Singapur merkezli Sapient şirketinde görev yapan bilim insanları, yapay zekâ alanında ezber bozan bir gelişmeye imza attı. ChatGPT gibi büyük dil modellerine alternatif olarak geliştirilen “Hiyerarşik Akıl Yürütme Modeli” (HRM), insan beyninin çok katmanlı bilgi işleme yönteminden esinlenerek tasarlandı. Diğer yapay zekâların aksine HRM, düşünme sürecinde adım adım mantıksal zincirleri takip etmiyor. Bunun yerine iki farklı modül kullanıyor: Üst seviye modül soyut ve uzun vadeli planlama yaparken, alt seviye modül hızlı ve detaylı hesaplamaları gerçekleştiriyor. Bu ikili yapı sayesinde HRM, karmaşık Sudoku bulmacalarını çözmede ve labirentlerde en kısa yolu bulmada neredeyse kusursuz bir başarı elde etti. Daha da dikkat çekici olan ise, HRM’nin yalnızca 27 milyon parametre ve bin eğitim örneğiyle eğitilmesi oldu. Karşılaştırıldığında, GPT-5’in 3 ila 5 trilyon parametreye sahip olduğu tahmin ediliyor.

“Küçük Ama Etkili” Bir Devrim

Uzmanlara göre HRM’nin başarısı yalnızca mimarisinden değil, aynı zamanda eğitim sürecinde kullanılan özel bir iyileştirme tekniğinden kaynaklanıyor. Bağımsız araştırmacıların yeniden yaptığı testlerde, modelin zorlu ARC-AGI testlerinde büyük dil modellerini geride bıraktığı görüldü. Henüz hakemli dergilerde yayımlanmamış olan araştırma, yapay zekâ dünyasında büyük heyecan yarattı. Çünkü bu sonuçlar, daha az veri ve daha küçük ölçekli modellerin de insan benzeri akıl yürütme kapasitesine ulaşabileceğini gösteriyor. Yapay zekâ geliştirme maliyetlerinin giderek arttığı bir dönemde, bu tür “küçük ama güçlü” modellerin gelecekte daha fazla öne çıkabileceği belirtiliyor. Bilim insanları, HRM’nin insan beyninden ilham alan ilk yapay zekâ denemesi olmadığını ancak gerçek dünyadaki problem çözme kapasitesiyle fark yarattığını vurguluyor.