Son birkaç yılda okuduklarıma bakınca YZ’nın aslında çok iyi anlaşılamadığını düşünüyorum. Yapay zeka tam olarak nedir, nasıl çalışır, neler yapabilir, neleri yapamaz, sınırları nedir, faydası ve riskleri, tehditleri nelerdir?…
Bu durum o kadar tuhaf bir boyuta geçmiştir ki, bazen the Economist, Forbes gibi “saygın” yayınların daha saygın yazarlarının bile ilginç yazılarına rastlıyoruz bazen. İlginç, çünkü ya “yanlış anlaşılmış” ya da “yanlış anlatılmış” içerikler beni şaşırtıyor. Kastettiğim sadece YZ övgüsü değil, aynı zamanda olumsuzlukları da anlatan içeriklerden de bahsediyorum.
Yukarıdaki soruları kısa bir makale ile cevaplamak zor olsa da bazı kritik noktalara değinmek işe yarayabilir. Yapay zekanın ilk olarak nasıl ortaya çıktığından bahsetmeye gerek yok…
Hayvan ve İnsan beyni nasıl çalışıyorsa, YZ buna yakın bir modelle “karar verir”. Farklılar hakkında bu makaleye göz atabilirsiniz. Ayrıca aşağıda “izlenesi” bu videoyu da beğeneceğinizi düşünüyorum:
Canlı beyni de birkaç temel refleks dışında ilk dünyaya geldiğinde “eğitime” ihtiyaç duyar. Bebeklerin, çevreleri ve yaşam hakkında hiçbir fikri yoktur ve bunu üretecek beyinlerinde bilglere sahip değillerdir. Zamanla görür, duyar, koklar, hisseder ve öğrenir. Bilgi toplama sensörleri zaman içerisinde “iyileşir”.
Yapay zeka sisteminin de çalışması benzerdir. Ancak yapay zekanın bilgileri öğrenmesi ve bunlardan sonuç çıkarması büyük ölçüde yazılımcıların ve fonksiyonları geliştirenlerin iradesine bağlıdır. Bu yüzden yazılım mühendislerinin tanrı gibi hissetme eğilimleri çok konuşulur.
Bir yapay zeka sisteminin ne kadar “iyi”, “iyi niyetli” olduğu yazılımı geliştirenlerin “iyi niyeti” kadardır. Muhakeme tarafı zayıf bırakılan bir sistemin sadece kendisinden istenen hedef işleri yapmak için diğer hiçbir değer yargısını dikkate almayacağına karar veren geliştiricilerdir.
Yapay zekanın nasıl öğreneceği (training), verilerin ne olduğuna ve işleneceğine bağlıdır. Bu mesela bir insan için de çok farklı değildir. İnsanların bebeklik çağında öğreneceği yanlış bilgiler olursa tüm düşünce sisteminin bu değerlere göre şekilleneceğini biliriz. Oysa doğadaki canlılar birçok bilginin, yaratıcı tarafından bir nevi “ön bilgiler yüklenmiş” (pre-trained) olarak hazır doğarlar. Afrika savanalarında yeni doğan bir impala yavrusunun doğumundan birkaç dakika sonra kendisine doğru koşan bir zebradan kaçmaması ama aslandan kaçmaya başlaması içgüdü, yani ön bilgiler sayesinde gerçekleşir. Evet, insanda bu görece daha zayıftır ve ön bilgiler biraz daha azdır.
Yapay zeka sistemlerinde öğrenilecek (öğretilecek) veriler için elektrik bellekler mevcuttur. Boştur ama mevcut ve hazırdır. Oysa insanlarda ve hayvanlarda öğrenme sırasında, elektronik yongalara veri yazılmaz. Öğrenme, beyinde sinir (nöron) oluşumları sayesinde gerçekleşir. Her öğrenme zaman içerisinde yeni sinir hücreleri oluşturur ve oluşan trilyonlarca sinir hücresi belirli bir mekanizma sayesinde birbirleri ile temas eder (detay: sinir hücresi bağlantıları) ve beyin giderek ama belirli bir seviyeye kadar büyür.
Yaamda öğrenme konusunda dönersek; “Eğer canın bir elma istiyorsa, gördüğün bir elmayı al ve ye” diye öğretirseniz ve bir kişi bunu yaptığında ters birşey olmuyorsa, kişi bunu doğal olarak yapmaya başlar. Meydana gelen “tepki” (yani birşey olması) öğreticidir. Buna yapay zeka alanında reinforcement learning (yani destekli öğrenme) diyoruz. Ancak federe öğrenme adını verdiğimiz sosyal toplum içerisinde birileri veya en azından elmanın sahibi elmayı ücretini ödemeden aldığında bu kişinin bilgisinde nasıl değişiklik yapıyorsa öğrenme ve ardından muhakeme sistemi de buna göre değişebilir.
Yapay zekanın insanlara göre birçok yönden daha güçlü olduğunu kabul etmeliyiz. İnanılmaz derecede daha hızlı , sınırısız ve unutmayan hafıza kapasitesi bunlardan en önemlileri.
Ama yine de hesaplayıcıların (bilgisayarlar) gücünün günümüz YZ hesaplamalarında biraz yavaş kaldığını söylemek zorundayım. İşte tam bu dönemde Quantum bilgisayarlar ve nöromorfik hesaplama sayesinde sorun “şimdilik” birazcık aşılabilecek.
Evet, YZ “iyi” midir?
Yukarıda söylediğim gibi YZ geliştiren (aslında insan örneğine bakarsak “yetiştiren”) ebeveynleri kadar “iyi”dir.
Ama yine de doğadan ve insan beyninden esinlenerek cevap vermek istersek yapay zeka demokratik değildir. Kuralcı, emirci, geçici demokrattır. İstedikleri yoktur, istedikleri şaşırtılabilir, yanıltılabilir, kandırılabilir. Bunun tek sebebi tabiki insan zekası gibi bir muhakeme yeteneği olmamasıdır.
Yapay zekanın var olması “benzetim”, taklite dayalı olması gibi muhakeme yeteneğini de insana bakarak taklit edebilir. Bunun için heuristic dediğimiz sezgisel algoritmalar kullanırız ve aslında insandan daha hızlı, daha berrak ama diğer taraftan daha zayıf da olsa başarılı sonuçlar ürettirebiliriz.
Geçmiş yılldaki bir araştırmamızda, aslında beynin benlik duygusunun, reflex davranışı dışında, verilecek-verilen tüm kararlarda etkili olduğunu fark etmiştik. Benlik duygusunu yöneten bölümün (hala hippocampus alanında biryerde olduğunu kabul ediyoruz) bağlantısı olmadığı halde tüm hücrelere karar anında nasıl tesir ettiğini merak ediyorduk. İşin en ilginç (hatta tuhaf) tarafı bu kısmın kalp ile direkt bir iletişimi olduğunu, buradaki bağlantının kısmen iki beyin yarım küresini birbirine bağlayan corpus-collosum adı verilen köprüde yaşandığını, bu temasın (bilgi taşınması) yaşanmasının ardından oluşan efektin, istenilen karar verilmiş ve olan geçmiş olsa da anında kaybolmadığını gördük.
Sinirbilim ve tıbbi konuya fazla girmeden, yapay zekanın benzer mekanizmayı nasıl oluşturabileceğine dönelim.
İşte tam burada 2023 yılı içerisinde ORDA adını verdiğim bir modeli geliştirmeye başladık. ORDA (Ordinary Regression Deplacement Algorithm) tam olarak, yapay zekanın sezgisel kararları verebilmesi için özelleştirilmiş rastlantısallığı azaltan ve büyük merkezi kısmen dondurmaya çalışan bir matematiksel model.
Ana veriler üzerinde çalışan ORDA, uç veriler veya sinir ağlarının her bir düğümüne herhangi rastlantısal olmayan bir vektör üzerinden her zaman bağlı olsa da verileri güncelleme kararlığı oldukça düşük. Çünkü mutlak doğru olmadığını bilen ORDA algoritması daha çok “öğrenme” eğiliminde. Taki tuttuğu bazı parametreler donana kadar.
ORDA’mızın en büyük kısıtı, büyük bilgi işleme ihtiyacıdır. Ortalama bir karar için 700 sinir hücresi üzerinde çalışması ortalama üstü bir kişisel iş istasyonunda (MacBook Pro, i9, 64GB DDR4) yaklaşık 3 saat zaman almaktadır. Bu gerçekten kötü bir performans.
Bu yüzden yukarıda bahsettiğim Quantum bilgisayarların imdadımıza yetişeceğine inancım çok yüksek.