Güçlü Yapay Zekaya Doğru… (mu)?

Ekonomist & Araştırmacı Barış Yalın Uzunlu, Fintechtime Ocak 2024 sayısı için yazdı “Güçlü Yapay Zekâya Doğru… (mu)?”

Doğrudan konuya gireyim: “Yapay” zekâ diye bir şey yok! En azından, bildiğimiz anlamıyla kullanılan, nereye baksak karşımıza çıkan “yapay” zekâ örneklerinin gerçek anlamda yapay zekâ ile alakası yok!

Güçlü Yapay Zekaya Doğru… (mu)?

“A year spent in artificial intelligence is enough to make one believe in God.”

—Alan Perlis

Yazıyı kaleme almadan önce çok düşündüm. Günümüzde teknoloji alanında en büyük trendlerden birisi yapay zekâ iken, bu alanda çalışan binlerce insan varken eleştirel bir yazı tepki çekebilir. Amacım kimseyi kırmak değil, fakat doğru bildiğimi söyleyeceğim.

Doğrudan konuya gireyim: “Yapay” zekâ diye bir şey yok! En azından, bildiğimiz anlamıyla kullanılan, nereye baksak karşımıza çıkan “yapay” zekâ örneklerinin gerçek anlamda yapay zekâ ile alakası yok! Ray Kurzweil’ın deyimiyle, günümüzde yapay zekâ olarak lanse edilen çıktıların (ChatGPT gibi modeller de buna dâhil) tamamı yapay “dar” zekâyı (Narrow AI) temsil ediyor.  Tüm bu çıktıların arkasında mühendislik bakış açısı var. Peki, mühendisliğin temel amacı ne? Hayatımızı kolaylaştırmak. Ama ben hayatımı kolaylaştıran değil, bana yeni ufuklar açabilecek saf “yapay” zekâyı düşlüyorum. Düşünsel devrimler yapabilecek, olmaz bildiklerimizi olur kılacak yapay zekâ istiyorum. Kendi sorularını soran, kendi varoluşunun bilincinde olan, sorgulayan, keşfeden yapay zekâ istiyorum. HP’nin teknoloji şefi Tom Galway’in de vurguladığı gibi: Yapay zekâya yönelik mevcut yaklaşımımız, sormayı bildiğimiz sorulara yanıt bulmaktan öteye gitmiyor. Henüz bizi bir makinenin henüz hayal etmediğimiz soruları yanıtladığı AGI’ye (Artificial General Intelligence) götürecek bir yaklaşım bulamadık.

Bulabilir miyiz? Bulabiliriz, ama zekânın gerçek doğasına odaklanıp konuyu bilişsel bir çerçevede ele alırsak ve kaynaklarımızı bu yönde kullanırsak. Yoksa çok zor. Ne kadar veri ile besleyip gelişmiş makine öğrenimi yöntemleri kullanırsak kullanalım, GPT-4’ün, 5’in veya 20’nin bir anda aydınlanıp vücut bularak kendi bilincini geliştirmesi imkânsız demeyelim ama çok çok uzak bir ihtimal.

Efsane Fransız sosyolog Jean Baudrillard[1]’ın “Cool Memories” isimli kitabında belirttiği gibi: “The sad thing about artificial intelligence is that it lacks artifice and therefore intelligence”. Türkçeye “Yapay zekâ ile ilgili üzücü olan şey, yapaylıktan ve dolayısıyla zekâdan yoksun olmasıdır” şeklinde çevirebiliriz. Baudrillard bu sözü söylediğinde yıl 1987 idi. Yıl 2024 ve hala yapay zekâ, zekadan yoksun…

Yapay genel zekâyı geliştirmek için kuantum hesaplamadan faydalanılabilir mi?

Bildiğimiz anlamıyla kuantum hesaplama yalnızca inanılmaz derecede karmaşık süreçleri çok hızlı bir şekilde modelleyerek anlamamıza yardımcı oluyor. Çözmek istediğimiz problem net ise ve geçeceğimiz aşamaları da tarif edebiliyorsak, süreci hızlandırmak için kuantum hesaplamayı kullanabiliriz. Fakat doğru soruları doğru şekilde sormamız lazım. Sorun şu: AGI’ye nasıl ulaşacağımızı bilmiyoruz. Hatırı sayılır bir grup bilim insanı çözümün insan beyninin çalışma mekanizmasının anlaşılmasından geçtiğine inanıyor. Kısaca bu çalışmaların en etkileyici olanlarına bir göz atalım:

2013 yılında Japon teknoloji şirketi Fujitsu ile RIKEN araştırma enstitüsünün ortaklaşa geliştirdiği K isimli süperbilgisayar insan beyninin 1 saniyelik simülasyonunu yapmayı başardı. Yalnızca 1 saniyelik simülasyon bu süperbilgisayarın 40 dakikasını aldı, ki işlemci gücü saniyede 10.51 petaflop idi. Bu inanılmaz bir hız. Öyle ki, sıradan bir bilgisayarın (her saniye tek bir işlem yaptığı farz edilse) yaklaşık 317 milyon yılda işlediği veriyi bu süperbilgisayar 1 saniyede işleyebiliyordu. Beynin ne kadar kompleks bir organ olduğunu varın siz düşünün. Gelişmeler bununla sınırlı kalmadı: 2018 yılında Almanya, Japonya, Norveç ve İsveç’ten bilim insanlarının oluşturduğu bir ekip insan beynini simüle edebilecek bir algoritma tasarladılar. Ne yazık ki, o tarihlerde bu algoritmayı çalıştırarak simülasyonu gerçekleştirebilecek kapasitede bilgisayarlara sahip değildik. Hala da değiliz, fakat şu anda dünyanın en güçlü süperbilgisayarı olan Frontier’ın ise işlemci gücü saniyede 1.102 exaflop, yani K’dan yaklaşık 105 kat daha hızlı. Bir de kuantum bilgisayarların akılalmaz hızını düşünün. Neden olmasın? Fakat altını çizelim: Bir insan beyninin tüm nöronlarını, tüm sinaptik bağlantılarını modellemeyi başarsak bile AGI’ye ulaşamayabiliriz.

Peki yapay genel zekâ hakkında sektördeki görüşler neler?

Bu konuda sektördeki görüşler ikiye ayrılmış durumda. Bir kısım yapay genel zekânın er ya da geç (en erken 2050, ama daha yüksek olasılıkla 2100 yılında) geliştirileceğini düşünürken, diğer kısım ise bunun asla mümkün olmadığını savunuyor. Görüşlerin derlendiği çok sayıda çalışma mevcut, içlerinden yalnızca iki örnek vereceğim:

• 2019 yılında Emerj tarafından yapay zekâ alanında doktora çalışmaları yapan 32 uzmanın katılımıyla gerçekleşen anket sonuçlarına göre ise katılımcıların %62’si AGI’nin 2100 yılından önce geliştirileceğini düşünüyor. İlginç bir şekilde katılımcıların %21’i ise AGI’nin hiçbir zaman geliştirilemeyeceğinden yana oy kullanmış.

İkinci örnek ise daha yakın tarihli:

• 21 Haziran 2023 tarihinde IEEE Spectrum’da “The AI Apocalypse: A Scorecard” başlıklı oldukça ilginç bir makale yayınlandı. Makalede tüm dünyadan seçilen 22 yapay zekâ uzmanının bugüne kadarki çalışmaları, sosyal medya gönderileri, verdiği demeçler vs. incelenerek cevap aranan 2 soruya olası yanıtları incelenmiş. Sorular şu şekilde:
• GPT-4’ün ve günümüzün diğer büyük dil modellerinin başarısı, AGI’nin muhtemel olduğuna dair bir işaret midir?
• Hiçbir önlem alınmazsa AGI’nin insanlığın sonunu getirmesi muhtemel mi?

Muhtemel cevaplar aşağıdaki şekilde (Daha rahat okunabilmesi adına renklendirdim):

Tablodan da rahatça görüleceği üzere, her iki soru için de katılımcıların yarısından fazlasının görüşü olumsuz. GPT-4 gibi doğal dil işleme yöntemi ile derin öğrenmenin harmanlanmasıyla oluşturulan büyük modellerin maalesef “yapay” zekâ ile alakası yok. Soru bana sorulsaydı, benim de cevabım “HAYIR” olurdu.

İkinci soru da hayli ilginç. Yine katılımcıların büyük çoğunluğu yapay genel zekânın hiçbir önlem alınmasa dahi insanlığın sonunu getirmek için yetersiz kalacağını düşünüyor. Fakat çekimser kalanların sayısı da hayli fazla. Benim görüşüm şu şekilde: Etik tartışmalar bir kenara, dünya üzerinde evrimleşen zekâyı bir piramit olarak düşündüğümüzde en tepede oturan insanoğlu zekasını her zaman kendinden daha az zeki varlıkları kullanmaya-kolonileştirmeye-yok etmeye yormuştur. Bu belki de hayatta kalma içgüdüsünün bir parçası. Dolayısıyla insandan daha zeki bir oluşumun da insanlığa aynı şekilde davranması oldukça muhtemel. Soru bana sorulsaydı, cevabım “EVET” olurdu. Yapay zekânın bunu yapmaması için hiçbir sebep yok. Korkutucu ama gerçek.

Meredith Broussard 2018 yılında yayınlanan “Artificial (Un)intelligence” başlıklı kitabında bilgisayar dünyasında yapay genel zekâ arayışının 90’lı yıllarda bittiğini söylemişti. Bu umut söndüğünden beri, yalnızca bir avuç bilim insanı yapay genel zekâya hak ettiği önemi verdi. Onlardan biri Ben Goertzel. Yapay genel zekâ denilince akla gelen ilk isimlerden biri. Kendisinin 2001 yılında dijital bir bebek beyin yaratmak ve onu internete koymak gibi bir hedefi vardı. Bu beynin büyüyerek tamamen kendi bilincine sahip ve insanlardan çok daha zeki olacağına inanıyordu. Henüz bu hedefi gerçekleşmese de bunun inanılmaz bir vizyonerlik örneği olduğunu söyleyebiliriz. Bazı insanların hayal gücüne hayran kalmamak elde değil.

Görünen o ki gelişmeler bu arayışı yeniden alevlendirmiş durumda. Hiçbir zaman gündemin önde gelen bir maddesi olmamasına rağmen insan zekâsının gerçek doğasını anlamaya çalışan bilim insanlarının sayısı artıyor ki bu bile başlı başına umudumuzu kaybetmememiz için yeterli. Makaleyi bu bilim insanlarından biri olan ve Hertie School in Berlin’de yapay zekâ araştırmaları yapan Joanna Bryson’un şu iddialı, hatta provokatif denebilecek demeci ile bitirelim:

“Strong AI, cognitive science, AGI—these were our different ways of saying, ‘You guys have screwed up; we’re moving forward.”

[1] Jean Baudrillard yapay zekanın fikirsel altyapısının oluşumunda kritik öneme sahip düşünürlerin en önemlilerinden biri. Fikirlerinden 1998 yılında vizyona girdiğinde tozu dumana katan bilimkurgu klasiği The Matrix’in ilham aldığını ve filmde kendisine sayısız göndermede bulunulduğunu biliyoruz. Hatta rivayete göre filmin yönetmeni Wachowski kardeşler kendisine filmin en gizemli karakterlerinden biri olan Mimar’ı oynaması için teklif götürmüş, ama Baudrillard bu teklifi reddetmiştir.