Bu makale, Leo AI kurucu ortağı ve CEO'su Maor Farid tarafından yazılmış ve Engineering.com'a katkıda bulunulmuştur. Tüm görüşler kendisine aittir.
Ekim 1950'de, bilgisayar bilimlerinin kurucu babası olarak kabul edilen Alan Turing, yanıtlamayı niyet etmediği bir soru sordu: Makineler düşünebilir mi? “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesinde bu soruya sayısal ya da nicel bir eşik yerine bir deney, bir oyun üzerinden yaklaştı: bir kişiyi bir teleprinter'ın bir ucuna, bir makineyi diğer ucuna koyun ve kişi hangisinin hangisi olduğunu güvenilir bir şekilde ayırt edemiyorsa, felsefi argüman başka yollarla çözülmüş olur. Turing testi doğdu—başka bir varlığı zeki olarak sınıflandırmak için insan litmus testi.
Bugün, 76 yıl sonra, hâlâ yapay ya da insan zekâsı için iyi bir nicel ölçümümüz yok (Ph.D. danışmanım zekânın pornografi gibi olduğunu söylerdi; tanımlanamaz ama gördüğünüzde anlarsınız). Ancak AI yine de ilerliyor. Yazılım mühendisliğinde, AI araçlarının tek bir komuttan tam yazılım ürünleri, web siteleri ve videolar ürettiğini görüyoruz. Genellikle, bunun insan mı yoksa bir dizi AI ajanı mı tarafından yaratıldığını ayırt edemiyoruz—Turing testimizi geçiyor.
Kendim bir makine mühendisi olarak, Turing ve yazılım mühendisliğindeki AI devriminden ilham alarak, son üç yılda Leo AI'yi inşa ettim ve fiziksel ürünler için eşdeğer anın neye benzediğini sordum. Bugün, AI'nın fiziksel ürünleri insanlardan ayırt edilemez bir şekilde inşa edebileceğine inanıyorum.
Mekanik Turing testi geçildi.
Mekanik Turing testini nasıl değerlendiriyoruz?
Turing testinin katı matematiksel bir tanımı olmadığından, değerlendirme aracı olarak öznel insan deneyimine başvuruyoruz. Ancak öznel deneyim hâlâ toplu olarak ölçülebilir. Leo'yu genel erişime açtığımızdan beri, üretimde kullanan yüzlerce makine mühendisini anketledik ve röportaj yaptık, tek bir sinyale bakarak: bir montajın insan mühendisi yoksa AI tarafından mı üretildiğini artık ayırt edemediklerini bildirdikleri nokta. Temmuz ayında bu ölçekteki olumlu yanıtlar %791 arttı. İşte o anda testin geçtiğine karar verdik.
Aşağıda tipik bir kullanıcı iş akışının videosu yer alıyor.
Bir komutla başlıyorum: “Deniz ortamı için bir koaksiyel karşı yönlü pervane sürücüsü tasarla.” Bir insan mühendis gibi, Leo görevi anladığından emin olmak için yönlendirici sorular soruyor. Ardından yüksek doğruluklu kaynaklardan yalnızca yönlendirici denklemleri alıyor, çünkü bir kaynağı doğruluk açısından sıralamayı bilmek, alanı bilmenin bir parçasıdır.
Bundan sonra Leo denklemleri çözüyor, ilgili boyutları türetiyor, kendi envanterimden ve güvenilir tedarikçi kataloglarından parçaları çekiyor, kalan geometrileri oluşturuyor ve hem organizasyonumun birikmiş uygulamasını hem de sektör standartlarını yansıtan DFM uyumlu, üretime hazır bir montaj sunuyor.
Bir makine mühendisi olarak, tamamlanmış tasarımı incelerken, bunun bir insan mı yoksa Leo mu ürettiğini söyleyemiyorum. İşte mekanik Turing testi bu ve Leo'nun geçtiğini düşünüyorum.
Mekanik Turing testinin tanımlanması
Şimdi, bu deneyimi titizlikle parçalayalım.
Metin komutundan 3B model üretmek test değildir. Bu bir süredir bir şekilde mümkün ve çıktı genellikle bir ağdır; bu, üretilebilir bir parçaya göre bir kod tabanına bir ekran görüntüsü gibidir. Turing'in yapısını ödünç alacaksak, çubuk sistemle çalışma deneyimi olmalı, geri verilen eser değil.
Bu, ekibimin Amerika Birleşik Devletleri'ndeki uygulamalı makine mühendisleriyle gerçekleştirdiği yaklaşık 900 röportajdan derlediğim versiyon.
Girdi işlevseldir, geometrik değildir. Ne yapması gerektiğini ve hangi koşullar altında yapması gerektiğini belirlersiniz. Zihninizdeki şekli tarif etmezsiniz.
Belirsiz olduğunuzda doğru soruları sorar. Deniz ortamı için bir koaksiyel karşı yönlü pervane sürücüsü isteyin ve yetkin bir mühendis sizi hemen durdurur: hangi transmisyon konfigürasyonu, konik mi yoksa epikiklik mi? Sistem eksik tanımlı bir brife geri dönmezse, bu akıl yürütme değil, nazik bir tahmin olur.
Adını verebildiği kaynaklardan akıl yürütür. Yönlendirici denklemler, mesleğimizin iki yüzyıl boyunca yazdığı el kitapları ve standartlardan, ayrıca organizasyonunuzun biriktirdiği iç yönergelerden gelir. Hesaplama gösterilir. Kaynaklar belirtilir. Bir mühendis gereksinimden boyuta kadar zinciri denetleyebilir.
Parçaları deneyimli bir mühendisin yaptığı gibi temin eder. Önce yeniden kullanım, ikinci olarak katalog, son olarak tasarım. Kendi bilyalı rulmanlarımızı üretmeyiz. Eğer 50 mm delikli bir rulman üç sevkiyat ürününde zaten varsa, o rulman seçilir. Bu en az çekici kriterdir ama muhtemelen en tanıdıcıdır, çünkü alan yargısının yaşandığı yerdir.
Çıktı incelemeyi geçer. Özellik ağacıyla yerel katı geometri, düzenlenebilir, malzeme özellikleri ekli, ekibinizin zaten kullandığı CAD sisteminde açılır. Bir inceleyici, bir meslektaş mı yoksa bir makine mi ürettiğini ayırt edemezse, bu Turing'in koşuludur, disiplinimiz için yeniden ifade edilmiştir.
Leo'nun montaj üretim yeteneğine büyük bir güncelleme 1 Temmuz'da yayınlandı. Bu yeteneğin kullanımı sonraki haftalarda yaklaşık on kata yaklaştı, bu da bana güvenilir bir sinyal çünkü mühendisler demoya hayran kalmaktan ziyade gerçek işi ona yönlendiriyor.
Aynı paranın denetim tarafı daha ileride ve daha az tartışılıyor. Texas'ta büyük bir petrol ve gaz operatörümüz, yılda yaklaşık 200 000 yeni parça yayınlıyor ve bunları yıllık iki kez API standartlarına karşı denetlemek zorunda. Bu tarama aylarca onlarca kişiyi tüketiyordu. Şimdi model kütüphanesinde saatler içinde çalışıyor, eski geometrinin uzun kuyruğu bir iki gün alıyor. Bunun faydalı olması için bir Turing testini geçmek gerekmedi. Sadece doğru olması yeterli.
Testin geçmesi sorumluluğu devretmez
Bu noktada, bu hikayenin daha heyecanlı versiyonundan ayrılıyorum.
AI'yi bir anlığına sahneden çıkarın. Sistem arkasında sadece koridordan bir mühendis, Joe, varmış gibi düşünün. Joe'ya yapısal bir bağlantı için hangi alaşımı kullanması gerektiğini sorun, o da 316 paslanmaz diyor. Siz 6061 alüminyum olduğunu düşünüyorsunuz. Joe ile Mart ayına kadar tartışabilirsiniz, ama çizimi imzalayan sizsiniz ve sorumluluk sizde kalır. Bu aracın bir sınırlaması değil. Bu mesleğin bir gerçeğidir.
İki yıl önce sürekli gündeme gelen yasal soru büyük ölçüde çözüldü. Önde gelen model sağlayıcılarının hizmet şartları ve bizim sözleşmelerimiz açıkça belirtiyor: bu araçlarla tasarladığınız şey sizin. Daha zor soru kültürel. Makine mühendisleri, çoğu yazılım mühendisinin paylaşmadığı bir varsayım altında çalışır: yanılmışsak birinin ölmesi söz konusu olabilir. Sadece havacılıkta değil. Bir sandalye kırılır ve bir çocuk düşer. Biz üç boyutta şekil çizen sanatçılar değiliz. Biz karar vericiyiz ve çok hızlı, çok iyi okuyan bir iş ortağının değeri, daha iyi karar vermemize zaman kazandırmasıdır, karar vermeyi durdurma izni değil.
Bu sistemleri 200 000 parçaya yönlendirip her şeyi gözden geçirmeden düzeltmesini söyleyebilir misiniz? Teknik olarak evet. Sizi bunu yapmamayı rica ederim.
Gece uyanık tutması gereken kısım, iyi bir şekilde
Geçirilen şey, alt montajlar ve mekanizmalar üzerindeki bir testti. Dişli kutuları. Sürücüler. Kelepçeler. Gerçek yük taşıyan braketler ve muhafazalar. Tam bir uçağı kimse teslim etmiyor ve aksi söylenenler bir şey satıyor.
Ama eğrinin şekline bakın, üzerindeki tek noktaya değil. Yazılım, fonksiyon-seviyesi yardımdan ürün-seviyesi ajansa yaklaşık dört yılda geçti. Fiziksel tasarım da aynı tırmanışı başlatıyor, yazılımın sahip olmadığı bir avantajla: yüzyıllara dayanan kodlanmış mühendislik bilgisi, ve yazılımın sahip olmadığı bir dezavantajla: eserlerimizin fiziksel dünyayla temas etmesi gerekiyor.
Tırmanışın iki kat uzun süreceğini varsayalım. Bu hâlâ bir Sınıf II tıbbi cihazı, bir uydu platformu, insansız kara platformunu, bu yazıyı okuyan her mühendisin çalışma ömrü içinde içine alır. İlginç sonuçlar kişi sayısı hakkında değil. Tasarım artık tek bir şey olmadığında darboğazın ne olacağıyla ilgili. Sertifikasyon ve fiziksel test zaten çoğu ciddi programda uzun çubuğu oluşturuyor. Tasarım döngüsünü bir mertebe küçülttüğünüzde, ürünleri on kat daha hızlı elde etmiyorsunuz, doğrulama etrafında yeniden yapılandırılmış bir disiplin, hızla hareket etmeye zorlanan standart kuruluşları ve yargı yeteneği yürütmeden daha çok karar verme yeteneği olan bir mühendis nesli elde ediyorsunuz.
Bana göre, Turing'in testinin en ilginç kısmı asla makine değildi. Farkı artık ayırt edemediğimizde bizi nereye koyduğuydu. Mesleğimiz bunun nasıl bir his olduğunu öğrenmek üzere.
Yazar hakkında
Dr. Maor Farid, makine mühendisliği alanında BSc, MSc ve PhD derecelerine sahiptir ve İsrail Savunma Kuvvetleri Unit 8200'de makine mühendisi ve daha sonra AI araştırmacısı olarak görev yapmıştır. MIT'de makine sistemlerine makine öğreniminin uygulanması üzerine Fulbright sonrası araştırmacı olarak çalışmış ve Technion'un Makine Mühendisliği Fakültesi'nde en yüksek puanlı öğretim görevlisi olmuştur. Harvard Business School'un yürütme programını tamamlamış ve Forbes 30 Under 30 onur listesinde yer almıştır. Leo AI'nin kurucu ortağı ve CEO'sudur.
The post Opinion: AI has passed the mechanical Turing test appeared first on Engineering.com.
