Teorisi sağlam olmayan bir sistemin pratiği gerçek hayatta iyi çalışmaz diye düşünüyorum. Yapay zeka bu kadar hızlı geliştirilirken teorisini yeterince tartışıyor muyuz? Bu soruyu endüstri mühendisi kökenli, bulanık mantık ve çok kriterli karar vermeden yapay zekaya evrilmiş bir isim olan Prof. Dr. Başar Öztaysi'ye sordum.

Kitaptan okuyan bir sistem

Öztaysi'nin çerçevesi netti: bugünkü yapay zeka, yani doğal dil işleme ve büyük dil modelleri, esasında yazılı kaynaklardan, kelimelerin istatistiklerinden öğrenen bir sistem. "Çok gezen mi bilir, çok okuyan mı bilir" sorusuna benzetti bunu. Şu anki yapay zeka kitaptan okuyarak ilerliyor ve bize insansı bir çıkarım mekanizmasıyla cevap veriyor.

Bunun ne kadar yeni bir teknoloji olduğunu da hatırlattı: Transformer mimarisi 2017'de Google tarafından bulundu, henüz 10 yılını bile doldurmamış bir yöntemden bahsediyoruz.

"Veri, yapay zekanın fosil yakıtıdır"

Konuşmanın en çarpıcı kısmı, büyük dil modellerinin öğrenme sınırına yaklaştığına dair açıklamalardı. Öztaysi bunu Stefan Zweig'ın "Satranç" kitabındaki karaktere benzetti: kafede sadece kitap okuyan, kitaplarla ilgili her şeyi bilen ama dış dünyada Dünya Savaşı çıktığından haberi olmayan biri. Bugün geldiğimiz nokta da buna benziyor: internet kaynakları büyük ölçüde okundu, algoritma belli bir seviyeye geldi, ve bir noktadan sonra sadece daha fazla veriyle daha iyi olmayacağına dair görüşler var.

Bir isme atıf yaptı: "Veri, yapay zekanın fosil yakıtıdır," demiş bir yapay zeka figürü. Tıpkı fosil yakıttan elektrikli araçlara geçiş gibi, yeni bir yönteme geçilmesi gerekebilir. Yani sadece okuyarak değil, dünyayla iletişim kurarak öğrenen yöntemler araştırılıyor.

Kararı makine verirse, sonucuna kim katlanır

Ben burada etik tarafını sordum, çünkü hızla ilerlerken verdiğimiz kararların doğa ve insanlık için doğru olup olmadığı tartışılıyor. Öztaysi'nin karar teorisi perspektifinden verdiği cevap bence kilit bir çerçeve: "İnsanoğlu karar verdiği zaman sonuçlarına da katlanır. Buradaki esas ayrım, kararı bir makine verecek, sonucuna kim katlanacak?"

Bunun bir yasal düzenleme meselesi olduğunu, ama düzenleme sadece bir bölgede, örneğin Avrupa'da kalırsa etkisinin sınırlı olacağını da ekledi. Çin'in etik konusunu öncelik olarak görmediğini, Amerika'nın "konuşuyor gibi" davrandığını, Avrupa'nın ise bunu daha çok dert ettiğini gözlemliyor.

Öğrenmiş hissetmek, öğrenmek değildir

Gençlerle akademide çalışan biri olarak gözlemini sordum. Öztaysi'nin dikkat çektiği nokta şuydu: bir soruya yapay zekadan cevap alınca insanda sanal bir "öğrenmiş gibi" his oluşuyor. Halbuki öğrenme, tamamen insanın kendi kafasıyla, o bilgiyi sonradan kullanmasıyla ilgili bir şey. İyi bir kullanıcı olmak, yapay zekanın sınırlarını bilmek ve her çıktıya körü körüne güvenmemek gerekiyor, ekranların altında zaten "hata olabilir, kritik veriyi kontrol edin" yazıyor.

Reçete

Son olarak baba kimliğiyle sordum: çocuklarının hangi konuda hazır olmasını istiyor? Cevabı üç maddeydi: yaratıcılık, çünkü kitaptan öğrenen bir sistem bile biraz yaratıcı davranabiliyor ama insan yaratıcılığı başka bir şey; odaklanma, çünkü bu kadar ekranın olduğu bir çağda odaklanmak zorlu bir meziyet haline geldi; ve kritik düşünme, çünkü bu, ileriye dönük "öyle olursa ne olur" sorularını sormayı gerektiriyor.

Yapay zekanın teorisini akademi tartışırken, biz de günlük hayatımızda onu bir an önce doğru kullanmayı öğrenmek zorundayız. İkisi birbirini bekleyemez.

Siz yapay zekadan aldığınız her cevabı sorguluyor musunuz, yoksa "öğrenmiş gibi" hissetmekle yetiniyor musunuz? Kendi sınırınızı fark ettiğinizde bana yazın.