# Apple, yeni araştırma makalesinde yapay zeka akıl yürütme modellerinin yeteneklerini sorguluyor
Investing.com — Apple Inc hafta sonu yayınladığı bir araştırma makalesinde, akıl yürütmeye yönelik yapay zeka modellerinin sınırlı yeteneklere sahip olduğunu ve belirli bir karmaşıklık seviyesinin ötesinde doğru sonuçlar üretemediğini iddia etti.
“Düşünme Yanılsaması: Problem Karmaşıklığı Açısından Akıl Yürütme Modellerinin Gücünü ve Sınırlamalarını Anlamak” başlıklı makalede, Apple (NASDAQ:AAPL) araştırmacıları, büyük akıl yürütme modellerinin (LRM) akıl yürütme kalitesinde belirgin boşluklar olduğunu ve genel problem çözme yetenekleri geliştiremediklerini belirtti.
Araştırmacılar, OpenAI’nin O1/o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking ve Gemini Thinking gibi LRM’leri, standart yapay zeka test ölçütlerinden sapan giderek daha karmaşık problemlerle test etti.
Apple araştırmacıları, modelleri test etmek için “kontrol edilebilir bulmaca ortamları” kullandı ve artan karmaşıklık karşısında LRM’lerin performansının bozulduğunu, sonunda sıfıra düştüğünü tespit etti.
Apple araştırmacıları makalede şöyle yazdı: “En gelişmiş LRM’lerin (örneğin, o3-mini, DeepSeek-R1, Claude-3.7-Sonnet-Thinking) hala genelleştirilebilir problem çözme yetenekleri geliştiremediklerini, farklı ortamlarda belirli karmaşıklıkların ötesinde doğruluğun sonunda sıfıra düştüğünü gösteriyoruz.”
Araştırmacılar, testlerin LRM’lerin “temel verimsizliklere” ve ölçeklendirme yeteneklerinde açık sınırlara sahip olduğunu gösterdiğini belirtti. Ayrıca, yerleşik matematiksel ölçütlere dayalı LRM’ler için mevcut değerlendirme yöntemlerini sorgulayarak, algoritmik bulmaca ortamları kullanarak daha kontrollü bir deneysel yöntem tasarladıklarını söylediler.
Apple araştırmacıları, LRM’lerin genel yapay zekaya doğru önemli bir adım olduğu iddialarını sorguladı. Genel yapay zeka, insanların gösterdiği geniş bilişsel yetenekler ve problem çözme becerilerini taklit edebilen teorik bir yapay zeka biçimidir.
Genel yapay zeka, büyük geliştiriciler tarafından uzun süredir nihai bir hedef olarak gösterilse de, hala büyük ölçüde teorik nitelikte kalıyor. Mevcut yapay zeka modelleri, özellikle büyük dil modelleri, yeni metin oluşturmak için bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek üzere örüntü tanıma kullanıyor. Bu durum, hata payının yüksek olmasına ve akıl yürütme yeteneklerinin sınırlı kalmasına neden oluyor.
Apple’ın makalesi, şirketin 9 Haziran’daki Dünya Geliştiriciler Konferansı’ndan sadece günler önce yayınlandı. Şirketin yapay zeka çalışmalarının rakiplerinin gerisinde kalmasının ardından beklentiler düşük seviyede.
Bununla birlikte, Apple, OpenAI ile amiral gemisi cihazlarında yapay zeka özelliklerini etkinleştirmek için ortaklık kurmasına rağmen, Apple Intelligence adlı yapay zeka teklifinde vaat ettiği özellikleri sunmakta zorlanıyor.
Bu makale yapay zekanın desteğiyle oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Şart ve Koşullar bölümümüze bakın.
