Yapay zekaya “öğrenmeyi” öğreten teknik: MIT’nin SEAL devrimi

Yapay zeka dünyasında, modellerin kendi hatalarından öğrenerek sürekli daha akıllı hale geldiği yeni bir döneme giriliyor. MIT araştırmacılarının geliştirdiği devrimsel SEAL tekniği, büyük dil modellerinin “bilgi durağanlığı” sorununu aşarak, adeta bir öğrenci gibi kendi kendini eğitmesini sağlıyor. Bu kendi kendine öğrenme yeteneği, pekiştirmeli öğrenme mekanizmasıyla birleşerek, yapay zekanın gelecekte otonom ajanlara dönüşmesinin kapısını aralıyor.

MIT duyurdu: Kendi kendini eğiten yapay zeka dönemi resmen başladı

MIT Improbable AI Lab ekibinden Jyothish Pari ve Pulkit Agrawal gibi isimlerin öncülük ettiği SEAL tekniği, modellerin “self-edit” adını verdikleri kendi düzenleme notlarını oluşturmasına dayanıyor. Bu kendi kendine öğrenme süreci, pekiştirmeli öğrenme sayesinde sürekli olarak optimize ediliyor. Bu devrimsel yaklaşım, yapay zekanın sadece bilgi ezberleyen değil, öğrenmeyi öğrenen bir varlığa dönüşebileceğini gösteriyor.

📌 Öne çıkanlar: MIT’nin SEAL tekniği ve kendi kendine öğrenen yapay zeka

• MIT araştırmacıları, yapay zeka modellerinin kendi ürettikleri verilerle kendilerini sürekli olarak eğitmelerini sağlayan SEAL (Self-Editing and Learning) tekniğini geliştirdi.
• SEAL tekniği, modellerin “bilgi durağanlığı” yani belirli bir tarihe kadar olan verilerle sınırlı kalma sorununu aşmayı hedefliyor.
• Sistem, modelin doğru cevaplar ürettiğinde “ödüllendirildiği” bir pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) mekanizmasıyla çalışır.
• Verimliliği artırmak için, modelin milyarlarca parametresinin tamamı yerine sadece küçük bir kısmını güncelleyen LoRA (Low-Rank Adaptation) yöntemi kullanılıyor.
• Bu teknoloji, gelecekte her etkileşimden sonra kendini güncelleyebilen “otonom ajanlar” ve sürekli öğrenen yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturabilir.

🔎 En çok merak edilenler

• SEAL tekniği tam olarak ne yapıyor?
  Yapay zeka modelinin, bir soruya cevap verdikten sonra, “Bu cevabı daha iyi nasıl verebilirdim?” diye düşünerek kendine “ders notları” (self-edits) çıkarmasını sağlıyor. Ardından bu notları kullanarak kendini yeniden eğitiyor. Bu kendi kendine öğrenme süreci, modelin sürekli daha akıllı hale gelmesini sağlıyor.
• “Bilgi durağanlığı” neden bir sorun?
  ChatGPT gibi modeller, genellikle belirli bir tarihe kadar olan internet verileriyle eğitilir. Bu nedenle, o tarihten sonra gerçekleşen olaylar hakkında hiçbir bilgileri yoktur. SEAL, modellerin yeni bilgilerle sürekli olarak güncellenmesinin bir yolunu sunarak bu sorunu çözmeyi amaçlıyor.
• Pekiştirmeli öğrenme nedir?
  Bir yapay zeka modelini, bir köpeği eğitir gibi “ödül ve ceza” sistemiyle eğitmektir. Model, istenen bir davranışı (doğru cevap vermek gibi) sergilediğinde bir “ödül” (pozitif sinyal) alır. Modelin amacı, zamanla bu ödülleri en üst düzeye çıkaracak şekilde kendi davranışlarını optimize etmektir. Pekiştirmeli öğrenme, SEAL’in motorunu oluşturur.
• SEAL’in zayıf yönü var mı?
  Evet. En büyük zorluk, her bir “ders notunun” test edilmesinin ciddi bir hesaplama gücü gerektirmesidir. Her bir düzenleme denemesi, yaklaşık 30-45 saniyelik bir ek işlem süresi anlamına geliyor.

🤖 Kendini Geliştiren Sistemlere Doğru: SEAL Tekniği

MIT’nin Improbable AI Lab ekibine bağlı araştırmacılar, SEAL tekniğini tanıtan çalışmalarını kısa süre önce NeurIPS 2025 kapsamında sundu. Geçtiğimiz aylarda ortaya çıkan SEAL, dil modellerinin kendi ürettikleri verilerle sürekli öğrenebilmesini sağlamak ve önceden eğitilmiş modellerin dağıtımdan sonra yaşadığı “bilgi durağanlığını” aşmayı amaçlıyor. Bu, modellerdeki en temel bazı sorunların çözülebileceği anlamına geliyor.

Nasıl ki bir öğrenci bilgiyi daha iyi kavramak için ders notlarını yeniden düzenliyorsa, SEAL de bilgiyi yeniden yapılandırarak daha derin bir içselleştirme sağlıyor.

Bugün kullandığımız ChatGPT veya Gemini gibi modeller harikalar yaratsa da, insan eliyle güncellemeler gerektiriyorlar. SEAL bu sınırlamayı ortadan kaldırarak modellerin “self-edit” adı verilen kendi düzenlemelerini oluşturmasını sağlıyor. Süreci yönlendiren pekiştirmeli öğrenme mekanizması, ödül sinyalini modelin görev başarımındaki artıştan alıyor.

Performansta büyük artış yaşanıyor

Bilgi edinimi testlerinde, SEAL yöntemiyle modelin doğruluk oranı yüzde 33,5’ten yüzde 47’ye yükseldi; hatta GPT-4.1’in ürettiği verilerle elde edilen sonuçları geride bıraktı. Bu kendi kendine öğrenme yeteneği, yapay zekanın gelişiminde yeni bir sayfa açıyor.

⏳ “Bilgi durağanlığı” nedir? ChatGPT gibi modellerin “son güncelleme tarihi” sorunu

Günümüzde kullandığımız büyük dil modellerinin (LLM) en temel kısıtlamalarından biri “bilgi durağanlığı”dır. Bu, modelin eğitiminin belirli bir tarihte “dondurulmuş” olması anlamına gelir. Örneğin, bir modelin eğitim verileri 2023 yılına kadar olan bilgileri içeriyorsa, 2024’te gerçekleşen bir olay veya keşif hakkında hiçbir fikri olmayacaktır. Bu durum, modelleri birer “zaman kapsülüne” hapseder ve şu sorunlara yol açar:

• Güncelliğini Yitirme: Modeller, yeni gelişmelere ayak uyduramadığı için hızla eskir.
• Sürekli ve Pahalı Yeniden Eğitim: Modeli güncel tutmanın tek yolu, devasa veri setleriyle ve büyük bir maliyetle periyodik olarak yeniden eğitmektir.
• Dış Kaynak Bağımlılığı: Modeller, güncel bilgiye erişmek için sürekli olarak dış arama motorlarına (Google, Bing vb.) bağlanmak zorunda kalır, bu da kendi içsel bilgisini geliştiremediği anlamına gelir.

SEAL tekniği, bu döngüyü kırarak modelin dışarıdan gelen yeni verilerle veya kendi deneyimleriyle “canlı” bir şekilde öğrenmesini ve kendini güncellemesini sağlayarak bu durağanlık sorununu çözmeyi hedefler.

🥕 Basit anlatım: Pekiştirmeli öğrenme (RL) nedir ve SEAL’in motoru olarak nasıl çalışır?

Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning – RL), bir yapay zeka ajanını, bir hedefe ulaşmak için deneme-yanılma yoluyla en iyi stratejiyi öğrenmesi için eğiten bir makine öğrenmesi alanıdır. Bu süreci, bir evcil hayvanı eğitmek gibi düşünebiliriz:

• Ajan (Agent): Öğrenen modelin kendisidir (Bu durumda, SEAL).
• Eylem (Action): Ajanın gerçekleştirdiği eylemdir (Bir “self-edit” notu oluşturmak).
• Ödül (Reward): Ajanın eyleminin sonucunda aldığı pozitif veya negatif geri bildirimdir (Oluşturulan not, modelin performansını artırdı mı, azaltı mı?).

SEAL’in dış döngüsünde, modelin amacı, zamanla en yüksek “ödülü” getirecek, yani performansı en çok artıracak türden “self-edit” notları üretmeyi öğrenmektir. Başlangıçta rastgele notlar üretirken, hangi tür düzenlemelerin işe yaradığını (ödül getirdiğini) gördükçe, zamanla daha akıllı ve daha etkili düzenlemeler yapmayı “öğrenir”. İşte pekiştirmeli öğrenme, bu akıllı deneme-yanılma sürecinin motorudur. Bu sayede model, sadece bilgi ezberlemekle kalmaz, nasıl daha iyi öğreneceğini de öğrenir.

🧩 Verimliliğin anahtarı “LoRA”: Milyarlarca parametreyi değiştirmeden yapay zeka nasıl gelişir?

GPT-4 gibi modern bir yapay zeka modelinin yüz milyarlarca, hatta trilyonlarca ayarlanabilir parametresi (ağırlığı) vardır. Bir modeli “ince ayarlamak” (fine-tuning), bu parametrelerin tamamını yeni verilerle güncellemek anlamına gelir ki bu, devasa bir hesaplama gücü ve maliyet gerektirir. SEAL’in her denemede bunu yapması pratik olmazdı. İşte bu noktada LoRA (Low-Rank Adaptation) devreye giriyor.

LoRA, bu devasa parametre matrisinin tamamını değiştirmek yerine, sadece çok küçük (düşük rütbeli) ve yeni “güncelleme matrisleri” oluşturur. İnce ayar sırasında sadece bu küçük matrisler eğitilir. Bu dahiyane yaklaşımın faydaları şunlardır:

• Dramatik Maliyet Düşüşü: Eğitilmesi gereken parametre sayısı binlerce kat azaldığı için, hem işlem gücü ihtiyacı hem de maliyetler büyük ölçüde düşer.
• Hız: Eğitim süreci çok daha hızlı hale gelir. SEAL’in her bir denemesinin 30-45 saniye gibi kısa bir sürede yapılabilmesi LoRA sayesinde mümkündür.
• Esneklik: Orijinal modelin ana ağırlıkları hiç değişmediği için, farklı görevler için eğitilmiş farklı LoRA “adaptörlerini” ana modelin üzerine birer eklenti gibi takıp çıkarabilirsiniz. (Kaynak: Microsoft Research, “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”)

🤖 Gelecek vizyonu: SEAL ve “otonom ajanlar” çağı

SEAL’in asıl devrimsel potansiyeli, gelecekteki “otonom ajanlar” için bir temel oluşturmasıdır. Otonom bir ajan, belirli bir hedefi olan (örneğin, “bana bir tatil planla” veya “bu bilimsel makaleyi özetle ve kritik noktalarını bul”) ve bu hedefe ulaşmak için kendi kendine bir dizi eylemi planlayıp yürütebilen bir yapay zeka sistemidir. Günümüzdeki modeller bu görevleri yerine getirebilse de, genellikle her etkileşimden bir şey “öğrenmezler”. SEAL ile donatılmış bir otonom ajan ise teorik olarak şunları yapabilir:

• Her bir kullanıcı etkileşimini bir öğrenme fırsatı olarak görür.
• Yaptığı bir hatadan sonra (örneğin, yanlış bir uçuş rezervasyonu yapmak), bu hatayı düzeltmek için bir “self-edit” notu oluşturur.
• Bu notu kullanarak kendini anında günceller ve bir daha aynı hatayı yapmaz.

Bu kendi kendine öğrenme döngüsü, ajanların zamanla çok daha yetenekli, kişiselleştirilmiş ve güvenilir hale gelmesini sağlar. SEAL tekniği, bu vizyonun gerçekleşmesi için atılmış en önemli adımlardan biridir.

👨‍🔬 Fikrin arkasındaki beyinler: MIT Improbable AI Lab ve araştırmacıların profili

Bu çığır açan çalışmanın doğduğu yer, MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) bünyesinde yer alan “Improbable AI Lab”dir. Bu laboratuvar, adından da anlaşılacağı gibi, yapay zekanın “imkansız” gibi görünen sınırlarını zorlayan projelere odaklanmaktadır. Projenin lideri olan Doçent Pulkit Agrawal, özellikle robotik ve pekiştirmeli öğrenme alanlarındaki çalışmalarıyla tanınan, yapay zeka dünyasının yükselen yıldızlarından biridir. Makalenin diğer yazarları olan Adam Zweiger ve Jyothish (Jyo) Pari gibi doktora öğrencileri ise, Agrawal’ın danışmanlığında, büyük dil modellerinin akıl yürütme ve kendi kendine öğrenme yeteneklerini geliştirmeye odaklanan araştırmalar yürütmektedirler. Ekibin bu çalışması, sadece teorik bir makale olmanın ötesinde, GitHub’da açık kaynak olarak yayımlanarak tüm yapay zeka topluluğunun gelişimine sunulmuştur. (Kaynak: MIT Improbable AI Lab)

🌐 Bunlar da ilginizi çekebilir:

• Bulut stratejileri 2025: Public cloud, yapay zeka ve FinOps’un yükselişi
• Yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM): Hızlı bir dönüşümün derin dünyası
• Yapay zekanın geleceği yeniden yazılıyor: Nvidia’nın OpenAI ve Intel hamlelerinin anlamı ne?
• Şirketlerde yapay zeka ve Tiger Team kurma: 3 kritik entegrasyon önerisi
• Kendi kendini inşa edebilen robotlar geliştirildi
• OpenAI, ChatGPT’yi “Süper Asistan”a dönüştürüyor!

🔗 Kaynaklar:

• VentureBeat – Self-improving language models are becoming reality with MIT’s updated SEAL
• DonanımHaber – Kendini eğiterek daha akıllı hale gelen yapay zeka
• GitHub – SEAL repository
• Jyopari Blog – SEAL üzerine teknik değerlendirme
• arXiv – SEAL: Self-Editing And Learning from scratch (NeurIPS 2025)
• Microsoft Research – LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
• Forrester Research – The Rise of Autonomous Agents
• MIT Improbable AI Lab – Official Website