Yapay Zeka nedir ve nasıl çalışır?
On yıl önce Silikon Vadisi guruları, yazılımın dünyayı ele geçireceğini tahmin etmişti. Ve öyle yaptı. Dünyanın en değerli şirketleri kendilerini yazılıma adamış şirketlerdi ve tüm işletmelere yazılım hakim oldu. Amazon bir kitapçıdan şimdi olduğu e-ticaret devine ve Netflix bir video mağazasından Hollywood’a rakip oldu. Bu on yılda, her şey Yapay Zeka tarafından yutulacak. Öyle ki yazılımı yazmaktan bile sorumlu olacak.
Merakla, önemine rağmen, Yapay Zekanın ne olduğunu tanımlamak, kendimizi tanımlamak kadar karmaşıktır. Klasik öneri, AI’nın makinelerdeki insan zekasının bir simülasyonu olduğudur. Diğerleri bunun, bazı etmenlerin çevresini algılama ve amacına ulaşmak için gerekli eylemleri gerçekleştirme yollarının basit bir çalışması olduğunu söylüyor.
AI, tüm sorunları matematiksel bir tahmine dönüştürerek zekamızı kopyalamanın bir yolu olarak da görülebilir. Hiçbiri yanlış değil. Yapay Zekanın tanımı her geçen gün yazılmaya devam ediyor.
AI hayatımızda zaten var
Şu anda, görüntülerdeki belirli figürleri tanımak ve ayırt etmek, sesleri metinlere dönüştürmek, metinleri çevirmek veya eve dönüş için en iyi yolu bulmak amacıyla Yapay Zeka yetiştiriyoruz. İlginç bir şekilde, kalıpları tespit etmek, satranç hamlelerini düşünmek veya bir resim çizmek gibi bizim için en karmaşık görevler, en başarılı şekilde makineler tarafından gerçekleştiriliyor.
Biz zaten onlarla yaşıyoruz. Akıllı telefonumuzda bir fotoğrafa otomatik olarak her rötuş yaptığımızda, makine deneyimine dayanarak bunu nasıl yapacağını düşünür. Ve bu onun cazibesi. Amazon’un kurucusu Jeff Bezos, AI’nın ne olduğunu herkesten daha iyi açıkladı:
Geçtiğimiz birkaç on yılda bilgisayarlar, programcıların açıkça tanımlanmış kurallar ve algoritmalarla tanımlayabildikleri görevleri otomatikleştirmeyi başardılar. Modern makine öğrenimi teknikleri artık, görevleri tamamlamak için izlenecek kesin kuralları belirlemenin çok daha zor olduğu görevleri gerçekleştirmemize olanak tanıyor.Jeff Bezos
AI’yı destekleyen teknoloji: sahip olduğumuz ve ihtiyacımız olan şey
Bir makineden basit bir işlemi gerçekleştirmesini veya bir isim listesini alfabetik sıraya göre sıralamasını istemek kolaydır. Ancak, bir resim çizmek, bir senfoni bestelemek veya bir göğüs röntgeni izledikten sonra hastaya ne olduğunu teşhis etmek için nasıl programlanır?
Makine öğrenimi ile. Bu disiplin, makinelerin bir şeyleri deneyim yoluyla yapmayı öğrenmesini sağlar. Makine, binlerce veya milyonlarca örnek aracılığıyla kalıpları algılamayı öğrenir ve daha önce yapmadığı bir görevle karşılaştığında kullanabileceği bir genelleme oluşturur.
Üç tür metodoloji vardır:
- Denetimli öğrenme: makineye, tıpkı bir öğretmenin okulda yapacağı gibi doğru seçenekler ve yanıtlar gösterilir.
- Denetimsiz öğrenme: makineye neyin doğru neyin yanlış olduğu söylenmez. Karar vermesi gerekecek. Bu teknik, her bir numunenin karmaşıklığı veya çok sayıda olması nedeniyle bir insanın tespit edemediği verilerdeki kalıpları keşfetmeye izin verir.
- Takviyeli öğrenme: makinenin bir hedefi vardır ve sorunu çözerken bir ödül şeklinde doğru yolda olup olmadığı söylenir. Polis köpeklerinin eğitimine benzer bir yöntemdir.
Hâlâ keşfedilmekte olan birçok teknik var, ancak en popüler ve başarılı olanlar makine öğreniminden türetilenlerdir. Bununla birlikte, tüm problemler bir tahmin haline gelir. Bu nedenle makineler, inşaatta hangi malzemelerin kullanılması gerektiğini, coğrafya ve iklime dayalı olarak bir mahsulde en verimli sulamanın ne olduğunu hesaplamada veya karmaşık eğilimleri veya kalıpları tespit etmede çok iyidir. Ancak, bizim çocukluktan beri sahip olduğumuz zekadan hala yoksunlar ve bizim için çok basit olan görevler onlar için çok karmaşık. Dünya satranç şampiyonunu yenebilir ama daha fazla soyutlama yapamaz. Onlar ancak bizim çözemediğimiz sorunları çözecek kadar akıllılar. Tam özerklikle düşünen, hisseden ve karar veren makineleri düşünmek hala bilim kurgu.
Bilim kurgudan gerçeğe: biraz tarih
İlk bilgisayarlar icat edilmeden çok önce, insanlar zaten cansızları canlandırma veya bir tür yapay zekanın varlığını hayal ediyorlardı. Mary Shelley bunu, başkahramanın hissedebilen rasyonel bir varlık yarattığı Frankenstein adlı romanıyla yaptı. Zamanda daha da geriye gidebiliriz, çünkü Yunan mitolojisinde zaten heykellere hayat verebilen tanrı örneklerine sahibiz. Robot kelimesi, bir asırdan fazla bir süre önce Çek Josef Čapek’in insanların hizmetinde köleler yaratmayı tasavvur etmesiyle ortaya çıktı.
Yıllar sonra Alan Turing, ilk programlanabilir bilgisayarların icadından sonra sadece sıfırları ve birleri kullanarak herhangi bir rasyonel süreci simüle edebileceğimiz teorisine geldi. Bu, bilim adamlarına, halihazırda insan düşünce süreçlerini mekanik ve matematiksel olarak manipüle edilebilir semboller aracılığıyla tanımladıklarını iddia eden filozoflardan sopayı alarak elektronik bir beynin nasıl yaratılabileceğini düşünmeleri için ilham verdi.
O zamanlar, yakında makinelerin bizden daha akıllı olacağı ve on yıl içinde bunu başaracağımız sanılıyordu. Ancak bilim adamları, buna yatırım yapan hükümetler ve işadamları, bu yolda karşılaşacakları zorlukları hafife aldılar. Yatırım felç oldu ve “AI kışı” olarak bilinen, yapay zeka geliştirme ve araştırmasında donma yaşandı.
iPhone’un icadı ve oyuncular için bilgi işlem yoğun ekran kartlarının yükselişi, yapay zekaya olan ilginin yeniden canlanmasına yol açtı. Yazılım giderek daha önemli hale geliyordu ve sonunda tekniğin pratikte, makine öğreniminde, gerekli verilerde İnternet sayesinde ve bilgi işlem gücünde çip yenilikleri sayesinde yararlı olduğu bulundu.
Artık kimse AI’nın çalışıp çalışmayacağını sormuyor, ancak daha iyi veya daha kötü için ne kadar ileri gideceğini soruyor.
Şu anda AI teknolojisinde neredeyiz
Yapay zekanın altın çağına giriyoruz. Sadece büyük şirketler kendilerinin gelişimine yatırım yapmakla kalmıyor, üniversitelerde de araştırmaların sayısı ve başarısı artıyor. Hükümetler bunun önemini anlıyor ve neredeyse tüm gelişmiş ülkeler zaten bunun tanıtımı ve kullanımı için bir plana sahip. Bu alanda kim daha iyi konumlanmışsa, uluslararası sahnede daha iyi konumlanacaktır. Çin ile ABD arasında artan gerilimin ortasında, Çin Devlet Başkanı Xi Jinping, bilgi teknolojisi ve yapay zeka sektörlerine geleceğin yeni “motorları” adını verdiği bir destek mesajı gönderdi.
Makineler zaten bizi satrançta yener ve daha iyi oynamayı öğretir. Ayrıca resim yapıyor, müzik besteliyor ve hatta bize o kadar insani bir şekilde cevap vermeyi biliyorlar ki, konuşan kişinin insan olup olamayacağını merak ediyoruz. İlahi olduğunu düşündüğümüz yaratıcı dehamız bir bilgisayar tarafından kopyalanıyor. Ne yaptığımızı izleyerek öğrenir ve ardından parlak sonuçlarla ne istediğimizi tahmin eder. Akıllı telefonumuzla çektiğimiz fotoğrafları biz fark etmeden düzenlemekle görevlidir ve onun sayesinde sosyal ağlar bize ne göstereceklerini bilirler, böylece biz onların içindeki reklamlara bakıp bağımlı olmaya devam ederiz.
Geleceğin tehlikeleri ve dikkate almamız gereken zorluklar
Kendi kendine giden arabalarımız, kendi kendini sulamayı bilen meyve bahçelerimiz ve milyonlarca veriyi gerçek zamanlı olarak analiz ederek trafik ışıklarını ve sapmaları kontrol ederek trafik sıkışıklığından kaçınan şehirlerimiz olacak. Görevler bizlerin, sıradan ve sınırlı ölümlülerin ulaşamayacağı kadar uzak. Elon Musk, robotların ve yapay zekanın yoksulluğu sona erdireceğini söylüyor ama aynı zamanda insanlığın sonu olabileceklerini de garanti ediyor.
Genel zeka algoritmalarına, yani zekamızı kopyalamaktan ve robotların çocuklar gibi öğrenmesinden hâlâ çok uzağız. Ancak bir makinenin barok bir yağlı boya tabloyu birkaç saniye içinde yapması da imkansız görünüyordu. İnsan, entelektüel kapasitesi nedeniyle türün geri kalanına hükmeder. Yapay zeka, bilgi işlem gücü ve veri asimilasyonu sayesinde onları aşarsa, üstünlüğümüz tehdit edilebilir. Tıpkı kutup ayılarının kaderinin bizim eylemlerimizle bağlantılı olması gibi, insan da sonunda kendi yaratılışına boyun eğdirilebilir.
Belki bilimkurguya daha yakın bir hipotez ama buhar makinesini ve uçağı insan icat etti. Bir makine bizim öğrenme modellerimizle çok daha büyük bir bilgi işlem gücünden başka ne yapamaz?
Yapay zeka yönetmeliği ve etiği: nereye adar gidebilir?
Bu olası riskleri önlemek, şirketlerin ve devlet kurumlarının odak noktalarından biridir. Ancak bu ilerlemeleri düzenli hale getirmeye başlamak için ideal yöntemin ne olacağını belirlemek zordur. Bir yandan, araştırmacılar bile tüm bunların nereye varacağını kesin olarak bilmiyorlar ve diğer yandan, bir ülkede etik veya faydalı olarak görülen şey, diğerinde korkunç olarak görülüyor. Bu teknolojik bir problem değil, felsefi bir problemdir. Ek olarak, yapay zeka gelişimini bu kadar erken düzenlemek, yatırımı, araştırmayı ve topluma olası faydaları engelleyebilir.
Neyin iyi neyin kötü olduğuna karar vermek karmaşıktır. Bir süper bilgisayar bile 2001: A Space Odyssey filmindeki gibi çözülemez problemlerle veya cevaplanmamış ikilemlerle uğraşırdı. Tartışabileceğimiz şey, yapay zekanın yardımıyla hangi hedeflere ulaşmak istediğimiz ve bunu yapmanın yöntemleridir. Şu anda heyecanlandıran yaklaşımlar var, korkutan yaklaşımlar var. Her şey bizim belirlediğimiz sınırlara bağlı olacaktır çünkü yapılabilecek her şey yapılması uygun değildir.
AI Sınırları: İnsan ve Teknolojik
AI, yüzleri tanımak veya hayatlarımıza izinsiz girmek için zaten kullanılıyor. Ayrıca, her zaman ne istediğimizi bilmek ve tüketimimizi teşvik etmek için bize en alakalı reklamı göstermek için kullanılacaktır. Şu anda makineler düşünmüyor veya hissetmiyor, sadece tahmin ediyor ve hesaplıyor. Ancak konuştuğumuzda tahminde bulunuruz ve yazarken veya resim yaparken geçmişte okuduğumuz ve hayran olduğumuz her şeyden ilham alırız.
Aradaki fark, makinelerin şimdiye kadar yazılmış tüm kitapları okuyabilmesidir. AI, insanın ve evrenin gizemlerini anlamak ve daha iyi bir toplum yaratmak için nihai araç olabilir. Ama aynı zamanda insanın korkunç bir şekilde insanlıktan çıkarılmasının son adımı da olabilir. Bu yüzden yapay zeka hakkında konuşmak ve bizi bilgilendirmek önemlidir: akıllı telefondan sonraki şey bu ve her şeyi yutacak.