YAPAY GENEL ZEKAYA ULAŞMAK MÜMKÜN MÜ? — 1
Yapay Zekanın Geleceğine İlişkin Görüş Ayrılıklarının Temel Sebebi ve Yapılması Gerekenler
Son zamanlarda GPT-4 ve Bard gibi Yapay zeka modellerinin gösterdikleri sıra dışı başarılar, Yapay genel zekaya ulaşmanın an meselesi olduğu argümanını yeniden alevlendirdi. Öyle ki tartışmaların ekseni bir anda, buna ulaşmanın mümkün olup-olmadığından çok, bu zekayı nasıl kontrol edeceğimiz noktasına evrildi. Hatta GPT-4’ün çıkışından hemen sonra, aralarında Elon Musk ve Steve Wozniak’ın da bulunduğu çok sayıda kişi; yapay zeka modellerinin eğitilmesine 6 aylık ara verilmesini öneren bir açık mektuba imza attılar.[1] Bugün itibariyle imza sayısı 33.000’ü geçmiş olan bu mektubun içeriğine baktığımızda, Yapay genel zekanın ulaşılması mümkün bir hedef olduğu varsayımından hareket edildiği görülüyor. Metni hazırlayanlar, yapay genel zekaya ulaşıp ulaşamayacağımız konusuna değil, vakit varken hazırlık yapılması gereğine dikkat çekiyorlardı. Ancak biliyoruz ki, Yapay genel zekanın bir ütopya olduğunu ve yapay zeka modelleri teknik açıdan ne kadar gelişirse gelişsin, insan seviyesinde bir genel zekaya ulaşmasının imkansız olduğunu savunan pek çok bilim insanı bulunuyor. Her ne kadar son zamanlarda büyük dil modellerinin uyandırdığı hayranlığın gölgesinde kalmış olsa da, bu görüşü savunanların sesi de aslında oldukça yüksek çıkıyor.
Peki gerçekten Yapay genel zekaya ulaşmak mümkün mü? Aralarında bilim insanlarının da bulunduğu çok sayıda kişinin dillendirdiği, bunun mümkün hatta kaçınılmaz olduğu iddiası hangi argümanlara dayanıyor? Bilim insanlarının bir bölümü Yapay genel zekaya ulaşmanın mümkün olduğunu hararetle savunurken neden diğer bölümü Yapay genel zekaya ulaşmanın asla mümkün olmadığını, bunun bir mit ve ütopyadan başka bir şey olmadığını öne sürebiliyorlar? Görünüşte teknik bir mühendislik konusu olması gereken Yapay zeka gibi bir meselede insanlar iki zıt görüşü nasıl bu kadar kendilerinden emin bir şekilde dile getirebiliyorlar? Bu yazıda analitik ve sistematik bir yöntemle bu soruya cevap arayacağız.
[1] https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
Soruşturmamıza öncelikle Yapay Genel zekanın genel bir tanımı ile başlayalım. Bunun için -ilk bakışta biraz paradoksal gibi görünse de- objektiviteye en yakın cevaba ulaşabilmek için Yapay zekanın kendisine başvuracağız. GPT-4’e “Yapay Genel zeka nedir?” diye sorduğumuzda; “Yapay Genel Zeka, insan zekâsının tüm yeteneklerini taklit edebilen ve her türlü görevi insanlar kadar iyi veya daha iyi gerçekleştirebilen bir yapay zeka türüdür.” yanıtını aldık. Bu tanımı bir çerçeve olarak önümüze koyduktan sonra kavramın analitik bir bakışla biçimsel bir çözümlemesine geçebiliriz.
Bu çerçevede, kavramın Yapay, Genel ve Zeka olmak üzere ardışık üç kelime barındırdığını görüyoruz: Bu kelimelerden, üzerinde tam bir anlaşmanın olduğu tek kelime “Yapay” sözcüğü. Chat-GPT gibi modellerin ürettiği şeyin yapay olduğu yani insan ürünü olmadığı konusunda herkes hemfikir. Ardından gelen “genel” kelimesi ise, GPT-4’ün tanımında vurgulandığı gibi; belli bir düzeydeki ya da belirli bir görevle sınırlı bir zekayı değil insan düzeyinde ve insana ait tüm görevleri gerçekleştirebilen bir zekayı işaret ediyor. Burada da gerçi birazdan irdeleyeceğimiz zeka sözcüğüyle bağlantılı bazı problemler bulunuyor ama az-çok bir mutabakatın olduğunu söylemek yine de mümkün.
“Zeka” (Intelligence) kelimesine gelince, tartışmanın yaşandığı, fırtınanın koptuğu yer işte tam da burası. Bu kavram üzerinde, tarihsel olarak o kadar eski ve felsefi olarak o kadar derin bir tartışma var ki; düşünce tarihini sadece bu tartışma etrafında yorumlamanın mümkün olduğunu söylersek sanırım abartı olmaz. Basitleştirerek ifade etmek gerekirse, insanların bir kısmı zekanın aslında biyolojik sebeplere bağlı olan mekanik bir problem çözme becerisi olduğunu düşünüyorlar. Diğer bir kısmı ise insan zekasının mekanik bir problem çözme yeteneğine indirgenemeyeceğini, bunun ötesinde -bilinç, sezgi ya da başka bir şey- daha kompleks ve mekanik olmayan bir şey olduğunu iddia ediyorlar. Elbette ki bu iki grubun düşüncelerinde birbirine yaklaşan ve iç içe geçen yerler fazlasıyla bulunuyor. Hatta felsefe tarihinde bu iki ana yaklaşımı çeşitli düzeylerde sentezleyen çokça denemeye de rastlamak mümkün. Ancak sonuçları itibarıyla bir dünya görüşüne dönüşen ya da çeşitli ideolojiler ya da dinlerden beslenen bu iki kutup, varlığı yorumlama noktasında keskin bir biçimde birbirlerinden ayrılıyor. Mekanik bir evren ve biyolojik bir insan tasavvuruna dayanan birinci yaklaşımın fikri kökenlerini, Newton’un mekanik görüşü ve Darwin’in evrim teorisinde bulurken; ikinci yaklaşıma ilişkin tarihsel ve kavramsal bir iz sürdüğümüzde ise dinlerin insan görüşü ve bazı ahlaki/felsefi teorilere ulaşıyoruz.
İlk gruba göre; eğer zeka, bilgi sahibi olma ve edindiği bilgiler arasında tümdengelim ve tümevarım gibi yöntemlerle ilişki kurabilme yeteneği ise makineler yani yapay zeka modelleri pekala bunu artık yapabiliyorlar. Makineler, algoritmik problem çözme aracı olduğuna göre, yüklenen veri miktarı ve modellerin teknik gücü arttıkça çok yakın bir zamanda bunların insan zekasını yakalayacağı ve geçeceği aşikar. Belki henüz insan düzeyinde yapamıyorlar. Belki henüz sadece spesifik alanlarda başarılı oluyorlar. Ama madem insan zekası dediğimiz, bir problem çözme becerisinden başka bir şey değil; o zaman biz insan beyninden daha kompleks makineleri daha çok veri ile beslersek yapay genel zekaya ulaşacağımız hatta geçeceğimiz günler çok yakın demektir.
İkinci gruba göre ise, zeka mantıksal çıkarım metotlarından çok daha fazlasını ifade ediyor. İnsan zekasının tam olarak ne olduğu belki bütün yönleriyle keşfedilemez ama çıkarımlar yoluyla mekanik bir problem çözme yeteneğine de asla indirgenemez. Zeka her şeyden önce durumsal, bağlamsal ve dışsallaşan bir şeydir.[1] Ne olduğunu değil belki ama en azından ne olmadığını biliyoruz. Sonuç olarak insan zekası bir “yapay zeka”ya indirgenemez; çünkü aralarında aşılamaz bir duvar var. Zekanın sezgisel, toplumsal vb. pek çok boyutu var ve makineler, matematiksel yöntemlerle tüm bunları aynı anda değerlendirerek doğru karar verme becerisine asla sahip olamayacaklar. Ne kadar üstün yetenekler kazanırlarsa kazansınlar!
Bugün, Yapay genel zekaya ulaşıp ulaşamayacağımız noktasında ortaya çıkan görüş ayrılıklarının altında tam olarak, zekaya ilişkin birbirleriyle çelişen bu iki farklı yaklaşım yatıyor. İnsanlar, zekaya ilişkin ön kabullerinden dolayı Yapay genel zeka deyince tamamen farklı şeyler anlıyorlar. Zekanın tanımındaki bu ayrışma ise, Yapay zeka algılarını tamamen farklı iki ayrı uca savuruyor. Bundan dolayı da yapay zekanın geleceğine ilişkin görüşlerinde, her iki grup birbirini teknoloji düşmanlığı ya da komplo teorisi gibi aşırılıklarla suçlayabiliyor. Her iki grubun argümanlarının tamamını burada karşılıklı olarak sıralamak imkansız ancak yapay genel zeka ile ilgili farklı öngörülerin altında yatan temel nedenin bu yaklaşım farklılığı olduğu açık bir biçimde görülüyor.
[1] Yapay Zeka Miti, sf. 44, Erik J.Larson, Fol Yayıncılık, 2022
Algoritmaların ve üstün yetenekli “zeki” chatbotların hayatımızı dört bir yandan sardığı yeni dönemde, bu modeller yaptıklarıyla makine algımızın çok ötesine geçtiler. Adına Yapay genel zeka veya başka ne dersek diyelim; bu köklü değişim sonrasında zekayı hatta insanı nasıl tanımladığımız sorusuyla tekrar baş başa kaldık. Önceden sadece filozofların kafa yorduğu bu sorunsal artık yapay zeka teknolojilerini kullanan herkesin gündemine farkında olmadan girmiş oldu.
Bu paradoksu çözebilmek için ise, herşeyden önce yapılması gereken, üzerinde çoğunluğun ittifak edeceği kavramsal çerçeveler inşa etmek olmalı. Yapay genel zekanın ne olduğuna ilişkin, daha önce saydığımız düşünsel arka planlara güdümlü olmayan, derinlemesine analizlere ihtiyacımız var. Bunu yaparken argümantatif ve spekülatif tartışmalardan ziyade teknik verilere dayanan, sağlam düşünsel temellere oturmuş titiz çalışmalar yürütmek zorundayız. Evet bu iş oldukça zor ve yapay zeka gibi spekülatif bir konu hakkında teorik felsefe yapmanın entelektüel şehvetini de vadetmiyor. Ancak meselenin mühendislik boyutu ile felsefi ve ahlaki boyutunu aynı anda kuşatamayan düşüncelerin spekülasyona dönüşeceğini; tek yönlü teknik yaklaşımların ise -ne kadar bilimsel olursa olsun- yapay zeka mitini besleyen adımlar olmaktan öteye geçemeyeceğini bilmek zorundayız.
Bugün yapay zeka ile ilgili gelişmelere teknik açıdan baktığımızda sürecin kontrol edilemez olduğu gerçeği ile karşı karşıyayız. Biz düşünsel olarak yapay zekayı kavramsal çerçevelere ne kadar hapsetsek de, teknik boyutunu dizginleyemediğimiz sürece insan yaşamına muhtemel zararlı etkilerini önlememiz çok zor. Teknoloji şirketleri vb. etki odaklarının çok güçlü bir şekilde devrede olduğu bu yüzyılda, Birleşmiş Milletler ve İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi gibi 20. Yüzyılın ulus devletlerine yönelik tasarlanmış kuruluş ve belgeler insanlığı birleştirme noktasında işlevini yitirmiş görünüyor. Artık içinde olduğumuz bu Yapay zeka çağında düşünce dünyamız açısından kuşatıcı ve yeni kavramsallaştırmalara, global bağlamda ise yeni mekanizmalara ve evrensel değerlerin bu şartlar altında yeniden yorumlanmasına ihtiyaç var.
Ancak, tüm bunlara rağmen unutmamalıyız ki, bu dünyada yaşayan insanlar olarak, hepimizi birleştiren iki zemin her zaman geçerliliğini korumaya devam edecek. Bunlardan birincisi, teknolojik gelişmelerin modern insanlar olarak hepimizi hemen hemen aynı ölçüde etkilediği gerçeği. Diğeri ise, hangi dünya görüşünü taşırsak taşıyalım, ortak deneyimlerimizden bugüne damıtarak taşıdığımız evrensel değerlerde buluşabilecek bir birikim ve hafızaya sahip oluşumuz.
Yapay zekanın öncü bir güç olarak kendini gösterdiği yeni bir teknolojik çağa giriyoruz. Farkında olalım ya da olmayalım, bu dalga daha şimdiden hepimizi sürüklemeye başladı bile. Bir an önce, sağlıklı bir bilincin eşlik ettiği, mümkün olduğunca evrenselleştirdiğimiz bir tutum ve titizlikle korunaklı gemiler ve limanlar inşa etmeliyiz ki muhtemel fırtınalara karşı koyabilelim. Aksi takdirde bu yeni teknoloji trendinin bizi karaya nerede ve ne şekilde çıkaracağını, korkarım, öngörmek dahi mümkün olmayacak.
