Beyniniz Bir Bilgisayar Değil ve Muhtemelen Asla Bilgisayara Aktarılmayacak! - Alıntı

Bu makaleden sonra “Beyin Bir Bilgisayar Değil mi?” makalesini de okumanız önerilir.

“Yapay zeka uzmanı George Zarkadakis, Kendi Suretimizde (2015) isimli kitabında, insanların insan zekasını açıklamak için son 2.000 yıl boyunca kullandığı altı farklı benzetimi (metaforu) betimliyor. Örneğin, en eski olanında (İncil'de geçtiği şekliyle) insanların topraktan veya çamurdan oluştuğu ve ardından zeki bir tanrının kendi ruhundan ona üflediği anlatılıyordu. Bu ruh, en azından dil bilgisi kurallarına uygun biçimde, zekamızı "açıklıyordu".

MÖ 3. yy.da su mühendisliğinin icat edilmesi, insan zekasının hidrolik bir modelinin ün kazanmasına yol açtı. Bu görüşte, vücuttaki farklı sıvıların akışı fikri -salgılar- hem fiziksel hem de zihinsel işlevimizin sebebiydi. Hidrolik benzetmesi, 1.600 yıldan fazla hüküm sürerek bu süre boyunca tıbbi uygulamalara engel oldu. 1500'lere gelinmeden, zembereklerin ve dişlilerin güç sağladığı otomat tasarlanmış ve nihayetinde Rene Descartes gibi önde gelen düşünürlerin, insanların karmaşık makineler olduklarını ileri sürmesinde ilham kaynağı olmuştu. 1600'lerde İngiliz düşünür Thomas Hobbes, düşünmenin beyinde gerçekleşen küçük mekanik hareketlerden ortaya çıktığını öne sürdü. 1700'lerde elektrik akımı ve kimya konusundaki keşifler, insan zekasında yeni kuramlara yol açtı (yine bunlar yapısı itibariyle büyük oranda benzetimsel idi). 1800'lerin ortalarında, iletişimde meydana gelen son gelişmeler, beyni bir telgrafa benzetme konusunda Alman fizikçi Hermann von Helmholtz'a ilham kaynağı oldu.

Her benzetme, ortaya çıktığı çağın en gelişmiş düşüncesini yansıtıyordu. Tahmin edileceği gibi, 1940'larda bilgisayar teknolojisinin belirmesinden sadece birkaç yıl sonra, beynin bir bilgisayar gibi çalıştığı söylenmişti. Fiziksel donanımın rolünü beynin kendisi oynuyor ve düşüncelerimiz de yazılım görevi görüyordu. Günümüzde geniş ölçüde 'biliş bilimi (cognitive science)' olarak adlandırılan şeyi başlatan dönüm noktası, psikolog George Miller'ın Dil ve İletişim'i (1951) yayımlamasıydı. Miller bilgi kuramında, bilişimde ve dilbilimde geçen kavramlar vasıtasıyla zihinsel dünyanın derinlemesine incelenebileceğini öne sürüyordu.

Bu türden bir düşünce, matematikçi John von Neumann'ın Bilgisayar ve Beyin (1958) adlı kısa kitabında nihai ifadesine ulaştı. Neumann kitabında insan sinir sisteminin işlevinin "ilk izlenime göre sayısal" olduğunu net bir şekilde dile getiriyordu. Beynin insanlardaki muhakeme ve konusunda oynadığı rol hakkında aslında az miktarda şey bilindiğini kabul etse de, günün bilişim makineleri ile insan beyninin bileşenleri arasında birbiri ardına benzetmeler yapmaktaydı.

Hem bilgisayar teknolojisinde hem de beyin araştırmalarında sonradan yaşanan gelişmeler (insanların bilgisayarlar gibi birer bilgi işlemci olduğu fikrinden hareketle) insan zekasını anlama konusunda disiplinler arası tutkulu bir çabanın giderek gelişmesine yol açtı. Bu çaba artık binlerce araştırmacıyı kapsayan, milyarlarca dolar sermayesi olan ve hem teknik hem de ana akım makale ve kitaplardan meydana gelen çok büyük bir yazın oluşturmuş durumdadır. Bu bakış açısına bir örnek olarak Ray Kurzweil'in Bir Zihni Nasıl Oluştururuz: İnsan Düşüncesinin Sırrını Ortaya Çıkarmak (2013) isimli kitabı, beynin 'algoritmaları', beynin 'veriyi nasıl işlediği' ve hatta yapısı itibariyle tümleşik devrelere yüzeysel şekilde nasıl benzediği hakkında tahminlerde bulunmaktadır.

İnsan zekası için yapılan bilgi işlem (IP, information processing) benzetimi, artık hem sıradan vatandaşın hem de bilimin içerisinde olan kişilerin düşüncelerinde egemen hale gelmiştir ve artık neredeyse zeki insan davranışı hakkındaki her konuşma, içerisinde bu benzetimi barındırmaktadır (tıpkı belli çağ ve kültürlerde bu konudan bahsedilirken illa bir ruha ya da bir ilaha atıf yapılması gerektiği gibi). IP benzetmesinin günümüz dünyasındaki geçerliliği, genelde sorgusuz sualsiz kabul edilmektedir.

Fakat IP benzetimi sonuçta sadece bir benzetmedir, anlamadığımız bir şeyi akla uygun hale getirmek için anlattığımız bir hikayeden ibarettir. Ve bundan önceki tüm benzetmeler gibi, bu da bir noktada kesinlikle çöpe atılacaktır; ya yerine başka bir benzetim geçecek ya da sonunda doğru bilgi ile yer değiştirecektir.”

...

“Yıllardır defalarca yürüttüğüm bir ders uygulamasında, bir öğrenciyi sınıfın önünde tahtaya kaldırarak ondan bir dolarlık kağıt paranın detaylı bir resmini (mümkün olduğu kadar detaylı bir şekilde) çizmesini istiyorum. Öğrenci çizmeyi bitirdiğinde resmin üzerini bir sayfa kağıt ile örtüyorum. Cüzdanımdan bir dolarlık kağıt para çıkarıp onu tahtaya bantlıyor ve öğrenciden tekrar çizim yapmasını istiyorum. Öğrenci çizmeyi bitirdiğinde yapmış olduğu ilk çizimin üzerini açıyor ve sınıftaki öğrencilerden iki resim arasındaki farklılıklar üzerine yorum yapmalarını istiyorum.

Daha önce bunun gibi bir gösterimi hiç görmemiş olabileceğiniz için veya sonucu hayal ederken zorluk yaşayabileceğiniz için, araştırmamı yürüttüğüm kurumda stajyer öğrencilerden biri olan Jinny Hyun'dan, iki çizim yapmasını istedim. İşte, "aklından" yaptığı çizim (benzetmeye dikkat):

Ve bu da bir dolarlık banknotu görerek yaptığı çizim:

Jinny, gördüğü tablo karşısında muhtemelen sizin kadar şaşırmıştı fakat bu normal bir durum. Görebileceğiniz gibi, bir dolarlık banknot ortada yokken yapmış olduğu çizim, banknotu görerek yaptığı çizime kıyasla, oldukça kötü. Halbuki Jinny, o zamana kadar bir dolarlık kağıt parayı binlerce kez görmüştü. O halde sorun nedir? Beyinlerimizin "bellek yazmacında (memory register)", kağıt doların "kayıtlı" bir "temsili" yok mu? Onu sadece "hatırlayarak" çizim yaparken kullanamaz mıyız?

Belli ki hayır. Ve sinirbilim, insan beyninin içinde kayıtlı bir dolarlık banknotun nerede temsil edildiğini, sırf orada olmaması gibi basit bir sebepten dolayı, binlerce sene geçse dahi bulamayacaktır.

Anıların tekil sinirler içinde saklandığı fikri akıl dışıdır: Anı, sinirin içinde nereye ve nasıl kaydolmaktadır?

Aslında pek çok beyin çalışması, beynin farklı kısımlarının, hatta bazen geniş bölümlerinin genelde en sıradan hafıza işlerine bile dahil olduğunu göstermektedir. Güçlü duygular söz konusu olduğunda milyonlarca sinir daha aktif hale gelebilmektedir. Toronto Üniversitesi'nde nöropsikolog Brian Levine ve arkadaşları tarafından bir uçak kazasından sağ kurtulanlar üzerine 2016'da yapılmış bir çalışmada, kazayı yeniden hatırlayan yolcuların amigdala, orta temporal lob, ön ve arka orta bölüm ve görsel korteks adlı beyin bölgelerinde sinirsel faaliyet artışı olduğu gözlemlendi . Birkaç bilim insanı tarafından öne sürülen, belirli anıların bir şekilde tekil sinirlerin içinde depolandığı fikri akla uygun değildir çünkü eğer öyle bir şey varsa bu iddia, hafıza meselesini, hücrede anıların nasıl ve nerede saklandığı minvalinde daha çetrefilli bir seviyeye taşımaktadır.

O halde, Jinny ortada bir dolarlık kağıt para yokken çizim yaptığında neler oluyor? Eğer Jinny daha önce hiç 1 dolarlık kağıt para görmediyse, yaptığı ilk çizim ikinci çizime muhtemelen hiç benzemezdi. Kağıt dolarları daha önce görmüş olduğu için, bir şekilde değişiklik yaşadı. Özellikle beyni, bir dolarlık kağıt parayı gözünde canlandırmasına olanak sağlayacak şekilde - yani en azından, bir dolarlık kağıt parayı görmeyi yeniden deneyimleyecek kadar - değişmişti. İki resim arasındaki farklılık, bir şeyi gözümüzde canlandırmanın (yani, bir şey yokken onu görmenin), bir şey varken onu görmeye göre çok daha az isabetli olduğunu hatırlatmaktadır. Bu yüzden bir şeyi tanımak, hatırlama işinden çok daha kolaydır. Bir şeyi hatırladığımız zaman, bir deneyimi yeniden yaşamaya çalışmak zorunda kalırız (İngilizce'de hatırlamak fiili remember'dir. Latince'den gelmiştir ve Latince'de re, 'tekrar', memorari ise 'dikkat etmek, hatırında tutmak' anlamına gelir). Fakat bir şeyi tanıdığımız zaman, tek yaptığımız, bu algısal deneyimi daha önce yaşadığımızın bilincinde olmamızdır. Belki de dolar çizimi örneğine, Jinny'nin daha önceden dolar banknotları görmüş olduğu fakat detayları 'ezberlemek' için kasıtlı bir çaba göstermemiş olduğunu söyleyerek itiraz edeceksiniz. Öyle yapmış olsaydı, para ortada yokken büyük ihtimalle ikinci resmi çizebileceğini iddia edebilirsiniz. Ancak bu durumda bile, dolar banknotunun hiçbir görüntüsü herhangi bir manada Jinny'nin beyninde 'depolanmış' olmazdı. Kendisi sadece onu isabetli şekilde çizmeye daha hazırlıklı olurdu, tıpkı bir piyanistin, nota kağıdını yutarak değil de, provalar yaparak bir konçertoyu daha ustalıkla çalabilir hale gelmesi gibi. Bu basit uygulamadan, zeki insan davranışının benzetim içermeyen bir kuramının genel hatlarını - yani, beynin tamamen boş olmadığı fakat en azından IP benzetmesinin prangalarından kurtulmuş olan bir kuramı - inşa etmeye başlayabiliriz.”

...

“Daha da kötüsü, beynin tamamının 86 milyar sinirinin hepsinin anlık fotoğrafını alma ve sonra bu sinirlerin içinde bulunduğu durumları bir bilgisayarda canlandırmayı başarabilseydik bile, devasa boyuttaki bu örnek/ şablon, onu üreten beyin kütlesinin dışında hiçbir anlama gelmeyecekti. Bu durum belki de IP benzetmesinin, insanların nasıl işlediği hakkındaki düşüncelerimizi en muazzam biçimde saptırma şeklidir. Bilgisayarlar verilerin birebir kopyalarını (güç kaynağı olmaksızın uzun süreler boyunca değişmeden durabilen kopyaları) kayıt altına alıyor olsa bile beyin, sadece canlı kaldığı sürece zihinsel yetilerimizi sürdürür. Beynin açma-kapatma tuşu yoktur. Ya çalışmaya devam eder, ya da bizler yok oluruz. Dahası, sinirbilimci Steven Rose'un 2005 tarihli "Beynin Geleceği" isimli kitabında belirttiği gibi, beynin o anki durumuna kısa bir bakış atmak bile -şayet o beynin sahibinin bütün yaşam öyküsünü, hatta kendisinin içinde yetiştiği toplumsal bağlamı bilmiyorsak anlamsız olabilir.

Bu meselenin ne kadar zor olduğunu düşünün. Beynin insan zekasını nasıl sağladığının temellerini anlamak için bile, 86 milyar sinirin ve onların 100 trilyon karşılıklı bağlantılarının tamamının o anki durumunu, farklı derecelerdeki bağlantı kuvvetlerini, her bağlantı noktasında mevcut olan 1.000'den fazla sinirin durumunu ve ayrıca beyin faaliyetinin sistemin bütünlüğüne anbean nasıl katkıda bulunduğu gibi bilgileri bilmeye ihtiyacımız olabilir. Buna, kısmen, her bir kişinin hayat hikayesinin eşsiz olması sebebiyle meydana gelen, her beynin eşsiz olması durumunu da eklediğinizde, Kandel'in tahmini fazlasıyla iyimser gelmeye başlamaktadır. (10 Ekim 2015'te The New York Times gazetesinde dış yazar olarak yazan sinirbilimci Kenneth Miller, sinirsel bağlantısallığın temellerini anlamanın bile 'yüzyıllar' alacağını ileri sürmüştü.)”

Makalenin tamamını buradan okuyabilirsiniz.

Beyin Bir Bilgisayar Değil mi? - Yapay Zeka

Bu makale “Beyniniz Bir Bilgisayar Değil ve Muhtemelen Asla Bilgisayara Aktarılmayacak!“ makalesine karşılık olarak yazılmıştır.

Dr. Robert Epstein “eskiden beyne ruh üflendiğinin düşünüldüğünü, sonra beynin hidrolik sistemlere benzetildiğini, daha sonra makinelere benzetildiğini, daha sonra telgraf sistemlerine benzetildiğini” belirtiyor. En sonunda da bilgisayarlara benzetildiğini yazıyor. Önceki benzetmelerin artık saçma olduğunun ortaya çıkması gibi, gelecekte de bilgisayara benzetmenin saçma olduğunun anlaşılacağını vurguluyor.

Duyu organlarından girdiler alınır. İçerideki verilere göre işlenir. Çıktı olarak da bir tepki verilir. Bilgisayara ya da başka bir makineye benzetilmesinde kasıt budur. Yani beyni bilgisayara benzetmenin nedeni birebir aynı olduğundan değildir. Ayrıca, ortada sihirli veya olağanüstü bir şey olmadığını ve üzerinde çalışıldıkça anlaşılabileceğini vurgulamak içindir. Birebir aynı olduğu düşünülseydi sinir ağları taklit edilmeye çalışılmazdı. Yapay sinir ağları geliştirilmezdi. Sinir ağları daha iyi modellendikçe beyine daha çok benzeyecektir. Yani aslında beyini bilgisayara benzetmekten daha çok, bilgisayar beyine benzetilmeye çalışılmaktadır.

Dr. Robert Epstein “bilgisayarın aksine, insanların Dolar'ı kolayca hatırlayamayacağı” örneğini veriyor. Ona göre beyin Dolar'ı kaydetmez, çünkü bilgisayar değildir. Yalnız, makalede iddia edildiği gibi, bilinçli hiç kimse beynin bir kamera gibi Dolar'ı ya da başka bir nesneyi kaydettiğini söylemez. Ama kesinlikle kaydettiği bir bilgi var. Kaydettiği şey, objeyi tanıma biçiminin sinir ağı şemasıdır.

Dolar beyinde dağınık bilgi çağrıları seklinde kaydedilir. Ortada net belirgin bir görüntü yoktur. Tamamlanmış bir görüntü yoktur. Dolar'a dikkatini ne kadar verirsen görüntü o kadar belirginleşir. Ama net sınırları olmaz. Zaten tek biçimli resim olarak kaydedilmez. Dikkat edildikçe Dolar'ı oluşturan bilgi çağrıları artar. Bu da daha iyi hatırlanmasını sağlar. Bu bilgi çağrıları beyinde dağınıktır. Bu yüzden oldukça bulanıktır. Kişinin öğrendiği, etkilendiği birçok farklı konuya, anıya bağlıdır. Ve elbette görmenin oluşturduğu anının sinir ağı şemasına bağlıdır. Ama görüntü anısı Dolar kaydının küçük bir kısmıdır. Bundan dolayı Dolar -daha net ifadeyle Dolar'ı tanıma biçimi sinir ağı şeması- herkesin kafasında farklı şekilde kayıtlıdır. Ama sonuçta Dolar kayıtlıdır, sadece bilgisayardaki gibi belirgin kesin hatlarla kayıtlı değildir.

Dolar bir Türk için farklı bir Amerikalı için farklı anlamlar ifade eder. Yani Dolar'ı farklı bağlantılarla tanırlar. Birçok Türk Dolar'ı bilir. Ama üzerindeki fotoğraflara dikkat etmez. Dolar'ı detaylı tarif edemez. Ama bir Amerikalı o fotoğrafları hemen tanır. Çünkü onun tarihinde anlamları olan kişilerdir. Dolayısıyla o fotoğrafların neye benzediğini zihninde daha kolay canlandırır. Sinir ağının daha fazla yerinden Dolar bağlantılı sinyal alır. Daha fazla detay hatırlar. Yani gözden gelen sinyaller fotoğraf gibi kaydedilmez. Sadece o nesneyi tanıma biçimi kaydedilir. Sinir ağında, tanımanın şeması vardır. Google Lens'i geliştirmek için esinlenilen şey de budur zaten.

Bilgileri kaydeden sinir ağı şemasının keskin hatları yoktur. Çünkü zaten sürekli değişmektedir. Yaş geçtikçe bir anıyı daha farklı şekilde hatırlanmasının nedeni budur. Dolar'ı kaydeden şema da belirgin değildir. Üstelik değişmektedir. Sinaptik ağırlıklar değişmektedir.

YSA sayesinde bilgisayarın normalde çözemeyeceği problemlerin çözmesi sağlanıyor. Örneğin Go oyunu öğretilebiliyor, şampiyonu yenebiliyor. Ve tıpkı sinir ağları gibi YSA'nın da öğrendiği bilgileri, ağın neresine kaydettiğinin belirgin bir şeması yok. Öğrendiği bilgileri tıpkı beyin gibi oldukça dağınık, bulanık şekilde kaydediyor. Aslında sinir ağlarının öğrenmesini sağlayan şey de budur; bir çok farklı ayrıntıyı birbirine bağlar. Sinir ağları organik altyapıya kurulmuş olabilir. YSA bilgisayar altyapısına kurulmasına rağmen çalışma prensipleri zaman geçtikçe sinir ağına daha çok benziyor.

Dr. Robert Epstein ayrıca, beynin kapatılıp açılamayacağının, bilgisayar olmamasının kanıtlarından biri olarak sunuyor. YSA'yı kapatıp bir gün sonra açmak mümkündür. Sinir ağları kaldığı yerden devam eder. Bilgisayarda birebir taklit edilen beyin kapatılabilir. O sinirler için zaman artık durmuştur. Açıldığında kaldığı yerden devam eder. Ama evet, birebir taklit etmek, vaat edilenden epey daha uzun zaman alabilir. Dondurulan canlılar hatta insanlar vardır. Çözüldüklerinde beynin kaldığı yerden devam edeceği umulmaktadır. Daha basit beyinli hayvanlar çözüldüğünde devam etmiştir, mesela solucan, balık tekrar canlanmıştır. Demek ki canlı beyin bile kapatılabiliyormuş!

İnsanlara artık robotik uzuvlar takılabilmektedir. Beynimiz robotik uzuvları kontrol edebilmektedir. Peki bu nasıl oluyor! Beyin, bilgisayar gibi bir bilgi işleyici olmasaydı, robotik uzuvla arasında iletişim protokolü sağlamak pek mümkün olmazdı. Ama elbette bilgisayarla beynin mimarisi farklıdır.

Bu konuyla ilgili şu video da ilginçtir. Beyin makine gibi tepki veriyor. Özgür irade aslında nedir!

Yazar Olmak - Sahne

Gavin:

İsim? (Kitabını imzalamaya niyetlenir)

Muhabir:

Kitabını almak istemiyorum. :-)

Ben Eli Abrahams, Sagramanta Bee'nin sanat editörüyüm.

Kısa bir röportaja vaktin var mı?

Gavin:

Ee, vakit ayırırım.

Açık mı, kayıtta mı? (muhabir telefonla kayıt yapacaktır)

Öncelikle salonda çalışıyorum.

1986 model bir IBM'de yazıyorum! :-)

Ve tuş sesleri, Lana'nın körlüğü için bana ilham verdi.

Bastonunun takırtısı gibi, anladın mı... :-)

(Yazdığı karakterin adı Lana'dır)

Muhabir:

Ee, galiba şunu sormak istiyorum:

Kitap neden teknoloji hakkında değil?

Gavin:

Ben bir yazarım.

John Grisham'a da bu soruyu sorar mısın!

Veya Jackie Collins'e!

Muhabir:

Hayır. Ama onların batan bir teknoloji şirketi yok.

Gavin:

Sence battı mı!

Ben teknolojiyi bırakmadım,

teknoloji beni bıraktı. :-)

Hepimizi yüzüstü bıraktı!

Bak, Woldon Bruks'da olmalıydık,

ama bu döküntü yerdeyiz.

Peki neden.

Çünkü insanlar kitapları internetten alıyor. :-)

Amazon'dan!

O yüzden beni suçlama.

Teknoloji hakkında yazmadım.

Çünkü teknoloji dünyaları yok eder.

Ve ben, onları yaratmak istedim! :-)

Gavin başarısız olmuştur. Artık teknolojiden soğumuştur. Teknoloji karşıtı insanlara o da katılmış gibi görünmektedir. Şimdi yazar olmayı denemektedir. :-)

Yardımlaşmak- Sahne

 Gavin ve Richard, ikisi de zor durumdadır. Richard'ın aklına ikisini de rahatlatacak bir fikir gelir.

Richard:
Bak Gavin biliyorum seninle her konuda anlaşamıyoruz.
Arkadaş da değiliz.
Ama bu birbirimize yardım etmek için bir fırsat olabilir diyorum.
Diğ mi, ne diyorsun?
Gavin:
Yani, eheheh.
Bariz değil mi, cevabım:
Hayır! :-)
Richard:
N Ne?
Gavin:
Hayır.
Tabiki Richard...
Sen rakibimsin.
Rakibe yardım edilmez.
Bu işin en temel kurallarından biri budur. :-)
Kusura bakma. Olmaz. Hayır.
Richard:
Bir saattir sırttan bıçaklayanlar ve
acımasız rekabetin bize yaptıkları üzerine konuşuyoruz.
Gavin:
Evet, aynen öyle.
Bu da öyle. :-)
Bunu anlamaman çok tuhaf. :-)
Richard:
Sana yardım edebilirim Gavin.
Gavin:
Ama ettin bile Richard.
Burada oturmuş kendimi yetersiz hissediyordum!
Sonra geldin, bana zayıflığını gösterdin. :-)
Bıçağı saplamam için yalvardın.
Hala kurtulmam gereken derin bir çukur var,
ama bu harika bir başlangıç.
Şuna bak, acıtmıyor bile, görüyor musun.
Şimdi izninle.
Evet, triatlon hazırlamam gerekiyor.
Birdenbire kendimi enerjik hissediverdim! :-)

Soru 36: Sohbet Programları Nasıl Çalışır? - Alıntı

Turing'in ünlü testini önerdiği o ilk makaleden (23. Soru) bu yana, insanlarla insan dillerinde (bilgisayarcı deyimiyle, “doğal dil”de) iletişim kurabilen programların geliştirilmesi yapay zekâ araştırmacılarının en çok uğraştığı işlerden biri oldu. Ben de gençliğimin en güzel yıllarını bu konuya gömdüğümü söyleyebilirim doğrusu.

Doğal dilde yüksek kalitede iletişim problemini çözmek, yapay zekânın tümünü gerçekleştirmeye denk zorlukta bir iştir. Turing'in test olarak tam da bunu belirlemesi boşa değildir. 1964'te bu testi “hileyle” geçmeye yeltenen ELIZA adlı bir bilgisayar programı yazıldı. Bilgisayarı kullanan kişinin girdiği cümleleri basit bir teknikle “tersyüz” ederek yanıt veren, bazen de okuduğu cümlenin içinde geçen kimi kelimelerin tetiklediği kurallara bağlı olarak stokunda bulunan hazır cümleleri söyleyen ELIZA, bazı saf kullanıcıları öylesine başarılı bir şekilde kandırdı ki, yazarı Joseph Weizenbaum insanlığın henüz yapay zekâya hazır olmadığına karar verip bu işlerden elini eteğini çekti. İşte hocalığımın ilk yıllarında öğrencim Çiğdem Aytekin'e ödev olarak yazdırdığım Türkçe konuşan ELIZA'nın bir diyaloğu:

KULLANICI: Neler düşündüğümü bildiğine inanmak çok zor. ELIZA: Demek neler düşündüğünü bildiğime inanmak çok zor. KULLANICI: Her şeyi tekrarlıyorsun. ELIZA: Demek her şeyi tekrarlıyorum. KULLANICI: Herhangi bir şey hissediyor musun? ELİZA: Ben rahat hissediyorum. KULLANICI: Hissettiğine inanmak ne kadar zor. ELIZA: Benim neler hissettiğimi düşünüyorsun?

Görüldüğü gibi, artık kullanıcılar ELIZA gibi son derece yüzeysel yöntemlerle bir farkındalık yanılsaması yaratmaya çalışan programlara kolay kolay kanmıyor. Bu yüzden, doğal dildeki metinleri önce sözcük, sonra cümle ve giderek anlambilim (semantik) düzeyinde bir dizi çözümlemeden geçiren “ciddi” yazılımlar üretmek gereklidir. “Derin anlama” konusunda varabildiğimiz noktayı sonraki soruya bırakıp günümüzün “sohbot”larının (İngilizce “sohbet” kelimesiyle “robot”un “bot”unun bir araya getirilmesiyle oluşturulmuş “chatbot” sözcüğüne bu karşılığı öneriyorum) nasıl çalıştığına bakalım.

Sohbotları konu açısından dar kapsamlı veya sınırsız olanlar olarak ikiye ayırabiliriz. Dar kapsamlı bir sohbotla kendi konusu dışında konuşursanız sizi anlamaz, cevap veremez, verirse de saçmalayabilir. Kimi dar kapsamlı sohbotlar (yazışma yoluyla çalışıyorlarsa) kullanıcının ne yazacağını bile kısıtlayarak sohbetin raydan çıkmasını engeller. Konuyu bu şekilde çerçevelemek programı yazan kişinin işini kolaylaştırırsa da, kullanıcıda yaratacağı yabancılaşma nedeniyle “doğal dil arayüzü”nden beklenen avantajın büyük kısmının yitirilmesine yol açar.

Sohbotumuza sadece bir mağazanın ürünlerini tanıtmak gibi bir “listeden seçtirme” işi değil de (sözgelimi müşteri destek elemanlığı gibi) daha çok adım gerektiren karmaşık bir görev yükleyeceğiz diyelim. Bu durumda tıpkı insan müşteri temsilcileri gibi sohbotun da önceden hazırlanmış bir “akış diyagramı”nı izlemesi gerekir: Müşteriye önce adını sor, sonra ne istediğini sor, sonra o isteği gerçekleştirmek için diyagramda belirtilen sıradaki adımla ilişkili soruyu sor, tüm bilgileri topladıysan belirtilen işlemi yapıp uygun cevabı ver. Sorun, gerçek hayatta insanların tam bu sırada ve programcının beklediği biçimde bilgi vereceklerinin hiç de garantili olmamasıdır. İnsanlar bir bilgiyi pek çok değişik şekilde ifade edebilir, bu nedenle de sohbotun (daha önce hiç görmediği şekilde ifade edilmiş olabilecek ve yazım veya konuşma tanıma yanlışları da içerebilecek) çok sayıda farklı girdinin kendi anlam dünyasında hangi kategoriye denk geldiğini anlayıp sınıflandırması gerekir. İşler yolunda gider de kullanıcının dedikleri doğru anlaşılırsa ne âlâ, aksi takdirde program anlamaktan umudu keserse kullanıcıyı bir insan operatöre devredebilir. Kimi sohbotlar bu süreç sırasında kullanıcının sarf ettiği kelimelerden “duygu analizi” yapıp duruma uygun olması umulan “Sıkıldığınız için üzgünüm” gibi sözler edebilir. Gün sonunda konuşma kayıtları incelenir (bilgisayarla konuştuklarınızın sadece ikinizin arasında kalacağını asla varsaymamalısınız) ve kullanıcının ne istediği ve bunun için ne dediği saptanarak bir dahaki sefere sohbotun bu sözleri doğru yorumlaması için gerekli değişiklikler yapılır.

Ben bu kitap üzerinde çalışırken Google insandan ayırt edilemez bir ses ve tarzla insanlarla telefonda “sahibi” adına rezervasyon yapma konusunda konuşur gibi görünen bir programın çok etkileyici birkaç örnek diyalog kaydını yayınladı. Henüz kendim incelemediğim bu sistemi bir “reklam” videosu üzerinden değerlendirmem doğru olmaz, ama örneklerin yukarıdaki sınıflandırmama göre yine dar kapsamlı sohbetler olduklarını vurgulayayım.

Sınırsız bir sohbet ise (insan taklidi kısmı haricinde) tam Turing'in sözünü ettiği şeydir ve mühendislik açısından olağanüstü zordur. Apple şirketinin dijital asistan programı Siri gibi iddialı konuşma sistemleri, görevleri gereği anlayıp karşılayabildikleri işlevsel komutların (Siri birçok kez eliyle telefona uzanamayan insanlar için ambulans çağırarak hayatlar kurtarmıştır) yanı sıra, kulİanıcılarına olabildiğince az defa “Üzgünüm, seni anlayamadım” diyebilmeleri için her gün yeni cevaplarla zenginleştirilmektedir. Bu sohbotların evlenme tekliflerinden küfürlere, din ve siyaset sorularından “yarın sabah intihar etmemi hatırlat” gibi sorunlu isteklere “doğru” ve bir kişiliğe sahipmişçesine kendi içinde tutarlı cevaplar verebilmesi amacıyla birçok şair ve yazar istihdam edilmektedir. Amazon şirketinin Alexa asistanını popüler konular hakkında en az 20 dakika boyunca insanları sıkmayan tutarlı sohbetler gerçekleştirebilecek şekilde programlayacak ekibe vaat ettiği bir milyon dolarlık büyük ödülü alabilen henüz çıkmamıştır.

ELIZA gibi hilelere kaçmadan herhangi bir konuda açılabilecek her sohbete katılabilmek için herhangi bir insanın hakkında konuşabileceği her şeyi bilmeniz gerekir. Eğitimsiz olanlar da dahil olmak üzere tüm insanların dünya hakkındaki ortak bilgilerine “sağduyu” adı verilir. Diyelim ki bildiğiniz bir konu hakkında bir ansiklopedi maddesi yazıyorsunuz. Konunun anlaşılması için gereken, ama “Nasılsa herkes bunu bilir” diyerek yazınızda açıklamadığınız her şey, sağduyunun içindedir. İnsanların birbirleriyle genellikle fazla konuşmadan anlaşabilmesinin de, bazen farklı kültürlerden gelen kişilerin aynı dili konuşmalarına karşın yanlış anlaşmasının da nedeni, ortak olduğunu varsaydıkları bu bilgi kümelerindeki benzerlik ve farklılıklardır. Eğer programımızın okuduğu veya duyduğu bir metinden normal insanların ne anlam çıkaracağını anlamasını istiyorsak, bir şekilde bu bilgilere sahip olması gerekir.

Eski moda yapay zekâcılar bu probleme “O zaman tüm bu bilgileri teker teker ve açık açık yazalım” diye yaklaştı. Yaklaşık yüz milyon cümlelik bir bilgi tabanının amaca ulaşmak için yeterli olacağı tahmin ediliyordu. Bu devasa işi gerçekleştirmek (ve yazdıkları program parçasını diğer yapay zekâcılara satarak kâra geçmek) isteyen grubun başını 30. Soru'da tanıştığımız Douglas Lenat çekti. 1984'ten beri “İnsanlar önce doğar, sonra ölür”, “Bardağın açık tarafı üste tutulur” vs. türünden milyonlarca bilgiyi kodlayarak insan sağduyusunu bilgisayarlara kazandırmayı amaçlayan CYC projesi üzerinde çalışıyor. Yeni moda YZ'cilerin çoğu ona bir tür Don Kişot gözüyle bakarak doğal olanın bu bilgilerin artık elimizin altında olan büyük veriden otomatik öğrenilmesi olacağını söylüyorlar. Son gülen kim olacak, göreceğiz. Daha anlayışlı programlar üretme çabasının öyküsü önümüzdeki soruda sürecek.

50 Soruda Yapay Zeka

Bilgisayarlar Doğal Dili Anlamıyorlar – Yapay Zeka

Bir kişinin yabacısı olduğu bir bilim konusunda akademik bir topluluğun teknik konuşmalarına tanık olduğunu varsayalım. Aslında cümlelerin çoğunu anlayamayacaktır. Çünkü daha önce hiç karşılaşmadığı sözcükler olacaktır. Anlam çıkarsaması yapmakta zorlanacaktır. Hatta bir kelime yanlış telaffuz edildiğinde bunu fark edip, kafasında düzeltemeyecektir. Çünkü o kelimenin düzgün halini zaten bilmiyordur. Benzer şeyler örneğin futbola ilgisiz birinin, taraftarların futbol konuşmasına tanık olduğunda da geçerli olur. Terimleri anlamaz. Ya da futbolcuların isimlerini aklında tutamaz. İmla hatası yapılmış isimleri, kafasında düzeltemez. Ve söylenen o isimle kimin kastedildiğini bilemez. Sıkılır. Oysa futbola ilgili biri, imla hatası yapılarak söylenmiş de olsa, o ismi kafasında düzeltir ve kimin kastedildiğini hemen anlar. Çünkü o hazırdır. Önceden bu konuda bilgi biriktirmiştir. Dolayısıyla bağlantıları hemen kurabilir.

Yani insanlar da sohbet robotları gibi yabancısı oldukları bir konuda konuşurken oldukça zorlanırlar. Konuşmaya çok fazla dahil olamazlar. Hatta teknik bir konuda konuşuluyorsa mantıksız şeyler de söyleyebilir. Siri ya da banka asistanlarını eğitilmedikleri bir konuyu konuşmaya zorlandıklarında mantıksız şeyler söylememelerini beklemek haksızlık olacaktır. Mesela çocuklar da konuşmada geçen bir ironiyi fark edemeyebilir.

Şu örneğe göz atalım: “Ali pazara gidiyor” Bu cümlenin iki anlamı olabilir. “Ali pazar günü gidiyor” ya da “Ali pazar yerine gidiyor”. Bunu anlamak için geçtiği konuya bakmak gerekir, yani sadece cümle grameri yetmez. Zaten doğal dilde her cümle dil bilgisine tam uygun da olmaz, tıpkı bu cümle gibi. Eğer konu sebze meyveden bahsediyorsa cümlenin anlamı istatistiksel olarak “Ali pazar yerine gidiyor” olacaktır. Bilgisayarın doğal dili eksiksiz anlayabilmesi için konuyu da anlaması gerekir. Hatta bilgisayar, dil bilgisini anlama konusunda çok sıkı tutulursa, doğal konuşmada aslında kolayca tıkanacaktır.

Peki bilgisayar konuyu nasıl anlayacak. Elbette bu oldukça zor. Ama örneğin banka asistanları bankacılık konusun bir düzeyde anlayabiliyor. Anlama, dar ölçekte gerçekleştirilebildiğine göre, bunun genişletilebileceğini ummak hayalcilik mi olur! İnsanlarda milyarlarca sinir bağlantısı var. Bebeklikten yetişkinliğe kadar yıllarca eğitilmektedirler. Kafada bir sürü farklı konu birikmiş olur. Bu sayede anlamları kolayca çıkarabiliyor, tabii konuşmanın çoğu önceden öğrendiği şekilde ilerliyorsa. Bilgisayar milyarlarca yapay sinir ağını çalıştırabildiğinde ve büyük veriyle uzun süre eğitildiğinde işler ilginçleşecektir. YSA'nın alt katmanları cümleyi anlamaya çalışır. Üst katmanlara doğru konu daha derinlemesine anlaşılmaya çalışır. Konuşmaları anlama konusunda insanlara yaklaşacaktır. Farklı telaffuz edilen sözcüklere karşı hazır olacaktır. Hatta milyarlarca yapay sinire konuşma öğretildiğinde bir “ben” hissi de duymaya başlayabilir.

Kabüllenmek – Sahne

Andrei:

Hadi, Ilya.

Ilya Ilyich:

Sana hoşlanmadığımı söyledim.

Ve sen inadına yapıyorsun.

Andrei:

Cennetten mahrum etme kendini!

Ilya Ilyich:

Yapamam bunu.

Yorgunum.

Andrei:

Ne yorgunluğu?

Ilya Ilyich:

Her şeyden yoruldum!

Balolar, ziyaretler, toplantılar,

çay partileri, sohbetler.

Ona buna durmadan koşuşturma,

dedikodu, arkadan konuşma.

Bu hayattan hoşlanmıyorum.

Andrei:

Nasıl bir hayattan hoşlanıyorsun?

Ilya Ilyich:

Bundan farklı.

Andrei:

Tamamen mi hoşlanmıyorsun?

Ilya Ilyich:

Bu insanların birinde bile sakin

berrak bakışlı göz yok.

Bir adam her gün işe gidiyorsa

zavallıdır,

Bir diğeri of çeker mutluluk

kendisinden esirgendiği için.

Bu onların idealidir,

onların hayattaki amaçları.

Andrei:

Bundan dolayı sen işe gitmek istemiyorsun

ve bekleme odasında oturuyorsun?

Ilya Ilyich:

Aynı zamanda senin sosyal hayatını da

istemiyorum.

Misafirler hayran olunacak derecede

simetrik olarak oturmuşlar,

kumar masalarının etrafında

sessiz ve düşünceliler.

Zihnini canlandırmak isteyenler için

mükemmel bir örnek!

Göremiyor musun? Bütün hayatlarını

oturdukları yerde uyuklayarak geçiriyorlar.

Daha fazla suçlanmalı mıyım yatağımda kalıp

kafamı hilekârlıkla zehirlemediğim için?

Birbirleriyle buluşuyorlar,

yemeklere davet ediyorlar

fakat konukseverlik yok,

nezaket yok, karşılıklı düşkünlük yok.

Bu nasıl bir hayat?

Orada ne öğrenebilirim?

Andrei:

Peki herhangi biri senden

ne öğrenebilir, Ilya?

Ilya Ilych:

Benden mi?

Andrei:

Evet senden!

Ilya Ilyich:

Hiç kimseye hiçbir şey öğretmeyeceğim.

...ve kimseyi teste tabi tutmayacağım,

o sarı yüzlü beyefendi gibi,

senin altın madencin gibi.

Bana bazı milletvekillerinin konuşmalarını

okuyup okumadığımı sordu.

Ben okumadığımı söyleyince gözlerini ayırıp

bana dik dik bakmaya başladı…

…daha sonra neden Fransız büyükelçisin

Roma'dan ayrıldığını,…

…düşünmedim diye kafamın etini yedi.

Mehmet Ali Paşa gemi göndermiş,

taburlar doğuya gönderilmiş...

Andrei:

Senin sarı yüzlü beyefendi dediğin adam,

iki üniversite bitirmiş.

Senin kâhyan Oblomovka'yı mahvederken...

Bu beyefendi on Oblomovka kadar

yer elde etmiştir.

Ve yakında yirmiden fazlasını elde edecek,

...çalışkanlığı ve zekâsı sayesinde.

Sabah saat beşte çoktan kalkmıştır,

her gün jimnastik yapar,

o şarap içmez.

Altı dil konuşur.

Herkesi her şeyi bilir.

Özel hayatı amaçlarına ve

işine göre ikinci plandadır,

gereksiz bir hareketi, davranışı veya

kelimesi yoktur.

Sağlıklı ve zengindir,

ve altmış yaşında olmasına rağmen senden

daha genç görünüyor.

Ilya Ilyich:

Neden? Altmış yaşındaki bir adam

altmış görünür, otuz beş değil.

Andrei:

Evet, ama senin gibi otuz beşinde olan

biri de elli gözükmez.

Ilya Ilyich:

Sanırım senin altın madenci bir

yüzyıl daha yaşar

Bir yüz Oblomovka daha elde eder.

Ama ne için?

Herkes sadece sağlığı için neyin iyi,

neyin kötü olduğunu düşünür

...hangi doktora gitmeyi veya

hangi geziye katılmayı.

Herkes nasıl yaşanacağını düşünür.

Ama ne için? Kimse bunun hakkında düşünmez.

Andrei:

Senin hayatın nedir?

Kimsenin sana ihtiyacı var mı?

Bütün gün boyunca kanepede yatmak kolaydır

ve bir şeyler yapanları yargılamak.

Birde kendine baksan daha iyi olmaz mı?

Belki de toplumun bir hatası yok

sadece sana uymuyordur,

Belki de toplumun sana ihtiyacı yoktur?

Ilya Ilyich:

Ne kadar yazık, Andrei.

Andrei:

Ne?

Ilya Ilyich:

Bazen o kadar utanıyorum ki ağlamak

istiyorum.

Andrei ve Ilya Ilyich yakın arkadaşlardır. Arkadaşlıkları çocukluktan beri sürmektedir. Andrei başarılı bir iş adamı olmuştur. Ilya Ilyich çocukluk hayallerinden uzaklaşmıştır. Artık gerçeklerden kaçmaktadır. Hiçbir şey yapmak zorunda olmamanın rahatlığından da mutlu olamamaktadır, ne yazıkki. Utanmaktadır. Bu nedenle insanların arasında huzursuz olmaktadır.

İnternetten DNA Siparişi - Alıntı

Organik materyallerin genetiğinin değiştirilmesi her geçen gün yaygınlaşıyor. Hatta sipariş üzerine DNA yazdıran firmalar bile var. Ginkgo Bioworks ve Twist Bioscience gibi firmalar istenen DNA kodlarını sentetik olarak üreterek teslim ediyor. Gıda, ilaç ve tekstil gibi alanlarda her yıl 3 milyar DNA çifti sentezleniyor. 1000 dolar ücret karşılığında 10.000 harflik DNA çifti ısmarlayabilirsiniz. İstediğiniz dizilimi internet üzerinden sipariş ettiğinizde, üretilen DNA birkaç gün sonra posta ile kapınıza kadar geliyor. Gelen gen dizilimini hücreye yerleştirerek çoğaltmak mümkün.

Ne var ki henüz çok yeni olan bu alanda kurallar oturmuş değil. Örneğin, üreticiler bulaşıcı ve öldürücü olabilecek yeni bir virüse ait bir gen dizilimi siparişinin ne kadar tehlikeli olduğunu anlayabilir mi? Anlamaları mümkünse bile bunu tespit etmek için ne kadar çaba sarf edecekler? Bu soruların cevaplanması çok önemli çünkü yapılan işlem bir kimyasal madde üreticisine internet üzerinden bomba siparişi vermekten farklı değil. Üstelik DNA üretiminin bilgisayarlara bağlı yazıcılarla yapılabilir hâle gelmesi, herkesin dilediği DNA dizilimini üretebilmesi anlamına gelecek. Tüm bunların denetlenebilmesi için yasal düzenlemelerin yapılması şart.

Alıntı: Tübitak Bilim ve Teknik Kasım 2019

Antivirüs yazılımları bir yazılımın temiz olduğunu onaylıyor ya da uyarıyor. Yakın gelecekte de DNA onaylayan şirketler kurulabilir. DNA yazıldıktan sonra bu şirkete gönderilebilir. Şirket, DNA'da zararlı virüs olup olmadığını inceler. DNA bundan sonra müşteriye postalanır. Hatta bu işlem zorunlu tutulabilir.

Ödemek için El Salla - Alıntı

Amazon, market alışverişlerinde ödemeyi kolaylaştırmak için çeşitli yöntemler denemeye devam ediyor. En son geliştirdiği teknoloji sayesinde kasada nakit veya kredi kartıyla ödeme yapmak yerine yalnızca elinizi sallamanız yetiyor. Öncelikle elinizin görüntüsü bir defaya mahsus olarak alınıp Amazon hesabınızla ilişkilendiriliyor. Sonrasında yaptığınız alışverişinizi tamamlamak istediğinizde, görüntü işleme teknolojileri kullanarak elinizi analiz eden sistem, bu bilgiyi daha önce tanımlanmış el görüntünüzle eşleştirip ilişkilendirilmiş hesabınızdan alışveriş ücretinizi düşüyor. Parmak izi okuma sistemi gibi çalışan yöntemin güzel tarafı elinizi herhangi bir yere dokundurmanıza gerek kalmadan çalışması. Sistemin şu an için yanılma olasılığı milyonda bir olsa da yüz milyonda bir yanılma payı ile çalışmasını sağlamak hedefleniyor. Bununla birlikte, kredi kartıyla ödeme yapmak en az 3-4 saniye sürerken, yeni geliştirilen sistemle bu işlem 300 milisaniyede (0,3 saniyede) tamamlanıyor. Özetle, önümüzdeki yıllarda kasadan “Hadi bana eyvallah!” der gibi elini sallayıp geçen birilerini görürseniz şaşırmayın.

Alıntı: Tübitak Bilim ve Teknik Kasım 2019

Banka kartı icat edileli kasada para sayma zahmetiyle daha az uğraşır olmuştuk. Şimdi elin görüntüsü sayesinde banka kartı ve şifresiyle de uğraşmak zorunda kalmayacağız görünüyor. Sistemin hata payı milyonda bir. Ama bir eli bu kadar detaylı analiz etmeyi bir el sallama denemesinde tamamlayabileceğinden emin değilim; hem de her ışık altında bu zor görünüyor. Yani ödemenin yapılabilmesi için eli birkaç kere sallamak gerekebilir. Telefonlardaki göz tanıma sistemleri bile her ışıkta çok iyi performans veremiyor. Amazon internette kurulan ilk marketti. Kitap satıyordu. İşler iyi gitti. Artık bir çok şey satıyor. Şimdi kasalarda para ödenmesini sağlamayı planlıyor. Sanki bankacılığa da el atıyor görünüyor. Bakalım gelişmeler nasıl ilerleyecek.