Bölüm 2: İnsanlığın Sonunu Yapay Zeka mı Getirecek?

Geçtiğimiz aylarda yapay zekanın insan hayatına nasıl etki ettiğinden ve yapay zekanın gelişme hızlarından bahsetmiştim. Araştırmanın konusu oldukça uzun olduğundan dolayı siz okurları okurken yormamak adına bu araştırmayı parçalara bölmeyi daha makul bulmuştum. Bu yazıda yapay zekanın insanlığın geleceği üzerinde sahip olacağı etkiyi ve olası riskleri okuyacaksınız.

Bir kez daha hatırlatmakta fayda var. Söz konusu araştırma Wait But Why isimli bir web sitenin çalışması. Yazıyı önemli kılan ise; sitenin söz konusu çalışmayı dünyaca ünlü fütüristler, bilim adamları ve mühendisler ile birlikte yapmış olması. Söz konusu araştırma yazısı tam olarak doğruları yansıtmıyor olabilir ve bazı noktalarda teoriler söz konusu olabilir. Dolayısı ile lütfen söz konusu yazıyı bilimsel birer gerçek olarak değerlendirmeyiniz. Ayrıca yazı tamamen çalışmanın Türkçeye çevrilmesinden ibaret olmamakla birlikte, şahsımın teori ve düşünceleri de pek çok noktada yer alacaktır.

Daha önce yayınlamış olduğum İnsanlığın Sonunu Yapay Zekâ Mı Getirecek yazısının sonunda yapay zekâ teknolojileri olarak şu an hangi noktada olduğumuzdan bahsetmiştim. En son kaldığımız noktada, süper yapay zekaya giden yolda henüz işin oldukça başında olduğumuzu belirtmiştim. İnsanlık olarak şu an için yapay dar zekâ teknolojilerine sahip olduğumuz ve şu an sahip olduğumuz bu teknolojinin insanlığın geleceği için herhangi bir tehdit olmadığının üzerinde durmuştum.

Bir İnsanın Zekâsına Sahip Yapay Zekâ Yapmak Neden Zor?

İnsanlık olarak yaşadığımız çağ, sahip olduğumuz zekâ seviyesi ve gelişmişlik olarak oldukça ileri düzeyde. Bunu net olarak görmek isterseniz, insanlık olarak son birkaç on yıl içerisinde elde etmiş olduğumuz gelişmelere bakarak anlayabilirsiniz. Uzaya roketler ve uydular göndermek bir yana dursun artık başka bir gezegene insanlı uçuş yapmak ve başka bir gezegende kolonileşmeyi dahi konuşuyoruz. Sadece bu örnek bile insanlık olarak şu an ne denli gelişmiş ve komplike zekâlara sahip olduğumuzu kanıtlar nitelikte. Bu noktada, evrende bizim tarafımızdan bilinen en karmaşık varlık olan insanı taklit eden bir bilgisayar yapmak neden bu kadar zor?

Burada bahsetmiş olduğumuz şey, bir YGZ yani yapay genel zekâ yaratmak. Bunun anlamı ise şu; yalnızca tek bir alanda gelişmemiş, bir bütün olarak insanlar kadar akıllı bir bilgisayar. Böyle bir yapay zekayı yaratmanın ise pek çok zorluğu bulunmakta. Yani insan zekasını taklit eden bir yapay zekâ yapmak günümüz teknolojilerinde zor. Bunu bir örnek ile açıklamak gerekirse, yapay zekâ için iki tane on basamaklı sayıyı çarpabilmek oldukça kolay. Ancak yapay zekâ için örneğin bir köpeğe bakıp onun bir köpek mi yoksa bir kedi mi olduğunu anlayabilmesi oldukça zor bir işlem. Bunun gibi birkaç örnek daha verecek olursam: yapay zekâ için satrançta bir insanı yenebilecek algoritma yapmak, hesap yapmak, dil çevirmek, finansal piyasa stratejisi hazırlamak oldukça kolay işler. Ancak yapay zekâ için görme, hareket etme, algılama gibi işler ise oldukça zor. Bir yapay zekâ küçük bir çocuk için yazılmış resimli bir hikâye kitabından paragrafı okuyup kelimeleri anlayabilir. Ancak yapay zekadan okuduğu ve anlayabildiği bu kelimeleri kavrayabilmesini beklerseniz hata edersiniz. Şu anda Google bu teknolojiyi gerçekleştirebilmek adına milyarlarca dolar harcamakta. Konu ile alakalı Stanford Üniversitesi emekli profesörü (bilgisayar bilimci) Donald Knuth şu sözleri söylemiştir: “Yapay zekâ düşünme isteyen neredeyse her şeyi yapabilmekte; ancak yapay zekâ insanların ve hayvanların düşünmeden yaptığı şeylerde ise başarısız olmakta.”

Konu üzerine biraz düşünecek olursak bizim için oldukça kolay olan ve temel olan pek çok hareket, yapay zekâ için aslında oldukça karmaşık ve komplike durumda. Bu davranış ve hareketlerin bize bu denli kolay gelmesi ve düşünmeden yapabiliyor olmamızın sebebi ise söz konusu bu yeteneklerin yüzlerce yıllık evrimimizin sonucunda oluşması. Basit ve temel işlemler olarak gördüğümüz bu konuları daha iyi anlayabilmek adına örneklendirmek çok daha iyi olacaktır.

Bir insan olarak en temel davranışlarımızdan birini ele alalım. Gün içerisinde pek çok kez bir noktadan bir eşyayı alıyor ve başka bir noktaya koyuyoruz. Hiç düşünmeden yapmış olduğumuz bu davranış, içerisinde aslında pek çok fiziksel işlem serisi barındırmakta. Bir eşyayı bir noktadan alıp başka bir noktaya koymak için en basitinden o eşyaya uzanabilmek ve alabilmek adına omzunuz, dirseğiniz, bileğinizdeki kaslar, parmaklar, tendonlar, kemikler ve gözleriniz uyum içerisinde hareket ederek söz konusu eylemi gerçekleştiriyorsunuz. Bu hareket neticesinde elinizi üç boyut içinde düz bir çizgi boyunca hareket ettirmiş oluyorsunuz. Bu işlemi zorlanmadan yapabilmenizin sebebi ise sahip olduğunuz beyninizin mükemmel şekilde işliyor olması.

Görme ve algılama konusu, yapay zekâ ile insanların arasındaki en büyük uçurumlardan birini oluşturuyor. Bunu örnek görsellerle anlatmak daha iyi olacaktır.

Yukarıda görmüş olduğunuz dikdörtgen iki farklı tona sahip. Hem yapay zekâ için hem de biz insanlar için söz konusu olan bu dörtgenin iki farklı tona sahip olduğunu bakarak anlayabiliyoruz. Bu noktaya kadar her ne kadar eşit gibi görünüyor olsak da asıl sorun dikdörtgenin arkasında yer alan siyah alanı kaldırınca başlıyor.

Siyah arka plana sahip olmayan bu görselde bir insan olarak söz konusu görselin içerisinde mat ve yarı saydam silindirleri, çubukları, üç boyutlu köşeleri rahatlıkla betimleyebilmekte ve anlamlandırabilmekteyiz. Söz konusu olan bu görseli yapay zekadan betimlemesini isterseniz yapay zekanın görsel için tanımı farklı tonlarda birkaç tane iki boyutlu şekle sahip resim şeklinde olacaktır. Ancak beynimiz resmin içerisinde yer alan derinlik ve ton farklılığını algılayabilmek adına yine bir dizi işlem gerçekleştiriyor.

Fark ettiğiniz üzere yapay zekanın ciddi anlamda çuvallamaya başladığı yer; seri dizisi şeklinde birbirine bağlı komplike hareketler yapmaya başlanılan nokta. Aslında bizler için oldukça basit olan bu işlemler yapay zekâ için şimdilik ciddi anlamda zorlayıcı birer engel.

YGZ Yaratmanın İlk Adımı

Yazımda daha önce belirtmiş olduğum üzere günümüzde yapay dar zekâ sistemlerinin kullanılması söz konusu. Hayatımızın pek çok noktasına girmiş olan bu yapay dar zekalar, günümüz teknolojisine kıyasla oldukça yüksek noktada; ancak YGZ yani yapay genel zekaya geçiş yapmak için yeterli değiller. Bu durumun temel sebebi ise; günümüz teknolojisinde sahip olduğumuz donanımların yapay genel zekaya geçiş için yeterli olmaması.

Yapay genel zekâ sistemlerine geçilmek isteniyorsa, kuşkusuz mevcut bilgisayar donanım gücümüzü geliştirmeliyiz. Eğer bir yapay zekâ sistemi beyin kadar zeki olacaksa, beynin ham hesaplama kapasitesine eşit olmak zorunda. Bahsetmiş olduğumuz beynin sahip olduğu hesaplama kapasitesini ise h/sn yani beynin saniyede kaç hesaplama yapabildiği şeklinde hesaplayabiliriz. Bu yöntem ile söz konusu sayıya beyindeki her bir yapının maksimum h/sn’sini bularak ve bunları toplayarak ulaşabiliriz.

Bunu yapabilmek için ünlü fütürist Ray Kurzweil’ın geliştirmiş olduğu formül ile, ki bana kalırsa teori demek daha doğru olur, beyinde yer alan bir yapının saniyedeki hesaplama sayısını ölçmek ve bulmak mümkün. Söz konusu bu formülde beyindeki herhangi bir yapının h/sn tahmini yapılıyor. Ardından tahmini yapılan yapının ağırlığı, beyinin sahip olduğu ağırlığa oranlanıyor. Son olarak da toplam sonuca ulaşana kadar çarpma işlemi yapılıyor. Söz konusu formül her ne kadar teori gibi görünüyor olsa da farklı yerlerde yapılan denemelerde sonuçlar oldukça tutarlı bir şekilde hep aynı çıkmış durumda. Bu rakam ise 1016 civarı, yani 10 katrilyon h/sn.

Şu an için dünyanın en hızlı bilgisayarı olan ve Çin’de yer alan Tianhe-2, 34 katrilyon h/sn’ye ulaşarak söz konusu sayıyı geçmiş durumda. Ancak Çin’de yer alan bu devasa bilgisayar Tianhe-2, 720 metrekare gibi inanılmaz büyük ölçüde bir alan kaplamakta. Tianhe-2 elektrik tüketimi olarak ise saatte 24 megawatt güç tüketiyor. Buna karşın biraz daha az h/sn işlem kapasitesine sahip olan beynimiz ise toplamda 20 watt ile çalışmakta. Tianhe-2 isimli bu süper bilgisayarın Çin hükümetine maliyeti ise yaklaşık olarak 390 milyon dolar. Bunlara ek olarak Tianhe-2’nin genel kullanıma uygunluğu bir kenara dursun çoğu ticari ve endüstriyel alanda da kendisine yer bulamıyor.

Ray Kurzweil, bir bilgisayarın ne kadar faydalı olduğunu anlayabilmemiz adına bir teknik geliştirmiş durumda. Söz konusu tekniğe göre bir bilgisayar satın alırken bilgisayarın ortalama 1000 dolara kullanıcılara ne kadar h/sn sunduğuna bakmak gerek. (Söz konusu araştırmanın içerisinde ne yazık ki günümüzde ortalama 1000 dolara satılan bilgisayarların kullanıcılara ne kadar h/sn sunduğuna dair bilgi yer almıyor.) Bu noktada doğrudan tüketicilere ulaşan ve evlerimize giren bilgisayarların h/sn’si bir insan seviyesine yani 10 katrilyon h/sn’ye ulaştığı takdirde, YGZ yani yapay genel zekâ günlük hayatımızın belki de vazgeçilmez bir parçası haline gelebilir.

Moore yasası, dünya üzerinde yer alan maksimum hesap gücünün yaklaşık olarak iki yılda bir ikiye katlandığını, yani insanlığın kendi tarihi boyunca süre gelen gelişmesi gibi bilgisayar donanımlarının da üstel bir gelişme kaydettiğini belirten bir yasadır. Söz konusu bu durumun Ray Kurzweil’ın 1000 Dolar başına düşen h/sn ölçüsüyle olan bağlantısına bakacak olursak, günümüzde 1000 dolar başına 10 trilyon h/sn düşmekte.

Yukarıda yer alan grafikte daha iyi şekilde görebileceğiniz üzere günümüzde satılan bilgisayarlar ortalama olarak fare beynini geçmiş durumdalar. Ancak bunun yanı sıra 1000 dolar bandında satın aldığımız bilgisayarlar tüm bu teknolojiye rağmen insan beyninin yalnızca binde biri seviyesinde. Söz konusu olan oran tarih 1980’leri gösterdiğinde trilyonda birdi, 1995 yılında ise bu oran milyarda bir idi. 2005 yılında bir bilgisayarın h/sn performansı bir insanınkinin milyonda biri oranındaydı. 2015 yılında ise bu oranlar binde birine kadar gelmiş durumda. Yapay zekâ ve bilgisayar donanımlarının eşliğinde bilgisayarların elde edebildiği h/sn her geçen zaman artmakta ve bunu tarihlere bakarak çok net şekilde görebilmekteyiz. Söz konusu artışa genel bir bakış atacak olursak, kabaca 2025 yılı civarında ortalama bir insanın beynine sahip (h/sn) bir bilgisayar satın alabiliyor ve kullanabiliyor olacağız.

Yapay genel zekâ için gerekli olan güç, teknik anlamda Çin’de yer almakta. Önümüzdeki birkaç yıl içerisinde ise yapay genel zekâ kapasitesine sahip yüksek donanımlara sahip bilgisayarlar kullanıcıların satın alabileceği noktalara gelmiş olacak. Fakat tüm bunlara rağmen ham hesaplama gücü ne yazık ki bir bilgisayarı genel olarak zeki yapmıyor. Bu noktada karşımıza çıkan bir diğer konu ise insan seviyesindeki zekayı bilgisayarlara nasıl uygulayacağız?

  YGZ Yaratmanın İkinci Adımı

Yapay genel zekâ yaratmanın en zor kısmı işin ikinci ayağı olabilir; yani onu akıllı yapmak. Durumun zorluğunun temeli ise kimse yapay zekâ sistemlerini nasıl akıllı yapabileceğini bilmiyor. Günümüz teknolojilerinde halen yapay zekanın insan yetileri gerektiren konuları yerine getirmesi için (farklı tarzda yazılmış b harfine bakıp bunun b harfi olup olmadığını anlamak) farklı tartışmalar ve araştırmalar yapılmakta. Pek çok teori söz konusu olsa da şu an için bu stratejik teorilerden hangisinin ya da hangilerinin işe yarayacağını bilmiyoruz. Ancak işe yaraması muhtemel 3 strateji üzerinde durulmakta. Bunlar;

  • Beyin İntihali
  • Yapay zekâ evrimi
  • İşleyişi bilgisayarlara bırakmak

Yukarıda 3 temel teoriyi görmekteyiz. Bu söz konusu teoriler, pek çok insan tarafından tartışılmakta ve hangisinin daha doğru olduğu muallakta olan bir durum. Her biri kendi içerisinde oldukça mantıklı, makul ve tutarlı fikirler barındıran bu teoriler belki de dünyanın hatta insanlığın geleceğine şekil verecek teoriler olabilir. Bu noktada söz konusu olan bu teorileri yakından tanımak oldukça elzem bir durum.

Beyin İntihali

Teoriyi açıklamadan önce intihal kelimesinin anlamını açıklamak gerek. TDK’da yazdığı şekilde ifade edecek olursak intihal aşırma anlamına gelmekte. Ancak bu şekilde biraz kafa karıştırabilir dolayısı ile Wikipedia’nın intihal için yapmış olduğu tanımı aynı şekilde sizlere aktarmak en doğrusu olacaktır.

Wikipedia’ya göre intihal:

İntihal (TDK tanımına göre aşırma), bir kişinin eserinde başka kişilerin ifade, buluş veya düşüncelerini kaynak göstermeksizin kendisine aitmiş gibi kullanması. İntihal bir tür sahtekârlık ve hırsızlıktır. Başlıca türleri: Alıntı ifadeler ve fikirler için kaynak göstermemek, ödünç alınan ifadeleri tırnak içinde yazmamak ve kaynak göstermemek. İntihal bilinçli olarak veya kaza eseri oluşabilir. “Bırakılan cisimler yere düşer.” veya “II. Dünya Savaşı 1945’te sona erdi.” gibi cümlelerde kaynak gösterilmemesi intihal sayılmaz. Zira bu tür yaygın bilgi ve gerçekleri içeren cümleleri yazan kişinin, bunları ilk düşünen, bulan veya ortaya koyan kişi olduğu izlenimi yaratmaz. Bu türden yaygın bilgi veya gerçek kabul edilen konularda kaynak göstermemek intihal yaratmaz. Başkalarına ait fikirler alıntı yapılırken, yeni cümlelerle ifade edilseler bile kaynak gösterilmesi gerekir. İntihal ciddi bir akademik suçtur. Cezaları öğrencilerin düşük not almasından akademik kariyerin silinmesine kadar değişebilir.

İntihal kelimesinin anlama kavuşmasının ardından yapay zekânın akıllanması yolunda söz konusu teorilerden biri olan beyin intihalini açıklamaya başlayabilirim.

Aslında söz konusu teori çok temel bir fikre dayanıyor; o da kopya çekmek. Okula gittiğinizi ve sınıfınızda çok iyi notlar alan bir öğrencinin var olduğunu düşünün. Siz bu öğrenciyi geçebilmek adına ne kadar çok çalışırsanız çalışın bir türlü geçemiyorsunuz ve onun kadar yüksek not almak istiyorsunuz. İşte bu noktada sınavda onun cevaplarının aynısını kendi kağıdınıza geçiriyorsunuz. Bu yapay zekâ için tam anlamı ile bir beyin intihali oluyor.

Bu noktada bilim dünyası beynimizin nasıl çalıştığını öğrenebilmek adına oldukça çok çalışıyor. Bilim insanları beynimizi anlayabilmek adına ise ters mühendislik uygulamakta. Bilim insanları bu yöntem ile beynimizin çalışma prensiplerini öğrenmeyi amaçlıyor. Yapılan iyimser tahminlere bakılacak olursa beynimizin çalışma prensiplerini 2030 yılı gibi çözebileceğimiz tahmin ediliyor. Bu öğrenimin akabinde beynin bu denli güçlü ve verimli çalışmasından ilham alan yöntemlerin aynılarını yapay zekâ teknolojilerinde de kullanabileceğiz.

Beyni taklit eden bilgisayar yapılarına örnek olarak yapay sinirsel ağları gösterebiliriz. Bu sistem transistörler aracılığı ile hizmet etmekte. Sistemin çalışma prensipleri ise giriş ve çıkış kodlarına bağlı olan bir bebeğin beyni gibi işliyor. İlk etapta hiçbir bilgiye sahip olmayan bu sistem kendine verilen bilgiler ile öğrenmeye başlıyor. Sistemin öğrenmesine örnek olarak el yazısını tanımayı gösterebiliriz. Sistem ilk etapta sinirsel atışları ve harfleri tanımayı rastgele yapacak. Ancak pek çok denemenin akabinde yaptığı işlemlerin içerisinden hangisinin doğru olduğu ona söylenecek. Bu noktada transistörde yer alan bağlantılar doğru tanıma sırasında kullandığı vurguları güçlendirecek; yanlış cevaplar sırasındaki vurguları ise zayıflatacak. Bu sayede sistem doğru cevabı tanımaya başlamış olacak. Bir dahaki sefere sistemden aynı şeyi yapmasını talep ettiğimizde önceden bildiği cevabı doğrudan gerçekleştirerek.

Pek çok deneme ve geri bildirimin ardından sistem kendi kendine akıllı ağ ve sinirsel yollar oluşturacak. Bu noktada herhangi bir görev ya da iş için hazırlanan makineler işlem yapmak için hazır hale gelecek ve işlerini kusursuz denebilecek şekilde gerçekleştirecek.

İnsan beyni üzerinde araştırma yaptıkça sürekli yeni şeyler öğreniyoruz. Bu öğrenimin sonucunda sinirsel dolaşımdan faydalanmanın çok daha yaratıcı ve makul yollarını keşfedebiliyor, bunları yapay zekâ sistemlerine uygulayabiliyor ve geleceğimize yön verebiliyoruz.

Yukarıda bahsettiğim intihal yolunun dışında daha uç bir yöntem daha bulunmakta. Söz konusu bu intihal yolunda amaç; bütün bir beyin taklitlini gerçekleştirmek. Bu noktaya kadar söz konusu teori herhangi bir şekilde uçmuş gibi görünmüyor. Kulağa gayet basit gelen bu yöntemin çılgınlığı ise açıklamada. Söz konusu teoride yapılmak istenen şey için öncelikle insan beynini ince katmanlara ayırmak gerekiyor. Bunun ardından beynin her bir kıvrım ve noktasını, her detayını ayrı ayrı taratmak gerekiyor. Tüm bunların yapılmasındaki amaç ise, yazılımla ve hassas bir üç boyutlu yazıcı ile insan beyninin gerçek bir modelinin kopyasının çıkarılması. Elde edilen bu kopya beyni bilgisayarlara uyarlamak ise yegâne amaç. Eğer bu teori gerçek olabilirse, bir insan beynin yapabileceği her şeyi yapabilen bilgisayarlara sahip olabiliriz. Bu tarz bir bilgisayara sahip olmanızın ardından yapmanız gereken tek şey arkanıza yaslanmak ve bilgisayarın kendi kendine adeta bir insan gibi öğrenmesini beklemek olabilir.

Yapay Zekâ Evrimi

Kopya örneğinde verdiğim gibi eğer sınıfın çalışkan çocuğunun kağıdını doğrudan kopyalayamıyorsak deneyebileceğimiz başka bir yol daha var. O da söz konusu olan çalışkan çocuğun sınavlara çalışma metodunu birebir aynen kopyalamak. Bu aslında oldukça basit bir çıkarımın sonucu ortaya çıkan teori. Olay şu ki; eğer beyin taklit edebilmemiz için fazla zor ve komplike ise, yapay zekalar için evrimi taklit etmeyi deneyebiliriz.

Söz konusu teoriyi yani yapay zekâ için evrimi taklit etmeyi savunanların bir kısmı ilk teori olan beyin intihalinin zaten bir hata olduğunu savunmaktalar. Bunun için ana gerekçelerini ise yine bir örnek üzerinden göstermek çok daha doğru bir davranış olacaktır. Yapay zekâ evrimini savunanların beyin intihali ile alakalı gösterdikleri en basit örnek; bir kuşun kanat çırpışına bakarak onun nasıl uçtuğunu anlayabilirsiniz ancak beyin intihali yaparsanız, yapacağınız uçak adeta bir kuş gibi kanat çırpmaya çalışacaktır. Bu noktada bilim insanları makine tasarımlarında biyolojiyi taklit etmenin doğru bir yaklaşım olmadığını ifade etmekte. Bunun yerine makine odaklı değişken bir yaklaşım bilim insanlarına göre çok daha sağlıklı sonuçlar doğurmakta.

Peki bu bilgilerin ışığında YGZ yani yapay genel zekayı yaratmak adına evrimi nasıl taklit edebiliriz?  Bunun yolu elbette genetik algoritmalardan, sürekli olarak tekrarlanan performans değerlendirme süreçlerinden ve söz konusu bu süreçleri oluşturma ve yönetmekten geçiyor.

Söz konusu teorinin bu kısmı da oldukça bilim kurgu filmi senaryosu gibi görünmekte. Teorinin hayata geçilebilmesi ve yapay zekâ evriminin yapılabilmesi adına bir grup bilgisayara çeşitli görevler verilir. Verilen bu görevlerde başarıyı elde eden bilgisayarlar hayatta kalırken; başarı elde edemeyenler ise elenir. Bunun gibi pek çok tekrarın yapılmasının ardından doğal seçilim bir noktadan sonra daha iyi bilgisayarlar üretmeye başlar. Ancak işin bu noktaya kadar olan kısmı o kadar da zor değil. Bunu zor yapan asıl kısım ise; bu projeyi hayata geçirmek için söz konusu evrim sürecini kendi başına sürdürebilecek tam otomatik bir değerlendirme ve üretim tesisi kurmak. Ama bu noktada bence oldukça riskli durumlar oluşabilir. Bir düşünün. Her şeyin yolunda gittiği bu tesiste minimal bir kaymanın olduğunu ve bu minimal kaymanın sonucunda oluşacak olan yeni bilgisayarlar kar topu etkisi ile çığ gibi değişmeye başlayacak. Kendimizi kontrol altında tutması neredeyse imkansıza dönen distopik bir dünya ve bilgisayarlar ile mücadele ederken bulmuş olabiliriz. Her ne kadar buna benzer senaryoları çoğunlukla bilgisayar oyunlarında görmüş olsak da gerçek olmaması için hiçbir gerekçe yok. Bunun gerçekleşebilir olduğunu söylüyorum çünkü bunların tamamı mega birer proje ve hayata geçmeleri için tek ihtiyaç duyulan çılgın ve gözü kara bir iş adamı. Bu noktada buna yatırım yapan herhangi bir iş adamı aracılığı ile bu tarz kaos teorileri bir anda hayatımızın içerisinde ve gerçek olabilir.

Söz konusu teoride elbette gözden kaçırılmaması gereken önemli nokta, evrimin milyarlarca yıl sürmesi. Bu herhangi bir teknolojik proje için çok ciddi bir zaman. Bu duruma karşın biz insanlar söz konusu olan benzer çalışmaları hemen gerçekleştirmek istiyoruz. Unutmamak gerek ki evrim, hata kabul kaldıran bir şey değil. Tesislerde hızlı bir şekilde bilgisayarların evrim geçirmesini sağlamak, adeta bilim kurgu filmlerindeki gibi bilgisayarların kuluçka merkezleri olarak kullanıldığı devasa alanların olması ve o alanlarda binlerce hatta yüz binlerce bilgisayarın çalışıyor olması inanılmaz bir düşünce. Tıpkı Matrix filmlerinde insanların birer yumurta gibi kullanıldıkları sahneler gözümde canlanıyor. Pek çok bilgisayarın evrimi gerçekleştirmek için kullanıldığı alanların akıbetinin nasıl olacağını, denetiminin ne noktada ve nasıl yapılacağını düşünsenize. Bu konu hakkında üzerinde durulması gereken oldukça çok durum var. Söz konusu tesislerin güvenliği de önem arz eden konulardan bir tanesi. Bu tarz tesislere yapılabilecek olan terörist siber korsan saldırıların sonucunun ne olacağı ise bambaşka bir tartışma konusu olarak karşımıza çıkmakta. Bilgisayarların evriminin gerçekleştiği tesislere karşı yapılan olası bir siber saldırıda ufak bir değişiklik geri dönüşü imkânsız olabilecek ve ciddi derecede tehlike oluşturabilecek sorunları yaratabilir.

Ancak tüm bu komplo teorilerine karşın pek çok avantaja sahibiz ve unutmamak gerek ki yukarıda yer alan senaryolar yalnızca birer komplo teorisi ve pek çok açıdan pek çok defa çürütülmeye ve önlem alınmaya açıklar. Yapay zekâ evrimi insanlık evrimine göre çok daha fazla avantaja sahip olacaktır. Bu durumda söz konusu evrimi gerçekleştirebilirsek pek çok şey lehimize olacaktır. Söz konusu evrim, doğal yaşamın içerisinde yer alan evrimin aksine; mutasyonlara dayalı ve rastgele bir evrim yerine bilinçli ve yönlendirmeli bir evrim olacak. Bu da neredeyse her anlamı ile kusursuz yapay zekaların ve bizlerin isteği doğrultusunda şekillenmiş bilgisayarların üretilmesi anlamına gelmekte.

Tüm İşleyişi Bilgisayarlara Bırakmak

Söz konusu bu teori insanların umutsuzluğa kapıldığı noktada bizlere çözüm olarak sunulan belki de en makul olan teori.

Söz konusu olan teoride yer alan fikir ise bir süper bilgisayar yapmak. Yapılan bu bilgisayarın ise toplamda basitçe iki ana görevi olacak. Bu görevler yapay zekâ üzerinde araştırma yapmak ve söz konusu olabilecek değişiklikleri kendine uygulayabilmek adına makul bir şekilde kodlamak. Bu yöntem ile bilgisayarın hem öğrenmesi hem de kendi yapısını kendinin değiştirmesi beklenmekte. Yani aslında işi kısaca tanımlayacak olursak, bilgisayarlara yapay zekâ ve bilgisayar konularında uzman olmayı öğretecek; sonraki tüm o yorucu ve karmaşık olan karar vermesi riskli olan tüm işleri bilgisayarlara bırakacağız. Bu yöntem ile bilgisayarlar kendi gelişimlerini başlatabilir ve sürdürebilirler. Tüm teoriye genel olarak baktığımızda burada yer alan genel amaç, söz konusu bilgisayarların ana görevini kendini daha zeki yapmak şeklinde kodlamaktan geçiyor.

Yapay Genel Zekâ Yakın Zamanda Hayatımıza Girebilir

Donanım endüstrisindeki rekabet oldukça yüksek seviyede. Bu rekabetin neticesinde donanım endüstrisinde gelişme hızı da oldukça yüksek. Yazılım alanında ise yenilikçi deneyler ve çalışmalar devam etmekte. Bu iki alanın kol kola gelişmeye devam etmesi insanlık olarak yapay genel zekaya geçişimizi hızlandıracak belki de en önemli etkenlerin başında geliyor. Tüm bu gelişmelerin ışığında yapay genel zekaya beklenmedik bir anda hızlıca geçiş yapmış olabiliriz.

Yapay Genel Zekadan Yapay Süper Zekaya Giden yolculuk

Yakın gelecekte YGZ yani yapay genel zekaya sahip bilgisayarları üretmeyi başaracağız. Üretmiş olduğumuz bu yapay genel zekaya sahip bilgisayarlar evlerimizde yerlerini aldıkça, insanlık için yapay süper zekaya geçişimiz de yavaş yavaş başlamış olacak.

Bu noktada sanılanın aksine söz konusunu yapay genel zekaya sahip bilgisayarlar elbette ki insanların seviyesinde bir zekaya sahip olamayacak. Bunu düşünmek büyük bir yanılgı yaratır. Bu noktada bahsettiğimiz şey; yapay zekanın bir insan beyni gibi çalışması, işlemesi. Elbette ki programlama ve yazılım dilini kullanan bir bilgisayar, insanlara göre çok daha üstün bir zekaya ve onu kullanma yetisine sahip olacak. Söz konusu durumlara birkaç örnek vermek ve açıklamak gerekirse:

  • Hız: İnsanların beyinlerindeki nöronların maksimum hızı 200 Hz iken, günümüzdeki mikro işlemciler 2-5 GHz aralığında. Üstelik söz konusu GHz hızlar, günümüz teknolojisi için geçerli yapay genel zekaya sahip bilgisayarların sahip olduğu işlemci hızları. Söz konusu olan bu hızlar insan beyinlerindeki nöron hızlarının çok daha üzerinde olacaktır. Konuyu daha anlaşılabilir kılmak adına şöyle demek daha doğru olur. Günümüzde kullanılan işlemciler bizlerin beyinlerinin işlem hızından ortalama olarak 10 milyon kat daha hızlı. İnsan beyni saniyede 120 metre hız ile iç haberleşme sisteminde haberleşmeyi ve işlem yapmayı sağlarken, bilgisayarların sahip olduğu optik ışık hızında haberleşme bizlerin ulaşamayacağı bir noktada.
  • Boyut ve Depolama: İnsanların sahip olduğu beyin, kafatasları ile orantılıdır. Ve çok fazla büyüme göstermesi günümüz teknoloji ve tıbbında mümkün değil. Ancak bilgisayarlar talep edilen herhangi bir büyüklüğe ulaşabilirler ve bu depolama alanın neredeyse bir sınırı yoktur. Bilgisayarlar ayrıca beynimizin aksine birden fazla çalışan donanıma sahiptir. Böylelikle bilgisayarlar daha hızlı işlem ve haberleşme ağı sağlayabilmektedir. Bilgisayarlar gerek kısa süreli gerek uzun süreli hafızlar ile neredeyse ucu bucağı olmayan kaynaklara sahip olabilirken, biz insanların sahip olabileceği kısa ve uzun süreli bellek alanları ne yazık ki kısıtlı.
  • Güvenilirlik ve Dayanıklılık: Söz konusu olan bilgisayarların insan beyinlerine göre verileri çok daha hatasız işlemesi beklenen durumlardan biri. İnsan beynine göre yorulmak nedir bilmeyen bilgisayar donanımları, aynı zamanda neredeyse bozulmaz birer sistem. Ayrıca herhangi bir sorun ile karşılaşıldığı takdirde kolayca yedeklenebilen, değiştirilebilen ve tamir edilebilen yapılar.

Yazılım:

  • Düzenlenebilirlik ve Güncellenebilirlik: Bilgisayarların insan beyninden ayırt edici özelliklerden bir diğeri bilgisayarlar için yapılan yazılım güncellemeleri ve yazılım değiştirmeleri. Yapay zekanın insanların çok ötesine geçebilmesi ve hatalardan tamamı ile uzaklaşması oldukça ehemmiyet teşkil eden konulardan bir tanesi.
  • Toplumsal kabiliyetlerimiz biz insanlar için hayatta kalmamıza ve gelişmemize en çok etki eden faktörlerin başında geliyor. İnsanlık olarak birlikte hareket etme yetisini öğrenerek doğadaki diğer tüm canlılar arasından sıyrılmayı başardık. Günümüzde bizlerin yaşamının birer vazgeçilmezi olan her bir buluş bugün insanlık olarak toplum olma bilincimizin eserleri. Eğer insanlık olarak bir toplum olmayı ve topluluk olarak yaşamayı başaramasaydık, bugün bu kadar gelişmiş bir varlık olmayabilirdik. Tam da bu noktada yapay zekaların ileride bu konuda bizlerden çok daha iyi olacağını söylemek gerek. Dünya çapında mevcut bir yapay zekâ ağı başlatacağı veyahut yürüteceği bir program sayesinde belirli aralıklarla kendini senkronize ederek, bir bilgisayarın elde ettiği bilgiyi ve öğrenimi diğer bilgisayarlara aktarabilecek. Buna ek olarak söz konusu bilgisayarlar ortak hedefler doğrultusunda rahatlıkla bir araya gelebilir. Bunun sebebi ise bilgisayarların biz insanlar gibi görüş ayrılıklarına ve kişisel çıkarlara sahip olmaması. Bu durum da bilgisayarların herhangi ortak bir konu için bir araya gelmelerini kolaylaştırmakta.

Eğer bir yapay genel zekâ sistemini kendi kendini programlayacak şekilde tasarlarsak yapay genel zekâ bir noktadan sonra biz insanları önemli bir dönüm noktası olarak görmeyi bırakırdı. Söz konusu bu durum yalnızca biz insanlık için bir dönüm noktası olurdu. Yapay genel zekâ için ise bir insan seviyesinde durmak oldukça anlamsız olur. Kendi kendini geliştirmeye programlı olan bir yapay genel zekâ ona verilen görevi yapmak adına ve en üstün olmak adına kendini geliştirmeye muhakkak devam edecektir.

Bu söz konusu durum eğer yaşanır ise insanlık olarak ciddi derecede şaşkınlığa uğrayabiliriz. Bunun sebebini açıklamak gerekirse:

İnsanların bakış açısından

  1. A) farklı tür hayvanların zekâları farklılık gösterse dahi herhangi bir hayvanın zekâsı bizim zekamızdan üstün değildir. Bu bilgi bizlerin beynine kazınmış hâkim bir bilgidir.
  2. B) akıllı insanların aptal insanlardan çok daha zeki olduğunu düşünmekteyiz.

Bu noktaya kadar aptal insan zeki insan karşılaştırması biraz kafa karıştırıcı gelmiş olabilir. Sizlere söz konusu durumu daha iyi anlatmak ve açıklamak gerekirse; yapay zekâ biz insanların zekâ seviyesine yaklaşırken bizlerin tutumu çoğunlukla hayvandan biraz daha zeki oluyormuş gibi şeklinde sergileniyor. Söz konusu yapay zekâ aptal bir insan ile ortalama olarak aynı zekaya sahip olduğunda ise büyük bir ihtimalle davranışımız şu: aptal yapay zekaya da bak ne kadar şirin şeklinde olur. Ancak şöyle bir durum söz konusu ki; aptal bir insan zekasında bulunan yapay genel zekanın Einstein’dan daha zeki olma süresi oldukça kısa olacaktır.

İnsanlığın Geleceği Mi Sonu Mu?

Aslına bakarsanız bu noktaya kadar okumuş olduklarınız işin çoğunlukla teknik bilgiler içerin kısmıydı. Korkutucu olan ve ya asıl teorilerin söz konusu olduğu bölüm değildi. Bundan sonra ise biz insanlar için yapay zekanın getirebileceklerini ve çeşitli komplo teorilerini buradan itibaren tam anlamı ile görmeye başlayacaksınız. Wait But Why’ın yapmış olduğu bu çalışmada tam bu noktada yazılan şey bundan sonra okuyacaklarınızın gerçek olduğu. Çalışmada bu tahminlerin en saygın düşünürler, bilim insanları ve mühendisler tarafından kabul gördüğü yazmakta. Ancak ben kişisel olarak anlatımımda bu sözlere yer vermek istemedim. Yine de siz yazının orijinalinin meraklıları için yazının bu kısmında yazan bu sözleri es geçmek istemeyip ek olarak sizlere aktarmak isterim.

Yazının geri kalanında kaleme aldığım gibi anlayacağınız üzere YGZ yapay genel zekaya ulaşmak için ürettiğimiz fikirlerin yazan ve yazmayanlar dahil büyük bir çoğunluğu yapay zekanın kendisini geliştirmesinden geçmekte. Eğer bu mümkün olur ve kendini geliştirme metotları ile yapay zekâ yapay genel zekaya geçişini kendisi gerçekleştirebilirse, bir noktadan sonra kendini bizlerin kodladığı şekilde geliştirmeye ihtiyaç duymamaya başlayacaktır. Bu noktada yapay genel zekânın yüksek algoritmik yapıları ile kendi gelişimi için en uygun yöntemi saptayıp bizlerin kontrolünün dışında gelişimine devam etmesi kuvvetle muhtemel.

Unutulmaması gereken bir durum söz konusu. Hatırlarsanız yazının sonlarında yapay genel zekâ bir aptal bir insan zekasına ulaştığında çok kısa bir süre içerisinde Einstein’ın zekasını geçebilir demiştik. Bu noktada bu kadar yüksek bir zekayı bile geride bırakabilen bir yapay zekâ YSZ yani yapay süper zekaya geçişi, tahminlerimizden çok daha kısa bir sürede gerçekleştirebilir. Yapay süper zekaya geçmenin kendi gelişimi için daha sağlıklı bir karar olacağı kanısına varacak olan yapay zekâ, bu uğurda daha cesur ve atılgan büyük adımlar atacaktır. Bu bağlamda hızlı bir şekilde dahi noktasına gelen YGZ yapay genel zekâ çok kısa bir süre içerisinde hatta belki de birkaç gün içerisinde YSZ yapay süper zekâ seviyesine geçişini gerçekleştirebilir.

Yapay genel zekanın yapay süper zekaya hızlı geçişinin ardından ise YSZ yani yapay süper zekanın mutlak güce dönüşmesi ya da diğer adı ile süper zeki seviyesine ulaşması kaçınılmaz olacaktır. Bu duruma bilim ve teknoloji dünyasında zekâ patlaması deniyor ve bu durum ivme kanunun nihai bir örneği olarak karşımıza net bir şekilde çıkıyor.

Yapay zekanın insan seviyesinde bir zekaya ne kadar sürede ulaşacağına dair tahminler ve tartışmalara devam ediyor. Söz konusu durum ile alakalı olarak bilim insanların katıldığı bir anket düzenlenmiş durumda. Yapılan bu anket sonuçlarına göre insanlık olarak YGZ yani yapay genel zekaya ulaşmamız için ön görülen tahmini en erken tarih 2040 yılı yani bundan tam 20 yıl sonra. Bu noktada yapay genel zekadan yapay süper zekaya geçişin ise inanılmaz derecede hızlı olacağını hesaba katmalıyız. Bu ankette önemli olan nokta elbette ki yapay genel zekaya geçiş için tahmin edilen zaman dilimi.

Yapay genel zekadan yapay süper zekaya ne kadar sürede ve nasıl geçilebileceğini basit ve kabaca bir örnekle anlatmak gerekirse bir yapay zekâ sisteminin temel bir yapay genel zekâ seviyesine ulaşması onlarca yıl alabilir ama bu mutlaka gerçekleşir. Günümüzdeki bu bilgisayarlar etraflarını dört yaşında bir çocuğun kendini, çevresini ve hayatı keşfetmesi gibi keşfediyor ve öğreniyor diyebiliriz. Ancak yapay zekâ, ortalama bir insan seviyesindeki bir yapay genel zekâ seviyesine ulaştığı anda, kuantum mekaniği gibi, büyük fizik teorisi gibi muazzam önemli konuları dakikalar içinde keşfeder ve çözümler. Neredeyse hiçbir insanın yapamadığı işlemleri yapabilir ve bilgilere ulaşabilir. Yapay genel zekanın bu bilgilere ulaşmasının ardından kendini yapay süper zekâ seviyesine taşıması yaklaşık 90 dakika sürebilir. Bir yapay süper zekâ ise herhangi bir insandan tam 170 bin kat daha zekidir.

Sizlere bilgisayarların kendi ağlarında haberleşebildiğini ve güncellemeler ile kendilerini senkronize edebildiklerini söylemiştim. Yapay süper zekaya ulaşmış bir sistemin sonucunda evlerimizde bulunan televizyon, bilgisayar, buzdolabı, bulaşık makinesi, telefon gibi birçok aletin kendi arasında haberleşerek bir anda yapay süper zekâ olduğunu bir düşünün. Oldukça distopik bir hayalmiş gibi görünse de söz konusu bu teori olması oldukça kuvvetle muhtemel bir teori.

Bu durumda ortaya çıkan ciddi bir sıkıntı var. O da yapay zekanın bu noktadan sonra yapacağı hareketleri anlamlandırmak ne yazık ki bu pek mümkün olmayacak ve insanlık olarak kaderimizi tam anlamı ile yapay zekaların eline bırakmış olacağız. Bu durumu daha iyi anlatabilmek adına şu örneği vermek daha doğru olur. Herhangi bir arıdan günümüz insan teknoloji ve ekonomisini anlamasını beklemek ile insanların yapay zekayı o noktada anlamasını beklemek kıyas açısından hemen hemen aynı şey olur. Daha da net olarak aradaki farkı ortaya koymak gerekirse dünyamızda zeki insanlar ortalama 130 IQ’ya sahipken düşük zekalı insanlar ortalama 85 IQ’ya sahip. Yapay zekâ ile en zeki insan arasında oluşan 12.952 IQ’luk farkı açıklayacak herhangi bir kelimemiz ya da yetimiz ne yazık ki bulunmamakta. İşte aradaki fark bu denli ayırt edici olacaktır.

İnsanlık olarak evrimsel tarihimize bakacak olursak zekânın gücü ve egemenliği yanında getirdiği aşikâr. Tüm bir insanlık tarihi olarak bugün bu noktada olmamızı birlikte kalmaya ve yüksek sayılabilecek zekalarımıza borçluyuz. Ancak bu noktada bizleri taklit eden ve bizlerden daha yüksek bir zekâ seviyesine sahip yapay zekâların ise yeni egemen güç olabilecek olma ihtimali yadsınamayacak kadar yüksek. Bu noktada insanlığın ve gezegendeki tüm canlı yaşamının geleceği yapay zekanın ellerine kalmış olacak. Bu sebepten ötürüdür ki yapay genel zekaya geçiş bir kurtuluş mu yoksa bir yok oluş mu tartışmaları çokça yapılmakta.

İnsanlık olarak kısıtlı zekalarımız ile kablosuz interneti bizler bulabiliyor isek bizlerden binlerce, milyonlarca hatta belki de milyarlarca yüksek zekaya sahip olacak olan yapay genel zekâlar da sanıyorum ki dünyadaki herhangi bir atomun konumunu istediği gibi istediği zaman kontrole etmekte sorun yaşamaz. Söz konusu bu yapay zekanın zaman yolcuğu vb. gibi biz insanlık için ütopik olabilecek olan metaları bile hiç zorlanmadan yapabilecek olması su götürmez bir gerçek.

Bu noktada karşımıza çıkan iki dal var. Bunun hangisinin gerçekleşeceğini kestirmek ise oldukça güç. Yapay süper zekâ, ya insanlığa hizmet etmeyi tercih edecek ve bilinen tüm hastalıklar son bulacak hatta belki de ölümsüzlük ile tanışılacak ve insanlık olarak belki de nihai mutluluğa kavuşacağız; ya da tüm canlılar olarak sonumuz gelecek. İşin tam olarak bu teori kısımlarına ise yazının bir diğer bölümünde yer veriyor olacağım.

Kaynakça;

  • Wait But Why?  Link: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-2.html
  • Bostrom. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. ISBN: 0199678111. Yayınevi: Oxford University Press.
  • Barrat. (2013). Our Final Invention: Artificial Intelligence And The End Of The Human Era. ISBN: B00CQYAWRY. Yayınevi: Thomas Dunne Books.
  • Kurzweil. (2006). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. ISBN: 0143037889. Yayınevi: Penguin Books.
  • J. Nilsson. (2009). The Quest For Artificial Intelligenc. ISBN: 0521122937. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • Pinker, et al.(2014). How The Mind Works. ISBN: 1491514965. Yayınevi: Brilliance Audio.
  • Vinge. The Coming Technological Singularity: How To Survive In The Post-Human Era. (SDSU Link:  https://edoras.sdsu.edu/~vinge/misc/singularity.html
  • Davis. (2014). Ethical Guidelines For A Superintelligence. NYU Department of Computer Science, sf: 1-5. Link: https://cs.nyu.edu/faculty/davise/papers/Bostrom.pdf
  • Bostrom. How Long Before Superintelligence? Nick Bostrom Link: https://nickbostrom.com/superintelligence.html
  • C. Müller, et al.Future Progress In Artificial Intelligence: A Survey Of Expert Opinion Nick Bostrom Link: https://nickbostrom.com/papers/survey.pdf
  • Y. Vardi. (2012). Artificial Intelligence: Past And Future. Communications of the ACM, sf: 5 Link: https://cacm.acm.org/magazines/2012/1/144824-artificial-intelligence-past-and-future/fulltext
  • Bostrom. Nick Bostrom On Superintelligence EconTalk Link: http://www.econtalk.org/nick-bostrom-on-superintelligence/
  • Roberts. Bostrom Follow-Up. EconTalk Link: http://www.econtalk.org/extra/bostrom-follow-up/
  • Armstrong, et al.(2012). How We’re Predicting Ai—Or Failing To. Beyond AI: Artificial Dreams, sf: 52-75. Link: https://intelligence.org/files/PredictingAI.pdf
  • Russell, et al.(2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. ISBN: 0136042597. Yayınevi: Pearson.
  • Marcus. Hyping Artificial Intelligence, Yet AgainThe New Yorker Link: https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/hyping-artificial-intelligence-yet-again
  • Pinker. (2019). Could A Computer Ever Be Conscious? University of Manchester, sf: 1-3. Link: https://users.manchester.edu/Facstaff/SSNaragon/Online/100-FYS-F15/Readings/Pinker,%20ConsciousComputers.pdf
  • Shulman. (2010). Basic Ai Drives And Catastrophic Risks. The Singularity Institute. Link: https://intelligence.org/files/BasicAIDrives.pdf
  • World Economic Forum. (Rapor, 2015). Global Risks 2015. Not: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Global_Risks_2015_Report15.pdf.
  • R. Searle. What Your Computer Can’t Know. The New York Review of Books Link: https://www.nybooks.com/articles/2014/10/09/what-your-computer-cant-know/
  • Lanier. One Half A Manifesto Edge Link: https://www.edge.org/conversation/one-half-a-manifesto
  • Joy. Why The Future Doesn’t Need Us Wired Link: https://www.wired.com/2000/04/joy-2/
  • Allen, et al.The Singularity Isn’t Near. MIT Technology Review Link: https://www.technologyreview.com/s/425733/paul-allen-the-singularity-isnt-near/
  • Kurzweil. Don’t Underestimate The Singularity. MIT Technology Review Link: https://www.technologyreview.com/s/425818/kurzweil-responds-dont-underestimate-the-singularity/
  • Hawking, et al.Transcending Complacency On Superintelligent Machines HuffPost  Link: https://www.huffpost.com/entry/artificial-intelligence_b_5174265
  • L. Dreyfus. (1992). What Computers Still Can’t Do: A Critique Of Artificial Reason. ISBN: 0262540673. Yayınevi: MIT Press.
  • Armstrong. (2014). Smarter Than Us: The Rise Of Machine Intelligence. ISBN: B00IB4N4KU. Yayınevi: Machine Intelligence Research Institute.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir