Videolar

25 Nisan 2024 Perşembe

“YAPAY ZEKÂ VE FELSEFE” SORUŞTURMASI – ULAŞ BAŞAR GEZGİN

 

Söyleşi: Zafer YILMAZ* [1]

 

1978 İstanbul doğumlu Ulaş Başar Gezgin, Türkiye, Vietnam, Tayland ve Malezya’da 23 yıl ders verme deneyimine ve Yeni Zelanda (doktora), Avustralya (ortak proje) ve Latin Amerika’da (gazetecilik) araştırma deneyimine sahip bir akademisyen-yazardır. Eğitimini Darüşşafaka (1989-1996), Boğaziçi Üniversitesi (Eğitim Bilimleri (Psikolojik Danışmanlık), lisans, 2000; Sosyal Psikoloji, yüksek lisans 2002), ODTÜ (Bilişsel Bilimler, doktora, 2006) ve yurtdışında (2009, üniversite düzeyinde ders verme yetkisi, Avustralya; Darmstadt Teknik Üniversitesi, Şehir Plancılığı, yüksek lisans, 2011) tamamlayan Gezgin’in toplam 115 kitabı bulunmaktadır. 2014’te Türkiye’de doçent, 2017’de yurtdışında profesör olmuştur. Akademik çalışmalar dışında, çeşitli dergi ve gazetelere köşe yazıları yazmakta; şiir, şarkı sözü, şarkı, deneme, yazınsal inceleme, öykü, film öyküsü, film çözümlemesi, tiyatro oyunu, masal ve roman türlerinde yapıtlar vermekte ve çeşitli ülkelerden şairleri ve şarkıcıları Türkçe’ye kazandırmaktadır. Çeşitli çalışmaları 13 dile (Türkçe, İngilizce, Fransızca, Almanca, İspanyolca, İtalyanca, Portekizce, Rusça, Japonca, Vietnamca, Tayca, Gürcüce ve Azerbaycanca) çevrilmiştir. Halen İstanbul Galata Üniversitesi, Psikoloji (İngilizce) bölümünde öğretim üyesidir.

 

Yapay zekâ nereden çıktı? Kısa bir giriş olarak, yapay zekâ nedir, nereden geliyoruz?

 

Yapay zekâ, aslında ilk hesap aleti olan abaküsten çıktı. Sonra gittikçe ilerledi, makineleşti ve formel matematikle buluştu. Böylece bilgisayar biliminin temelleri atıldı. Bilgisayar aslında, insanın hesap kitap yapmasını sağlayan bir yardımcı olarak gelişmişti. Ancak zamanla, insanla yarışacak hatta onun yerine geçecek yapay zekâlar düşüncesi ortaya çıktı. Bunlar ilk aşamada bedensiz programlardı. Sonra bedenli programlar (robotlar) ortaya çıktı.

 

Yapay zekânın tarihçesinde tekrarlayan bahar ve kış dönemlerinden söz edilir, bunlar nelerdir?

 

Yapay zekânın Amerika’da bir soğuk savaş ürünü olduğunu anımsayalım. SSCB’yle rekabet bağlamında doğdu. Askeri projelerle başladı. Sözgelimi, bugün muhalif kimliğiyle tanıdığımız Noam Chomsky’nin ilk çalışmalarından biri Amerikan donanması tarafından fonlanmıştı. Sonra büyük şirketler de bu yarışa katıldılar. İlk başta yapay zekâyla ilgili büyük bir coşku vardı. İnsan zihninin sırrı çözülmüştü, bilgisayarlarla taklit edilebilecekti. Böylelikle, yapay zekânın altyapısını oluşturmak amacıyla, bilişsel bilimler alanı doğdu. Ancak bu coşku uzun sürmedi. Kısa bir zamanda, bu coşkunun boşa olduğu anlaşıldı. Böylece bahar kışa döndü. Sonra 2000’li yıllara, internet şirketleri dönemine girdik. İnternet şirketlerinin çıkışıyla birlikte yapay zekâ çalışmaları hız kazandı. Böylece bir kez daha bahar yaşandı. Bu bahar sürüyor.

 

Yapay zekânın günümüzde hem heyecan verici hem de korkutucu veya en azından endişe uyandıran biçimde tartışıldığını görüyoruz. Neden heyecan verici sizce veya neden ürkütücü? “Bedenlenmiş biliş” mi en büyük korku kaynağı?

 

Bana göre, bu korku, yanlış nedenlerle ama doğru bir korku. Tekillik söylemi var. Şöyle ki, bir gün yapay zekâ bilinçlenecek, bizden zeki olduğundan türümüzün kökünü kazıyacak. Çeşitli filmler, örneğin Terminatör bu korkuya dayanıyor. Ama bu korku bence yersiz; çünkü insan bilincini yansılayacak bir yapay zekâdan çok uzağız. Olsa olsa insan-makine hibridinde bilinç olabilecek, o da tekillik savının tersi. Fakat başka bir tehlike var: Yapay zekânın kötü insanların eline geçmesi. Bunu bir ölçüde yaşıyoruz: Üç beş yapay zekâ şirketinde bir avuç seçilmemiş yönetici, bizim yaşamlarımıza ilişkin kararlar alıyor. Örneğin, sürekli gözetleniyoruz. Bu gözetlenme, Çin’de doruğuna ulaşıyor; fakat Küresel Batı’da da var. Bu kadar gözetlenme, bu şirketlerin kararlarından ileri geliyor. Diğer bir deyişle, yapay zekâ zaten kötü ellerde. Kapitalizm koşullarında geliştiği için, insanlığa zararlı olma olasılığı yüksek. Yapay zekâlı silahlı insansız hava araçları var. Bunların hataları ölümcül oluyor: Sivilleri vuruyorlar ve kimse bunun için yargılanmıyor. Kısacası, kapitalizm ve otoriter şirketler elinde, yapay zekâ, kötü amaçlar için kullanıma açık. Asıl tehlike bu...

 

John Searle tarafından ortaya atılan Güçlü YZ ve Zayıf YZ terimleri vardı. Şimdi artık Yapay Genel Zekâ’dan söz ediyoruz. Bu kavramları netleştirebilir miyiz?

 

Güçlü yapay zekâ, insan zihninin gerçek bir taklidi, zayıf yapay zekâ ise, insan zihninin biçimsel bir taklidi. İkisi farklı. Genel yapay zekâ ise özel yapay zekâdan ayrılıyor. Özel yapay zekâ, belli alanlarda uzmanlaşmış bir yapay zekâ. Her şeyi yapamıyor. Genel yapay zekâ ise, şimdilik ulaşılmaz bir hedef. İnsan gibi her şeyi yapabilen bir yapay zekâ. Buna insan bilinci de girer ki, bu da zor bir hedef.

 

Yapay zekâ ne kadar teknik ve ne kadar felsefi bir başlık sizce? Felsefe soru sormak ise eğer, yapay zekâya dair neler sorabilir? Yapay zekâ felsefesine genel bir çerçeve çizmenizi istesem?

 

Yapay zekâ teknik olduğu kadar felsefi bir konu. Sorulması gereken çok soru var; bunlar teknik boyutların ötesine geçiyor. Felsefede yapay zekâ en çok zihin felsefesi alanına karşılık gelir. Bu alanda zihnin yapısal özelliklerini inceleriz. Sözgelimi, Descartes gibi ikiciysek (düalist) zihin-beden problemi diye bir problem tanımlarız. Bunların etkileşimi nasıl olur? Verilen yanıt, hipofiz bezidir. Ancak başka düşünürler için, materyalistler için, böyle bir sorun yoktur, çünkü her şey nörolojiktir. İkisi aynıdır diyenler olduğu kadar farklıdır diyenler de vardır. Zihin felsefesindeki sorulara verdiğimiz yanıtlar, yapay zekâ modelleri üzerinde etkili olacaktır. Bir diğer alan simgesel mantıktır. Zaten programlama dilleri, örneğin PROLOG, simgesel mantıktan çıkmıştır. Bir diğer alan ise, bilgi felsefesidir. ChatGPT gibi başarılı gibi görünüp gerçekte başarısız olan üretici (generative) yapay zekâlar, tam da bilgi felsefesi konusudur. Yapay zekâlar, internetteki bilgileri tararlar, ama bunların yanlış olma olasılığı vardır. Yapay zekâlar doğruyu yanlışı ayırt edemeyebiliyor. Ayrıca, sanrı (halüsinasyon) denilen bir durum oluyor. Üretici yapay zekâlar, bilmediği konularda uydurma bilgi ve kaynak üretiyor. Bu bağlamda bilginin doğruluğu konusu öne çıkıyor.

 

Sizin zekâ tanımınız nedir?

 

Tanımlaması zor. Klasik tanım, zekâ testlerinin ölçtükleri becerilerdir olabilir. Weschler testi var örneğin. Ona bakılabilir. Ama bir yandan da, “zekâ mı yetenek mi?” sorusu öne çıkıyor. Eskiden zekânın tek olduğu düşünülürdü. Sonra üçlü modeller geldi. En son da çoklu zekâ kuramı ortaya çıktı. Ancak çoklu zekâ kuramının kullandığı ölçeğe bakıldığında, bir zekâ testi değil, ilgi testi olduğu görülüyor. Bu da, kuramı zora sokuyor. Örneğin “müzik zekâsı mı yeteneği mi?” sorusunu sormak gerekiyor. Belki zekâ kavramından vazgeçip yeteneklere odaklanmamız gerekiyor.

 

Meselenin özüne girelim. Alan Turing'e atıfta bulunan çok klasik bir soru: "Bir makine düşünebilir mi?".

 

Eskiden “düşünebilir” ya da “düşünemez” gibi yanıtlar verilirdi. Şimdi şöyle diyoruz: Bunu yapmak zorunda mı? Neden insanı modellemeye çalışıyoruz ki… Belki de yapay zekâ, hayvanlar gibi ayrı bir zekâya, bilince, yeteneğe vb. sahip olacak. Yapay zekânın insan gibi düşünmesi gerekmiyor.

 

Sizce insan zekâsı tamamen mi yoksa kısmen mi hesaplamaya bağlıdır? Bu konuda bir başka önerme de "düşünce bilinçli bir deneyimdir, bir hesaplama değildir". Düşüncenin anlamsal içeriği ve hesaplamanın doğası hakkında ne düşünüyorsunuz?

 

Sinirbilimsel ve psikanalitik açılardan bakarsak, bilinçsiz/otomatik yaptığımız eylemler var, bilinçli yaptıklarımız var. Aslında, eylemlerimizin çoğu otomatik. Beyinle sinir sistemi arasında sürekli bir bilgi akışı var. Bunun farkında bile değiliz. Hesaplama, yalnızca bir analoji; modelin kendisi değil. Artık hesaplamalı modeller yerine sinir ağlarından esinleniliyor. Bence doğrusu da bu.

 

Gözlemlenebilir davranışlar yoluyla yapılan Turing testi zekânın faydalı bir tanımı mıdır? Zeka derken davranışa mı bakmak gerekir?

 

Turing testini geçen yapay zekâların insan gibi zeki olmadığını biliyoruz. Dolayısıyla, Turing testinin temel varsayımları bence sıkıntılı. Davranıştan zekâyı çıkarmak zor. Aslında bence nasıl ki insanlar için zekâ testleri var, yapay zekâlar için de zekâ testleri olmalı. Durumu oradan anlamalıyız. Örneğin, son çıkan üretici yapay zekâların çoğu sınıfta kalıyor; çünkü son çıkan verileri gerçek zamanda işleyemiyorlar. Benim kullandığım basit bir zekâ sorusu var (biraz kendini beğenmişlik gibi görünebilir ama): Ulaş Başar Gezgin Youtube’da ne paylaşıyor? Her hafta iki ücretsiz çevrimiçi seminer veriyorum, bunları Youtube’a yüklüyorum. Karşımdaki program, güncel verileri işleyebiliyorsa, bana son yüklediğim videoyu gösteriyor. Bunu yapamayan bir yapay zekâ bence başarısız. Bize güncel bilgiler lazım. O açıdan ChatGPT oldukça başarısız; belli bir ayın sonrasının verisine sahip değil. Güncel bilgiyi işlemleyemiyor. Bing, Opera’nın Aria’sı, Perplexity, Chatsonic gibi programlar bu açıdan çok daha başarılı.

Diğer bir deyişle, görüntüde veri işleme olsa da, bu, bilme eyleminin gerçekleştiğini göstermez. Dolayısıyla, hesaplamalı yaklaşımlar yanlış yolda. Ama amaç, insanı modellemek değil de, insandan farklı bir zekâ türü geliştirmekse, bu tartışma anlamını yitiriyor.

 

Bir görüşe göre “yapay zekâ uygulamaları şu an aktif algı ve tahmine dayalı işlemeden ibaret”. Buradan hareketle yapay zekâyı önemsiz bulan ve küçümseyen bir yaklaşım mevcut. Geldiğimiz aşama önemsiz mi?

 

Geldiğimiz aşama, önemsiz değil. Yapay zekâyı insanın dengi değil de yardımcısı olarak görürsek, insanı modelleme yükünden kurtulmuş oluruz. Yok eğer, amaç insanı modellemekse, “son gelişmeler önemsiz” denebilir.

 

Doğal dil işleme (DDİ) veya somut örneğiyle ChatGPT için öne sürülen bir argüman: “Sözdizim farklı, semantik farklı”. DDİ ve semantik ilişkisini yorumlar mısınız?

 

Doğal dil işleme, sinir ağlarıyla çok ilerledi. Ancak, yapay çevirmenlerin yapamadıkları da var. Dünya üzerinde 7 bin civarında dil var. Bunların çok azını yapay çevirmenler çevirebiliyor. Sokak dilini çeviremiyorlar; yöresel ağızları çeviremiyorlar; deyimleri ve atasözlerini çevirmekte zorlanıyorlar. Son gelişme olarak, DeepL var. Ancak, bu sorunlar giderilmiş değil.

 

 

 

 

 



[1] *Yüksek Lisans Öğrencisi, Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, Yeni Medya ve İletişim Bölümü, zaferyilmaz@ogr.bandirma.edu.tr, ORCID: 0000-0002-0348-8238.

Hiç yorum yok:

Yorum Gönder