Bilim-Teknik GÜNDEMİ


Hiçbir insan yapımı yaratık acaba kendi inisiyatif alarak yaratıcısını şaşırtabilecek mi? New Scientist dergisi için bir makale kaleme alan yapay zeka alanında profesör Nello Cristianini’nin en temel sorusu bu. 

19’uncu yüzyılda programlanabilir bir bilgisayar konusundaki ilk görüşleri ortaya atan İngiliz matematikçi Charles Babbage’nin ekibinden Ada Lovelace, bilgisayarların sadece onlara yüklenen verileri işleyebileceğini, bir analizi takip edebileceğini ancak ilişkiler ve gerçekler konusunda hiçbir analitik kurgu yapamayacağını savunuyordu. 

Yapay zeka insanın önüne geçti

173 yıl sonra yine Londra’da bir grup bilgisayar programcısı Go oyunu için bir süper bilgisayar geliştirdi. Dünyanın en ünlü Go oyuncusunu kolayca yenen bilgisayar insanlar için yepyeni bir çağ başladığının da ispatı oldu. Artık yapay zeka, zeki insanların önüne geçmeye başladı. 

Bir bilgisayar çok kısa sürede normal bir insanın yapamayacağı işlemleri yapabilir. Ancak bunların tümünün girdileri genelde tanımlıdır. Ancak çağımızdaki süper bilgisayarlar programcılarının anlama kapasitesinin önüne geçmiş bulunuyor. Mesela Go oyununu oynayan bilgisayarın programcıları, bilgisayarın kullandığı taktikleri, izlediği stratejiyi, bunu nasıl kurgulayıp ilerlediğini hiçbir şekilde anlamıyor. 

AlphaGo bir istisna değil. Artık yeni normal insanlardan daha zeki bilgisayarların hayatın her alanında yer almaları üzerine kurulu. Üstelik programcıların bilgisayarlara tüm verileri yüklemesi de gerekmiyor. Yapay zeka eğitilebiliyor, anlayıp öğrenip uygulayabiliyor, kendi tecrübelerinden yararlanıp karşılaştığı yeni durumlara karşı yeni ve daha önce yapmadığı yaklaşımlar geliştirebiliyor. 

İnsanlar yok olsa da medeniyetimiz sürebilir

Bu sessiz bir devrim… Gerçekten de yakın bir gelecekte insanlar olmadan da biz insanların kurduğu medeniyeti sürdürebilecek yapay zekaya sahip robotlar gezegenimiz üzerinde egemen olabilir. Hatta medeniyeti uzak yıldız sistemlerine taşıyabilirler. 

Programcılar için programlamaktan ziyade bilgisayarlara öğrenme imkanı sağlamak çok daha etkin bir yöntem olarak öne çıkıyor. Bu teknoloji öyle uzak bir teknoloji değil. Örneğin cep telefonlarınızdaki kişisel asistan uygulamaları kullanıldıkça, değiştik durumlar ile karşılaştıkça çok daha iyi sonuçlar ortaya çıkarabiliyor. 

Yine otonom arabalar da bu alanda başka bir kullanım alanı. Google otonom araba programına sadece diğer sürücülerin hangi durumlarda korna çaldığı konusunda aylar süren bir eğitim uyguladı. Sonuçta otonom araba bir düğün konvoyunun kornalarını dahi anlayabilecek hale geldi. 

Bir makine nasıl öğrenir?

İnsanlığın tarihi makinaların tarihi ile eş zamanlı bir tarih. Ama bugüne kadar eve giden yolu öğrenen bir bisiklet, yanlış yazılanı düzelten bir daktilo olmamıştı. Mekanik davranış hep öngörülebilir ve sınırlı oldu. Ama günümüzde artık çok daha uyumlu, değişken ve hatta meraklı makinalardan bahsedebiliyoruz. 

Eğer cep telefonunuzda yazdıklarınızı düzeltme fonksiyonunu açarsanız makine bir süre sonra sizin yazma alışkanlıklarınızı, neler yazabileceğinizi öğrenmeye başlıyor. Dünyada hiçbir bilgisayar programcısı önceden sizin yazma alışkanlıklarınızı bir veri paketi halinde cep telefonunuza koyamaz. Ama öğrenebilecek şekilde programlanmış bir asistan sizin çok daha rahat bir kullanım tecrübesi yaşamanızı sağlayabilir. 

Değişik diller için de aynı temel alogaritmalar uygulanıyor ve farklı kullanıcıların elinde çok farklı asistanlara dönüşüyorlar. Her gün farklı kullanıcılar tarafından milyonlarca veriyi alan bu asistanlar bir insandan çok daha hızlı bir şekilde öğreniyor. 

Ama yine de Alogaritmanın alogaritma olduğunu ve zeki olmayacağını düşünüyorsanız dikkatli olun. 

En basit uygulaması dahi çok ağır

İnternetteki asistanlarınız ya da alışveriş sitelerindeki reklam alogaritmaları aslında gerçek uygulamalardan çok basit. Zira şu gerçekle yüzleşelim ki biz insanlar davranışsal anlamda çok da komplike varlıklar değiliz. Özellikle de internet kullanırken. 

İnternette gezinirken artık alışveriş siteleri hangi sitelerde gezindiğinizi gözeterek size reklamlarını sunuyor. Hatta eğer bir ürünü alışveriş sepetine koyup çıkarmışsanız o ürün size çok daha sık gözükmeye başlıyor. Eğer alışveriş yapmışsanız da o ürüne bağlı ürünler aksesuarları sizi hedefliyor. 

Bu çok basit bir konu değil. Milyarlarca verinin bir anda işlenip kullanıcıya yönlenmesini gerektiriyor. Ve tamamen programcıdan bağımsız, tecrübeyle oluşuyor. 

Yapay zeka insana benzeyebilir mi?


Bu alanda kullanılan alogaritmanın yüksek başarısı bilim insanlarını daha komplike konulara çekmiş durumda. Mesela bir bilgisayar bir insan gibi davranmayı öğrenebilir mi? Bir insan gibi konuşup, şakalar yapabilir mi? Hatta bizim adımıza galaksiyi keşfe çıkabilir mi? Basit bir alogaritmayla insanlar içine salınmış bir android düşünün. Hiçbir şey bilmediğini ve görerek, duyarak, hissederek öğrendiğini düşünün. Nasıl bir sonuç ortaya çıkar. 

İşte bilim insanları bunun cevabını arıyor. İnsanların tüm davranışlarını öğrendiğini düşünen bilim insanları güçlü bir alogaritmayla bir androidin de yetiştiği koşullara göre büyüyebileceğini, kültürlerden etkilenip karmaşık bir düşünce sistemi geliştirebileceğini düşünüyor. 

Modelleme ve yapay zeka nasıl işleyecek?

Bazı bilim insanlarına göre ise durum hiç de o kadar basit değil. Beyin oldukça karmaşık bir modelleme ile çalışıyor. Çağımızdaki nörobilimciler beynin dışarıdaki verileri işlemediğini, beynin içinde oluşturulan modellerin sürekli dışarıdan gelen verilerle karşılaştırıldığını ortaya koydu. 

Yani bir manzaraya baktığınız zaman ışık gelip gözünüze vurup, gözünüzün de onu beyninize aktarmasıyla görmüyorsunuz. Beyninizde sürekli olarak bir modelleme var. Bu çevreden gelen verilerle nasıl bir ortam içinde olduğunuz konusunda sürekli tahminler yapıyor. Beyin dışarıdan gelen verileri bu modelleme ile karşılaştırarak bir sonuca ulaşıyor. 

Hatta bilim insanları bu modellemenin bazen duyu organlarına olan gerekliliği ortadan kaldırdığını ve günün yüzde 15’inde gözden gelen verilerin beyin tarafından hiç kullanılmadığını tespit etmiş durumda. 

Yapay zeka ise farklı. Yapay zekanın modelleme kullanılarak üretilen versiyonlarından henüz verimli bir sonuç elde edilemedi. Böylesi bir adım yapay zekayı artık çok başka boyutlara taşıyabilir. 


Fotoğraflardan farklılıklar ya da benzerlikler


Bugün fotoğraflardan insanların tanınması alanında çalışan bilim insanları çok büyük mesafe almış olsalar da insanın bilinçsizce ve bir anda yaptığı ve yaparken de hiç önemsemediği tanımayı gerçekleştirmek için büyük bir bilgisayar kapasitesi gerekiyor. 

Bilim insanlarının derin öğrenme diye adlandırdığı teknikle birbirlerine benzeyen şeylerin farklı özellikleriyle birbirinden ayrılması sağlanıyor. Aynı insanın çok farklı açılardan çekilmiş iki fotoğrafının aynı kişiye ait olduğunun tespiti de büyük oranda mümkün. Ve bu da hep makinaların tecrübe edip öğrenmesiyle ortaya çıkıyor. 

Aynı beyindeki mekanizma gibi. Tanıdık yüz, onunla ilişkili bölümleri faaliyete geçirir ve ne kadar çok görürse o kadar nöron bağlantıları güçlenirse aynı şey yapay zekada da aynı sonuçları veriyor. Çok fazla fotoğrafı incelenen bir kişinin çok farklı fotoğrafları rahatlıkla tespit edilebiliyor. 

Yapay zekanın gelişimi için sihirli kelime düşünmek. Düşünmek sürekli yaptığımız bir eylem. En saçma hayallerden en derin yaşamsal sorunlara kadar kullandığımız organik bir alogaritma. Her gün hiçbir zaman yapmayacağımız sayısız saçma şey düşünüyoruz. 

Bilim insanları hayal görmenin, kurmanın, düşünmenin beyniminizin fonksiyonları için hayati olduğuna inanıyor. Beynimiz neyin yapılabilir, neyin yapılamaz olduğunu çok çabuk tespit edebiliyor. Ama yapay zekanın bunu öğrenmesini sağlamak oldukça karmaşık bir konu. 

Ancak bilim insanları bu alandaki gelişmelerden oldukça umutlu. İlk androidlerin yüzyılın sonunda aramızda dolaşabileceği düşünülüyor. 


HAZIRLAYAN: Doğan Barış ABBASOÐLU - abbasogludogan@hotmail.com