Düşünebilen Makineler
İnsanoğlunun düşünebilen makineler fikri ile kurduğu hem hayranlık hem de korku barındıran karmaşık ilişkinin izleri antik çağlara kadar uzanır. Fakat bizim için asıl büyük kırılma düşünmeyle varoluşu özdeşleştiren Rene Descartes ile yaşandı sanki. 1641 yılında yayımlanan İlk Felsefe Üzerine Meditasyonlar (Meditationes de Prima Philosophia) adlı eserinde Descartes, insanın varoluş sancılarına dair kadim soruları yepyeni bir zemine taşıyarak, ileride makinelerin de bu derde ortak olabileceği bir kapı aralamış oldu: “Cogito, ergo sum” yani “Düşünüyorum, öyleyse varım.”
Sonrasında Mary Shelley’nin sağa sola musallat olan Frankenstein’ı, belki de teknolojiyle ilk trajik-komik karşılaşmamızdır. Karel Čapek’in “robot” kelimesini icat ettiği R.U.R. adlı eseri ise, robotların insanların işlerini elinden alacağı öngörüsünü ortaya koydu ki bu korku, bugün yapay zekâ dünyasında her gün hop oturup hop kalkmamıza neden oluyor. Sevgili Asimov, ‘Robotik Üç Kanunu’ ile robotlara karmaşık etik kurallar dayatarak gönlümüze bir nebze su serpmeye çalışsa da Stanley Kubrick’in 2001: A Space Odyssey filmindeki HAL 9000 karakteri, bilgisayarların kişilik kazanması durumunda pasif-agresif olabileceğinin ilk işaretiydi. “Üzgünüm Dave, bunu yapamam.” Her bilişim teknolojisi (BT) departmanının en sevdiği cümle.”
Bilginin Matematikselleştirilmesi: Düşünceyi Sayılara Dönüştürme Macerası
İnsanoğlunun düşünebilen makineler ve yapay zekâ hayali, uzun, ince ve meşakkatli bir yolculuktur. Dar anlamda yapay zekâ, insanların zekâ gerektiren görevlerini yerine getirebilen bilgisayar sistemleri veya yazılımlarının genel adıdır. Bu sistemler; öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama, dil anlama ve hatta karar verme gibi bilişsel yetenekleri taklit etmeyi amaçlar. Geniş anlamda ise yapay genel zekâ (AGI – Artificial General Intelligence), insan zekâsının tüm bilişsel yeteneklerini kapsayacak biçimde düşünebilen, öğrenebilen, akıl yürütebilen ve problem çözebilen yapay zekâ türü olarak tanımlanır ki henüz onunla tanışma şerefine erişmiş değiliz.
İnsanoğlunun, insandan bağımsız böyle sistemler, makineler üretme hevesinde en önemli kilometre taşlarını bilginin matematikselleştirilmesi kavramsal çalışmaları döşemişti ve yapay zekânın temelini oluşturan kavramsal çerçeveyi bu çalışmalar oluşturmuştur. 19. yüzyılda Ada Lovelace, Babbage’ın Analitik Makine’si üzerinde çalışırken tarihin ilk programcısı oldu. Lovelace, “makine düşünebilir mi?” sorusunu soran ilk bilim insanıydı ve yanıtı bulamadan hayata veda etti, ancak bugün sorumlu olduğumuz ChatGPT hallüsinasyonlarının temeli belki de böylece atılmış oldu.
Claude Shannon’un 1948’de yayımladığı “A Mathematical Theory of Communication” adlı çalışması, bilgiyi matematiksel olarak tanımlayıp sayısallaştırarak iletişim sistemlerinin temellerini atmış; bu yaklaşım, verilerin kodlanması, sıkıştırılması, anlamlandırılması ve belirsizlik altında karar verme gibi süreçlerin kuramsal zeminini oluşturmuştur. Alan Turing’in 1950’de yayımladığı “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesinde ortaya koyduğu Turing Testi, ‘Bir makine sizi yazılı diyalogla kandırabiliyorsa onu zeki sayabilir miyiz?’ sorusunu gündeme taşıyarak, yapay zekâ alanının felsefi ve teknik temellerinden birini attı. Bugün spam filtrelerimiz bu testi geçecek kadar ustalaşmış durumda; ancak hâlâ gerçek zekânın ne olduğu sorusu tüm canlılığıyla tartışılmaya devam ediyor.” Aynı konuya büyük matematikçimiz Cahit Arf, 1959 yılında Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde verdiği ‘Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?’ başlıklı bir konferansla katkı sağlamıştır. Bu konferanstaki “…İnsan beyninin kendi kendisini kendi inisiyatifiyle tekemmül ettirmesine mukabil, makine yapıldığı gibi kalmaktadır. Bununla beraber, kendi kendisini tekemmül ettiren makine tasarlamak mümkündür…” sözleri yapay zekâ nın ayak sesleri gibi konferans salonunda asılı kalmış.
Modern Yapay Zekânın Baharları ve Kışları
Modern yapay zekâ araştırmalarının başlangıcı, 1956’daki Dartmouth Konferansı’na dayanır. John McCarthy, Marvin Minsky ve arkadaşları, bir yaz kampında buluşup “yapay zekâ” terimini icat ettiklerinde, muhtemelen bir gün bu terimlerin Çorum’un Mecitözü Kasabası’ndaki kahvehanelerin günlük konuşmalarının parçası olacağını tahmin etmemişlerdi. McCarthy ve ekibi, “insan zekâsını makineye aktarabiliriz” derken, bunu çok da uzak olmayan bir gelecekte gerçekleşecek bir çalışma olarak hayal etmişlerdi.
1960’lar ve 1970’lerin başları, “Yapay Zekânın İlk Yazı” olarak adlandırılır ve bilgisayar bilimcilerin “büyük bir iyimserlik içinde oldukları” dönem olarak akıllarda kalır. ELIZA adlı program, bir terapistin basit cümlelerini taklit ederek insanları kandırabiliyordu: “Bana çocukluğunuzu anlatır mısın?” sorusunu sorabilen bir yazılımdı ancak bu heyecan, teknoloji vaatlerini yerine getiremeyince, 1970’lerde yerini ilk “Yapay Zekâ Kışına” bıraktı. Yatırımcıların ve akademisyenlerin alandan uzaklaştığı ve yatırımcıların “hani benim düşünen makinelerim?” diye sorduğu soğuk dönemlere.
1980’lerde uzman sistemler yapay zekâ yı tekrar moda yaptı; bir doktorun veya mühendisin bilgisini bilgisayara aktarabileceğimizi düşündük. Ama bu sistemler mübalağa olmasın milyonlarca kural yazılmasını gerektiriyordu ve bir gün tüm kuralların çelişkiye düşmesiyle ikinci bir “yapay zekâ kışı” yaşandı ve hayaller yine bir başka bahara kalmıştı.
Ve Nihayet Yaz! Mı Acaba?
2000’li yılların başında, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri, büyük veri ve bu veriyi işleyecek kadar güçlü işlemci kapasitesi ile el ele verince yapay zekâ ya yeni bir “yaz” getirdi ve bu sefer güneşe gerçekten akın var gibiydi. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio ve Yann LeCun’un öncülük ettiği çalışmalar, “derin öğrenme” denilen büyülü yaklaşımla bilgisayarları eğitti. Bu üç bilim insanı “derin öğrenmenin ağa babası” unvanını aldı. DeepMind’ın AlphaGo programı, 2016’da Go şampiyonu Lee Sedol’u yendiğinde, bilgisayarların artık sadece hesap makinesi değil, “düşünce makinesi” olabileceğini kanıtladı. Daha önce de Deep Blue 1997’de satranç şampiyonu Garry Kasparov’u de yenmişti ama Ming Sedol’un yüzündeki ifade, tüm insanlığın yapay zekâ karşısındaki “bekle, sen gerçekten bunu yapabilir misin?” şaşkınlığının simgesi haline geldi.
OpenAI’nin 2022 Kasım ayında piyasaya sürdüğü ChatGPT, yapay zekâ teknolojisinin kitlesel benimsenmesinde öyle bir dalga oluşturdu ki, adeta ChatGPT kullanmayana kız vermeyiz dönemi başladı. Tarihte hiçbir teknoloji, kullanıcı tabanını bu kadar hızlı büyütememişti. Sadece 5 günde 1 milyon kullanıcı, 2 ayda 100 milyon aktif kullanıcı! Karşılaştırma yapmak gerekirse: İnternetin bu kadar yayılması 7 yıl sürdü, cep telefonları 14 yılda bu noktaya geldi, elektriğin bu kadar benimsenmesi 30 yıl aldı. ChatGPT ise, Formula 1 hızında dünyayı ele geçirdi.
Yapay zekâ teknolojileri sadece iş dünyasında değil zekânın en rafine hali olan bilim dünyasında da tahtını kurdu. Google DeepMind’ın AlphaFold sistemi, protein katlama problemini çözerek 2023’te Kimya Nobel’ini aldı ve bu da bilim insanlarını “30 yıldır çözemediğimiz şeyi bir algoritma nasıl çözdü?” sorusuyla baş başa bıraktı. 2024’te ise Nobel Fizik Ödülü’nü “makine öğrenimi” çalışmalarından dolayı Hopfield ve Hinton kazandı.
Yapay Zekânın Sınırları ve Endişeler: Hayallerim, Aşkım ve Sen
Tabii tüm bu gelişmeler tabloyu pespembe yapmaya yetmiyor. Hem olağanüstü güçlü bir teknolojiye sahip olmamız hem de bu olağanüstü teknolojinin bazen en basit sorularda bile çuvallaması konuyla ilgili çalışmalar yapan insanları da kara kara düşüncelere sevk ediyor.
Nobel ödüllü ekonomistimiz Daron Acemoğlu “Automation and New Tasks” çalışmasında, yapay zekânın işgücü piyasalarında “yer değiştirme etkisi” (displacement effect) yarattığını, ancak bunun “tamamlayıcı yenilikler” (complementary innovations) ile dengelenmediğini savunuyor. Mevcut yapay zekâ sistemlerinin, ekonomik büyüme için gereken toplam faktör verimliliği (TFP) artışını sağlamakta yetersiz kaldığını iddia ediyor. Kurucu babalardan Yann LeCun’un ise; “A Path Towards Autonomous Machine Intelligence” makalesinde, mevcut büyük dil modellerinin (LLM’lerin) “otoregresif modelleme” ile sınırlı olduğunu ve dünya modeli (world model) eksikliği nedeniyle gerçek anlamda niyet oluşturma (intentionality) yeteneğinden hala yoksun olduğunu belirtiyor. Yani hepimizin anlayacağı Türkçe ile yapay zekâ hala bir bebeğin zekâsına bile sahip değil diyor. Antrophic CEO’su Dario Amodei ise yapay zekânın hala kara kutu olduğundan şikâyet ediyor ve yapay zekâyı anlamak ve açıklanabilir kılmak için uğraşıyor. Bir de bunların üstüne DeepMind kurucusu Mustafa Süleyman’ın yapay zekâyı kaçınılmaz dalga olarak tanımlamasının yanına Yuval Noah Hariri’nin yapay zekânın insan medeniyetinin işletim sistemini hackleyebileceği ve demokrasimizi tehdit edebileceği kehaneti de eklenince önümüzdeki günlerde yapay zekânın bizlere sadece gül bahçesi vaat etmediği daha da aşikâr hale geliyor.
Sonuç olarak, dar ya da geniş yapay zekâ teknolojilerinin geliştirilmesi sadece teknik bir mesele değil, aynı zamanda felsefi, etik, ekonomik ve politik boyutları olan karmaşık bir çalışma olarak dağ gibi karşımızda duruyor. Bu bağlamda da insanlık tarihinin bu kritik dönemecinde, yapay zekânın potansiyel faydalarını en üst düzeye çıkarırken, risklerini en aza indirecek küresel iş birliği ve yönetişim mekanizmalarının geliştirilmesi hayati önem taşımaktadır. Bunun için sanırım en can alıcı öneriyi BM Genel Sekreteri Antonio Guterres’in 2024 Aralık BM Güvenlik Konseyinde (BMGK) yaptığı çağırıyı alıntılayarak yapabiliriz: “İnsan gözetimi olmadan çalışan bir yapay zekâ, dünyayı kör bırakır, özellikle küresel barış ve güvenlik söz konusu olduğunda, tehlikeli ve pervasız sonuçlar doğurabilir.”
Kadir Bulut
12.05.2025