YAPAY ZEKÂ PROJELERİNE NEDEN BU KADAR FAZLA PARA HARCANIYOR ?

Genelmekanik, ansiklopedi


Filmlerden romanlara kadar pek çok sanatsal içerikli kurgulara da konu olan akıllı, dahası, duygusal robotları hayal olmaktan çıkarma tutkusu bugün mühendislerden bilişsel bilim uzmanlarına, matematikçilerden
psikologlara kadar çok yaygın bir yelpazede pek çok bilim insanının çalışmalarını yönlendiriyor. Akıllı makineler üretme bilimi ve mühendisliği olarak tanımlanan yapay zekâ, günümüz teknolojilerinin de bir çoğunun anahtar ögesini oluşturmaktadır. Banka sistemlerinde kredi kartı dolandırıcılarını engelleme, iletişim sistemlerinde telefondaki sesi anlaşılır, kılabilme programlama dillerinde sorunu algılayıp yardım sunabilme, güvenlik sistemlerinde yüz tanıma adına kullanılan yapay zekâ sistemleri uygulama alanlarının yalnızca küçük bir örneğini oluşturuyor. Dolayısıyla insan zekâsına en yakın, hatta ondan daha üstün sistemler üretme çabası madalyonun yalnızca bir yüzüyken; diğer yüzünde yapay zekâ uygulamaları aslında hayatımızın her dakikasına siniyor. Çünkü yapay zekâ sistemleri genellikle özerk sistemler olarak değil uygulama ve bilgi tabanlarına ek destek, bellek ve mantıksal çıkarımlar katmak için kullan›l›yor. Böylelikle işleyiş daha akıllı, samimi ve kullanıcı davranışlarına hassas kılınıyor.

Erken Dönem Yapay Zekâ Çalışmaları :

Tarihe göz gezdirdiğimizde yapay zekâ çalışmalarını  başlatan ilk adım 1950’lerde Alan Turing’in Turing Testi’ni ortaya koymasıyla atılıyor. Bu
test, bir makinenin insan konuşmalarına katılabilme yetisini ölçmeyi hedefliyor. Hikâye bir parti ortamında geçiyor. Tam partinin ortasında, bir erkek ve bir kadın odadan çıkarılıyor. İçeride kalan gönüllüyse dışarıya çıkan bu kadın ve erkekle yazışmaya başlıyor, tabii yanıtların hangisinden geldiğini bilmeyerek. Hedef, gönüllünün yazıştığı kişilerden hangisinin kadın, hangisinin erkek oldu¤unu anlayabilmesi. Ancak testin bir yerinde yazıştığı kişiler devreden çıkarılıp, oyuna bir makine katılıyor! Evet, gönüllümüz bir makineyle yazışmaya başlıyor. Ve bunun farkına varmadığı sürece karşısındaki muhataplar›-ı “akıllı” biri olarak görmeye devam ediyor. Testteki ana soru da burada yatıyor; Acaba makine kendini ne zaman ele verecek? Turing’in ortaya koyduğu bu testi takiben bir yıl sonra Manchester Üniversitesi’nde karşındakiyle satranç oynayabilen bir program yazılıyor ve 1956 yılında John McCarthy Darmouth Konferansı’ nın konu başlığını “Yapay Zekâ” olarak belirleyip alandaki ilk büyük adımı atmış oluyor. O dönemlerde çalışmaların odağını dil tercümeleri, problem çözümü ve biçim tanıma oluşturuyor. Çok büyük umutlar ve bütçeler yatırılarak temelleri atılan bu bilim alanı, ne yazık ki ilk yenilgisini çok erken yaşıyor. 1960’ ların ortalarında insan zihninin kelime ve cümlelerin anlamlarını belirlerken hangi şartlarda kullanıldıklarını da göz önünde bulundurma yetisine erişemeyen programlar teknik dokümanların tercümesinde başarısızlığa uğrayınca eleştiri oklarına maruz kalıyor. Dönemin göz bebeği olan “Genel Problem Çözücü” (GPS) bilgisayar programı, kullandığı ”zihinsel” kısa yolların kısıtlılığı nedeniyle yaratıcıların (ve tabii ki sponsorlarını) büyük hayal kırıklığına uğratıyor. İnsan zihnini taklit ederek yazılan bu program insan zihninin mantıksal çeşitliliğine ulaşamıyor. En sonunda da, kullanımdan kaldırıldığı açıklanıyor. Erken dönem bilgisayar programlarının dil tercümesindeki başarısızlıkları , biçim tanıma özelliklerindeki sekmelerle devam ediyor. Çok fazla kod barındırmadığı sürece mors alfabesiyle baş edebilmeleri ve el yazılarındaki harfleri tanıyabilmeleri bir yana, belirsizlik durumlarında kendilerinden bekleneni bu alanda da yerine getiremiyorlar. Al›nan tüm bu yenilgiler, çalışmalara akan maddi desteğin kesilmesine ve bir duraklama dönemine girilmesine neden oluyor. Ancak bu yenilgilerde en büyük paylardan birinin de destek firma ve devletlerde olduğunu söylememiz yanlış olmaz. Çünkü popüler yaklaşımların kışkırtmasıyla önüne ola ğanüstü hedefler konulan bu yeni bilim alanından bir anlamda henüz emeklemeden koşması bekleniyor. Henüz insan bilişi hakkında bile bilinenler pek çok gizem barındırıyorken, onun işleyişini taklit ederek “akıllı” makineler üretme hevesinin ilk yıllarında hayal kırıklığı yaratmış olması çalışmaların terk edilmesi için yeterli bir sebep olmuyor. Nitekim bugün, her ne kadar insana denk bir “yapay zekâ” üretilememiş olsa da alanda kaydedilen gelişme hiç de küçümsenecek ölçüde değil.

Makineler Düşünebilir mi?

Bilgisayarlardan “akıllı” davranışlar üretmelerini beklemek önemli bir soruyu da beraberinde getiriyor: “Bir bilgisayar için akıllı olmak ne demektir?”. Zekânın tanımını insan için bile yapmak oldukça zor ve tartışmadayken, bir bilgisayara “zeki” demenin ölçütlerini belirlemek hiç de kolay değil elbette. Zekâ salt hesap yapabilme becerisi olarak düşünülürse, 1950’lerin ortalarında üretilen programlar bile insanı kat kat geçebiliyor. Örneğin, sayfalarca hesap ve ispat yapabiliyorlar. Ancak yapay zekâ araştırmacılarının daha iddialı bir söylemleri bulunuyor:

Yalnızca insan zihninin ürünlerini değil, insan zihninin iflleyiflini de taklit edebilmek! Başka bir deyişle, bir insan için akıllı olmak neyse, yazılan programlar sırasında da aynı anlama denk bir zekâ üretebilmek. İşte, akıllı makinelerin işleyişlerinden insan zihnine dair çıkarımlarda bulunma fikri de bu noktada beliriyor. Eğer ki akıllı bir sistemden bahsediliyorsa, beynin bilişsel işleyişleri de onunkiler gibi işliyor olabilir mi? Bugün, bir kısım deneysel psikolog çalışmalarını bu alanda sürdürüyor. Ancak bu konu bilim arenasında oldukça sıcak çekişmelere sahne oluyor. Çünkü bilgisayar programlarının “zekice” hesaplamalar yapmaları, bizim beynimizin ve psikolojik işleyişlerimizin benzer şekilde gerçekleştiği anlamına gelmiyor.

Bilgisayarlar Yaratıcı Olabilir mi?

Yaratıcılık insan zekâsının en önemli özelliklerinden biri. Dolayısıyla, bilgisayarların düşünmelerine dair bir soruya yanıt ararken irdelememiz geren asıl nokta yaratıcı düşünüp düşünemeyecekleri. Alandaki
genel yargıya göre bilgisayarlar matematiksel, mantıksal ve benzer problem çözme yetilerinde büyük başarılar elde edebiliyorsa da yaratıcı bir işe imza atabilmeleri oldukça zor. Çünkü bir işin yaratıcı olabilmesi için, girdiden farklı yeni ve yararlı sonuçların elde edilmesi gerekiyor. Oysa bilgisayar programları genelde “eğer – öyleyse” tabanlı kodlarla sınırlandırılmış durumlardan oluşturuluyor, tabi şimdilik durum bu şekilde.

 

Bilgisayarlar Duygusal Bir Zekâya Sahip Olabilir mi?

Tarih içinde klasik Batı kültürlerinin zekâ ve duyguyu hep birbiriyle zıt iki kavram olarak sınıflandırdıklarını görüyoruz. Duygunun düzeni bozan bir etmen olarak algılanıp akıl ve mantığa zarar verdiğinin düşünüldüğüne tanık oluyoruz. Oysa günümüzde duygusal zekâ çalışmaları, duyguların
mantıksal işleyişleri nasıl da olumlu etkileyebildi¤ini gözler önüne seriyor.
Bunun yanısıra insanlarla ilişkili içine girmesi hedeflenen her sistemin duygudan anlayabilmesi de önem taşıyor. Bu nedenle de yapay zekâ çalışmalarının bazıları duygusal işleyişlerini de hesaba katmayı, diğer bir deyişle duyguyu simüle etmeyi hedefliyor. Ancak bunu yapabilmek hiç de göründüğü kadar basit değil. Çünkü ses değişimi, terleme, göz bebeği büyümesi gibi duyguyla ilişkili fiziksel değişimler taklit edilmeye çalışıldığında abartılı sonuçlar alınıyor ve söz konusu duygusal araç kullanıcı için rahatsız edici derecede “açık seçik” kalıyor. Diğer bir yolsa bilgisayara “taklit” yaptırmak değil de, o duyguları cidden yaşatabilmek. Ki bunun anlamı, ona kişisel tercihler ve özerklik kazandırabilmek. İşte, yapay zekâ alanının en büyük ütopyası da bu fikrin altında yatıyor. Ancak şimdilik bu fikri gerçeğe taşıyabilmek oldukça uzak görünüyor.

En Hırslı Yapay Zekâ Projesi;

Proje Adı : CYC

Tüm hayatımız bir deneyimler zincirinden ibaret. Nefes aldığımız her dakika yaşama dair yeni bir şeyler öğreniyor, doğanın kurallarına dair bu bilgileri belleğimizde kodluyoruz. işte, bu kodlar zaman içerisinde yaşam bilgilerimizi oluşturup algılarımızı, düşünce biçimlerimizi, kararlarımızı kısacası bilişsel işleyişlerimizin bütününü etkilemeye başlıyor. Diğer bir deyişle, bilinçli düşüncede farkına varamadığımız
genel geçer varsayımlar halini alıyorlar. Örneğin, bir babayı oğluyla el ele
gördüğümüzde gizliden gizliye oğlun babadan daha genç olduğunu ve her
zaman da öyle kalacağını biliyoruz.

Bir anlamda içsel bir bellekte tüm o bilgiyi saklı tutuyoruz. Ancak bilgisayarlar, hepimizin anladığı manada böylesi bir öğrenme yetisinden yoksun. Bu nedenle de yapay zekânın bugün geldiği noktada karşına çıkan en büyük engel insan zihnine has bu içsel bellek birikimi. İnsanın her kararının içine sinen yaşamsal bilgi hazinesi! Üstelik bu bilgilerin insan zihninde nasıl kodlandığı da henüz bilinmiyor. Yapay zekâ araştırmacılarının tıkandıkları bu en can alıcı noktada, biyoloji ve psikoloji de beyne ilişkin sağlam ve güvenilir bilgiler sunamıyor. İşte, bilgisayar sistemlerinde içsel bellek – yaşam bilgisi sorununu ortadan kaldırmaya yönelik başlatılan CYC projesi, 25 milyon dolar ve 20 yıllık iş gücü yatırımlarıyla bugüne değin gelmiş geçmiş en hırslı yapay zekâ projesi olarak anılıyor. Hâlihazırda büyük bir çoğunluğu tamamlanan projede çalışan her bir eleman elleriyle sisteme “dünya
bilgisi” girişi yapıyor. Şu ana kadar bu şekilde girilmiş dünya bilgilerinin sayısı bir milyonu bulmuş durumda. Peki, bunca yıllık çalışma ve milyon dolarları sonucu belirsiz böylesi bir projeye akıtan neden ne olabilir? Eğer proje başarıları olabilirse, bu projeyi destekleyen firma dünyanın tek “doğa yasaları – yaşam bilgileri” veri tabanının lisansını elinde bulunduracak. Ve internette yarı rastlantısal çalışan arama motorlarının yerini tam olarak istediğimiz bağlantılara yönlendiren “akıllı” bir arama motoru alabilecek. Zincirin son halkası olarak da böylesi zeki bir arama motoru, onun zeki yaratıcılarına sonırlarının tahmini güç paralar kazandırabilecek! Şimdi tüm dünya bu projenin nasıl sonuçlanacağını bekliyor.

Yapay Sinir Modellemeleri

Yapay zekâ çalışmaları iki ana doğrultuda yürütülüyor. Bunlardan ilki insanların zeki canlılar olduklarını göz önünde bulundurarak araştırmaları
fizyolojik ve psikolojik işleyişleri taklit ederek yürüten biyolojik model. Diğeriyse dünya hakkındaki bilinen gerçekleri çalışıp formüle ederek hedeflere ulaşabilmek adına karşılaşılabilecek sorunları çözme odaklı olaysal model. Bu iki model kimi zaman birbiriyle etkileşim içine girse de aslında bunun büyük bir yarış olduğunu söylemek çok da yanlış olmayacaktır. Ancak olaysal modelde kullanılan sembolik mantık ve şekillendirilmiş bilgiler yapay zekânın uygulandığı alanlara kısıtlamalar getirdiğinden biyolojik model günümüzde daha yaygın bir şekilde çalıştırıyor. Bu modelde, insan sinir sistemi ve psikolojik mekanizmaları modellenerek ussal işleyişlerin nasıl gerçekleştirildiği, diğer bir deyişle beyin keşfedilmeye çalıştırıyor. Ancak insan beyninin milyarlarca nörondan (sinir hücresi) meydana geldi¤i biliniyorken, tipik bir yapay sinir ağı 1000 yapay nörondan fazlasını barındıramıyor. Çünkü yaz›lan hesap ve kodlar sisteme çok fazla yük bindirerek işleyişi imkânsızlaştırıyor. Peki, sinir sistemi nasıl modelleniyor?

Yapay sinir modellemelerinde üç biyolojik bilgi ön plana çıkıyor. Sinir bilim çalışmaları öyle gösteriyor ki, beyindeki bilginin depolanmasında sinir
ağları arasındaki iletişimin kuvveti, yani bir nöronun ona bağlı nöronları etkileyebilme gücü büyük önem taşıyor. Bir şeyler öğrenmek, bilgileri tekrarlamak, yeni uyaranlara maruz kalmak beyindeki bu bağlantıların kuvvetinde değişiklik yaratabiliyor. Bazı sinaptik bağlantılar (iki nöron arasındaki iletişim boşluğu) kuvvet kazanıyorken, yenileri kurulabiliyor, bazılarıysa kuvvet yitirebiliyor. Önemli olan ikinci nokta nöronlar arasındaki bu bağlantıların hem uyarıcı hem de bastırıcı rol oynayabilmeleri. Yani gelen sinyal alıcı nöronun uyarımını tetikleyebileceği gibi, ateşlenme olasılığını olağan seviyenin altına da düşürebiliyor. Üçüncü noktaysa gelen uyarıma karşı nöronun verece¤i yan›t› belirleyen transfer fonksiyonu. Bu fonksiyon, kabaca bir nöronun aldığı girdilere göre ateşlenme oranının nasıl da değişebildiğini belirliyor. Örneğin, baz› nöronlar çok hassas olup en ufak uyarımlarla bile tetiklenebiliyor. Bazıları, belli bir eşik değerin altındaki uyaranlara yanıt vermiyor. Bazıları kolay adaptasyon gösterirken, diğerleri daha geç adaptasyon gösterebiliyor. Bu yüzden, nöronların davranışları matematiksel olarak transfer fonksiyonlarıyla tanımlanıyor. Kuramsal olarak her bir nöron, yumru (nod) olarak tanımlanıyor. Bu nodların aralarındaki bağlantının kuvvetine -1 ile +1 arasında sayısal bir değer veriliyor. Bu değerler en yüksek bastırma ve tetikleyici uyar›m› gösteriyor. Bu nodlardan oluşmuş ağ diyagramlarla gösteriliyor. Düzen genellikle üç kısımdan oluşuyor: Girdi üniteleri, saklı üniteler ve çıktı üniteleri. Bu üniteler, sinirsel iletimin yönünü belirlemiş oluyor. Örneğin, bir cinsiyet tanıma ağının girdisine fotoğraf gösterildi¤inde çıktı ünitesi erkek resmi için 0, kadın resmi için 1 sonucunu verebiliyor. Bu şekilde ağ bilgiyi dış dünyayla paylaşımlı oluyor. Kuramsal olarak bir kadın suratını erkekten ayırabilecek yapay sinir ağları oluşturulabiliyor. Ancak bir ağın başarısı yalnızca bununla sınırlıysa, çok da işe yarar bir proje olduğunu söyleyemeyiz. Ne mutlu ki bu sistemler, çok daha fazlasını ortaya koyabiliyor! El yazısı okuma, yeni maden ve petrol bölgelerini saptama, borsa tahminleri potansiyel kullanım alanlarından yalnızca bazıları.

Robotik Çalışmalar

Akıllı bilgisayar sistemleri üretmekteki en büyük amaç hiç kuşkusuz insan gücü gerektiren işlerde insana düşen yükü hafifletmek. Ancak eğer ki
böylesi sistemlerden insanın yüz yüze bulunduğu fiziksel dünyayla iletişim içine girmesi bekleniyorsa, çevresiyle etkileşime girebilecek bir “beden”e de sahip olması gerekiyor. Bu nedenledir ki, robotiği yapay zekânın hayat bulduğu beden olarak da tanımlayabiliriz. insanın çevresinde olup bitenlerden duyu organları sayesinde haberdar olduğunu göz önünde bulunduracak olursak, robotik çalışmalarında da ana odak noktasını duyu organlarının, özellikle de gözün simülasyonu oluşturuyor. Bu nedenle de yapay görme ve robotik çalışmaları el ele gidiyor.

Çok Daha Zeki Bir Dünya

21. yüzyılın en tartışmalı kuramlarından birini ortaya atan Raymond
Kurzweil’e göre yakın gelecekte çok zeki bir insan ve makine uygarlığı ortaya çıkacak. 1999 yılında yayımlanan “Olağanüstü Zekâ Yakın” (The Singularity Is Near) isimli kitabında Kurzweil, birkaç on yıl içinde yapay zekâ çalışmalarının da etkisiyle şu anda sahip olduğumuzdan çok daha akıllı programların yaratılacağını ve bunun yeni bir devri başlatacağını varsayarak bu fikri dört ana nedene dayandırıyor. İlki, bu fikre cidden inanıp, kendimizden daha zeki makinelerle el ele yaşama fikrini benimsemek. Öyle ki, bugün yapay zekâ çalışan bilim insanlarının ütopyası ortak: Olağanüstü zekâyı yaratmak. Bu inanış araştırmaların paradigmaları ve yöntemlerini belirleyerek hedefi gerçekleştirebilmeyi daha mümkün kılıyor. İkincisi evrimsel geliflimin katlanarak gerçekleflmesi. Diğer bir deyişle, insanoğlu artık daha kısa süreler için de daha büyük gelişmelere imza atabiliyor.

 Kurzweil, bu varsayımın deneylere dayanarak toplanan verilerle destekliyor. Üçüncüsü, beyin görüntüleme teknikleriyle işleyişine dair çok daha fazla bilgi sahibi olabildi¤imiz beynin teknolojik olarak taklit edilebilirliği. Kurzweil’in ön görüsüne göre şuanki teknolojik hızla 24 yıl içinde beyin modellemeleri tamamlanabilecek. Son olarak ortaya koydu¤u noktaysa tıp alanındaki gelişmeler. Tıp bu hızla ilerlemeye devam ederse hastalıklara çözüm bulunup, yaşlanan dokuların yenileriyle değiştirileceğini vurgulayan Kurzweil, yaflam süresinin olağanüstü zekâya ulaşabilmek için yeteri kadar uzayacağını belirtiyor. Kurzweil’in bu kuramı, oldukça uçuk bir ön görüyle sonlanıyor. Teknoloji ve biyoloji yöntemlerine hâkim olduktan sonra, insan ve makine uygarlığının sınırları aşarak tüm evrene yayılacağını, onun kaynaklarını da tüketerek tüm cansız maddelerin hesap ve zekâya dönüştürüldüğü evrensel bir süper zekâ yakalayacaklarını söylüyor. Adeta bir kehanet olan bu ön görü karşıt görüşlerce eleştirile dursun, “Olağanüstü Zekâ” savunucuları Amerika’da bir organizasyon olarak yapılandı bile. Konuya psikolojik bakarsak, her ne kadar mühendislik harikası robotlar ve yaşamı kolaylaştıran programlar artarak çoğalacak gibi görünse de, insan zekâsıyla eş ya da daha üstün bir akıllı sistem yaratmak pek de mümkün görünmüyor. Çünkü insan, bilgisayarların sahip olamadığı çok özel bir yetiye sahip; Öğrenme. Dahası, öğrendiklerini çeşitli durumları da göz önünde bulundurarak algıları, düşünceleri ve kararlarına yansıtabiliyor. İnsan aklındaki bu esneklik, yapay zekâ için henüz bir hayal gibi görünüyor.

” Bu web sitesinde paylaşılan içerikler tamamen bilgi amaçlı olup resmi belge niteliği taşımaz.”

Kaynak : ” Bİlim ve Teknoloji : Yıl 2007 , Sayı 478, Sayfa 28-29-30-31-32. “