Yön bulmakta ve anlık karar vermekte zorlanan modellerin büyük çoğunluğu başarısız olurken parkuru eksiksiz tamamlamayı başaran tek isim GPT-6 Astra oldu.
Teknoloji ve yapay zeka dünyasında sınırları zorlayan yeni bir otonom sürüş deneyi gerçekleştirildi. DrivingBench araştırmacıları, genel amaçlı yapay zeka modellerinin kamera ve telemetri verilerini işleyerek fiziksel bir aracı ne derece yönetebildiğini ölçmek amacıyla 2022 model bir Toyota Corolla'yı test parkuruna çıkardı.
TEST SİSTEMİ VE KATILAN MODELLER
Araç üzerindeki kameralar ve CAN veri yolu (CAN bus) üzerinden bağlanan cihaz aracılığıyla elde edilen veriler, yapay zeka modellerine aktarılarak direksiyon, gaz ve fren komutlarına dönüştürüldü. Renkli konilerle belirlenen virajlı parkuru geçip mavi konilerle işaretli alana park etmeyi hedefleyen testte GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 ve GPT-5.6 Sol modelleri kıyasıya yarıştı.
GPT-6 ASTRA ZİRVEDE YER ALDI
Her modele hatalarını analiz ederek yeniden denemeleri için üç hak tanınan testlerde, parkuru baştan sona başarıyla bitirebilen tek model GPT-6 Astra oldu. İlk denemesinde parkurun %49'unu katetmeyi başaran GPT-6 Astra, ikinci denemesinde 5 dakika 22 saniyelik dereceyle parkuru tamamladı. Rakip modellerden Claude Fable 5.1 ancak üçüncü hakkına parkurun yarısına ulaşabilirken, bazı modeller ise ilk virajı dahi alamadı.
YAPAY ZEKALARIN YAŞADIĞI ZORLUKLAR
Gerçekleştirilen deney sırasında modellerin en çok konumlandırma, boyut algılama ve karar alma sürelerinde zorlandığı gözlemlendi. Birçok model aracın gerçek boyutlarını kameradan doğru hesaplayamayarak engellere tehlikeli şekilde yaklaşırken, karar verme mekanizmalarındaki gecikmeler nedeniyle uzun süre hareketsiz kaldı. GPT-6 Astra ise ortalama 5-6 saniyede bir yeni görüntüleri işleyip dakikada 6 komut üreterek sürüşü kesintisiz şekilde tamamladı.
GÜVENLİK ÖNLEMLERİ ÜST DÜZEYDE TUTULDU
Araç hızının 1.8 km/s ile 12.6 km/s arasında sınırlandırıldığı testler boyunca, olası aksaklıklara anında müdahale edebilmek adına sürücü koltuğunda bir güvenlik sürücüsü hazır bulunduruldu. Araştırmacılar, elde edilen verilerin genel amaçlı yapay zekaların henüz trafiğe çıkmaya hazır olduğunu göstermediğini, asıl amacın bu modellerin gerçek araç telemetrisi ve kamera verileriyle olan etkileşim kapasitesini ölçmek olduğunu belirtti.
