Yapay Zeka Modelleri Fiziksel Dünyaya Adım Attı: Mühendisler GPT ile Toyota Corolla'yı Sürücü Koltuğuna Oturttu

Yapay zeka dünyasında sınırların zorlandığı ilginç bir deneyde, Axiom adlı girişimde görev yapan üç yapay zeka mühendisi, öğle yemeği için dikkat çekici bir yöntem denedi. Aditya Ramabadran, Simon Mahns ve Tobias Gessler, geleneksel otonom sürüş algoritmaları yerine, doğrudan genel amaçlı dil modellerini kullanarak bir aracı hareket ettirdi.

Bay Area'daki bir In-N-Out Burger şubesinin drive-thru hattına gitmek isteyen üçlü, 2024 model bir Toyota Corolla'nın sürücü koltuğuna bir dizüstü bilgisayar yerleştirdi. Sohbet arayüzünü ön cama monte edilmiş kameralara ve aracın direksiyon sistemine bağlayan bir sunucuya entegre eden mühendisler, olası bir riskin önüne geçmek için fren pedalının üzerinde hazır bekleyen bir güvenlik sürücüsü de bulundurdu.

Prompt Desteğiyle Direksiyon Başına Geçtiler

Başlangıçta OpenAI'ın GPT modeline dayalı sistemler, SpaceXAI'ın Grok'u ve Anthropic modelleri doğrudan direksiyon kontrolünü üstlenmeyi reddetti. Modeller sisteme, yol görsellerini yorumlayabileceğini ancak fiziksel bir araca hareket komutları veremeyeceğini iletti. Ancak mühendislerin dikkatli prompt yönlendirmeleriyle bu sınırların esnetilebildiği görüldü.

Süreçte modellerin araç kontrolünü ele alması mühendisleri şaşırttı. Geleneksel otonom sürüş sistemlerinden farklı olarak özel bir sürüş eğitimi almamış bu metin tabanlı modeller, anlık olarak aracı paket servis penceresine kadar ulaştırmayı başardı. Mühendislerden biri deneyin ardından, belki de AGI nihayet buradadır değerlendirmesinde bulundu.

DrivingBench ve Sürüş Performansları

Ekip, bu deneyin ardından yapay zeka modellerinin sürüş kabiliyetlerini ölçmek için DrivingBench adı verilen yeni bir kıyaslama testi geliştirdi. Otoparkta kurulan basit bir parkurda test edilen modeller arasında yalnızca Astra parkuru tamamlayabildi; ancak bu sürüş oldukça yavaş gerçekleşti. Test kapsamında Claude Fable 5.1 parkurun yüzde 45'ini tamamlayabilirken, Grok ise yalnızca yüzde 11'lik kısmını geçebildi.

Ramabadran, modellerin hatalarına uyum sağlama konusunda yetenekli olduğunu belirtti. Sürüş sırasında yapılan hatalardan anlık olarak öğrenme gerçekleştiren modellerin, araç kontrollerine zamanla adapte olduğu gözlemlendi. Mühendisler, bu yeteneğin modellerin doğrudan sürüş eğitimi almasından ziyade, çok modlu sistemlerin eğitilmesinde kullanılan 3D ve görsel akıl yürütme yeteneklerinin bir kazanım olarak ortaya çıktığını düşünüyor.

Fiziksel Akıl Yürütme ve Sektörel Etkiler

Günümüzdeki en gelişmiş yapay zeka modelleri karmaşık soruları yanıtlamada ve sanal görevleri yerine getirmede oldukça başarılı olsa da, fiziksel dünyaya adapte olduklarında zorlanabiliyorlar. Yapay zeka laboratuvarları için fiziksel akıl yürütme henüz tam anlamıyla fethedilmemiş bir sınır olarak görülüyor.

Eskiden Google DeepMind'da araştırmacı olarak çalışan ve halihazırda Elorian AI CEO'su olan Andrew Dai, görsel akıl yürütmenin gelişmesinin restoran ortamlarını anlamaktan ev içi robotik sistemlerine kadar pek çok alanda devrim yaratacağını belirtiyor. Benzer şekilde, Scale AI ve Elorian AI, modellerin fiziksel sahneleri anlama yeteneğini ölçen Humanity's Sixth Sense adlı yeni bir benchmark da geliştirdi.

Her ne kadar bu tür deneyler ilginç görünse de, iki tonluk metal yığınlarının genel amaçlı dil modellerine emanet edilmesi yüksek riskler barındırıyor. Geliştirilen test sonuçları, yapay zeka modellerinin gerçek dünyada güvenle araç kullanabilmesi için henüz kat etmesi gereken uzun bir yol olduğunu gösteriyor.