Yapay zeka alanındaki gelişmeler, modelleri komut yerine getiren araçlardan hedefi anlayıp planlayan ve görevleri otonom tamamlayan ajanlara dönüştürüyor. ABD ve Çin merkezli şirketlerin rekabeti bu dönüşümün merkezinde yer alıyor. Son 3-4 yılda metin ve kod üreten, ardından karmaşık sorunları çözen modeller dikkat çekti. Şimdi ise sistemler, verilen görevin nasıl tamamlanacağını planlayıp dijital araçları doğrudan kullanabiliyor. Sonuçları değerlendiren ve gerektiğinde hatalarını düzelten bu yapılar, yapay zekanın insanlara yanıt veren bir yazılımdan otonom görev yürüten ajanlara geçişini sağlıyor.
Yeni kullanım biçiminde kullanıcıların her işlemi tek tek tarif etmesi gerekmiyor; ulaşılmak istenen hedefi belirtmesi yeterli oluyor. Ajanlar hedef doğrultusunda bilgisayarı kullanabiliyor, farklı uygulamalar arasında işlem yapabiliyor ve süreci baştan sona yönetebiliyor. Üretken yapay zekanın ilk döneminde kullanıcı sisteme soru veya komut verip karşılığında metin, görüntü ya da kod alıyordu. Otonom ajanlarla sistem, büyük bir görevi parçalara ayırıp gerekli işlemleri sıralayabiliyor ve sonuçlara göre sonraki adımlarını belirleyebiliyor. Böylece yapay zekaya bir şey yaptırmak yerine kapsamlı görevler vermek ağırlık kazanıyor.
Anthropic’in ağustos sonunda Claude modellerinin fiziksel cihazlarla etkileşimini mümkün kılmaya yönelik Model Hardware Standard çalışmasını araştırma ön izlemesine açması, bu geçişin dikkat çeken örneklerinden biri oldu. Çalışmayla yapay zeka ajanlarının mikroskop, robotik kol ve sıvı işleme sistemleri gibi farklı laboratuvar cihazlarını ortak bir yapı üzerinden kullanabilmesi ve aynı görev doğrultusunda koordine edebilmesi amaçlanıyor. Şirketin denemelerinde Claude, bir lazerin hizalanması için ayar yaptı. Ardından kameradan gelen görüntüyü inceleyerek ışının nerede olduğunu tekrar kontrol etti ve düzeltmeleri gerekli oldukça yineledi. Başka bir çalışmada lazerin yeniden kilitlenmesi sürecini optimize eden Claude, yüzlerce denemenin ardından işlemin süresini yaklaşık 150 saniyeden 6 saniyeye indirdi.
Şirket, yapay zeka ajanlarının farklı donanım ve fiziksel sistemlerle ortak bir standart üzerinden iletişim kurabilmesi için Model Hardware Standard çalışmasını geliştiriyor. Bu yaklaşımda yapay zeka, tek bir cihazı kullanan operatörden ziyade farklı makineleri aynı hedef doğrultusunda yöneten bir konuma yerleşiyor. Bu denemelerde başarı oranı yüzde 58’den yüzde 96’ya çıktı. Dijital ortamda başlayan dönüşüm, laboratuvar cihazları ve robotik sistemler üzerinden gerçek hayata taşınıyor.
