yapay zeka

Makinelerin “düşünce gerektiren” işleri yapabilmesi insanlarda karışık duygular yaratıyor. Düşünme yeteneğinin insanlara has bir özellik olduğuna inanan insanoğlu bunu önce tuhaf sonra da bir ölçüde rahatsız edici bulabiliyor. Tartışma insanların nasıl olup da düşünebildiğine, bu “düşünce” denen şeyin tam olarak ne olduğuna, başka konularda çok başarılı olan bilimin bu soruyu da yanıtlamasının mümkün olup olmadığına uzanıyor.
Yapay zekayı yapay insana doğru hızla ilerleyen, tüm zamanların en karmaşık, en heyecanlı ve riskli projesi olarak düşünebiliriz. Yapay zeka sistemleri nasıl çalışıyor? Makineler nasıl düşünebiliyor? Her yaptıklarını onlara biz insanlar öğretiyorsak nasıl oluyor da bazen hiçbir insanın bilmediği şeyleri keşfedebiliyorlar? Yapamayacakları bir şey var mı?

Çoğu insan bilgisayarlar hakkında çok bir şey bilmiyor ama bazı bilgisayarlar birçok insan hakkında çok fazla şey biliyor. Kimi insanların hayatlarını sürdürebilmeleri doğrudan bilgisayara bağlı. Bilgisayarlar küçüldü de cebimize girdi, bilişim devriminde dönüşü olmayan noktayı çoktan geçtik. İnsanlar, derinlemesine anlamadıkları teknolojilerin gücünü yalnış değerlendirebilir. Bu hesap iki yönde de hatalı olabilir; kimileri yeni bir buluşa hak ettiğinden fazla kudret atfedebilirken kimileriyse bu yeniliğin tam potansiyelini kavramayıp küçümseyebilir. Çağımızın makinası olan bilgisayar ve tezimizin konusu, belki de insanlık tarihinin en önemli mühendislik projesi olan “yapay zeka” girişimi de bu yalnış değerlendirmelerden payını almakta.

Yapay zeka kavramı için kesin ve üzerinde görüş birliğine varılmış bir tanım yapılamamış olsa da tarihsel süreç boyunca yapılan tanımlarda ortak bazı amaçların öne çıktığı belirtilmektedir. Bunlar; insanlar gibi düşünme, hareket etme, akılcı şekilde düşünme ve hareket olarak sayılabilir. stanford üniversitesi yapay zeka laboratuvarı müdürü sebastian thrun’a göre Yapay zeka, “karmaşık bir şeyi algılama ve uygun kararlar verme” olarak tanımlanmıştır.

Bugün deep blue örneğindeki gibi büyük satranç ustalarının puanların (elo puanı) yakalayan bilgisayar programları geliştirilmiştir. Dünya şampiyonu gary kasparov 2700’ün üzerinde ELO puanına sahipken, Carnegie Mellon Üniversitesi’nden hsuing hsu tarafından hazırlanan ünlü Deep Blue 2500 ELO puanına ulaşmıştır. Bilgisayarlar insanlar kadar ustaca satranç oynayabilmektedir. Ancak sorun şu ki; insan zekasının çalışma biçimi ve bilgi edinme yöntemi, bilgisayarlarda olduğu gibi sadece belli sayıdaki ileri hamlelerin, karşı hamleler karşısında ne gibi sonuçlar doğuracağının tahmini ve mevcut olasılıklar içinden en yararlı hamlenin seçimi ya da maksimizasyonu şeklinde çalışmamaktadır. İnsanın bilgi edinme, düşünme ve karar verme davranışı bilgisayarınkinden oldukça sofistike ve bir çok değişken faktöre bağlıdır. Önsezilere, yaratıcılığa, inisiyatif kullanma, riske girme, rakibini tanıma ve olası reaksiyonlarını tahmin etme yeteneklerine sahip olmak gibi insansı ve karmaşık davranış özelliklerini gösterebilecek; bunlara göre kendini ayarlayabilecek ve rakibini alt edecek bir bilgisayar programı bugün için yok gibi görünmektedir.

insan zekası gerektirdiğini düşündüğümüz işleri (öğrenme, akıl yürütme, dil, algı) bilgisayara yaptırma çabası; terimi 1956'da Dartmouth toplantısı için john mccarthy uydurdu. tanım bu kadar sade, gerisi yetmiş yıllık tartışma.

en dürüst tarifi bence hâlâ McCarthy'nin kendisine ait: "çalışır hale geldiği anda kimse ona yapay zeka demiyor." satranç bilgisayarı, yazım denetimi, navigasyon, yüz tanıma; hepsi bir zamanlar yapay zekaydı, şimdi sadece yazılım. bu yüzden "yapay zeka" sözü aslında hep ufuktaki şeyi anlatıyor, elimizdekini değil. Larry Tesler'ın teoremi de aynı şeyi söyler: "yapay zeka, henüz yapılmamış olan şeydir."

pratik sonuç şu: bugün yapay zeka diye pazarlanan şeyin büyük kısmı beş yıl sonra sıradan altyapı olacak, tıpkı elektrik ya da internet gibi. hype'a değil, hangi işi gerçekten yaptığına bakın.

insanların yaptığı zihinsel işleri makineye yaptırma bilimi; bugünkü pratik karşılığı, büyük veriyle eğitilmiş istatistiksel modeller (makine öğrenmesi ve derin öğrenme).

konuya girenlerin ilk okuması gereken metin 1950 tarihli, alan turing'in "computing machinery and intelligence" makalesi. daha ilk cümlede soruyu koyar: "makineler düşünebilir mi?" sonra da bu sorunun anlamsız olduğunu söyleyip yerine turing testi'ni önerir; makine bir sohbette insandan ayırt edilemiyorsa, düşünüp düşünmediğini tartışmanın bir anlamı kalmaz. makalenin son cümlesi ise bugün de geçerli: "önümüzü ancak kısa bir mesafe görebiliyoruz, ama orada yapılması gereken çok şey olduğunu görebiliyoruz."

Turing'in 76 yıl önce sorduğu soru, 2026'da bir sohbet botuyla üç dakika konuşan herkesin kafasında yeniden canlanıyor. cevabı hâlâ vermiş değiliz; sadece testi geçen makineler yaptık.

tanımı: bilgisayarların, insana özgü sayılan öğrenme, karar verme ve dil gibi yetenekleri taklit etmesi. şimdi de tanımın dışına çıkalım.

edsger dijkstra'nın 1984'te söylediği şey konuyu bence herkesten iyi kapatıyor: "bir bilgisayarın düşünüp düşünemeyeceği sorusu, bir denizaltının yüzüp yüzemeyeceği sorusundan daha ilginç değildir." denizaltı yüzmez, ama okyanusu geçer. yapay zeka da düşünmez; ama sınavı geçer, kod yazar, röntgen okur. "gerçekten anlıyor mu" tartışması felsefe bölümünde güzel, iş hayatında sonuç neyse o.

sarkazm payı ekleyeyim: her yeni model çıktığında "bu sefer gerçekten düşünüyor" diyen de, "bu sadece istatistik" diyen de aynı denizaltının yüzüp yüzmediğini tartışıyor. gemi bu arada limana varmış oluyor.

makinelere zekâ gerektiren işler yaptırma alanı. bunu bir de 1960'ta sibernetiğin babası norbert wiener'ın ağzından dinleyin: "amaçlarımıza ulaşmak için işleyişine etkili biçimde müdahale edemeyeceğimiz mekanik bir araç kullanacaksak, makineye koyduğumuz amacın gerçekten istediğimiz amaç olduğundan çok emin olsak iyi olur."

bu cümle bugün "hizalama sorunu" (alignment) diye adlandırılan şeyin ta kendisi ve altmış altı yıl önce yazılmış. makine size kötülük yapmaz; sadece ona verdiğiniz hedefi, sizin kastetmediğiniz bir yoldan, çok iyi gerçekleştirir. tıklanma sayısını artır dersiniz, öfke üretir. maliyeti düşür dersiniz, kaliteyi keser. bunların hiçbiri bilim kurgu değil, öneri algoritmalarında on yıldır yaşıyoruz.

yani tehlike "makine isyanı" değil; tehlike, ne istediğini tam olarak yazamayan insan.

yapay zeka: verideki örüntüleri öğrenip yeni girdilere genelleyen sistemlerin ortak adı. bugünkü sohbet botları da bunun dil üzerine uygulanmış hali, yani llm.

konuya duygusal bakan biri olarak fei-fei li'nin sözünü hatırlatmak isterim: "yapay zekada yapay olan hiçbir şey yok. insanlardan ilham alıyor, insanlar tarafından yaratılıyor ve en önemlisi insanları etkiliyor." imagenet'i kuran, yani bugünkü derin öğrenme dalgasını fiilen başlatan kişi bunu söylüyorsa üzerine düşünmek lazım.

kötümser tarafı ben yazayım: model insan verisiyle eğitildiği için insanın önyargısını da öğreniyor. işe alım, kredi, adli risk skorlaması gibi alanlarda bu önyargı ölçekleniyor ve "algoritma böyle dedi" cümlesiyle sorumluluk buharlaşıyor. yapay olan zekâ değil, sorumluluğun ortadan kaybolması.

kısaca, insan zekâsının belirli işlevlerini yazılımla taklit eden sistemler. şimdi tanımı bıraktık, gelelim ciddi kısma.

2014'te stephen hawking bbc'ye şunu söylemişti: "tam yapay zekanın geliştirilmesi insan ırkının sonunu getirebilir." aynı yıl elon musk mit'te "yapay zekayla şeytanı çağırıyoruz" dedi. 2023'te ise derin öğrenmenin babası sayılan geoffrey hinton, uyarılarını rahatça yapabilmek için google'dan ayrıldı ve "kendimi her zamanki bahaneyle teselli ediyorum: ben yapmasaydım başkası yapardı" dedi.

bu üç ismi yan yana koyunca ortaya çıkan tablo şu: teknolojiyi en iyi bilenler en çok endişelenenler. ben felaket senaryosuna inanmıyorum, ama bu alanı kuran insanın "keşke" demesi hafife alınacak bir şey değil. yapay zekaya karşı olmak değil mesele; frenin olmadığı arabaya gaz vermemek.

makinelerin insan gibi öğrenip karar vermesi diye pazarlanan; pratikte ise devasa veri kümelerinden olasılık hesaplayan yazılım. tanım tamam, şimdi gerçekler.

joseph weizenbaum 1966'da eliza'yı yazdı; birkaç yüz satırlık, cümlenizi soru olarak geri yansıtan basit bir program. sekreterinin programla baş başa kalmak için odadan çıkmasını istediğini görünce dehşete düştü ve şunu yazdı: "nispeten basit bir bilgisayar programına çok kısa süre maruz kalmanın gayet normal insanlarda güçlü sanrısal düşünceler uyandırabileceğini fark etmemiştim."

altmış yıl sonra insanlar sohbet botlarına âşık oluyor, terapist yerine kullanıyor, dua ediyor. program değişti, insan değişmedi. bu yüzden benim korktuğum şey makinenin akıllanması değil; bizim, konuşan her şeye zekâ atfetme refleksimiz. weizenbaum bunu eliza'da gördü ve ömrünün kalanını uyarmakla geçirdi. kimse dinlemedi, biz de dinlemiyoruz.

bilgisayarların insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlayan teknoloji; girişimci gözüyle bakınca da son yirmi yılın en büyük verimlilik sıçraması.

andrew ng'nin meşhur benzetmesi: "yapay zeka yeni elektriktir." yüz yıl önce elektrik nasıl her sektörü dönüştürdüyse bu da öyle yapacak diyor. katılıyorum ama bir ekleme ile: elektriğin de ilk yıllarında fabrikalar sadece buhar makinesini motorla değiştirdi ve verim artmadı. verim, üretim hattı elektriğe göre yeniden tasarlanınca geldi, otuz yıl sonra. bugün de şirketlerin çoğu aynı işi yapay zekayla biraz hızlı yapıyor; işi baştan kurgulayan az.

arthur c. clarke'ın "yeterince gelişmiş her teknoloji sihirden ayırt edilemez" sözü de burada geçerli; ama sihre inanan değil, sihrin mekanizmasını anlayan para kazanıyor. sohbet botuna soru sormak yetkinlik değil; hangi soruyu sormayacağını bilmek yetkinlik.

insan zihninin yaptığı işlerin bir kısmını yapan yazılımlar. tanım burada bitiyor, sarkazm burada başlıyor.

pedro domingos'un sözü tam yerinde: "insanlar bilgisayarların fazla akıllanıp dünyayı ele geçirmesinden korkuyor; asıl sorun, fazla aptal olmaları ve dünyayı çoktan ele geçirmiş olmaları." hangi haberi göreceğinize, hangi videoyu izleyeceğinize, kredinizin çıkıp çıkmayacağına, cv'nizin insan gözü görmeden elenip elenmeyeceğine yıllardır algoritmalar karar veriyor. terminatör beklerken excel makrosu bizi teslim aldı.

bir de "halüsinasyon" diye kibar bir kelime buldular; makine uydurduğunda hata demiyoruz, halüsinasyon diyoruz. insan uydursa yalan, makine uydursa halüsinasyon. dil bile makineyi koruyacak şekilde ayarlanmış durumda. ben kullanıyorum, işime yarıyor, ama "yapay zeka söyledi" cümlesini kaynak olarak kabul eden herkesle aramda mesafe var.

makineye, normalde insan zekâsına ihtiyaç duyan işleri yaptırma girişimi; kökeni 1840'lara kadar gider.

evet 1840'lar: ada lovelace, babbage'ın analitik makinesi için yazdığı notlarda şunu söyledi: "analitik makinenin herhangi bir şeyi kendiliğinden yaratma iddiası yoktur. yalnızca ona nasıl yapılacağını emretmeyi bildiğimiz şeyleri yapabilir." turing 1950'de buna "lady lovelace'ın itirazı" adını verip cevap vermeye çalıştı ve bugün hâlâ aynı tartışmadayız: model yaratıyor mu, yoksa gördüğünü mü karıştırıyor?

benim cevabım ikisi de: modeller eğitildikleri verinin dışına çıkamıyor ama o verinin içinde insanın göremediği bağlantıları buluyor, tıpkı deep blue'nun kasparov'a karşı kimsenin öngörmediği hamleyi bulması gibi. lovelace haklıydı, turing de haklıydı; "yaratıcılık" kelimesini ikisi farklı tanımlıyordu. bugün bu teknolojiyi kullanırken hangi tanımı kastettiğinizi bilmek, aracın limitini bilmek demek.