Veri işleme ve analiz konusundaki üstünlüklerine rağmen, makinelerin insana özgü anlam yaratma kapasitesini tam olarak kopyalaması mümkün görünmüyor. İnsanın kırılganlığı, belirsizlik karşısındaki yaratıcı tepkileri ve sezgisel anlayışı; teknolojik sistemlerin ulaşamayacağı nitelikler olarak öne çıkıyor. Geleceğin en değerli becerileri, tam da bu insani özellikleri korumak ve geliştirmek üzerine şekillenecek.
Hüseyin Ensari ERYILMAZ
Dr., Eğitimci
İnsanlık tarihi boyunca hayatı kolaylaştırmak için sayısız icat gerçekleştirildi. Ateşin keşfinden, dilin oluşumuna; yazının icadından, buhar makinesine kadar her adım kurduğumuz medeniyetleri şekillendirdi. Bugünse yapay zekâ (YZ) teknolojisi, bu uzun yenilikler zincirinin en çarpıcı halkalarından biri olarak karşımızda duruyor. Ancak bu teknoloji, diğer tüm icatlarımızdan farklı olarak insan zekâsını taklit etmekle kalmıyor, zamanla onu aşma potansiyeli de taşıyor.
Tarihteki ilk YZ örneği, MÖ 250’de inşa edilen “Mısır Su Saati” olarak bilinen basma tulumba oldu. Sonrasında da su ile ya da hava ile çalışan birçok otomatik aletler geliştirilmeye çalışıldı. Bu aletlerden en ünlüsü de el-Cezerî’nin 1200’lü yıllarda yaptığı su saatleriydi. Birbirinden ilginç icatlardan dolayı el-Cezerî’ye “robot babası” ve “sibernetiğin kurucusu” unvanı verildi.[1]
Mantık ve dil bilimi alanındaki gelişmeler, bize tüm dünyanın kullanabileceği evrensel bir dil oluşturma düşüncesini beraberinde getirdi. Raymond Lull (1235-1316), teolojik tartışmalarda üstünlük sağlamak ve kendi düşüncesini kabul ettirebilmek için, her döndürmede farklı önermeler oluşturan döner çarklar üretti. Onun açtığı bu yolda, Leibniz (1646-1716), evrensel bir dil oluşturabilmek için mantık ve matematiği birlikte tekrar kurmayı denedi. Mantıkla matematiğin birleştirilmesiyle elde edilecek dil, ona göre hem evrensel olacak hem de belirsizliklerden uzak, yeni bir sembolik dil olacaktı.[2] Onun bıraktığı yerden, George Boole (1815-1864), hâlen bilgisayarlarda kullandığımız mantıksal yapıyı oluşturmayı başardı. Onun bu başarısı, evrensel bir dilin artık oluştuğuna ve bu dilin makinelerle ortak bir dil olarak da kullanılabileceğine işaret ediyordu.
Alan Turing (1912-1954), “Hesaplama Makineleri ve Zekâ” isimli makalesini 1950 yılında yayımladı. O zamana kadar düşünen makineler sadece edebiyatın konusu iken, artık ciddi bir şekilde bilimsel alanın da konusu haline gelmişti. 1956 yılına geldiğimizde, Dartmounth Koleji’nde Rockefeller Vakfı’nın desteğiyle bir yaz çalışma programı düzenlendi. John McCharty, bu programın duyuru metnini hazırlarken ilk defa “Yapay Zekâ” kavramını dile getirdi.[3]
1959 yılında Erzurum Üniversitesi’nde Cahit Arf, “Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” başlığı altında bir konferans verdi. Cahit Arf, konferansını şu ifadelerle bitirmişti: “Makineler, insan kapasitesinin çok üstünde bilgileri depolayabilir ve işleyebilir; ancak insan gibi estetik değildir. İnsan gibi belirsiz durumlarda iş yapabilme kabiliyetleri yoktur. Makinelere bin tane iş yaptırabiliriz; ancak bin birinci işi insan yapabilecekken, o bunda zorlanacaktır.”[4]
1997 yılına gelindiğinde, Japonya’da ilk uluslararası RoboCup yarışması düzenlenmiş, IBM’in satranç bilgisayarı Deep Blue ise Satranç Şampiyonu Kasparov’u yenmişti. Ancak ortada trajikomik bir durum vardı: Maç sonrası basın açıklamasını Deep Blue programı değil, Kasparov yapmaktaydı. O zamana kadar yapılan çalışmalarda, satrançta insanı yenebilecek bir YZ’nın insan gibi düşünebileceği düşüncesi hâkimdi. Artık elimizde, satrançta insanı kolay bir şekilde yenen ama başka hiçbir şey yapamayan bir makine bulunmaktaydı.
Cahit Arf’in de belirttiği gibi, tekil alanlarda her şeyi yapabilecek makineler üretebiliyorduk; ama bu makineler, onun dışında herhangi bir şey yapamıyordu. Yeni bir paradigma değişikliğine gidilmesi gerektiği açıktı.
Bilim insanları, bu zamana kadar insan düşünce yapısından hareketle sinir sisteminin işleyişini modelleyerek birçok probleme çözüm üretmeyi başarmışlardı. Ancak bu çözüm sadece o problemi çözmek için kullanılabiliyor, başka bir problemin çözümü için kullanılamıyordu. Bunun sebebi, üretilen ve makineye öğretilen algoritmanın o probleme özel olmasıydı. Makine de bizim öğrettiğimizden farklı bir şeyle karşılaştığında işlemez hale geliyordu. Daha çok makine öğrenmesi ile oluşturulan bu tür algoritmalar, küçük ölçekli bilgisayarlarda sınırlı işlemci kapasiteleri ile kullanılabiliyordu.
İnsan beyninin yaklaşık yüz milyar sinir hücresi içerdiği düşünüldüğünde, onu modelleyebilecek bir teknik altyapı mümkün gözükmüyordu. Ancak bu sorunları da aşmak çok uzun sürmedi. Yapay sinir ağları ile makinelere kazandırmaya başladığımız düşünme becerisi, depolama alanlarının ve işlemci hızlarının artmasıyla yeni bir boyut kazandı. Kişisel bilgisayarlarımızda hem depolama alanımız hem de işlemci hızlarımız sınırlıydı. Ancak bulut teknolojisi sayesinde, sınırsız sayıda veri depolamamız teknoloji vadileri kurarak çok hızlı çalışabilen işlemcileri bir araya getirmemiz mümkün oldu.
Teknik kapasitelerin artması, oluşturulan algoritmaların çeşitlenmesinin ve yapay sinir ağlarını katmanlı bir şekilde, yeniden farklı mimarilerle kurulmasının yolunu açtı. Artık algoritmalara komut vermeye ihtiyacımız kalmayacaktı. Biz onlara işlenmiş hazır veri kümeleri verecek onların bu verilerden çıkarsamalar ve genellemeler yapmalarını sağlayacaktık. Bu da, kendi kendilerine öğrenmelerinin yolunu açacaktı.
Artık yeni bir problemimiz vardı: Çağımızın en önemli madeni, veri olmuştu. Yeni ürettiğimiz; kendi kendine düşünebilen, mantık oluşturabilen, bu mantıkla sonuçlara ulaşabilen, öğrenen, bizim görmekte zorlandığımız veriler arası ilişkileri kurabilen makinenin en önemli ihtiyacı veriydi. Makineler veriyle beslendikçe, daha doğru sonuçlara ulaşma imkânı kazanıyordu. Kurmuş olduğumuz teknoloji vadileri ile verileri depolama imkânımız, oralarda kurduğumuz çok yüksek işlemci gücüne sahip bilgisayarlarla ve kendi kendine öğrenen algoritmalarla, topladığımız veriyi işlememiz ve yapay zekâları eğitmemiz olağan hale gelmişti.
YZ, yeni bir alan olması dolayısıyla birçok farklı kavramla ifade edilmekteydi. Teknik yeterlilikleri açısından ele alındığında, genelde üç kavramla konuşulmaya başlandı. Tekil alanlarda bizden çok daha hızlı işlemler yapabilen, oyunlarda insanları yenen, çok iyi resim yapabilen, iletişim kurup sohbet edebilen yazılımlar genellikle “dar yapay zekâ” olarak isimlendirildi. Dar yapay zekâların bir araya gelerek, insan gibi her karşılaştığı probleme çözüm üretebilecek türden YZ’ler ise “yapay genel zekâ (YGZ)” olarak isimlendirildi. Son yıllarda karşılaştığımız gelişmeler, YGZ’ye ulaşıldığı hissini baskın hale getirse de, hâlâ YGZ’ye ulaştığımız söylenemezdi. Bir gün YGZ’ye ulaşabilirsek, o gün bir zekâ patlaması ile birlikte “süper zekâ”ya ulaşacağımız düşünülüyordu.
YZ alanının ilklerinden olan matematikçi I. J. Good, 1965 yılında “süper zekâ”yı şöyle tanımlanmaktaydı: “Bir aşırı zeki makineyi, ne kadar akıllı olursa olsun her insanın entelektüel faaliyetlerini misliyle aşabilecek bir makine olarak tanımlayalım. Makinelerin tasarımı, bu entelektüel faaliyetlerin bir tasarımı olduğundan, bir aşırı zeki makine daha da iyi makineler tasarlayabilir; bir ‘zekâ patlaması’ yaşanacağına şüphe yoktur ve insanın zekâsı da çok geride kalacaktır. Dolayısıyla, ilk süper zekâ makine, insanın yaratma gereksinimi duyacağı son icat olacaktır; yeter ki makine, bize onu nasıl kontrol altında tutacağımızı söyleyecek kadar yumuşak başlı olsun.”[5]
Günümüzde hisse alım satımlarını büyük ölçüde YZ’ler eliyle gerçekleştiriyoruz. YZ’ler artık film senaryosu yazıp film çekebiliyor. Büyük haber merkezlerinin hazırladığı haberlerin çoğunluğunu da artık YZ servis ediyor. Çıkabilecek salgınlara dair öngörüler ve uyarılar, önce YZ tabanlı programlardan geliyor. Geçmişte yaşamış ünlü bestekârların eserleri ile eğitilen YZ’ler, bugün “O bestekârlar yaşasalardı nasıl bir beste yaparlardı?” sorusuna cevap olarak yeni besteler üretebiliyor. Ressamların eserlerinden üretilen resimler ise artık uzmanlar tarafından bile ayırt edilemez hale gelmiş durumda.
Gün içinde büyük şirketlerin müşteri hizmetleri ile görüşüp problemimizi halletmek istesek, bizleri YZ’ler karşılıyor ve problemlerimiz onların eliyle çözülüyor. Tüm verilerimiz artık kayıt altında ve bizi bizden daha iyi tanıyan algoritmalar, bu verilerle her geçen gün daha çok hoşumuza gidebilecek içeriklerin önümüze düşmesini sağlıyor. Belki de sosyal medya mecralarında farkına varmadan, manipüle edilmiş verilerle yönlendirilmemizi mümkün kılacak ortamlar oluşturuluyor. Artık bizim yerimize düşünen, planlayan, bizi yönlendiren; bizi bizden daha iyi tanıyan, tüm mahremiyet alanlarımızı altüst eden, her an bizi dinleyen, bizimle ilgili verileri kayıt altına alan ve gün içinde bunu bize karşı kullanan akıllı bir cihazla karşı karşıyayız.
Bu programlar eliyle “terörist” ilan edilebiliyoruz, iş başvurularımız reddedilebiliyor. Tarih boyunca hiç bu şekilde bir şeyle karşılaşmamıştık. İşlerimizi kolaylaştıracak aletler üretirken, kendi yerimizi alacak bir şey düşünmemiştik. Sanırım bütün insani özelliklerimizi yavaş yavaş ortadan kaldıracak bir sürecin içine doğru gidiyoruz. Bir sonraki adımımız, bu makine ile bütünleşmek olacak. Hâlihazırda başkaları ile rekabete bu kadar odaklandığımız bu çağda, başkalarından daha zeki, daha güçlü, daha dayanıklı ve daha üretken bir yaşam vaadi olarak makineyle bütünleşmemiz istense, bu vaatlere karşı koyabilecek miyiz?
YZ da tarihteki diğer devrimler gibi bir dönüm noktasıdır. Ancak bu sefer karşımızda sadece bir araç değil; öğrenen, karar veren ve bir gün kendini yeniden tasarlayabilecek bir icat var. Belki de asıl soru şu: “Her işimizi makinelere emanet etmişken, düşünmeyi de makineye havale ettiğimizde; her şeyin makineleşmiş olduğu bir dünyada insan kalmayı başarabilecek miyiz?” Ya da daha da önemlisi: “İnsan olmanın anlamını, YZ’ye rağmen değil; onunla birlikte yeniden tanımlayabilecek miyiz?” Yeni bir dünyanın kapılarının aralandığı bu süreçte, kendi köklerimizden hareketle yeni bir anlam ve kavramlar dünyası inşa edebilecek miyiz?
YZ’yi insanın karşısına değil, yanına konumlandırmak gerekiyor. Teknolojinin kaçınılmaz ilerleyişi ile insanın özgür iradesi arasındaki dengeyi kurarak, birbirini besleyen yeni bir bütünlük oluşturmak, yakın gelecekteki en önemli konularımızdan biri olacak. Bu yaklaşım, teknoloji ve insanı birbirine rakip güçler olarak görmekten ziyade, birbirini tamamlayan iki unsur olarak ele almayı gerektiriyor.
YZ’nin sunduğu olanaklarla insani değerleri harmanlayarak, her ikisinin de güçlü yönlerini öne çıkaran ortak bir gelecek inşa etmek mümkün olmalı. Tarihsel süreç incelendiğinde, her büyük teknolojik dönüşümün insanın kendini yeniden tanımlama kapasitesini ortaya çıkardığını söylemek mümkün. Bugün karşı karşıya olduğumuz durum, salt bir araç-kullanıcı ilişkisini aşan nitelikte. Yapay zekânın kendini geliştirme potansiyeli, onu geleneksel teknolojik araçlardan farklı bir konuma yerleştiriyor. Bu noktada kritik olan, insani özelliklerin bilinçli şekilde korunup geliştirilmesi gerekliliğidir. Makinelerin sağladığı zaman ve imkânlar, insani bağların derinleştirilmesi için kullanıldığında daha anlamlı hale gelecektir.
Veri işleme ve analiz konusundaki üstünlüklerine rağmen, makinelerin insana özgü anlam yaratma kapasitesini tam olarak kopyalaması mümkün görünmüyor. İnsanın kırılganlığı, belirsizlik karşısındaki yaratıcı tepkileri ve sezgisel anlayışı; teknolojik sistemlerin ulaşamayacağı nitelikler olarak öne çıkıyor. Geleceğin en değerli becerileri, tam da bu insani özellikleri korumak ve geliştirmek üzerine şekillenecek.
Bu süreçte önemli olan, teknolojiyi reddetmek yerine onunla kurulan ilişkiyi sağlıklı sınırlar içinde yapılandırabilmek. İnsanın, teknolojik gelişmeler karşısındaki konumunu yeniden düşünmesi; kendi özünü korurken yeni olanakları da değerlendirebilmesi gerekiyor. YZ’nin sunduğu imkânlar, ancak insani değerler ve anlam arayışıyla bütünleştiğinde gerçek potansiyelini ortaya çıkarabilir.
[1] Mehtap Doğan, Yapay Zeka Felsefesinde Bilinç Problemi, Doktora Tezi, s. 7.
[2] Kutsi Kahveci, Gottfried Wilhem Leibniz Felsefesinde Bilgi Teorisi ve Mantık, ss. 11-13.
[3] Stuart Russel, İnsanlık İçin Yapay Zeka, Buzdağı Yayınevi, 1. Baskı, Ankara, 2021, s. 17.
[4] Cahit Arf, “Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?”, Atatürk Üniversitesi Üniversite Çalışmalarını Muhite Yayma ve Halk Eğitimi Yayınları, Erzurum, 1959.
[5] Nick Bostorn, Süper Zekâ, Koç Üniversitesi Yayınları, 2. Baskı, 2020, İstanbul, s. 20.