Google DeepMind’ın eski çalışanları tarafından Londra’da kurulan Inherent, kısa süre önce 50 milyon dolarlık tohum yatırımıyla gizlilikten çıktı. Şirket şimdi de geliştirdiği yapay zekâ ajanı Faraday ile dikkatleri üzerine çekiyor.
Inherent’in iddiasına göre Faraday, bilimsel makalelerde yayımlanan sonuçları cevabı önceden bilmeden ve bağımsız şekilde yeniden üretme görevinde, OpenAI ve Anthropic’in çok daha büyük modellerini geride bıraktı.
Şirket için asıl hedef ise yalnızca mevcut bilimsel sonuçları doğrulamak değil. Inherent, gelecekte yeni bilimsel bilgiler keşfedebilen yapay zekâ araştırmacılar geliştirmek istiyor.
Faraday’ın Asıl Gücü Boyutunda Değil
Faraday’ın performansını dikkat çekici kılan en önemli noktalardan biri, bunu çok daha küçük bir modelle gerçekleştirmesi.
Inherent, Faraday’ı çalıştırmak için yalnızca 27 milyar parametreli Qwen 3.6 modelini kullanıyor.
Karşılaştırmada ise Anthropic’in Claude Opus 4.8 ve OpenAI’nin GPT-5.5 gibi çok daha büyük ve üst düzey modelleri bulunuyor.
Parametre sayısı tek başına bir modelin yeteneğini belirlemese de genellikle modelin büyüklüğü ve eğitim maliyetleri hakkında önemli bir gösterge olarak kabul ediliyor.
Bu nedenle Inherent’in daha küçük bir modelle belirli bir araştırma görevinde daha büyük sistemleri geçmesi, şirket açısından dikkat çekici bir sonuç olarak değerlendiriliyor.
Şirket Sadece Doğru Sonucu İstemiyor
Inherent’in Faraday için belirlediği hedef yalnızca bilimsel makalelerdeki sonuçları doğru şekilde yeniden üretmek değil.
Şirket, yapay zekâ ajanının aynı zamanda “araştırma sezgisine” sahip olmasını istiyor.
Buradaki fikir, bir bilim insanının hangi deneyin yapılmaya değer olduğunu anlayabilmesi, doğru soruyu sorabilmesi ve deneyleri etkili şekilde tasarlayabilmesi.
Inherent’in kurucu ortağı ve baş bilim insanı Edward Hughes, bunun insan bilim insanları için de önemli bir öğrenme aşaması olduğunu belirtiyor. Hughes’a göre birçok doktora öğrencisi bilimsel araştırma hayatına daha önce yayımlanmış çalışmaları yeniden üretmeye çalışarak başlıyor.
Yapay Zekâya “Araştırma Sezgisi” Kazandırmak
Bir yapay zekâ sistemine araştırma sezgisi kazandırmak ise oldukça zor.
Inherent bu noktada pekiştirmeli öğrenmeden (reinforcement learning) yararlanıyor. Bu yöntemde modele tek tek kurallar ezberletmek yerine, başarılı sonuçlar üreten davranışlar ödüllendiriliyor.
Şirketin yaklaşımı, yapay zekâ ajanlarını yalnızca bilimsel araştırmaların nasıl yapıldığını anlatan verilerle eğitmekten ziyade, iyi sonuçlara götüren davranışları ödüllendirmeye dayanıyor.
Inherent, bu yöntemin ileride farklı bilim dallarında çalışabilecek yapay zekâ araştırmacılara daha kolay uyarlanabileceğine inanıyor.
Faraday Her Şeyi Kendi Yapmıyor
Inherent’in yaklaşımındaki ilginç noktalardan biri de yapay zekânın her aracı sıfırdan geliştirmeye çalışmaması.
Şirket, kendi kodlama aracını oluşturmak yerine Faraday’ın OpenAI’ın GPT-5.5 Codex sistemini kullanmasına izin veriyor.
Inherent’e göre bu, gerçek bilim insanlarının da çalışma biçimine benziyor. Bilim insanları her araştırmada ihtiyaç duydukları yazılımı baştan geliştirmek yerine mevcut araçlardan yararlanıyor.
“Kullanıcıya Duymak İstediğini Söyleyen AI İstemiyoruz”
Inherent’in hedeflediği AI ajanı, yalnızca kullanıcının istediği cevabı üretmekten de uzak duruyor.
Hughes, ideal yapay zekâ çalışma arkadaşını; merak ettiği bir konunun peşine düşen, kendi deneylerini gerçekleştiren ve ardından sonuçları insan çalışma arkadaşına sunan biri olarak tanımlıyor.
Yani şirketin hayalindeki AI, emirleri yerine getiren bir chatbot yerine merak eden, araştıran ve sonuçları tartışmaya açan bir ekip arkadaşı.
Inherent Londra’da Büyüyor
Şirket şu anda yaklaşık 12 kişilik bir ekiple çalışıyor. Tüm çalışanlar Londra’nın King’s Cross bölgesindeki ofiste yüz yüze çalışıyor.
Inherent, Londra’nın yoğun AI yetenek havuzunun kendileri için önemli bir avantaj olduğunu düşünüyor.
Şirket yıl sonuna kadar çalışan sayısını 20 ila 25 kişiye çıkarmayı planlıyor.
Inherent ayrıca “world models” olarak adlandırılan ve yapay zekânın gerçek dünyayı daha kapsamlı şekilde anlamasını hedefleyen teknolojiler üzerinde de çalışıyor.
Bu nedenle şirketin yeni işe alım hamlesi, özellikle DeepMind’dan ayrılmayı düşünen araştırmacılar açısından da dikkat çekici bir alternatif oluşturabilir.
