Human Level AI 2018: İnsanın yapay zekâya ulaşma yolculuğu

“Yapay Genel Zekâ’ya ne kadar uzaktayız?”

Marek Rosa, “Yapay Genel Zekâ’ya ne kadar uzaktayız?” konulu konuşmasında genel olarak bu terimlerin tanımını ve birbirleri arasındaki farkları aktardı. Buna göre YGZ’nin, tıpkı bir insan gibi yaşam boyu öğrenme, çağrışım ile öğrenme, uzun ve kısa süreli hafıza, öğrenilmiş yeteneklerin sınıflandırılması, yeni yeteneklerin mevcut olanlara eklenmesi, yeteneklerin başka bir sisteme transfer edilebilmesi (öğretilebilmesi), tekrar kullanılabilmesi ve nasıl öğrenebileceğini öğrenebilme kabiliyeti gibi özelliklere sahip olması gerekiyor.

Bu açıdan baktığımızdaYGZ’ye ulaşabilmek için gözden kaçırdığımız bazı noktalar var. Bunlar;

• Öğrenilmiş yeteneklerin, bilgileri başka görevlerde veya problem çözümünde kullanılmak üzere ayrıştırabilen ve bu yetenekleri tekrar kullanabilen ve biriktiren yazılım mimarisi,
• Yapay zekâya hangi insan yeteneklerinin ve ahlaki değerlerin öğretilmesi gerektiğine dair bir fikir birliği ve müfredatı,
• Güvenlik, genel ahlak değerleri vb. konularda YGZ’nin test edilebileceği ortamların ve prosedürlerin yetersizliği.

Marek Rosa, YGZ’nin geleceğine dair öngörü yapmak yerine, içinde bulunduğumuz zaman diliminde öngörü yapmanın yalnızca öngörüyü yapan kişinin düşünsel durumuna dair bir izlenim vermekten öteye geçmediğini vurguladı.

“Zekânın alt bileşenleri”

Brenden Lake, “Zekânın Alt Bileşenleri” adlı konuşmasında YDZ’nin limitlerini aşabilmek için bilişsel bilim ve insan zekâsını inceleyerek elde edilecek içgörülerin önemini vurguladı.  

İnsan zekâsı ileYDZ’yı karşılaştırdığımızda ise, insanların nesneleri konsept ve bağlamı ile algılayabilme, sürekli öğrenme yetenekleri ile daha az veriden daha fazla bilgi elde edebiliyor olma gibi çıkarımsal yeteneklerinin öne çıktığından bahsetti. Brenden Lake, insanın öğrenme yeteneğini birbirinden farklı iki yetenekle açıklıyor:

• İlki nedensellik; yani bir şeyi neden-sonuç ilişkisiyle değerlendirme yeteneği. Bu, insana nesneleri içinde bulunduğu konsept, şu anki işlevi ve gelecekte bu nesnenin işlevinin ne olabileceği konusunda tutarlı tahminler yürütme yeteneği sağlıyor. Örneğin bahçenizdeki bir ağacı düşündüğünüzde, o ağacın gelecekte evinizin çatısına doğru büyüyerek zarar vermesinin önüne geçebilmek için budayabilir ve aynı zamanda bu eylemin ağacı öldürebileceğinin de farkında olarak önlem alabilirsiniz. Tüm bu yargı ve nedenselleştirme insan zekâsına özgü yetenekler.
• İkincisi ise konsept olarak öğrenme; yani bir nesneyi ve işlevini bütüncül olarak algılamanın yanında, onu oluşturan parçaların ayrı ayrı işlevlerini ve bu parçaların birbiri ile etkileşimini anlayabilme yeteneği. Örneğin bir bisikleti düşündüğümüzde, bisikletin tekerlek, gidon, pedal gibi parçalarını ve işlevlerini hem ayrı ayrı algılayabiliyor, hem de birbirleri arasındaki ilişkiyi anlayabiliyoruz. Bu sayede bisiklete benzer başka nesneler gördüğümüzde bunları tanımlayabiliyor veya bisikleti oluşturan parçaları kullanarak yeni nesneler üretebiliyoruz.

Nedensellik ve konsept ile öğrenme dışında, sezgisel fizik, sezgisel psikoloji, motivasyon, yaşam boyu öğrenme, dil ve kültür gibi bir çok konu zekânın alt bileşenlerini oluşturuyor.

Aşağıdaki fotoğrafları bir Yapay Zekâ sistemi şöyle yorumluyor;

Bu açıdan baktığımızda bir sürücüsüz arabanın, yaya geçidinde koşan bir yaya ile karşılaştığında konsepti algılaması oldukça hayati bir öneme sahip. Arabanın algılaması gereken şey yol üzerinde bir yaya olduğundan öte, o yayanın amacının, nereden nereye gidiyor olduğunun, neden koşuyor olabileceğinin ve bunun da ötesinde çevredeki diğer elementlerin (diğer arabaların, diğer yayaların, yol kenarı, kaldırım vb. nesnelerin ve bunların arasındaki yaşamsal dengenin ve etkileşimin) konsept ile birlikte anlaşılabiliyor olmasıdır.

Brenden Lake’e göre yapay zekâ hızla gelişiyor fakat insan zekâsı seviyesine ulaşması için henüz çok yol var. Yeni jenerasyon yapay zekâya ulaşmak için insan zekâsına dair bir çok bileşenin anlaşılması ve yapay zekâ algoritmalarında kullanılması gerekiyor. Bu nedenle insansı yapay zekaya ulaşmak için bilişsel bilimler ve insan zekâsını keşfetmeye yönelik çalışmalar oldukça önemli bir role sahip.

“Yaratıcılık, hedefler ve açık uçluluk üzerine”

Kenneth O. Stanley, “Yaratıcılık, Hedefler ve Açık Uçluluk Üzerine” konulu konuşmasında yapay zekânın insan zekâsına ulaşmak hedefiyle ilerleyişinde yaratıcılığın anlaşılmasının ve yapay zekânın da kullanabildiği bir yetenek haline gelmesinin öneminden bahsetti.

Öncelikle yaratıcılığı anlamak insan zekâsını anlamayı sağlayacak bileşenlerden biri. İkinci konu ise insansı yapay zekâyı geliştirmek için gerekli süreçlerde de yaratıcı ve açık uçlu süreçlerin tasarlanması gerekli. Çünkü örnek aldığımız günümüz insan zekâsı bir çok ihtimalin mümkün olduğu, sınırlandırılmamış bir ortamda, kendi kendini yenileyerek ve geliştirerek oluşmuştur.

Yapay zekâyı geliştirmek üzere tasarlanan optimize edilmiş ortamlar elbetteki yapay zekânın birçok problemi çözebilecek ve birçok görevi tamamlayabilecek seviyeye ulaşmasını sağladı. Yaratıcılıksa bir problemi çözmede yeni yollar keşfetmemizi, farklı bakış açıları geliştirmemizi sağlayan, yani algımızı değiştirmemizi sağlayan önemli yeteneklerimizden biri. Söz konusu yaratıcılık olduğunda söz konusu özne her zaman insan değil. İnsanın haricinde çok daha önemli, bugün var olmamızı sağlayan ve yaratıcılığın üretkenliğinin ispatı niteliğinde bir özne var: Evrim. Bugün yapay zekâ ile ulaşmaya çalıştığımız insan zekâsı, evrimin bir ürünü. Evrimin yaratıcılığı milyarlarca yıldır devam ediyor ve bu bir hedefe veya dönüşüme odaklanmış bir optimizasyondan çok daha farklı bir bakış açısında gerçekleşiyor. Evrim, optimizasyonun tam tersini ifade eden açık uçlu bir yaklaşıma sahip. Bu da demek oluyor ki; bugün var olan her şey, önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmak üzere tasarlanmamış yaratıcılık ürünlerinden ibaret. Bu nedenle, belki de, hem yapay zekâyı geliştirmek için yaptığımız çalışmalarda hem de ulaşmayı hedeflediğimiz noktayı belirlerken, hedef odaklı düşünmek yerine açık uçlu bir ıraksak düşünme modeli geliştirmemiz gerekiyor.

Son olarak…

Konferans boyunca oldukça teknik bilgi içeren, yapay zekâ algoritmalarının ve örneklerinin irdelendiği, araştırma/geliştirme çalışmalarının kapsamı ve yöntemini aktarmaya yönelik daha bir çok konu konuşuldu. Yapay zekânın araştırılması ve geliştirilmesi sürecinde problem odaklı düşünme, tasarım odaklı düşünme, ıraksak düşünme, yaratıcılık ve sezgisel yaklaşım gibi düşünme biçimlerinin ve tasarım metodolojilerinin geliştiriciler tarafından problem/hedef tanımı, fikir bulma, yöntem belirleme, fikri geliştirme ve test etme gibi süreçlerin hepsinde makine odaklı şekilde uygulanıyor olması anahtar niteliğinde.

Yapay zekânın geliştirilmesi bizi bir bilim kurgu romanı okuyormuşçasına heyecanlandırsa da, konferans dahilindeki bir çok oturumda da sözü geçtiği üzere insansı yapay zekâ geliştirmenin insanlığın hangi ana amaçlarına hizmet ettiği şimdilik belirsiz. Bununla birlikte insanlığın hangi ahlâki ve etik değerlerini korumak, hangilerini geliştirmek, hangilerini değiştirmek niyetinde olduğumuz gibi konular da henüz üzerinde fikir birliğine varılabilmiş şeyler değil. Belki de asıl bu belirsizlikler nedeniyle yapay zekâ tabanlı çözümlerin/ürünlerin ne sonuçlar getireceği kafamızı kurcalıyor. Güvenlik, işsizlik vb. konularda güvenemediğimiz yapay zekâ mı, yoksa o yapay zekâyı kendi faydasına kullanma ihtimali olan insan grupları ve insanlığın genel değer yargıları mı? Bizi bu henüz cevabını veremediğimiz bir çok soruyu sormaya zorlaması ve fikir birliğine varılması gereken konuları gündeme getirmesi oldukça değerli.

Keşfedilmemiş alanlar…

Öte yandan yapay zekâyı insan zekâsını örnek alarak geliştirmeye çalıştığımızda görüyoruz ki, insan zekâsında keşfedilmemiş bir çok yön ve detay var. Tüm bu sürecin sonucunda insanlık olarak böylesine bize benzeyen bir yapay zekâ geliştirebilecek miyiz bilinmez, fakat yapay zekâ geliştirme fikrinin insanlık için oldukça güçlü bir motivasyon kaynağı olduğu bir gerçek. Hatta bu yolda insanın kendi zekâsını ve bilişsel sınırlarını anlamak üzerine de bir o kadar çalıştığını da görüyoruz. Belki de bir gün tüm bu “yapay zekâ geliştirme yolculuğu”nu, “insanın kendini anlama yolculuğu” olarak da adlandırmaya başlayacağız ve belki de bu sayede kendi zekâmızın ve varoluşumuzun evrimine bir basamak daha ekleyeceğiz. 

Referanslar

• Human Level AI 2018 Conference, Prague, 2018
• 3 Types of AI: Is the Third Even Possible?, Mitchell Tweedie, 2017
• What is Artificial General Intelligence?, Narasimha Prasanna HN, 2018