Yapay zekâ soruları yanıtlayabiliyor, peki gerçekten “düşünebilir” mi?
Yapay zekâ arama ürünlerini sık kullananlar, bu ürünlerin karmaşık sorular karşısında sık sık “yarı yolda bıraktığını” fark eder: Shakespeare’in üslubunu taklit edebilir, matematik sorularını çözebilirler ama günlük yaşamın güçlüklerini çözmeye gelince çaresiz kalabilirler.
Bu, bilgili ama esneklikten yoksun bir kitap kurduna benziyor; bilgisi zengin, ancak esnek düşünme yeteneği eksik. Açıkça, yapay zekâ aramasını yalnızca “konuşabilen bir arama motoru”na dönüştürmek yeterli olmaktan çok uzak.
Öyleyse，daha yüksek zekâya、daha güçlü akıl yürütme yeteneğine sahip、derin düşünebilen bir büyük dil modelinin yalnızca olimpiyat soruları çözmekle kalmayıp sıradan kullanıcıların gerçek sorunlarını çözmesini nasıl sağlayabiliriz？
Moonshot AI kısa süre önce kendi denemelerinden birini sundu：Karmaşık sorulara yönelik aramada iddialı olmayı amaçlayan Kimi Keşif Sürümü'nü yeni kullanıma açtı. İlginç olan, Kimi Keşif Sürümü'nün ileri düzey bilimsel araştırma yeteneklerini öne çıkarmak yerine günlük kullanım senaryolarındaki deneyimi iyileştirmeye odaklanması ve sıradan kullanıcılarla “üst düzey” yapay zekâ arasında bir denge bulmaya çalışması.
Söylenene göre Kimi Keşif Sürümü, karmaşık sorunları insanlar gibi parçalara ayırmayı öğrenmiş; çözüm yolunu bağımsız olarak planlayıp adım adım uygulayarak, çok büyük ölçekte kapsamlı bağımsız aramalar yaparak ve arama sonuçlarını anında yeniden değerlendirerek sonunda kullanıcıların daha kapsamlı ve daha doğru yanıtlar bulmasına yardımcı oluyormuş.
Somut kullanım deneyiminin nasıl olduğunu görmek için Guixingren de hemen denedi.
Büyük modeller insanlar gibi düşünmeye başladığında
Kimi Keşif Sürümü artık tüm kullanıcılara açıldı. Kullanımı çok basit: model değiştirmeniz gerekmez. Kimi'nin sohbet kutusunun alt kısmındaki “Keşif Sürümü” anahtarını açarak kullanmaya başlayabilirsiniz。
Yatırım getirilerini karşılaştırma
Son zamanlarda A hisseleri piyasasındaki iniş çıkışlar, yatırımcılara “kalp çarpıntısı” heyecanını yaşattı——daha dün sert yükselişe sevinç çığlıkları atarken, bugün sert düşüş yüzünden dövünüyorlar。Önce Kimi Keşif Sürümü'ne iki yatırım seçeneğinin getirisini karşılaştıralım：Bu yıl Bahar Bayramı'ndan sonraki ilk işlem gününün açılışında BYD hissesi almış olsaydım, aynı dönemde Şanghay Altın Borsası'nda altına yatırım yapmakla karşılaştırıldığında, 9. ayın son işlem gününün kapanışı itibarıyla。Hangi seçeneğin getirisi daha yüksek olurdu？Bir tablo oluştur
Yukarıdaki soru aslında en az üç alt soru içeriyor. Geleneksel yöntemle birden fazla elle arama ve işlem yapmak gerekirdi. Kimi'nin düşünme sürecinde, BYD hisse fiyatını ve altın fiyatını ayrı ayrı arayıp sonunda karşılaştırma için bir tablo oluşturarak yanıt verdiği görülebiliyor.
McKinsey'nin klasik mülakat sorusu
Kimi Keşif Sürümü özellikle akıl yürütmeyle desteklenen arama yeteneğini vurguladığına göre, mantıksal çıkarım açısından daha zorlayıcı olan danışmanlık mülakatı sorularını da deneyelim。
Bu tür sorular genellikle problemi parçalara ayırma ve mantık ağacı oluşturma gibi son derece yapılandırılmış düşünme biçimleri gerektirir. Ayrıca verilen bilgiler temelinde anlık çıkarımlar yapmak ve varsayımları sınamak gerekir. Geleneksel LLM'ler esas olarak ön eğitim verilerine dayandığından, insanlar gibi esnek biçimde anında analiz yapmakta zorlanır.
Soru：Tüm piyanoların düzenli olarak akort edildiğini varsayarsak, Pekin'de kaç tam zamanlı piyano akortçusuna ihtiyaç olduğunu tahmin edin
Gördüğümüz gibi Kimi, birden fazla değişken ve varsayım içeren mantıksal akıl yürütme problemlerini ele alabiliyor; adım adım ve katman katman analiz ederek Fermi tahmini yöntemiyle (problemi parçalara ayırma, varsayımların makullüğünü değerlendirme, sonucun büyüklük mertebesini tahmin etme) hesaplama yapabiliyor. Problemi şu mantıkla ayrıştırıyor: piyano sayısı*yıllık akort sayısı*akort süresi=yıllık toplam akort süresi. Sonuca ulaştıktan sonra Kimi, ek olarak ilgili iki bilgi daha sundu.
Bu süreçte Kimi, arama yoluyla farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirdi ve sonunda kapsamlı bir analiz yaptı; bu, kullanıcının bir soru girmesinden sonra gerçekleşen çok adımlı düşünme ve yeniden değerlendirme sürecine benzer.
Yukarıdaki soru fazla sıradan olabilir; bir de “soru bankasında” bulunmayan bir soru soralım: Çin'in 2023 yılındaki kömürden elektrik üretimini tamamen rüzgâr enerjisiyle karşılamak için kaç rüzgâr türbini inşa etmek gerekir? Bu rüzgâr türbinlerinin kapladığı alan kaç Şanghay'a eşdeğerdir?
Kimi, temel bilgileri çıkarıp hesaplamaları adım adım yaparak ve açık bir akıl yürütme sürecini izleyerek yanıtı son derece verimli biçimde verdi.
Karşılaştırma için Perplexity'nin ücretli Pro modunu kullandım. Bir dizi hesaplamanın ardından Perplexity oldukça akıl dışı bir yanıt verdi; inceleyince Perplexity'nin rüzgâr türbini sayısını ve kapladıkları alanı tahmin etme adımlarında belirgin sorunlar olduğu ortaya çıktı.
Hayal gücümüzü çalıştıralım
Bir de hayal gücümüzü daha çok zorlayan bir soru soralım: Kolezyum'un tamamını 3D baskı teknolojisiyle yeniden inşa etmek için ne kadar malzeme gerektiğini tahmin edin. Ne kadar sürer? Maliyeti yaklaşık ne olur? Özgün inşa yöntemine kıyasla avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Kimi önce bilgi aramasıyla ilgili verileri elde ederek sorunu parçalara ayırdı，örneğin Kolezyum'u 3D baskıyla üretmek için gereken malzemeleri、süreyi ve maliyeti hesapladı。Ardından，bu verilere dayanarak tahmin ve analiz yaptı，her soruyu adım adım yanıtladı，3D baskı ile geleneksel inşaat yöntemlerinin avantaj ve dezavantajlarını karşılaştırdı，sonunda eksiksiz ve açık bir çözüm sundu。Bilgi edinmeden veri işlemeye, mantıksal çıkarımlardan önerilere kadar tüm düşünme sürecini görebiliyoruz。
Görünüşe göre bir dahaki sefere yaratıcı fikir bulmakta zorlandığımızda Kimi'den yardım isteyebiliriz.
Kimi Keşif Sürümü'nün bilgi toplama, veri işleme ve karmaşık görevleri ele alma konusundaki yeteneklerinin sınırlarını test etmeye devam ediyoruz.
İlk olarak, büyük miktarda veri işlemeyi gerektiren bir görev var; soru şu: 2024 yılının 9. ayında hangi A hissesi şirketleri günlük üst fiyat sınırına ulaştı? Lütfen bunları kronolojik sırayla bir tabloda listeleyin ve bu sınıra ulaşmalarının nedenlerini analiz edin。
Bu borsa sorusunu doğru yanıtlayabilmesi için Kimi Keşif Sürümü'nün gerçek zamanlı verilere erişme ve bunları işleme, bilgileri birleştirip düzenleme ve finans alanındaki bilgileri anlama yeteneklerine sahip olması gerekir。
Özellikle bu soru çok sayıda şirket ve hisselerinin tavan yapma nedenleri hakkında bilgi içerdiğinden, Kimi Keşif Sürümü’nün toplu bilgi işleme ve otomasyon yeteneklerini gördük. Bir seferde çok sayıda web sayfasını okuyabiliyor, birçok şirketin hisselerinin tavan yapma nedenlerini hızla toplayıp süzerek düzenleyebiliyor ve sistematik bir rapor oluşturabiliyor.
Aynı soruyla karşılaşan Perplexity'de daha ilk adımda eksik bilgi sorunu ortaya çıktı.
Güncel şirket ve coğrafya bilgilerini içeren karmaşık bir görev daha：Fortune'un 2024 yılı Çin'in en büyük 50 teknoloji şirketi listesindeki hangi şirketlerin merkezi Pekin'dedir？
Soru sorulduktan sonra Kimi, 232 web sayfasından ilgili bilgileri hızla taradı. Bunlar arasında soruda belirtilen 2024 yılı Fortune Çin’in En İyi 50 Teknoloji Şirketi listesi ve şirketlerin genel merkez bilgileri de vardı. Ardından bulduğu genel merkez konumlarını sınıflandırıp düzenleyerek kullanıcıya anlaşılır biçimde sundu.
Kimi'nin yanıtı verdikten sonra bir de “düşündükten sonra ekleme” yapması dikkat çekici. Bu soruda Kimi'nin kendi yanıtındaki eksikleri gözden geçirerek Lenovo ve Xiaomi'yi eklediği görülebiliyor.
Bu da Kimi Keşif Sürümü'nün özelliklerinden biri: KImi, yanıt vermenin ötesinde “yeniden düşünme sonrası ek bilgiler” yoluyla kullanıcıyı düşünmeye veya ek bilgi sağlamaya yönlendirerek daha eksiksiz ve derinlikli bir yanıt elde edilmesini sağlıyor. Ancak bu yeniden düşünme her soruda tetiklenmiyor; gereksiz ayrıntılara girmekten kaçınmak için olabilir.
Finans ve tarihin yanı sıra，Kimi Keşif Sürümü'nün teknolojik gelişimin karmaşıklığını anlayıp anlayamadığına da bakalım：iPhone'da kullanılan üç temel teknolojinin gelişimini inceleyelim：kapasitif dokunmatik ekran、lityum polimer pil ve telefon CPU'su。Bu teknolojilerin kökeni ne zamana kadar uzanır？Sonunda iPhone'u mümkün kılan hangi önemli teknolojik atılımlardan geçtiler？
Kimi Keşif Sürümü yine mantıksal olarak açık adımlarla konuyu parçalara ayırıyor; teknolojinin kökenlerinden temel atılımlara ve modern uygulamalara kadar tüm süreci kapsıyor, oldukça kapsamlı, kapsamlı arka plan bilgisi ve akıl yürütme sunuyor. Sanki Kimi'den biraz genişletip devam etmesini istesek bir analiz yazısı ortaya çıkacak.
Daha fazla yaratıcı kullanım
Kimi Keşif Sürümü, karmaşık sorunları ele alma yeteneğini geliştirdi; bu yetenek Kimi'nin kullanıcı sorularını anlamasını, çok katmanlı analiz ve akıl yürütme yapmasını sağlarken günlük hayatta daha fazla kullanım olanağı da sundu.
Kimi'den size film bulmasını isteyin：Deniz kıyısındaki küçük bir kasabada yaşayan liseli bir kızın hikâyesini anlatan bir Japon animasyon filmi var. Kız işitme engelli ve işitme cihazı kullanıyor. Filmde işaret diliyle ilgili pek çok sahne var. Erkek başkarakter onun sınıf arkadaşı ve onunla iletişim kurmak için işaret dili öğrenmeye başlıyor. Filmin üslubu sıcak ve incelikli, gençlik ve büyümeye ilişkin pek çok tema işleniyor. Bu hangi film？
Kimi'den seyahat rotanızı planlamasını isteyin：Shanghai Disneyland'deki her eğlence ünitesinin 10. ayda günün farklı saatlerindeki ortalama bekleme sürelerini araştırıp tablo halinde listele. Ardından buna dayanarak kuyrukta en az zaman harcatan bir gezi rotası tasarla.
Kimi'den kahveciden kahve almak ile kendi kahveni demlemeyi karşılaştırmasını iste：Her gün bir kafeden bir fincan kahve almanın 30 yuan, evde kahve yapmanın ise günlük 5 yuan tuttuğunu varsayalım; ancak önce 1500 yuanlık bir kahve makinesi almanız, her ay kahve çekirdeğine 100 yuan harcamanız gerekiyor ve evde kahve yapmak her gün 10 dakikanızı alıyor。Bir ay (30 gün) sonunda kafeden kahve almanın ve evde kahve yapmanın toplam maliyetlerini ayrı ayrı hesaplayın？Evde kahve yapmanın birikimli maliyetinin, her gün kafeden kahve alma giderinin altına ne kadar süre sonra düşeceğini de hesaplayın？Ayrıca zaman maliyeti de hesaba katılırsa (zamanınızın saatlik değerinin 50 yuan olduğunu varsayarak), sonuçta hangi yöntem daha ekonomik olur？
Son söz
Uzun metin işleme yeteneğinin Kimi'ye daha iyi bir “hafıza” sağladığını söylersek, “akıl yürütme” yeteneği de açıkça Kimi'nin zekâsını artırıyor. Kimi, insanın akıl yürütme ve düşünme yeteneğini taklit ederek karmaşık sorunları parçalara ayırıyor ve böylece adım adım çözüyor; işlem sırasında kod çalıştırma ve arama gibi araçları da çağırabiliyor, sonunda ise bir insan gibi kendi düşüncelerini gözden geçirip düzeltebiliyor.
Açıkça görülüyor ki bu kez Kimi Keşif Sürümü bir o1 üretmeyi amaçlamıyor. Temel yaklaşımları benzer olabilir, ancak kullanıcı düzeyinde Kimi Keşif Sürümü daha çok geniş kullanıcı tabanını, yani bilgi çalışanlarını ve üniversite öğrencilerini hedefliyor. Arama yoluyla, kullanıcıların günlük yaşamda karşılaştığı ve daha önce büyük modellerle çözülmesi zor olan sorunları çözmeyi amaçlıyor.
o1'in bilimsel araştırmalara ve ileri düzey kullanıcılara yönelik özelleştirilmiş bir model olduğunu söylersek, mevcut Kimi Keşif Sürümü daha geniş bir kullanıcı kitlesine yönelik bir arama ve araştırma aracına benziyor.
Dünyayı gerçekten değiştiren teknolojik yenilikler çoğunlukla gündelik sorunları çözmekle başlar. İnsanların akıl yürütme ve düşünme sürecini taklit etmek, çok kapsamlı bir olasılık taramasıyla ve arama sonuçlarını sürekli yeniden değerlendirip iyileştirmekle birleşince Kimi'ye gerçekten de bir tür “süper güç” kazandırdı; kullanıcılar Kimi ile yanıt ararken daha önce yaşamadıkları bir verimlilik ve doğruluk deneyimledi.
Ayrıca, söylenene göre “Derin Arama” yalnızca ilk adım; Kimi Keşif Sürümü'ne ileride başka yeni yetenekler de eklenecek.
Beklentilerinizi korurken Kimi Keşif Sürümü'nü şimdiden kullanmaya başlayabilirsiniz.
