Huang, kendisine yöneltilen “Eğer 2025’te mezun olan 22 yaşında bir Jensen olsaydınız, hangi alana yönelirdiniz?” sorusuna net bir yanıt verdi: “Muhtemelen yazılım bilimlerinden çok fiziksel bilimleri seçerdim.”

Fiziksel bilimler; fizik, kimya, astronomi ve yer bilimlerini kapsayan, canlı olmayan sistemleri inceleyen geniş bir disiplin alanı. Huang bu tercihini açıkça gerekçelendirmese de, daha önce yapay zekanın evrimiyle ilgili yaptığı açıklamalar bu tercihin ardındaki vizyonu ortaya koyuyor.

Bu arada, 1984’te Oregon State Üniversitesi’nden elektrik mühendisliği diplomasını alan ve 1992’de Stanford’da yüksek lisansını tamamlayan Jensen Huang, 1993’te Nvidia’yı kurarak bugünkü devin temellerini atmıştı. Bugün Nvidia, 4 trilyon dolarlık piyasa değeriyle dünyanın en değerli şirketi konumunda.

15 yılda üç büyük evre tamamlandı

Huang’a göre yapay zeka son 15 yılda üç büyük evreden geçti. İlk aşama "Algısal Yapay Zzeka" (Perception AI) olarak tanımlanıyor ve özellikle görsel tanıma sistemlerinin gelişmesiyle 2012’de AlexNet’in çıkışıyla başlamıştı.

Devrimsel AlexNet ile başlayan serüvenin ikinci evresinde ise bugün hâlâ etkilerini gördüğümüz “Üretken Yapay Zeka” (Generative AI). Bu aşamada modeller, verilerin anlamını kavrayarak bunu farklı dillere, görsellere ya da yazılım kodlarına dönüştürebiliyor.

Şu anda ise “Muhakeme YZ’si” (Reasoning AI) dönemindeyiz. Bu evrede yapay zeka, daha önce karşılaşılmamış sorunlara çözüm üretebiliyor, durumları analiz edip sonuç çıkarabiliyor. Huang’ın deyimiyle bu, “dijital iş gücü robotlarının” dönemi. Microsoft ve Salesforce gibi teknoloji devleri, bu yeteneklere sahip “Agentic AI” sistemlerine yoğun yatırım yapıyor.

Bir sonraki evre: Fiziksel yapay zeka

Bu yeni aşama, yapay zekanın fizik kurallarını, sürtünmeyi, eylemsizliği, neden-sonuç ilişkilerini anlamasını gerektiriyor. Örneğin, nesnelerin görüş alanı dışında da var olmaya devam ettiğini kavrayabilmek ya da bir nesneye zarar vermeden ne kadar kuvvet uygulanması gerektiğini hesaplayabilmek gibi beceriler bu alanda kritik önem taşıyor. Huang’a göre fiziksel YZ’nin en somut uygulama alanlarından biri robotik.

Gençlere mesaj

Nvidia CEO’su Jensen Huang, daha önceki açıklamalarında da benzer tavsiyelerde bulunmuştu. Birkaç ay önceki açıklamasında ise günümüzün en önemli becerilerinden birinin yapay zekayı doğru kullanmak olduğunu söyledi. Huang, gençlerin bu alanda uzmanlaşmasının kariyerleri için belirleyici olacağını söylüyor.

Ayrıca Bkz.Karşınızda ChatGPT Agent: Sizin için her şeyi yapan yapay zeka

Huang, eğer bugün bir öğrenci olsaydı yapacağı ilk şeyin “yapay zekayı öğrenmek” olacağını söyledi. Huang’a göre yapay zekayı etkili kullanmak, sadece teknolojiyi bilmekten çok daha fazlası. ChatGPT, Gemini Pro ve Grok gibi araçların sunduğu olanaklardan faydalanmak için kullanıcıların doğru şekilde prompt yani yönlendirme yapabilmesi gerekiyor.

“Yapay zeka ile nasıl etkileşim kurulacağını öğrenmek, soru sormada gerçekten iyi olan biri olmaktan çok da farklı değil. Yapay zekayı yönlendirmek de buna çok benzer. Rastgele bir sürü soru soramazsınız. Yapay zekadan size asistan olmasını istemek, onu nasıl yönlendireceğiniz konusunda biraz uzmanlık ve beceri gerektirir” diyor Huang.

Yapay zeka araçlarından en iyi cevabı alabilmenin aslında genel olarak kabul görmüş bir formülü var. İlk olarak kullanacağınız aracı zeki bir çocuk olarak düşünmeniz. Nasıl bir çocukla iletişim kurarken son derece sadece ve net oluyorsanız yapay zeka ile de aynı şekilde konuşmalısınız. Ona net, kısa ve adım adım komutlar vermelisiniz. Uzun paragraflar, arka arkaya sıralanmış talimat cümleleri işi zorlaştırır. Maddeler halinde düzenlenmiş bilgiler veya istekler vermelisiniz. Hatta isteğinizi yansıtan bir örnek vermek de modelin çıktısını iyileştirecektir.