2017’de yapay zeka, $12 milyarlık risk sermayesi yatırımı çekti. Yapay zeka uygulamalarının yararlarını daha yeni yeni keşfetmeye başlıyoruz. Amazon yakın zamanda, kasiyerlerin ve ödeme kuyruklarının yerine bilgisayar görüşünü, sensörleri ve derin öğrenmeyi koyduğu gerçek bir market açtı. Bir yanda yatırımlar, bir yanda medya, diğer yanda inovasyon derken, “yapay zeka” dillere pelesenk oldu. Fakat gerçekten böyle bir şey var mı? 

Dünya Ekonomik Forumu’nda, Tayvanlı bir risk yatırımcısı olan, Google China’nın kurucu başkanı Dr. Kai-Fu Lee, şöyle dedi: “Bence girişimciler için şirketlerini bir yapay zeka şirketi olarak pazarlamak çekici; risk yatırımcıları için de ‘ben bir yapay zeka yatırımcısıyım’ demek çekici.” Ardından, özellikle “daha iyisini bilmedikleri için gerçek olmayan bir hikâye yaratarak risk yatırımcılarını kandıran start-uplar”ı kastederek, bu yapay zeka balonlarından bir kısmının 2019’in sonuna kadar patlayabileceğini öngördü.

Ancak Dr. Lee, yapay zekanın gelişmeye devam ederek pek çok kişiyi işinden edeceğine kesinlikle inanıyor. Peki iyisiyle, kötüsüyle, meşru bir yapay zeka ile uydurulmuş bir hikaye arasında ne fark var?

Görünürde yapay zeka hakkında yapılmış birkaç haberi incelerseniz, insanların yapay zeka tanımlarında ne kadar büyük farklılıklar olduğunu ve insan zekası taklitleri ve makine öğrenmesi uygulamaları arasında belirsiz bir çizgi olduğunu fark edersiniz.

Bir uzlaşma sağlamak için, yapay zeka alanındaki uzmanlarla konuştum, ancak sırf bu soru bile yeni sorular doğurdu. Mesela, bir terimin birincil tanımına sadık kalmak ne zaman önemlidir ve bu sadakat ne zaman gereksiz bir titizliğe dönüşür? Bunun cevabı açık değil ve moda genellikle küçük ayrıntılara üstün geliyor. Dahası, bu modada artık menfaat de var – daha net söylemek gerekirse, 12 milyar dolarlık bir menfaat.

Bu sohbet ayrıca anlamlı, çünkü dünyaca ünlü düşünce önderleri açıkça yapay zekanın tehlikelerini tartışıyor. Facebook CEO’su Mark Zuckerberg “bu kıyamet senaryolarını çıkaran” istemezükçülerin karamsar ve sorumsuz davrandığını öne sürüyor. Nüfuzlu iş adamı ve OpenAI kurucu ortağı Elon Musk, Twitter’da Zuckerberg’ün konuyla ilgili anlayışının sınırlı olduğunu söyleyerek karşı çıkıyor. Şubat ayında Elon Musk, Harvard öğretim üyesi Steven Pinker ile de benzer bir tartışmaya girdi. Musk, Twitter’da Pinker’ın sınırlı yapay zeka ile genel yapay zeka arasındaki farkı anlamadığını iddia etti.

Bu teknolojiyle ilgili korkulara bakılırsa, halkın yapay zekanın çeşitli seviyelerinin arasındaki farkları açıkça anlaması ve olası tehditlerle faydaları gerçekçi bir biçimde değerlendirebilmesi önemli.

 

İnsan Kadar Akıllı mı?

NLP (Neuro Linguistic  Programming) uzmanı Erik Cambria, bana şöyle dedi: “Bugün kimse yapay zekâ yapmıyor ama herkes yaptığını söylüyor çünkü bu herkesin diline dolanmış havalı ve seksi bir kelime. Birkaç yıl önce aynı şey “büyük veri” terimi için geçerliydi.”

Cambria, yapay zekanın terim olarak başta insan zekasının taklit edilmesine atıfta bulunduğunu söyledi. “Ve bugün dünyadaki en aptal insanın zekasına yaklaşan bir şey bile yok. Yani, henüz kimse tam manasıyla yapay zekâ yapmıyor, çünkü daha insan beyninin nasıl çalıştığını bile bilmiyoruz,” dedi.

“Yapay zekâ” teriminin, sık sık veri sınıflandırmada kullanılan güçlü araçlar için kullanıldığını ekledi. Bu araçlar etkileyici olmakla beraber, insan bilişselliğinden apayrı bir sınıf. Cambria bunlara ek olarak, insanların, sinirsel ağların yeni dalga yapay zekanın parçası olduğunu iddia ettiğini fark etmiş. Bu ona garip gelmiş çünkü bu teknoloji elli yıldır var.

Ne var ki, teknolojiciler artık bir özellik ile ilgili çıkarımları kendi başlarına yapmak zorunda değil. Artık daha büyük bir bilgisayar kapasitesine erişimleri var. Bütün bu gelişmeler çok hoş, fakat makinelerin bilişsel süreçlerin karmaşıklığını taklit edebildiğini iddia etmek de pek dürüstçe değil.

“Şirketler sadece zekâ gibi görünen davranışlar yaratmanın peşindeler; bu, zekanın aynalanmasından ibaret. Bunlar belki belli bir alanda çok iyi, fakat başka alanlarda son derece aptal, uzman sistemler,” dedi.

Zekanın bu şekilde taklit edilmesi, halkın hayal gücünü uyandırdı. Alana özel sistemler çok çeşitli endüstrilere değer kattı. Ne var ki, bu faydalar kafa karışıklığını gidermedi.

 

Desteklenmiş, Artırılmış veya Otonom

Bilimsel bütünlük söz konusu olduğunda, doğru tanımlama meselesi yabana atılacak konu değil. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nde 1974’te yaptığı meşhur mezuniyet konuşmasında Richard Feynman şöyle dedi: “Birinci ilke, kendinizi kandırmamaktır ve kandırılması en kolay kişi de kendinizdir.” Aynı konuşmada Feynman ayrıca şöyle dedi: “Bir bilim insanı olarak konuşurken meslekten olmayanları kandırmamalısınız.” Bilim insanlarının haksız da olabileceklerini göstermek için ellerinden geleni artlarına koymamaları gerektiğini belirtti. “Kendinizi bir bilim insanı olarak tanıtıyorsanız, meslekten olmayanlara ne iş yaptığınızı anlatmanız ve sizi desteklemek istemedikleri takdirde bu karara saygı duymanız gerekir.”

Yapay zekâ söz konusu olduğunda bu, profesyonel bilim insanlarının, bildiğimiz ve anlayabildiğimiz anlamdaki zekayla ilgisi olmayan, son derece güçlü, tartışmalı, kârlı, hatta tehlikeli araçlar geliştirdiklerini açıkça ifade etmek zorunda oldukları anlamına gelebilir.

“Yapay zekâ” terimi fazla abartılmış ve kafa karıştırıcı hale gelmiş olabilir, ancak bu konuda açıklık sağlamak için birtakım çabalar var. Son zamanlarda bir PwC raporu “desteklenmiş zekâ,” “artırılmış zekâ” ve “otonom zekâ” ayrımını yaptı. Desteklenmiş zekâ bugün arabalarda yaygınlaşan GPS navigasyon programlarında görülür. Artırılmış zekâ “insanların ve kurumların başka türlü yapamayacakları şeyleri yapmalarını sağlar.” Otonom zekâ ise, otonom arabalar gibi, “kendi başına eylemde bulunabilen makineler”dir.

Bir yapay zekâ araştırmacısı olan Roman Yampolskiy “Artificial Super Intelligence: A Futuristic  Approach (Yapay Süperzeka: Fütüristik bir Yaklaşım)” başlıklı bir kitap yazdı. Kendisine bu geniş ve farklı anlamların yapay zeka mevzuatıyla uğraşan kanun koyucular için zorluk teşkil edip etmediğini sordum.

Yampolskiy şöyle açıkladı: “Zekâ (ister yapay ister doğal olsun) bir süreklilik arz eder; bu gibi teknolojilere ilişkin olası sorunlar da öyle. Biz genellikle karışıklığı önlemek için, günün birinde insan becerilerinin tamamını edinecek yapay zekaya genel yapay zeka diyoruz. Bunun ötesi süper zeka oluyor. Bugün elimizde olan ve iş dünyasında sık sık kullanılan, sınırlı (dar) yapay zekâ. Teknoloji alanını kanunen düzenlemek de herhangi bir alanı düzenlemek kadar zor. Burada sorun terminoloji değil, hali hazırdaki seviyelerde dahi bu gibi sistemlerin karmaşıklığı.”

İnsanların yapay zekâ sistemlerinden korkması gerekip gerekmediğini sorduğumda, Dr. Yampolskiy şöyle yorum yaptı: “Beceriler süreklilik arz ettiğinden, her beceri seviyesine ilişkin sorunlar da süreklilik arz ediyor.” Daha şimdiden yapay zekâ ürünleriyle ilgili kazalardan haberdar olduklarını ve teknoloji daha da ilerledikçe etkisinin mahremiyet meselelerini ya da teknolojik işsizliği aşabileceğini dile getirdi. Yapay zekanın gerçek dünyadaki etkileriyle ilgili bu kaygılar muhtemelen sözlük anlamından daha öncelikli. Fakat burada mesele bir yandan da dürüstlük ve kandırmacayla ilgili.

 

Bu Moda Sözcük Çoktan Geçersiz mi?

Nihayet, sorularımı gerçekten bir “Yapay Zekalı Sanal Asistan” pazarlayan bir şirkete yönelttim. Conversica’nın pazarlama müdürü Carl Landers, yapay zekanın ne olduğuna ve ne olmadığına ilişkin sayısız açıklama olduğunu doğruladı.

Şöyle dedi: “Benim yapay zekâ tanımım, işle ilgili bir sorunu çözmeye yardımcı olan bir teknolojik inovasyon. ‘İnsan gibi düşünen makineler yapabilir miyiz?’ sorusunu teorik olarak tartışmak gerçekten ilgimi çekmiyor. Bu hoş bir sohbet olabilir, ama ben işimle ilgili gerçek bir sorun çözmeye çalışıyorum.”

Ona, acaba yapay zekâ reklam yapıp müşteri çekmekte kullanılan cazip bir ifade mi, diye sordum. Landers’a göre, bu üç yıl öncesine kadar kesinlikle doğruydu, ancak bu etki sönmeye başladı bile. Şimdi birçok şirket ürünlerinde yapay zekâ olduğunu iddia ediyor, dolayısıyla bu ayırt edici bir özellik olmaktan çıkıyor. Ancak, bu sözcüklerin arkasında yine de belli bir niyet var. Landers önceden imkansız olan şeylerin artık olanaklı olduğu mesajını vermeyi umuyor. “Burada daha önce görmediğiniz, duymadığınız, yeni bir şey var,” diyor.

Encom Lab’in kurucusu Brian Decker’a göre, makine öğrenmesi algoritmaları ancak mevcut programlamaları ölçüsünde çalışıyor; daha iyi anlamaya yönelik içsel bir dürtü ile değil. Bu nedenle, yapay zekâ konusunu tamamen semantik bir tartışma olarak görüyor.

Decker şöyle dedi: “Bir pazarlama sorumlusu, sırf ‘havanın ne zaman karardığını bildiği’ için, fotodiyot kontrollü bir dış mekân lambasının yapay zekası olduğunu iddia edebilir; ancak iyi bir donanım mühendisi, bütün bilgi işlem tarihinde kayıtlı tek bir bitin bile mevcut programlamasının mantığı öyle dikte etmedikçe değişmediğini söyleyecektir.”

Özellikler ve altta yatan anlam konusunda herkesin fikir birliğinde olması önemli olsa da, yapay zekâ ürünleri insanlar için anında değer yaratarak bu tartışmaları geçersiz kılıyor. Ve nihayetinde insanlar değere, semantik ayrımlardan daha fazla kıymet veriyor. Bir Quartz röportajında, Kai-Fu Lee algoritmik alım-satım sistemleri sayesinde özel bankacılık yatırımlarının 8 katı getiri sağladığını ifade etti. Ve “Ben artık insanlarla alım-satım yapmıyorum,” dedi. 

By David Pring-Mill

This article originally appeared on Singularity Hub, a publication of Singularity University.

DAVID PRING-MILL DAVID PRING-MILL

David Pring-Mill is a writer and filmmaker. His writing has appeared in Datanami, The National Interest, openDemocracy, and elsewhere.