Bu kapasite, bir yapay zeka (AI) modelinin açıkça eğitilmediği görevleri anlama ve uygun şekilde yanıt verme konusundaki olağanüstü yeteneğine atıfta bulunur. Başka bir deyişle, AI, öğrendiği bilgiyi genelleştirebilir ve yeni, öngörülmemiş durumlara etkili bir şekilde uygulayabilir. Bu özellik, modern AI sistemlerinin sofistike yapısının ve bazı insan bilişsel işlevlerini yansıtan esnek, uyarlanabilir zekaya ulaşma potansiyelinin bir kanıtıdır. Bu tür yetenekler, genellikle derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinin bir sonucudur ve AI modellerinin kalıpları tanımasını, çıkarımlar yapmasını ve sağlanan verilerden yola çıkarak öngörülerde bulunmasını sağlar.
Örneğin, GPT-3 gibi bir dil modelini ele alalım; bu model, geniş bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ancak resmi bir mektup yazma veya karmaşık matematik problemlerini çözme konusunda özel olarak eğitilmemiştir. Buna rağmen, GPT-3, dil kalıpları, sözdizimi ve eğitim aşamasında emdiği bağlamsal ipuçları üzerine derin anlayışına dayanarak bu görevleri belirli bir yeterlilik düzeyiyle yerine getirebilir. Bu yetenek, AI’nın eğitim sırasında çok az veya hiç örnek verilmeden görevleri yerine getirdiği durumları ifade eden sıfır atış veya az atış öğrenme olarak bilinir. Bu, belirli bir beceri konusunda resmi bir eğitim almamış bir kişinin, ilgili bilgi ve deneyimlere dayanarak bu beceriyi nasıl yerine getirebileceğini çözmesine benzer.
Dahası, bu kapasite, AI’nın müşteri desteği ve kişiselleştirilmiş önerilerden tıbbi tanı ve otonom sistemler gibi ileri alanlara kadar çeşitli alanlardaki uygulanabilirliğini artırır. Örneğin, bir sağlık hizmeti ortamında bir AI sistemi, her olası anormallik üzerinde açıkça eğitilmemiş olsa bile tıbbi görüntülemeyi yorumlama genel yeteneğini kullanabilir ve böylece doktorlara nadir durumların teşhisinde yardımcı olabilir. Otonom sürüşte, AI destekli bir araç, yolda beklenmedik bir engelle karşılaşsa bile, öğrendiği sürüş kuralları ve çevresel farkındalık üzerine dayalı olarak güvenli navigasyon kararları alabilir. Bu, açıkça önceden programlanmamış durumları ele alma yeteneği, AI sistemlerinin sağlamlığını ve güvenilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli endüstrilerde yenilik ve verimlilik için olasılıkları da açar.