“Artificial Intelligence” (AI) yani “Yapay Zeka”ya daha geniş bir perspektiften bakabilmek için öncelikle zekanın ne olduğuna ve zekanın çeşitli tanımları arasında en kapsayıcı olanına odaklanmamız gerekir.
Zeka Nedir?
Zekâ, karmaşık hedeflere ulaşabilme yetisidir.
Tanımı dikkatlice incelediğimizde toplumun genelinin düşündüğünün aksine bilincin zekanın ön koşulu olmadığını söyleyebiliriz. Bilincin hayvanlar arasında en çok insanda olduğunu iddia edebilsek dahi zekâ sadece insanlara has bir özellik değildir ve buna ikna olmak için çeşitli hayvanların iletişim mekanizmalarından tutun oluşturabildikleri fiziksel yapılara kadar incelemek gerekecektir.
Canlılığın tanımı da çeşitlilik göstermesine karşın en genel tanımını şu şekilde ifade ediyoruz: Kendilerini kopyalama ve çoğaltma konusunda uzmanlaşmış moleküller grubu
Günümüz bilişim biliminin en temel sorularından biri bu iki tanım üzerinden sorulmuştur: “Cansız bir oluşum zekâ sahibi olabilir mi?” Sonuç olarak da yapay zekanın temelleri bu soruya cevaben ilk kez 1943 yılında Alan Mathison Turing tarafından atılmıştır.
Mühendislik çevrem de dahil olmak üzere farklı bakış açılarına sahip insanlarla yapay zekâ üzerine konuştuğumda genelde ilk duyduklarım şunlar oluyordu:
- Yapay zekanın insandan bağımsız düşünmesinin mümkün olmadığı
- Yapay zekanın ütopik ya da distopik bir hayal olduğu
- Satırlarca yazılmış kodların kendi başlarına düşünmelerinin mümkün olmadığı (vb.)
Bu düşüncelerin detayları bir yana genelde onlara şunu söylediğimde yapay zekanın potansiyel bir gerçek olduğuna ikna olmaları çok da zor olmuyordu:
Bizim, yani insanların da zekâ sahibi varlıklar olmalarının temel sebebi DNA’lardan yani bir dizi nükleotidlerle yazılı kodlardan oluşmuş olmasıydı.
Gerçekten de bir insanın sahip olduğu fonksiyonel bilgilerinin DNA’sında yazılı olduğu hatta günümüzdeki genetik mühendisliğinin uygulamalarıyla bu biyolojik algoritmalardan bazılarının bir canlıdan diğerine kopyala- yapıştır tekniğiyle aktarılabildiğine şahit olduk. Somutlaştırmak adına örnek vermek gerekirse günümüzde eksikliğinde şeker hastalığına neden olan insülin, normal şartlarda pahalı bir madde olmasına rağmen bakteriler üzerinde geliştirilen biyomühendislik sayesinde fiyatı günümüzde olabildiğince düşürülmüştür. Başka bir örnek ise ameliyatlarda ya da çelik yelek yapımında kullanılan yüksek dayanıklılıktaki ipektir ve bu ipek örümceklerdeki bir takım biyolojik bilginin aktarıldığı keçilerin sütlerinden elde edilir. Kısacası canlıların DNA’sını da bir dizi kodlar bütünü olarak düşünebiliriz.
Asıl konumuza tekrar dönecek olursak aslında tepki koyan arkadaşlarımın tepkisinin bir kısmı da dolaylı olarak doğruydu: Yapay zekanın insandan bağımsız düşünemeyeceği
Yapay zekâ her ne kadar insan müdahalesi olmadan, kompleks görevleri yerine getirebiliyor olsa da aslında insanı, daha da doğrusu insan beynini taklit edilerek üretilmiş yapay algoritmalar bütünüdür.
Sinir sistemimizin temel yapı taşları “nöronlar” adını verdiğimiz hücrelerdir. Basitçe bu hücreleri kablolar ve üzerindeki elektro-kimyasal bilgileri de elektrik olarak düşünebilirsiniz. Nöronların dışarıdan farklı sinir hücrelerine bağlanarak bilgi aldığı dallı budaklı kısımlar “dendrit”, hücre bilgisini yani çekirdeğinin içinde bulunduğu kısım “hücre gövdesi” ve bilgilerin çıktısının iletildiği kısım da “akson” isimleriyle tanımlanmışlardır. Yapay zekanın temel çalışma mekanizması da nöronların çalışma mekanizmasına oldukça benzemektedir. Lisede matematik dersinde öğrendiğimiz fonksiyonları nöronlara uygularsak girdilerin (x) dendritten alınıp hücre gövdesindeki fonksiyona göre işlenip çıktı aldığımız (f(x)) yapılar elde ederiz. Böyle bir yapıyı tek bir nöron olarak düşünürsek ve birden fazla nöronu birbirine bağlarsak “nöral ağları” (neural networks) elde ederiz ve bu ağlar yapay bir beyin oluşturma sürecindeki temel yapı taşlarıdırlar.
Sanal ortamda bir beyin simülasyonunun temel yapısından bahsettik. “Peki bu sanal beyin nasıl olur da insan beyni gibi karar verebilme yetisine sahip olabilir?” diye düşünüyor olabilirsiniz. Bu noktada da “Makine Öğrenmesi” (Machine Learning) yaklaşımına dair bilgi sahibi olmak yararımıza olacaktır.
Makinelere Nasıl Öğretebiliriz?
İnsan beyninin ve zihninin nasıl çalıştığı sorusu yakın tarihte psikoloji biliminin doğmasıyla sonuçlandı ve o günden bugüne beynin nasıl çalıştığına dair ciddi ilerlemeler kat edildi. Fakat ne yazık ki hala beynin nasıl çalıştığıyla ilgili ciddi boşluklar mevcut ve bu boşluklar dolaylı olarak yapay zekanın gelişme hızını kısıtlayan zorluklardan biri olarak karşımıza çıkıyor. Bu noktada tekrar yapay zekayla insan zekasının ne kadar ilişkili olduğunu belirtmek istiyorum.
Yapay zekanın nasıl bir insanmış gibi karar verebileceği konusuna dönecek olursak ilk önce insan zihninin nasıl karar verdiğini incelememiz doğru bir yaklaşım sergilememiz için ilk adım olacaktır. Bir insanın bir konu hakkında karar verebilmesi için o konuya dair sağlam bir yaklaşımı, bilgisi ya da kısaca deneyimi olması gerekir. Deneyim, karar verebilmek için önkoşulsa makinalara nasıl deneyim kazandırabiliriz sorusu “Makine Öğrenmesi” branşının temel sorusunu oluşturmaktadır. Bir konuyla ilgili deneyim sadece yaşanmışlıkla değil aynı zamanda o konuyla ilgili önceki deneyimleri araştırma yoluyla öğrenmeye de dayandığını biliyoruz. Kısaca bir konuyla ilgili deneyim sahibi olmak o konuyla ilgili ne kadar geniş bilginiz olduğuyla ve konuyla ilgili sahip olduğunuz önceki örneklerle doğrudan orantılıdır. Daha basit açıklamak gerekirse bir örnekle çok bilgili bir emlakçıyı inceleyelim. Bu deneyimli emlakçıya bir dairenin büyüklüğünü söylediğinizde, önceden karşılaştığı fiyat büyüklük korelasyonuna dair deneyimi sayesinde, size ortalama bir fiyat söyleyebilme yeteneğine sahiptir.
Bir makinaya deneyimi nasıl kazandırabiliriz?
Peki, ya bir makinaya böyle bir deneyimi nasıl kazandırabiliriz? Gelin birlikte inceleyelim. Öncelikle elimizde büyüklüğüne göre fiyatı değişen evlerin oldukça geniş bir listesi olsun. Aşağıdaki resimde de gösterildiği gibi büyüklüğünü koordinat sisteminin bir doğrusu, fiyatını da diğer doğrusu ve her büyüklük fiyat ikilisini bu iki boyutlu koordinat düzleminde birer nokta olarak belirtelim. Sahip olduğumuz tüm deneyimi matematiksel olarak grafikleştirmiş olduk.
Deneyimli emlakçımıza söylediğimiz evin büyüklüğüne cevaben fiyatını ortalama olarak tahmin edebiliyordu. Peki ya matematiksel olarak grafikleştirdiğimiz bu deneyimlerden makinalar tahminlerde bulunabilir mi diye düşünecek olursanız bunun da mümkün olduğunu şu şekilde kanıtlayabiliriz: Grafikteki noktalara uzaklığını minimize edecek şekilde bir çizgi çizdiğinizi düşünün. Bu çizgi “Karar Hattı” (Decision Boundary) olarak adlandırılan her evin büyüklüğünün ortalama fiyatına karşılık gelen noktalar bütününün oluşturduğu ve yapay bir zekanın tahmin edebilmesine imkân veren sürekli çizgiyi oluşturmaktadır.
“Peki, ya sadece evin büyüklüğü mü evin fiyatını belirler? Evin güneş alıp almaması, ulaşımın kolaylığı, yaşı gibi uzayıp giden diğer faktörler ne olacak?” diye düşünmenize de hak vermeli. Çizmiş olduğumuz bu grafiği iki boyutlu değil de (büyüklük, evin yaşı, fiyatı) üç boyutlu da çizebilirdik. Kısaca fiyatı etkileyen özellik sayısı arttıkça grafiğimizin kaç boyutlu olduğu da artacaktı ve makinelerin en büyük yardımını burada görüyoruz. Biz insanlar için 3 ve 4 boyutu çizmemiz ve hayal etmemiz ne kadar zor olsa da bilgisayarlar için fazladan bir boyutu hesaplamak çok kısa bir süreye tekabül eder. 30. – 40. hatta daha fazla boyutlarda açıkça insan zihnini geride bırakırlar ve görünen o ki insan zihnine göre oldukça kesin ve hızlı sonuç verirler.
Makineler analitik anlamda bizden daha iyi olduklarını çoktan kanıtladılar bile. Şimdilik yapay zekanın bununla sınırlı olduğunu söylemek ne doğru ne de yanlıştır. Günümüzdeki yapay zekâ çalışmaları ve yapay zekâ uzmanları “açlık, öfke, sevgi gibi duyguları yapay zekâ deneyimleyebilir mi” ya da daha da ilginci “acaba yapay zekâ yakın gelecekte sosyal kararlar verebilecek mi” gibi sorulara cevap arıyorlar. Gün geçtikçe de bu konularla ilgili umut verici gelişmelere şahit oluyoruz. Hatta bu çalışmalar sadece “gülmek, ağlamak, açlık ve öfke” gibi içgüdüsel olduğunu düşündüğümüz düşük seviye zihinsel aktivite gerektiren duygular bir yana, bebeklerin sadece içgüdüleriyle değil aynı zamanda ebeveynlerini taklit ederek eriştikleri “dil öğrenmek, hayal kurmak” gibi daha yüksek zihinsel aktivite gerektiren eylemleri de yapay zekanın gerçekleştirebileceğine dair açıklamaları da beraberinde getiriyor gibi gözüküyor. Günümüzde birçok bilim insanı bu ve benzeri teorik sorular bir yana, pratik sorunları da çözmekle uğraşıyorlar ve bunlardan bazılarına dair ufuk açıcı ve heyecan verici “The Age of A. I.” video serisinin özellikle ilk bölümünü izlemenizi tavsiye ederim.
Bizim üzerine konuştuklarımız ve şahit olduklarımız aslında çok büyük ve geçmişi olan bir çalışmanın gözle görünebilir meyveleridir demek yanlış olmayacaktır. Ama yakın zamanda bu ve sonrasında gelecek gelişmelerin sadece insan hayatı değil evrenimiz üzerinde de büyük değişiklikleri beraberinde getireceğine inanıyorum. Belki bakarsınız bir yapay zekâ felsefe yapabilme yetisine ulaşmışken ötekisi evrenimizin kalan kısımlarını ne kadar kısa sürede ve kaynaklarımızı nasıl verimli kullanarak keşfedebileceğimizi araştırıyor. Muhtemelen öyle bir zaman gelirse evrenimiz hakkında çok daha geniş ve kapsamlı sorulara cevap aramak şimdikinden daha da kolay olacak gibi gözüküyor.
Gözlemlenebilir evrenimizde dünyamızdan başka herhangi bir yerde canlılığa dair arayışlarımız şimdiye kadarki süreçte sonuçsuz kalmıştır. Bu da doğrudan şu demek: “Acaba gözlemleyebildiğimiz evrende zekâ ve bilinç sahibi olan oluşumlar sadece Dünya’mızdakilerden mi ibarettir?”
Bu sorunun cevabı kimi çevreleri hayal kırıklığına uğratsa da şimdilik evet demek zorundayız ve bu cevap yanında bize bazı sorumlulukları da yüklemektedir. Bu entelektüel yalnızlığımız tek bir cümleyle şu anlama geliyor:
Evrenin kendi hakkında sorular sorabildiği tek oluşumu bizleriz ve sadece sormakla kalmamış daha zor soruları cevaplandırması için teknolojiyi ve yapay zekayı icat ediyoruz.
Henüz bilginin değerinin anlaşılmadığı, Sokrates’ten daha öncesi çağlardaki zorluklara adapte olup soru sormayı ve sordurmayı sürdürmüş meraklı insan Rönesans’ı yapmış, teknolojiyi icat etmiş ve yapay zekayı üretmiştir ve gittikçe cevabını bulması zorlaşan sorularına cevap bulabilmek için sürekli yeni bir yöntem üretmiştir.
Umuyorum ki bu gelişmeler neticesini verir ve olumlu diğer gelişmelere sebep olur ve temel olarak ilk soruyu yani “evrenin bir anlamının olup olmadığını, varsa ne olduğu” sorusuna cevap getirerek binlerce yıllık soruları bir neticeye kavuşturabilir.
Teşekkür ederim. Saygılarımla…
Meraklısına Referanslar
- Life 3.0 / Max Tegmark
- Machine Learning Yearning / Andrew Ng
- Emotional Cognitive Algorithms with Engineering Applications / L. Perlovsky , R. Deming, R. Ilin
- Mechanisms of Implicit Learning / Axel Cleeremans