Yapay Zekâ ve İnsan Zekâsı Karşılaştırması

Ahmet Ayhan Çitil

Yapay Zekâ (İng. Artificial Intelligence) bilgisayar biliminin, hedefi, bilgisayarların / programların kendilerine zekâ atfedilebilecek bir biçimde işlemelerini / çıktılar üretmelerini / “davranmalarını” sağlamak üzere programlar geliştirmek olan alt dalının adıdır. Dar kapsamda belirlenmiş görevleri yerine getiren programların yazılması ve uygulamaların geliştirilmesi ile ilgilenir. Geniş kapsamda ve uzun vadede ise akıl sahibi bir özneyi modelleyen, insansı, özerk hareket edebilen bilgisayarlar / makineler üretmeyi hedefler.

Oxford ve Yale Üniversitelerinin 2016 yılında yapay zekâ alanında çalışan 352 araştırmacının görüşlerini almak üzere gerçekleştirdiği bir ankete göre makinelerin önümüzdeki elli yıl içerisinde çamaşır katlamaktan, herhangi bir legoyu birleştirmeye, bir metni sesli okumaktan kamyon kullanmaya, bir lise ödevi hazırlamaktan pop şarkıları bestelemeye, bir dili bir başka dile tercüme etmekten reyon görevlisi olarak çalışmaya, cerrahi bir operasyon yapmaktan matematikte araştırmalar yürütmeye pek çok işi insanlardan devralacak düzeye gelebilecekleri öngörülmektedir¹. Söz konusu bu sayılan işler yapay zekânın dar kapsamda anlaşılmasının farklı sonuçları olarak görülebilirler. Öte yandan, bazı bilim adamı ve felsefeciler geniş anlamıyla anlaşılan yapay zekâ projesinin de 2050’li yılları bulmadan sonuçlanacağını ve hatta bu gerçekleştiğinde insanoğlunun son keşfini yapmış olacağını, çünkü artık yeni bir şey keşfedilecekse bunun o yapay zekâ tarafından gerçekleştirileceğini öne sürmektedirler. Bu sav aynı zamanda, aşağıda üzerinde duracağımız gibi, teknolojik tekillik olarak da adlandırılmaktadır.

Konu hem bilimsel gelişmelerle ilgisi nedeniyle hem de hayal gücünü tetikleyen boyutlarıyla toplumun çok farklı kesimlerinin ilgisini çekmekte ve farklı yönleriyle tartışmaya konu edilmektedir. Bu yazıdaki amacımız yapay zekânın imkânını ve beraberinde getirdiği bazı sorunları felsefe ile ilişkisi içerisinde tartışmaktır.

Yapay zekâ yukarıdaki geniş anlamı ile dikkate alınırsa, muhakeme, konuşma, özerk olarak eylemde bulunma gibi insana mahsus bazı özelliklerin makineler tarafından gerçekleştirilebileceği iddiasını içermektedir. Böyle bir iddianın ise zihin felsefesinin tartışma alanına girmesi kaçınılmazdır. Çünkü böyle bir iddiayı öne sürdüğünüzde esas itibarıyla zihinsel olanın, cisimsel olanın alanında simüle edilebileceğini veya düşünsel olanın (İng. intelligible) uzamsal olana (İng. extensional) indirgenebileceğini ifade etmiş oluruz. Dolayısıyla tartışma, Descartes’tan beri zihin felsefesinin tartışma alanını belirleyen ikiciliğin (İng. dualism) aşılıp aşılamayacağı tartışmasına bizi getirmektedir.

Bilindiği gibi Fransız filozof Descartes, her ne kadar tek bir cevherin (Tanrının) var olduğunu düşünsek de, bu cevher fikri üzerinden zihni ve cismi (bedeni) ayrık iki ayrı cevher olarak ele alabileceğimizi öne sürmüştür. Burada “ayrık” terimi birisinin diğerine varlıksal olarak dayanmaması ve dolayısıyla birisinin diğerine hiçbir surette indirgenememesi anlamına gelmektedir. Descartes’ın bu iddiasının üç önemli gerekçesi üzerinde kısaca duralım.

İkiciliği destekleyen ilk temel sava göre nitelcelerin (Lat. Qualia), yani insanın bilincine vardığı renklerin, kokuların, seslerin, tatların, dokunma yoluyla hissedilen benzeri özelliklerin, nasıl ortaya çıktıkları, cisimsel olanı esas alan bir çerçeve içerisinde hiçbir biçimde açıklanamaz. Örneğin, önümde duran bir şişenin rengini gördüğüm süreçle ilgili olarak, şişeden fotonların yansıması, göz bebeğimden geçerek kırılması, gözün arka kısmındaki hücreleri çarparak uyarması, sinir uyarımlarının sinapslarla iletilmesi ve beynin belirli bir kısmına ulaşması, nedensel olarak doğru bir sıralama sunsa da ne tecrübe edinen bir “ben”in ne de tecrübede ortaya çıkan rengin bir açıklaması olarak kabul edilemez. Bilincin veya bilincine varılanın fiziksel bir evrende nasıl ortaya çıkabildiği sorusu günümüzde zihin felsefesinin zor problemi (İng. hard problem of philosophy of mind) olarak da anılmaktadır.

İkiciliği destekleyen ikinci temel sav (Franz Brentano’nun psikoloji ve felsefe literatürüne kazandırdığı bir terimi kullanarak ifade edersek) zihnin yönelimselliği (İng. intentionality) ile ilgilidir. Bu terimin kökündeki “intensio” sözcüğü Arapça “manâ” sözcüğünün Latinceye çevirisidir. Bu itibarla zihnin yönelimsel olması demek zihnin kavrama, arzulama vb. fiillerinin fiile konu olan unsurları aşan bir nesneyi haiz olmasıdır. Örneğin zihin, bir cihetiyle duyusal alanda mevcut olan işaretlerin belirli bir düzenlenişine yönelip, o işaretlerde bizatihi bulunmayan bir anlamı idrak edebilir. Zihnin bu özelliği onu cisimsel olandan ayırt etmektedir. Cisimsel etkileşimlerde bu anlamda bir yönelimselliğin bulunmadığı düşünülmektedir.

İkiciliği destekleyen üçüncü temel sav ise dil ve muhakeme ile ilgilidir. İnsanların sınırsız çeşitlilikte anlamları ifade edebildikleri bir dili öğrenebilme ve kullanabilme, yargılar verebilme ve yargılardan yargılara geçiş yapabilme yetkinlikleri bulunmaktadır. Söz konusu bu yetkinliklerin cisimsel olanın mekânında temsil ve taklit edilemeyeceği düşünülmektedir.

Descartes, insanın makineden farkını yukarıdaki görüşlerin de ışığında şu şekilde ifade etmektedir²:

“(…) bedenleri bizimkine benzeyen ve, ahlaki davranışlarımız da dâhil olmak üzere, bütün davranışlarımızı taklit eden makinelerin bulunacağı bir yerde, onların hakiki insanlar olmadıklarını anlamak için elimizde daima gayet kesin iki araç bulunacaktır.

Birincisi, onların, bizim düşüncelerimizi başkalarına bildirirken yaptığımız gibi, söz ve işaretleri bir araya getirerek kullanmalarına asla imkân yoktur Çünkü, pekâlâ, söz söyleyebilen, hatta organlarında bazı bazı değişmeler meydana getiren bedensel etkiler dolayısıyla bazı sözler söyleyebilen, örneğin herhangi bir yerine dokunulduğunda ne istendiğini soran, başka bir yerine dokunulunca da bağırıp canının yandığını bildiren ve buna benzer şeyler yapabilen bir makine tasavvur edilebilse bile, önünde söylenen her şeyin anlamına cevap vermek için, en sersem insanların bile yapabildiği gibi, sözleri türlü şekillerde düzene sokan bir makine tasavvur edilemez.

İkincisi, birçok şeyleri bizim kadar, hatta bizden daha iyi yapsalar da, bazıları mutlaka yapamazlar. Buradan da, onların bilinçli bir şekilde değil de, sadece organlarına verilen düzen sayesinde hareket ettikleri meydana çıkar. Çünkü, akıl, her durumda işe yarayabilen evrensel bir âlet olduğu hâlde, bu organlar her özel iş için belirli bir özel düzene sokulmuş olmak durumundadırlar: onun için, makinede, onu hayatın bütün durumlarında aklımızın bizi hareket ettirdiği gibi hareket ettirecek değişiklikler bulunması moral bakımdan imkânsızdır.”

Descartes’ın bu düşünceleri oldukça ikna edici görünmektedir. Descartes’ın da savunduğu biçimiyle ikicilik, zihnin bir cevher olduğunu, cisimsel olandaki gibi bir parça – bütün bağıntısını haiz olmadığını, yani cisimsel olanın karmaşıklığına karşıt olarak basit olduğunu ve sonuç olarak zihinsel olanı cisimsel olana indirgenmenin mümkün olmadığını öne sürmektedir. Eğer bu iddia kabul görüyorsa, aklın (zekânın) cisimsel mekânda inşa edilen bir makine veya makine üzerinde çalışan bir program tarafından temsil ve taklit edilebileceği, bu itibarla da yapay bir zekânın geliştirilebileceği nasıl düşünülebilir?

Bu düşüncenin gelişmesi düşünce tarihinde iki önemli dönüşüme bağlı olarak gerçekleşmiştir. Bunlardan ilki cevher kavramının felsefi söylemden elenmesi, diğeri ise mantığın matematikselleşmesi ve hesap kuramını doğurmasıdır. Şimdi bu önemli dönüşümleri kısaca ele alalım.

Yapay zekâ projesinin arka planında bireylerin sahip oldukları bedensel veya zihinsel özelliklerin bir cevhere ait arazlar olarak değil, belirli bir yapının çevresiyle etkileşimi içerisinde icra ettiği işlevler üzerinden anlaşılması yer almaktadır. Özellikle zihinsel özellikleri bu biçimde ele alan görüş işlevselcilik adını almaktadır. İşlevselcilik Alman felsefecisi Kant’ın klasik metafiziğe yönelttiği yıkıcı eleştiri sonrasında yeşeren bir düşünce biçimidir. Bilindiği gibi Kant ünlü eleştiri projesinde klasik metafiziğin varlığı düşünülürler ile (İng. intelligible) özdeşleştiren ve düşünülürlere de kendinde sabit bir varlık atfeden yaklaşımına karşı çıkmıştır. Ona göre cinsler ve türler olarak ele alınan düşünülürler kendi başlarına var değildirler, insan tecrübesi içerisinde, edinilen duyusal temsillerin sentezlenmesi ve sentetik bir birlik içerisinde tutulması üzerinden kurulmaktadırlar. Tabii varlıklar sahip oldukları özelikleri mekanik yasalarına göre devinen evrende zaman içerisinde kazanmaktadırlar. Dolayısıyla tabiatta zamansallığı aşan, sabit düşünülürlerden pay alarak var olan türlerin ve cinslerin bulunduğundan söz edilemez.

Bu düşünüş biçiminden hareketle türlerin sahip oldukları özellikleri zaman içerisinde ve çevreleri ile etkileşim içerisinde kazandıkları düşüncesi biyolojide evrim kuramına, sonrasında ise psikolojide ve felsefede işlevselciliğin taraftar kazanmasına zemin hazırlamıştır. Bu düşünüş biçimi içerisinde insan belirli uyaranlara belirli tepkiler veren bir işlevler toplamı olarak tasavvur edilmektedir. Dolayısıyla, uyaranlara tıpkı bir insan gibi tepki verebilen bir mekanizmaya veya yazılıma, insanın sahip olduğu biçimde bir zekâ atfedilebilmesi artık mümkün görülmeye başlanmıştır. İnsana cevherle ilişkisi içinde düşünülen bir akıl (İng. reason) yerine, işlevselci psikolojinin bir kavramı olarak zekâ (İng. intelligence) atfedilebilmesi, ayrıca belirli işlevleri yerine getirebilen bir mekanizmanın da aynı ölçüde zeki olabileceğinden bahsedilebilmesi bu zeminde öne sürülebilir hâle gelmiştir.

Yapay zekâ projesinin arka planında yer alan ikinci önemli dönüşüm ise mantık alanında gerçekleşmiştir. Modern tabiat anlayışı ile cevherlerin varlığı tutarlı bir biçimde savunulamadığından, tabiatta somut bireylerin değil olguların esas teşkil ettiği düşünülmüştür. Cevherleri ve onların adlandırılmasını esas alan, bu itibarla da terimler mantığını temele yerleştiren geleneksel mantıktansa, olguları ve dolayısıyla bağıntıları dilde temsil eden yeni bir mantığın geliştirilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu işe girişen ve modern mantığın kurucusu olan isim ise bilindiği gibi Gottlob Frege’dir. Frege modern mantığı (niceleme mantığını) aritmetiği mantığa indirgeme projesi dâhilinde geliştirmiştir. Aritmetiğin tüm doğru önermelerinin içerisinde teorem olarak ispatlanabileceği bir mantık dizgesi inşa etmeye yönelmiştir. Bu projenin ayrıntılarına girmeyeceğiz.

Frege’den sonra, bugün biçimselcilik diye andığımız felsefi görüşü savunan David Hilbert, Frege’nin geliştirdiği biçimiyle bir biçimsel dizgenin tutarlılığının aynı biçimsel dizge içerisinde bir teorem olarak ispatlanabilmesi durumunda matematiğin sağlam bir temele kavuşacağını düşünmüştür. Ancak bu amaca ulaşılamayacağı Avusturyalı mantıkçı ve matematikçi Kurt Gödel’in 1931 yılında verdiği ve bugün tamamlanamazlık teoremleri olarak andığımız teoremlerle gösterilmiştir. Kurt Gödel, içinde aritmetiğin tüm önermelerini temsil edebileceğimiz kadar güçlü bir biçimsel dizgede, kendisi doğru olmakla ispatı verilemeyen önermeler inşa edilebileceğini ve söz konusu biçimsel dizgenin tutarlılığının dizge içerisinde ispatlanamayacağını göstermiştir. Bu ispatı yaparken “ispat edilebilir olma” yüklemini dizge içerisinde tanımlamış, bunu yapabilmek için de bugün özyineli (İng. recursive) fonksiyonlar dediğimiz fonksiyonlar kümesini inşa etmiştir. Özyineli fonksiyonlar bir biçimsel dizgede temsil edilebilen tüm fonksiyonları içermektedir.

Öte yandan, tüm bu tartışmalarda biçimsel dizge ile neyin kastedildiği tam olarak açıklığa kavuşmamıştır. Biçimsel dizgenin mahiyetinin anlaşılasına yönelik tartışmalar sürerken İngiliz matematikçi Alan Turing bugün Turing makineleri olarak andığımız bir dizge inşa etmiştir. İçine işaretler yazılabilen kutucuklardan oluşan ve iki yönde de ilkesel olarak sonsuz olarak uzatılabilecek bir şerit üzerinde basit işlemler yapabilen (sağa ve sola bir kutu gidebilen, olduğu kutu üzerinde kalabilen, üzerinde durduğu kutuya işaretler yazabilen ve silebilen) bir makine tasavvur etmiştir Bu makine şerit üzerinde verilen bir girdi üzerinde, kendisine verilen ve basit komutlar içeren bir yönergeye dayanarak işleme başlamakta, girdiler üzerindeki işlemlerini tamamlayıp başladığı noktada durması hâlinde ise bir fonksiyonu hesaplamış olmaktadır. Eğer böyle bir durma (İng. halting) gerçekleşiyorsa o Turing makinesinin söz konusu girdiden bir çıktı üretemediği, dolayısıyla söz konusu fonksiyonu hesaplayamadığı söylenmektedir.

Turing böyle bir makinenin Gödel’in inşa ettiği özyineli fonksiyonlar kümesinde yer alan fonksiyonların tamamını ve sadece bu fonksiyonları hesaplayabileceğini ispat etmiştir. Kurt Gödel de Turing makinesinin biçimsel dizgelerin bir paradigması olduğunu ifade etmiştir. Bir bakıma, mantığın sınırları içerisinde temsil edilebilen tüm fonksiyonlar, insanların hakkında anlamlı olarak konuşabilecekleri tüm yüklemleri (kavramları) kapsadığından, yukarıda Descartes’ın ifade ettiği eleştirilerden bir kısmının aşılabilmesinden artık söz edilmeye başlanmıştır. Bir başka deyişle, dilin insan dışı bir ortamda, bir makine üzerinde yeniden üretilebilir olduğu düşünülmüş, bu itibarla da belki de insanoğlunun en ayırt edici özelliği olan bir doğal dili konuşabilme özelliği makinelerce / programlarca temsil ve taklit edilebilme imkânına kavuşmuştur. Şimdi bu arka planda yapay zekâ projesinin nasıl şekillendiğine yönelelim.

Yapay zekânın yukarıda andığımız dar ve geniş kapsamlı iki anlaşılma biçimini iki farklı tezle ilişkilendirmek mümkündür. Bunlardan ilki olan Zayıf Yapay Zekâ Tezini savunanlara göre uygun bir biçimde programlanmış bilgisayarlar doğal dilleri anlamazlar, zihinsel yetkinlikleri sadece simüle ederler. Buna karşılık olarak Güçlü Yapay Zekâ Tezini savunanlara göre uygun bir biçimde programlanmış bilgisayarlar doğal dilleri anlayabilirler ve insanlara benzer şekilde zihinsel yetkinliklere sahip olabilirler. Böyle bilgisayarlara zekâ atfedilebilir. Güçlü yapay zekâ tezini literatüre kazandıran kişi, yukarıda Turing makineleri ile ilgili olarak adını andığımız Alan Turing’tir.

Alan Turing yapay zekâ tartışmalarını başlatan ünlü makalesinde, daha önce farklı bir versiyonda oynanan taklit oyununun yeni bir versiyonunu önermektedir³. Turing, bu gün Turing Testi olarak andığımız bu test ile, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu yerine “Makineler taklit oyununda başarılı olabilirler mi?” sorusunun geçirilmesini sağlamıştır. Taklit oyununda iki kapalı odada bulunan biri kadın diğeri erkek iki kişi kendilerine yazılı olarak iletilen soruları yazılı olarak cevaplamakta ve sorgulayıcılarını kadın (veya erkek) olduklarına ikna etmeye çalışmaktadırlar. Eğer sorgulayıcı belirli sayıda soru sorduktan sonra hangi odada bir kadının hangi odada bir erkeğin bulunduğunu doğru biçimde tahmin edebilirse oyunu kazanmakta, aksi takdirde kaybetmektedir. Turing bu oyundaki odalardan birinde programlamış bir bilgisayar bir diğerinde ise bir insan olduğunu düşünmemizi önermektedir. Hem insan hem de bilgisayar yine yazılı sorulara cevap verecekler ve kendilerinin bir insan olduğu konusunda sorgulayıcıyı ikna etmeye çalışacaklardır. Turing’e göre böyle bir testi geçebilen bir program yapılması durumunda o programın da insan gibi bir zekâ sahibi olduğu kabul edilmelidir.

Turing, bugün andığımız biçimiyle Turing testini geçebilen bir programın yazılabilmesi konusunda iyimser bir öngörüde bulunmuştur⁴:

“İnanıyorum ki yaklaşık elli yıl içerisinde, depolama kapasiteleri 109 olan bilgisayarları, beş dakikalık bir sorgulama sonrasında ortalama bir sorgulayıcının doğru belirlemeyi yapabilmesi için %70’ten fazla şansının olmayacağı şekilde taklit oyununu oynamak üzere programlamak mümkün olacaktır. (…) İnanıyorum ki yüzyılın sonunda genel eğitimli kanı ve sözcüklerin kullanımı o kadar değişime uğrayacaktır ki birileri bir çelişkiye düşmesi ummaksızın düşünen makinelerden bahsedebilecektir.”

Her yıl Turing’in öngördüğü biçimde Turing testini geçen bir programın yazılıp yazılamadığı (“The Loebner Prize Competition” gibi bazı yarışmalarda test edilmektedir. Sonuçlar hâlâ Turing’in beklentilerini tam olarak karşılamaktan uzaktır. Ancak Turing testinin yapay zekâ üzerinde araştırmaları belirli bir hedef etrafında entegre etmiş olduğu da bir gerçektir. Öte yandan bazıları Turing testinin zekâ ile konuşmayı özdeşleştirmesini, bazıları testin sadece dijital bilgisayarlara uygulanmasını, bazıları ise testin YZ araştırmaları için yeterli bir ufuk sağlamadığını öne sürmektedirler. Bu tartışmalar çerçevesinde yapay zekâ projesi alt dallara ayrılarak gelişimini sürdürmektedir.

Alan Turing “Makineler düşünebilir mi?” başlıklı yazısında kendi önerisinde karşı yöneltilebilecek dokuz farklı eleştiriden söz etmekte ve bunlara karşı bazı cevaplar önermektedir. Burada bu eleştirilerin başlıklarını sıralamakla yetiniyoruz:

1. Teolojik itiraz
2. “Kafaları kuma gömme” itirazı
3. Matematiksel itiraz
4. Bilinçlilik kanıtlaması
5. Çeşitli engellere bağlı kanıtlamalar
6. Lady Lovelace’in itirazı
7. Sinir sistemindeki süreklilik kanıtlaması
8. Davranışların enformelliği (biçimselleştirilemesi) itirazı
9. Duyu-ötesi algı itirazı

Turing’in güçlü yapay zekâ önerisine (bu öneriden önce ve sonra) getirilmiş önemli eleştiriler bulunmaktadır. Bunlardan üç tanesini ele alalım.

Bu eleştirilerden ilki Alman felsefeci Leibniz’in değirmen kanıtlamasına dayandırılmaktadır. Leibniz Monadoloji adlı eserinde düşünebildiği ve tecrübe edindiği (algıladığı) iddia edilen bir makinenin bir değirmen kadar büyütüldüğünü varsayıp içinde gezsek bile, düşünme ve algıyı açıklayacak hiçbir şey bulamayacağımızı öne sürmektedir⁵. Dolayısıyla, Leibniz’e göre, sadece basit (bileşik olmayan) cevherlere düşünme ve algı atfedilebilir.

Güçlü yapay zekâ tezine yöneltilen bir başka eleştiri Ned Block’a aittir⁶. “Blockhead” kanıtlaması olarak anılan bu eleştiri kısaca şu şekilde ifade edilebilir: İnsan görünümlü öyle bir makine düşünün ki ömrü / kullanım ömrü içerisinde her bir aşamada kendisine sunulacak tüm girdiler için programlanmış bir çıktı hafızasında kayıtlı olsun. Eğer böyle bir makine mantıksal olarak mümkün ise ona zekâ atfedemeyeceğimize göre Turing Testi’nin zekâ için yeterli bir koşul sağladığı savı yanlıştır.

Son olarak John Searle’ün Çince odası kanıtlamasını kısaca ifade edelim⁷. İçinde Çince karakterlerin bulunduğu kapalı bir oda düşünün. Bu odaya, bir pencereden / aralıktan kâğıt üzerine yazılı Çince karakterler veriliyor. Bir görevli elindeki bir yönergeye göre verilen kâğıttaki karakterleri dikkate alarak belirli kutulardan belirli karakterleri seçerek bir ideogram dizisi oluşturuyor ve bunu aynı şekilde dışarı veriyor. Verilen karakterler Çince sorular içeriyor. Yönerge de öyle düzenlenmiş ki bu görevli sonuçta bu sorulara makul bir cevap kabul edilebilecek işaret dizilerini oluşturabiliyor.

Bir bakıma taklit oyununda Çince biliyor izlenimi verecek biçimde başarılı oluyor. Bu görevlinin Çince bildiğini söyleyemeyiz. Bu itibarla Turing Testi’ni geçen bir makineye zekâ atfedilmesi kabul edilemez.

Literatürde özellikle Çince odasına ilişkin geniş bir tartışma bulunmaktadır. Bu kanıtlamaya karşı çok sayıda cevap (Sistem cevabı, Sanal Zihin cevabı, Robot cevabı, Model beyin (İng. Brain Simulator) cevabı, Başka zihinler cevabı, Sezgi cevabı vb.) öne sürülmüş, Searle de bu cevaplara karşı kendi görüşünü savunmuştur⁸. Ancak fark edileceği gibi tartışma esasında sözdizimi (İng. syntax) ve anlambilim (İng. semantics) ayrımının nasıl anlaşılması gerektiğine dayanmaktadır. Searle’e göre zihinlerin yönelimselliği olmaksızın anlamlardan söz edilemez. Dolayısıyla sözdizimsel bir işleyişe sahip makinelere zekâ atfedilmesi mümkün değildir.

Şimdi güçlü yapay zekâ tezine yönelik eleştirileri bırakalım ve yapay zekâ projesinin nasıl bir seyir izlediğine ve hem teorik hem de pratik düzlemlerde hangi meydan okumalarla karşı karşıya kaldığını inceleyelim.

Yapay zekâ projesinin gelişiminde öne çıkan iki temel sorun bulunmaktadır. Bunlardan ilki sağduyuya dayalı akıl yürütmenin biçimselleştirilmesi ve bununla ilişkili olarak monoton olmayan mantıkların geliştirilmesi sorunudur. Bu sorun teorik bazı tartışmaları içermektedir. Diğer sorun ise teorik tartışmaları içermekle beraber Turing testini geçebilecek bir makinenin yapılabilmesi ile ilişkisi bakımından daha pratik bir cihete sahiptir. Bu ikinci sorun ise bilgisayar kuramındaki karmaşıklık sorunlarının, özellikle de bazı zaman karmaşıklığı sorunlarının çözülmesi ile ilgilidir.

İlk soruna dikkat çeken alanın önemli kuramcılarından John McCarthy, bir noktadan bir başka noktaya ulaşım, öyküsel kavrayış, uzamsal akıl yürütme, başkalarının tutumlarına ilişkin akıl yürütme gibi konulara yönelik araştırmaların önemine dikkat çekmiştir⁹. Daha sonra bu tartışmalara bağlama ilişkin akıl yürütmeler; planlama, eylem, değişim üzerine akıl yürütmeler; belirsiz durumlarda akıl yürütmeler; değerler ve arzularla ilgili akıl yürütmeler de eklenmiştir.

Bu konularla ilgili ortak sorun insanların eksik bilgi içeren gündelik hayat sorunları karşısında yeni bilgilerle karşılaştıklarında daha önce vardıkları sonuçları revize edebilme kabiliyetine sahip olmaları, makinelerin ise kuruldukları mantık gereği bunu başaramıyor olmalarıdır. Turing makinelerinin de kendilerine dayandığı mantık anlayışı monotondur. Burada monoton terimi ile kast edilen bir öncül kümesinden bir sonucun geçerli olarak (öncüller doğruyken sonucun yanlış olamayacağı şartını sağlayarak) çıkarılması durumunda öncül kümesine yeni öncüllerin eklenmesinin söz konusu geçerliliği ihlal ve iptal etmemesidir. Pratik akıl yürütmelerde ise insanlar yeni bilgilerle karşılaştıklarından monotonluğu ihlal edecek biçimde vardıkları sonucu değiştirebilmektedirler. Dolayısıyla makinelerin insan davranışlarını simüle edebilmeleri için monoton olmayan mantıkların geliştirilmesine ihtiyaç bulunmaktadır.

Pratik akıl yürütmelerle ilgili olarak McCarthy’nin dikkat çektiği bir diğer sorun, kendi ifade ettiği biçimiyle “sağduyusal eylemsizlik yasası” ile ilgilidir. İnsanlar belirli bir eylemleri sonucunda çevrelerinde gerçekleşen bir değişimin hangi diğer konu ve nesnelerle ilgili olduğunu belirleyip bilgilerini minimum surette değişikliğe uğratmaktadırlar. Bir bilgisayar programı ise belirli bir durumda meydana gelen bir değişimle nelerin aslen ilgili olduğuna karar veremediği için söz konusu değişikliği elindeki tüm verilerle ilişkisi içerisinde güncellemek durumunda kalmakta, bu da hesaplama süresini fuzuli olarak uzatabilmektedir.

Yapay zekâ projesinin gelişiminde öne çıkan ikinci sorun ise yukarıda ifade ettiğimiz gibi hesap karmaşıklığı (İng. computational complexity) ile ilgilidir. Hesap karmaşıklığı belirli bir parametreye bağlı olarak formüle edilen bir problemin kaç işlem adımında (zaman karmaşıklığı) ve ne kadar hafıza kullanarak (uzay karmaşıklığı) çözülebileceği ile ilgilenen hesap kuramı alanıdır. Örneğin n parametre içeren bir arama problemi (İng. search problem) eğer n2 + 2n + 4 adımda çözülebiliyorsa polinom zamanda çözülebilen problemler öbeğine (P) ait olmaktadır. Eğer çözümdeki basamak sayısı 2n gibi üstel fonksiyonları içeriyorsa n parametresinin büyümesi durumunda problemin çözümü üstel olarak artan zamanlar almaya başlamaktadır. Biz insanları (mühendisleri ve bilim adamlarını) en çok ilgilendiren arama problemleri NP –zor (İng. NP: Non-deterministically Polynomial) adı verilen bir öbeğe aittirler.

NP zamanda çözümü olan bir problemin P zamanda bir çözümünün olup olmadığı zaman karmaşıklığı alanının en önemli sorusudur ve “P vs NP” problemi olarak anılmaktadır. 1980’lerin başında formüle edilen bu problem henüz çözülememiştir. Bazılarına göre böyle bir çözüm yoktur, bazılarına göre ise problem saptanamazdır (İng. undecidable). Öte yandan NP – zor kümesinde yer alan problemlerin P zamanda çözülmesini sağlayacak bir çözümün bulunması hâlinde Turing testini geçebilecek programların yazılması ihtimali oldukça kuvvetlenecektir.

Yazımızın başında bazı bilim adamı ve felsefecilerin, geniş anlamıyla anlaşılan yapay zekâ projesinin de 2050’li yılları bulmadan sonuçlanacağını ve hatta bu gerçekleştiğinde insanoğlunun son keşfini yapmış olacağını savunduklarını belirtmiştik. Böyle bir olayın gerçekleşmesi tarihsel bakımdan bir tekillik olarak anılmaktadır. Öncelikle tekillik kavramı üzerinde duralım ve tarihsel bir tekilliğin farklı versiyonlarını tanıtalım.

Bir kuramın genel yapısı içerisinde açıklanamayan vaka veya durumlara tekillik adı verilmektedir. Tekillik matematikte kendisini kesen bir eğrinin türevinin belirsizliğinde veya fizikte, kara delikler söz konusu edildiğinde genel görelilik kuramının yasalarının geçerli olmadığı olay ufkunun dâhilindeki bölgenin öngörülemezliğinde karşımıza çıkmaktadır. Tarihin akışı içerisinde de bir tekillik tartışması söz konusu olmaktadır. Bu tartışma insanın kendi zekâsını aşan bir bilinçle karşılaşmasına gönderme yapmaktadır. Tekillik, evrim sürecinde veya tarihsel bir süreçte, bir üst türün ortaya çıktığı duruma karşılık gelmektedir. İnsanlığın uzaylı vb. bir üst türle karşılaştığı bir duruma da uygulanabilmektedir. Bu örneklerde görüldüğü gibi bir tarihsel tekilliğin ortaya çıkmasının nedeni, o tarihsel olaya kadar yaşananların insanlığın tarihinin bir parçası olacağı, o olayla birlikte ise insana göre daha üstün bir varlığın tarihi içerisinde insanlığın tarihinin nasıl bir seyir izleyeceğinin artık öngörülemez hâle geleceğinin düşünülmesidir. Bir bakıma kara böceklerin insana göre durumu ne ise o üstün varlıklarla ilişkisi içerisinde insanların durumu o olacaktır.

Bu yazı çerçevesinde yürüttüğümüz tartışmalar bakımından ilginç olan tarihsel tekillik ise teknolojik tekillik olarak adlandırılmaktadır. Teknolojik tekillik, gelecekte yapay zekânın insan zekâsının ötesine geçerek, medeniyeti ve insan doğasını radikal bir biçimde değiştireceğine inanılan varsayımsal bir noktaya karşılık gelmektedir. Terimi bu anlamıyla ilk kullanan bilim kurgu yazarı Vernor Vinge’dir¹⁰. Böyle bir olayın vuku bulması hâlinde artık tarih teknolojik olarak daha üstün olanın tarihi olmaya başlayacağından, gelişecek olayların tahayyül edilmesi bilim adamları ve felsefecilerden çok edebiyatçıların ve senaryo yazarlarının ilgi alanına girmektedir. Sinema ve dizi sektörü her yıl, bir önceki yıldan daha fazla sayıda tarihsel tekillik senaryosu üretmekte ve piyasaya sürmektedir.

Sonuç bölümüne geçmeden önce yapa zekâ tartışmalarının bir başka kavramla, trans-hümanizm kavramıyla, ilişkisini de kısaca analım. Trans-hümanizm insanlık durumunda karşılaşılan sorun ve sıkıntıların insanın geliştirdiği teknolojilerin insanlara eklenerek aşılabilmesi düşüncesidir. İnsanlığın geliştirdiği teknolojiler bazı prostetikler yoluyla insanlara eklenebilecek ve sıradan insanı aşan, teknolojiyle teçhiz edilmiş yeni bir insan bedeni ortaya çıkacaktır. Bu teknolojiler alışverişte farklı seçeneklerin gözümüzde belirmesinden, bilinmeyen bir dilin anında çevrilerek duyulmasına, omurilik hasarlı hastaların hasarlı bölgelerindeki uyarım iletimsizliğinin giderilmesinden, farklı gezegenlere uyum sağlayabilmemizi sağlayacak surette genetik yapımızın değiştirilmesine çok farklı imkânları içinde barındırmaktadır. Bu teknolojilerin bir kısmı da yapay zekâ projelerinde elde edilen sonuçlara bağlı olarak geliştirilecektir.

Yazımızın son bölümünde tüm bu anlatılanlar ışığında konunun felsefi açıdan bir değerlendirmesini yapmaya çalışacağız.

İlk olarak, yukarıda ifade ettiğimiz teknolojik tekilliğin gerçekleşmesinden bağımsız olarak, böyle bir düşünüş biçiminin insanın kendisini mevcut sahne içerisinde nasıl konumlandırdığına değinelim. Bu düşünüş biçimi, ister insan teknolojik bir tekillik üzerinden kendisinden daha gelişmiş bir varlığın ortaya çıkmasına vesile olsun ister olmasın, insanın kendisini bir ara tür olarak konumlandırmaya alışmasını içermektedir. Yani insan eşref-i mahlûkat değildir. Türlerden bir türdür ve daha gelişmiş türlere nispetle kendisini daha aşağı bir konumda algılamalıdır. Dolayısıyla bu düşünce biçiminin bu konumlandırma bakımından sonuçlarının çok ciddi anlamda eleştirilmesi gerekmektedir.

İkinci olarak, söz konusu tartışmanın ne ölçüde bilimsel bir zeminde yürütüldüğü tartışmalıdır. Kant’ın evren ve evrendeki nedensellik hakkında yürüttüğü tartışmayı kısaca hatırlayalım. Kant, Kritik der reinen Vernunft adlı klasik eserinde, insan aklının, “Evrendeki tek nedensellik türü mekanik nedensellik midir, yoksa bunun yanında özgür bir nedensellik var mıdır?” sorusunu ele alır ve bu sorunun teorik aklın sınırları içerisinde cevaplanamayacağını öne sürer. Bir başka deyişle, bu soru her iki cevabın da yeterince gerekçelendirilebildiği ve birinin diğerinde tercih edilemediği antinomik bir durum yaratır. Kanaatimizce insan – makine tartışması bu antinominin yarattığı karanlıkta sürmektedir. Dolayısıyla öne sürülen savların ne ölçüde kabul edilebilir ve bilimsel olduğu derinlemesine tartışılmalıdır.

Üçüncü olarak konunun siyaset ve siyasallaşma ile ilgili olumsuz etkilerinden söz edelim. Özellikle gençlere insanlığın karşılaştığı, açlık, yoksulluk, çevre felaketleri vb. sorunlarla ilgili fikirleri sorulduğunda, gittikçe artan oranlarda, bu sorunlara geliştirilen teknolojiler üzerinden nasılsa bir çözüm bulunacağını ifade etmekte oldukları görülmektedir. Bir bakıma ara sorunları çözeceği umulan bir “Teknoloji Tanrısı”na iman ediyor görünmektedirler. Bu bakış açısı sorunların toplumsal kökenlerini görmek, mükellefiyetlerin farkına varmak gibi konularda eksikliklere yol açmaktadır.

Dördüncü olarak, yapay zekâ projesinin ortaya çıktığı dönemde işlevselcilikten neşet eden bir tür davranışçılığın hâkim olduğunu göz ardı etmemek gerekir. Bilinci, bilinçaltıyla ve tarihsel belirlenimlerle ilişkisi içerisinde ele almayan, sathi bir uyaran – tepki modellemesinin ne ölçüde doğru bir insan kavrayışı ile makineleri kıyasladığı yine tartışılmaya muhtaçtır.

Beşinci olarak, dar kapsamıyla anlaşılan yapay zekâ projesinin gelişimine katkıda bulunduğu teknolojik ürünlerin çok yakın zamanlarda hayatımıza girmeye başlayacağı düşünülebilir. Bunun da pek çok etik sorunu beraberinde getireceği unutulmamalıdır. Örneğin sürücüsüz bir aracın olası bir kaza anında hangi algoritmaya göre karar vereceği, araçtakilere mi yoksa dışarıdakilere mi zarar vermemeyi önemseyeceği, iki farklı senaryo ile karşılaşsa kime zarar vermeyi kime zarar vermemeye nasıl tercih edeceği teknolojiyi üretenlerin karar veremeyeceği ahlaki ve fıkhi boyutları olan bir meseledir. Benzer şekilde yapay zekâya dayalı teknolojilerden kaynaklanan hasar ve zararların sorumluluğu da ayrıca değerlendirilmek durumundadır.

Altıncı olarak, yapay zekâya bağlı olarak gelişen teknolojilerin yeni bir işsizlik dalgası yaratıp yaratmayacağıdır. Burada da belki öne çıkan soru böyle bir durum oluşsa bile yapay zekâya dayalı teknolojilerin refaha yapacağı katkının nasıl paylaşılacağı ve yarattığı kötü yan etkileri giderip gideremeyeceğidir.

Son olarak, pek çok insan makinelerin bir kalkışmasının olup olmayacağını, makinelerin insanların sonunu getirip getirmeyeceğini sormaktadırlar. Asıl sorulması gereken soru bu makineleri kimlerin hangi niyetlerle kullanmayı planladıklarıdır. Yapay zekâya sahip makinelerden kurulan bir ordu kime karşı ve neden savaşacaktır? Yapay zekâya dayalı teknolojilerden hareketle elde edilen bilgi ve refah kim için kullanılacaktır?

Tüm bu konular felsefi bir bütünlük içerisinde ve şimdiden tartışmaya açılmak durumundadır. Aksi takdirde insanlık için çok büyük bir fırsata dönüşebilme ihtimali olan bir teknolojik devrim, aynı ölçüde büyük bir yıkımla nihayetlenebilme potansiyeline de sahip görünmektedir.

sabah ülkesi dergisi,sayı:55

* Doç. Dr., İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi, Felsefe Bölümü

1. 1 K. Grace, et. al, “When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts”, Submitted on 24 May 2017 (v1), last revised 30 May 2017 (v2), https://arxiv.org/abs/1705.08807.
2. 2 R. Descartes, Yöntem Üzerine Konuşma, çev. K. Sahir Sel, Sosyal Yayınlar, s. 52-3.
3. 3 Turing, A. “Bilgiişlem Makineleri ve Zekâ”, Aklın G’özü, Hofstadter ve Dennett (ed.) içerisinde, s.59-72. Hofstadter, D. R. ve Dennett, D. C. (ed.), Aklın G’özü: Benlik ve Ruh Üzerine Hayaller ve Düşünceler, çev. Füsun Doruker, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, İstanbul, 2005.
4. 4 A. Turing, (1950), “Computing Machinery and Intelligence,” Mind, 59 (236), s. 433–60.
5. 5 Leibniz, Monadoloji, Çev. S. K. Yetkin, M.E.B.Yayınları, İstanbul 1997, 17. Bölüm.
6. 6 N. Block, “Psychologism and Behaviorism”, The Philosophical Review (Duke University Press), 90, 1981, s. 5–43.
7. 7 J. Searle, “Bilgisayarlar Düşünebilir mi?”, Cogito 13:s.57-66.
8. 8 J. Searle, “Minds, Brains and Programs”, Behavioral and Brain Sciences, 3, 1980, s. 417–57.
9. 9 J. McCarthy , “Programs with common sense”, Proceedings of the Teddington Conference on the Mechanization of Thought Processes içerisinde, London, 1959,s. 75–91.
10. 10 Vinge, V. “The Coming Technological Singularity”, Vision-21: Interdisciplinary Science & Engineering in the Era of CyberSpace, Proceedings of a Symposium held at NASA Lewis Research Center (1993): 11-22.