O, çağının ötesinde bir matematik dehası ve savaşı bitiren kahraman bir bilim insanı olarak anıldı. Yazdığı ve çığır aşan bir tek “Saptama problemi hakkında bir uygulama ile birlikte hesaplanabilir sayılar üzerine” bilim makalesiyle, modern bilgisayarların neler yapabileceğini gösterdi. Bugün kullandığımız bilgisayarların yolunu açtı. Bu makaleyi yazdığında yalnızca 24 yaşındaydı.

Bilgisayarın bugün ne anlama geldiğini ve neler yapabileceğini az çok biliyoruz. Ancak bir zaman makinesine girip bundan seksen yıl öncesine gitsek ve karşımıza çıkan ilk insana “bilgisayar” desek aklına “hesap yapan bir insan” gelirdi. Çünkü o dönemin bilgisayarları, bir masanın başında hesap yapan ve yaptıkları bu hesapları tablolar halinde kitaba çeviren insanlardı. Ve bilim insanlarından bankacılara birçok insan, onların hazırladığı bu hesap kitaplarını kullanarak çalışıyordu. Belki de hesap-kitap sözü buradan geliyordu.

Ancak Charles Babbage isimli bir polimat (çok yönlü alim – bilimci), söz konusu tabloların hatalarla dolu olduğunu söyleyerek bu duruma karşı çıkacak ve insanların yaptığı hesapları hata yapmadan gerçekleştirmesi amacıyla bir makine tasarlayacaktı.

Bu icadına “Fark Makinesi” adını koydu. 1837’de bu makinenin prototipini de üreten Babbage için bu yeterli değildi. Çünkü bu makine sadece toplama yapabiliyordu. O, her türlü hesabı yapabilen bir makine geliştirmek istemiş ve aslında teoride başarılı da olmuştu. “Analitik Makine” adını verdiği bu cihaz, ana işlemci ve bellek de dahil olmak üzere temel bilgisayar özelliklerine sahip olacaktı. 1871’deki ölümüne kadar – lokomotif büyüklüğünde olması beklenen – bu makinenin üretilebilmesi için uğraşsa da başarılı olamayacaktı.

Alan Turing’in öncülü, polimat Charles Babbage’dı (1791-1871) Ölümüne kadar programlanabilir bir bilgisayarın üretilebileceğini düşündü ve bunun için çalıştı. (Solda)

Modern bilgisayarın doğuşu: Turing makinesi

Programlanabilir bir bilgisayarın üretilebilmesi için tarih yapraklarının dökülmesi gerekiyordu. Ta ki Alan Turing’e kadar! Turing, 1936 tarihli “On computable numbers with an application to the Entscheidungsproblem”, Türkçesiyle “Saptama problemi hakkında bir uygulama ile birlikte hesaplanabilir sayılar üzerine” makalesiyle, modern bilgisayarların neler yapabileceğini gösteren çığır açıcı bir makaleyle bugün kullandığımız bilgisayarların yolunu açacaktı. Bu makaleyi yazdığında yalnızca 24 yaşındaydı.

Entscheidungsproblem kavramı, 1928’de Alman matematikçi David Hilbert’in bir matematik önermenin doğruluğu veya yanlışlığına karar verebilecek bir algoritmanın olup olamayacağını irdeliyordu. Karar problemi adı verilen bu problemin çözümü, bilgi işlem teknolojilerinin gerçek (insan gibi) olması, bir başka deyişle, tüm hesaplama işlemini bir makinenin yapabileceği anlamına geliyordu.

Bunun üzerine Turing, matematiğin tüm problemlerini çözebilecek bir makine düşledi. Eğer matematik, karar verilebilir bir bilim dalıysa, kurallara bağlı matematiksel bir problemi çözmek için sonsuz bir kâğıt şeridine basılan sembolleri okuyabilecek bir makineydi bu: Sembolü sil veya yeni bir sembol yaz; şeridi bir boşluk sola veya sağa kaydır veya dur. Şeridin kendi içinde de kurallar belirlenerek fonksiyonları gerçekleştirebilecek şekilde programlanabilen bir aygıttı söz konusu olan: Turing Makinesi!

Turing Makinesi’ni başlangıç noktası olarak aldığımızda modern bilgisayar biliminin kurucusu kimdir sorusunun cevabı da Alan Turing olarak karşılık buluyor. Çünkü bugünkü anlamda bir bilgisayar için model oluşturan fonksiyonel makinenin kuramsal altyapısını oluşturan oydu. Ancak Turing, kuramsal çalışmaları kadar pratiğe de önem veriyordu.

Turing için “modern bilgisayar biliminin kurucusu” olduğu kadar “2. Dünya Savaşı’nın seyrini değiştiren bilim insanı” da diyebiliriz. Savaş sırasında neredeyse herkesin “çözülemez” dediği, Nazilerin şifreli mesajlarını, hummalı bir çalışmanın ardından geliştirdiği bir bilgi işlem teknolojisiyle (Bombe) çözen Turing, savaşın da daha kısa sürede nihayete ermesini sağlayacaktı.

Calculus öğrenmeden ileri matematik problemlerini çözebilen deha

Şimdi biraz geriye gidelim ve Alan Turing efsanesinin nasıl başladığına bakalım. Babası Hindistan’da görevli bir devlet görevlisiyken Alan’ın 23 Haziran 1912’deki doğumu için Londra’ya dönmüştü ailesi. 14 yaşında Dorset’teki (Güney İngiltere) tutucu bir okul olan Sherborne School’a gönderilen Alan, daha o yaşlarda bilime meraklıydı ve kendine has bir dehaya sahipti.

Genç Alan, Calculus öğrenmeden ileri matematik problemleri üzerine kafa yoruyor ve çözme başarısını da gösteriyordu. Daha o yaştayken Albert Einstein’ın çalışmalarını kavrayabiliyordu. Bu deha, öğretmenleri tarafından fark edilse de tutucu bir okuldaydı ve gelişip serpilmesi için bir rampaya ihtiyacı vardı. Tam da bu süreçte, dramatik bir olay yaşadı. Sherborne’daki son döneminde yakın arkadaşını kaybetti. Bunun üzerine tüm dinsel inançlarından sıyrılarak ateist oldu.

Eğitimine, İngiltere’deki birçok dehanın buluşma noktası Cambridge’deki King’s College’da devam eden Alan, aldığı matematik eğitimini 1934’te “onur derecesi” ile tamamladı. Tabii bu başarısı, onu “akademik üye” mertebesine taşıyacaktı. Ardından Alan Turing efsanesini yaratan “hesaplanabilir sayılar” çalışmaları başlayacaktı.

Bilgisayar Çağı’nı getiren kavram: Hesaplanabilir sayılar

Turing’in çığır açıcı makalesinin ana konusu olan “hesaplanabilir sayılar” kavramı, bugün bize oldukça sıradan bir kavram olarak gelebilir. Sonuçta masamızın üzerinde duran basit bir hesap makinesinden tutun da kişisel bilgisayarımıza kadar bu ana kavram üzerinden işleyen aletlere sahibiz. Bilmeyiz ki bu kavramın sıradanlaşmasının ve bugün dünyada en çok kullanılan teknolojik aletler olan bilgisayarların tohumunun Turing’in o makalesiyle atıldığını…

Turing’in o makalesi, ileriki on yıllarda bir devrime ve paradigma değişimine neden olarak “Bilgisayar Çağı”nı getirmişti. Çünkü Turing’in çalışmaları, hesaplama işlemini makinelere yaptırarak çığır açıcı bir buluşa imzasını atacaktı. Bugünkü bilgisayarlar ve onları işleten programların özü bu kavram üzerine kuruluydu.

Tabii Turing’in çalışmaları başlı başına büyük etki yaratmasının yanı sıra birçok bilim insanının da bir noktada eksik kalan çalışmalarını tamamlaması açısından önemliydi. Sözgelimi, Alman matematikçi Kurt Gödel’in “evrensel makine” çalışmalarına büyük bir dayanak noktası sağlamış ve “Turing Makinesi” kavramının ortaya atılmasına neden olmuştu. Bu tip bir makine, algoritmada karşılığını bulan matematik hesaplamaları yapabilirdi. Ancak Turing, bugün “durma problemi” olarak da bilinen, Turing makinesinin yeterliliğine algoritma ile karar vermenin imkânı olmadığını ve bu sebeple söz konusu problemin çözümsüz olduğunu gösterecekti.

Dünya Savaşı sırasında Nazilere büyük bir güç veren üç çarklı Enigma makinesi, ordunun bütün stratejik manevraları için talimatların iletimini içermesi bakımından kritik bir öneme sahipti. Almanlara göre bu makinenin şifreleri çözülemezdi. Ancak unuttukları biri vardı: Alan Turing!

Savaşı bitiren icat

Şimdi yukarıda sadece değindiğimiz, Turing’in savaşı erken bitiren icadını daha derinlemesine inceleyelim. 2. Dünya Savaşı, Turing’in isminin sadece bilim değil dünya tarihine de yazılmasına neden olmuştu. Turing, İngiltere istihbaratının uzun süredir yakın markajındaydı. Çünkü Turing, yaptığı çalışmalarla savaşın kilit stratejik alanlarından “şifre çözme” konusunda ülkesine yardımcı olabilirdi. Bunun üzerine Turing, Nazi şifrelerinin çözülmesi için çalışan Bletchley Park’a davet edilmişti.

Burada Government Code and Cypher School’da (Hükümet Kod ve Şifre Okulu) Alman ordusunun elindeki Enigma makinesinden çıkan şifreli mesajların çözülmesi için sıkı bir çalışma yürütülüyordu. Ancak bu çaba yeterli değildi, böylesi büyük bir savaşta, düşmanınızın manevralarını önceden kestirebilmek ve gerekli önlemleri alabilmek için çok hızlı şifre çözümü yapılması gerekirken kısa şifrelerin çözümleri bile bazen günler alabiliyordu. Zira bu şifrelerin çözümü manuel, yani insan eliyle yapılıyordu.

Çözüm, Turing’in dehasında saklıydı. Turing, “Kimse bu konuda bir şey yapmıyor, bu tamamen benim işim olabilirdi.” diyerek kolları sıvadı ve başına geçtiği “Hut 8” ekibiyle birlikte Alman deniz kuvvetlerinin şifreli mesajlarını çözmeye girişti. İsmini, bombe adı verilen eski bir Polonya teknolojisinden alan, ancak Turing’in dokunuşuyla daha etkin bir hal alan devasa Bombe tasarımı, Nazilerin çözülemez dediği Enigma makinesinin şifrelerinin deşifre edilmesini sağlayacaktı. Ancak bu süreç oldukça sancılı geçecekti.

Bombe, temel olarak şifreli metinden (krip) bir parça alıyor ve Enigma’nın çark ve dağıtım tablosunun kombinasyonlarından geçiriyordu. Makine, ayrıntılı olarak incelemeye değer kombinasyonları çıkarana kadar çeşitli çelişkiler üretiyor ve daha az olası kombinasyonları kendi kendine eliyordu. Bunu bir insanın yapması günler ve haftalar alabilecekken Bombe bu süreyi gün ve günlere indiriyordu.

Bununla birlikte Turing, Bletchley Park’ta çalıştığı süre boyunca kriptoloji alanında fayda sağlayacak birçok yöntem geliştirmişti. 1942’de geliştirdiği ve Almanların stratejik emirlerini şifreleyen Lorenz şifre makinesinin çarklarındaki dizgiyi elle çözmeye yarayan Turingismus ve dünyanın ilk programlanabilir dijital elektronik bilgisayarı Colossus bunlardan yalnızca ikisiydi.

Alan Turing’in geliştirdiği elektromekanik şifre çözme makinesi Bombe (sağda) Almanların şifresi çözülemez dediği Enigma makinelerinin işleyişini çözerek İngiltere’nin Nazi Almanyası karşısında zafer kazanmasını sağlamıştı.

Yapay zeka çalışmaları

Bir makine düşünebilir mi?

Turing, savaştan sonra da çalışmalarına devam etti. Aklındaki belki de en nefes kesici soru: “Bir makine düşünebilir miydi?” sorusuydu. Makinenin zekâsı olabileceğini düşünüyordu ve “Turing testi” denen bir test hazırladı. Bu teste göre eğer makineler düşünebiliyorsa bir insandan ayırt edilemez olmalıydı. Bu minvalde kafa yoran Turing, devreleri, yönergeleri saklayan ilk bilgisayarlardan olan Manchester Mark 1 ve Pilot ACE (Otomatik Hesaplama Moturu) gibi bilgisayarlar üzerinde çalıştı. (Turing Testi halen başarıya ulaşmış değil. Eğer başarılırsa yapay zekânın zaferi olarak nitelendirilecek. Çalışmalar halen devam ediyor.)

İngiltere’ye katkılarından ötürü 1945’te şövalyelik nişanı almasına ve 1951’de Royal Society’ye (Kraliyet Cemiyeti) seçilmesine rağmen, devletin üst kademeleri ve istihbarat yetkilileri hariç kimse onun ne iş yaptığını ve kim olduğunu bilmiyordu. Turing’in eşcinsel olmasının da bunda büyük bir etkisi vardı tabii ki. Zira Turing, eşcinsel olmanın toplum tarafından kabul görmediği ve hatta hukuken yasak olduğu bir dönemde yaşıyordu. Bu sebeple 1952’de bir suçlamaya bile maruz kalmış, homoseksüelliğin bir “hastalık” olduğu düşünülerek hormon tedavisi uygulamasına tabi tutulmuştu. (İngiltere hükümeti, Turing’in gördüğü muamele yüzünden 2009’da resmen özür diledi.)

Zehirli elma

Bu hatalı uygulamalar onun psikoloji üzerinde olumsuz etkiler yapmaya başlamasına rağmen o, bilim merakından ve çalışkanlığından vazgeçmedi. Matematiksel biyolojide, organizmalara biçim veren “morfogenez” kavramı üzerine çalışmalar yürüttü. Bu makaleleri 1992’ye kadar yayımlanmadı.

Çağının çok ötesinde bir deha olan Alan Turing, 8 Haziran 1954’te evinde ölü bulundu. Ölüm nedeni siyanür zehirlenmesiydi ve öldüğünde yanı başında bulunan ısırık elma hiçbir zaman test edilmedi. Ölüm nedeninin intihar olduğu söylendi. Bir deha olarak değer görmesi ise ancak ölümünden sonra gerçekleşecekti. Bugün bilgisayar biliminin en seçkin ödülü onun ismini alıyor ve daha da değerlisi, her bilgisayar bilimci ve matematikçinin kalbinde yatan aslandır o; Alan Turing…

Not: Başrollerini Benedict Cumberbatch ve Keira Knightley’in paylaştığı 2014 yapımı The Imitation Game filmi hem Enigma’nın şifre çözüm sürecini hem de Turing’in cinsel tercihleri sebebiyle yalnızlaştırılmasını konu ediniyor.

Matematik bilgisayar ile kesin olarak çözülebilir mi?

1936-38 arasında Princeton Üniversitesi’nde Alonzo Church danışmanlığında doktorasını veren Turing, hocasıyla birlikte, fonksiyonların Turing Makinesi kullanılarak hesaplanabileceğini ileri süren bir tezi (Church-Turing tezi) ortaya attı. Bu tez kanıtlanamasa da bilgisayarcılar tarafından genel olarak kabul gördü. Turing Makinesi, günümüzde kullanılan bilgi işlem süreçlerinin hafıza, girdi-çıktı ve programlama özelliklerini öngörüyordu. Turing, herhangi bir matematiksel ifadenin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu belirleyebilecek bir prosedür olmadığını kanıtladı. Sonuç: Matematik kökten çözülemezdi.

Enigma neydi?

1. Dünya Savaşı sırasında şifresiz ya da kırılması kolay şifrelerle Almanları zor durumda bırakan iletişim sisteminin yenilenmeye ihtiyacı vardı. Alman Ordusu, aradığı çözümü 1918’de bulacaktı. Alman mühendis A. Scherbius’un patentini aldığı Enigma, yıllar süren eğitim ve geliştirme çalışmalarının ardından 1928’de faaliyete geçirilerek Nazilere 2. Dünya Savaşı’nın başında büyük bir üstünlük verdi.

İşleyişi: Denizaltılardan demiryollarına binlerce noktada kullanılan Enigma, ilkin güvenli olarak gönderilmesi gereken bir iletiyi şifreliyor. Ardından şifrelenmiş mesaj, alıcısına radyo, telgraf veya kurye tarafından ulaştırılıyor. Alıcı da yine Enigma’yı kullanarak mesajı deşifre ederek kodlanmamış düz metin haline getiriyordu.

Savaş boyunca yüz binden fazla üretilen Enigma, Hitler’in en büyük gücüydü. İngilizler, Enigma şifresini kırmak için 12.000 personel görevlendirdi. Ancak hiçbiri Alan Turing kadar başarılı olamayacaktı.

Batuhan Sarıcan / batusarican@gmail.com

Kaynak:

Andrew Robinson, Bilim İnsanları: Bir Keşif Destanı. Çev: Y. Türedi, Yapı Kredi Yayınları, İstanbul, 2014, s.270-275

Graham Lawton, Neredeyse Her Şeyin Kökeni. Çev: Y.A. Dalar, Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları, İstanbul, 2019, s.218-219

Süleyman Sevinç, Kriptolojinin Dönüm Noktası: Enigma. TÜBİTAK, Ankara, 2012

Nazileri bitiren bilim insanı: Alan Turing yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Kimine göre çağının ötesinde bir matematik dehası ve savaşı bitiren kahraman bir bilim insanı, kimine göre ise cinsel tercihleri yüzünden toplumun ahlakını bozan bir utanmazdı. Yapay zekâ ve modern bilgisayarların yaratıcısı Alan Turing’i ölümünün yıl dönümünde anıyoruz.

Bilgisayarın bugün ne anlama geldiğini ve neler yapabileceğini az çok biliyoruz. Ancak bir zaman makinesine girip bundan seksen yıl öncesine gitsek ve karşımıza çıkan ilk insana “bilgisayar” desek aklına “hesap yapan bir insan” gelirdi. Çünkü o dönemin bilgisayarları, bir masanın başında hesap yapan ve yaptıkları bu hesapları tablolar halinde kitaba çeviren insanlardı. Ve bilim insanlarından bankacılara birçok insan, onların hazırladığı bu hesap kitaplarını kullanarak çalışıyordu. Belki de hesap-kitap sözü buradan geliyordu.

Ancak Charles Babbage isimli bir polimat (bin bir bilimci), söz konusu tabloların hatalarla dolu olduğunu söyleyerek bu duruma karşı çıkacak ve insanların yaptığı hesapları hata yapmadan gerçekleştirmesi amacıyla bir makine tasarlayacaktı. Bu icadına “Fark Makinesi” adını koydu. 1837’de bu makinenin prototipini de üreten Babbage için bu yeterli değildi. Çünkü bu makine sadece toplama yapabiliyordu. O, her türlü hesabı yapabilen bir makine geliştirmek istemiş ve aslında teoride başarılı da olmuştu. “Analitik Makine” adını verdiği bu cihaz, ana işlemci ve bellek de dahil olmak üzere temel bilgisayar özelliklerine sahip olacaktı. 1871’deki ölümüne kadar -lokomotif büyüklüğünde olması beklenen- bu makinenin üretilebilmesi için uğraşsa da başarılı olamayacaktı.

Alan Turing’in öncülü, polimat Charles Babbage’dı (1791-1871). Ölümüne kadar programlanabilir bir bilgisayarın üretilebileceğini düşündü ve bunun için çalıştı.

Modern bilgisayarın doğuşu

Programlanabilir bir bilgisayarın üretilebilmesi için tarih yapraklarının dökülmesi gerekiyordu. Ta ki Alan Turing’e kadar! Turing, 1936 tarihli “On computable numbers with an application to the Entscheidungsproblem”, Türkçesiyle “Saptama problemi hakkında bir uygulama ile birlikte hesaplanabilir sayılar üzerine” makalesiyle, modern bilgisayarların neler yapabileceğini gösteren çığır açıcı bir makaleyle bugün kullandığımız bilgisayarların yolunu açacaktı. Bu makaleyi yazdığında yalnızca 24 yaşındaydı.

Entscheidungsproblem kavramı, 1928’de Alman matematikçi David Hilbert’in bir matematik önermenin doğruluğu veya yanlışlığına karar verebilecek bir algoritmanın olup olamayacağını irdeliyordu. Karar problemi adı verilen bu problemin çözümü, bilgi işlem teknolojilerinin gerçek (insan gibi) olması, bir başka deyişle, tüm hesaplama işlemini bir makinenin yapabileceği anlamına geliyordu.

Bunun üzerine Turing, matematiğin tüm problemlerini çözebilecek bir makine düşledi. Eğer matematik, karar verilebilir bir bilim dalıysa, kurallara bağlı matematiksel bir problemi çözmek için sonsuz bir kâğıt şeridine basılan sembolleri okuyabilecek bir makineydi bu: Sembolü sil veya yeni bir sembol yaz; şeridi bir boşluk sola veya sağa kaydır veya dur. Şeridin kendi içinde de kurallar belirlenerek fonksiyonları gerçekleştirebilecek şekilde programlanabilen bir aygıttı söz konusu olan: İşte karşınızda Turing Makinesi!

Turing Makinesi’ni başlangıç noktası olarak aldığımızda modern bilgisayar biliminin kurucusu kimdir sorusunun cevabı da Alan Turing olarak karşılık buluyor. Çünkü bugünkü anlamda bir bilgisayar için model oluşturan fonksiyonel makinenin kuramsal altyapısını oluşturan oydu. Ancak Turing, kuramsal çalışmaları kadar pratiğe de önem veriyordu.

Turing için “modern bilgisayar biliminin kurucusu” olduğu kadar “2. Dünya Savaşı’nın seyrini değiştiren bilim insanı” da diyebiliriz. Savaş sırasında neredeyse herkesin “çözülemez” dediği, Nazilerin şifreli mesajlarını, hummalı bir çalışmanın ardından geliştirdiği bir bilgi işlem teknolojisiyle (Bombe) çözen Turing, savaşın da daha kısa sürede nihayete ermesini sağlayacaktı.

Calculus öğrenmeden ileri matematik problemlerini çözebilen deha

Şimdi biraz geriye gidelim ve Alan Turing efsanesinin nasıl başladığına bakalım. Babası Hindistan’da görevli bir devlet görevlisiyken Alan’ın 23 Haziran 1912’deki doğumu için Londra’ya dönmüştü ailesi. 14 yaşında Dorset’teki (Güney İngiltere) tutucu bir okul olan Sherborne School’a gönderilen Alan, daha o yaşlarda bilime meraklıydı ve kendine has bir dehaya sahipti. Genç Alan, Calculus öğrenmeden ileri matematik problemleri üzerine kafa yoruyor ve çözme başarısını da gösteriyordu. Daha o yaştayken Albert Einstein’ın çalışmalarını kavrayabiliyordu. Bu deha, öğretmenleri tarafından fark edilse de tutucu bir okuldaydı ve gelişip serpilmesi için bir rampaya ihtiyacı vardı. Tam da bu süreçte, dramatik bir olay yaşadı. Sherborne’daki son döneminde yakın arkadaşını kaybetti. Bunun üzerine tüm dinsel inançlarından sıyrılarak ateist oldu.

Eğitimine, İngiltere’deki birçok dehanın buluşma noktası Cambridge’deki King’s College’da devam eden Alan, aldığı matematik eğitimini 1934’te “onur derecesi” ile tamamladı. Tabii bu başarısı, onu “akademik üye” mertebesine taşıyacaktı. Ardından Alan Turing efsanesini yaratan “hesaplanabilir sayılar” çalışmaları başlayacaktı.

Bilgisayar Çağı’nı getiren kavram: Hesaplanabilir sayılar

Turing’in çığır açıcı makalesinin ana konusu olan “hesaplanabilir sayılar” kavramı, bugün bize oldukça sıradan bir kavram olarak gelebilir. Sonuçta masamızın üzerinde duran basit bir hesap makinesinden tutun da kişisel bilgisayarımıza kadar bu ana kavram üzerinden işleyen aletlere sahibiz. Bilmeyiz ki bu kavramın sıradanlaşmasının ve bugün dünyada en çok kullanılan teknolojik aletler olan bilgisayarların tohumunun Turing’in o makalesiyle atıldığını…

Turing’in o makalesi, ileriki on yıllarda bir devrime ve paradigma değişimine neden olarak “Bilgisayar Çağı”nı getirmişti. Çünkü Turing’in çalışmaları, hesaplama işlemini makinelere yaptırarak çığır açıcı bir buluşa imzasını atacaktı. Bugünkü bilgisayarlar ve onları işleten programların özü bu kavram üzerine kuruluydu.

Tabii Turing’in çalışmaları başlı başına büyük etki yaratmasının yanı sıra birçok bilim insanının da bir noktada eksik kalan çalışmalarını tamamlaması açısından önemliydi. Sözgelimi, Alman matematikçi Kurt Gödel’in “evrensel makine” çalışmalarına büyük bir dayanak noktası sağlamış ve “Turing Makinesi” kavramının ortaya atılmasına neden olmuştu. Bu tip bir makine, algoritmada karşılığını bulan matematik hesaplamaları yapabilirdi. Ancak Turing, bugün “durma problemi” olarak da bilinen, Turing makinesinin yeterliliğine algoritma ile karar vermenin imkânı olmadığını ve bu sebeple söz konusu problemin çözümsüz olduğunu gösterecekti.

2. Dünya Savaşı sırasında Nazilere büyük bir güç veren üç çarklı Enigma makinesi, ordunun bütün stratejik manevraları için talimatların iletimini içermesi bakımından kritik bir öneme sahipti. Almanlara göre bu makinenin şifreleri çözülemezdi. Ancak unuttukları biri vardı: Alan Turing!

Savaşı bitiren icat

Şimdi yukarıda sadece değindiğimiz, Turing’in savaşı erken bitiren icadını daha derinlemesine inceleyelim. 2. Dünya Savaşı, Turing’in isminin sadece bilim değil dünya tarihine de yazılmasına neden olmuştu. Turing, İngiltere istihbaratının uzun süredir yakın markajındaydı. Çünkü Turing, yaptığı çalışmalarla savaşın kilit stratejik alanlarından “şifre çözme” konusunda ülkesine yardımcı olabilirdi. Bunun üzerine Turing, Nazi şifrelerinin çözülmesi için çalışan Bletchley Park’a davet edilmişti.

Burada Government Code and Cypher School’da (Hükümet Kod ve Şifre Okulu) Alman ordusunun elindeki Enigma makinesinden çıkan şifreli mesajların çözülmesi için sıkı bir çalışma yürütülüyordu. Ancak bu çaba yeterli değildi, böylesi büyük bir savaşta, düşmanınızın manevralarını önceden kestirebilmek ve gerekli önlemleri alabilmek için çok hızlı şifre çözümü yapılması gerekirken kısa şifrelerin çözümleri bile bazen günler alabiliyordu. Zira bu şifrelerin çözümü manuel, yani insan eliyle yapılıyordu.

Çözüm, Turing’in dehasında saklıydı. Turing, “Kimse bu konuda bir şey yapmıyor, bu tamamen benim işim olabilirdi.” diyerek kolları sıvadı ve başına geçtiği “Hut 8” ekibiyle birlikte Alman deniz kuvvetlerinin şifreli mesajlarını çözmeye girişti. İsmini, bomba adı verilen eski bir Polonya teknolojisinden alan, ancak Turing’in dokunuşuyla daha etkin bir hal alan devasa Bombe tasarımı, Nazilerin çözülemez dediği Enigma makinesinin şifrelerinin deşifre edilmesini sağlayacaktı. Ancak bu süreç oldukça sancılı geçecekti.

Bombe, temel olarak şifreli metinden (krip) bir parça alıyor ve Enigma’nın çark ve dağıtım tablosunun kombinasyonlarından geçiriyordu. Makine, ayrıntılı olarak incelemeye değer kombinasyonları çıkarana kadar çeşitli çelişkiler üretiyor ve daha az olası kombinasyonları kendi kendine eliyordu. Bunu bir insanın yapması günler ve haftalar alabilecekken Bombe bu süreyi gün ve günlere indiriyordu.

Bununla birlikte Turing, Bletchley Park’ta çalıştığı süre boyunca kriptoloji alanında fayda sağlayacak birçok yöntem geliştirmişti. 1942’de geliştirdiği ve Almanların stratejik emirlerini şifreleyen Lorenz şifre makinesinin çarklarındaki dizgiyi elle çözmeye yarayan Turingismus ve dünyanın ilk programlanabilir dijital elektronik bilgisayarı Colossus bunlardan yalnızca ikisiydi.

Alan Turing’in geliştirdiği elektromekanik şifre çözme makinesi Bombe, Almanların şifresi çözülemez dediği Enigma makinelerinin işleyişini çözerek İngiltere’nin Nazi Almanyası karşısında zafer kazanmasını sağlamıştı.

Yapay zekâ çalışmaları

Turing, savaştan sonra da çalışmalarına devam etti. Aklındaki belki de en nefes kesici soru: “Bir makine düşünebilir miydi?” sorusuydu. Makinenin zekâsı olabileceğini düşünüyordu ve “Turing testi” denen bir test hazırladı. Bu teste göre eğer makineler düşünebiliyorsa bir insandan ayırt edilemez olmalıydı. Bu minvalde kafa yoran Turing, devreleri, yönergeleri saklayan ilk bilgisayarlardan olan Manchester Mark 1 ve Pilot ACE (Otomatik Hesaplama Moturu) gibi bilgisayarlar üzerinde çalıştı. (Turing Testi halen başarıya ulaşmış değil. Eğer başarılırsa yapay zekânın zaferi olarak nitelendirilecek. Çalışmalar halen devam ediyor.)

İngiltere’ye katkılarından ötürü 1945’te şövalyelik nişan almasına ve 1951’de Royal Society’ye (Kraliyet Cemiyeti) seçilmesine rağmen, devletin üst kademeleri ve istihbarat yetkilileri hariç kimse onun ne iş yaptığını ve kim olduğunu bilmiyordu. Turing’in eşcinsel olmasının da bunda büyük bir etkisi vardı tabii ki. Zira Turing, eşcinsel olmanın toplum tarafından kabul görmediği ve hatta hukuken yasak olduğu bir dönemde yaşıyordu. Bu sebeple 1952’de bir suçlamaya bile maruz kalmış, homoseksüelliğin bir “hastalık” olduğu düşünülerek hormon tedavisi uygulamasına tabi tutulmuştu. (İngiltere hükümeti, Turing’in gördüğü muamele yüzünden 2009’da resmen özür diledi.)

Zehirli elma

Bu hatalı uygulamalar onun psikoloji üzerinde olumsuz etkiler yapmaya başlamasına rağmen o, bilim merakından ve çalışkanlığından vazgeçmedi. Matematiksel biyolojide, organizmalara biçim veren “morfogenez” kavramı üzerine çalışmalar yürüttü. Bu makaleleri 1992’ye kadar yayımlanmadı.

Çağının çok ötesinde bir deha olan Alan Turing, 8 Haziran 1954’te evinde ölü bulundu. Ölüm nedeni siyanür zehirlenmesiydi ve öldüğünde yanı başında bulunan ısırık elma hiçbir zaman test edilmedi.  Ölüm nedeninin intihar olduğu söylendi. Bir deha olarak değer görmesi ise ancak ölümünden sonra gerçekleşecekti. Bugün bilgisayar biliminin en seçkin ödülü onun ismini alıyor ve daha da değerlisi, her bilgisayar bilimci ve matematikçinin kalbinde yatan aslandır o; Alan Turing…

Not: Başrollerini Benedict Cumberbatch ve Keira Knightley’in paylaştığı 2014 yapımı The Imitation Game filmi hem Enigma’nın şifre çözüm sürecini hem de Turing’in cinsel tercihleri sebebiyle yalnızlaştırılmasını konu ediniyor.

Matematik bilgisayar ile kesin olarak çözülebilir mi?

1936-38 arasında Princeton Üniversitesi’nde Alonzo Church danışmanlığında doktorasını veren Turing, hocasıyla birlikte, fonksiyonların Turing Makinesi kullanılarak hesaplanabileceğini ileri süren bir tezi (Church-Turing tezi) ortaya attı. Bu tez kanıtlanamasa da bilgisayarcılar tarafından genel olarak kabul gördü. Turing Makinesi, günümüzde kullanılan bilgi işlem süreçlerinin hafıza, girdi-çıktı ve programlama özelliklerini öngörüyordu. Turing, herhangi bir matematiksel ifadenin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu belirleyebilecek bir prosedür olmadığını kanıtladı. Sonuç: Matematik kökten çözülemezdi.

Enigma neydi?

1.Dünya Savaşı sırasında şifresiz ya da kırılması kolay şifrelerle Almanları zor durumda bırakan iletişim sisteminin yenilenmeye ihtiyacı vardı. Alman Ordusu, aradığı çözümü 1918’de bulacaktı. Alman mühendis A. Scherbius’un patentini aldığı Enigma, yıllar süren eğitim ve geliştirme çalışmalarının ardından 1928’de faaliyete geçirilerek Nazilere 2. Dünya Savaşı’nın başında büyük bir üstünlük verdi.

İşleyişi: Denizaltılardan demiryollarına binlerce noktada kullanılan Enigma, ilkin güvenli olarak gönderilmesi gereken bir iletiyi şifreliyor. Ardından şifrelenmiş mesaj, alıcısına radyo, telgraf veya kurye tarafından ulaştırılıyor. Alıcı da yine Enigma’yı kullanarak mesajı deşifre ederek kodlanmamış düz metin haline getiriyordu.

Savaş boyunca yüz binden fazla üretilen Enigma, Hitler’in en büyük gücüydü. İngilizler, Enigma şifresini kırmak için 12.000 personel görevlendirdi. Ancak hiçbiri Alan Turing kadar başarılı olamayacaktı.

Yazı: Batuhan Sarıcan (batusarican@gmail.com)

Kaynakça:

Andrew Robinson, Bilim İnsanları: Bir Keşif Destanı. Çev: Y. Türedi, Yapı Kredi Yayınları, İstanbul, 2014, s.270-275

Graham Lawton, Neredeyse Her Şeyin Kökeni. Çev: Y.A. Dalar, Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları, İstanbul, 2019, s.218-219

Süleyman Sevinç, Kriptolojinin Dönüm Noktası: Enigma. TÜBİTAK, Ankara, 2012

Nazileri bitiren bilim insanı: Alan Turing yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Karakter, senaryoda kaç kelime laf etmiş? Kaç kere görünmüş? Ne kadar süreyle? Başka karakterlerle diyalogları nasılmış? Bütün bunları bir yazılım, sayısal olarak hesaplıyor. Ama, daha ‘insani’ özellikleri de ayırt ediyor. Nasıl biri bu karakter? Ne gibi zaafları var? Güçlü yanları nedir? Sözün kısası, yazılım ‘yazar’ oluyor.

ScriptHop’un ortak mucidi senaryo analisti Scott Foster, şimdiye kadar 5,500 senaryo okumuş. 12 yıl bu işi yaptıktan sonra bilişimci Brian Austin’le, ‘otomatik senaryo okuyucu’ bir yazılım geliştirmeye karar vermiş. Sonuç? Senaryoyu bir çırpıda okumak 4 saat alırken, bu yazılımla süre 4 saniye. Üstelik, karakterlerin yukarda yazılı olan, olmayan özelliklerini de listeleyerek…

Yapay zekâya tapınma dönemindeyiz ya, bir başka start-up da benzer bir iş yapıyor: ScriptBook’un yapay zekâsı, senaryoyu ‘okuyup’ ticari başarı beklentisi hakkında fikir yürütüyor. Çünkü filmlerin %86’sı gişede umulan geliri tutturamıyormuş. Yapay zekâ film stüdyolarına, prodüksiyon şirketlerine, yetenek ajanslarına, dağıtımcılara, yatırımcılara, ‘yüksek getiri sağlayacak senaryoları seçme’ fırsatı verecekmiş. Amaç, senaryo ile gişe arasındaki sihirli denklemi tutturmak.

ScriptBook’un 2017 ve 2018 “başarısı” hakkında yaptığı açıklamaya göre, 50 sinema filminin yarıdan azı ‘arzu edilen geliri’ tutturmuş. Burada ölçüt, bir filmin %86 maddi getiri sağlaması.

Neden %86 da, örneğin %93 değil? Yapay zekânın elbette bir bildiği var! Ama işte, o bile bilemeyebiliyor: “Get Out” adlı korku filmi için 56 milyon dolar kâr tahmini yaptığı halde film tam 176 milyon dolar kazanmış. Yazılım, “Disaster Artist” filmi için 10 milyon dolar getiri beklerken, film – mütevazi olsa da – 21 milyon kazanmış.

Bu yapay zekâlar, belki düzsel mantıkla ve diyalogla ilerleyen ortalama filmlere yararlı olabilir? Ama felsefi derinliği olan, söylenmeyenlerin, sessizliklerin daha yoğun olduğu, sinematografisi daha güçlü senaryoları da anlayacak mıdır? Bunu bilemeyeceğiz. Çünkü start-up’ların yükselişi haber olur, ama batışı haber olmaz.

Hollywood’da ‘bir sonraki en çok gelir sağlayan film’ hayalleri kuranları, yapay zekâyı sessiz sedasız kullanmaya doğru Netflix iteliyor. İnternet üzerinden film yayınlama sitesi olarak 1997’de işe başlayan Netflix büyüdü, büyüdü, bir dev oldu. Yazılım, ABD’de 60 milyon, dünya çapında 91.5 milyon abonesinin film seçeneklerini özenle saklıyor. Hatta, seçenek cazibesini artırmak için filmleri listelediği bölümde kullandığı görselleri sık sık değiştirerek: Listeye sanki ‘yeni’ bir film eklemiş algısı yaratarak. Evet Netflix bu alanda ilk yenilikçi şirketti, ama şimdi potansiyel rakipleri sıra sıra: Walt Disney, Apple, Warner Media, NBC Universal. https://on.wsj.com/2LquSd0

Yapay zekâ rol kesiyor

2016 Oscar’ında en başarılı görsel uygulama ödülü alan Ex Machina, yapay zekânın ‘ne hınzırlıklar’ yapabileceği korkusunu yüreklere salan gerilimi bol bir filmdi. Ex Machina, Latince, ‘bir araç veya makine vasıtasıyla’ demek. Film, bizde de gösterildi. Görmemiş olanlara bir özet burada:

Oda tiyatrosu gibi tasarlanmış filmde, dünyanın ‘en büyük’ arama motorunu icat etmiş über-bilişimci Mr. Garland’ı görüyoruz. Bir başarısı daha var: Dünyanın ‘en ileri’ yapay zekâlı robotu Ava’yı da yapmış. (Bu rolde, son yılların gözdelerinden esmer İsveçli Alicia Vikander). Şirketinde çalışan saftirik Caleb’i, malikanesine bir görevle davet ediyor: Caleb, süper robot Ava ile sohbet edecek, onu Turing Testi’nden geçirecek. Yani: Robot bir makine midir? Yoksa, kendi ‘zihni’ var mıdır? İnsan gibi düşünebilir mi? Davranabilir mi? Duygu gösterebilir mi? Eğer, insandan ‘farkı farkedilmiyorsa’, Turing Testi’ni geçecek.

Caleb’in karşısına, Asimo değil, tam tersine seksi bir kadın, çok güzel, mükemmel zeki, ‘adeta’ insan gibi, ama robot Ava çıkmaz mı? Caleb, Ava’ya tutulmaz mı? Hele Ava, robot yapısının üzerine üzerine bir de kadın gibi giyinerek Caleb’in karşısına çıkınca?

Ex Machina, yapay zekânın ‘bilinç kazanırsa’ neler olabileceğine dair bir kurmacadan ibaretti. Acaba ‘derin öğrenme, makine öğrenmesi’ gibi sözcüklerle tanımlanan süreçlerin son durağının adı ‘bilinç kazanma’ olacak mı? Boğaziçi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Levent Akın’ın dediği gibi, “Robotların dünyayı yönetmesi, bizim ne kadar aptal olacağımıza bağlı”. (Hürriyet, 21.07.19)

Bu işin, yüz yıllar öncesinden gelen bir ortak bilinci var gelişmiş ülkelerin kültür tarihinde. Onların ve taa İslam’ın otomasyon icatlarından (örneğin El-Cezeri v.b.) bu yana, mekanik ile organiği bağdaştırma çabası, nihayet bugünkü teknoloji ve dijitalleşme sayesinde bin yıl gecikmeyle gerçekleşmeye doğru gidiyor. Hollywood burada baş yapımcı.

Edip Emil Öymen

Senaryoya yapay zekâ yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Beynimizin çalışmasındaki değişikler, en başta, her türlü bilgiye çok daha kolay ve hızlı ulaşabilmemizden kaynaklanıyor. Aklımız, artık, daldan dala atlamaya, bir konuyu çabucak gözden geçirip bir diğerine geçmeye alışıyor. Bunun da en olumsuz etkilerinden biri, kitap okuma, daha doğrusu okuyamama (!) üzerine oluyor. Eskiden bir kitabı saatlerce keyifle okurken, artık birkaç sayfa okuduktan sonra dikkatimiz dağılıyor, başka bir şeye geçme ihtiyacı duyuyoruz. Bu, benim de, kendimde ve çevremde gözlemlediğim gerçekten endişe verici bir değişim.

Bilgi denizinde sörf yapmak

Günümüzde, birçoğumuzun, gözleri ve kulakları aracılığı ile algıladıklarının artan bir bölümü gerçek dünya yerine internet üzerinden geliyor. Haber, mektup, gazete, dergi, kitap, ansiklopedi, müzik, resim, film, oyun… hepsi orada. Üstelik de pek çoğu, her yerden, ücretsiz ve anında ulaşılır durumdalar! Basılı kitapların dipnotlarından çok farklı olarak, internetteki bağlantılar (link’ler) bizi, bir tıkta, yeni kaynaklara, bilgilere uçuruyorlar. Başlıyoruz ‘sörf’ yapmaya.

Bütün bunlar, bir yandan duygu ve düşüncelerimiz için malzeme hatta birer nimet oluyorlar, öte yandan da, düşünüş biçimimizi, düşünce süreçlerimizi ve, sonucunda, davranışlarımızı değiştiriyorlar. Bir benzetme yapmak gerekirse, eskiden bilgi denizinde yavaş yavaş yüzen bir dalgıç iken, şimdi dalgaların üzerine zıplayan bir jet ski sürücüsüne döndük!

Yapılan araştırmalar, her meslekten insanın, örneğin yazarların, araştırıcıların, hekimlerin da benzer sorunları yaşadığını doğruluyor. Kitapları, hatta uzunca makaleleri okumak giderek zorlaşıyor ve terk ediliyor. Değil ‘Harp ve Sulh’ ya da ‘Sefiller’i okumak, bir blog’daki üç dört paragrafı hazmetmek bile olanaksızlaşıyor. Beyinlerimiz artık neredeyse müzikteki ‘staccato’ ritmiyle, yani kesik, kesik çalışıyor. Web’deki dokümanların başlıkları, ‘içindekiler’ bölümü, ya da özeti yeterli görülüyor. University College London’un ülkenin kütüphanelerinde yaptığı bir araştırma bu ‘kaymağını alma’ diyebileceğimiz arama ve okuma türününün genelleşmekte olduğunu gösteriyor. Bu nedenle otomatik özetleme algoritmaları ve yazılımları günümüzde önemli bir araştırma alanı oluşturuyor!

Daha az mı okuyoruz?

İşin ilginç yanı, 20-30 yıl öncesine göre daha çok okuyoruz! Ama, şimdiki başka tür bir okuma. O kadar başka ki, bizlerin de başka tür bir düşünme biçimine, hatta başka bir benlik sahibi olmamıza yol açıyor. Internet türü okumanın, yani hız (hatta anındalık- immediacy) ve verimliliğin öncelikli olduğu günümüzde, yazılı basın döneminin ‘derin okuması’ diyebileceğimiz, düşünerek ve içe sindirerek okumanın yerini, ‘enformasyon seçici, ayıklayıcı’ bir okuma alıyor. Bu da, beynimizin, sakin ve kesintisiz bir derin okuma sırasında aktifleşen, anlam çıkarma ve bağlantılar kurma becerilerinin giderek devre dışı kalmalarına yol açıyor.

Okuma, bilindiği gibi, insanların içgüdüsel bir özelliği değil, sonradan öğrendikleri bir yetidir. Okuma, beynin birçok değişik bölgesini seferber eder ve bu bölgeler dile ve alfabeye göre ciddi değişiklikler gösterirler. Bu nedenle okuma ve yazma yöntem ve stilimiz aklımızın çalışma biçimini de doğrudan etkiler. Buna verilen en ilginç örnek, büyük filozof Friedrich Nietzsche’nin 1880’li yıllarda görüşünün bozulması ve kalemle yazmakta zorlanması üzerine ellerine bakmak zorunda kalmamak için daktiloda on parmak yazmayı öğrenmesidir. Birçok otoriteye göre, daktiloda yazmaya başması ile birlikte Nietzche’nin yazı stili de değişmiş, filozofun belagatı (güzel konuşma sanatı) daha çok kelime oyunlarına ve ‘telgraf’ stiline dönüşmüştür.

Saat ve bilgisayar

Fiziksel değil de zihinsel yeteneklerimizi arttıran teknolojilerin yarattığı derin değişikliklere bir diğer ilginç örnek de, 14. yüzyılda, o zamana kadar kullanılagelen güneş, kum vb. türü saatlerden farklı olarak, sürekli ve hassas olarak çalışabilen mekanik saatin icadıdır. İnsanlara her an doğru zamanı gösteren bu aygıtın olağanüstü etkileri olmuştur.

Saatin icadı ile birlikte, zaman, insanların faaliyetlerinin ayrılmaz bir parçası olmaktan çıkmış, kendi başına varolan ve ölçülebilen bir büyüklük haline gelmiştir. Bu paradigma değişikliği de, insanların ne zaman uyuyacakları, çalışacakları ve yemek yiyeceklerine, duyularını dinlemek yerine saate bakarak karar vermelerine, yani bir anlamda dünya algılarının fakirleşmesine yol açmıştır. Ama aynı değişiklik, saatin tik taklarının çağrıştırdığı gibi, sürelerin ve diğer büyüklüklerin hassas matematiksel ölçümüne ve onunla birlikte bilimsel düşünce devriminin başlamasına öncülük etmiştir.

Bilişsel süreçlerimizdeki bu önemli değişiklikler kendimizi niteleyiş biçimimizi de değiştirmektedir. Saat bulunduktan sonra, yakın zamanlara kadar zeki biri için ‘kafası saat gibi çalışıyor’ derken, artık ‘bilgisayar gibi’ demek durumundayız! Öte yandan, sinirbilimin kanıtladığı gibi, insan beyninin, her yaşta, nöronlar arasında yeni bağlantılar yapabilmesi (yani plastikliği-plasticity özelliği) bu değişikliklerin benzetmelerle sınırlı kalmadığını bizleri biyolojik olarak da değiştirdiğini göstermektedir.

Internetin bilişsel yeteneklerimiz üzerinde geniş kapsamlı etkileri olduğu kuşku götürmemektedir. Büyük İngiliz matematikçisi Alan Turing’in 1936’daki makalesinde kanıtladığı gibi, (o tarihte sadece teorik olarak bilinen!) sayısal bir bilgisayar, bilgi işleyen her türlü aygıtın işlevlerini yerine getirebilecek biçimde programlanabilir. Günümüzde gördüğümüz de tam olarak bu. Neredeyse sınırsız bir güç ve kapasiteye sahip olan internet ile mobil teknolojiler, tüm diğer zihinsel yetenek artırıcı teknolojileri kapsamları altına almakta ve beyinlerimizi de hızla değiştirmekteler.

Erdal Musoğlu

Kaynak:

1. http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2008/07/is-google-making-us-stupid/306868/
2. Scientific American dergisi, Aralık 2013 sayısı
3. http://www.wikizero.biz/index.php?q=aHR0cHM6Ly9lbi53aWtpcGVkaWEub3JnL3dpa2kvQXV0b21hdGljX3N1bW1hcml6YXRpb24

Internet beynimizi nasıl değiştiriyor? yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Ünlü Turing Testi yapay zekâ ile ilgilidir. Teste göre sorgulayıcı rolündeki bir kişi, klavye marifetiyle sorular sorar. Soruları iki kişi cevaplar. Cevaplar, sorgulayıcının ekranında belirir. Cevaplayanlar, sorgulayıcı ile aynı fiziksel mekanda değildir. Görsel ve işitsel iletişimleri yoktur.

Soruları cevaplayan iki kişiden birisi insan diğeri makinedir. Sorgulayıcıdan beklenen aldığı cevaplara göre hangisinin makine olduğunu tespit etmesidir. Eğer bunu ayırt edemezse, cevaplayan makine, insan düzeyinde bir zekaya sahiptir diye kabul edilir; makine testi geçmiştir. Bir başka deyişle o cihazdaki “yapay zekâ” insan zekâsı seviyesindedir.

Bu test bütünüyle zekâ olgusuna odaklanmıştır. Ancak testin amacı makinenin insandan ayırt edilip edilemeyeceği olduğu için makineyi insanla her açıdan karşılaştırmak da mümkün. Örneğin insan zekâsı “kıvamında” zekaya sahip bir “makine” (bilgisayar, robot vb.) kendisinin neden sorgulanmakta olduğunu merak etmez mi? Çünkü açıktır ki cevaplayıcı denek pozisyonundaki insana teste dahil olmadan önce gerekli açıklamalar yapılmıştır. Yoksa sokaktan yaka paça birisi çevrilip, bir odaya tıkılsa, önüne konulacak bilgisayar ekranında belirecek soruları cevaplaması talep edilse, kuzu kuzu bu talebi karşılamayacaktır.

Bu açıdan Turing Testi’ndeki yapay zekâ “Homo sapiens sapiens”in değil de ancak “Homo sapiens”in zekâsı ile kıyaslanmakta olabilir. Yani düşündüğünün ayırdında olan bir insanın değil, düşünme becerisi olan (ama bunun idrakinde olmayan) bir insanın.

Bir diğer husus ise insan zekâsının, insanda bulunan öteki her şeyden soyutlanmış bir olgu olarak değerlendirilmesi. Örneğin insan zekasının duygu ile ilgisi yok mu? Eğer varsa bu boyut yapay zekaya aktarılabilir mi? Nasıl? Testin en başında makineye, tıpkı cevaplayıcı konumundaki ikinci denek olan insana yapıldığı gibi test ile ilgili bir açıklama yapma “gereği” duyulmuyorsa zaten geçmiş olsun. Ona insan zekasına denk bir zekâ denilemez.

Turing Testi 1950 yılına dayanıyor. Ortaya atıldığı dönem itibariyle değerlendirildiğinde çağının ilerisinde bir bakış açısına sahip olduğu aşikâr. Ancak önce elektronikleşme sonra da dijitalleşme ve internet ile gelen global bir meta-bilgisayar imkanına sahip 21. Yüzyılın ilk yıllarında bu testin de belki güncellenmesi gerekir. Zaten akademik camiada da bu testi olumlayan kadar eleştiren de pek çok değerlendirme ve makale var.

Evrimsel sürecin büyük bir kısmı doğadaki mücbir sebeplerden kaynaklanmış olabilir. Şimdi bu dramatik değişikliklerin çoğunu doğrudan doğa değil de onun bir üyesi olan insan yapıyor. Doğanın yaptıkları iyi/kötü diye eleştirilmiyordu. İnsandan hep daha iyisini yapması bekleniyor; ama bu her zaman gerçekleşmiyor. Belki de o nedenle robotlardan (yani insan düzeyindeki yapay zekadan) hep iyi olmalarını, hep iyi şeyler yapmalarını bekliyoruz (işte Turing Testi, işte Asimov’un Üç Robot Yasası).

Tanol Türkoğlu / tanolturkoglu@gmail.com

İyi robot, kötü robot yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Yapay zeka adını kimin koyduğu, Turing’in kim ve Turing testinin ne olduğu, doğanın programlama dili, insanların yapabildiği ama makinelerin yapamayacağı şeylerin olup olmadığı ve yapay zekanın geleceği ile ilgili sorular soruldu. Konferansın sonunda Cem Say kitabını imzaladı.

Konu önemli çünkü yaşamları doğrudan etkiliyor. Sohbeti kısaca özetleyelim:

Örneğin yapay zekanın bir ürünü olan robotlar. Bir dönem kol gücü gerektiren alanlarla sınırlı kalacağına inanılıyordu ama kafa gücü gerektiren işleri de yapabildiği anlaşıldı. “Benim röntgenime bilgisayar doktor baksın”, “Benim çocuğumu bilgisayar servis okula götürsün” noktasına kadar gelindi. Konunun sağlık noktasında doktorların itirazları da devreye girdi. Bir robot mu yoksa sahici bir doktor mu? Anlaşıldı ki bu konuda özel bir oturuma ihtiyaç olacak.

Fakat, yapay zekanın insanları işinden edeceği kesin gibi. “Evrensel temel gelir istihdam sorununa çözüm olabilir mi?” sorusuna Say’ın yanıtı “Öyle çok uzak değil; gelecek 10-20 yıl içinde bizi bambaşka bir dünya bekliyor. Ve siyasetçilerin bir  karar vermesi gerek. Ya kitlesel işsizlik olmasın diye yeni politikalar üretecekler ya da Uber örneğinde olduğu gibi veya Osmanlı’nın matbaayı geciktirmesi gibi yasaklar koyacaklar…” oldu.

Say’a göre “Teknolojinin sunacağı olanaklarla, temel değerlerimizi ve hayatımızı dengede tutabilmek, önümüzdeki yılların konusu olacak”.

Peki buradan yola çıkarak bir soru daha… “İnsan üretmenin maliyeti ne? Bir yapay zeka üretmenin maliyeti ne?” Bir insanın ekonomik sisteme girmesi en az 20 yıl. Eğitim, uzmanlık, vb. Oysa örneğin bir cerrah robot üretebilir ve bundan 1000 kopya çıkarabiliriz. Ürkütücü değil mi?

Bir katılımcı “Eğitimi hap haline getirsek ve belli bir yaştan itibaren çocuklara  versek?” önerisini bile dile getirdi.

Ya şu soruya ne demeli: İnsanların programlama dili nedir? Makineyi programlayabiliyorsak insanı neden programlamayalım? Say “Kötümser bir bilim kurgu okuru olarak, iş oraya gelirse, orada durmaz diyebilirim” deyince herkesi bir düşünce aldı…

Bir sonraki konferansımız 1 Aralık Cumartesi günü. Bu kez konu Siyah Ayna (Black Mirror) dizisi kapsamında yapay zekanın geleceği. Bilim kurgu tadında olacağını şimdiden söyleyelim. Bekliyoruz…

Özlem Yüzak

Cem Say ve 50 soruda Yapay Zeka yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.