Süni intellekt dünyasında yeni trend: "Loops" dövrü

Süni intellekt dünyasında yeni trend: "Loops" dövrü

Süni intellekt sahəsində maraqlı bir dəyişiklik baş verir. Son günlərdə Meta-nın @Scale konfransında Claude Code yaradıcısı Boris Çerninin çıxışı diqqət mərkəzində olub. Tamaşaçılardan gələn ilk sual isə olduqca maraqlı idi: "Loops növbəti hipe dövrüdü, yoxsa gerçəkdən vacib bir şeydir?" Çerninin cavabı qəti oldu: "Bəli, onlar gerçəkdən vacibdir".

Çerni öz çıxışında süni intellekt agentlərinin kod yazma prosesini necə dəyişdirdiyini izah etdi. O qeyd etdi ki, iki il əvvəl tərtibatçılar kodu əl ilə yazırdı. Sonra agentlər kodu yazmağa başladı. İndi isə agentlər digər agentləri idarə edir və onlar da kodu yazır. Bu, çox böyük bir addımdır.

Loops nədir və necə işləyir?

Çerni öz işində istifadə etdiyi loops sistemindən danışdı. Bir agent daim kod arxitekturasını yaxşılaşdırmaq yollarını axtarır, digər agent isə təkrarlanan abstraksiyaları birləşdirməyə çalışır. Onlar digər proqramçılar kimi pull requestlər göndərir və kod daim dəyişdiyi üçün heç vaxt dayanmır. Bu, çox güclü bir ideyadır.

Bu yanaşma ilə siz bir qrup agentə arxa planda fasiləsiz işləmək səlahiyyəti verirsiniz. Təbii ki, bu, süni intellektə çox güvənmək deməkdir. Amma modellər getdikcə daha yaxşılaşdığı üçün bu, süni intellektin real işləri görməsi üçün növbəti addım ola bilər.

Kompüter elmindən tanış bir anlayış

Əslində, loops anlayışı tamamilə yeni deyil. Rekursiv loops - özünü çağıran və bir hərəkəti təkrarlayan funksiyalar - kompüter elminin əsas mövzularındandır. Fərq ondadır ki, indi bu loops qeyri-deterministik məntiqlə işləyir. Yəni loopu dayandırmaq üçün aydın bir şərt yoxdur, bunu alt-agent özü qərar verir.

Proqramçılar süni intellektdən tapşırıqları yerinə yetirmək üçün istifadə etməyə başlayan kimi, süni intellektin süni intellekti idarə etdiyi rekursiv loops qaçılmaz idi. Klassik hesablamadan fərqli olaraq, agentik loops olduqca sadə ola bilər.

Məşhur Ralph Loop metodu

Ən populyar üsullardan biri Ralph Loopdur (Simpsonlardakı Ralph Viqqumun adına). Bu metod modelin gördüyü bütün işləri yekunlaşdırır və məqsədə çatıb-çatmadığını soruşur. Bu, süni intellekt modellərinin uzun müddət işlədikdə itib-batmasının qarşısını almaq üçün bir yoldur. Model tapşırıq tamamlanana qədər irəli-geri hərəkət edir.

Test vaxtı hesablama gücü

Loops həmçinin daha çox test vaxtı hesablama gücü istifadə etmək tendensiyasının bir hissəsidir. OpenAI tədqiqatçısı Noam Braun qeyd edib ki, müasir modellər kifayət qədər hesablama gücü verildikdə demək olar ki, istənilən problemi həll edə bilir. Bu o deməkdir ki, problemi həll etməyin bir yolu sadəcə ona kifayət qədər hesablama gücü sərf etməkdir.

Bu, xüsusilə kod bazasını yaxşılaşdırmaq kimi tədricən yüksələn problemlər üçün doğrudur. Model müəyyən bir həddə çatana qədər kiçik təkmilləşdirmələr edə bilər. Və ya Çerninin nümunəsində olduğu kimi, hesablama gücü olduğu müddətcə təkmilləşdirmələrə davam edə bilər.

Xərc və gələcək perspektivlər

Bu yanaşmanın bahalı olduğunu söyləmək lazımdır. Agentik süni intellektdə olduğu kimi, AI loops da adi sorğulardan qat-qat çox token sərf edir. Lakin modellərin keyfiyyəti artdıqca və hesablama gücü ucuzlaşdıqca, bu metod daha sərfəli ola bilər.

Sizin üçün bu nə deməkdir? Əgər süni intellekt alətlərindən istifadə edirsinizsə, loops yanaşması gələcəkdə daha mürəkkəb tapşırıqları avtomatlaşdırmağa imkan verəcək. Kod yazmaq, məlumat analizi etmək və ya məzmun yaratmaq kimi işlərdə AI agentləri fasiləsiz olaraq sizin üçün çalışa bilər. Bu, məhsuldarlığı əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər.

Nəticə olaraq, AI loops konsepsiyası hələ erkən mərhələdə olsa da, süni intellektin gündəlik işlərimizə inteqrasiyasında yeni bir dövrün başlanğıcı ola bilər. Bu texnologiyanın inkişafını izləmək və öz iş axınınıza uyğunlaşdırmaq üçün diqqətli olmağınızı tövsiyə edirik.