Yapay Zekâ Ajanlarında Sembolik Kontrol ve Sinirsel Akıl Yürütme Nasıl Birleşiyor?
Yapay Zekâ Ajanlarında Sembolik Kontrol ve Sinirsel Akıl Yürütme Nasıl Birleşiyor?
Yeni geliştirilen Structured Cognitive Loop (SCL) mimarisi, büyük dil modeli ajanlarında açıklanabilirlik ve kontrolü artırmayı hedefliyor.
Önemli Noktalar
- Structured Cognitive Loop (SCL) mimarisi, ajan bilişini beş bağımsız faza ayırıyor.
- Soft Symbolic Control, sembolik kısıtlamalarla sinirsel esnekliği birleştiriyor.
- SCL, sıfır politika ihlali ve tam karar izlenebilirliği sağlıyor.
Yeni Nesil Yapay Zekâ Ajanlarında Mimari Dönüşüm
Büyük dil modeli (LLM) tabanlı yapay zekâ ajanları, genellikle karmaşık akıl yürütme ve bellek yönetimi sorunlarıyla karşılaşıyor. Bu sorunlara çözüm olarak geliştirilen Structured Cognitive Loop (SCL) mimarisi, ajan bilişini beş aşamaya ayırarak (Retrieval, Cognition, Control, Action ve Memory; kısaca R-CCAM) daha modüler ve kontrol edilebilir bir yapı sunuyor.
Teknik Detaylar
SCL’nin temelinde yer alan Soft Symbolic Control, olasılıksal çıkarıma sembolik kısıtlamalar getirerek klasik sembolik sistemlerin açıklanabilirliğini ve kontrolünü, modern sinirsel ağların esnekliğiyle birleştiriyor. Bu sayede, ajanların karar süreçleri daha şeffaf ve izlenebilir hale geliyor.
Yapılan çok adımlı koşullu akıl yürütme testlerinde SCL, sıfır politika ihlali, gereksiz araç çağrılarının ortadan kaldırılması ve tam karar izlenebilirliği gibi önemli başarılar elde etti. Bu sonuçlar, ReAct, AutoGPT ve bellek destekli diğer yaklaşımlardaki eksiklikleri gidermeye yönelik önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Çalışmanın Katkıları
- SCL, hibrit zekâ taksonomisinde kendine özgü bir konumda yer alıyor ve yalnızca prompt veya bellek tabanlı yaklaşımlardan ayrışıyor.
- Soft Symbolic Control kavramı, nöro-sembolik yapay zekâdan biçimsel olarak ayrılarak tanımlanıyor.
- Güvenilir ajanlar için modüler ayrıştırma, uyarlanabilir sembolik yönetişim ve şeffaf durum yönetimi olmak üzere üç temel tasarım ilkesi sunuluyor.
Açık Kaynak ve Uygulama
Araştırmacılar, R-CCAM döngü mimarisini açık kaynak olarak sunarken, GPT-4o tabanlı canlı bir seyahat planlama ajanı da geliştirdiler. Bu çalışma, uzman sistem prensipleriyle modern LLM yeteneklerini birleştirerek, güvenilir ve açıklanabilir yapay zekâ ajanları için teorik ve pratik bir yol haritası ortaya koyuyor.
Daha Fazla Gelişme İçin Bizi Takip Edin
E-ticaret ve yapay zekâ alanındaki en güncel haberler için sosyal medyada @synvalo hesabımızı takip etmeyi unutmayın!
Kaynak: arxiv.org