Bir sohbet sırasında biri bana şu soruyu sordu:
“Yapay zekayı iyi anlamak için bilgisayar mühendisi olmak mı gerekiyor?”
Sorunun kendisi aslında bugün yapay zeka hakkında yaşadığımız büyük kafa karışıklığını özetliyordu. Çünkü çoğu insan bu teknolojiyi yalnızca yazılımla ilgili sanıyor. Oysa gerçek çok daha geniş bir resimden oluşuyor. Yapay zeka tek bir bilimin ürünü değil; birkaç farklı disiplinin kesişiminde ortaya çıkan bir yapı…
Ben yapay zekayı açıklarken basit fakat bir o kadar da güçlü bir metafor kullanıyorum:
Yapay zeka dört bacaklı bir masa gibidir!
Eğer bu bacaklardan biri eksikse, masa dengede durmaz, duramaz..
Yapay zekayı yalnızca teknik bir konu olarak görmek, masayı tek ayak üzerinde tutmaya çalışmak gibidir!
Haydi bu masanın dört bacağına yakından bakalım hep birlikte…
Önce maddeler halinde özetleyelim :
1️. Bilgisayar Bilimleri ve Veri Bilimi
2️.Nörobilim
3️.Psikoloji ve etik
4️.İletişim
Ardından da mercek altına alalım , “Yapay Zeka” adı verilen menfumu ayakta tutan bu bileşenleri…
1. Birinci Bacak: Bilgisayar Bilimleri ve Veri Bilimi
Yapay zekanın ilk ayağı algoritmalardır.
Algoritmalar aslında bir problemin çözümüne giden adımlar dizisidir.
Bugün makine öğrenmesi ve derin öğrenme sistemleri milyarlarca veri noktası üzerinden örüntüler öğrenir.
Bir yapay zeka modeli:
- milyonlarca metni okur
- yüz milyonlarca görüntüyü analiz eder
- milyarlarca örüntü arasında ilişki kurar
Sonunda şu yeteneği kazanır:
Gördüğü şeylerden yola çıkarak yeni bir şey üretmek…
Ancak burada son derece kritik bir hakikat var:
Yapay zeka hakikaten anlamaz!
O sadece örüntüleri hesaplar.
Tam da bu nedenle; yapay zekanın ürettiği şeyler bazen inanılmaz derecede doğru, bazen de tamamen yanlış olabiliyor ya zaten…
Çünkü onun bilgeliği değil,
olasılık hesaplama kapasitesi vardır.
Bu hakikat de bizi ikinci bacağa götürüyor.
Çünkü bu algoritmalar tamamen rastgele tasarlanmadı.
Onların ilham kaynağı insan beynidir!
2. İkinci Bacak: Nörobilim
Yapay zeka masasının ikinci bacağı nörobilimdir; yani bir anlamda beynin bilimi…
Bugün kullandığımız “yapay sinir ağları” kavramı doğrudan insan beyninden esinlenmiştir.
İnsan beyninde yaklaşık 86 milyar nöron vardır.
Bu nöronlar birbirleriyle trilyonlarca bağlantı kurar.
Her öğrenme süreci aslında şudur:
Bağlantıların güçlenmesi veya zayıflaması…
Makine öğrenmesi modelleri de benzer şekilde çalışır.
Her eğitim adımında modelin içindeki bağlantılar biraz değişir.
Ağırlıklar güncellenir ve böylece sistem yavaş yavaş daha doğru tahminler yapmayı öğrenir.
Bu yüzden yapay zeka aslında , beynin matematiksel bir soyutlaması bir manada…
Burada ilginç bir geri dönüş etkisi var öte yandan:
Yapay zeka sadece beyinden ilham almaz. Aynı zamanda beyni etkiler de kendisi…
Bugün nörobilimde tartışılan önemli sorulardan biri şu:
Yapay zeka ile sürekli etkileşim kurmak beynimizi nasıl değiştiriyor?
Araştırmalar üç önemli etki gösteriyor.
Olumlu etkiler :
- bilişsel yükün azalması
- yaratıcı düşünme için zihinsel alan açılması
- bilgiye erişim hızının artması
Olası olumsuz etkiler :
- bilişsel tembellik
- hafıza kullanımının azalması
- derin düşünme kapasitesinin zayıflaması
Tarih bize şunu gösteriyor: Her bilişsel teknoloji beynimizi yeniden şekillendirir.
Yazı da bunu yaptı, matbaa da , internet teknolojileri de…
Şimdi yapay zeka da aynı şeyi yapıyor!
Beynin nasıl etkileneceği yalnızca teknolojiye de bağlı değil öte yandan ve bu hakikat de bizi üçüncü bacağa götürüyor : insan psikolojisi …
Bu noktada biraz duralım ve bu bilgilerin gündelik hayatımızdaki projeksiyonuna dair biraz düşünebilmek ve nefes almak adına , masanın diğer iki bacağına bir sonraki yazımızda yakından bakalım..
Bir sonraki yazıda:
“Yapay Zeka Çağında İnsan: Psikoloji, Kimlik ve İletişimin Dönüşümü”
