ÖSYM Tarzı Makaleler – Yazılar 72
YAPAY ZEKÂ ÇALIŞMALARINA KISA BİR BAKIŞ
Zekâ, önerilen tanımların çeşitliliği çok fazla olduğu için kesin çizgilerle tanımlamanın mümkün olmadığı kavramlardandır. Ancak yine de bu bölümün konusuna girmeden önce kavramın bir tanımına başvurmak yerinde olacaktır. Kültür ve yapay zekâ konularını birlikte düşündüğümüzde, “problem çözme veya bir veya daha fazla kültürel ortamda değerli ürünler yaratma yeteneği” (Gardner) zekâ kavramı için oldukça uygun bir tanımdır. Çünkü makinelere düşündürme yetisi kazandırmaya çalışmanın genellikle hedeflediği şey de çeşitli alanlardaki problemleri daha hızlı çözüme kavuşturma ve insan düzeyinde, hatta insanı aşan düzeyde kültürel ürünlerin ortaya konulabilmesidir.
Zekâ konusu üzerindeki önemli noktalardan biri; zekâyı yalnızca bilginin işlendiği bir organik ya da mekanik süreç olarak ele almanın hatalı bir yaklaşım olduğudur. Zekâ toplumsal ve kültürel bağlamdan ayrı düşünülmemelidir; farklı kültürlerde, hatta kimi zaman aynı kültürün içinde bir davranışın zekice olup olmadığına dair farklılaşan görüşler olabilir. Dolayısıyla zekâ, analitik yeteneği belirten anlamının yanında, kişinin içinde bulunduğu toplumsal ağda şekillenen ve toplumsal referanslardan bağımsız düşünülemeyecek, kültürel bir kavramdır. Dolayısıyla doğal veya yapay fark etmeksizin, zekâ üzerine yapılan tartışmalar aslında bir yanıyla kültürel çalışmaların konusudur. Bunun yanında, yapay zekâyla ilgili tartışmalar sadece kültürel değil teknolojiye olan farklı bakış biçimlerinden kaynaklanan sosyolojik ve ideolojik yönlere de sahiptir. Yapay zekâ üzerine olan bilimsel çalışmaların başlangıcı da bir ekonomik-sosyolojik sıçrama olan Sanayi Devrimi’nden sonraki döneme dayanmaktadır.
Sanayi Devrimi’yle birlikte insanlığın makinelerle olan ilişkisinin büyük bir genişleme göstermesi beraberinde insan zekâsının mekanik olarak taklit edilip edilemeyeceği üzerine tartışmalar başlatmıştır. Bilindiği gibi birçok teknolojik alet doğadaki düzenin işleyişinin birer yansıması olarak düşünülüp tasarlanmıştır. Örneğin uçakların icadında kuşların anatomik yapısındaki aerodinamik özelliklerden ilham alınmıştır. Dolayısıyla biyolojik bir özellik olan zekânın da taklit edilebilir olduğu fikri uzun bir zamandan beri bilimin gündemi içerisindedir. Zekâyı taklit edebilen ya da kısmi olarak insan zekâsına eşit ya da ondan üstün uygulamaların icadı başarılabilmiştir ancak tam olarak insan seviyesinde düşünebilen bir yapay zeka henüz üretilmemiştir. İnsanlığın önündeki dönemlerde -ne zaman gerçekleşeceği konusunda farklı tahminler olsa da- insan seviyesinde bir yapay zekânın ortaya çıkması beklenmektedir.
Epistemolojik açıdan bakıldığında yapay zekâ; “doğal sistemlerin yapabildiği (zekice olsun veya olmasın) her bilişsel etkinliği (gerekirse bedenleri olan) yapay sistemlere, daha da yüksek başarım düzeylerinde nasıl yaptırabileceğimizi inceleyen bilim dalıdır.” Yapay zekâ terimini ilk kez 1960 yılında John McCarthy, bilgisayarları “düşündürmeye” dönük çalışmalar için ortaya atmıştır. 1965 yılında McCarthy’nin ilk öğrencilerinden olan Minsky, Newell ve Simon, geometrik teoremleri kanıtlayan, zekâ testlerinden, cebir kitaplarından, kalkülüs sınavlarından problemler çözen ve satranç oynayan ilk yapay zeka uygulamalarını üretmeyi başarmışlardır (Moravec, 1988: 8). McCarthy, yapay zekâ çalışmalarını bir makinenin, bir insanın aynı şekilde davransa “zeki” olarak niteleneceği şekilde davranmasını sağlama süreci olarak tanımlamıştır (Akt. Kaplan: 2016, 1).
Bir sistemin zeki olarak addedilmesi için öğrenme yeteneğine sahip olması gerektiğinden yapay zekâ için yapay öğrenme sürecinin işlemesi şarttır. Koşulların sürekli olarak değiştiği ortamlarda yapay zekâ modellerinin yenilenen koşullara adapte olmak için öğrenme yeteneğine sahip olması gerekmektedir (Alpaydın, 2020: 28). Yapay öğrenmenin temel basamakları; birtakım verilerin alınması, bu veriler üzerinde bir modelin eğitilmesi ve yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için eğitilen modelin kullanılmasıdır. Bu eğitim süreci, modelin adım adım yeni ve alışılmadık verilere maruz kaldığı bir öğrenme sürecidir. Yapay zekâların yaptıkları her algoritmik işlemde belirli bir veri setini en baştan taraması ya da yapacağı her işi en baştan öğrenmesi büyük bir zaman ve enerji kaybına yol açacaktır. Bu nedenle iyi bir yapay zekâ uygulaması oluşturmanın temel noktası, onun öğrenme yeteneğine sahip olarak kendi kendini geliştirmesidir. Ancak yapay öğrenmenin önemli sorunlarından biri, yazılımların kendi kendini geliştirmeleri veya dönüştürmeleri, kimi durumlarda programcıların dahi nasıl işlediğini bilmediği sistemlerin ortaya çıkmasıdır. Alanda bir uzmanlığı olmayan insanların bu işleyişi bilmesi ya da keşfetmesi ise neredeyse imkânsızdır. Dolayısıyla çeşitli veri setlerinden yararlanarak yapay öğrenme yöntemiyle kendi kendine gelişen algoritmik süreçler, çoğunlukla şeffaflıktan uzak şekilde işlemektedir.
Yapay zekânın bilimsel bir araştırma ve geliştirme nesnesi olması esasen kavramın bu şekilde adlandırılışından da önceye uzanır. Bilgisayarları düşündürmeye yönelik çalışmalar 1940’lardan itibaren inişli çıkışlı periyotlar izleyerek günümüze kadar ulaşmıştır. Kimi zaman konu hakkındaki gelişmeler, akademik çevreler ve toplum tarafından büyük heyecanla karşılanmış kimi zamanlar ise yapay zekâ çalışmalarının yeteri kadar önem arz etmediği ve bu konu için gereğinden fazla bütçeler ayrıldığı gibi eleştiriler ağırlık kazanmıştır. Günümüzde ise yapay zekâ çalışmaları diğer birçok alanla kesişen birincil bir çalışma alanı haline gelmiştir. Google’ın yapay zekâ çalışmalarını (Google Brain) yürüten ekibin başında görev yapan Andrew Ng’ye göre 100 yıl önce elektriğin hemen hemen her şeyi değiştirmesi gibi yapay zekâ da önümüzdeki yıllarda bütün endüstrilerde dönüşümlere yol açacaktır. Bahsi geçen dönüşümün artık tüm hızıyla başlamış olduğu söylenebilir. Öte yandan insan seviyesinde veya insanüstü bir zekânın icat edilip edilemeyeceğine dair tartışmalar da devam etmektedir.
Yaygın düşünce, bir yapay zekânın insan seviyesinde sayılabilmesi için modelin Turing testini geçmesi gerektiğidir. Turing testi, adını matematikçi Alan Turing’in 1950 yılında yazdığı bir makalede “Makineler düşünebilir mi?” sorusuna cevap ararken tasarladığı bir taklit oyunundan almıştır; Bu oyunda bir kadın (A) bir erkek (B) ve bu ikisinden hangisiyle konuştuğunu göremeyen bir sorgulayıcı (C) bulunur. Sorgulayıcı, A ve B’yi X ve Y olarak etiketler ve bazı sorular sorarak hangisinin erkek hangisinin kadın olduğunu anlamaya çalışır. Örneğin X’in saçının uzunluğunu sorabilir ancak gelecek cevabı A veya B’den hangisinin verdiğini bilmez. Bu durumda Y’ye de sorular sormalıdır. A’nın amacı sorgulayıcıyı yanıltmakken B’nin görevi sorgulayıcının doğru sonucu bulmasına yardımcı olmaktır. Bu noktada Turing A’nın yerini bir makine aldığı zaman ne olacağını sorgular. Eğer sorgulayıcı, oyunun gerçek insanlarla oynandığı durumlardaki kadar yanlış sonuca ulaşırsa “Makineler düşünebilir mi?” sorusu olumlu olarak cevaplanmış olacaktır.
Günümüzde ChatGPT, Bing Chat, Claude AI gibi sorulan sorulara veri kaynaklarını kullanarak cevap verebilen ya da öykü yazma, resim yapma vb. birçok görevi başarıyla yerine getiren yapay zekâ modelleri geliştirilmiş olsa da bu modellerin kendilerinin bir insan olabileceğini düşündürecek kadar çok yönlü bir versiyonu henüz mevcut değildir. Birçok tekil alanda insanların yapabileceklerini aşan yapay zekâ modelleri geliştirilmiş olsa da insan beyninin nöral sistemine eşdeğer olarak görülebilecek bir sistemin icadı halen çok yakın görünmemektedir. Bununla beraber yapay zekânın ve dolayısıyla insanlığın geleceğine yönelik tartışmalarda insan beynini de aşan bir yapay zekânın ortaya çıkıp çıkmayacağı da tarihin seyri açısından oldukça önemli bir konu olarak görülmektedir. Böyle bir zekâ biçimi genellikle “süper zekâ” ya da “süper yapay zekâ” olarak adlandırılmaktadır.
Bostrom, süper yapay zekâyı “İnsanların bilişsel performansını handiyse her alanda katbekat aşan her türlü zekâ” olarak tanımlar ve 3 farklı türe ayırır; “Hızlı süper zekâ: Bir insan zekasının yapabileceği her şeyi yapan ama çok daha hızlı yapan bir sistem.” “Kolektif süper zekâ: Çok sayıda küçük zekâdan oluşan bir sistem; bu sistemin birçok farklı genel alandaki genel performansı mevcut bilişsel sistemlerin hepsinden katbekat daha üstündür.” “Nitelikli süper zekâ: En azından bir insan zihni kadar hızlı ve niteliksel açıdan çok daha akıllı bir sistem.” İnsandan daha gelişmiş bir süper yapay zekânın inşa edilip edilemeyeceği ya da ne zaman inşa edileceği konusu tartışmalıdır. Bilim insanları bu konuda bölünmüş durumdadır. Bunun yanında süper yapay zekâ icat edilebilir olsa bile bunun insanlığın geleceğine yansıyacak etkilerinin olumlu yönde olacağı da oldukça şüphelidir. Tekniğin imkânları dâhilinde yapılabilir olsa bile böyle bir teknolojinin insanlığın geleceğini korumak açısından geliştirilmemesi gerektiği yönünde görüşler de mevcuttur. Good’a göre ortalama bir insanın tüm entelektüel faaliyetlerini aşabilen bir süper zekâ, kendisinden daha zeki makineleri tasarlayabilecek demektir. Bunun sonucunda ise bir “zekâ patlaması” yaşanacak ve insan zekâsı yapay zekaya göre çok geri bir seviyede kalacaktır. Bu nedenle Good, ilk “ultra zeki makinenin” kendisinin nasıl kontrol altında tutulacağını da söylemesi koşuluyla insanların elinden çıkan son icat olması gerektiğini söyler.
Yapay zekânın genel vizyonu, genellikle onu üreten uzmanlar, fütüristler ya da teknoloji elitleri tarafından betimlenmiş ve çerçevelenmiştir. Gabriel’e göre yapay zekaya dair iki farklı vizyon vardır; Bunlardan ilki yapay zekanın mümkün oldukça daha fazla insanın mutluluğu için tasarlanması gerektiğini öne süren faydacı (utilitaryan) bakıştır. İkinci yaklaşım ise Kantçı bir bakış açısına sahip olan ve yapay zekâyla ilgili ilkelerin, rasyonel olarak evrensel yasalar olabilecek ilkeler olması gerektiğini savunan yaklaşımdır.
Her iki yaklaşım da bir şekilde insanlığın geleceğini daha iyiye doğru taşıma amacı güdüyor gibi görünse de buradaki asıl önemli nokta; bilişim alanından olmayan insanların, entelektüel kapasiteleri fark etmeksizin, bütün toplumu şekillendiren bir teknoloji üzerinde çok az söz hakkının olmasıdır. Teknolojinin ve dolayısıyla toplumun ne yönde şekilleneceği büyük ölçüde yukarıda bahsi geçen teknokratlar sınıfının inisiyatifine bırakılmıştır.
İnternet ve yeni medya konusunda araştırmalarıyla tanınan Evgeny Morozov ise kavramın tanımlanışına ve çerçevelenmesine dair önemli bir eleştiride bulunur; Morozov, Psikanalist Ignacio Matte Blanco’nun ikili mantık kavrayışından yola çıkarak “yapay zekâ” kavramının adlandırılışının yanlış olduğunu ve insan zekâsının mekanik bir süreç olarak tanımlanamayacağını savunur. Dolayısıyla ona göre yapay zekâ aslında bir “zekâ” biçimi değildir. İkinci eleştiri ise “yapay” sözcüğüne yöneliktir; yapay zekâ modelleri gerçek insanların düşünce ve yaratıcılıklarından beslenerek var olduğu için ortada “yapay” olan bir şey de yoktur. Yazar, bu savunuların devamında yapay zekâya dair ana akım bakışı şu sözlerle eleştirir; “‘Yapay zekâ’ terimini kullanmaya devam etmenin tehlikesi, bizi dünyanın tekil bir mantıkla işlediğine ikna etme riskidir: Fazlasıyla bilişsel, serinkanlı bir akılcılık. Silikon Vadisi’ndeki birçok kişi zaten buna inanıyor, hepsi bu inançla dünyayı yeniden inşa etmekle meşgul”