KKTC Yapay Zekâ Bakanlığı

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Bilimleri Laboratuvarı’ndan fizik ve bilgisayar alanında gezegende en ünlü 3 isminden birisi olan, yapay zekâ alanında yaptığı çalışmamalarla da bir otorite olarak kabul edilen Edward Fredkin’e göre, “Tarihte üç büyük olay vardır. Bunlardan ilki kâinatın oluşumudur. İkincisi yaşamın başlangıcıdır. Üçüncüsü de yapay zekânın ortaya çıkışıdır.”

Ve insanoğlu tarihte ilk kez tam olarak anlamadığı sistemler kuruyor.

İnsanoğlu ne yaptığını biliyor mu?

Hayır. Bence, tarihte ilk defa bizden daha zeki varlıkların olduğu bir döneme giriyoruz.

Onların anlayabileceğine inanıyor musunuz?

Evet

Onların zeki olduğuna inanıyor musunuz?

Evet

Bu sistemlerin kendilerine ait deneyimleri olduğuna ve bu deneyimlere dayanarak kararlar verebildiğine inanıyor musunuz?

İnsanların yaptığı gibi aynı anlamda, evet.

Bilinçliler mi?

Bence şu anda muhtemelen pek öz farkındalıkları yok, bu yüzden o anlamda bilinçli olduklarını düşünmüyorum.

Bilinçli olacaklar mı?

Evet, zamanla böyle olacak.

Ve insanlık, gezegendeki en zeki ikinci canlı türü mü olacak?

Evet, ne olup bittiğine dair kabaca bir fikrimiz var, ancak işler gerçekten karmaşıklaştığında, beyninizde neler olup bittiğini bilmediğimiz gibi, aslında neler olup bittiğini de bilmiyoruz.

Tam olarak nasıl çalıştığını bilmediğimizi mi söylüyorsunuz, fakat insanlar tarafından tasarlanmadı mı?

Hayır, öyle değildi. Yaptığımız şey, öğrenme algoritmasını tasarlamaktı; bu biraz evrim yasasını tasarlamaya benziyor. Ancak bu öğrenme algoritması verilerle etkileşime girdiğinde, işleri iyi yapan karmaşık sinir ağları üretiyor, ama biz bunların tam olarak nasıl yaptığını anlamıyoruz.

Bu sözler, "Yapay Zekânın Babası" olarak bilinen, derin öğrenme ve yapay sinir ağları konusundaki öncü çalışmalarıyla 2024 Nobel Fizik Ödülü'nü kazanan İngiliz asıllı Kanada vatandaşı bilgisayar bilimci Geoffrey Hinton’dan başkasına ait değil. Geoffrey Hinton günümüz yapay zekâ teknolojilerinin (ChatGPT vb.) temelini atan araştırmalarıyla tanınmaktadır. 

Bazı yapay zekâ sistemleri, sahip olmaları beklenmeyen becerileri kendi kendilerine öğreniyorlar. Bunun nasıl gerçekleştiği halen tam olarak anlaşılamamıştır. Örneğin, Google'ın bir yapay zekâ programı, eğitilmediği halde Bangladeş dilinde komut aldıktan sonra kendi kendine uyum sağladı. Google mühendisleri, Bengalce’de çok az miktarda komutla Bengalce’nin tamamını çevirebildiklerini keşfettiler. Sistemin; bu alanda çalışan herkesin "kara kutu" diye adlandırdığı bir yönü var. Google mühendisleri, şu anki teknoloji seviyesi ile neden bu şekilde davrandıklarını söyleyemiyorlar.

Peki yapay zekanın üzerine inşa edilen LLM (Large Language Model) yani Büyük Dil Modeli zekâ göstergesi mi?

Nörobilim çalışmaları, insan zekasının büyük oranda dilden bağımsız çalıştığında işaret ediyor. Büyük Dil Modelleri, artık dili çok iyi bir biçimde anlamalarının yanı sıra düşünüyor, akıl yürütüyor ve hatta deneyimlerinden öğreniyor. Nörobilim çalışmaları; düşüncenin kendisinin kelimelerden önce geldiğini gösteriyor, hatta çoğu zaman onlara hiç uğramıyor bile.

Büyük dil modelleri üzerine inşa edilen yapay zekânın ilahlaştırıldığı bir dönemde, bu gerçek dili kusursuz taklit edebilen modelin insan zekâsına yaklaştığı varsayımının temelden hatalı olabileceği gerçeğini de gözler önüne seriyor. Büyük dil modelleri (LLM- Large Language Models) üzerine inşa edilen yapay zekâ, milyarlarca kelimelik devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, insan benzeri metinleri anlama, işleme ve üretme yeteneğine sahip gelişmiş sinir ağı sistemleridir.

19 Haziran 2024'te Nature dergisinde yayımlanan ve Evelina Fedorenko, Steven T. Piantadosi & Edward A. F. Gibson üçlüsünün kaleme aldığı makale (“Language is primarily a tool for communication rather than thought”) dilin düşünce üretmekten ziyade, üretilen düşünceyi aktarmak için optimize edilmiş bir iletişim aracı olduğunu savunmaktadır. Sinir bilimi verilerine dayanan çalışma, karmaşık düşüncenin dilden bağımsız gerçekleşebileceğini ve dilsel yeteneklerin düşünceyi doğurmadığını ortaya koymaktadır. Makalede; dilin ortaya çıkışının insan kültürünü tartışmasız bir şekilde dönüştürdüğü, ancak dilin sembolik düşünce de dahil olmak üzere karmaşık düşünce için bir ön koşul olmadığı, bunun yerine, dilin kültürel bilginin aktarımı için güçlü bir araç olduğu; düşünme ve akıl yürütme kapasitelerimizle birlikte evrimleşmiş ve insan bilişinin kendine özgü karmaşıklığını ortaya çıkarmaktan ziyade yalnızca yansıttığı savunulmaktadır. Bu bulgular, dili kusursuz taklit edebilen modellerin insan zekâsına yaklaştığı varsayımının temelden hatalı olabileceğini de ortaya koymaktadır. Zira, bebek davranışları da dil ve düşünme yeteneğinin birbirinden bağımsız olduğunu kanıtlıyor. Bebekler dünyayı dilden bağımsız olarak keşfediyor.

Yapay zekâ ve LLM'lerin gerçek yapay zekâ için "doğru yol" olmadığı argümanı, teknolojide belirgin ve büyüyen bir bakış açısıdır ve genellikle şu gerçeğe odaklanır: LLM'ler, bilinçli veya gerçekten zeki varlıklardan ziyade gelişmiş istatistiksel, olasılıksal üretim motorlarıdır. Eleştirmenler, gerçek anlayışa sahip olmadıklarını, karmaşık akıl yürütmede başarısız olduklarını ve sık sık halüsinasyon gördüklerini, bu yüzden yapay genel zekâ (AGI) yerine taklit araçları olduklarını savunmaktadırlar.

Örneğin, ChatGPT halüsinasyonu, yapay zekâ modelinin kendinden emin bir şekilde yanlış, mantıksız, uydurma veya gerçek dışı bilgiler üretmesi durumudur. ChatGPT, bir bilgi ansiklopedisinden ziyade bir "dil modeli" olduğu için, bazen olgusal doğruluğu değil, kelimelerin istatistiksel olarak birbiri ardına gelme olasılığını önceliklendirir. Olmayan kaynakçalar, makaleler, kanun maddeleri veya biyografiler oluşturabilir. Yanlış bilgiyi son derece kendinden emin ve doğruymuş gibi sunabilir. Test türüne ve modele bağlı olarak halüsinasyon oranları %33 ile %79 arasında değişebilmektedir.

Büyük dil modellerinin becerileri artsa da Halüsinasyon sorunun çözümü hâlâ son derece zor. Mesela, GPT‑5 özellikle akıl yürütme sırasında⁠ çok daha az halüsinasyon görmesine rağmen, yine de görüyor. Halüsinasyonlar bütün büyük dil modelleri için hâlâ temel bir sıkıntı, uzmanlar azaltmak için çok uğraşıyorlar!

Ben LLM’leri biraz; Charles Simonyi’nin insanları, 1980'de Windows da dahil olmak üzere her modern işletim sisteminin öncüsü olan bir grafiksel kullanıcı arayüzüyle (graphical user interface), tanıştırmadan önceki haline benzetiyorum.

Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio ile, modern yapay zekanın temelini oluşturan sinir ağları üzerine çalışmaları nedeniyle "yapay zekanın vaftiz babaları" arasında gösterilen 2018 Turing Ödülü sahibi Fransız asıllı Amerikalı bilgisayar bilimcisi Yann LeCun’a göre büyük dil modellerinin potansiyeli sınırlı. Turing Ödülü, modern bilgisayar biliminin kurucularından sayılan Alan Mathison Turing anısına, 1966'dan beri her yıl Association for Computing Machinery (ACM) tarafından bilişim dünyasına katkıda bulunanlara verilen bir ödüldür. 2029’da ilk kez bir bilgisayarın Turing Testi’ni geçeceği öngörülüyor. Turing Testi kısaca; bilgisayar, bir bilgisayar olduğunu ele vermeyecek kadar insansı şekilde davranabilecek” olmasıdır. Yann LeCun; bunun alternatifinin ise fiziksel dünyayı da anlayan “Dünya Modeli”. LeCun, insan düzeyinde zekaya ulaşmak için, makinelere fiziksel dünyanın işeyişi öğretilmelidir ve bu ön koşuldur. LeCun; daha fazla zekâ ile insanlığın acılarının da azalacağına inanıyor. Zira, “Bu dünyanın en büyük sorunu aptallık.”

Yapay zekânın gelişimi, mikroişlemcinin, kişisel bilgisayarın, internetin ve cep telefonunun icadı kadar temeldir. Yapay zekâ, insanların çalışma, öğrenme, seyahat etme, sağlık hizmeti alma ve birbirleriyle iletişim kurma şeklini değiştirecek. Tüm endüstriler yapay zekanın etrafında yeniden şekillenecek. Devletler, işletmeler, yapay zekayı ne kadar iyi kullandıklarına göre yeniden ayrılacaklar.

ABD’li ünlü fütürist Ray Kurzweil ise “19. yüzyılda önceki 9 yüzyıldaki kadar gelişme kaydettik. 20. yüzyılın ilk 20 yılında 19. yüzyılın tamamı kadar gelişme kaydettik ve içinde bulunduğumuz 21. yüzyılda, şu anki ilerleme hızında, 20.000 (yirmi bin yıl) yıla eşit gelişme kaydedeceğiz.” öngörüsünde bulunuyor. 1990’da Sovyetler Birliği’nin çöküşünü ve internetin hızla yayılmasını da yüksek bir doğruluk oranı ile tahmin eden Kurzweil insanların 2030’da belleklerini internete yüklemeye başlayacaklarını öngörüyor. 2045’te ise insan bedenleri akıllı makinelerle birleşerek hastalık dönemini bitireceğini iddia ediyor.

Yapay zekâ şimdiye kadar en çok hakkında konuşulan teknoloji ve önümüzdeki yıllarda ve sonrasında insanların etkileşime gireceği her şeyin çekirdeği olmaya hazırlanıyor.

Tüm bu gelişmelerin ışığında, Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti Devleti’nin de gecikmeden Yapay Zekâ Stratejisini kamuoyu ile paylaşması gerekmektedir. KKTC Devleti’nin Yapay Zekâ Politikasını oluşturması elzemdir. Ve KKTC’nin süratle Ministry of Digital Affairs (Dijital İşler Bakanlığı) ve Ministry of Entrepreneurship (Girişimcilik Bakanlığı) bakanlıklarına ek olarak Ministry of Artificial Intelligence (Yapay Zekâ Bakanlığı) kurması da akıllıca olur!

İnsan ruhu teknolojiye galip gelmelidir.

Alea iacta est.