İnsan bir makine olabilir mi? Bilgisayarlar duyguları öğrenebilir mi? Düşünce transferi gerçekleşebilir mi? Düşünsel, duygusal deneyim biriktiren, kararlarını bu birikime göre alan, tepkilerini bu birikime göre veren, eylemlerini bu birikimin yardımıyla gerçekleştiren bir makine yapılabilir mi? Yapay Zekâ tarihsel bir varlık olabilir mi?
Sunuş
Ekim 2014 tarihli 128. sayımızda Devrim Çamoğlu’nun konuya giriş niteliği taşıyan “Yapay Zekâ nedir?” başlıklı makalesini yayınlamış ve gelecek sayılarımızda devam edeceğimizi söylemiştik. Yakın çevremizden topladığımız soruları Çamoğlu’na yönelttik ve yanıt vermesini rica ettik. Aşağıda bir bölümünü okuyacağınız sorular ve yanıtlar gelecek sayımızda da sürecek. Okurlarımız da merak ettikleri soruları Çamoğlu’na yöneltilmek üzere bize iletebilirler.
– Haziran 2014’te Eugene isimli bir sohbet robotunun, bilgisayar bilimci Alan Turing’in 1950’de geliştirdiği Turing testini geçtiği yönünde haberler çıktı ancak sonradan işin aslının tam olarak böyle olmadığı anlaşıldı. Bu konuya, Turing testine açıklık getirebilir misiniz?
– Öncelikle Turing testinin bir Yapay Zekâ ölçütü olarak ortaya konduğunu hatırlatmalıyım. Yani amaç aslında Yapay Zekâ’nın sohbet etmesi değil, konuşma aracılığı ile zekâ pırıltısı göstermesidir. Önceden de belirtmiş olduğum gibi, doğada Yapay Zekâ kuramcılarının ilgisini çeken ve konuşma becerisi gösteren insan zekâsından daha farklı, çok daha ilkel ancak verimli, amaca odaklı ve etkileyici başka zekâ örneklerini taşıyan küçük zeki varlıklar vardır. Gelişmiş insansı primat zekâsına ulaşıncaya değin, bu tür daha basit zekâ türlerini dahi anlamak insanlığa çok şeyler katacaktır.
Turing testinin insansı Yapay Zekâ’yı ölçmek amacı ile kullanılmaya devam edileceğini varsayarsak, bugün biliyoruz ki, “zeki” saptamasının yapılabilmesi için sadece karşılıklı bir konuşma yaparak deneği kandırmak yeterli değildir. Zira 1950 yılından sonra çok sayıda yapay zekâ araştırmacısı ve bilgisayar programcısı, aslında gerçekte zeki olmayan fakat Sentaktik Örüntü Analizi tekniği ile bir insanla son derece inandırıcı bir şekilde sohbet edebilen yazılımlar geliştirdiler. Bu yazılımlar örneğin XML kodlaması ile yazılmış bir metin içinde, deneğin konuşma girdilerinde aradığı anahtar kelimeler ile eşleşen ve bu girdilere mantıklı cevaplar oluşturulacak XML kodlu paragrafları bulmakta ve çıktı olarak geri döndürmektedir. Programlanan metinlerin sıklığı ve dil bilgisi kurallarının başarılı bir şekilde programlanması sayesinde son derece inandırıcı çıktılar üreten bu yazılımlar aslında gerçekte düşünmemekte, bir arama algoritması ile programlanmış yanıtları döndürmektedirler.
Gerçekten “zeki“olan bir varlıktan beklenen, girdiler karşısında muhakeme yürütmesi, öğrenmesi ve problem çözmesidir. Dolayısı ile bence Turing testinin geçerliliğini koruyabilmesi için, Yapay Zekâ’nın sıradan denekler ile değil, sosyal antropoloji ve psikoloji uzmanları ile sohbet etmesi ve buna ek olarak yanıtlardaki tekrarları arayan bilgisayar algoritmaları ile de denetlenmesi daha bilimsel olacaktır.
– IBM, Jeopardy! yarışmasının galibi olan Watson sistemiyle beyin kanserinin genetik açıklamasını arıyor. Bu araştırmanın başarılı olabilme ihtimali var mı?
– Araştırma hakkında çok spesifik bir bilgim olmamasına karşın bu tip araştırmaların başarılı olma ihtimalinin yapılacak yatırımla doğru orantılı olarak yüksek olduğunu düşünüyorum. Zira genetik haritalar, genetik kodların kurallı bir şekilde dizilmesi ile oluşmuş örüntülerdir. Biz çeşitli canlı türleri açısından bu haritaları anlamlandırdığımız ölçüde bu konuda başarılı olabiliriz. Bu anlamlandırmanın yapılmasında kullanılacak olası yöntem, aynı türden hastalıklara sahip gen haritalarının sağlıklı olanlar ile karşılaştırılmasıdır ve bu işlemi bir bilgisayar yazılımından daha hızlı ve hatasız yapacak başka bir değerlendirme yöntemi olamaz.
– Alan Turing’in tabiriyle “düşünen bir makine” gerçekleşebilir mi?
– Elbette. Beynimizdeki ve sinir sistemimizdeki noral ağ ve bilgi organizasyonu bir matematik örüntüdür ve bu örüntünün anlaşılması ile sembolik veya sibernetik olarak taklit edilebilir. Daha önce belirttiğim gibi protein sentezi – nöron ilişkilerinin anlaşılması, beyindeki çeşitli merkezlere ait sinir ağlarının MR yöntemi ile kolaylıkla saptanabilmesi bize beynin çalışma sistemi hakkında önemli ipuçları vermektedir. Algoritmayı tamamlayacak olan ise deneyim ve öğrenmedir.
– İnsan, bir makine olabilir mi?
– İnsanın bir makine olup olmadığı aslında felsefi bir sorudur. Ve yüzyıllardır felsefecileri biliminsanlarını ve din insanlarını meşgul etmektedir. Bu soruya yanıt verebilmek için sanırım öncelikle “Canlı nedir?” sorusunu sormamız gerekir. Yani eğer “Tanrı” ya da “Allah” gibi kutsal ve tüm insanlıktan daha zeki bir yaratıcı olduğu kabulü içindeysek, onun tarafından yaratılan “doğal” ve “canlı”, insan tarafından yaratılan ise “yapay” ve “makine” olacaktır. Bu terminolojide yüzyıllardır işaret edilen, yapay olanın kusurlu olduğudur. İnanca dair kabullerin dışına çıktığımızda insanın canlı ya da makine olmasının bir önemi kalmaz.
– Yapay Zekâ’nın düşünce transferinin gerçekleştirilmesinde rolü olabilir mi?
– Kesinlikle. Zira hücre-nöron organizasyonu çözüldüğünde, beyindeki veri haritaları da büyük ihtimalle çözülecek. Bu da beyindeki veriyi okumak anlamına geliyor. Düşünce transferinde ikinci adım ise, okunan verinin yapay bir yolla yeniden yazılabilmesidir. Ancak henüz hücresel düzeyde protein sentezi mekanizmasının nasıl çalıştığı açıklık kazanmış değildir.
– Düşüncelere karşılık gelen elektrik sinyalleri var mıdır? Bunları kullanarak bilgisayarlar duyguları öğrenebilir mi? “Her” filmi hakkında ne düşünüyorsunuz?
– İnsanlık olarak bunu henüz tam olarak bilmiyoruz. Şu an için beyindeki elektriksel hareketlerin grafiklerinden kabaca düşünceler hakkında sonuçlar çıkarıyoruz. Beyindeki noral organizasyon değişkendir. Yani bir merkez hasar gördüğünde beynin başka bir bölümündeki nöronlar yeni bir yapılanma ile bu merkezin işlevini üstlenebilirler. Dolayısı ile bir bilgisayar yongasının mimari organizasyonu aynı banttan çıkan bir diğeri ile örtüşebilir, ancak bir insanın noral organizasyonu bir diğeri ile örtüşmeyebilir. Düşüncelerden kasıt kelimeler ise, belirli merkezler üzerinde yapılacak kapsamlı araştırma ve incelemeler ile bugün bildiklerimizden daha kesin sonuçlar alınabilir.
– Klasik bilgisayar mimarisi olarak bildiğimiz Von Neumann mimarisi Yapay Zekâ için yeterli mi yoksa yeni bir mimari anlayışa mı ihtiyaç duyuyoruz?
– Yapay Zekâ araştırmaları kabaca iki bölüme ayrılıyor. Bunlar Sembolik Yapay Zekâ araştırmaları ve Sibernetik Yapay Zekâ araştırmaları. Sembolik Yapay Zekâ, üst bilişsel süreçlerin çıktılarının taklit edilmesine dayanıyor. Yani bu ekole göre, çıktılar olarak tanımladığımız, konuşmaların, düşüncelerin, davranışların ve jestlerin doğal olanlar ile benzemesi durumunda nasıl meydana geldikleri önemli değil. Çıktılar metin tabanlı yazılım dilleri ile üretilmiş olabilir, üst bilişsel süreçleri temsil eden algoritmalar, yazılım prosedürleri ile gerçeklenmiş olabilir. Bu durumda bu benzetimleri yürüten Von Neumann mimarisi geliştirildiği sürece kullanılmaya devam edilebilir. Von Neumann mimarisi üzerinde yürüyen yazılım mantığında, görüntüleri, metinleri ve sesleri oluşturan veri, matris mantığı ile işleniyor ve veride herhangi bir değişiklik meydana geldiğinde matris yeniden oluşturuluyor. Aynı zamanda veri aranacağı zaman soldan sağa ve yukardan aşağı bu matris taranıyor. Bu yöntem yavaş olmasına karşın, şu an elimizdeki mühendislik ile uyumlu olduğundan Yapay Zekâ’ya giden en kestirme ve basit yol gibi görünüyor.
Sibernetik Yapay Zekâ’ya gelecek olursak, beyinde verinin değişmesi sadece verinin işlendiği nöron dalları üzerinde değişikliğe yol açıyor. Veri matris yapısında olmadığı için veriye erişim ve verinin oluşturulması çok daha hızlı oluyor. Yapay Sinir Ağları araştırmaları veri işlemek için bu yöntemi taklit ediyor. Ancak buradaki ironi, bu algoritmaların da Von Neumann bilgisayarlar üzerinde yürümesi. Algoritmaların çok daha hızlı ve başarılı olabilmesi için nöron ağı yapısını destekler bir mimaride üretilmesi gerekiyor.
– Yapay Zekâ insandaki gibi bir belleğe sahip olabilir mi? Düşünsel, duygusal deneyim biriktiren, kararlarını bu birikime göre alan, tepkilerini bu birikime göre veren, eylemlerini bu birikimin yardımıyla gerçekleştiren bir zekâ haline gelebilir mi?
– Yapay Zekâ henüz gelişme aşamasının çok başlarında olmasına karşın, bir öngörü olarak insan belleğinden daha geniş bir belleğe ulaşabileceğini söyleyebilirim. Düşünceler nasıl deneyimlerden ve öğrenilenlerden meydana geliyorsa duygular da deneyimler sayesinde şekillenmektedir. Beyinde deneyimleri işleyen amigdala gibi merkezler vardır ve bu merkezler ile hipotalamus gibi diğer merkezlerin faaliyetleri sonucunda duygular oluşur. Duygular da tıpkı düşünceler gibi matematiksel olarak çözümlenebilecek süreçlerdir. Duyguların bize karmaşık gelmesinin nedeni, mantıksal olarak sınıflandırılabilecek düşüncelerden farklı olarak, duygusal deneyimlerin, düşüncelerden sorumlu bilinç üstümüzün erişimi için kısıtlanmış deneyim alanlarında saklanmalarıdır. Duygular bilinç üstümüzün iradesi dışında ortaya çıkmakla birlikte varlığımızın devam edebilmesi için çok önemli işlevleri vardır ve bu süreçler de yeterli incelemeler ile anlaşılabilir.
Kararların duygusal ve düşünsel birikimlere göre alınması etkili bir hayatta kalma stratejisi olduğundan Yapay Zekâ kuramcıları tarafından taklit edilmesi kaçınılmazdır. Dolayısı ile Yapay Zekâ araştırmacılarının önündeki en gelişmiş zekâ örneği insan olduğuna göre ona benzemesi de doğal olacaktır.
– Tarihsel bir varlık olabilir mi?
– Önceki soruda ortaya konan özelliklere sahip olan bir Yapay Zekâ’nın tarihsel bir varlık olması ihtimali vardır. Ancak bu soruya kesin bir yanıt vermek kehanet olacağından bundan kaçınmak istiyorum. Türümüz ile rekabete girdiği düşünülen bir başka zeki varlık olan Neanderthal insanının bu rekabet sonucu ortadan kalktığı düşünüldüğünde “yapay zeki” varlıkların da sonu Neanderthal gibi olabilir. Bizim kadar zeki olduğunu bildiğimiz bu insanların türümüz gibi büyük uygarlıklar geliştiremediği bilinmektedir.
