LLM Ajanlarında Sembolik Kontrol ile Sinirsel Akıl Yürütmeyi Birleştirmek: Yapısal Bilişsel Döngü

Yapay Zekâ Ajanlarında Yeni Dönem: Structured Cognitive Loop ile Sembolik Kontrol ve Nöral Akıl Yürütme Birleşiyor Yapay Zekâ Ajanlarında Yeni Dönem: Struct...

Yapay Zekâ Ajanlarında Yeni Dönem: Structured Cognitive Loop ile Sembolik Kontrol ve Nöral Akıl Yürütme Birleşiyor

Yapay Zekâ Ajanlarında Yeni Dönem: Structured Cognitive Loop ile Sembolik Kontrol ve Nöral Akıl Yürütme Birleşiyor

Structured Cognitive Loop (SCL) mimarisi, yapay zekâ ajanlarında karar süreçlerini daha güvenilir ve açıklanabilir hâle getiriyor.

Önemli Noktalar

  • Structured Cognitive Loop, yapay zekâ ajanlarının akıl yürütme ve kontrol süreçlerini beş ayrı faza ayırıyor.
  • Soft Symbolic Control ile klasik sembolik sistemlerin açıklanabilirliği ve kontrol edilebilirliği korunuyor.
  • SCL, sıfır politika ihlali ve tam karar izlenebilirliği ile mevcut yöntemlerdeki önemli eksikleri gideriyor.

Yenilikçi SCL Mimarisi Nedir?

Büyük dil modeli tabanlı yapay zekâ ajanları, geleneksel mimarilerde karar verme ve eylem süreçlerinin iç içe geçmesi, bellek dalgalanması ve kontrolsüz işlem sıraları gibi temel sorunlar yaşıyordu. Structured Cognitive Loop (SCL), bu problemlere çözüm getirmek amacıyla geliştirilen modüler bir mimari olarak öne çıkıyor.

SCL, ajan bilişini beş aşamaya (Retrieval, Cognition, Control, Action, Memory – R-CCAM) net bir şekilde ayırıyor. Bu sayede her bir süreç daha izlenebilir ve yönetilebilir hâle geliyor.

Soft Symbolic Control: Sembolik ve Nöral Yaklaşımın Buluşması

SCL mimarisinin merkezinde, Soft Symbolic Control adı verilen uyarlanabilir bir yönetim mekanizması bulunuyor. Bu yöntem, sembolik kısıtlamaları olasılıksal çıkarıma uygulayarak nöral esnekliği korurken, klasik sembolik sistemlerin açıklanabilirlik ve kontrol edilebilirlik özelliklerini geri kazandırıyor.

Yapılan çok adımlı koşullu akıl yürütme testlerinde SCL, sıfır politika ihlali, gereksiz araç çağrılarının ortadan kaldırılması ve tam karar izlenebilirliği sağladığı gözlemlendi. Bu sonuçlar, ReAct, AutoGPT ve bellek destekli yaklaşımlar gibi mevcut framework’lerdeki önemli eksiklikleri gideriyor.

Güvenilir Yapay Zekâ Ajanları İçin Üç Temel Tasarım Prensibi

  • Modüler ayrıştırma (modular decomposition)
  • Uyarlanabilir sembolik yönetim (adaptive symbolic governance)
  • Şeffaf durum yönetimi (transparent state management)

Araştırmada, SCL’in hibrit zekâ taksonomisindeki yeri de netleştiriliyor ve prompt merkezli ya da yalnızca bellek tabanlı yaklaşımlardan nasıl ayrıldığı vurgulanıyor. Ayrıca, Soft Symbolic Control kavramı resmi olarak tanımlanıp, nöro-sembolik yapay zekâ yaklaşımlarıyla karşılaştırılıyor.

Uygulama ve Açık Kaynak Kod

SCL mimarisinin tamamı açık kaynak olarak sunuluyor ve R-CCAM döngüsünü gösteren bir uygulama ile birlikte, GPT-4o destekli canlı bir seyahat planlama ajanı da erişime açılmış durumda.

Kaynak

arXiv:2511.17673v1

Kaynak: arxiv.org

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Leave a comment
scroll to top