Yapay zeka ve özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) alanındaki gelişmeler baş döndürücü olsa da, yazar bu sistemlerin şaşırtıcı derecede basit detaylarda tökezlediğine dikkat çekiyor. Bir kelimedeki harf sayısını doğru bilmek, bir denizatı emojisini tanımlamak veya bir metnin her küçük ayrıntısını yakalayan hassas bir özet oluşturmak gibi konularda AI'nın zorlandığını belirtiyor. Bu "küçük şeyler", AI'nın henüz tam olarak çözemediği alanlar olarak öne çıkıyor.
Makale, AI'nın programlama konusundaki üstün yeteneğini vurgularken, bunun bir "zeka patlaması" olarak yorumlanmasını sorguluyor. Yazar, bu başarının genellikle a posteriori bir mantıkla açıklandığını, yani gözlemlenen sonuçlardan geriye doğru bir anlatı oluşturulduğunu öne sürüyor. Bir bilgisayarı, birçok anahtar, kol ve düğmeye sahip, karmaşık bir ampule benzetiyor. Önemli olanın, ekranın yeşile dönmesi, model sonuçlarının eşleşmesi veya bir ticaretin karlı olması gibi belirli bir "başarı durumu"na ulaşılması olduğunu belirtiyor. Bu bağlamda, bir şeyin "neden" çalıştığından ziyade, "çalışması gerektiği gibi" çalışması yeterli görülüyor.
Sonuç olarak, AI'nın programlama ve belirli hedeflere ulaşma yeteneği etkileyici olsa da, bu yeteneğin derinlemesine bir anlayıştan mı yoksa sadece karmaşık bir işlevsellikten mi kaynaklandığı sorusu ortaya konuyor. Makale, AI'nın işleyişine dair pragmatik bir bakış açısı sunarak, onun "zekasını" sorguluyor ve basit detaylardaki eksikliklerinin altını çiziyor.
Yapay zekanın programlama yeteneği etkileyici olsa da, en basit detayları anlama ve yorumlama konusundaki sınırlılıkları, onun gerçek 'zekası' hakkında derin sorular ortaya koyuyor.