Tesla, Musk'ın söylediği gibi yapay zeka merkezi olabilir mi?

Tesla artık sadece bir elektrikli otomobil üreticisi olarak görülmemeli. CEO Elon Musk’a göre şirket giderek bir yapay zeka devine dönüşüyor. Musk’ın bu iddiası Tesla’nın otomobillerinden toplanan devasa miktarda video verisine dayanıyor. Müşterilerin dünya genelinde milyonlarca kilometre boyunca yaptığı sürüşlerden elde edilen petabaytlarca veri, Tesla’ya otonom sürüş teknolojisini geliştirme konusunda benzersiz bir avantaj sağlayabilir mi?

Teoride bu veri seti Tesla’nın araçlarını herhangi bir insan müdahalesine ihtiyaç duymadan çalışacak şekilde eğitmesi için yeterli olabilir. Ancak uzmanlara göre bu veriler, Musk’ın iddia ettiği kadar değerli olmayabilir. Hatta bazıları hiç işe yaramıyor olabilir.

Yapay zeka için sürüş verisi yeterli mi?

Bir insan kadar iyi araç kullanabilen bir yapay zeka geliştirmek, dil modeli eğitmekten çok daha karmaşık bir süreç. Örneğin, ChatGPT gibi sohbet robotları internetten toplanan milyarlarca kelimeyle eğitilirken desen tanıma yoluyla bilgi sunmaya çalışıyor. Ancak bu sistemler bile zaman zaman başarısız sonuçlar üretiyor. Otonom sürüş için geliştirilen bir yapay zeka hata yaptığında ise sonuç çok daha ölümcül olabilir.

Araç kullanmak, sürüş koşulları, hava durumu, inşaat alanları, trafik düzenleri ve diğer araçların hareketleri gibi birçok değişkene bağlıdır. Bu değişkenleri başarılı bir şekilde yönetmek ve beklenmedik durumlara doğru tepkiler verebilmek, otonom sürüş teknolojisinin en büyük sınavıdır. Ancak uzmanlara göre, insan sürücülerinin otoyollarda yaptığı standart sürüşleri kaydederek eğitilen yapay zekalar, en kritik anları öğrenmekte başarısız olabilir.

Bir otonom araç teknoloji şirketinde çalışan ve isminin açıklanmasını istemeyen bir bilgisayar bilimci bu durumu şöyle özetliyor:

"Tesla'nın verileri, normal şartlarda akıcı sürüşü öğretebilir. Ancak işler biraz karmaşıklaştığında YZ'nin elinde hiçbir şey kalmaz. Dahası sadece insanların kötü alışkanlıklarını öğrenmiş olur. Örneğin, 10 kişiden 9'u dur işaretlerinde durmuyorsa, Tesla'nın yapay zekası da durmamayı öğrenebilir."

Bu nedenle, Tesla’nın rakipleri lidar ve radar gibi teknolojileri kullanarak yolun daha zengin ve ayrıntılı bir görüntüsünü elde etmeye çalışıyor. Waymo’nun araştırma başkanı Drago Anguelov da yalnızca kamera verilerine güvenmenin çok riskli olduğunu belirtiyor.

Tesla gerçekten rekabet avantajına sahip mi?

Meta’nın baş yapay zeka bilimcisi ve New York Üniversitesi profesörü Yann LeCun, Tesla’nın büyük veri setine sahip olmasının bir avantaj olabileceğini kabul ediyor. Ancak bunun başarıyı garanti etmediğini de vurguluyor:

"Verilerin etkisi genellikle abartılıyor. Daha fazla veri elde ettikçe performans artıyor ancak getiriler giderek azalıyor. Veri miktarını ikiye katlamak, insan seviyesine ulaşmaktan hâlâ çok uzak olan marjinal iyileştirmeler sağlıyor."

Bugüne kadar hiçbir şirket tam anlamıyla otonom bir aracın tüm koşullarda kendi kendine gidebildiği "Seviye 5" otonomiye ulaşamadı. LeCun, "Herhangi bir 17 yaşındaki genç, yaklaşık 20 saatlik pratikle araba kullanmayı öğrenebilir. Bu, mevcut YZ mimarilerinin dünyayı anlama ve az miktarda veriden öğrenme yeteneklerinde büyük bir eksiklik olduğunu gösteriyor" diyerek Tesla’nın yapay zeka vizyonuna dair şüphelerini dile getiriyor.

Elon Musk ise eleştirilere rağmen yapay zekanın Tesla’nın geleceğini şekillendireceğine inanıyor. Yatırımcılara net bir mesaj vererek, "Eğer biri Tesla'nın otonom sürüşü çözeceğine inanmıyorsa şirketin yatırımcısı olmamalı" diyor.

Büyük veri her zaman büyük bir avantaj mı?

Tesla’nın geniş veri havuzu ocak ayında Austin’de açılan yeni “Cortex” veri merkezinde işleniyor. Bu veriler, Full Self-Driving (Tam Otonom Sürüş) yazılımını geliştirmek için kullanılıyor. Ancak bugüne kadar Tesla’nın bu yazılımı tamamen otonom olmaktan çok uzak. Hatta yıllar içinde 52 ölümcül kazayla ilişkilendirilmiş durumda.

Snorkel AI CEO’su Alex Ratner, verinin tek başına yeterli olmadığını şu sözlerle anlatıyor:

"Benzersiz veri akışlarına erişim sağlamak kesinlikle bir tür avantajdır. Ancak eski bir söz vardır: 'Giren çöp, çıkan çöp'. Verinin nasıl düzenlendiği kritik önem taşır. İyi bir sürücüden gelen video ile kötü bir sürücüden gelen video arasındaki farkı nasıl ayırt ediyorsunuz? Bu, yapay zeka modelleri için temel bir sorun."

Waymo, Zoox, Aurora ve Waabi gibi otonom araç teknolojisi geliştiren şirketler, sürüş simülasyonları ve yapılandırılmış testler kullanarak yapay zekalarını en tehlikeli yol koşullarına karşı eğitmeye odaklanıyor. Tesla’nın veri setinin bu uç durumları yeterince içermediğine dair endişeler var.

George Mason Üniversitesi profesörü ve AI uzmanı Missy Cummings, "Arabaların öğrenmesi gereken tüm uç durumların yeterli sayıda veride bulunacağının garantisi yok" diyerek Tesla’nın yaklaşımına dair temel problemi vurguluyor.

Tesla’nın yapay zeka çalışmalarına aşina olan bir AV araştırmacısı ise "Elinizde milyarlarca kilometrelik veri olabilir. Ancak eğitim için gerçekten önemli olan verileri nasıl seçeceksiniz? Bu başlı başına büyük bir zorluk" diyerek büyük veri miktarının her zaman kaliteli bir öğrenme sürecine dönüşmeyeceğini belirtiyor.

Tesla yapay zekada lider olabilir mi?

Tesla, YZ topluluğunda da aktif bir oyuncu olarak görülmüyor. LeCun, "Tesla'nın YZ Ar-Ge dünyasında neredeyse hiç varlığı yok. Konferanslarda, akademik yayınlarda veya araştırma topluluklarında aktif değiller" diyerek şirketin yapay zeka konusunda ne kadar ilerlediği sorusunu gündeme getiriyor.

Elon Musk’ın iddialı yapay zeka vizyonu, Tesla yatırımcılarını cezbetmeye devam etse de şirketin gerçekten rekabet avantajına sahip olup olmadığı hâlâ tartışmalı. Büyük veri tek başına yeterli mi, yoksa Tesla’nın otonom sürüş konusunda yeni stratejilere mi ihtiyacı var? Bu soruların yanıtı Tesla’nın geleceğini belirleyecek.