Neden Yapay Zeka Bugüne Kadar Beklenilen Seviyeye Çıkamadı ve Uzun Bir Süre de Çıkamayacak?
yapay zekanın - her ne kadar sadece zeka ile ilgili gibi görünse de - aslında en başından beri nihai amacı, insan davranışını taklit edebilen bir "şeyler" tasarlamaktır.
yapay zekanın ilk yıllarında kısa zamanda elde edilen başarılar acaip bir optimizm dalgasına yol açtı. 1950'lerin sonundan 1970'e kadar yapay zekanın ağır topları tarafından yapılan tahminlere bakalım:
simon & newell (1958): 10 yıl içinde yapay bir zeka dünya satranç şampiyonu olacak, ve yeni bir matematik teoremini kanıtlayacak.
simon (1965): 20 yıl içinde makineler bir insanın yaptığı her işi yapabilecek
minsky (1967): bir nesil içinde yapay zeka problemi çözülecek.
minsky (1970): üç ila sekiz yıl içinde bir insanın zekasına sahip bir makine yapmış olacağız.
ha, şimdi yıl 2008. tahminden 30 yıl sonra gelen bir satranç şampiyonluğu dışında bunların hiçbiri gerçekleşmedi. işin ilginci yakında gerçekleşecekmiş gibi de gözükmüyor. neden diye sorası geliyor insanın.
bunun sebeblerinden biri, belki de yapay zekanın bir araştırma programı olarak kendine yanlış hedefler seçmesidir.
tarihsel olarak hep insan yaptığında zeka sonucu yaptığına inandığımız davranışlar seçildi ve bunları makinelere yaptırmaya uğraşıldı. satranç oynama, sohbet etme, araç kullanma, tıbbi teşhis koyma, problem çözme gibi görevleri bir insana yakın performansla yapacak uzman sistemler yapılmaya çalışıldı. bu, kendi başına güzel bir hedef olmakla birlikte, nihai amacımız insan davranışına yakınsayan bir şey yapmak, ya da yapay bir zihin yapmak olduğu sürece pek de akıllıca bir yaklaşım değil.
yapay zekanın bugüne kadar ki en büyük başarılarından birini, deep blue'yu düşünelim. bu bilgisayar dünya satranç şampiyonunu yendi. bu basit bir olay değil kesinlikle. ama yapay zekanın hedefleri ve amacı düşünüldüğünde, bir "zeka" ya da "zihin" olarak ben deep blue'ya pek de saygı duyamıyorum. hareket edemiyor, çevresini manipule edemiyor, değişen şartlara uyum sağlayamıyor. tabii ki aslında makineler "yapmak için tasarlandıkları şeyleri" yapmak konusunda iyidir, ve deep blue bunları yapmak için tasarlanmamıştı. satranç oynamak için tasarlanmıştı ve bunu gayet iyi yapıyordu. ancak nasıl oynadığını düşünürseniz, bence hız ve kapsam olarak etkileyici, metod olarak hiç değil. insanın işlem kapasitesi göz önüne alındığında insanın satranç oynaması çok daha etkileyici. deep blue ise olaya "kaba kuvvet" ile yaklaşıyor.
satranç oynamak, insanın davranış repertuarının milyonda biridir.
peki satranç oynayan bir makine yapmak, bize insan zihni hakkında gerçekten önemli ne söylüyor?
denilebilir ki "koyayım insan zihnine, burda dünya satranç şampiyonunu yenen bir makine var, bu müthiş değil mi ha dostum?" müthiş olmasına müthiş, ama bugün felsefeciler ve psikologlar, yapay zekadan çok daha fazla şey bekliyor. yapay zeka disiplini bugün bir mühendislik alt kolu, ya da ne bileyim eve süpürge çekecek robotlar yapmamızı sağlayacak bir teknoloji üreticisi olarak görülmüyor. çok daha önemli şeyler söz konusu: yapay zekanın, insan zihninin gizemlerini (sistematik bilimsel yaklaşıma direnen ender alanlardan biri) çözmemizde kilit bir rol oynayacağına inanılıyor.
bu amaç doğrultusunda, klasik yapay zekadansa alternatif bir yaklaşımı öneren araştırmacılar var (brooks, rodney. 1991. "intelligence without representations"). bu yaklaşım, basit bir organizmayı tüm davranışıyla tasarlamayı öneriyor.
bugün bırakın bir insan tasarlamayı, bir kedi bile tasarlayamıyoruz. hadi kediyi de geçtim, bir arıyı bile tasarlayabilecek durumda değiliz. burda arı tasarlamaktan kastettiğim, arıya benzeyen, uçarak hareket eden, çeşitli sensörlerle çevresini algılayan bir robot yapmak değil haliyle (bunları yapmak bugün pek zor değil). arı bunlardan çok daha fazlasını yapmaktadır. yiyecek arar, beslenir, türdeşleriyle iletişim kurar. yeri geldiğinde kendini ve kolonisini savunur. en önemlisi, arı
Arılar Nasıl Bal Yapar?
işte diyorlar ki, satranç oynayan bilgisayar yapmaya çalışmaktansa, bütün davranışlarıyla bir arı yapmaya çalışmak, yapay zihin konusunda bize daha fazla yol aldırır.
buna inanmak için evrimsel bir gerekçemiz de var. zira biz burda bir şeyler tasarlamaya çalışıyoruz ama hali hazırda tasarlanmışı var; onlara da bakmak gerek. evrim tarihine baktığımızda görüyoruz ki bir kere temeller atıldıktan sonra yüzlerce milyon yıl, algısal ve motor sistemlerin entegrasyonu sayesinde "hayatta kalma" işini başarabilen organizmaların optimizasyonu ile geçti. bugün "klasik" yapay zekanın uğraştığı fonksiyonlar (problem çözme, doğal dil işleme, akıl yürütme, uzman bilginin kullanımı) 4 milyar yıllık evrimsel süreçte oldukça yeni ortaya çıkmış kabiliyetler. eğer bu doğada böyle olduysa belki biz de tasarlama işine kolları sıvayıp en yeni ve karmaşık kabiliyetlerden başlamak yerine daha daha sakin olup basit ve temel kabiliyetlerden başlamalıyız. bunları iyice anlayabilirsek, belki de yüksek seviye kabiliyetlerin nasıl bunların üstüne inşa edileceğini anlamamız mümkün olur.
bu yaklaşıma göre tasarladığımız basit robotlar, soyut ve basitleştirilmiş bir dünya yerine, en baştan gerçek dünyada var olmaya çalışacaklar. bir "vücut" sahibi olacaklar ve bunu kullanabilecekler. belki de davranışları için - içlerinde - dünyanın bir simulasyonu ya da modelini değil, dünyanın kendisini kullanacaklar.
klasik yapay zekaya alternatif bir de dinamik sistemler yaklaşımı var ve o kadar güzel fikirler içeriyor ki, burda iki cümleyle hakkını yemek istemiyorum.
bu konular hakkında toplama yazılardan oluşan bir john haugeland kitabı var, "mind design" diye. meraklısına.
