AutoGPT ile tanışın: İnterneti çılgına çeviren yeni çocuk

OpenAI’ın GPT-4 API’sinin geçen ay beta test kullanıcılarına sunulmasından bu yana bir grup geliştirici, mümkün olduğunca az insan müdahalesi ile çok adımlı görevleri yerine getirmeye çalışan otonom yapay zeka modelleri yapmayı deniyor. Bu ev yapımı komut dosyaları döngü oluşturabilir, yineleyebilir ve gerektiğinde bir yapay zeka modelinin yeni örneklerini oluşturabilir. Toran Bruce Richards tarafından oluşturulan Auto-GPT, GPT-4 kullanarak sizin için görevleri tamamlayabilecek yapay zeka (AI) ajanları oluşturmanıza olanak tanıyan bir araç olarak karşımıza çıkıyor.

Yapay zeka endüstrisinin önde gelen isimlerinden bazıları, ürünlerin gelecekteki yinelemelerinin piyasaya sürülmesine ara verilmesi çağrısında bulunsa da, bunları inşa etme yolculuğu çoktan başladı. Yapay zeka yarışındaki bir sonraki adımın ChatGPT kadar devrimci olması pek olası değil. Ancak, artık devrime ihtiyaç yok ve mevcut teknolojinin hayatımıza iyi bir şekilde eklenmesi gerekiyor ve AutGPT böyle bir araç.

Auto-GPT nasıl çalışır?

Toran Bruce Richards tarafından yaratılan Auto-GPT, açık kaynaklı bir uygulama ve daha çok GPT-4’ün yeteneklerini sergilemek için bir araç olarak etiketlenebilecek bir deney diyebiliriz. Komut dosyasının yapmayı başardığı şey, GPT-4’ün gerçekleştirmesi gereken görevleri bir araya getirmek ve bunları amaçlanan sırayla gerçekleştirmek.

Bunu yapmak için kullanıcının önce uygulamada bir yapay zeka ajanı oluşturması, ona rolünün bir tanımını vermesi ve ardından yerine getirmesi gereken beş hedefi belirlemesi gerekiyor. Bunu yaparken, bir Google API anahtarı ile birlikte bir OpenAI API anahtarı da sağlamak gerekiyor. Bunun sonrasında ise Auto-GPT, her adım için GPT-4’ten çıktı alıyor. Çıktı, verilen hedefe uygun hale getirilinceye kadar yinelemelerle şekillenebiliyor ve sonucu iyileştiriyor. İdeal olarak, böyle bir komut dosyası, herhangi bir dijital görevi kendi başına gerçekleştirebilecek bir yapay zeka asistanı olarak hizmet edebilir.

Sanırım üst paragrafın kafanızda şekillenmesi için durumu bir örnekle açıklamak daha doğru olur. Örneğin, “Eski bir çift Air Jordan satın al” gibi bir görev verilirse, Auto-GPT çok adımlı bir plan geliştirir ve onu uygulamaya çalışır. Araç, ayakkabı satıcılarını arayabilir, ardından kriterlerinize uyan belirli bir çifti seçebilir. Yani hedefe giden yolda yapılması gerekenleri adım adım uygulayabilir.

Ancak bu senaryo için henüz çok erken bir aşamadayız. Fakat gidilen yolun görülmesi açısından bunun gibi deneyler büyük öneme sahip. Yapay zekayı otonom bir sisteme dönüştürmek harika bir fikir gibi görünse de temel aldığı GPT-4 teknolojisi “halüsinasyonlar” görme ve kafadan bilgiler uydurma eğilimine sahip. Dolayısıyla tam bir başarı için doğruluğun yükselmesi şart. Yani en basitinden bir Air Jordan almasını istediğiniz yapay zeka, size replika bir ürün satın alırsa bu pek hoş olmaz. Tüm bunları göz önüne alarak yolun başında olduğumuzu söyleyebiliriz. Geri beslemeli bu tip sistemler yapay zekanın eğitilmediği bir konuda kendi kendine öğrenebilmesini de sağlayabilir. Araştırmacılara göre bu yolculuğunda sonu yapay genel zekayı (AGI) geliştirmekte bitecek.

Herkes deneyebilir

İsterseniz tüm olayı kendiniz de deneyebilirsiniz. Halihazırda AutoGPT ürünü AgentGPT aktif olarak ücretsiz bir şekilde denenebiliyor. Hemen buradaki internet sitesinden deneyebilirsiniz. Bir isim ve sadece bir amaç belirlemeniz yeterli. Geri kalan tüm komutlar yinelemeli ve geri beslemeleri olarak GPT-4 aracılığıyla size sunuluyor. DH-GPT olarak adlandırdığım yapay zekadan “İnsanlığı daha iyi bir hale getir” komutunu istedim. Ardından araç, “İnsanlığın daha iyi olmasını engelleyen en yaygın toplumsal sorunları analiz edin ve belirleyin.” komutunu içeren ikincil bir görevle birlikte toplamda sekiz yeni ek görev oluşturarak insanlığın nasıl daha iyi olacağını açıkladı.