DrivingBench deneyi: Yapay zeka modelleri gerçek bir Toyota Corolla’yı kontrol etti
San Francisco Körfez Bölgesi'nde üç teknoloji çalışanı, GPT‑6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 ve GPT‑5.6 Sol modellerini bir Toyota Corolla’ya bağlayarak direksiyon, gaz ve fren kontrolünü denedi; sadece bir model parkuru tamamlayabildi.
Yapay zeka artık sadece metin yanıtları, kod üretimi ya da görsel oluşturma ile sınırlı kalmıyor. San Francisco Körfez Bölgesi'nde üç teknoloji uzmanı, GPT‑6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 ve GPT‑5.6 Sol gibi gelişmiş modelleri gerçek bir Toyota Corolla’ya bağlayarak, aracın direksiyon, gaz ve fren sistemlerini tamamen yapay zekâya devretti. Bu deney, yapay zekânın fiziksel dünyadaki nesneleri ne kadar güvenli ve etkili bir şekilde kontrol edebileceğini ölçmek amacıyla gerçekleştirildi.
DrivingBench adı verilen bu test, Aditya Ramabadran, Tobias Gessler ve Simon Mahns adlı üç mühendis tarafından yürütüldü. Üçü de Axiom Math şirketinde yapay zeka alanında çalışıyor ve bir dondurmacıda yapılan sohbet sırasında, yapay zekâ modellerinin robotik ve üç boyutlu ortamlardaki yeni yetenekleri üzerine konuşurken bu fikir ortaya çıktı. Geliştiriciler, modellerin gerçek dünyadaki nesneleri kontrol etme kapasitesinin ne kadar ilerlediğini görmek için bir otomobil kiralayıp, aracın elektronik sistemlerine müdahale edebilecek bir arayüz geliştirdiler.
-
Yemek tarifleri
Malzeme listesi, adım adım yapılış, süre ve porsiyon bilgisiyle. Çorbadan tatlıya kategoriye göre gez ya da aradığını doğrudan ara.
Tariflere bak → -
Nasıl yapılır rehberleri
Telefon ayarlarından resmî işlemlere, hesap güvenliğinden günlük hayattaki küçük sorunlara: numaralı adımlar ve tahmini süreyle anlatılmış rehberler.
Rehberleri gör → -
Program arşivi
Tarayıcılar, güvenlik araçları, ofis ve medya yazılımları. Her kayıtta ne işe yaradığı, sürümü ve indirme bağlantısı.
Programlara göz at → -
Sesli ve görüntülü sohbet
Odalarda grup görüntülü sohbet, birebir sesli arama ve canlı yayın. Tarayıcıdan çalışır — eklenti, uygulama ya da kurulum gerekmez.
Odalara gir →
Aracın kontrolü, açık kaynaklı sürüş destek sistemi Comma üzerinden sağlandı. Comma, ön camda yer alan iki kamera aracılığıyla yol görüntülerini alıyor ve bu görüntüleri yapay zekâ modellerine gönderiyor. Modeller ise aldıkları görsel veriyi işleyerek direksiyon, gaz ve fren komutlarını üretiyor. Test sırasında sürücü koltuğu tamamen boş bırakılmadı; bir kişi direksiyonda otururken yapay zekânın verdiği komutları izledi ve gerektiğinde fren pedalının üzerindeki ayağını tutarak müdahale edebildi. Bu sayede deney, tamamen bağımsız bir otonom sürüş testi olmaktan ziyade, insan gözetimi altında bir kontrol denemesi olarak gerçekleşti.
Ekip, park alanında konilerle oluşturdukları ters U şeklindeki basit bir parkuru kullandı. Yapay zekâ modellerinden, konilerin arasına girip parkurun sınırlarını aşmadan, sonunda mavi mini konilerle işaretlenmiş geniş bir alana ulaşmaları istendi. Modeller, bu görevi yerine getirebilmek için 600 kelimeden daha kısa bir komut aldı; komutta aracın fiziksel sınırları ve parkurun yapısı hakkında temel bilgiler yer alıyordu. Ancak görsel olarak basit görünen bu görev, modeller için beklenenden çok daha zor bir test oldu.
Test sonuçları, dört model arasında büyük bir performans farkı ortaya koydu. Sadece bir model, tüm parkuru sorunsuz bir şekilde tamamlayabildi; diğer üç model ise konilerin arasına çarparak, sınırları aşarak ya da parkurun sonuna ulaşamadan durdu. Bu sonuç, mevcut yapay zekâ modellerinin gerçek zamanlı görsel algı, karar verme ve motor kontrolü entegrasyonunda hâlâ sınırlı olduğunu gösteriyor. Ayrıca, insan gözetimi olmadan tamamen bağımsız bir otonom sürüşün hâlâ araştırma aşamasında olduğunu bir kez daha ortaya koydu.
DrivingBench deneyi, yapay zekâ araştırmacıları ve otomotiv sektörü için önemli bir referans noktası oluşturdu. Gerçek bir aracın kontrolünü yapay zekâya devretmek, sadece algoritmik yeteneklerin değil, aynı zamanda sensör entegrasyonu, veri işleme hızı ve güvenlik protokollerinin de birlikte değerlendirilmesi gerektiğini kanıtladı. Gelecek yıllarda benzer testlerin daha karmaşık parkurlarda, farklı araç tiplerinde ve daha fazla modelin katılımıyla yapılması, otonom sürüş teknolojisinin ne kadar ilerlediğini ölçmek için kritik olacak.
