Yapay Zeka Evreni

TWEET THIS

"Makineler düşünebilir mi?" diye sorar Manchester Polis Departmanın'dan dedektif Nock. "Genç bir adamın penisime dokunmasını isteme suçuyla karakoldayım ve bana makineler düşünebilir mi diye soruyorsunuz" der Turing oturduğu sandalye üzerinde yüzündeki Mona Lisa ifadesi ile. Bir yüz aynı anda kaç tane duyguyu ifade edebilirse. Eşcinsel olduğu için kimyasal hadıma uğrayan ve bununla baş edemediği için siyanürlü bir elma yiyerek intihar eden Alan Turing'in bu hikayesi makineler ile insan aradındaki düşünebilme ve karar alma evrenindeki ilk canlı örnek belki de. İkinci dünya savaşının çok daha az kayıpla (14 milyon kadar) tamamlanması bir yana bugün bilgisayar, yapay zeka, büyük veri kavramlarından bahsedebiliyorsak hepsi için minnet duymamız gereken yegane kişi Alan Turin ve onun henüz hiç bu kavramlar yokken hayal edip makale haline getirdiği Turing Testi.

Bir şeyin insan mı makine mi olduğunu anlamak için yaratılmış, bir yargıç ve bir de denekten oluşan, yargıçın sorduğu sorulara deneğin verdiği cevaplardan, deneğin ne olduğunu anlama oyunu olarak tanımlıyor Turing testini Alan Turing ve kendi anlatımıyla buna "Taklit Oyunu" diyor. The Imıtation Game filmini seyrettiğim her seferinde insanı makinelerden üstün kılan en önemli yetkinliğin hayal gücü olduğunu görüyorum. Makineler düşünebilir, evet bizden farklı şekilde ama düşünebilir diyen bir insanı o makinelere üstün kılan "hayalgücü"

Bizi özel kılan yetkinliklerimiz kadar, bizi sorunlu yapan çokça yetersizliğimiz var. Bugünlerde yapay zekanın yapabileceklerini bu kadar konuşuyor olmamızın sebebi sadece büyük veri, donanımsal gelişmeler ve hayalgücümüzde olan artış değil aynı zamanda beynimizle ilgili çok daha fazla şey öğrenebiliyor olmamız. Beynimiz ve onun öğrenme prensipleri ile sinir bilim gelişmeleri, onun hangi öğrenme yetkinliğini makinelere devrişebiliriz noktasında ufkumuzu genişletiyor.

İlişkisel Öğrenme

Sinir bilimi, farklı yaklaşım ve şekillerde tariflese de öğrenme sürecini ben anlatımının sadeliği açısından tüm öğrenme prensiplerinin temelindeki kavramla açıklıyorum. "İlişkisellik". Bilginin A noktasından B noktasına nasıl iletildiği konusu olan ilişkisel öğrenme. Tabiki bu benim koyduğum bir terim değil. Bilimsel olarak özellikle hayvanların öğrenme prensibinde bolca kullanılan bir metafor. Pavlovun köpeği de, bir maymunun önüne konulan sayıları doğru sıralamayla seçebiliyor olması da aynı ilişkisel öğrenmede yatıyor. 

Benim bu ilişkiselliğe kendimce kattığım yaklaşım ise ilişkiselliğin kaynağında. Her hangi bir A ile B arasındaki ilişkiyi kuran kaynak, öğrenme şeklimiz üzerinde etki eder. Anne, baba, öğretmen ve benzeri bir öğreticiye bağlı öğrenme düzeneğimizde bu iki nokta arasındaki bağlantıyı öğretici sağlar. Bazı durumlarda zihnimiz farklı olaylar ya da durumlar arasındaki benzerlikleri görür ve ilişkileri muhakeme de dediğimiz yetkinlik ile kurar. Bir başka öğrenme biçimi de deneyimlerimizden öğrenmedir. A dan B'ye nasıl gidileceği ile ilgili denemeler yapar ve her bir deneyimimiz B noktasına ulaşmak noktasında bizim öğrenme şeklimizi belirler. Beynimizi çok değerli kılan ise tüm bu öğrenme prensiplerini farklı durumlar için kombinasonları ile kullanmasındadır. Şu an için yapay zeka evraninde bizi üstün kılan şey. 

Yapay Zeka Felsefesi

Yapay Zekaya teknoloji boyutuyla girmeden önce A ile B arasındaki ilişkiye felsefesi boyutuyla da girmemiz gerekiyor. B'ye ulaşmak için önümüzde seçenekler var ve zihnimiz bu seçeneklerden dilediğini özgür iradesiyle seçer diyen "Özgür İrade"ci (Free Will) yaklaşım ile aslında B'ye nasıl gideceğimizin kararı biz A noktasına gelmişken ve hatta A noktasına nereden geldiysek orada belliydi diyen "Determinist" (Belirlenimci) yaklaşım. Yani metafisiksel olarak özgürce hareket edebileceğimizi söyleyenler ile her etkinin bir nedeni olduğunu düşünen kaderden kaçamazsıncılar arasındaki tartışma. Bu tartışma ile yapay zekanın ilişkileselleştirildiği boyut ise Yapay Zekanın bir gün özgür irade sahibi olup olamayacağı. Bu soru temelde iki farklı yargıyı adresliyor. Birincisi biz insanoğlu özgür iradeye sahibiz ve bizi yapay zekaya göre farklı kılan şey o. İkincisi ise yapay zeka şu an bizimki gibi bir özgür iradeye sahip değil. 

İlişkisel öğrenme prensiplerine bakarsak her hangi bir durumda verdiğimiz kararın ardında 3 farklı ilişkisel öğrenme kaynağı var bunlardan her hangi birini kullanmak ya da kombinasyonuna göre hareket etmek bizim özgür alanımız içinde. Öğle yemeğinde ne yiyeceğiniz tamamen keyfimize kalmış. Diğer taraftan vereceğimiz o karar için öğrendiğimiz ya da bize öğretilen bilgiler -bilinçi ya da bilinçsiz düzeyde- doğru kararı vermemiz için yeterli mi ve dolayısıyla tüm etken faktörleri bildiğimize emin miyiz? Bilmediğimiz bilgiler ya da faktörlerdir belki de bizi özgür irade yanılsamasına inandıran.

Yapay zekanın özgür iradesini tartışmadan önce evrendeki özgür irade tartışmalarının henüz sonuçlanmadığını bilmek gerekiyor. Newtoncu yaklaşımı Newton'dan daha çok savunan Simon de Laplace, Laplace Şeytanı teoriminde evrenki tüm bilgiye ve etkileşimlere sahip olan sanal bir varlığın olması durumuda o evrende tesadüf, şans ya da özgür iradeden bahsedilemeyeceğini söyler. Meşhur yazı tura oyununa atıfta bulunan teoride "siz yazı ya da turanın gelme olasılığını şansa bağlayabilirsiniz ancak paranın ağırlığı, ona uyguladığınız kuvvet, bulunduğunuz ortamdaki sıcaklık, atmosfarik basınç, sabah kahvaltıda ne yediğiniz ve hatta gece uykunuzu alıp almadığınıza dayanan toplam bir etkileşimler bütününün size doğru sonucu vereceğini bilseydeniz ve tüm bu bilgilere sahip olsaydınız hala şansınıza güvenmeyi mi tercih ederdiniz" der. Sebep sonuç ilişkisine bağlı bir evrende tüm sebepleri biliyorsanız sonucu da bilirsiniz. Doğru sonuç, doğru bilgi kombinasyonundadır başka metafizik ya da spritüel sebeplerde değil. Herşey bir domino örgüsüne bağlıdır doğru bilgi setine sahipseniz.

Çok Büyük Data

Acaba o günlerde Laplace'in evrendeki bütün bilgi diye bahsettiği şey bugünün büyük verisi, her bilgiye sahip olan o sanal varlık bugünün yapay zekası mıdır şimdiden kestirmek zor. Bir kaç yüz yıl önce kara ölüm diye adlandırdığımız ve o günlerde kilisenin "tanrının cezası" diyerek nedenselleştirdiği kara vebaya aslında Yersinia pestis adı verilen bir bakterinin sebep olduğunu çok sonra öğrendik. Doğru sonuca, doğru bilgi kombinasyonu ile erişmek. Bir durum için tüm bilgiye sahipsek deterministik olarak sonuca ulaşma, belli bir kısmına sahipsel olasılıksak sonuçlar arasından birini seçme hali.

İşte yapay zeka tam da bu belirlenimci ve olasılıksak yaklaşımlara göre sınıflandırılmış ve makinelerin bir karar almak için kullandığı matematik diye tarif edebileceğimiz algoritmaları ile bizim sahip olduğumuz öğrenme ve karar alma yetkinliğine sahip olabiliyor. Öğreticilerden, kaşif ruhumuzdan ya da deneyimlerimizden kaynaklanan öğrenme şekillerimizin aynısı, "supervised", "unsupervised" ve "reinforcement" algoritmalar ile makinelere mimiklenebiliyor. Sadece veriyi kullanarak muhakeme kabiliyetimizle olasılıklarını hesaplayabilen bizler gibi aynı veriden denetimsiz (unsupervised) algoritmalarla olasılıkları sınıflayan yapay zekalar yaratabiliyoruz. Öğreticilerin etiketlenmiş verileri (bilgi) kullanarak eğittiği bizler kadar biz de makineleri denetimli (supervised) algoritmalarla eğitebiliyoruz. Aldığımız kararların sonuçları deneyim olarak bize ne kadar öğretici ise takviyeli öğrenme (reinforcement) algoritmalar kullanarak kendi deneyimlerini oluşturacak yapay zekalar tasarlayabiliyoruz. Bilgi nasıl farklı görüntü ve şekiller altında öğrenim olarak kazanılıyorsa aynı bilgiler, benzeri mantıksal yakınlığa sahip algoritmalarla makinelere kazandırılabiliyor. 

Özetleyelim

Konuşmayı, görmeyi, duymayı ve öğrenmeyi öğrenme ile başlayıp, öğrendiklerimizin tamamını farklı karar anları için kullanma yetkinliği zeka dediğimiz şey. A'dan B'ye gitme yolunu farklı durumlar için öğrenmiş, nedensellik, olasılık ve muhakeme gibi yetkinliklere sahip toplamdaki bir insan zekasını taklit edebilir durumdayız artık. Tek bir ilgi alanına özel durumlarda insan zekasından çok daha iyi sonuçlar alan yapay zekalar yaratabiliyoruz. Bu evren bizden daha fazla yaratıcılı ve hayal gücü bekliyor. Yapay zekalar ile işbirliği halindeki hayal gücümüz bugüne ait bildiğimiz tüm sosyo-ekonomik ve çevresel sorunları ortadan kaldırma gücüne sahip. Henüz bilmediğimiz çokça bilgi ve bu öğrenme gücüne sahip yapay zekalarımız varken tek odağımız bu olmalı, yapay zekanın bize ele geçirip geçirmeyeceği ile ilgili kaygılar değil.