Deha nedir?

Cem Say Y
Deha nedir?

Geçen bölümde farklı uzmanlık alanlarında buluşlar yapabilen kimi Yapay Zekâ programlarının dayandığı bir yöntemi anlatmış ve insan dehasının da esasen aynı şekilde çalıştığı iddiasında bulunmuştum. Şimdi bu savımı detaylandırma vakti.

Önce insan zihni hakkında bildiklerimizi üç cümleyle özetleyelim:

  • İnsanlar et ve kemikten yapılmış robotlardır.
  • Beyin yumuşak bir bilgisayardır.
  • Tüm yaşadıklarımızı bu çerçevede yaşıyoruz.

Bu basit ve kesin gerçeği kabul edince gerisi kolayca geliyor. İşin güzel tarafı, olaya böyle bakınca biz Yapay Zekâ ve robot araştırmacılarının benzer amaçlı yapay sistemlerin çalışmasıyla ilgili bilgilerinden de pekâlâ zihnin çalışmasını anlamakta yararlanılabileceği ortaya çıkıyor.


Bir bedeni hareket ettirmek için çeşitli kontrol programlarının çalışması gerek. Onun hayatta kalması ve soyunu sürdürebilmesi için belli şekillerde davranmayı “istemesi” gerek, bu da örneğin vücut kimyasının o andaki durumuna göre alçak veya yüksek şiddette “Yiyecek bul! Yiyecek bul!” ya da “Seks yap! Seks yap!” diye bağırıp bedeni o işe yönlendirmeye çalışmakla görevli bir yığın programın beyin denen bilgisayarın içinde aynı anda çalışacak şekilde evrimleşmesi sayesinde oluyor.

Pek çok diğer canlı türüyle paylaştığımız bu programların yanı sıra biz insanlar gibi “ileri model” canlılarda bir de “kafada kurma” diye adlandıracağım bir yetenek daha var: Bu sistem, bir eylemi dış dünyada gerçekleştirmeden önce zihnin içindeki bir dünya modelinde onun bir tür “filmini” çevirip sonucun nasıl olacağını değerlendirmeye yarıyor. Örneğin “alt model” den yaratıklar bir uçurumun kenarına geldiklerinde yollarını değiştirmeden yürümeye devam edip telef olurken, kafasında “bu adımı atarsam ne olur?” sorusuna yanıt olarak düşüp parçalanmayla sonlanan bir simülasyon yapabilen canlılar hayatta kalma avantajına sahip oluyorlar.

Bu “seçenekleri önce kafada kurup birer birer deneme” kabiliyeti av sırasında hareket tarzının planlanmasından konuşma esnasında diyeceklerimizin öncesinde kafada üretilen bir çok seçenek arasından eleme yoluyla seçilmesine, kabiledeki (“A’ya destek verirsem rakibi B beni döver, öte yandan B’nin yanında olursam A kızını bana vermez” türü hesaplar gerektiren) güç ilişkilerinden soyunu sürdürmek için vazgeçilmez olan eş bulma, elde tutma, ve sadakatinden emin olmaya çalışma işlemlerine dek o kadar çok alanda kullanılıyor ki ilgili program son derece genel bir nitelikte, her tür “kur ve dene” senaryosunu işletebilecek şekilde evrilmiş.

Zihnimizde programlar aynı anda çalışıyor

Bir noktayı vurgulayayım: Zihnimizde bütün bu programların aynı anda çalıştığını biz farketmiyoruz. Nasıl bilgisayarınızın ekranında gördükleriniz o anda makinenin içinde çalışan çok sayıda programın çoğu hakkında hiç bilgi içermiyor, kalanları hakkındaysa çok yüzeysel, kullanıcı anlayabilsin diye süzülüp özetlenmiş bilgiler veriyorsa, kafamızda da etkilerinin toplamıyla bedenin davranışını belirleyen program kalabalığının tümünü değil, “bir bedenin bir sesi olur” yanılsamasına uygun olarak evrilen ve “bilinç” dediğimiz o tek sesi duyuyoruz. Yani deneme/yanılma hesaplamalarımızın bilincinde değiliz.

Artık “yaratıcılık” denen o büyülü yeteneğin aslında şu basit “üret ve sına” algoritmasının çalışmasının sonucu olduğunu iddia edebiliriz:

  • Çok sayıda eser adayını birer birer üret
  • Her birini incele (“sına”), daha “güzel” olanları elde tut, diğerlerini bırak
  • Mevcut adaylarda küçük değişiklikler yaparak yeni bir “nesil” elde et
  • “Çok güzel” bir eser elde edene dek bunu sürdür

Görüldüğü gibi bu açıklama Yapay Zekâ’nın yaratıcı olamayacağını söyleyenlerin “Ben güzel bir eseri gördüğümde ayırt edebiliyorum, bu ayırdetme işinin ölçütleri var, bunun için bir program yazılabilir, ama esas zor olan böyle bir eseri sıfırdan ortaya koymak!” itirazlarına bir yanıt getiriyor. İnsandaki “yaratım” süreci de başta neredeyse körlemesine bir şekilde, adayların “otomatik” şekilde üretilmesiyle başlıyor, ama bu bilinç düzeyinde sesi duyulan programlardan olmadığından yaratıcı kişinin kendisinin bu yoğun deneme/elemeden haberi olmuyor.

“Dahi”ler ve çok çalışmak

“Dahi” nitelemesini hak eden insanlar, öncelikle sanatları konusunda hepimizden çok bilgi yüklü olduklarından bu süreçteki “sınama” işlemini de otomatiğe bağlayıp çok hızlı şekilde gerçekleştirebilen ve görüldüğü kadarıyla kafalarında “otosansür”ü kapatıp olası eserler uzayında yeni yerlere erişebilenler. Ve unutulmamalı ki, dışarıdan farklı görünse de, onlar bu iş için, çok çok çalışıyorlar! Zamanlarının neredeyse tümünü sanatlarını düşünmeye ayırıyorlar. Yani bizden büyülü bir öze falan sahip oldukları için nitel olarak değil, aslında bizde de olan birtakım “kas”ları daha gelişkin, kapasiteleri daha çok olduğundan nicel olarak farklılar.

Bu konuyu araştırırken eserlerinden yararlandığım zihin felsefecisi Daniel Dennett, Picasso’nun ünlü “Ben aramam, bulurum!” sözü için “Palavra! Hayatı sürekli denemeler (eskizler) yapıp onları satarak geçti!” diyor ve Edison’un şu tanımını daha yerinde buluyor: “Dehanın yüzde biri ilham, yüzde doksan dokuzu terdir!”

Yapay zekânın iki aşaması

Hayranlık duyduğu şeylerde gizem arayan, bilimin parçalarına ayırarak açıkladığı kavramların tadını yitirdiğini düşünenlere (ki bence çok yanılıyorlar, bir şeyi anlamaktan daha büyük bir düşünsel haz olabilir mi?) bir teselli ile bitirelim:

Yapay Zekâ tarihi iki aşamadan oluşur. Başlangıçta kullandığımız, artık “eski moda YZ” denilen yaklaşımda inşa ettiğimiz sistemlerin ne “düşündüklerini” tümüyle bilmemiz mümkündü ve programlar her hamlelerinin gerekçesini istendiğinde anlaşılır bir şekilde açıklayabilecekleri şekilde kurulurdu.

Kimi alanlarda başarılı olan bu yaklaşım, karmaşık örüntüleri tanımayı gerektiren ve bazılarını insanların kolayca çözebildiği kimi problemlerde çuvallayınca, YZ araştırmacıları beynimizdeki sinir hücrelerinin yapılanmasından esinlenen ve bilgilerin apaçık cümleler şeklinde değil, “ağırlık” adı verilen milyonlarca sayı tarafından temsil edildiği, son zamanlarda “derin öğrenme” denen yeni bir yönteme geçtiler.

Go şampiyonu AlphaGo programı bir derin öğrenme ürünü mesela. Bu yöntemle hayalimizin ötesinde başarılara ulaştık, ama yukarıda anlattığım karmaşık bilgi gösterimi nedeniyle bu tür programların tam olarak ne bildiklerini, programcıları bile (içlerini açıp baksalar da!) anlayamıyorlar!

Uzakdoğulu Go ustalarınca gerçekten bir deha kabul edilen (ondan “Alpha hoca” diye söz ediyorlar!) AlphaGo’nun bilgeliğine erişmek için programın içeriğine bakmak işe yaramıyor. Bu nedenle Google AlphaGo’yu dünya birincisini de yendikten sonra sahalardan çekerken, Go camiasına bir veda armağanı olarak programın kendi kendine oynadığı 40 oyunun hamle dökümlerini vermekle yetindi. İnsanlar önümüzdeki yıllarda bu dâhinin zihninden neler geçtiğini eserlerine bakarak anlamaya çalışsınlar diye.

Cem Say / sayster@gmail.com


*Bu yazı HBT'nin 68. sayısında yayınlanmıştır.

Cem Say

1987'den beri Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde çalışıyor. Çalışmaları Yapay Zeka ve Kuramsal Bilgisayar Bilimi üzerine. Sahte dijital deliller üzerine incelemeleri var. Bilimkurgu, uzay yolculuğu, seçim hileleri ve başka bir çok konuya da meraklı.