Beyinden İlham: Yapay Zekâda Çığır Açan HRM Mimarisi

## Yapay Zekâ Dünyasında Çığır Açan Bir Gelişme: Beyinden İlham Alan Yeni Bir Yapay Zekâ Mimarisi

Günümüz yapay zekâ (YZ) dünyası, büyük dil modellerinin (BDM) hakimiyetine tanık oluyor. Ancak, Singapur merkezli bir yapay zekâ girişimi olan Sapient Intelligence, bu alanda devrim niteliğinde bir adım atarak, BDM’lerin karmaşık muhakeme görevlerindeki performansını yakalayan, hatta bazı durumlarda aşan, daha küçük ve daha veri verimli bir yapay zekâ mimarisi geliştirdi. Bu yenilikçi yaklaşım, özellikle veri kıtlığının ve hesaplama kaynaklarının sınırlı olduğu kurumsal yapay zekâ uygulamaları için önemli sonuçlar doğurabilir. Bu makalede, Sapient Intelligence’ın geliştirdiği Hiyerarşik Muhakeme Modeli (HRM) (Hiyerarşik Muhakeme Modeli) olarak adlandırılan bu mimarinin temel özelliklerini, geleneksel BDM’lerin karşılaştığı zorlukları ve gelecekteki potansiyel uygulamalarını inceleyeceğiz. HRM’nin, yapay zekâ alanındaki mevcut paradigmaları nasıl değiştirebileceğini ve daha akıllı, daha verimli ve daha erişilebilir bir yapay zekâ geleceğine nasıl kapı aralayabileceğini keşfedeceğiz.

### Muhakeme Modellerindeki Sınırlamalar ve Yeni Bir Yaklaşım

Büyük dil modelleri (BDM), karmaşık problemleri çözmek için sıklıkla “düşünce zinciri” (DZ) (chain-of-thought) yöntemi kullanır. Bu yöntemde, problemler ara metin tabanlı adımlara ayrılır ve modelin bir çözüm bulmaya çalışırken “sesli düşünmesi” sağlanır. DZ, BDM’lerin muhakeme yeteneklerini geliştirmiş olsa da, bazı temel sınırlamalara sahiptir. Sapient Intelligence araştırmacıları, DZ’nin “tatmin edici bir çözümden ziyade bir destek” olduğunu savunuyorlar. Bunun nedeni, DZ’nin kırılgan, insan tarafından tanımlanan parçalanmalara dayanması ve tek bir yanlış adımın veya adımların yanlış sırasının tüm muhakeme sürecini raydan çıkarabilmesidir.

DZ’nin dil üretimine olan bağımlılığı, modelin muhakemesini belirteç düzeyine bağlar ve genellikle büyük miktarda eğitim verisi gerektirir, bu da uzun ve yavaş yanıtlar üretir. Ayrıca, bu yaklaşım, dil ile açıkça ifade edilmeden içsel olarak gerçekleşen “gizli muhakeme” türünü de göz ardı eder. Bu nedenle, araştırmacılar daha verimli bir yaklaşımın gerekli olduğunu vurguluyorlar. Bu bağlamda, Sapient Intelligence, beynin doğal işleyişinden ilham alarak “gizli muhakeme” üzerine odaklandı. Bu yaklaşımda, modelin “düşünme belirteçleri” üretmek yerine, problemin içsel, soyut temsilinde muhakeme yapması hedeflenir. Bu, insanların düşünme biçimine daha uygun olup, beynin karmaşık muhakeme zincirlerini verimli bir şekilde içsel bir alanda sürdürmesine benzerdir.

### Hiyerarşik Muhakeme Modeli (HRM) ve Beyin Esintisi

Sapient ekibi, beyin biliminden esinlenerek, derin öğrenme modellerinde karşılaşılan “kaybolan gradyan” (vanishing gradient) ve tekrarlayan mimarilerdeki “erken yakınsama” (early convergence) sorunlarını aşmayı hedefledi. İnsan beyninin farklı zaman ölçeklerinde çalışan kortikal bölgelerde muhakemeyi hiyerarşik olarak organize etmesi, derin ve çok aşamalı muhakemeyi mümkün kılar. Bu düşünceden yola çıkarak, HRM’yi iki bağlı, tekrarlayan modülle tasarladılar: yavaş, soyut planlama için yüksek seviye (H) modülü ve hızlı, ayrıntılı hesaplamalar için düşük seviye (L) modülü.

Bu yapı, ekibin “hiyerarşik yakınsama” adını verdiği bir süreci mümkün kılar. Hızlı L-modülü, problemin bir bölümünü ele alır ve kararlı bir yerel çözüme ulaşana kadar birden çok adım gerçekleştirir. Daha sonra, yavaş H-modülü bu sonucu alır, genel stratejisini günceller ve L-modülüne üzerinde çalışması için yeni, rafine edilmiş bir alt problem verir. Bu, L-modülünün takılıp kalmasını (erken yakınsama) engeller ve tüm sistemin kaybolan gradyanlardan etkilenmeyen, daha yalın bir model mimarisiyle uzun bir muhakeme adımları dizisi gerçekleştirmesini sağlar. HRM’nin bu tasarımı, modelin uzun DZ istemlerine veya büyük miktarda verilere ihtiyaç duymadan, içsel uzamında derinlemesine muhakeme yapmasını sağlar. Bu sayede, modelin verimliliği artırılır ve performansı yükseltilir.

### HRM’nin Uygulamaları ve Gelecek Vizyonu

HRM’nin yeteneklerini test etmek için, araştırmacılar, HRM’yi, Soyutlama ve Muhakeme Korpusu (ARC-AGI) (Abstraction and Reasoning Corpus) gibi, kapsamlı arama ve geri izleme gerektiren, zorlu Sudoku bulmacaları ve karmaşık labirent çözme görevleri gibi standart testlerde değerlendirdi. Sonuçlar, HRM’nin gelişmiş BDM’ler için bile çözülmesi zor problemleri çözmeyi öğrendiğini gösterdi. Örneğin, “Sudoku-Extreme” ve “Maze-Hard” testlerinde, en son DZ modelleri %0 doğruluk elde ederken, HRM, her görev için sadece 1.000 örnek üzerinde eğitildikten sonra neredeyse mükemmel doğruluk oranlarına ulaştı. ARC-AGI’de, 27M parametreli HRM, %40.3 puan alarak, daha büyük o3-mini-high (%34.5) ve Claude 3.7 Sonnet (%21.2) gibi önde gelen DZ tabanlı modelleri geride bıraktı.

HRM’nin yeteneği sadece bulmacaları çözmekle sınırlı değil, aynı zamanda gerçek dünya uygulamaları için de önemli potansiyel sunuyor. Özellikle, karmaşık karar verme veya uzun vadeli planlama gerektiren, gecikmeye duyarlı alanlarda, örneğin, robotik veya veri kıtlığı olan bilimsel keşif gibi alanlarda, HRM’nin daha iyi performans gösterdiği düşünülüyor. Girişimciler, HRM benzeri bir mimarinin, lojistik optimizasyonundan karmaşık sistem teşhislerine kadar, hem verinin hem de bütçenin sınırlı olduğu belirli işletme problemlerini çözmek için daha umut verici bir alternatif sunabileceğini belirtiyor. Sapient Intelligence, HRM’yi daha genel amaçlı bir muhakeme modülüne dönüştürmek için çalışmalara devam ediyor. Bu bağlamda, sağlık hizmetleri, iklim tahmini ve robotikte umut vaat eden ilk sonuçlar elde ettikleri belirtiliyor.

### Sonuç: Yapay Zekâda Yeni Bir Dönemin Başlangıcı

Sapient Intelligence’ın geliştirdiği Hiyerarşik Muhakeme Modeli (HRM), yapay zekâ alanında çığır açan bir yenilik olarak karşımıza çıkıyor. Beyinden ilham alan bu mimari, geleneksel BDM’lerin karşılaştığı sınırlamaları aşarak, daha küçük boyutlarda, daha verimli ve daha yetenekli bir yapay zekâ sunuyor. HRM’nin performansı, özellikle karmaşık muhakeme görevlerinde, mevcut BDM’leri geride bırakırken, aynı zamanda eğitim için daha az veri ve daha az hesaplama kaynağı gerektiriyor. Bu, özellikle veri kıtlığı ve hesaplama kaynaklarının sınırlı olduğu kurumsal uygulamalar için büyük bir avantaj sağlıyor.

HRM’nin potansiyel uygulamaları, bulmaca çözmekten öteye, robotik, sağlık hizmetleri, iklim tahmini ve lojistik gibi çeşitli alanlara yayılıyor. Modelin verimliliği, işletmeler için maliyet tasarrufu ve performans artışı anlamına gelirken, aynı zamanda daha erişilebilir bir yapay zekâ geleceğine de işaret ediyor. Sapient Intelligence’ın HRM üzerindeki çalışmaları devam ederken, gelecekte bu teknolojinin daha da geliştirilmesi ve farklı alanlarda kullanılması bekleniyor. HRM, yapay zekâ dünyasında yeni bir dönemin başlangıcını temsil ediyor ve daha akıllı, daha verimli ve insan beyninden ilham alan bir yapay zekâ geleceğine doğru önemli bir adım olarak kabul ediliyor. Bu gelişmeler, yapay zekânın sadece daha büyük ve daha güçlü modellerle değil, aynı zamanda daha akıllı ve daha yapılandırılmış mimarilerle de ilerleyebileceğini gösteriyor.