Google'ın en kıdemli ve etkili yöneticilerinden biri olan Jeff Dean, şirketten ayrılarak kendi yapay zeka girişimini kurduğunu duyurdu. Dean'e bu yeni yolculukta Google'ın önde gelen araştırmacıları Sanjay Ghemawat, Quoc Le ve Oriol Vinyals eşlik ediyor. Kurulan yeni şirket Discovery Loop, bilimsel araştırmaları hızlandırmak ve otomatize etmek amacıyla faaliyet gösterecek.

Bilimsel Araştırmaları Otomatize Eden Yeni Sistem

Discovery Loop, yüksek kapasiteli algoritmalar kullanarak binlerce deneyi aynı anda başlatmayı ve geliştirmeyi hedefliyor. Şirket, geleneksel bilimsel ilerlemenin önündeki en büyük engel olan yavaş ve ardışık insan döngülerini ortadan kaldırmak istiyor. Bu sayede deney süreçlerinin kısmen otomatikleştirilmesi ve araştırma ölçeğinin genişletilmesi amaçlanıyor.

Kendi Kendini Geliştiren Yapay Zeka Hedefi

Girişim, sadece bilimsel keşiflerle sınırlı kalmayıp, yapay zekanın daha güçlü modeller oluşturmasına yardımcı olan öz yinelemeli kendini geliştirme süreci üzerine de odaklanacak. Bu yöntemle insan müdahalesine olan ihtiyacın tamamen ortadan kaldırılması planlanıyor. Şirket, büyük hesaplama ölçeklerini kullanarak inovasyonun hızını ve verimliliğini kökten değiştirmeyi hedeflediklerini belirtti.

Alphabet ve Dev Yatırımcılardan Finansal Destek

Yeni girişim, Google'ın çatı şirketi Alphabet dahil olmak üzere birçok farklı kaynaktan finansal destek aldı. İlk yatırım turuna Radical Ventures ve Khosla Ventures liderlik ederken; Kleiner Perkins, Lightspeed ve Doerr Capital de sürece dahil olan diğer yatırımcılar arasında yer aldı.

Jeff Dean'in Google Kariyeri

1999 yılından beri Google'da çalışan ve şirketin 30. çalışanı olan Jeff Dean, Google Search'ün temel altyapısının, tarama ve indeksleme sistemlerinin geliştirilmesinde kritik roller üstlendi. Ayrıca Google Gemini'nin multimodal modelleri üzerinde etkili olan Dean, şirketin erken dönem yapay zeka araştırmalarına da öncülük etti.

Ne anlama geliyor?

Yapay zeka sistemlerinin veri işleme kapasitesi, artık sadece mevcut bilgileri sentezlemekten çıkıp yeni hipotezler üretme aşamasına geçiyor. Bu teknoloji, deneysel süreçleri dijital ortamda simüle ederek veya fiziksel laboratuvar sistemlerini yöneterek, normalde on yıllar sürecek deneme-yanılma süreçlerini çok kısa sürelere indiriyor.

Bu tür bir yaklaşım, özellikle yeni malzeme geliştirme veya ilaç araştırmaları gibi yüksek maliyetli ve zaman alan alanlarda maliyetleri düşürüyor. Otomasyon sayesinde hata payı azalırken, aynı anda binlerce varyasyonun test edilebilmesi, insan zihninin kapasitesini aşan veri setlerinin analiz edilmesini sağlıyor.