Makineler Düşünecek mi
Makineler düşünebilir mi? Yüzyıllardır makinelerin, mantıkçıların ilgisini çeken bir soru... 1950 yılında ünlü İngiliz matematikçisi Alan Turing bu soruyu daha kolay bir soruyla değiştirmeyi önerdi. Turing'e göre “Makineler düşünebilir mi?” sorusu yerine, makinelerin Turing'in kendi düzenlediği bir testten geçebilip geçemediği sorusunu sormak gerekiyor. O günden bu yana Turing testi diye anılan bu testi geçmek, yapay zekâ araştırmacılarına göre düşünmenin işlevsel ölçütü olarak ele alınabilir.
uring testinin ne olduğunu anlamak için gözünüzün önüne iki ayrı odada oturan, birbirlerini görmeyen ama birbirleriyle iletişim kuran iki “şey” getirin: Bunlardan biri insan, biri bilgisayar. İnsan karşısındakinin bilgisayar olduğunu bilmiyor ve ona istediği soruyu sorma hakkı var. Bu koşullarda soru sormakta olan insan karşısındakinin bir bilgisayar olduğunu anlayamıyorsa, yani bilgisayar onu “kandırabiliyorsa”', o bilgisayar zeki demektir. Dolayısıyla Turing, “Bilgisayarlar düşünebilir mi?” sorusunu “Bilgisayarlar insanları ne ölçüde taklit edesorusuyla değiştirmiş oldu. Birinci sorunun terminolojisi, sonsuz felsefi tartışma ve incelemelere gebe. İkinci sorunun cevabıysa deneysel olarak incelenebilir. Ancak şunu gözden kaçırmamak gerekiyor: İkinci soruya cevap verilmesi, ille de birinci soruya da cevap verilmiş olduğu anlamına gelmeyebilir. Bu, eninde sonunda, ikinci sorunun birinci soruyla aynı anlama gelip gelmediği noktasında düğümleniyor. Gündelik hayat içersinde bir şeyin kendisi ile taklidi arasında sık sık önemli bir fark gözetiyor, taklit ne kadar başarılı olursa olsun, onu taklit edilen şeyin kendisinin yerine koymayabiliyoruz.
Bir örnek: Joseph Weizenbaum 1966 yılında Eliza adını verdiği bir program yazdı. Eliza'nın yaptığı, ona girdi olarak verilen metindeki bazı anahtar sözcükler üzerinde bazı dönüştürme kuralları uygulamaktan ibaretti. Örneğin kendisine, “kendimi sıkıntılı hissediyorum?” dendiğinde, Eliza “Kendini niye sıkıntılı hissediyorsun?” diye sorabiliyordu. Sadece bu tür kurallarla donatıldığı halde, Eliza birçok psikoterapi ortamında Turing testini geçti. Yani Eliza'yı görmedikleri sürece insanlar Eliza'yı gerçek bir psikiyatrdan ayırd etmeyebiliyorlardı. Oysa Eliza'nın programı, insanlar, semptomlar ya da psikiyatri hakkında değil, yalnızca kelimelerin ve dilin yapısal özellikleri hakkında bilgiler içeriyordu. Dolayısıyla herhangi bir şeyi olması, “zeki” olması sözkonusu değildi. Böyle bir örnekten hareketle, olsa olsa Eliza'nın benzetlemeye (simulate) çalıştığı türden psikoterapi seanslarının pek de zekice faaliyetler olmadığı sonucuna varabiliriz. Eliza örneği ve bizim bu örnek karşımızdaki tepkimiz, aynı zamanda daha genel bir doğruya da işaret ediyor. Bizim zekâ ile kasdettiğimiz şeyle mekânik olmama arasında yakın bir ilişki var gibi görünüyor. Öyle ki, belli bir faaliyet mekânize edilir edilmez, onu artık zekâ gerektiren davranışlar arasında saymayaya, bir iş saymaya başlıyoruz. Bütün bunlara rağmen yapay zekâ araştırmacıları, yıllardır Turing testi ile uğraşıp duruyorlar. 1967'de Marvin Minsky gündelik hayat hakkında bir milyon kadar olgunun bilgisini içeren bir bilgisayarın çok yüksek bir zekâya sahip olabileceğini -yani Turing testini geçebileceğini- iddia etmişti. Bugünkü bilgisayarlar bunlardan kat be kat daha fazla olgunun bilgisini içerebiliyor. Yine de iddialar hâlâ gelecek kipinde - kimse zeki bilgisayarın yaratılmış olduğunu iddia etmeye kalkışmıyor. 1970'de satranç şampiyonu David Levy, bilgisayarların satranç becerileri konusundaki iddialardan usanmış olsa gerek ki, bir ödül koydu - 10 yıl içersinde kendisini yenecek ilk bilgisayar programının programcısına verilmek üzere, Bugüne kadar David Levy'yi on oyun içerisinde iki üç keteden fazla yenebilen bir program daha çıkmadı. Bütün bunları gözönünde bulunduran yapay zekâ araştırmacıları artık felsefi sorular sormaya başladılar: Makinelerle zeki davranışlar üretmek için bu kadar zor? Makine ile zekâ kavramı arasında içkin bir uyuşmazlik mı var? Hedeflerimiz mi, hedeflere ulaşmak için kullandığımız teknikler mi yanlış? Son günlerde Amerika'da yayınlanmiş üç kitap bu kadim sorulara farkhi açılardan işık tütüyor.
Beceriksiz Bilgisayarlar
A
Kitaplardan birincisi, ilk kitabını (Bilgisayarlar Ne Yapamaz?) Commodore'un birinci sayısında tanıttığımız felsefeci Hubert Dreyfus'un, mühendis kardeşi Stuart Dreyfus'la birlikte yazdığı Mind over Machine (Zihnin Makineye Hâkimiyeti). “ Kalkış noktaları insan beceri ya da hünerleri. Becerilerin zekânın çok önemli, hatta asli bir bileşeni olduğunu veri kabul ediyorlar. Dreyfus'lar herhangi bir beceri sözkonusu olduğunda, beş düzeyden söz edilebileceğini söylüyorlar: Acemilik, başlangıç, yeterlilik, uzmanlık, ustahık. Acemi, herhangi bir konuda yalnız temel olguları ve bu olgularla ne yapılacağı hakkındaki, herhangi bir durumdan bağımsız (context-independent) kuralları bilir. Başlangıç düzeyinde ise belli örneklerden hareketle, özel bazı durumlar için yeni davranış kuralları türetilebiliyor. Yeterlilik düzeyinin ayırdedici özelliği ise, kişinin konuya heyecansal katılım derecesinin artması, bütün davranışlarının, herhangi bir bilinçli düşünce gerekmeksizin, hedefi tarafından belirlenebilmesi. Uzman yeni bir durumla karşılaştığında geçmiş durumları gözünün önüne getirebilen, bunları çözümlemeden iki durum arasında bütünsel karşılaştırmalar yapabilen kişidir. Ustalık katına gelince... O artık beceriinin farkında bile olmayan ki Becerisi bütün varlığına sinmiş, kendisinin bir parçası haline gelmiştir. Usta için hüneri, onun dünada varolma tarzıdır. Bu düzeyleri yazma yeteneği ile örnekleyebiliriz. Acemi, yazarken, noktalama için, imlâ için ve hatta üslup için sürekli olarak kitaplardan yararlanan kişidir. Bu yüzden, onun için doğru cümle ve paragraflar kurmak, başlı başına bir çaba gerektiren sıkıcı bir iştir. Başlangıç düzeyine varıldığında artık kuralların çoğu öğrenilmiştir; yeni kurallar da iyi yazı örnekleri okunarak türetilebilir. Yeterli bir yazar için ise sözkonusu olan sorun artık yazının ayrıntıları değil iletişimdir. Birtakım kurallar otomatik olarak uygulanabilmektedir. Uzmanlık düzeyinde ise hem yazı, hem de iletişim bir soru olmaktan çıkmıştır. Gramer hataları yapılamaz; kişi kendi yazısını redakte edebileceği gibi, başkalarının üsluplarını da taklit edebilir. Usta da başkalarının üslubunu taklit edebilir ama artık kendisinin ayırdedici bir üslubu vardır. Bu yüzden herhangi bir redaktörün en ufak bir müdahalesini derhal tespit edebilir. O artık bir fikirler dünyasında yaşamaktadır; sürekli olarak yeni bir şeyler söylemenin ya da söylemekte olduğunu daha iyi söylemenin yollarını aramaktadır. Kısaca yazarca yaşamaktadır.
Görüldüğü gibi, bu hiyerarşide olgu, simge ve kuralların manipülasyonu yalnızca aşağı beceriklilik düzeylerine özgü iş yapma tarzları. Daha yüksek düzeylerde ise bambaşka bir yetenek, soyut ve anlamlı bütünleri, ayrıştırmadan, çözümlemeden gözden geçirebilme, bunları birbirleriyle karşılaştırabilme ve bunlardan sonuç çıkarabilme yetenekleri devreye giriyor. Oysa ne kadar gelişkin olurlarsa olsunlar, doğaları gereği sayısal bilgisayarların yapabileceği tek şey, olgu, simge ve kuralları manipüle etmek. Dolayısıyla, Dreyfus'lara göre zekâyı bu aygıtlarla benzetlemeye çalışmak, kişinin kendisini baştan daha mekânik davranıldığı düşük beceri düzeyleriyle yetinmeye mahküm etmek anlamına geliyor. Israrla vurguladıkları şu: Sorun daha çok olgu biriktirmek ya da daha hızlı ve daha fazla işlem yapmak de- Cünkü becerilerin daha zeki diyebileceğimiz ileri seviyelerinde, bunlardan yapısal olarak farklı bir unsur devreye giriyor.
Farklı Türden Bir Aygıt:
Hologramlar
Peki ileri düzeylerin gerektirdiği soyut, anlamlı ve bütünsel imgeler üzerinde işlem yapabilecek aygıtlar var mı bugün? Zekâ ilkece mi benzetlenemez, yoksa sayısal bilgisayarlar tarafından mı benzetlenemez? Dreyfus'lara göre bu bağlamda umut vaadeden tek şey, hologramlar. Bu tür aygıtlarda belli bir imgenin tamamı belleğin her bölgesinde saklanıyor. Dolayısıyla depolama, sayısal kodlamayı andırır türden bir çözümleme/ayrıştırma gerektirmiyor. Benzerlikler ise iki hologramın üzerinden birden bir ışın (genellikle lazer) geçirecek, bütünsel bir şekilde tespit ediliyor. Ancak bugün, örüntü bilgisayarla- Tı (pattern computers) da denen bu aygıtların gerek mimarileri, gerekse işlevsel özellikleri hakkında neredeyse hiçbir şey bilinmiyor. Bu yüzden, bu aygıtların insanların imge oluşturma ve imgelerden yeni imgeler türetme ve soyutlama yeteneklerini benzetleyebilip benzetleyemeyeceğine karar vermek, dolayısıyla da Dreyfus'ların iddialarını değerlendirmek neredeyse olanaksız. Yine de Dreyfus'ların iddialarını ciddiye almak gerekiyor. Özellikle yapay zekâ çalışmalarında bugün yapıldığı gibi tamamen sayısal bilgisayarlara yaslanılmasının doğuracağı sakıncalar hakkındaki uyarıları gözönünde bulundurulduğunda. Dreyfus'lar yatırım belli bir düzeye ulaştığında, salt iktisadi mantığın sayısal bilgisayarlarla geliştirilmiş uzman sistemleri ve diğer yapay zekâ uygulamalarını vazgeçilmez hale getirmesi tehlikesine işaret ediyorlar. Bu koşullarda, ustalık gerektiren işlerde bile, sadece yeterlilik düzeyinde işlev gören makinelerden yararlanmaya başlayabiliriz. Ayrıca eğitimde, bunların kullanılmasının öğrencileri kural ve simgelerin manipülasyonu düzeyiyle sınırlandırabileceğini, oysa asıl zekânın bundan çok daha ileri düzeyleri gerektirdiğini öne sürüyorlar.
Bilgisayar İnsanlar
İçindir
Size özetle aktaracağımız ikinci görüş Terry Winograd'le yardımcısı F.Flores'in Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design (Bilme Yeteneğini ve Bil- | gisayarları Anlamak: Tasarım için Yeni bir Temel) adlı kitaplarındaki gö- Tüşleri. Terry Winograd bir zamanlar, yapay zekâ araştırmalarının en önde gelen isimlerinden biriydi. Ancak
1970'lerde bu tasarıya olan inancını yitirdi. Yaptığı çeşitli konuşmalarda, toplumsallığın zekânın ayrılmaz, oluşturucu bir parçası olduğunu ve dolayısıyla toplumsal bir hayatı olmayan bilgisayarların zekâsından söz edilemeyeceği görüşünü dile getirdi. Bu kitapta ise yapay zekâ tasarısını bir başka yönden eleştiriyor. Kitabın ilk bölümünde yazarların makinelerin neden düşünemeyeceğine inandıklarıyla ilgili gerekçeler yeralı- | yor. Bunlar ana hatlarıyla Dreyfus'- larınkine benzemekle birlikte, daha çok insanların çevrelerini yorumladıkları, bilgisayarların ise kullanacakları simgelerin muhtemel yorumlarının önceden tespit edilmiş sınırlı bir küme olması gerektiği noktasını vurguluyorlar. Bu fark daha: Dreyfus'ların hologramların düşünebilme yeteneği ile ilgili hiç değiise bir umudu vardı. Winograd ile Flores ise herhangi bir makinenin düşünebileceğini uzmanın beyhude olduğuna inanıyorlar. Fakat yazarların asıl vurguladığı, yapay zekâ tasarısının bilgi-işlem çalışmalarını asıl izlemeleri gereken yoldan saptırdığı. Bilgisayarlar nasıl insanları taklit edebilir sorusu, insanlar bilgisayarlardan azami ölçüde nasıl yararlanabilirler sorusunu gölgede bırakıyor. Temelde Winograd ile Flores'in önerileri ergonomik bir perspektifin, bilgisayar ve mimarisi bir kez tasarlandıktan sonra değil, daha bilgisayarın tasarımı sırasında benimsenmesi gerektiği.
Kendi Bilgisayarınızı Kendiniz Yetiştirin
Görüşlerini aktaracağımız son yazar, mevcut yapay zekâ programları hakkında bazı eleştiriler getirmekle birlikte, Dreyfus'ların ve Winograd'le Flores'in radikalliğini paylaşmıyor. J.Albus, Brains, Behaviour and Robotics (Beyinler, Davranış ve Robotik) adlı kitabında, farklı bir yaklaşım benimsendiği takdirde, eldeki teknolojt ile yapay zekânın yaratılabileceğini ve hatta kendisinin bunun bir ilk örneğini yarattığını öne sürüyor. Albus'un temel ilgisi insanın sinir sistemini benzetleyen makineler. Daha 1950'de Turing zekâ gerektiren faaliyetlerde insanlarla rekâbet edebilecek makinelerin tesarlanmasına iki farklı şekilde yaklaşılabileceğini belirtmişti. Birincisi mantıksal çıkarım ya da satranç gibi çok soyut faaliyetlerin kurallarını modellemeye çalışmak, ikincisiyse, güçlü duyargalarla donatılmış bir bilgisayara çok temel ve güçlü bir öğrenme programı yüklemek. Böyle bir makine çeşitli karmaşık uyarıcılara maruz kaldıkça, bunları tanımaya ve çeşitli çeşitli uyarıcı karmaşaları ile çeşitli davranışlar arasında ilişkiler kurmaya başlayabilir. Bugüne kadar yapay zekâ araştırmacıları çoğunlukla birinci yolu tercih etti; belki de çoğu soyut akıl yürütmeler konusunda hem başarılı olan, hem de böyle düşünmeyi tercih eden matematikçiler olduğu için. Oysa Albus'a göre ikinci seçenek çok daha fazla ümit vaadediyor. Biyolojik hiyerarşinin en tepe noktasından başlamaktansa, yapay zekâ araştırmalarının ilk adımı temelden başlamak, böceklerin, kuşların, memelilerin ve giderek maymunların kontrol fonksiyonlarını ve davranış örüntülerini benzetlemek gerekiyor. Böylesi bir yaklaşım, Hubert Dreyfus'un ilk kitabında yapay zekâya yönelttiği eleştirileri de karşılayacaktır. Hatırlanacağı gibi Dreyfus Bilgisayarlar Ne Yapamaz? adlı kitabında zekânın ancak, çevre ile nedensel ilişkiler kurabilecek, çevresini etkileyip dönüştürebilecek bir gövdenin sahip olabileceği türden bir şey olduğunu iddia etmişti. Albus'un betimlediği türden duyargalarla donatılmış bir bilgisayar, aynı zamanda da çevre ile nedensel ilişkiler: kurabiliyorsa, zekâ da geliştirebilmesinin önünde, ilkece, hiçbir. engel yok, demektir. (Ancak bu arada, bu görüşün Winograd'i ikna etmeyeceğini hatırlatalım. Eğer toplumsallik da zekâ için olmazsa olmaz bir koşulsa, duyargaları olan, hareket edebilen ve çevre ile nedensel ilişkiler ku- Tabilen bir gövde, herhangi bir makinenin düşünmesine yetmeyecektir.) Albus iddialarını kendi tasarımı olan ve patentine sahip olduğu, Cerebellar Model Arithemetic Computer (Cerebellum Modelinde Aritmetiksel Bilgisayar) ile örnekliyor. İnsan sinir sisteminin tepkilerinin çoğunu benzetleyebilen bu bilgisayar, öğrenebileceği çeşitli şeylerin yanısıra, sıradan bir sayısal bilgisayar olarak işlev görme aşamasına bile ancak öğrenme aracılığıyla varıyor. Makineler düşünecek mi? Bizimle konuşan, dostluk eden ya da bizi köleleştiren, itlaf eden robotlar, bilim kurgu sayfalarını terkedip gündelik yaşamımıza girecek mi? Yoksa, geçmişte birçok bilimsel araştırma programında olduğu gibi, yapay zekâ çalışmalarının ürün ve sonuçları ilk başta öngörülenden çok farklı mı olacak? Bu küçük örneklemeden de görülebileceği gibi araştırmacı ve düşünürler bugün, on yıl önce oldukları kadar iyimser değiller. Ama bu kesinlikle herkesin umutlarını yitirmiş olduğu anlamına da gelmiyor. Tartışma sürüyor; şimdilik insanlar
Peter Denning'den uyarlayan İskender Savaşır