Apple: "Məntiq yürüdən süni zəka sistemləri yalnız "düşüncə illüziyası" sərgiləyirlər"

     Apple ən yeni böyük düşünmə qabiliyyətinə malik süni zəka modelləri (LRM - Large Reasoning Models) üzrə apardığı araşdırmanın nəticələrini təqdim edib. Hesabatdan belə nəticə çıxır ki, LRM-lər orta çətinlikdə olan tapşırıqların yerinə yetirilməsində klassik böyük dil modellərini (LLM - Large Language Models) üstələsələr də, daha mürəkkəb tapşırıqlarda gözlənilən nəticələri vermirlər. Tədqiqatçılar hesab edirlər ki, hazırda LRM-lərin məşhurluğu sadəcə bir dəbdir və bu modellərin göstərdikləri nəticələr insanın düşünmə prosesi ilə uyğun gəlməyən “düşüncə illüziyası”ndan ibarətdir. Tədqiqatda xüsusilə Anthropic şirkətinin Claude 3.7 Sonnet Thinking modeli, OpenAI-nin o3 modeli, Google-un Gemini modeli və DeepSeek-in R1 LRM modeli diqqət mərkəzində olub.

     Bu modellərin düşünmə qabiliyyəti yalnız riyaziyyat və proqramlaşdırma kimi standart tapşırıqlar deyil, daha geniş test diapazonunda qiymətləndirilib. Modellərə həmçinin “Hanoy qülləsi” kimi tapmacalardan ibarət idarə olunan mühitlər yaratmaq tapşırığı da verilib. Tədqiqatın əsas məqsədi modellərin düzgün cavab vermə qabiliyyətini deyil, onların məntiqi düşünmə imkanlarını müəyyənləşdirmək və qiymətləndirmək olub. Alimlərin nəticələrinə görə, bu modellər düşünmə testlərində təkmilləşdirilmiş göstəricilər nümayiş etdirsələr də, onların əsas imkanları, miqyaslana bilmə xüsusiyyətləri və məhdudiyyətləri hələ də kifayət qədər öyrənilməyib.

     Sadə sorğuların yerinə yetirilməsində standart LLM-lər və LRM-lər oxşar nəticələr göstəriblər. LRM-lər daha mürəkkəb tapşırıqlarda müəyyən üstünlük nümayiş etdirib, bu da onların strukturlaşdırılmış düşünmə mexanizmləri (düşüncə zəncirləri) ilə izah olunur. Lakin nə LRM-lər, nə də LLM-lər ən yüksək çətinlikli sorğularla tam şəkildə bacara bilməyiblər. Doğru alqoritmləri nümayiş etdirmələrinə baxmayaraq, LRM modelləri ənənəvi addım-addım düşünmə prosesində mürəkkəb tapşırıqları işləyərkən çətinliklərlə üzləşiblər. Onlar məntiqi hesablamalarda çatışmazlıq və ardıcıllıq pozuntuları göstəriblər.

     Düşünmə modelləri mürəkkəb sorğuların emalı üçün daha çox vaxta ehtiyac duyub, lakin gözlənilmədən düşünmə prosesini yarımçıq kəsərək uğursuzluqla nəticələniblər - baxmayaraq ki, kifayət qədər token büdcəsi mövcud olub. Qeyd etmək lazımdır ki, Apple-ın bu araşdırması süni zəka sahəsində qızğın rəqabətli bazarın liderlərindən şirkətin kəskin geri qalması fonunda dərc olunub. Analitiklərin fikrincə, bu geriləmə 2 ilə qədər davam edir. Lakin süni zəka balonu yaxın zamanda partlasa, Apple hətta bu vəziyyətdən qazanc əldə edə bilər. Hələ ötən il bir çox mütəxəssislər irəli səviyyəli süni zəka modellərinin inkişafının dayanacağından narahat olduqlarını bildirmişdilər, bunun səbəbi isə neyron şəbəkələrin təlimi üçün yüksək keyfiyyətli məzmunun çatışmazlığı idi. Lakin OpenAI-nin baş direktoru Sam Altman heç bir maneə görmədiyini bildirib, Google-un sabiq baş direktoru Eric Schmidt isə bu narahatlıqları əsassız hesab edib.