Yapay zekanın 1/0 yerine düşünmenin tetikleyicisi olarak 'çelişki'yi kullanan mimari (CKN)
(github.com/kokogo100)Son dönemde DeepSeek-R1 ve QwQ gibi Reasoning Model'lar gündem olurken, yapay zekaya "System 2 Thinking (derinlemesine düşünme)" nasıl yaptırılacağına dair tartışmalar da hararetlenmiş durumda. İlginç olan şu ki ben geçen ay, onlarla tam olarak aynı felsefeyi taşıyan, "çelişkiyi (Contradiction) düşünmenin tetikleyicisi olarak kullanmak" kavramına dayanan CKN(Contextual Knowledge Network) mimarisini açık kaynak olarak yayımladım.
[1] Neden çelişki (Contradiction)? Günümüz yapay zeka modellerinin matematiksel özü, sonuçta veriye bakıp bunun '1 (Evet)' mi yoksa '0 (Hayır)' mı olduğunu olasılıksal olarak bulma sürecidir. Sorun, gerçek dünya verisinin 0.5 (belirsizlik) olduğu noktada ortaya çıkar. Model, kendini zorla 1'e ya da 0'a yakınsatmaya çalıştığı için, kendinden emin yalanlar (Hallucination) üretir.
Bana göre yapay zeka, 1 ile 0 arasındaki 'çatışma (Conflict)' durumuna dayanabilmeli ve tam da o anda "Bir dakika, neden farklı?" diye düşünmeye (Reasoning) başlamalıdır.
[2] Neden finans (Finance)? Çünkü bu 'çelişki'nin en sık ve en sert şekilde ortaya çıktığı alan tam olarak finanstır.
Grafik yükselişi (1) gösterirken haberler olumsuz gelişmelerden (0) söz eder.
Bu durumda mevcut RAG, bilgiyi ezip ortalamaya indirger ya da halüsinasyon gösterir.
CKN ise bu çelişkinin kendisini tespit edip, onu çözmek için çıkarım sürecini devreye sokar.
[3] Uygulama: MCP üzerinde kanıtlama Ben bu mimariyi yalnızca bir kavram kanıtı olarak bırakmadım; MCP (Model Context Protocol) üzerinde bir katman olarak uygulayıp gerçekten çalışır hale getirdim. Birden fazla Agent farklı bakış açılarına sahip etiketler üretir ve etiketler arasında çelişki oluştuğunda Trigger devreye girer.
Tüm yapay zeka sağlayıcılarında ve modellerinde çalışabilmesi için MCP ile geliştirildi.
GitHub deposu: https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server
6 yorum
Yatırım botu mu?
Rahatsızlık verdiğim için özür dilerim.
Ancak ben bunun basit bir tanıtımdan ziyade, CKN adlı bu hipotezi kanıtlamak için ne kadar içtenlikle çaba gösterdiğimi paylaşmak istedim.
Şu anda yalnızca bu küçük open-source projeyi doğrulamak için, kendi cebimden onlarca mikroservisi (Railway) ve Gemini/GPT API'lerini 24 saat çalıştırıyorum. Maliyetine katlanmama rağmen kodu özellikle ücretsiz olarak yayımlama nedenim, bu "çelişki tetikleyici" yönteminin yeni nesil yapay zeka ajanları için mutlaka gerekli bir teknik öneri olduğuna inanmamdır.
Bir mantık ortaya koyduysanız, onu kanıtlamanız da doğaldır.
Teşekkür ederim.
GitHub ve GeekNews'te zamanlanmış gönderi paylaşımı var mı? Sanki geçen yılın yazısını şimdi paylaşmışsınız gibi...
Son dönemde DeepSeek-R1 ve QwQ gibi akıl yürütme modelleri gündem olurken, yapay zekaya 'System 2 Thinking (derinlemesine düşünme)'yi nasıl yaptıracağımız üzerine tartışmalar da hararetlendi. Ben de geçen ay, bunlarla tamamen aynı felsefeyi taşıyan
https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server/…
README değişikliklerine bakınca, önemli gibi görünen açıklamaların bile hızla değiştiği görülüyor; geliştirirken kendi adınıza benimsediğiniz belli bir inanç ya da yaklaşım olup olmadığını merak ediyorum
Bu da ne, ürün reklamı mı?
docs/CKN_Architecture_KR.mddosyasında bunu Korece olarak ayrıntılı biçimde düzenledim. Kısaca göz atarsanız daha hızlı anlamanız daha kolay olacaktır.