Yapay Zeka gelişimi -1- Süperzeka'ya Giden Yol

Yazar Notu: Bu yazıyı bitirmemin üç hafta sürmesinin nedeni Yapay Zeka konusunda araştırma yaparken okuduğum şeylere inananamış olmam. YZ dünyasında yaşananların yalnızca önemli bir konu değil, açık ara farkla geleceğimiz için EN önemli konu olduğunu anladım. Bu yüzden hakkında öğrenebildiğim kadar çok şey öğrenmek istedim, sonra da bu konuyu ve neden bu kadar önemli olduğunu açıklayacak bir yazı yazdığımdan emin olmak istedim. Tabii ki yazı bayağı uzun oldu, bu yüzden iki bölüme ayırdım. Bu Bölüm 1 — Bölüm 2 burada.


İnsan yaşamının Dünya’daki yükselişiyle karşılaştırılabilecek bir değişimin eşiğindeyiz. — Vernor Vinge


Burada duruyor olmak nasıl bir his?

AI01

Durması bayağı etkileyici bir yere benziyor — ama bir zaman çizelgesinde durmanın nasıl bir şey olduğunu hatırlayalım: sağınızda ne olduğunu göremiyorsunuz. Yani aslında orada durmak böyle bir his:

AI02

Muhtemelen gayet normal geliyor…


Uzak Gelecek — Pek Yakında

Bir zaman makinesine binip 1750’ye döndüğünüzü düşünün — dünyada elektriğin olmadığı, uzun mesafe iletişimin ya yüksek sesle bağırmak, ya da havaya top ateşlemek anlamına geldiği, ve tüm ulaşımın saman üzerinden gerçekleştiği bir zaman. Oraya vardığınızda, rastgele birini alıp 2015’e getiriyorsunuz ve etrafı gezdirip her şeye tepki göstermesini izliyorsunuz. Otobanda yarışan parlak kapsüller görmenin, okyanusun diğer tarafında bulunan biriyle konuşmanın, 1000 kilometre uzakta oynanan sporları izlemenin, 50 yıl önce gerçekleştirilen bir müzikal performansı dinlemenin, ve gerçek hayattan bir görüntü yakalayabileceği, yaşanan bir anı kaydedebileceği, nerede olduğunu gösteren hareketli doğaüstü mavi bir noktanın bulunduğu bir harita oluşturabileceği, ülkenin diğer ucunda olsa bile biriyle yüz yüze konuşabileceği ve daha dünya dolusu sihir yapabileceği büyülü dikdörtgen kutumu kullanmanın onun için nasıl bir şey olduğunu anlamamız imkansız. Bunların hepsi ona interneti göstermenizden, ya da Uluslararası Uzay İstasyonu’nu, Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’nı, nükleer silahları veya genel görelilik gibi şeyleri açıklamadan önce hem de.

Onun için bu tecrübe şaşırtıcı veya şok edici veya dudak uçuklatıcı olmazdı—bu kelimeler yeterince büyük değil. Ölebilirdi bile.

Ama asıl ilginç şey şu — eğer 1750’ye geri döndükten sonra bizim onun tepkisini görmemizi kıskandıysa ve aynı şeyi denemeye karar verdiyse, zaman makinesine binip zamanda aynı mesafede geriye giderdi, 1500 civarı bir yıldan birini alıp 1750’ye getirir ve ona her şeyi gösterirdi. Ve 1500’den gelen adam birçok şeye şaşırırdı — ama ölmezdi. Onun için çok daha az delice bir tecrübe olurdu, çünkü 1500 ve 1750 bayağı farklı olsa da, 1750 ve 2015 kadar farklı değillerdi. 1500’deki adam uzay ve fizikle ilgili bazı akıl almaz şeyler öğrenirdi, Avrupa’nın şu emperyalizm modasını ne kadar sevdiğini görünce etkilenirdi, ve aklındaki dünya haritasında büyük değişiklikler yapması gerekirdi. Ama 1750’deki günlük yaşamı izlemek — ulaşım, iletişim, vb. — onu kesinlikle öldürmezdi.

Hayır, 1750’deki adam bizim onunla eğlendiğimiz kadar eğlenmek istiyorsa, onun çok daha geriye gitmesi gerekirdi — belki MÖ 12,000’e kadar falan, Tarım Dgelişimi’nin ilk şehirlere ve uygarlık fikrini doğurmasından öncesine kadar gitmesi gerekirdi. Eğer tamamiyle avcı-toplayıcı dünyasından biri — insanların aşağı yukarı bir başka hayvan türü olduğu zamandan biri — 1750’nin geniş insan imparatorluklarını, yükselen kiliselerini, okyanusu aşabilen gemilerini, “içeride” olma konseptlerini, ve devasa bilgi birikimlerini ve keşiflerini görse — muhtemelen ölürdü.

Ya o da öldükten sonra, kıskanıp aynı şeyi yapmak istese? Eğer 12,000 yıl öncesine, MÖ 24,000’e gidip birini tutsa MÖ 12,000’e getirse ve ona her şeyi gösterse, getirdiği herif “Ee napalım yani, kimin umrunda?” falan derdi. MÖ 12,000’deki herifin aynı eğlenceyi yaşaması için, 100 bin yıl öncesine gidip ateşi ve konuşma dilini ilk kez gösterebileceği birini getirmesi gerekirdi.

Birinin geleceğe gidip tecrübe edecekleri şoktan ölmeleri için, bir “öldüren gelişme seviyesi” [ya da bir Öldüren Gelişme Birimi (ÖGB)] yaşanmış kadar ileri gitmeleri gerekirdi. Demek ki avcı-toplayıcı zamanlarında bir ÖGB için 100,000 yıldan fazla süre geçmesi gerekiyordu, ama Tarım Dgelişimi sonrasında, yalnızca 12,000 yıl falan gerekti. Sanayi Dgelişimi sonrasında dünya o kadar hızlı gelişti ki 1750’deki birinin bir ÖGB yaşanmış olması için yalnızca birkaç yüzyıl ileri gitmesi gerekiyor.

Bu şablon —insan gelişiminin zaman ilerledikçe daha da hızlı ilerlemesi—, fütürist Ray Kurzweil’in “insan tarihinin İvme Kanunu” dediği şey. Bunun yaşanmasının sebebi daha gelişmiş uygarlıkların, az gelişmiş uygarlıklara göre daha hızlı gelişme kabiliyetine sahip olmaları — çünkü daha gelişmişler. 19. yüzyılda insanlık, 15. yüzyıla göre daha fazla bilgiye ve daha gelişmiş teknolojiye sahipti, bu yüzden insanlığın 19. yüzyılda 15. yüzyıla göre daha ileri gelişmeler yaşaması şaşılacak bir şey değil — 15. yüzyıldaki insanlık, 19. yüzyıldaki insanlığın dengi değildi.

Bu daha küçük ölçeklerde de çalışıyor. Geleceğe Dönüş filmi 1985’te çıktı, ve “geçmiş” 1955’te yer aldı. Filmde, Michael J. Fox 1955’e döndüğünde, televizyonun yeniliği, soda fiyatları, kulak tırmalayan elektro gitarların henüz popülerleşmemiş olması ve argodaki farklılıklar tarafından şaşkınlığa uğratılmıştı. Farklı bir dünyaydı, evet — ama eğer film bugün çekilseydi ve geçmiş 1985’te yer alsaydı, film daha büyük farklılıklarla daha eğlenceli olabilirdi. Karakterimiz; kişisel bilgisayarlar, internet veya cep telefonlarının olmadığı bir zamanda olurdu — filmdeki Marty McFly 1955’te kendini ne kadar zamanının dışında hissettiyse, bugünün Marty McFly’ı — yani 90’ların sonlarına doğru doğan bir genç, 1985’te kendini zamanının çok daha dışında hissederdi.

Bunun sebebi az önce bahsettiğimiz şeyin sebebiyle aynı — İvme Kanunu. 1985 ve 2015 arasındaki ortalama gelişme hızı, 1955 ve 1985 arasındakinden fazlaydı — çünkü 1985-2015 arasında dünya, daha gelişmiş bir dünyaydı —. Son 30 yılda, ondan önceki 30 yıla kıyasla daha çok değişim yaşandı.

Yani — gelişmeler büyüdükçe büyüyor ve çok, çok daha hızlı yaşanıyor. Bu geleceğimizle ilgili etkileyici bazı şeyler söylüyor, değil mi?

Kurzweil, 20. yüzyılda yaşanan bütün gelişmelerin, 2000 yılındaki gelişme hızıyla yalnızca 20 yılda tamamlanabileceğini söylüyor — diğer bir deyişle, 2000 yılında gelişme hızı, 20. yüzyıldaki ortalama gelişme hızından beş kat daha hızlıydı. 20. yüzyıl değerinde bir gelişmenin 2000 ile 2014 arasında yaşandığına, ve 20. yüzyıl değerinde bir gelişmenin daha 2021’e kadar yaşanacağına inanıyor, yalnızca yedi yıl içinde. Birkaç on yıl sonra, 20. yüzyıl değerinde bir gelişmenin aynı yıl içinde birkaç kez yaşanacağına, biraz daha süre sonra ise, bir aydan kısa sürede yaşanacağına inanıyor. Yani neticede Kurzweil, İvme Kanunu dolayısıyla 20. yüzyılda yaşanan gelişmenin 1,000 katının 21. yüzyılda yaşanacağına inanıyor.

Eğer Kurzweil ve ona katılanlar haklıysa, 1750’deki adamın 2015’te şaşırdığı kadar biz de 2030’da şaşırabiliriz — yani bir sonraki ÖGB yalnızca birkaç on yıl içinde yaşanabilir — ve 2050’de dünya bugünkünden o kadar farklı olabilir ki tanıyamayabiliriz bile.

Bu bilim kurgu değil. Sizden veya benden daha akıllı ve bilgili birçok bilim insanının inandığı bir şey bu — ve tarihe bir göz atarsak, mantıken tahmin etmemiz gereken şey de bu.

O zaman neden, “dünya 35 yıl sonra tamamen tanınamayacak bir halde olabilir” gibi bir şey dediğimde, içinizden “Güzelmiş… ama yok ya……” diyorsunuz? Geleceğe dair acayip tahminlere karşı şüpheci bir tavır takınmamızın üç sebebi var:

1) Konu tarih olduğunda, düz çizgiler halinde düşünüyoruz. Önümüzdeki 30 yıldaki gelişmeyi hayal ederken, önceki 30 yılı göz önüne alıyoruz. 21. yüzyılda dünyanın ne kadar değişeceğini düşünürken, 20. yüzyıldaki gelişmeyi alıp 2000 yılına ekliyoruz. 1750’deki adamımızın 1500’ten birini getirip kendisinin aynı mesafe kadar gelecekte yaşadığı şaşkınlığı yaşamasını beklerken yaptığı hata da buydu. Üstel düşünmemiz gerekirken doğrusal düşünmemiz gayet içgüdüsel bir olay. Eğer biri bu konuda daha akıllıca düşünmek isterse, önümüzdeki otuz yılın gelişmesini önceki otuz yıla bakarak değil de, şu anki gelişme hızını göz önüne alarak tahmin edebilir. Daha isabetli olurdu, ama yine de oldukça isabetsiz. Gelecek hakkında doğru bir biçimde düşünmek için, şeylerin şu anda ilerlediklerinden çok daha hızlı ilerlediklerini hayal etmeniz gerek.

AI03

2) Yakın geçmişin gidişatı genelde çarpıtılmış bir öykü anlatıyor. Öncelikle, sarp bir üstel eğri bile yalnızca ufak bir kısmına baktığınızda doğrusal durur, tıpkı büyük bir çemberin ufak bir kısmına yakından baktığınızda neredeyse düz bir çizgiye benzemesi gibi. İkinci olarak, üstel büyüme tamamiyle düz ve tek şekilli değil. Kurzweil, gelişmenin “S eğrileri” şeklinde yaşandığını açıklıyor:

AI04 Bir S, yeni bir paradigma dünyaya yayıldığında oluşan gelişme dalgası tarafından oluşturuluyor. Eğri üç evreden geçiyor:

Yavaş büyüme (üstel büyümenin erken safhası) Hızlı büyüme (üstel büyümenin son, patlayıcı safhası) Söz konusu paradigma olgunlaştıkça bir düzleşme

Eğer yalnızca yakın geçmişe bakarsanız, S eğrisinin şu an üzerinde bulunduğunuz parçası, gelişmin ne kadar hızlı yaşandığını görmenize engel olabilir. 1995 ve 2007 arasındaki süre zarfı internetin patlamasını, Microsoft, Google ve Facebook’un halk arasında yaygınlaşmasını, sosyal medyanın doğuşunu, ve cep telefonlarının, sonra da akıllı telefonların tanıtımını gördü. 2. Evre buydu: S’nin ani büyüme kısmı. Ama 2008-2015 arası, teknolojik açıdan bakarsak, daha az çığır açıcı oldu. Bugün gelecek hakkında düşünen birisi, şu anki gelişme hızını ölçmek için son birkaç yılı inceleyebilir, ama bu büyük resmi kaçırmak olur. Hatta, tam şu an, yeni ve kocaman bir 2. Evre büyümesi hazırlanma safhasında olabilir.

3) Kişisel tecrübemiz bizi gelecek hakkında adeta inatçı ihtiyarlar yapıyor. Dünya hakkındaki düşüncelerimizi kişisel tecrübelerimize dayandırıyoruz, ve bu tecrübe yakın geçmişteki gelişme hızını kafalarımıza “işlerin işleyişi” olarak kazımış durumda. Tecrübemizden gelecek hakkında tahminler yapan hayal gücümüz tarafından da sınırlanmış durumdayız — ama genelde, bildiğimiz şeyler bize gelecek hakkında doğru tahminler yapmak için gereken şeyleri vermiyor. Gelecek hakkında, bizim tecrübeye dayalı “işlerin nasıl işlediği fikri”yle çelişen bir tahmin duyduğumuzda, içgüdümüz bunun saf bir tahmin olduğunu söylüyor. Eğer size, bu yazının ilerleyen kısımlarında, 150 veya 250 yaşına kadar yaşayabileceğinizi, hatta ölmeyeceğinizi söylesem, içgüdünüz “Saçmalık ya — eğer tarihten bildiğim tek bir şey varsa, o da herkesin öldüğüdür.” der. Ve evet, geçmişte ölmeyen kimse olmadı. Fakat uçaklar icat edilmeden önce uçak uçuran kimse de olmamıştı.

Yani bu yazıyı okurken içinizden geçen “yok yaaaaa” hissi size doğru gibi gelse de, muhtemelen yanlış. Gerçek şu ki, eğer duruma gerçekten mantıksal yaklaşıyorsak ve tarihsel şablonların devam etmesini bekliyorsak, önümüzdeki yıllar içinde beklediğimizden çok, çok, çok daha fazlasının değişeceği sonucuna varmalıyız. Mantık ayrıca şunu iddia ediyor: eğer bir gezegendeki en gelişmiş canlı türü ileri doğru daha büyük adımlar atmaya hızlanarak devam ediyorsa, bir noktada, o kadar büyük bir adım atacaktır ki, bilinen kadarıyla yaşamı ve insan olmanın ne anlama geldiğini tamamen değiştirecektir. Tıpkı gelişimin, insanoğluna doğru çok büyük bir sıçrama yapana dek zekaya doğru büyük adımlar atmaya devam etmiş olması, ve insanoğluna yaptığı sıçramadan sonra her canlı için Dünya’da yaşamanın ne anlama geldiğini kökten değişmiş olması gibi. Ve eğer bilim ve teknolojide günümüzde neler yaşandığını öğrenmeye biraz vakit ayırıyorsanız, bildiğimiz kadarıyla yaşamın bir sonraki adıma karşı koyamayacağının belirtilerini görmeye başlarsınız.


Süperzeka’ya Giden Yol

YZ Nedir?

Eğer siz de benim gibiyseniz, Yapay Zeka’nın absürd bir bilim kurgu konsepti olduğunu düşünüyordunuz, ama son zamanlarda bu konuyuciddi insanların konuştuğunu duyuyorsunuz ve tam olarak kavrayamıyorsunuz.

Birçok insanın YZ terimi hakkında kafasının karışık olmasının üç sebebi var:

  1. YZ’yi filmlerle ilişkilendiriyoruz. Yıldız Savaşları. Terminatör. 2001: Bir Uzay Destanı. Hatta Jetgiller. Bunların hepsi kurgu, robot karakterler de. O yüzden YZ de biraz kurgu gibi geliyor bize.

  2. YZ geniş bir konu. Telefonunuzun hesap makinesinden sürücüsüz arabalara ve gelecekte dünyayı önemli ölçüde değiştirebilecek bir şeye kadar dağılım gösteriyor. YZ bunların hepsini kapsıyor, bu da biraz kafa karıştırıcı haliyle.

  3. Günlük yaşamlarımızda YZ’yi sürekli kullanıyoruz, ama YZ olduğunun genelde farkında olmuyoruz. 1956’da “Yapay Zeka” terimini bulan John McCarthy, “YZ çalıştığında artık kimsenin ona YZ demediğinden” şikayetçiydi. Bu fenomen yüzünden, YZ kulağa genellikle bir gerçeklikten ziyade efsanevi bir gelecek tahmini gibi geliyor. Aynı zamanda, geçmişten gelen ve hiçbir zaman meyve verememiş olan bir pop konsepti gibi duruyor. Ray Kurzweil, YZ’nin 1980’lerde solduğunu söyleyen insanlar duyduğunu, kendilerini “2000li yılların başlarında nokta-com iflasıyla internetin öldüğü konusunda ısrarcı olanlara” benzettiğini söylüyor.

Şimdi bunları bir düzene sokalım. Birincisi, robotları düşünmeyi bırakın. Bir robot, bazen insan biçimini taklit eden, bazen ise etmeyen bir taşıyıcı sadece — YZ ise, robotun içindeki bilgisayar. YZ beyin, robot ise vücudu — varsa tabii. Örneğin, Siri’nin ardındaki yazılım ve veri Yapay Zeka, duyduğumuz kadın sesi o Yapay Zekanın kişileştirilmiş hali. İşin içinde robot falan yok gördüğünüz üzere.

İkincisi, muhtemelen “tekillik” veya “teknolojik tekillik” terimini duymuşsunuzdur. Bu terim matematikte normal kuralların geçerliği olmadığı asimptot gibi bir durumu tanımlamak için kullanılıyor. Fizikte ise Büyük Patlama’dan önce hepimizin içinde sıkışık halde olduğu sonsuz derecede küçük, yoğun bir kara delik ya da nokta gibi bir fenomeni tanımlamak için kullanılıyor. Yineleyelim, genel kuralların geçerli olmadığı durumlar. Vernor Vinge, 1993’te yazdığı ünlü bir makalesinde bu terimi gelecekte teknolojimizin zekasının bizimkini geçtiği bir noktaya uyarladı — bu noktada, bildiğimiz kadarıyla yaşam sonsuza dek değişmiş olacak ve normal kurallar artık geçerli olmayacak. Ray Kurzweil daha sonra işleri biraz daha karıştırdı ve tekilliği şöyle tanımladı: İvme Kanunu’nun uç bir hıza ulaştığı, teknolojik gelişmenin sonsuz görünen bir hızda gerçekleştiği ve sonrasında tamamen yeni bir dünyada yaşayacağımız bir zaman. Günümüzdeki birçok YZ düşünürünün bu terimi kullanmayı bıraktığını öğrendim, kafa karıştırıcı zaten, o yüzden burada pek kullanmayacağım (bu fikre odaklanacak olsak da).

Son olarak, YZ geniş bir konsept olduğu için birçok farklı YZ tipi veya biçimi olsa da, düşünmemiz gereken kritik kategoriler YZ’nin kapasitesine bağlı. Üç ana kapasite kategorisi var:

YZ Kapasite 1) Yapay Dar Zeka (YDZ): Bazen Zayıf YZ olarak da isimlendirilen Yapay Dar Zeka, bir alanda uzmanlaşan YZ’dir. Satrançta dünya şampiyonunu yenebilen bir YZ var, ama yapabildiği tek şey bu. Bir hard diskte veri depolamanın daha iyi bir yolunu bulmasını söyleyin, size boş boş bakacaktır.

YZ Kapasite 2) Yapay Genel Zeka (YGZ): Bazen Güçlü YZ veya İnsan Seviyesinde YZ olarak da isimlendirilen Yapay Genel Zeka, her konuda bir insan kadar akıllı bir bilgisayardır — bir insanın yapabileceği herhangi bir düşünsel aktiviteyi gerçekleştirebilecek bir makine. YGZ’yi oluşturmak YDZ’yi oluşturmaktan çok daha zor bir iştir, ve henüz başarabilmiş değiliz. Profesör Linda Gottfredson zekayı “diğer şeylere ek olarak, akıl yürütme, planlama, problem çözme, soyut düşünme, kompleks fikirleri kavrama, hızlı öğrenme, ve tecrübeden öğrenme yeteneklerini içeren genel bir düşünsel kabiliyet” olarak tanımlıyor. YGZ tüm o şeyleri en az sizin kadar kolay yapabilir.

YZ Kapasite 3) Yapay Süperzeka (YSZ): Oxford’lu filozof ve önde gelen YZ düşünürlerinden Nick Bostrom, süperzekayı “bilimsel gelişim, genel bilgelik ve sosyal yetenekler dahil olmak üzere neredeyse her alandaki en iyi insan beyinlerinden çok daha akıllı olan bir zeka” olarak tanımlıyor. Yapay Süperzeka, bir insandan birazcık daha akıllı olan bir bilgisayardan milyarlarca kat akıllı olan bir bilgisayara kadar hepsini kapsıyor. Yapay Zeka konusunun bu kadar çetrefilli olmasının ve hem ölümsüzlük, hem de yok olma kelimelerinin bu yazılarda birden fazla geçecek olmasının sebebi YSZ.

Şu an insanlık YZ’nin en düşük kapasitesini —YDZ’yi— birçok şekilde zaptetti ve her yerde kullanıyor. YZ Dgelişimi YDZ’den, YGZ aracılığıyla YSZ’ye giden bir yol — sağ kurtulamayabileceğimiz bir yol, ama ne olursa olsun her şeyi değiştirecek bir yol.

Bu alanda önde gelen düşünürlerin bu yol hakkındaki düşüncelerine ve bu dgelişimin neden düşündüğünüzden daha yakın bir zamanda gerçekleşebileceğine yakından bir göz atalım:

Şu An Neredeyiz — YDZ ile İşleyen Bir Dünya

YDZ sistemleri şu anki halleriyle korkutucu değiller. En kötü ihtimalle, hatalı veya yanlış programlanmış bir YDZ, bir güç nakil şebekesini devre dışı bırakmak, nükleer santral arızasına sebep olmak, veya bir borsa felaketine (bir YDZ programının beklenmedik bir duruma yanlış tepki gösterip menkul kıymetler borsasını kısa süreli bir düşüşe geçirerek beraberinde 1 trilyon dolar götürdüğü 2010’daki Flash Crash gibi) yol açmak gibi izole felaketlere neden olabilir.

Fakat YDZ varoluşsal bir tehdite yol açacak kabiliyete sahip değil. Ama bu zararsız YDZlerden oluşan büyük ve karmaşık ekosistemi, yolda olan ve dünyayı değiştirecek fırtınanın bir öncüsü olarak görmeliyiz. Her yeni YDZ buluşu YGZ ve YSZ’ye giden yola bir tuğla daha ekliyor. Veya Aaron Saenz’in gördüğü üzere, dünyamızın YDZ sistemleri “dünyamızın ilkel bataklıklarındaki amino asitler gibi” — beklenmedik bir gün uyanan yaşamın cansız kaynakları gibi yani.

Yapay Dar Zeka’dan Yapay Genel Zeka’ya Giden Yol

Neden Bu Kadar Zor?

Bizim kadar akıllı olan bir bilgisayar yapmanın ne kadar inanılmaz derecede zor olduğunu öğrenmek kadar insan zekasını takdir ettirecek bir şey yok. Gökdelenler inşa etmek, uzaya insan yollamak, Büyük Patlama’nın nasıl gerçekleştiğinin detaylarını bulmak — bunların hepsi beynimizin nasıl çalıştığını anlamaktan ve onun kadar havalı bir şey yapmaktan çok daha kolay şeyler. Şu an itibarıyla insan beyni, evrende bilinen en karmaşık cisim.

İlginç olan şey şu, YGZ (yalnızca tek bir alanda değil, genel olarak insanlar kadar akıllı bir bilgisayar) yapmanın zor kısımları, düşündüğünüz şeyler değil. Bir salisede iki tane on basamaklı sayıyı çarpabilen bir bilgisayar yapmak — inanılmaz derecede kolay. Bir köpeğe bakıp onun köpek mi kedi mi olduğunu söyleyebilen bir tane yapmak — zor bir iş. Satrançta herhangi bir insanı yenebilecek bir YZ yapmak mı? Tamamdır. Altı yaşında çocuklar için hazırlanan resimli bir kitaptan bir paragrafı okuyup yalnızca kelimeleri değil, anlamlarını da kavrayabilecek bir YZ yapmak mı? Google şu an bunun için milyarlarca dolar harcıyor. Zor şeyler — hesap, finansal piyasa stratejileri, dil çevirmek — bir bilgisayar için son derece kolay, fakat kolay şeyler — görme, hareket etme, algılama — çıldırtıcı derecede zor. Veya, bilgisayar uzmanı Donald Knuth’un sözleriyle, “Yapay Zeka şimdiye kadar ‘düşünme’ isteyen neredeyse her şeyi yapmayı başardı, fakat insanlar ve hayvanların ‘düşünmeden’ yaptığı birçok şeyde başarısız oldu.”

Bu konuda düşünürseniz hemen farkına varacağınız şey şu: bize kolay gelen şeyler aslında inanılmaz derecede karmaşık. Bize kolay gelmelerinin sebebi ise o yeteneklerin yüzlerce milyon yıllık gelişim sürecinde bizlere (ve çoğu hayvana) uygun hale gelmiş olması. Bir eşyaya elinizle uzanırken, omzunuz, dirseğiniz ve bileğinizdeki kaslar, tendonlar ve kemikler gözlerinizle iş birliği yaparak aniden uzun bir fiziksel işlemler serisi gerçekleştiriyor ve elinizi üç boyut içinde düz bir çizgi boyunca hareket ettirmenizi sağlıyor. Bu size gayet zahmetsiz geliyor, çünkü beyninizde bunu gerçekleştirmek için mükemmelleştirilmiş bir yazılım var. Bir siteye kaydolurken size sordukları kelime testini kötücül yazılımların geçememelerinin sebebi aptal olmaları değil, sizin beyninizin o testi geçebilecek kadar süper olması.

Öte yandan, büyük sayıları çarpmak ya da satranç oynamak biz biyolojik varlıklar için yeni aktiviteler ve bu aktivitelerde uzmanlaşacak kadar gelişmek için yeterli vaktimiz olmadı, bu yüzden bir bilgisayarın bu alanlarda bizi yenmesi için pek çaba göstermesi gerekmiyor. Düşünsenize — hangisini tercih ederdiniz, büyük sayılar çarpabilen bir program yapmayı mı, yoksa binlerce ilginç yazı tipinde bir B harfi gösterdiğinizde o harfin B olduğunu anında bilebilecek kadar B harfini iyi kavrayan bir program yapmayı mı?

Eğlenceli bir örnek — buna baktığınızda bir bilgisayar da sizin gibi bunun iki farklı tona sahip bir dikdörtgen olduğunu anlayabiliyor:

AI05

Buraya kadar eşit durumdasınız. Ama siyahı kaldırıp resmin tamamını gösterirsek…

AI06

Mat ve yarı saydam silindirleri, çubukları ve üç boyutlu köşeleri rahatça betimleyebilirsiniz, ama bilgisayar fena halde çuvallardı. Bilgisayar gördüğünü betimlerdi — farklı tonda birkaç farklı iki boyutlu şekil, ki resimdeki de aslında bu. Beyniniz resmin vermek istediği derinliği, ton karışımını ve oda ışıklandırmasını yorumlamak için bir sürü şey yapıyor. Ve aşağıdaki resimde siz ne olduğunu —tamamiyle siyah, üç boyutlu bir kayanın fotoğrafı — kolaylıkla görürken, bir bilgisayar ise iki boyutlu beyaz, siyah ve griden oluşan bir kolaj görüyor:

AI07

Ve bahsettiğimiz her şey yalnızca ortada duran bir bilgiyi alıp onu işlemekten ibaret. İnsan kadar zeki olabilmesi için, bir bilgisayarın güç algılanan surat ifadelerini; hoşnut olmak, rahatlamış olmak, memnun olmak, tatmin olmak ve mutlu olmak arasındaki farkı ve neden Cesuryürek’in harika ama Vatansever’in berbat bir film olduğu gibi şeyleri anlaması gerekirdi.

Ürkütücü.

Ee, oraya nasıl ulaşacağız?

YGZ İlk Adımı: Hesaplama Gücünü Arttırmak

YGZ’nin bir ihtimal dahiline girmesi için olması gereken şeylerden biri kesinlikle bilgisayar donanımının gücünün arttırılması. Eğer bir Yapay Zeka sistemi beyin kadar zeki olacaksa, beynin ham hesaplama kapasitesine eşit olması gerekecek.

Bu kapasiteyi dile getirmenin bir yolu beynin saniyede kaç hesaplama (h/sn diyelim) yapabildiği. Bu sayıya beyindeki her bir yapının maksimum h/sn’sini bularak ve bunları toplayarak ulaşabilirsiniz.

Ray Kurzweil bunun için kestirme bir yol buldu: birinin beynindeki bir yapının h/sn’sinin profesyonel bir tahminini almak ve o yapının ağırlığını beynin tamamının ağırlığına oranlamak, sonra da toplam sonuca ulaşana kadar oranla çarpmak. Biraz şüpheli duruyor, ama bunu farklı bölgelerde farklı profesyonel tahminlerle yaptı, ve toplam her zaman aşağı yukarı aynı çıktı — 1016 civarı, yani 10 katrilyon h/sn.

Aslında şu an dünyanın en hızlı süper bilgisayarı olan Çin’deki Tianhe-2, 34 katrilyon h/sn’ye ulaşarak bu sayıyı geçti. Ama Tianhe-2 aynı zamanda bir pislik, çünkü 720 metrekare alan kaplıyor, 24 megawatt güç tüketiyor (beyin ise yalnızca 20 watt’la çalışıyor) ve maliyeti 390 milyon dolar tutuyor. Genel kullanıma uygun olmayı geçtim, çoğu ticari ve endüstriyel alanda bile kullanılamıyor.

Kurzweil, bilgisayarların durumunu 1000 dolara ne kadar h/sn satın alabileceğimize bakarak değerlendirmemizi öneriyor. Bu sayı insan seviyesine — 10 katrilyon h/sn — ulaştığında, YGZ günlük hayatımızın bir parçası haline gelebilir.

Moore Yasası, dünyadaki maksimum hesap gücünün yaklaşık olarak iki yılda bir ikiye katlandığını, yani insanlığın tarih boyunca süregelen gelişmesi gibi bilgisayar donanımının da üstel olarak gelişme kaydettiğini söyleyen bir yasadır. Bunun, Kurzweil’in 1000 dolar başına düşen h/sn ölçüsüyle olan bağlantısına bakarsak, şu an 1000 dolar başına 10 trilyon h/sn düşüyor. Tam da bu grafiğin tahmin ettiği gibi:

AI08

Yani, dünyanın 1000 dolarlık bilgisayarları şu an fare beynini geçmiş durumda ve insan beyninin yaklaşık binde biri seviyedeler. Kulağa pek fazla gelmiyor olabilir, ama 1985’te insan beyninin yaklaşık olarak trilyonda birinde, 1995’te milyarda birinde, 2005’te ise milyonda birindeydik. 2015’te binde birinde olmak, 2025’ten önce insan beyninin gücüne rakip olabilecek bir bilgisayar satın alabilme ihtimalimiz olduğu anlamına geliyor.

Yani donanımsal tarafını değerlendirirsek, YGZ için gereken güç teknik olarak Çin’de mevcut. 10 yıl içindeyse YGZ kapasitesinde fiyatı makul donanım satın alabilecek hale geleceğiz. Fakat ham hesap gücü, tek başına bir bilgisayarı genel olarak zeki yapmıyor. Sıradaki soru, insan seviyesinde zekayı tüm o güce nasıl uygulayabiliriz?

YGZ İkinci Adımı: Akıllı Yapmak

İşin sakat kısmı burası. Olay şu ki, kimse YZ’yi nasıl akıllı yapabileceğimizi bilmiyor. Hala bir bilgisayarı nasıl bir köpeği, garip yazılmış bir B harfini ve vasat bir filmi bilecek kadar insan seviyesinde zeki yapacağımız konusunda tartışıyoruz. Fakat bir sürü inanılmaz strateji var ve eninde sonunda bunlardan bir tanesi işe yarayacak. İşte denk geldiğim en bilinen üç strateji:

1) Beyin intihali.

Sınıfınızda sınavlarda yanınızda oturan ve çok iyi sonuçlar alan bir çocuk olduğunu düşünün. Siz ne kadar özenle çalışırsanız çalışın, o çocuk kadar iyi sonuçlar alamıyorsunuz. Eninde sonunda “ya tamam sikerim, bu çocuğun kağıdını geçireyim komple” diyorsunuz. İşte bilim insanlarının yaptıkları da böyle bir şey. Mantıklı geliyor — süper karmaşık bir bilgisayar yapmaya uğraşıp duruyoruz ve her birimizin kafasının içinde mükemmel bir model var bunun için.

Bilim dünyası, gelişimin nasıl böyle harika bir şey yapabildiğini anlayabilmek için beyne ters mühendislik uygulamaya çalışıyor. İyimser tahminler, bunu 2030’a kadar başarabileceğimizi söylüyor. Bunu başardıktan sonra, beynin nasıl bu kadar güçlü ve verimli çalıştığına dair tüm sırları öğrenip bunlardan ilham alabilecek ve yöntemlerini çalabileceğiz. Beyni taklit eden bilgisayar yapılarına örnek olarak yapay sinirsel ağı verebiliriz. Giriş ve çıkışlarla birbirine bağlı olan ve bir bebeğin beyni gibi, hiçbir şey bilmeyen transistör “sinirler”den oluşan bir ağ olarak başlıyor. Şöyle “öğreniyor”: diyelim kendisine bir görev veriliyor, örneğin el yazısı tanıma. İlk başta, sinirsel atışları ve harfleri tanıma tahminleri tamamen rastgele olacak. Ama bir şeyi doğru bildiği söylendiği zaman, doğru cevabı bildiği atış yollarındaki transistör bağlantıları güçleniyor; cevabı yanlış bildiği söylendiğinde ise o yoldaki bağlantılar zayıflıyor. Bir sürü denemeden ve geribildirimden sonra, ağ kendi kendine akıllı sinirsel yollar oluşturuyor ve makine, görev için hazır hale geliyor. Beyin de biraz böyle, ama daha sofistike bir şekilde öğreniyor. Ve beyin üstünde araştırmalara devam ettikçe, sinirsel dolaşımdan faydalanmanın daha yenilikçi yollarını keşfediyoruz.

Biraz daha uç bir intihal yolu olan”bütün beyin taklidi”nin amacı ise gerçek bir beyni ince katmanlara ayırmak, her birini taratmak, yazılımla hassas bir üç boyutlu modelini oluşturmak, sonra bu modeli güçlü bir bilgisayara uyarlamak. Böylelikle resmen beynin yapabileceği her şeyi yapabilen bir bilgisayarımız olurdu — yalnızca öğrenmesi ve bilgi toplaması gerekirdi. Eğer mühendisler bayağı aşama kaydederlerse, gerçek bir beyni o kadar hassasiyetle taklit edebilirler ki, beyin yapısı bilgisayara yüklendiğinde beynin tüm kişiliği ve hafızası zarar görmemiş olur. Eğer beyin ölmeden hemen önce Ahmet’e aitse, bilgisayar Ahmet (?) olarak uyanırdı, sağlıklı bir insan seviyesinde bir Yapay Genel Zeka olurdu. Akabinde hemen kendisini inanılmaz derecede akıllı bir Yapay Süperzeka’ya dönüştürmek için çalışmalara başlayabilirdik. Ahmet de buna bayağı heyecanlanırdı.

Bütün beyin taklidini başarmamıza ne kadar var? Toplamda 302 nöronu bulunan 1 milimetre uzunluğunda bir bağırsak solucanı beynini taklit etmeyi henüz başaramamış başarmış bulunmaktayız. İnsan beyninde 100 milyar sinir hücresi bulunuyor. Gözünüze umutsuz bir proje gibi geliyorsa, üstel gelişimin gücünü hatırlayın— şimdi ufak bir solucan beynini fethettiğimize göre, yakın zamanda sıradaki bir karınca beyni olabilir, sonra bir fare, sonra bir bakmışsınız bu düşünce oldukça makul duruyor.

2) Gelişimle daha önce yaptığı şeyi yaptırmak, ama bu sefer bizim için.

Zeki çocuğun kağıdını kopyalamak çok zorsa, sınavlara nasıl çalıştığını kopyalayabiliriz.

Bildiğimiz bir şey var. Beyin kadar güçlü bir bilgisayar oluşturmak mümkün. Beynimizin gelişimi bunun bir kanıtı. Eğer beyin taklit edebilmemiz için fazla karmaşıksa, gelişimi taklit etmeyi deneyebiliriz. Olay şu ki, bir beyni taklit edebilsek bile, bir kuşun kanat çırpışına bakarak bir uçak yapmak gibi bir şey olurdu. Genellikle makine tasarlamanın en iyi yolu biyolojiyi taklit etmek değil, yeni ve makine odaklı bir yaklaşımdır.

O zaman YGZ’yi oluşturmak için “genetik algoritmalar” denen, sürekli tekrarlanan bir performans-değerlendirme süreci oluşturma yönteminden geçiyor(tıpkı biyolojik varlıkların yaşayarak “performans göstermeleri” ve üremeyi başarıp başaramadıklarına göre “değerlendirilmeleri” gibi). Bir grup bilgisayara görevler verilir, en başarılı olanların programlamalarının yarıları alınıp birbirleriyle birleştirilerek üremeleri sağlanır. Daha az başarılı olanlar ortadan kaldırılır. Birçok tekrardan sonra, bu doğal seçilim işlemi daha iyi bilgisayarlar üretir. İşin zor kısmı bu ge işlemini kendi başına sürdürebilecek otomatik bir değerlendirme ve üretme sistemi kurmak.

gelişimi taklit etmenin dezavantajı ise, gelişimin bir şeyler yapmasının bir milyar yıl sürmesi. Fakat biz bunu birkaç on yıl içinde yapmak istiyoruz.

Ama dnaya göre bir sürü avantaja sahibiz. Birincisi, gelişim bizim gibi bir öngörüye sahip değil ve rastgele çalışıyor — ürettiği yararsız mutasyon sayısı, yararlı mutasyonlardan fazla. Ama biz bu süreci kontrol ederek yalnızca faydası dokunacak problemlerle ve hedeflenmiş ince ayarlarla çalışmasını sağlayabiliriz. İkincisi, gelişimin bir hedefi yok (zekaya ulaşmak dahil). Bazen bir çevre, daha üstün zekanın aleyhine de bir seçimde bulunabilir (çünkü daha üstün zeka daha çok enerji kullanıyor). Öte yandan biz, bu gelişim sürecini özellikle zekayı ilerletmeye yönlendirebiliriz. Üçüncüsü, seçimin zeka lehine olması için gelişimin zekaya olanaklar sağlayacak bir grup yenilikler bulması gerekiyor -hücrelerin enerji üretme biçimini yenilemek gibi-. Biz bu fazladan yükü atarak elektrik falan kullanabiliriz. gelişimden çok çok daha hızlı olacağımız su götürmez bir gerçek, ama bunu uygulanabilir bir strateji yapabilmek için gelişimden daha iyisini yapabilir miyiz orası belli değil.

3) Tüm bunları bilgisayarın sorunu yapalım, bizim değil.

Burası bilim insanlarının umutsuzluğa kapıldığı ve sınavı, kendi kendini çözmesi için programlamaya çalıştıkları yer. Ama elimizdeki en ümit verici yöntem olabilir.

Buradaki fikir şu, ana iki yeteneği YZ üstünde araştırma yapmak ve kendine değişiklikleri kodlayabilmek olan bir bilgisayar yaparız. Böylelikle hem öğrenir, hem de kendi yapısını değiştirir. Bilgisayarlara bilgisayar uzmanları olmayı öğretiriz, böylelikle kendi gelişimlerini başlatabilirler. Ana görevleri bu olur — kendilerini daha akıllı yapmanın yollarını bulmak. Buna daha sonra geri döneceğiz.

Tüm Bunlar Yakında Gerçekleşebilir

Donanım sahasındaki hızlı gelişmeler ve yazılım sahasındaki yenilikçi deneyler aynı anda gerçekleşiyor. YGZ iki sebepten dolayı biz farkında olmadan beklenmedik bir anda ve hızlıca gelebilir:

  1. Üstel büyüme oldukça etkileyici olabilir ve salyangoz hızında bir şey hızla yükselişe geçebilir — şu gif bunu gayet güzel bir biçimde gösteriyor.

  2. Söz konusu yazılım olduğunda ilerleme yavaş gözükebilir, fakat bir buluş, ilerleme hızını anında değiştirebilir (insanlar uzayı dünya merkezli düşünürken bilimin açıklayamadığı şeylerin olması, ama güneş merkezli olduğunu keşfetmenin her şeyi kolaylaştırmış olması gibi). Veya söz konusu kendi kendini geliştiren bir bilgisayar olduğunda başarıya ulaşmamıza çok varmış gibi dursa da, belki sistemi bin kat verimli hale getirip insan seviyesinde zekaya doğru yükselişe geçirmek yalnızca yapılacak ince bir ayara bakıyordur.

Yapay Genel Zeka’dan Yapay Süperzeka’ya Giden Yol

Günün birinde YGZ — insan seviyesinde genel zekaya sahip bilgisayarlar — yapmayı başarmış olacağız. Bir grup insan ve bilgisayarlar eşitlik içinde yaşıyor olacak.

Ya işte, aslında hiç de öyle değil.

Olay şu ki, bir insan seviyesinde zeka ve sayısal kapasiteye sahip bir YGZ’nin insanlara göre birçok avantajı olurdu. Mesela:

Donanım:

Yazılım:

Kendi kendini geliştirmeye programlanarak YGZ’ye erişecek olan Yapay Zeka, “insan seviyesinde zeka”yı önemli bir dönüm noktası olarak görmezdi — bu yalnızca bizim açımızdan bakıldığında önemli bir nokta — ve bizim seviyemizde “durması” için bir nedeni olmazdı. İnsan seviyesinde bir YGZ’nin bile bizden ne kadar avantajlı durumda olacağını düşünürsek, Yapay Zeka’nın insan zekasına yalnızca çok kısa bir süre uğrayıp sonrasında insan üstü zeka alemine doğru yol alacağı gayet aşikar.

Bu yaşandığında ebemizi bile şaşırtabilir. Bunun sebebiyse şu: bizim bakış açımızdan, A) farklı tür hayvanların zekaları da farklılık gösterse de, herhangi bir hayvanın zekasının bizimkinden çok daha düşük olduğunu biliyoruz, ve B) en akıllı insanların en aptal insanlardan ÇOK zeki olduğunu düşünüyoruz.

Şöyle:

AI09

Yani YZ bize yaklaşırken onu sadece bir hayvan için daha akıllı hale geliyormuş gibi görüyoruz. Ama sonra, insanlığın en düşük kapasitesine ulaştığında — Nick Bostrom “köy delisi” terimini kullanıyor — “Vay be, resmen aptal bir insan gibi. Çok tatlı ya!” diyeceğiz. Ama şöyle bir şey var ki, zekanın geniş yelpazesinde köyün delisinden tut Einstein’a kadar tüm insanlar çok ufak bir aralıkta — yani yapay zeka köy delisi seviyesine ulaşıp YGZ ilan edildikten hemen sonra, bir anda Einstein’dan daha akıllı olacak ve neye uğradığımızı şaşıracağız:

AI10

Peki ya sonra.. ne olacak?

Bir Zeka Patlaması

Umarım normal geçen bu zaman hoşunuza gitmiştir, çünkü burası bu konunun anormal ve korkunç hale geleceği yer ve şu andan itibaren de öyle kalacak. Burada bir ara verip size söyleyeceğim her şeyin gerçek olduğunu hatırlatmak istiyorum. En saygın düşünürlerin ve bilim insanlarının yaptığı gerçek tahminler. Bunu aklınızdan çıkarmayın.

Neyse, yukarda da dediğim gibi, YGZ’ye ulaşmak için bulduğumuz fikirlerin çoğu YZ’nin kendini geliştirmesinden geçiyor. Ve Yapay Zeka YGZ’ye ulaştığı andan itibaren, kendisini geliştirmeyi içermeyen yöntemlerle kurulan ve büyüyen sistemler bile isteseler kendilerini geliştirmeye başlayacak kadar akıllı olacaklar.

İşte burada çarpıcı bir tasarıma ulaşıyoruz: tekrarlamalı kendini geliştirme. Şöyle işliyor —

Belirli bir seviyedeki —köy delisi seviyesinde diyelim— bir YZ sistemi, kendi zekasını geliştirmeye programlanıyor. Geliştirdiğinde, daha akıllı hale geliyor —belki bu noktada Einstein’ın düzeyinde — ve artık zekasını geliştirmek istediğinde, Einstein seviyesindeki zekası sayesinde bu konuda daha az zorlanacağı için çok daha büyük adımlar atabilir. Bu adımlar onu herhangi bir insandan çok daha zeki yapacağı için daha da büyük adımlar atmasını sağlar. Adımlar büyüyüp sıklaştıkça, YGZ hızla yükselişe geçer ve yakında bir YSZ sisteminin süperzeki seviyesine ulaşır. Buna Zeka Patlaması deniyor ve kendisi İvme Kanunu’nun nihai örneği.

YZ’nin insan seviyesinde genel zekaya ne kadar yakında ulaşacağı konusunda tartışmalar var. Yüzlerce bilim insanının katıldığı bir ankette, YGZ’ye ulaşmış olmamızın ulaşmamış olmamızdan daha muhtemel olduğunu düşündükleri medyan yıl 2040 çıktı — yalnızca 25 yıl sonrası. Bu alandaki çoğu düşünürün YGZ’den YSZ’ye geçişin çok çabuk gerçekleşeceğini düşündüğünü hesaba katmazsanız pek de önemli durmuyor. Mesela — şöyle bir şey olabilir:

Bir YZ sisteminin düşük seviye genel zekaya ulaşması onlarca yıl alır — ama sonunda gerçekleşir. Bir bilgisayar, etrafındaki dünyayı dört yaşındaki bir insan gibi algılayabilmektedir. Aniden, bu aşamaya ulaştıktan bir saat içinde, sistem genel görelilik ve kuantum mekaniklerini birleştiren büyük fizik teorisini keşfeder, hiçbir insanın yapamadığı bir şey. Bundan 90 dakika sonra YZ, bir YSZ olmuş durumdadır. Bir insandan 170 bin kat daha zeki yani.

Bir yabanarısının Keynesçi Ekonomi’yi anlaması ne kadar mümkünse, bizim de bu derecede bir süperzekayı kavrayabilmemiz o kadar mümkün. Bizim dünyamızda, zeki 130 IQ, aptal ise 85 IQ demek — 12,952 IQ için bir kelimemiz yok.

Bildiğimiz bir şey var, o da insanların Dünya’daki egemenliğinin gayet açık bir kural gösterdiği: zeka beraberinde gücü de getirir. Yani kendisini oluşturduğumuzda bir YSZ, Dünya’daki yaşamın tarihindeki gelmiş geçmiş en güçlü varlık olacak ve insanlar dahil tüm canlılar onun keyfine kalmış olacak. Ve bu önümüzdeki birkaç on yıl içinde yaşanabilir.

Eğer kıt beyinlerimiz kablosuz interneti icat edebildiyse, bizden 100 veya 1000 veya 1 milyar daha zeki bir şey, dünyadaki her bir atomun konumunu istediği gibi, istediği zaman kontrol etmekte bir sorun yaşamaz. Büyü veya sihir dediğimiz her şey, bizim için ışığı açıp kapamak ne kadar sıradansa YSZ için de o kadar sıradan bir aktivite olacak. Yaşlanmayı tersine çevirebilecek teknolojiyi oluşturmak, hastalıkları ve açlığı tedavi etmek, Dünya’nın geleceğini korumak için hava durumunu yeniden düzenlemek — hepsi birden mümkün olacak. Mümkün bir başka şey ise Dünya’daki tüm yaşamın tamamen yok olması. Anladığımız kadarıyla Yapay Süperzeka gerçekleşirse, Dünya’da çok güçlü bir şey var demektir — ve bizim için en önemli soru şu olur:

Bu şey bize iyi davranacak mı?

Yazan: Tim Urban, Çeviren Mert Özel

comments powered by Disqus