⏱️ Okuma Süresi: 2 dk
📝 Kelime: 426
🕐 Son Güncelleme: 02.10.2026 10:45
📌 Öne Çıkan Başlıklar
- DrivingBench araştırmacıları, gerçek bir Toyota Corolla üzerinde farklı yapay zeka modellerini kullanarak otonom sürüş deneyi gerçekleştirdi.
- GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 ve Grok 4.6 gibi modellerin katıldığı testte, parkuru hatasız tamamlayan tek model GPT-6 Astra oldu.
- Araştırma, genel amaçlı yapay zeka modellerinin kamera ve telemetri verilerini işleme kapasitesi ile otonom sistemlerdeki karar verme hızını gözler önüne serdi.
Otonom sürüş teknolojileri dünyasında devrim niteliğinde bir gelişme yaşandı. DrivingBench araştırmacıları, genel amaçlı yapay zeka modellerini 2022 model bir Toyota Corolla’nın direksiyonuna geçirerek, yapay zekanın gerçek dünyadaki sürüş becerilerini test etti. Bu deney, sadece bir yazılım testi değil, aynı zamanda yapay zeka modellerinin fiziksel dünyayı nasıl algıladığını anlamak adına atılmış dev bir adım olarak değerlendiriliyor.
Yapay Zeka Modelleri Zorlu Parkurda
Test süreci, küçük konilerle sınırlandırılmış, virajlı ve dar bir parkurda gerçekleştirildi. Araç kontrolü, “comma four” cihazı aracılığıyla doğrudan CAN veri yolu üzerinden sağlandı. Bu sayede yapay zeka modelleri; direksiyon, gaz ve fren komutlarını anlık olarak iletebildi. Deneyde yer alan modeller arasında GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 ve GPT-5.6 Sol bulunuyordu. Her modele, hatalarını analiz etmeleri ve parkuru başarıyla tamamlamaları için üçer hak tanındı.
Teknoloji dünyasının yakından takip ettiği bu gelişme, yapay zekanın finansal sistemlerden otomotiv sektörüne kadar pek çok alanda yarattığı etkiyi bir kez daha hatırlatıyor. Benzer şekilde, Lagarde’den finans dünyasına yapay zeka uyarısı gelirken, bu tür testlerin otonom sürüş güvenliği için ne kadar kritik olduğu da ortaya çıkmış oldu.
GPT-6 Astra’nın Üstün Performansı
Test sonuçları, yapay zeka modellerinin yetenekleri arasındaki farkı net bir şekilde ortaya koydu. Parkuru başarıyla tamamlayabilen tek model GPT-6 Astra oldu. İlk denemesinde parkurun yaklaşık yüzde 49’unu başarıyla geçen model, ikinci denemesinde 5 dakika 22 saniyede parkuru hatasız bir şekilde tamamladı. Diğer modeller ise benzer bir başarı gösteremedi; özellikle Claude Fable 5.1, üçüncü denemesinde ancak parkurun yarısına kadar ilerleyebildi. Bazı modeller ise ilk virajda takılarak testi terk etmek zorunda kaldı.
Sürüş Esnasındaki En Büyük Engel: Karar Verme Süresi
Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin en büyük zorluğu “karar verme hızı” ve “çevresel algı” konusunda yaşadığını belirtiyor. Aracın fiziksel boyutlarını kameradan doğru analiz edemeyen modeller, konilere gereğinden fazla yaklaştı veya yanlış yöne saptı. Öte yandan, Ankara trafiğine dev çözüm projelerinde olduğu gibi, otonom sistemlerin şehir içi trafik akışına entegre edilebilmesi için bu tür milisaniyelik karar verme yeteneklerinin daha da geliştirilmesi gerekiyor.
GPT-6 Astra, 5-6 saniyede bir görüntüleri değerlendirerek dakikada 6 komut üretme hızıyla diğerlerinden ayrıldı. Güvenlik önlemleri kapsamında aracın hızı 1.8 km/s ile 12.6 km/s arasında tutuldu ve her an müdahaleye hazır bir güvenlik sürücüsü araçta bulundu.
