Ünite 7: Yapay Zekâ: Makineler Düşünebilir mi?

Yapay Zekâ ve Turing Testi

Yirminci yüzyılda, insanın öznel ve geleneksel olarak, metafizik terimlerle açıklanan özelliklerini fiziksel süreçlere indirgemek, teknolojik gelişmelere dayanarak zihinsel süreçleri taklit eden, insan zihni gibi davranan, makineler geliştirilmeye başlamıştır. Yirminci yüzyıl, hayvanların klonlanması ve genetik kodun çözülmesi gibi, bilimsel devrimler yılıdır. Bilincin ve zihinsel süreçlerin beynin işleyişine indirgenmesiyle düşünme ve bilinç gibi zihinsel işlevlerin sadece insana has olup olmadığı sorusu irdelenmeye başlanmıştır. Her alandaki teknolojik gelişmelere koşut olarak, teknolojik gelişmelerle beynin çalışmasının taklit edilebilmesi yoluyla yapay zihinlerin yaratılıp yaratılamayacağı sorusu ortaya atılmıştır. Yapay zekâ insan zihninin ve zihinsel süreçlerin bir makine tarafından taklit edilmesini, bir başka deyişle insan gibi düşünen, zeki makineler yaratmayı amaçlayan bir bilim dalıdır. Yapay zekâ, insana ait zeki özelliklerin bilgisayara kazandırılmasına çalışmalıdır. Psikoloji, felsefe, biyoloji, dilbilim gibi çeşitli farklı alanla bağlantılı olan, bilgisayar biliminde bir alt alandır. Yapay zekâ çalışmaları, iki amaç doğrultusunda gelişmektedir. Bunlar, insan zekâsını taklit eden bilgisayarlar geliştirerek, insan zihninin işleyişini daha iyi anlayarak, daha kullanışlı bilgisayar uygulamalarının yazılmasını sağlamaktır.

Yapay zekâ terimi, ilk defa 1956 yılında John McCarthy tarafından, insanlar tarafından yapıldığında zekâ gerektiriyor dedirten işlerin, bilgisayarlar tarafından yapılmasını sağlamaya çalışan bir bilgisayar dalını isimlendirmek üzere ortaya atılmıştır. Yapay zekâyla uğraşanların amacı görmek, öğrenmek, alet kullanmak, insan konuşmasını anlamak, mantık yürütmek, iyi tahmin yapmak, oyun oynamak, amaç belirlemek ve plan oluşturmak vb. gibi, zekice faaliyetleri, makinelere yaptırmaktır. Yapay zekâyla biyolojik organizmalara has zekâ arasındaki fark, makinelerle canlıların aynı sonuçlara farklı yollardan ulaşmalarında görülür. Yapay zekâ, daha ziyade bilinçli düşünme, eylemin nasıl gerçekleştiğini incelemeye yönelik bir bilimdir.

“Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ilk defa cevaplamaya çalışan ve makine zekâsı kavramını ortaya atarak, insan zekâsını taklit eden makinelerin yapılabileceği fikrini geliştiren kişi Alan Turing’dir. Turing’in makinelerin düşünüp düşünemeyeceği sorusunu bir oyun şeklinde test etmesi, yapay zekâ alanında çığır açmış, kendinden sonra birçok araştırmacıya ilham vermiştir.

Alan Turing 1950 yılında yayınladığı “Bilgisayar makineleri ve Zekâ” (Computing Machinery and Intelligence) başlıklı meşhur makalesinde “makineler düşünebilir mi?” sorusuna cevap aramıştır. Turing, makine ve düşünmek kelimelerini tanımlamak ve cevap aramak yerine, aynı soruyu ustaca makinelerin insan zihnini taklit edip edemeyeceği şeklinde düzenlemiştir. Turing tarafından ortaya atılan makine tasarımı, günümüzde pek çok kuram ve standardın belirlenmesinde önemli rol oynamıştır. Turing insanların, bir makinenin zekice davrandığını, düşünebildiğini gördüklerinde, nasıl tepki vereceklerini merak etmiş ve bunu ölçebilecek bir test geliştirmiştir. Turing’in geliştirdiği test “düşünen makineler için Turing Testi” olarak tanınır.

Turing testi birbirlerine bir bilgisayar ekranı ve bir klavyeyle bağlı üç odadan oluşur. Bu odalardan birinde bilgisayar, diğerinde bir insan oturur. Üçüncü odada oturan sorgucunun (insan) görevi, kendisiyle bilgisayar ekranı aracılığıyla konuşanlardan hangisinin insan, hangisinin makine olduğunu anlamaktır. Sorgucu bilgisayar ekranı aracılığıyla hem bilgisayara, hem de diğer insana sorular sorabilmektedir. Bilgisayarın görevi, sorgucuyu kendisinin insan olduğuna inandırmaktır. Turing’e göre sorgucu, bu testte insanı bilgisayardan ayırt etmeyi % 50’den daha az başardığında, yani sorgucu insanı bilgisayardan ayırt edemediğinde, bilgisayarın zeki olduğu, düşündüğü söylenebilir. Turing, aynı makalesinde, 2000 yılında geliştirilmiş bilgisayarların 5 dakikalık bir diyalog sonunda bu testi %30 oranında geçeceğini öngörmüştür.

Turing testine getirilen, yapay zekâ konusunda en sık söz edilen eleştirilerden biri, duygularla ilgilidir. Buna göre, yalnızca biyolojik organizmalar duygu ve düşünme yetisine sahiptir. Biyolojik olmayan makinelerin düşünmeye duyguya sahip olduğu söylenemez. Buna karşın yapay zekâ savunucuları, düşünme ve duyguya sahip olmanın yalnızca biyolojik organizmalara has olmadığını, silikon temelli yapıların düşünme ve duyguyu taklit etmesinin yeterli olduğunu öne sürmektedir.

Zayıf ve Kuvvetli Yapay Zekâ Ayrımı

Yapay zekâ alanındaki tartışmaların çoğu, Kartezyen düalizmin, duyguların ve düşüncelerin, fiziksel dünyadan farklı bir alana ait olduğunu, öne sürmesinden kaynaklanır. Yapay zekânın çıkış noktası, düalist bir dünya görüşünün aksine, duyguların ve düşüncelerin fiziksel dünyaya ait olduğu, makineler tarafından taklit edilebileceği fikridir.

Akıllar, Beyinler ve Bilim adlı meşhur kitabında düalist görüşlerin, zihnin ve beynin nasıl etkileştiği sorununu çözmekten uzak olduğunu söyleyen Searle, indirgemeci materyalist görüşlerin de sinirsel fizyolojik süreçlerle zihinsel durumlar arasındaki bağlantıyı sağlamaktan uzak olduklarını öne sürer. Turing makinesinin ortaya atılmasıyla gelişen yapay zekâ alanındaki çalışmalarda insan beyniyle dijital bilgisayarların çalışması arasında benzerlik kurarak, insan beyninin dijital bir bilgisayar, zihnin de sadece bir bilgisayar programı olduğunu savunmaktadır. Bu bağlamda yapay zekâ anlayışını, kuvvetli yapay zekâ ve zayıf yapay zekâ olarak ikiye ayıran Searle, kuvvetli zekâ anlayışını eleştirerek, yapay zekâ anlayışının savunuculuğunu yapmıştır.

Kuvvetli yapay zekâ yaklaşımı gerekli teknolojik ilerleme sağlandıktan sonra makinelerin, yani dijital bir bilgisayarın insan zekâsına ve duygularına sahip olacağını ileri sürer.

Zayıf yapay zekâ anlayışına göre makinelere, yani dijital bir bilgisayara, düşünmeyi öğretmek mümkün değildir. Makinelerin insan gibi akıl yürütmesi, karar vermesi, duygulara sahip olması beklenemez.

Günümüzde yapay zekâ alanındaki çalışmalara bakıldığında her iki görüşü de benimseyen araştırmacılar olmasına rağmen, çalışmaların daha ziyade zayıf yapay zekâ yönünde olduğu görülmektedir. Zayıf ve kuvvetli yapay zekâ ayrımı, bu ayrım çerçevesinde ortaya atılan tartışmalar, aslında geleneksel olarak zihin beden sorunu olarak bilinen sorunun, bilgisayar teknolojisi aracılığıyla ifade edilmesidir. Zayıf yapay zekâ, zihin-beden sorunuyla bağlantılı olarak, özellikle materyalist ve işlevselci görüşlerin içine düştüğü sorunlara çözüm sunabilir. Çünkü psikolojik olguları bilgisayarda taklit etmek, bir anlamda, bu tür zihinsel durumların fiziksel bir yapıdan nasıl kaynaklandığını açıklamayı olanaklı hale getirmektedir. Searle kuvvetli yapay zekâ anlayışına karşı çıkanlar arasında en çok tanınanlardan biridir.

Çince Odası Deneyi ve Cevaplar

John Searle, çığır açan Zihinler, Beyinler ve Bilim adlı kitabında, zihin beden sorununa çözüm olarak önerilen, işlevselci ve indirgemeci materyalist kuramlara karşı, indirgemeci olmayan bir materyalizm öne sürer. Searle’e göre kuvvetli yapay zekâ görüşünden çıkarılacak sonuç, insan zihninde biyolojik hiçbir öğenin bulunmadığıdır. Searle bu görüşü bilgisayar işlevselciliği olarak tanımlar ve bu görüşün zihni bir dijital bilgisayar programına indirgediğini söyler. Searle’e göre kuvvetli yapay zekânın temelini oluşturan ilke “beyin için zihin neyse bilgisayar donanımı için program odur” şeklinde özetlenebilir.

Searle kuvvetli yapay zekâyı zayıf yapay zekâyla karşılaştırır. Zayıf yapay zekâya göre, bilgisayarlar düşünmeyi yalnızca taklit ederler, onların anlıyormuş gibi görünmeleri gerçek anlama değildir (yalnızca mış gibi anlamadır), düşünüyormuş gibi görünmeleri mış gibi düşünmedir vb. Ama yine de, bilgisayar taklidi (simulasyonu) zihni incelemek için çok faydalı bir tekniktir.

Searle, bilgisayar programlarının, salt biçimsel ve sözdizimsel özelliği olduğunu bu özelliklerinden dolayı da zihinsel süreçlerden farklı olduğunu savunur. Zihin, sözdizimin ötesinde anlambilimi de barındırır. Hiçbir bilgisayar programının zihne sahip olmamasının nedeni, bilgisayar programlarının sözdizimsel, zihinlerinse hem söz, hem de anlamdizimsel olmalarıdır. Zihinlerin biçimsel yapılarının ötesinde içerikleri vardır”.

Çince odası deneyi Searle’ün bilgisayarların düşünemediğini göstermek amacıyla tasarladığı bir düşünce deneyidir. Saerle’e göre, bilgisayarda Çince odasındaki hiç Çince bilmeyen kişinin durumunda olduğu gibi, anlamı bilinmeyen Çince simgeleri işleten bir biçimsel program vardır ve bir dili anlamak demek, bir takım biçimsel simgeleri bilmek demek değil, uygun zihinsel durumlara sahip olmak demektir.

Searle’ün Çince odası deneyiyle kanıtlamak istediği şey, doğru bir bilgisayar yazılımın insanın Çince anlamasını sağlayamadığı gibi, bilgisayarın da Çince anlamasını sağlayamayacağıdır. Çünkü Çince odası deneyinde, odada kilitli kişi bir bilgisayar gibi, davranarak programı çalıştırmıştır. Bilgisayarın tek sahip olduğu şey, bu deneydeki gibi Çince sembolleri işletebilecek biçimsel bir programdır. Bilgisayarın Çince anladığı söylenemez.

Searle, Çince odası deneyinde anlamadan, zekice ve anlamlı çıktılar veren bir sistem betimler. Searle bu karşı örneğiyle Turing testinin geçersizliğini göstermeyi hedefler. Çünkü Çince odası, gerçek anlamda hiçbir şey anlamadığı halde, Turing testini kolaylıkla geçebilir. Ama Searle’ün Çince odasına, karşı kuvvetli yapay zekâ tarafından çeşitli cevaplar ve karşı argümanlar geliştirilmiştir. Searle, bu cevapların hepsinin yetersizlikleri olduğunu söyler. Çünkü Çince odasının tezi “basit bir mantıksal gerçeğe dayanır; sözdizimi anlam için yeterli değildir, bilgisayarlar sadece sözdizimine sahiptirler”.

Ayrıca Çince Odası Deneyine verilen cevaplar da kendi içinde altı kategoriye ayrılmıştır. Bunlar:

  • Sistem Cevabı
  • Robot Cevabı
  • Beyin Taklitçisi (Brain Simulator) Cevabı
  • Bileşim (Combination) Cevabı
  • Diğer Zihinler Cevabı
  • Birçok Bina Cevabı olarak sıralanabilir.

Searle, bilgisayarların günümüzde birçok olguyu ve süreci taklit etmekte kullanıldığını, örneğin bilgisayarda depremlerin, fırtınaların taklit edildiğini, ama kimse bilgisayarın fırtına ya da deprem olduğunu düşünmezken bilgisayarda zihni taklit ettiğimizde, insanların bilgisayara bilinç atfetmesinin anlamsız olduğunu düşünür.

Bunun sebebinin, insanların büyük oranda, davranışçı temelde düşünmesi olduğunu söyler. Böylece birçok insan için, bir sistem Çince anlıyormuş gibi davranıyorsa o zaman, mutlaka Çince anlıyordur demektir. Normal olarak birçok insan düalist bir tavırla zihinlerin biyolojik, fiziksel dünyanın bir parçası olmaktan öte bir şey olduğunu da düşünür. Zihnin salt biçimsel olarak tanımlanabileceğini savunan yapay zekâ da zihnin, doğal biyolojik bir olgu olduğu fikrini yadsıyarak düalist görüşlere yanaşır.

Searle’in kuvvetli yapay zekâya karşı çıkışı, makinelerin düşünemeyeceğini savunması onun, zihin ve bedenin ilişkisine ilişkin görüşleriyle bağlantılıdır. Searle’e göre, zihin ve beden etkileşim içindedir, ama töz düalizminin aksine zihin ve beden birbirinden ayrı ve farklı şeyler değildir. Çünkü zihinsel olgular beynin bir özelliğidir. Bu görüş en iyi bir şekilde hem fizikalizmin, hem de mentalizmin bir karışımı olarak düşünüldüğünde anlaşılabilir. Searle, naif fizikalizmi, dünyada var olan her şeyin fiziksel nitelikler ve ilişkiler olduğu şeklinde, naif mentalizmi de zihinsel olguların gerçekten var olduğu şeklinde tanımlar. Buna göre, bazısı bilince, çoğu yönelimselliğe, tamamı öznelliğe sahip olan zihinsel durumlar vardır. Bunların da dünyadaki fiziksel olayların belirlenmesinde nedensel olarak işlevi vardır.

Searle’ün zihin, beden ve bilgisayar etkileşiminin doğasına ilişkin argümanı birkaç temel öncüle dayanır. Bunlardan ilki, beynin zihnin nedeni olduğudur. Buna göre, zihni oluşturan tüm zihinsel süreçlerin temeli beyindeki süreçlerdir. İkinci temel önermesi sözdiziminin anlam dizimi için yeterli olmamasıdır. Bunu tamamlayan üçüncü önermeye göre, bilgisayar programları sadece biçimsel ve sözdizimsel yapılarıyla tanımlanır. Son önerme de zihnin zihinsel ve anlamsal bir içeriği olduğudur. Bu son sav zihnimizin nasıl çalıştığını açıklayan bir gerçektir. Düşüncelerimiz ve isteklerimiz ya bir şeyle ilgilidir, ya bir şeye gönderme yapar ya da dünyanın haline yöneliktir; bunun nedeni de içerikleridir.

Makineler Düşünebilir Mi?

Yapay zekâ alanındaki çalışmalar iki temel kategoriye ayrılabilir. Bunlardan ilki sembolik yapay zekâ olarak nitelendirilebilecek zihni taklit etme anlayışıdır. Sembolik yapay zekâ sistemleri yukarıdan aşağıya bir düzenle akıl yürütmeyi, bilmeyi ya da her ikisini birden taklit edecek şekilde programlanmışlardır. Sembolik yapay zekâda kullanılan en yaygın anlayış üretim sistemi anlayışıdır. Bir üretim sistemi genellikle üç kısımdan oluşur. Üretim kuralları adı verilen eğer ise-o zaman formunda bir kurallar listesi; belli kuralın ne zaman, nasıl uygulanacağına karar vermekte kullanılan bir kontrol mekanizması ve çalışan bir bellek, kullanılan ateşlenen kuralların sonuçlarının yazıldığı bir “karatahta”.

Yapay zekâ alanındaki ikinci çalışma alanı, beyni taklit eden bağlantılı ya da yapay sinirsel sistemler yaklaşımıdır. Bu yaklaşımın çıkış noktası, beynin yapısı üzerine yapılan çalışmalardır. Beynin en göze çarpan özelliği, sinir hücreleri arasındaki yoğun bağlantıdır. Bu yaklaşımı savunanlara göre, eğer sinir hücrelerini temsil eden birçok basit işlemci yoğun bir şekilde birbirine bağlanırsa milyonlarca satırlık kodlar yazmak zorunda kalmadan beyin benzeri davranış elde edilebilir. Zekâ ya da düşünme, birçok işlemcinin birbirine bağlanmasıyla kendiliğinden ortaya çıkabilir. Yapay sinirsel sistemlerin dikkate değer özelliği, sembolik yapay zekâ gibi programlanmış değil, aksine eğitilmiş olmalarıdır. Makinelerin öğrenebilmesi, zekâ davranışı elde etmekte can alıcı bir husustur. Sinirsel bir ağda öğrenme, tepkiyi belirleyen ağırlıkların örüntüsünü değiştirmekle gerçekleşir. Yapay sinirsel sistemler, örüntü ister görsel olsun, ister daha soyut bir şekilde yapılansın, örüntü tanımlama konusunda mükemmeldirler. Ama akılcı, mantıksal düşünme gerektiren sorunların çözümünde, sembolik yapay zekâ sistemleri mükemmelken yapay sinirsel sistemler, daha az başarılı olmaktadır.

Yapay sinirsel sistemlerin düşünme ya da zekâ üretmesi, çok fazla sayıda sinir hücresinin, onların birbiriyle bağlantılarının, taklit edilmesini gerektirecektir. Ama sorun, sadece taklit edilen sinir hücresi sayısının artması değildir; salt uyarılma eşiğinin taklit edilmesinin ötesinde, sinir hücresinin kendisini de daha detaylı bir şekilde taklit etmek ve biyolojik bir sinir hücresinin işlevine özgü karmaşıklığı yakalamak gerekir. Ayrıca tek bir tip sinir hücresi olmadığı da unutulmamalıdır.