Son bir yıldır yapay zeka (YZ) ajan sistemlerine olan ilgi ve kullanım giderek artarken, bu sistemlerin yetenekleri büyük ölçüde metin, görsel, kod ve bilgisayar içinde gerçekleşen diğer verilerle sınırlı kalıyordu. Anthropic, geliştirdiği Model Hardware Standard (MHS) ile bu durumu değiştirmeyi hedefliyor. MHS, YZ ajanlarının fiziksel cihazlarla kolayca etkileşim kurmasını ve bunları kontrol etmesini sağlayacak standartlaştırılmış sürücülerden oluşan bir set olarak tanımlanıyor.
Şu an için MHS'nin "araştırma önizlemesi" olarak sunulan bu çaba, öncelikli olarak bilim insanlarının, bir deneyin farklı bileşenlerinin uyumlu çalışması için gereken özel yazılım entegrasyonlarını oluşturma sürecini kolaylaştırmayı amaçlıyor. Anthropic'e göre MHS, cihazlar arasında ortak bir arayüz ve veri paylaşımı için ortak bir format sunarak, "arada özel bir 'çevirici' programa ihtiyaç duymadan" ağ üzerinden birbirleriyle iletişim kurmalarını sağlıyor. Bu standart sistemin, kapsamlı deney kurulumlarının haftalar veya aylar süren zahmetli sürecini "saatlere veya dakikalara" indirebileceği belirtiliyor.
Anthropic Teknik Personeli Alek Kemeny, MHS projesinin, bir sinirbilimcinin beyindeki hafıza oluşumu üzerine yaptığı bir deneyi gözlemlemesinden ilham aldığını belirtti. Kemeny, bu fikrin "dünyadaki herhangi bir bilimsel deneyi YZ'nin çalıştırması için" kullanılabileceğini düşündüğünü aktardı.
Yeni Robotik Laboratuvar Asistanınız Mı Geliyor?
Ortak bir makine arayüzü dilinin YZ modellerinin kullanılmasını gerektirmesi gibi bir durum söz konusu değil. Anthropic, MHS cihazlarının komut satırı komutları ve API kod dosyaları aracılığıyla doğrudan gerçek zamanlı olarak kontrol edilebileceğini ifade ediyor. Ancak MHS sistemini bir YZ modeliyle Model Context Protocol aracılığıyla entegre etmek, bilim insanlarının cihazlarla doğal dil kullanarak etkileşim kurmasına olanak tanıyor. Bu sayede modeller, bir deneydeki her adımı "düşünebilir, parametreleri gerçek zamanlı olarak güncelleyebilir ve bazı durumlarda donanım hatalarından müdahale olmaksızın kurtulabilir" diye açıklanıyor.
Anthropic, bir modelin örneğin bir lazeri ayarladığını, bir kamera aracılığıyla sonuçları kontrol ettiğini ve ardından tüm sistemi otomatik olarak kalibre etmek için bu süreci tekrarladığını örnek olarak verdi. MHS, ayrıca bir YZ modelinin mikroskobu odaklamasına, sonuçları analiz etmesine, daha fazla gözlem gerektiren kısmı belirlemesine ve deneyin ilgili bölümüne otomatik olarak ilerlemesine de olanak tanıyabilir.
Bir videoda Anthropic, Claude'un, belirli adımlar üzerinde özel olarak eğitilmemiş olmasına rağmen, bir alüminyum kutuyu nasıl alacağını düşünerek bir robot kolunu hareket ettirmesini gösterdi. Anthropic, MHS destekli modellerin, her seferinde adım adım düşünmek yerine, API betikleri yazarak ve koşullar gerektirdiğinde bunları ayarlayarak enstrümanlar arasındaki adımları sıralayabileceğini belirtiyor.
Anthropic, MHS'nin, sanal dünyada daha fazla eğitilmiş modeller için donanımın gerçek dünya kısıtlamalarını tanımlayan standartlaştırılmış bir etiketleme sistemi de içerdiğini söylüyor. Bu sistem, donanımın fiziksel özelliklerini (örneğin, bir robot kolunun ağırlığı ve menzili) ve ayarlanabilir parametrelerini, ölçüm seçeneklerini ve uygulanan güvenlik sınırlarını içeren kodlanmış bilgileri kapsıyor. Bu etiketler daha sonra, daha önce deneyimi olmadığı bir cihaz hakkında YZ modeline hızlı bir şekilde kritik bilgi sağlayan bir referans dosyasına entegre edilebilir.
Anthropic şu anda "ilk bilimsel araştırma laboratuvarları ve ileri üretim tesisleri" ile bir MHS önizleme dönemi üzerinde çalıştığını belirtiyor. Bu ortaklar arasında Amazon Web Services, Hugging Face, Raspberry Pi, Automata ve Universal Robots bulunuyor. Bu ortaklar, Anthropic'in "YZ sistemlerinin fiziksel ekipmanlarla çalışması için güvenlik değerlendirmeleri oluşturmasına ve en iyi uygulamaları geliştirmesine" yardımcı olacak. Ardından, MHS'nin nihayetinde yapay zeka ve fiziksel sistemlerin entegrasyonu için açık kaynaklı ve "ajan bağımsız" bir standart haline gelmesi planlanıyor.
Geçtiğimiz yıl boyunca bilimsel ortaklarla yapılan erken testlerde, Anthropic, "MHS'nin cihazları entegre etme süresini azalttığını ve çeşitli deneysel ortamlarda daha hızlı ilerlemeyi mümkün kıldığını" gördüğünü ifade ediyor.
Kemeny, bir tanıtım videosunda, "Hipotezleri daha hızlı test edebilirseniz, daha hızlı genel teknolojiler yaratabilirsiniz. Bir asırlık ilerlemenin bir on yıla sıkışması budur" dedi.
