Yapay Zekâ, ortaya ilk çıkışından bu yana teorik ve pratik açıdan birçok farklı değişim ve gelişim sürecinden geçmiştir. Her ne kadar Yapay Zekâ’nın temeli ilk olarak insan düşünce ve davranış şekillerinin bilgisayar tabanlı sistemlerde benzetimini yapmak üzerine kurulmuş olsa da, günümüz koşulları içerisinde sadece insandan değil, doğadan da esinlendiğini ifade edebiliriz. Bu noktada, kavramsal olarak Yapay Zekâ’nın hem bir bilim ve teknoloji – araştırma alanını, hem de zeki bir sistemi (bir yazılım veya donanım) ifade ettiğini düşünmemiz gerekmektedir.
Tarihsel süreçte Yapay Zekâ kendi içerisinde birçok alt alana ayrılmıştır. Örneğin, optimizasyon (en iyileme) amaçlı kullanılan ve genellikle doğadan esinlenerek geliştirilmiş algoritmik yapıların olduğu Sürü Zekâsı (Swarm Intelligence) veya insanlarla ve zeki makinelerin, özellikle kayıp uzuvları telafi etmek ya da var olan bazı yetenekleri geliştirmek amacıyla bir araya getirildiği Sibernetik (Cybernetics) gibi alanlar araştırma çalışmalarında büyük rağbet görmekle beraber, öğrenen sistemler – makineler oluşturulmasına odaklanan Makine Öğrenmesi (Machine Learning) alanı da, Yapay Zekâ literatürünün bel kemiğini oluşturmaktadır. Burada özellikle Makine Öğrenmesi tabanlı sistemlerin, gelişen ve değişen Yapay Zekâ’nın elde edilebilmesi nedeniyle daha kritik bir değere sahip olduğunu söyleyebiliriz.
Her ne kadar temelleri Alan Turing’in 1930’lu yıllardaki çalışmalarına ve hatta daha da eski öncü gelişmelere dayansa da, Yapay Zekâ’nın günlük hayatımızdaki rolü, özellikle 2000’li yıllarda gün yüzüne çıkmıştır. Yapay Zekâ tabanlı sistemleri artık otomobillerde, cep telefonlarında, beyaz eşyalarda, Web’te kullandığımız uygulamalar ve hayatımızda rol oynayan birçok yerde tecrübe edebilmekteyiz. Buraya kadar her şey, günlük hayatımızın kolaylaşması ve hızlanan hayat temposuna ayak uydurabilmemiz açısından kulağa hoş gelmekte. Ancak her devrimsel teknolojik gelişmenin karakterinde olduğu gibi, Yapay Zekâ’nın ortaya çıkışı ve gelişmesi, çeşitli endişeleri de beraberinde getirmiştir. En basitinden, sinema tarihinin önemli yapıtlarından olan Yok Edici (Terminator) veya Matrix gibi film serilerinin arka-planındaki Yapay Zekâ eksenli distopik (olumsuz ütopya / gelecek) dünyaların gerçekten mümkün olup olmayacağı konusunda ciddi tartışmalar sürmektedir.
Bu bağlamda, Yapay Zekâ’nın insanlığın sonunu getireceği düşüncesinde olan, PayPal, SpaceX, Tesla ve Boring Company gibi oluşumların başındaki isim Elon Musk ile geleceğe daha iyimser yaklaşan, Facebook’un kurucusu Mark Zuckerberg çoktan birbirine girmiş durumdadır. Bilim dünyasına bakıldığında ise, Stephen Hawking gibi bazı öncü bilim insanları da Yapay Zekâ tabanlı bir gelecek konusunda karamsar düşünceler içerisindedir. Neticede dünya, Yapay Zekâ’nın tehlikeli olup olmadığı konusunda iki zıt kutba ayrılmış durumdadır.
Bütün bu tartışmalar süredursun, Yapay Zekâ’nın geleceği hakkındaki endişelerin temelini oluşturan birtakım ahlaki ve güvenlik odaklı senaryolardan bahsetmemizde fayda bulunmaktadır. Bunun için öncelikle Yapay Zekâ’nın öğrenme mekanizmasına ve yine teknolojik yeterlik konularına değinmek gerekir.
Yapay zekâ ve öğrenme
Zeki sistemlerin oluşturulmasında kullanılan günümüz Yapay Zekâ tekniklerini temelde iki farklı kategoride; öğrenen ve öğrenmeye gerek duymayan teknikler altında inceleyebiliriz. Buna göre, öğrenmeye gerek duymayan teknikler, verilen bir problemi kendi matematiksel ve mantıksal algoritması içerisinde, genellikle sezgisel bir şekilde (rastgele aramalar – denemeler yardımıyla) çözmeye çalışan tekniklerdir. Bu teknikler de elbette Yapay Zekâ’nın temel unsurları arasındadır, ancak öğrenen teknikler, Yapay Zekâ’nın gelişiminde daha fazla kritik öneme sahiptir.
Yrd. Doç. Dr. Utku KÖSE
Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Yazının tamamı Bilim ve Ütopya'nın şubat 2018 sayısında!