklar konusunda gayretli olan ve yeni tedavileri kullanan insanlar için bunun 2029 ile 2035 yılları arasında gerçekleşeceğine inanıyorum - bu noktada yaşlanma yıllık ölüm risklerini artırmayacak. Ve bilgi işlemdeki üstel fiyat-performans gelişimi sayesinde, ilk başta pahalı olan yapay zeka odaklı tedaviler hızla yaygın olarak kullanılabilir hale gelecek.

Bu, yapay zekanın en dönüştürücü vaadidir. İnsanlığı başlangıcından bu yana sınırlayan kıtlık ve kırılganlıkla sınırlanmayan daha uzun, daha sağlıklı bir hayat…