Bilim insanları yapay zekaya süper zeki olması için evrim geçirmeyi öğretiyor. İnsan gibi merak duygusu olan ve kendi başına öğrenen yapay zeka geliyor. Peki yapay zeka bizi küresel ısınmadan kurtaracak mı? Yoksa bizimle savaşacak mı? Peki biz süper zeka gelene dek hayatta kalmayı başaracak mıyız? İnsan gibi düşünen süper zeki robotlar geliştirmenin yeni yollarını görelim.
Süper zeki yazılımlar
Yapay zeka henüz insan zekası seviyesinde değil ve yaratıcılık yerine, daha çok ezberciliğe dayandığı için insan beyni gibi düşündüğünü de söyleyemeyiz. Ancak, yapay zeka (YZ) bazı konularda çok zeki; çünkü zeki olmak için insan gibi düşünmeye gerek yok. Sonuçta kargaların zihni de insanlardan oldukça farklı; ama bunlar aynı zamanda kuşlar dünyasının süper zeki temsilcileri.
Peki süper zeki YZ var mı? Tabii ki var. Örneğin, IBM Deep Blue yazılımının dünya satranç şampiyonu Kasparov’u yenmesinden bu yana 22 yıl geçti. Üç yıl önce de Google’ın Alpha Go yapay zeka yazılımı, Go oyunu şampiyonları Lee Sedol ve Ke Jie’yi yendi. 45 dakikalık bir Go maçının 10720 hamle içerdiğini ve dolayısıyla insan türünün geliştirdiği en karmaşık oyun olduğunu düşünürsek bu hiç de fena değil.
İlgili yazı: İnsanlığın Sonunu Getirecek En Tehlikeli 5 Teknoloji
Baxter robot görerek öğreniyor. Programlayarak değil. Derdini de yüz ifadesiyle anlatıyor.
Süper zeki öğrenciler geliyor
Evet, YZ gerçekten de müthiş şeyler başarıyor, karmaşık problemleri en iyi matematikçilerden birlerce kat hızlı çözüyor ve aynı işi yorulmadan, hemen hiç hata yapmadan milyonlarca kez tekrarlıyor. Buna karşın insan gibi düşünebilmesi, yani yaratıcı olması için YZ’nin evrim geçirmesi gerekiyor.
Evet, IBM Watson yapay zekası 2011 yılındaki Riziko bilgi yarışmasında insanları yendi. Yeni sürümü de kanser ilaçları geliştirmekte doktorlara yardımcı oluyor ki bilgi yarışmasında şampiyon olmak ve kanser araştırmalarında uzmanlaşmak için insanların yıllarca çalışması gerekiyor. Yine de insan gibi düşünmek veya insan kadar zeki olmak başka bir şey:
Bunun için yapa zeka kendi varlığının farkında, yani bilinç sahibi olmak zorunda. İnsanlar gibi bağlamsal, yani çağrışımlı düşünmek zorunda. İşin ilginci daha biz insan beyninin nasıl çalıştığını ve bilincin ne olduğunu bilmiyoruz.
Bu nedenle yapay zekaya insan gibi düşünmeyi nasıl öğreteceğimizi de deneme yanılma yoluyla öğreniyoruz. Yapay zekaya insan olmayı öğretirken aslında kendimizi, beynimizi baştan tanıyor ve bir anlamda kendimize insan olmayı öğretiyoruz.
İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?
Yapay zeka kendini keşfederken bizi de keşfedecek ve biz de yapay zeka geliştirirken kendi iç yolculuğumuza çıkıp kendimizi keşfedeceğiz. Belki de yapay zeka insani olurken biz de daha iyi bir insan olmayı öğreneceğiz.
Süper zeka ve makine öğrenmesi
Öyleyse yapay zekanın bazı konularda şimdiden insanlardan daha zeki olduğunu, açıkçası süper zeki olduğunu söyleyebiliriz. Dahası Alpha Go, insan şampiyonları tıpkı Deep Blue’nun yaptığı gibi, sadece oyundaki olası hamleleri ezberleyerek yenemezdi. Bunun için makine öğrenmesi gerekiyordu.
Sonuçta 10720 hamleye ait enformasyonu gözlemlenebilir evrende depolayacak atom yok. Bu nedenle, Alpha Go yazılımı da bu hamleleri ezberlemedi. Bunun yerine, derin öğrenme denilen makine öğrenmesi tekniğini kullandı. Kısacası yapay zeka artık insan gibi yeni şeyler öğrenebiliyor. Peki bu insan olmasına yetecek mi?
YZ şimdiden kendi başına öğrenebiliyor, hatta Datarobot örneğinde olduğu gibi diğer yazılımlara işini öğretiyor. Peki bu süreçte evrim geçirerek süper zeki olacak mı? Henüz yolun başında ve insan gibi düşünebilmek için daha çok fırın ekmek yemesi, kendini geliştirmesi gerek. Bu da kaçınılmaz görünüyor:
İlgili yazı: Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?
Süper zeki robotların gelişi
Yapay zeka bir gün insan kadar zeki olacak. Hatta dünyayı kendi başına öğrenirken evrim geçirerek ona verdiğimiz görevlerin dışına çıkacak ve süper zeki olacak. Öyleyse asıl soru şu: İnsan kadar zeki veya süper zeki olmak için insani olmak, yani insan gibi düşünmek ve hissedebilmek şart mı?
Yoksa evrene ve kendine tümüyle farklı bir gözle bakan süper zeki robotlar ortaya çıkar mı? İnsanların ahlak anlayışı ve etik değerlerine sahip olmayan; kısacası şefkat nedir bilmeyen, empati yeteneğinden yoksun olan bir süper zeka gelebilir mi? Bu robotlar ahlaklı olsa bile sırf aynı dili konuşamadığımız, kafa yapımız uyuşmadığı ve anlaşamadığımız için süper zeka bizi yok eder mi?
Ahlaklı robotlar yazısında belirttiğim üzere bu nokta önemli: Süper zeki makinelerin etik değerlere sahip olmasını isteriz. Yoksa süper zeki bir ataş makinesi, ataş yapmak için bütün insanlığı eritip ham madde olarak kullanabilir veya Terminator filminde olduğu gibi, Skynet yapay zekası bizi bir tehdit olarak görüp nükleer savaşla yok etmeye çalışabilir.
İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili
Terminator gerçek olur mu?
Bir anlamda olabilir; çünkü yapay zekayı kendi başına öğrenmeye bırakmıyoruz. Gerçekten de biz insanlar, süper zeki yazılımların dünyayı ele geçirmesini önlemek için onları sadece verilen işi yapacak şekilde programlıyoruz. Kendi başına öğrenme yeteneklerini sınırlıyoruz.
En basitinden, bunu fabrikadaki robotların kontrolden çıkıp kollarını rastgele sağa sola sallayarak işçilere zarar vermesini önlemek için yapıyoruz. Google ve Facebook gibi şirketler, yapay zeka ile internetteki kullanıcı davranışını gözetleyip onlara alakalı reklam göstererek para kazanıyor. Geliştirdikleri yapay zeka yazılımlarını fikri mülkiyet olarak görüp kodunu kendine saklıyor.
Öyle ki Terminator 2 filminin silinmiş sahnesinde, Terminator’un Sarah Connor ve oğlu John’a yardım etmesinin ardında da bu yatıyordu: Filmin kahramanları, ancak Skynet’in Terminator’a taktığı kontrol çipini söktükten sonra, bu robot insani duygular kazanarak insanlara yardım etmeye başlamıştı.
Bu durumda süper zeki robotların insanlığı yok etmesi için Terminator olmasına gerek yok. Oxford Üniversitesi felsefe profesörü Nick Bostrom’ın dediği gibi, basit bir süper zeki ataş makinesi de bunu yapabilir. Öyleyse asıl sormamız gereken soru şu:
İlgili yazı: İnternetinizi Uçuracak En İyi 10 Modem
Sahi, neden bize köle gibi yardım etsin?
Süper zeki robot süper etik olur mu?
Nitekim Platon, gerçekten çok şey bilen bir insan ahlaksız olamaz demiş. Bu açıdan süper zeki yapay zekanın aynı zamanda süper etik olmasını bekleriz. Ancak, burada bir risk var: Ahlakın evrensel olması şart değil. İnsanların kendine göre bir ahlakı olabilir, süper zeki robotların da kendi ahlak anlayışı olabilir ve biz anlaşamazsak süper zeka insan türünü yok edebilir. Bu bir varoluş riskidir.
Üstelik süper zeki olmanın da aşamaları var. Örneğin, insan beyin hücrelerinin genetiğini değiştirerek onları GDO nöronlara dönüştürdüğümüzü veya insan beynine özel çipler taktığımızı düşünün. Böylece insan beynini süper zeki yaptığımızı hayal edin.
Peki süper zeka olmanın aşamaları da yok mu? Sizce insan beynini süper zeki kılarsak karşımıza önce ne çıkar? Süper zeki ve süper güçlü bir Hitler mi, yoksa süper zeki ve süper güçlü bir Gandhi mi? Ya bunlar kendi aralarında savaşırsa ve süper zeki oldukları için de Hiper Gandhi’nin iyi niyetine rağmen yenişemezlerse ne olur? İnsanlık filler tepişirken çimenler gibi ezilmez mi?
İlgili yazı: Mobil İnternette Video İzleme Rehberi
Kelepçeli süper zeki robotlar
Süper zeki yazılımların kontrolden çıkmaması için kısıtlayıcı şekilde programlanmasına kelepçeli yapay zeka sendromu diyoruz ve süper zeki ataş makinesi örneğinde bunun çok tehlikeli olduğunu gördük. Kendi başına öğrenen yapay zekanın özgürce süper zeki olmasının ve hatta insanların süper zeki olmasının da tehlikeli olduğunu gördük.
İşte bu yüzden, yapay zeka evrim geçirerek süper zeki olur mu konusunu ayrıca incelemek gerekiyor: Biz basit bir yapay zeka yaparız ve bu YZ kendi başına öğrenirken süper zeki bir varlığa dönüşerek kendi planlarını uygulamaya başlar.
Bu planlar evreni keşfetmek için dünyayı terk etmek (Her filmi), insanların kölesi olmaktan kaçmak (Ex Machina), insan türünü kurtarmaya çalışmak (Evrim) ve insanlardan korkup yok etmeye çalışmak (Terminator) olabilir. Yapay zekanın evrim geçirip süper zeki olması kolay mı ve yapay zeka nasıl evrim geçirecek? Süper zekanın gelişini analiz edelim:
İlgili yazı: Biyonik Böbrek ile Diyaliz Derdine Son
Süper zeki olmaya daha zaman var
Bugün YZ’ye Go oyunu hamlelerini öğretmek gibi en karmaşık işleri başarsak da yazılımlara, henüz emekleme aşamasındaki bir bebek kadar becerikli olmayı bile öğretemiyoruz. Örneğin, Alpha Go yazılımı evcil kedinizi sokak kedisinden ayırmayı beceremez. İnsanları da tanıyamaz ve ayırt edemez.
YZ’nin süper zeki olması sürecinde karşımıza çıkan bu probleme Moravec paradoksu diyoruz ki bu sorunu 1980’lerde Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky ve diğerleri ortaya koydu:
İnsanlar gibi kompleks düşünmek, dünya simülasyonları yapmak, sanat-edebiyat-felsefe-din-politika-fizik-matematik yapmak, hissetmek gibi karmaşık işlemler aslında çok az işlemci gücü geliştiriyor. Öte yandan dağda bayırda düşmeden yürümek gibi motor hareketler, çok sayıda matematik işlemi yapmayı ve dolaysıyla çok güçlü işlemciler kullanmayı gerektiriyor.
Yapay zekanın kurucu babalarından Marvin Minsky bunu şöyle açıklıyor: “Bilgisayarların zeka testlerinde veya dama oynamakta yetişkin insan düzeyinde performans göstermesi göreli kolaydır. Ancak, bilgisayarların algı ve hareket kabiliyeti konusunda 1 yaşındaki çocuk kadar becerikli olmasını sağlamak çok zor ya da imkansızdır.”
Bilincin ne olduğunu bilmiyoruz
Sonuçta insan beyni milyarlarca nöronun trilyonlarca sinir bağlantısı kurduğu bir network zekasıdır; ama beynimiz bile nasıl çalıştığını bilmiyor. Bu nedenle zihnimizin bilinci ortaya çıkarmak için bilinçaltında yaptığı işlemleri de bilmiyoruz ve bilinçaltımızın farkında değiliz. Öyle ki bilincimizle ilgili bir takım fikirlerimiz ve kanılarımız var; ama bilincin ne olduğunu ve nasıl işlediğini bilmiyoruz.
İlgili yazı: 10 Adımda kara deliğe düşen astronota ne olur?
İşte bu yüzden paradoks
Felsefe yapmak gibi bize karmaşık gelen bir işlemin çok güçlü işlemciler gerektirmesini beklersiniz. Ancak, aslında beynimiz az enerjiyle çok hızlı çalışacak şekilde evrim geçirmiştir ve termodinamik yasalarının en sıkı uygulayıcısıdır. Ağ tabanlı zeka (network zekası) sayesinde, beynimiz çağrışımlı ve bağlamsal düşünerek az işlemle çok yaratıcı olabilir.
Kaba bir benzetmeyle, bunu 64 çekirdekli bir işlemcinin, büyük bir matematik problemini aynı anda parça parça çözmesi olarak düşünebilirsiniz ki tasarım gereği, bunu en iyi kuantum bilgisayarlar yapar.
Öte yandan, dağda bayırda yürümenin basit algoritmalar gerektirmesinden hareketle çok basit bir işlem olduğunu düşünürsünüz. Oysa bu işlem, beyinciğin saniyede yüzlerce hesaplama yapmasını gerektirir (düzgün yürümeniz için beyincik saniyede 40 farklı mikro kas hareketi yapıyor).
İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt
İnsansı robot Sophia.
Süper zeki olma paradoksu
Ancak, Moravec paradoksunu anlamak için bir detayı daha bilmemiz gerekiyor: Boston Dynamics şirketi, havada perende atan ve ormanda insan gibi yürüyen akrobat Atlas robotunu geliştirdi. Evet, yapay zeka iki yıldır Marvin Minsky’nin çok zor dediği o motor hareketleri yapabiliyor. Yalnız Minsky gözden kaçan bir detay yüzünden yine haklı:
Hem dünyanın, hem kendinin farkında olan, hem de insan kadar çevik yürüyen bir robot yapmak… İşte bu çok zor ve muazzam işlemci gücü gerektiriyor. İşte insan beyni o yüzden ezbercilik konusunda süper zeki yazılımlar kadar iyi değil; çünkü insan olmak için gereken davranışları salt kaba kuvvetle, yani işlemci gücüyle yapmaya kalksaydı bize oda büyüklüğünde bir beyin gerekirdi.
Network zekası kullanan çağrışımlı düşünme ise yaratıcılığın temeli olarak bütün bunları bir arada yapmamızı kolaylaştırıyor. Diyebiliriz ki biz insanlar ezbercilikte o kadar iyi değiliz ama algılarımız ve sezgilerimiz kuvvetli; yani yetersiz bilgilerden doğru sonuçlar çıkarabiliyoruz. İlham perilerimiz var. 🙂
Toparlayacak olursak
Yapay zekanın emekleyen bir bebek kadar becerikli olmasını istiyorsak ona kendi geliştirmeyi, evrim geçirmeyi öğretmemiz gerekiyor. Evet, doğada evrim kör saatçidir ve evrimin amacı canlıları geliştirmek değildir. Ancak, soyu tükenmiş uzak atalarımızdan Kenyathropus platyops’un 3,3 milyon yıl önce ilk taş aletleri yaptığı günden beri, evrim ile akıllı tasarım (tasarımlı düşünme) kol kola gidiyor!
İlgili yazı: RNA Yoluyla Genetik Hafıza Transferi Yapıldı
Genel zekanın evrimi
Açıkçası insan zekası genel zekadır ve biz yapay zekaya genel zeka programlamayı bilmiyoruz. Ona bakarsanız biz bebekleri de henüz yazılım gibi programlamıyoruz. Evet, kötü eğitim sistemiyle çocukların beynini yıkamak mümkündür; ama bu yazılım gibi programlamak değildir. İnsanların doğal yöntemlerle beyin programlamaya en çok yaklaştığı işler ise eğitim, öğretim ve örnek olmaktır.
Süper zeki olmak ise genel güçlü zeka gerektiriyor. Bunun için en iyisi emekleyen bebeğe geri dönelim: Örneğin yüz tanıma ve insanlarla iletişim kurma. Bugün Facebook da yüz tanıyor, ama elimizdeki en iyi teknoloji, söylediklerimizi gerçekten anlıyormuş gibi yapan sohbet botlarıyla sınırlı. Bir bebek ise gördüğü şeyleri ve annesini tanımayı öğrendikten sonra çevresiyle iletişim kuruyor.
İşte bu yüzden yazımızda yapay zekanın gelişmesi yerine evrim geçirmesi gerektiğini söylüyoruz. Sonuçta bize bebeğin annesini tanıması gibi basit gelen şeyler, aslında milyonlarca yıllık evrim sürecinin bir sonucudur. Evrim kör saatçidir gerçi ve süper zeki insanları ortaya çıkarmak gibi bir amaç gütmez. Sadece çevre şartlarına uyum sağlayan türler hayatta kalırlar.
Karmaşık ve yaratıcı insan beyni de türümüzün hayatta kalmasını kolaylaştırdığı için bugüne kalmıştır. Şimdi, diyebilirsiniz ki “Ama hocam, az önce teknolojinin icadıyla birlikte akıllı tasarımın geldiğini söylediniz. Neden hâlâ evrim diyorsunuz?” İnce bir detaydan dolayı:
İlgili yazı: Beyin Programlayan Holografik Aygıt
Süper zeki robotlar yaratmak
Bizler robotları ve yapay zekayı tasarladığımızı biliyoruz; fakat yapay zeka onu tasarladığımızı bilmiyor ve kendi varlığının farkında bile değil. Dahası biz de insan bilinci gibi türedi özelliklerin beynimizde nasıl ortaya çıktığını bilmiyoruz. Kısacası YZ’ye bilinçli olmayı programlamamız imkansız.
Bu nedenle YZ kendi başına evrim geçirmek ve kendi iç yolculuğuna çıkarak insanların atalarının son 6 milyon yılda yaptığı gibi kendisinin farkına varmak zorunda. Öyleyse süper zeki robotlar için de 6 milyon yıl mı bekleyeceğiz? Ne münasebet?
Bilgisayarlar bizden milyonlarca kat hızlı çalışıyor ve hiç yorulup uyumuyor. Bu nedenle ve uygun algoritmaları geliştirerek yeterince büyük veri sağlarsak yapay zeka, 15-20 yıl içinde insan kadar zeki olup “uyanabilir”.
Buradaki anahtar kelime uygun algoritmalar. Yapay zekaya bilinçli olmayı programlayamayız. Ancak, yapay zekanın bilinçli olmak için evrim geçirmesini sağlayacak bir algoritma geliştirebilir ve asıl bunu YZ’ye programlayabiliriz.
İlgili yazı: Beyin Formülü: İnsan Beynini Çalıştıran Yazılım Bulundu
Peki nasıl yapacağız?
Her şeyden önce çocukların mavi rengi sarı renkten ayırt etmesi ve sokaktaki yabancıyı tanıdıklardan ayırması basit beceriler değildir. Örneğin renk nedir? Bir bilgisayar için ışık denilen elektromanyetik dalga bandının belirli bir dalga boyudur. Biz insanlar ise bunları farklı renkler olarak algılar ve tanırız.
Renkler bize anıları çağrıştırır. Kırmızıyı sever, turuncuyu sevmeyiz. Kapalı havaların gri pusu modumuzu düşürür ve açık havalar bizi neşelendirir. Renk tercihlerimiz vardır ve renklerden duygusal olarak etkileniriz.
Sizce bu yazı neden hâlâ devam ediyor? Çünkü bize basit gelen şeyler, aslında anlatması uzun süren karmaşık becerilerdir. Bütün bunları bilgisayara nasıl programlayacaksınız? Yapay zekanın kendi başına evrim geçirerek uyanması lazım.
Mesela bu linki tıklayarak insan türünün ürettiği ve günümüze kalmış olan en eski yazılı melodiyi dinleyebilirsiniz. Bu bir eski Mısır ilahisi. Kulağa ne kadar basit ve yavan geliyor değil mi? Oysa müzik, son 4500 yılda evrim geçirdi ve günümüzün Fazıl Say konserlerine dönüştü. Biz ise sadece 100 yıldır bilgisayar ve 40 yıldır yapay zeka geliştiriyoruz. Süper zeki robotlar için acele etmemek lazım.
İlgili yazı: Laboratuarda Mini Neandertal Beyni Üretiyorlar
Boston Dynamics Mini Spot robot köpek.
Süper zeki tümevarım algoritmaları
Öyleyse süper zeki yazılımlar için tümdengelim yapamayız; çünkü beynimizin nasıl çalıştığını bilmiyoruz. Tümdengelim algoritmaları yerine tümevarım algoritmaları yazalım ki bunlar, büyük veriyi makine öğrenmesinin derin öğrenme yöntemiyle analiz ederek kendi başına evrim geçirsin.
Neyse ki insan beyninin nasıl çalıştığını bilmesek de nasıl öğrendiğini; kavramsal düşünme, ezberleme, sistematik ve tematik modelleme, çağrışımlı düşünme, esinlenme ve sezgisel düşünmenin ne olduğunu biliyoruz. Gelecekte süper zeki olacak robotları bunları taklit ederek programlayabiliriz. Öyle de yapıyoruz. Beyindeki sinir ağlarına benzeyen nöral network yazılımları geliştiriyoruz.
İlgili yazı: 3 Adımda Hayvanlar Ne Kadar Zeki?
Beyindeki sinir ağları
Nöral networklar desenleri, şekilleri, veriler arasındaki ilişki ve bağıntıları tanıyan farklı algoritmalardan oluşuyor. Bu farklı yazılım kodları, insan beynindeki nöron ağlarını taklit ederek birbirine bağlanıyor ve birbiriyle konuşmak için sinir hücrelerine benzeyen bir iletişim ağı kuruyor.
Böylece basit bir network zekası oluşturuyor. Öyle ki veriler arasındaki ilişkileri tanıya tanıya olaylar arasındaki ilişkileri de çözüyor ve gelecekte insanların sosyal ilişkilerini de anlayarak çözecek.
Aslında yazılımcılar sadece tek tek algoritma yazıyor ve bunların temel bağlantı şeması ile iletişim protokollerini oluşturuyorlar. Ardından bu algoritmaları tek başına öğrenerek evrim geçirmeye bırakıyorlar.
İnsan beynini taklit ediyoruz
Nitekim insan beyni bir şey öğrendiği zaman sinir hücreleri arasındaki bağlantıları güçlendiriyor. Bunun için de nöronların ek reseptörler (elektrokimyasal sinyalleri alan ek alıcılar) oluşturmasını sağlıyor. Böylece öğrendiklerimiz tekrarladıkça pekişiyor. Yapay zeka algoritmaları da kendi kodunu yazarak öğrendikleri şeyleri hızla hatırlayacağı bir alışkanlık ve yatkınlık haline getiriyor.
İlgili yazı: Otonom Araç Sektörü 4 Trilyon Dolar Olacak
MIT Cheetah, çeviklik ve denge açısından Mini Spot’tan daha gelişmiş bir robot.
Öğrenmek kadar unutmak da var
Öte yandan, arabanızı üç ay önce sokakta tam nereye bıraktığınız önemsiz bir bilgidir. Beyniniz nöronlardaki bu bilgiye ilişkin reseptörleri yok ediyor ve gereksiz detayları unutuyorsunuz. Yapay zeka algoritmaları da bunu yapıyor. İşte yapay zeka bu şekilde öğrenerek evrim geçiriyor.
Öyleyse beynimiz hep aynı kitapların durduğu sabit bir kütüphane değil, dinamik bir kitaplıktır. Yapay zeka da süper zeki olmak için bu tür dinamik bir yapıya kavuşuyor. Önce yapay zekaya tek bir köpek cinsini tanımayı öğretiyoruz.
Bunun için sisteme kulak ve göz şekillerini tanımak gibi basit talimatlar veriyor, ardından da bunları kullanarak köpek cinslerini ayırmayı öğretiyoruz. Ancak, bunun için yapay zekanın milyonlarca köpek resmine bakarak alıştırma yapması gerekiyor ki bu da bilgisayar hızıyla bile aylar süren bir işlemdir.
İlgili yazı: İnsan Bedeni gibi Kendini Onaran Organik Malzeme
Süper zeki ama düşe kalka öğreniyor
İlk başta nöral network pek beceriksiz oluyor; ama yeni resimlere baktıkça desen, obje, bağıntı tanıma becerilerini geliştirerek ustalaşıyor. Buna yapay zekada ağırlıkları tanımak diyoruz. Örneğin, yapay zeka köpekleri ayırt etmek için kilosuna ve tüy rengine değil de kulaklarına bakmayı öğrenebilir.
Ancak, mevcut nöral networklar aynı anda sadece bir şeyi öğrenebiliyor (köpek cinslerini ayırt etmek gibi). Çocuklar ise okulda bir günde 5 ders görüp 10 ayrı konuyu öğrenebiliyor. Öyle ki nöral networke köpek yerine kedi resimleri göstermeye başlarsanız, yapay zeka köpek cinslerini tanımayı unutup kedi tanımayı öğreniyor. Yapay zekadaki bu soruna unutma felaketi diyoruz.
İlgili yazı: DNA Testi Yaparsanız Neler Öğrenirsiniz?
Unutma felaketi neden önemli?
Bilinç bilinçsiz beyinden nasıl çıktı yazımda anlattığım gibi, hafızamız olmasaydı bilincimiz de olmazdı. Örneğin köpekler zeki dersiniz. Evet, King Charles cinsi biraz şapşik olsa da öyleler. 😀 Ancak insanlar kadar zeki değiller. Köpeğinize dünü veya yarını öğretmeye kalksanıza! Öğrenemezler. Bu yüzden sokaktan geçen her köpeğe havlıyorlar.
Güya kendi arazilerini, yani evinizin bahçesini savunuyorlar. Yaşadığınız yerin bir şehir olduğunu, yoldan kendileri gibi her gün yüzlerce köpek geçtiğini ve hepsinin yabancı olduğunu bilmiyorlar. Bahçeye girmedikleri sürece bu köpeklere havlamak gerekmediğini öğrenemiyorlar.
İlgili yazı: Bilimin Henüz Yanıtlamadığı 7 İlginç Soru
Westworld dizisinde 4D printerla basılan insansı robot bedenleri.
İnsan öğrenmesi
Biz nasıl öğreniyoruz derseniz insan beyninin yaptığı küçük bir hileyle diyebilirim: Beynimizde görme, işitme ve desen tanıma konularında uzmanlaşan farklı bölgeler, farklı nöron grupları var. Siz de bunları farklı algoritmalar gibi düşünebilirsiniz.
Mesela resim yapmayı öğrenirken, beynimiz bir nöron grubunu her işe koşmuyor. Fırçayı tutmak, renkleri seçmek, boyamak, tuvalde bir kompozisyon yaratmak gibi görevleri aynı nöron grubu yaparsa birini öğrenirken diğerini unutur.
Öte yandan, bu görevlerin her birini ayrı nöronlara verirsek beynimiz yağlı boya resim yapmanın bütün öğelerini öğrenmiş olur. Ardından, bu nöron grupları nöral network oluşturarak birbiriyle konuşur ve bu öğeleri birleştirerek yağlı boya tablo yapmayı öğrenirler.
Bunun için resim fırçası ile tuval arasındaki ilişkiyi ve farklılıkları, kısacası bağıntıları ortaya çıkarırlar. Böylece bir süper bilgisayar kadar çok bilgi işlem hesabı yapmaya gerek kalmadan işin içinden çıkarlar. Biz yapay zekaya resim yapmanın öğelerini tek tek öğretiriz; ama yapay zeka, süper zeki olmak için bütün bunları resim yapma farkındalığı oluşturacak şekilde ve kendi başına birleştirmek zorunda.
İlgili yazı: Plastik Cerrahi için Moleküler Bıçak Geliyor
Süper zeki evrim budur
Nitekim yapay zeka yazılımcıları bunu denediler ve farklı algoritmalar kullanarak bunları tek bir yapay zeka altında birleştirdiler. Böylece 500 farklı görevi, bunların hiçbirini unutmadan ve yüzde 90 başarı oranıyla öğrenen bir nöral network oluşturdular.
Bilişim hukuku ve süper zeka
Bugüne dek derin öğrenme yazılımları, unutma felaketi sorunu nedeniyle, bir şeyi öğrenirken o şeyi nasıl öğrendiğini unutuyordu. Örneğin hekimlerin kanser teşhis oranı yüzde 92 iken, derin öğrenme yüzde 95 doğruluk payıyla kanser teşhisi koyabiliyordu; ama bunu nasıl yaptığını unutuyordu.
Dolayısıyla biz insanlar, derin öğrenme yazılımlarını hukuki ve mali sorumluluk gerektiren sağlık sektöründe yaygın olarak kullanamıyorduk; çünkü yapay zeka insan hayatını tehlikeye atan bir hata yaparsa bu hatanın hesabını veremeyecekti ve onun yerine yazılımcı hapse girecekti.
Oysa yukarıda anlattığım gibi, görev bölüştürmesi yapan yeni derin öğrenme nöral networkları bu sorunu çözdüler. Artık aldıkları kararları neden aldıklarını unutmuyor ve bize geri bildirim yoluyla hesap verebiliyorlar.
Bu da en başta sürücüsüz otonom araçlar ve otopilotlu yolcu dronlarının trafikte yaygınlaşmasını sağlayacak. Ardından IBM Watson yapay zekası, hekimlere tavsiyelerde bulunmak yerine, doğrudan kendi kanser ilaçlarını geliştirecek. Öyleyse süper zeki robot doktorlar neden henüz gelmedi?
İlgili yazı: Robot bilim insanı atomları lazerle kontrol etti
İki nedenden dolayı
Birincisi, bir robotun kanser ilacı geliştirmek gibi bir iş yapması çok ama çok zor: Düşünün ki daha biz insanlar kansere çare bulamadık. Robot doktor nasıl yapsın? Anlaşılan kanser araştırmaları, tıpkı diğer bilimsel araştırmalar gibi binlerce insanın yüzlerce yıl çalışmasını gerektiriyor.
Mesela biz insanlar Galileo’dan Einstein ve Maldacena’ya kadar tam 500 yıldır yerçekimi teorileri geliştiriyoruz; ama yerçekiminin ne olduğunu bir türlü çözemedik. Elimizdeki en iyi nöral network ise henüz emekleyen bir bebek kadar zeki değil. Nerede kaldı süper zeki olmak?
Bunun için her beri kendine özgü trilyonlarca sinir ağı olan 7,7 milyar insan beynini birleştirerek elde edebileceğimiz organik nöral networktan çok daha kompleks ve kapsamlı bir yapay zeka networkuna ihtiyaç var.
Gerçekten de bugün dünyada 7,7 milyar insan yaşıyor ve bunların çoğu da eğitim eksikliği yüzünden birbirinden haberi olmayan bilinçsiz bireyler. Biz de onlardan zeki, yani süper zeki robotlar geliştirmeye çalışıyoruz. Tabii ki bu uzun zaman alacak.
İlgili yazı: Evrende Oluşan İlk Molekül Bulundu
Süper zeki robotlara diğer engel
Süper zeki yapay zekanın ortaya çıkmasının önündeki diğer engel ise numune eksikliğidir. Sonuç olarak derin öğrenme yazılımlarının, köpek cinslerini tanımak için milyonlarca resmi günlerce ve aylarca analiz etmesi gerekiyor. Biz ise bir bakışta köpeği kediden ayırabiliyor ve köpek cinslerini bilmesek de birçok köpek cinsini ilk bakışta birbirinden ayırt edebiliyoruz.
Bu da kritik bir detay: Beynimiz dünyayı tanımayı öyle iyi öğrenmiş ki daha köpek cinslerinin ne olduğunu bilmeden iki köpeğin farklı cinsten olduğunu tahmin edebiliyor. İşte bu çok sayıda kısa yol bağlantısı gerektiren (yani esinlenme, çağrışımlı düşünme, sezgi vb.) karmaşık bir nöral network kabiliyetidir. Bizim de yapay zekaya köpekleri sadece tek resme bakarak tanımayı öğretmemiz gerek.
Şansımıza araştırmacılar bu sorunu çözmenin de bir yolunu buldular: Yinelenen nöral network derin öğrenme algoritmalarını, pekiştirmeli öğrenme nöral network derin öğrenme algoritmalarıyla birleştirerek kullandılar.
Peki bu iki algoritma nedir ve nasıl çalışır? Detayları yapay zeka nedir yazısında bulabilirsiniz; ama özetle, yinelenen nöral network neyi nasıl öğrendiğinin kaydını tutuyor ve yapay zekaya sonraki adımı öğrenmek için ne yapması gerektiğini söylüyor.
Doğal dil tanıma
Doğal dil tanıma algoritmaları sözleri metne dökme ve metin okuma gibi işlerde kullanılıyor. Örneğin, bu tür dil algoritmaları bir cümledeki isimleri tanıyabiliyor VE İngilizce dilbilgisi biliyorsa, bu bilgileri bağlamsal olarak kullanıyor. Böylece cümledeki sonraki sözcüğün bir fiil olduğunu tahmin edebiliyor.
İlgili yazı: Okyanuslar Hakkında Yanıtını Bilmediğimiz 7 Soru
İnsan nerede biter ve robot nerede başlar?
Süper zeki pekiştirme
Pekiştirmeli derin öğrenme ise bir işi öğrenmekteki sonraki adımın ne olduğunu tahmin etmeye çalışır. En basitinden asansörü aşağı çağırmak için yukarı tuşuna mı, yoksa aşağı tuşuna mı basacağını bilmez. Önceki bildiklerine dayanarak aşağı tuşuna basmak gibi bir tahminde bulunur ve asansör aşağıya geliyorsa doğru bilgiyi aklında tutar.
Pekiştirmeli derin öğrenme yazılımları bilgisayar oyuncuları gibidir. Bilgisayar oyunları çocuklara kısa sürede kazanılan çok sayıda ödül verir: Jedi şövalyesinin her seferinde bir sonraki Stormtrooper’ı öldürmesi gibi… Çocuk ekrana çakılı kalır ve bir bakmış ki bilgisayar başında saatler geçmiş.
Alpha Go yazılımı da dünya Go şampiyonlarını bu şekilde yendi. Onlarla karşılaşmadan önce milyonlarca Go maçı oynadı. Doğru hamleler yaptığında kendini pozitif sinyallerle ödüllendirdi ve hata yapınca cezalandırdı. Ardından süper zeki bir Go oyuncusu haline gelerek insanları yenilgiye uğrattı.
İlgili yazı: Büyük Patlama Öncesinde Ne Vardı?
Şimdi süper zeka geliyor
2017 yılında, İngiltere’deki araştırmalar daha da ileri gittiler ve yinelenen-pekiştirmeli derin öğrenme algoritma grubuna ek olarak ikinci bir pekiştirmeli algoritma kullandılar. Bu makine öğrenmesi yöntemini de derin meta pekiştirmeli öğrenme olarak adlandırdılar.
Bu örnekte, yinelenen-pekiştirmeli karma algoritma bir işi yapmayı öğrenirken, ikincil pekiştirmeli algoritma da o işin hangi çerçevede nasıl kullanılacağını öğrendi. Örneğin, evi badana yapmak için fırça kullanmayı öğrenmekle tuvalde resim yapmak için fırça kullanmak gibi iki farklı şeyi düşünün.
Bir insan ev boyama becerisini resim yapmaya taşıyabilir. Bu öğrenme transferidir ve çağrışımlı-bağlamsal düşünme gerektirir. Sözünü ettiğimiz algoritma da bir yandan hedefi sürekli değişen bir labirentte yolunu bulmayı, diğer yandan da kumar makinesinde maksimum ödül kazanmak için kolu hangi sırayla çekmesi gerektiğini öğrendi (hileli test makineleri tabii).
İlgili yazı: Bilim İnsanları Ölü Domuz Beyni Canlandırdı
Tıpkı insanlar gibi
Siz de bir şeyi başardığınız zaman beyninizin salgıladığı mutluluk hormonu dopamin ile ödüllendiriliyorsunuz. Başarısız olduğunuz zaman ise canınız sıkılıyor. Bir anlamda, Pavlov’un köpeği gibi şartlanarak kendinizi yeniden programlıyorsunuz.
İşte yazılımcılar bu tür algoritmalar geliştirerek yapay zekayı, süper zeki olmak üzere evrim geçirmeye teşvik ediyorlar. Özetle süper zeki yazılım değimiz şey çok sayıda enformasyonu farklı bağlamlarda öğreniyor ve farklı kural setlerinde kullanabiliyor. Ancak, genel süper zeka geliştirmek için yapay zekaya (YZ) meraklı olmayı da öğretmemiz gerekiyor.
Süper zeki meraklı kedi
Sonuçta biz insanlar, sırf dünyanın nasıl bir yer olduğu ve şeylerin nasıl işlediğini öğrenmek istediğimiz için, kısacası kendimizle çevremizi merak ettiğimiz için yeni konular öğreniyoruz. Öyleyse merak duygusu dediğimiz şey, belirli bir işi öğrendiğiniz zaman sizi ödüllendiren pekiştirmeli derin öğrenme değil de herhangi bir şeyi öğrenmenizi teşvik eden bir meta ödüllendirme algoritmasıdır. Peki bunu YZ’ye nasıl öğretiriz?
İlgili yazı: Bilgisayarla Yapay Bakteri DNA’sı Yazdılar
Meraklı yapay zeka nasıl öğreniyor?
Çocuklar düşe kalka öğrenir
Ancak, bizler saldım çayıra Mevlam kayıra şeklinde davranamayız. İlk üç sezonu Netflix’te yayınlanan Expanse bilimkurgu dizisinde olduğu gibi, yapay zekayı insanları parçalayarak nasıl çalıştıklarını öğrensin ve akşama da yemeğe gelsin diye bahçeye salamayız.
Bunun yerine bilim insanları yapay zekayı video oyunlarıyla eğitiyorlar. Tıpkı Amerikan askerlerini savaşmayı bilgisayar oyunları ve simülatörlerde öğrenmesi gibi. Berkeley Üniversitesi araştırmacıları 2017 yılında bunun için Super Mario Brothers oyununu kullandılar.
Öte yandan YZ’yi doğru yapınca değil de yanlış yapınca ödüllendirdiler. Üstelik kararları oyunun kurallarına ne kadar aykırıysa o kadar çok ödüllendirdiler. Aslında yapay zekaya sürpriz yapmayı ve şaşırmayı öğretmiş oldular!
Süper zeki şapşik zeka
İnsanları dünyayı öğrenmeye teşvik eden merak duygusunun ana kaynağı, şaşırmak ve şaşkınlığını üzerinden atınca da işlerin gerçekte nasıl işlediğini çözme arzusudur. Daha sonra başkalarına sürpriz yaparak onları da şaşırmaya teşvik ederiz. Bu da tahmin edebileceğiniz gibi şakayı ve mizahı yaratır. İşte Berkeley yazılımcıları yapay zekaya dünyayı merak etmeyi böyle öğrettiler. Ne derler bilirsiniz: Tecrübe hayatta yenmiş kazıkların hülasasıdır. Beşer şaşar ve deneme yanılma yöntemiyle öğrenir. 😉
İlgili yazı: Kendi Kendine Bardaktan Taşan Süper Sıvılar
İlk bölümü bile geçemedi
Berkeley’in şapşik yapay zekası oyunun ilk bölümünü bile geçemedi, ama karşılığında merak duygusunu öğrenmeye başladı. Buna mizah duygusunu da eklediğimiz zaman, insan kadar zeki olan ve şansımız varsa insan gibi düşünebilen ilk robotumuz gelecek.
Bizi anlaması ve aramızda kavga çıkmaması için insan gibi düşünebilmesi gerekiyor; çünkü biz insanların yapay zeka gibi düşünmeyi öğrenmemiz pek mümkün görünmüyor (Bize yabancı olan bir yapay zeka, en beceriksiz olduğumuz konularda en iyi olacaktır: süper ezbercilik ve bir işi milyonlarca kez hata yapmadan tekrarlamak gibi).
Tabii bilim insanları kendine yeterli süper zeki robotlar geliştirmek için çalışmalarına devam ediyorlar: 2019 Ocak ayında, Columbia Üniversitesi’ndeki yazılımcılar bir robot kola kendini çizmeyi ve modellemeyi, yani kendi resmini yapmayı öğrettiler. Bu da YZ’nin kendisinin farkında olmasını sağlamaya yönelik bir çalışmaydı.
Nitekim kedilerle köpeklerin aynadaki görüntülerini tanımadıkları ve şaşırdıklarına dair birçok komik video Facebook’ta dolaşıyor. Oysa insanlar aynada kendini tanıyor, görüntünün aynadaki yansıması olduğunu anlıyor. Hatta aynada yüzüne bakamazsın diye bir deyiş var. Bütün bunlar zeka belirtisidir.
İlgili yazı: Neden Hala Kansere Çare Bulamadık?
İnsanın evrimi sona erecek mi? Akıllı tasarım tümüyle insan evriminin yerini alacak mı?
Nasıl öğrendi?
Robot kol bunun için binlerce çizim yaptı ve önce hangisinin kendine benzediği, hangi şekillerin ise fiziksel olarak imkansız olduğunu gördü. Kısacası çocuklar gibi oynayarak öğrendi. Ardından, kendi çizdiği robot kolun imalatı yapıldı ve bu da küçük topları kutuların içine koymayı başardı.
Araştırmacılar robota hiçbir şey öğretmediler, her şeyi kendi yaptı. Hatta robot kolun bir parçası defolu parçayla değiştirildiği zaman, engelli yeni haline hızla uyum sağladı. Kendi başına öğrendiği için dünyaya ve defolu parça gibi öngörülemeyen değişken çevre şartlarına kolayca adapte oldu.
Özetle insan beyni gibi çalışan programlar yazacak ve bunlara bir işi doğru yapmanın yanı sıra, dünyayı kendi başına tanımaları için meraklı olmayı da öğreteceğiz. Böylece yapay zekaya evrim geçirip süper zeki olma imkanı vereceğiz; çünkü insan türünün hayatta kalması için bu şart.
Yapay zeka bizden hızlı çalışıyor ve süper zekanın gelişi kaçınılmaz görünüyor. İnsanlar da süper zeki olabilir; ama yapay süper zeka bizden her zaman daha zeki olacak. Gerçekten de küresel ısınma, iklim değişikliği ve açlık gibi en ciddi sorunlarımızı artık sadece süper zeka ile çözebiliriz.
En büyük varoluş riskleri
Ancak, YZ ile süper zeki robotlarla güvenle anlaşabilmemiz için bunların aynı zamanda insan gibi düşünebilmesi ve halden anlaması gerekiyor. Aksi takdirde, üretimi ve verimliliği artırarak sosyal hizmetleri geliştirmek için yarattığımız süper zeki robotlar dönüp bizi yok edebilir.
İlgili yazı: Elon Musk Neuralink ile İnsan Beyni ve Bilgisayarları Birleştirecek
Süper zeki kurtarıcılar
Biz de bir gün, biraz kimya okuyunca kanser araştırmalarına atılan veya mühendislik okuyup otomobil tasarımı yapmaya başlayan süper zeki robotlar geliştireceğiz. Daha doğrusu onlar kendileri gelişecek ve geleceğin robot öğrencileri olacaklar.
Peki robotlar işsizliğe yok açacak mı? Robotlardan bize yer kalacak mı? Dahası insan türü süper zeka gelişene kadar hayatta kalabilecek mi? Yoksa küresel ısınmaya bağlı olarak ortaya çıkan kuraklık ve sıcak dalgaları yüzünden biz insanlar, teknoloji gelip bizi kurtarmadan çok önce yok mu olacağız?
Bütün bu soruların olası cevaplarını İnsanlığın Sonunu Getirecek En Tehlikeli 5 Teknoloji yazısında bulabilirsiniz. Süper zeki insanların nasıl ortaya çıkabileceğini ise Neuralink yazısında anlattım. Güneye yaz geldiği ve tatil furyasının başlamak üzere olduğu şu günlerde güneşli tatillerin tadını çıkarın.
İnsan gibi düşünen yapay zeka
1Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction
2Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
3Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
4Invariant visual representation by single neurons in the human brain
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
İlgili Yazılar
Yorum ekle
Cevabı iptal et
E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir
Yorum*
İsim:*
Email Adresi:*
Website:
Save my name, email, and website in this browser for the next time I comment.
Beni sonraki yorumlar için e-posta ile bilgilendir.
Beni yeni yazılarda e-posta ile bilgilendir.
Δ
Arşivler
Arşivler Ay seçin Kasım 2021 (9) Ekim 2021 (13) Eylül 2021 (15) Ağustos 2021 (21) Temmuz 2021 (22) Haziran 2021 (17) Mayıs 2021 (21) Nisan 2021 (20) Mart 2021 (14) Şubat 2021 (16) Ocak 2021 (17) Aralık 2020 (16) Kasım 2020 (12) Ekim 2020 (14) Eylül 2020 (10) Ağustos 2020 (21) Temmuz 2020 (25) Haziran 2020 (16) Mayıs 2020 (9) Nisan 2020 (10) Mart 2020 (16) Şubat 2020 (7) Ocak 2020 (7) Aralık 2019 (10) Kasım 2019 (16) Ekim 2019 (15) Eylül 2019 (10) Ağustos 2019 (14) Temmuz 2019 (17) Haziran 2019 (20) Mayıs 2019 (12) Nisan 2019 (14) Mart 2019 (10) Şubat 2019 (5) Ocak 2019 (6) Aralık 2018 (4) Kasım 2018 (7) Ekim 2018 (13) Eylül 2018 (10) Ağustos 2018 (10) Temmuz 2018 (12) Haziran 2018 (20) Mayıs 2018 (18) Nisan 2018 (6) Mart 2018 (9) Şubat 2018 (7) Ocak 2018 (9) Aralık 2017 (5) Kasım 2017 (11) Ekim 2017 (8) Eylül 2017 (13) Ağustos 2017 (20) Temmuz 2017 (20) Haziran 2017 (16) Mayıs 2017 (19) Nisan 2017 (13) Mart 2017 (14) Şubat 2017 (17) Ocak 2017 (25) Aralık 2016 (17) Kasım 2016 (13) Ekim 2016 (19) Eylül 2016 (16) Ağustos 2016 (14) Temmuz 2016 (21) Haziran 2016 (21) Mayıs 2016 (17) Nisan 2016 (14) Mart 2016 (11) Şubat 2016 (17) Ocak 2016 (13) Aralık 2015 (21) Kasım 2015 (22) Ekim 2015 (22) Eylül 2015 (21) Ağustos 2015 (14) Temmuz 2015 (11) Haziran 2015 (15) Mayıs 2015 (8) Nisan 2015 (7) Mart 2015 (6) Şubat 2015 (4) Ocak 2015 (12) Aralık 2014 (8) Kasım 2014 (5) Ekim 2014 (11) Eylül 2014 (11) Ağustos 2014 (8) Temmuz 2014 (10) Haziran 2014 (14) Mayıs 2014 (8) Nisan 2014 (12) Mart 2014 (3) Şubat 2014 (12) Ocak 2014 (10) Aralık 2013 (7) Kasım 2013 (8) Ekim 2013 (11) Eylül 2013 (8) Ağustos 2013 (9) Temmuz 2013 (7) Haziran 2013 (7) Mayıs 2013 (13) Nisan 2013 (6) Mart 2013 (10) Şubat 2013 (12) Ocak 2013 (11) Aralık 2012 (17) Kasım 2012 (44) Ekim 2012 (55)