Şu an hizmet veren Yapay Zeka modelleri, gerçek zamanlı veri işleyemiyor. Modeller, görsel algı, mekânsal farkındalık ve temel matematiksel işlemleri bir arada kullanmakta yetersiz kalıyor. Eğitim verilerindeki tarihleri tam olarak bağlamsal olarak anlamakta da zorlanıyor.
Örneğin, siz onlara "son 3 gün" dediğinde bunu matematiksel olarak (bugün - 3 gün) şeklinde hesaplayamıyor ve verilerindeki zaman etiketlerini yanlış yorumlayabiliyor.
Mevcut yapay zekaların bilgileri belirli bir tarihe kadar güncellendiği için "güncel" bilgi isteğinizde size eski bilgileri yeni gibi sunabiliyor. Bu genellikle Anahtar Kelime Karmaşasından kaynaklanıyor. Yapay zeka "Güncel" veya "son 3 gün" gibi ifadeleri çoğu zaman kelime örüntüsü olarak algılayıp, konuyla ilgili herhangi bir gelişmeyi zaman filtresi olmadan getirebiliyor.
Bunun temel nedenleri şunlar:
Bağlamsal Karmaşa: "Geçen hafta" ifadesi, söylendiği ana göre değişir. AI bunu dinamik olarak çözemez.
Eğitim Verisi Sınırı: Modeller "dondurulmuş" veriyle eğitiliyor. Canlı güncelleme, maliyet ve güvenlik sorunları yaratıyor.
Hesaplama Zorluğu: Her sorguda trilyonlarca veriyi tarihe göre taramak, performansı düşürüyor.
Zaman Algısı: YZ'nin Zayıf Noktası
Edinburgh Üniversitesi'nin 2025 yılında gerçekleştirdiği bir araştırma, multimodal büyük dil modellerinin (MLLM'ler) analog saatleri ve takvimleri doğru yorumlamakta zorlandığını ortaya koydu.
Araştırma, bu modellerin saat üzerindeki akrep ve yelkovanı doğru bir şekilde tanıma oranının %25'in altında olduğunu gösterdi. Özellikle Roma rakamları veya stilize edilmiş saat tasarımları, modellerin hata yapma olasılığını artırdı. Takvim sorularında ise en iyi performans gösteren model bile tarih hesaplamalarında %20 oranında hata yaptı.
Bu eksiklikler, YZ'nin zamanla ilgili görevlerde neden güvenilir olmadığını açıklıyor.
YZ'nin zaman algısı konusundaki zorlukları sadece Edinburgh Üniversitesi'nin çalışmasıyla sınırlı değil. MenatQA adlı bir veri seti, büyük dil modellerinin (LLM'ler) zamanla ilgili sorularda ne kadar başarısız olduğunu gösterdi. Bu çalışma, modellerin zamanla ilgili önyargılara karşı savunmasız olduğunu ve sorularda verilen zamansal bilgilere aşırı derecede bağımlı olduklarını ortaya koydu
Benzer şekilde, TimeBench adlı başka bir çalışma, LLM'lerin insanlar kadar etkili bir şekilde zamansal akıl yürütme yapamadığını ve farklı zamansal görevlerde tutarsız performans sergilediklerini gösterdi
Çözüm Yolları: Zaman Algısını Geliştirmek
YZ'nin zaman algısını geliştirmek için çeşitli yaklaşımlar önerilmektedir:
Ember Framework: Nvidia, Google ve Foundry tarafından geliştirilen bu açık kaynaklı framework, farklı YZ modellerini bir araya getirerek "aşırı düşünme" sorununu azaltmayı hedefliyor. Bu yaklaşım, görevleri daha küçük parçalara ayırarak en uygun modele yönlendirmeyi amaçlıyor
TG-LLM: Temporal Graph (TG) adlı bir temsil kullanarak, LLM'lerin zamansal akıl yürütme yeteneklerini artırmayı hedefleyen bir framework. Bu yaklaşım, modellerin daha sağlam ve güvenilir sonuçlar üretmesini sağlıyor
Liquid Neural Networks: MIT'den Liquid AI tarafından geliştirilen bu yeni sinir ağı tasarımı, zamanla ilgili verileri daha verimli işleyerek daha düşük enerji tüketimiyle daha iyi performans sunmayı hedefliyor
YZ'nin zaman algısındaki eksiklikleri, bu teknolojilerin günlük yaşamda ve endüstriyel uygulamalarda güvenilirliğini sınırlıyor. Gerçi, yukarıda belirtilen yeni yaklaşımlar ve araştırmalar, bu sorunun üstesinden gelmek içinadımlar atıldığını gösteriyor.
OpenAI, Google DeepMind gibi ekipler, AI'nın zamanı matematiksel olarak hesaplayabilmesi için özel modüller ekliyor (örn. LLM Calendar Tool). Örnek: "Bugün 18 Mayıs 2025 ise, 3 gün önce hangi tarihti?" sorusuna otomatik hesaplama yapabilme.
Microsoft'un Prometheus Projesi, Gerçek Zamanlı Veri Entegrasyonu ile AI'nın canlı internet taramasıyla güncel bilgileri doğrulamasını sağlamayı amaşlıyor. ancak güvenilirlik ve kaynak filtreleme bu konuda çok büyük bir engel.
İnsan-AI Ortak Çalışması: AutoGPT gibi araçlarda kullanıcılar, AI'ya "Şu tarihten sonraki bilgileri getir" gibi manuel filtreler ekleyebiliyor .
Takvim Okuma Yeteneği: 2024'te yayınlanan CALM (Calendar-Aware Language Models) çalışması, AI'nın takvim verilerini işlemesini geliştirmeyi amaçlıyor.
2025-2026'da çıkması beklenen GPT-5 ve Gemini 2.0 gibi modellerin, bu sorunu kısmen çözebileceği iddia ediliyro. Ancak "mükemmel zaman algısı" için insan-AI iş birliği şart görünüyor.
ÇÖZÜMÜN GECİKME NEDENİ BÜYÜK ORANDA EKONOMİK!
Çözüm için en büyük engel Maliyet Duvarı:: Yapay Zeka üreticilerinin elinin biraz daha cebindeki paraya kıyabilmesine bağlı.
Örneğin, GPT-4'ün eğitimi Microsoft'un açıklamasına göre 100 milyon dolar. Gerçek zamanlı veri işleme, bu maliyeti 10 kat artırıyor (sunucu/enerji masrafları).
İkinci Büyük Engel de ilk engelle nağlantılı: Kâr Baskısı:
OpenAI gibi şirketler, yatırımcılarına "5 yılda ROI" (yatırımın geri dönüşü) vaat etti. Dolayısı ile şu anki öncelik, kullanıcı sayısını artırmak.
Rekabet Dinamikleri:
Google'ın Gemini Ultra'sı, zaman algısı konusunda küçük avantajlarla geliyor. Meta'nın Llama 3'ü açık kaynaklı olduğu için "ucuz çözüm" vaat ediyor ama performans düşük.
Umut Işıkları (Üreticiler Hareket Geçerse!)
Edge AI Devrimi: Yerel cihazlarda çalışan modeller (iPhone'daki Apple Intelligence gibi) internet bağımlılığını azaltıp anlık tarih işleme yapabilir.
Hybrid Modeller: Microsoft'un "Copilot+PC" projesi, AI'nın hem offline veritabanını hem de online aramayı senkronize etmesini sağlıyor.
Küçük Ama Akıllı Çözümler: RAG (Retrieval-Augmented Generation) teknolojisiyle, AI'lar güncel dokümanları (örn. takvim.json) okuyup "geçici hafıza" oluşturabiliyor.
Kritik Soru: Şirketler Sorunu Çözmemekte Kârlı mı Zararlı mı?
Kısa vadede: Kârlı çünkü kullanıcıların %70'i "zaman hatası"nı tolere ediyor (Anket: MIT Tech Review).
Uzun vadede: Zararlı! Enterprise müşteriler (hukuk/finans sektörü) için "tarih doğruluğu" hayati. Bu pazar kaybedilirse, şirketler milyarlarca dolar zararda.
Şirketlerin inadı nasıl kırılabilir?
Kullanıcıların Feedback bombardımanı yaparak her hatalı yanıtta "Bu tarih yanlış" diye raporlama yapması halinde şirketler düşünce değişmeye zorlanabilir. Kullanıcı memnuniyeti metriği düştüğünde fonlar aranmaya başlanır.
Özellikle de premium kullanıcıların abonelik iptali tehdidi çözümü hızlandırmanın en etkili yolu.
YAPAY ZEKALARIN ZAMAN ALGISI SORUNUN ÇÖZÜMÜYLE İLGİLİ SENARYOLAR
2026 Sonrası: GPT-5 ve muadilleri, sınırlı zaman algısı getirecek (muhtemelen ek ücretli "pro" özellik olarak).
2030'a kadar: AI'lar Siri gibi cihazınızın saat/takvimine erişip basit tarih hesapları yapabilecek.
Yorumlar