Yapay Zeka mı yoksa İyi Taklitçi mi?

Yapay zeka (YZ), son yıllarda hayatımızın birçok alanında devrim yaratmaya devam ediyor. Sağlıktan eğitime, finanstan üretime kadar pek çok sektörde yapay zekanın sunduğu çözümler, verimliliği artırırken maliyetleri düşürme konusunda büyük avantaj sağlıyor. Derin öğrenme, doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi alt dallar sayesinde YZ, artık yalnızca büyük şirketlerin değil, bireysel kullanıcıların da günlük hayatında yer edinmeye başladı.

Peki yapay zeka diye sosyal medya ve popüler bilimde bize çok cilalı olarak anlatılan bu yapıyı gerçekte ne kadar tanıyoruz. Burada çok terimsel ve teknik detaylara girmek istemiyorum ama yapay zeka derken aslında şu an anlamamız gereken belirli kodlarla kod yazmayı öğrenebilen, öğrenmenin ne olduğunu tanımlayabilen ve öğrenmeye çalışan bir programdan bahsediyoruz. Program yazan bir program gerçekten çok ilgi çekici bir konu ama burada asıl konu şu, burada bir zekadan çok bir öğreniciden bahsediyoruz. Hiç olmayan şeyleri üreten bir zekadan daha fazla buradaki konu mevcut sonsuz bilgiyi iyi işleyebilen bir taklitçi diyebiliriz günümüz yapay zekası için.

Günümüz yapay zekası aslında verileri analiz eden ve bu verilerden öğrenerek çıktı üreten bir sistem. Peki, bu sistem nasıl öğreniyor? Yapay zeka, büyük veri kümeleri üzerinde eğitiliyor ve örüntüleri tanıyarak tahminlerde bulunuyor. Örneğin, bir yapay zeka modeli binlerce resmi analiz ederek kedileri tanımayı öğrenebilir veya bir dil modeli, milyonlarca metin kaynağı üzerinden insan gibi cümle kurmayı başarabilir. Ancak burada dikkat edilmesi gereken nokta, yapay zekanın henüz bilinç sahibi olmaması ve gerçekten “anlama” yetisine sahip olmamasıdır. O sadece olasılıklarla hareket eden, veriler arasında en uygun görünen tahmini yapan bir sistemdir.

Tabiki bu da muazzam bir gelişim ve gelinen nokta çok başarılı ancak henüz sosyal medyada ve basında bize lanse edilen seviyeye gelmiş durumda değiliz. Mesela bir tahtayı tam istediğimiz ölçülerde kesmek için yapay zeka destekli bir torna harika çalışır ama peki kesilecek şey bir canlıysa!İnsanı geçtim kim köpeğini yapay zeka destekli bir cerrahi yazılıma emanet edebilir. Her ne kadar iyi bir noktada olsak da şu an bu noktaya çok uzak bir noktadayız çünkü yazılımın istatistiksel olarak hesaplamadığı bir sorunlar silsilesi meydana gelirse inisiyatif kullanarak gerekli anda gerekli şeyi yapacak bir "bilinç" henüz yapay zeka olarak tanımladığımız günümüz dil modellerinde yok.

Yapay zekanın inisiyatif kullanma ve bilinç geliştirme konularında hâlâ büyük eksiklikleri var. Günümüzde en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile beklenmedik durumlarla karşılaştığında genellikle başarısız oluyor. Örneğin, otonom araçlar şehir içinde trafik kurallarına uygun hareket edebilirken, tamamen öngörülemeyen bir durumda nasıl tepki vereceği belirsiz kalabiliyor. Bir insan, içgüdüleri ve deneyimiyle anlık olarak karar verebilirken, yapay zeka hâlâ büyük ölçüde geçmiş verilerle tahmin yapma seviyesinde. İşte bu yüzden, yapay zekanın insan zekasına gerçekten rakip olabilmesi için sadece öğrenmekle kalmayıp, aynı zamanda anlamlandırma, yaratıcı düşünme ve sezgisel karar verme yeteneği kazanması gerekiyor.

İstatistiksel olarak büyük verinin analiz edilmesi ve anlamlandırılması noktasında harika bir iş çıkarmasına rağmen henüz dil modellerimiz henüz yapay zeka adını almak için çok küçükler. Ama yıllar bize gösterecek ki sezgiselliğin matematiğini çözdüğümüz zaman istatistiksel olarak yapay zeka denilen muazzam yaratıma yaklaşmış olacağız.