İnsan üzere düşünen yapay zeka hiçbir vakit mümkün olmayabilir

Bilgisayar bilimci Peter J. Denning, yayımladığı “Turing’s Mistake: Escaping the Yoke of Unintelligent Machines” adlı analizinde yapay genel zekaya (AGI) ulaşmanın sanıldığı kadar mümkün olmadığını savundu. Denning’e göre insan zekasının en önemli bileşenlerini oluşturan örtük bilgi makinelere aktarılamadığı için yapay zekanın insan gibi düşünmesi hiçbir zaman gerçekleşmeyebilir.

Denning, bu görüşünü Alan Turing’in 1950’de ortaya koyduğu iki varsayıma dayandırıyor. Bunlardan ilki, insan zekasının bedenden bağımsız olarak yazılım şeklinde yeniden üretilebileceği düşüncesi. Diğeri ise makine zekasının Turing Testi ile ölçülebileceği yaklaşımı. Araştırmacıya göre bu iki fikir, son 75 yıldır yapay zeka çalışmalarını yanlış bir yöne sürükledi.

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Peter J. Denning’e göre modern yapay zekanın içine düştüğü çıkmaz Alan Turing’in 1950’de ortaya attığı iki temel yanılgıya dayanıyor. Bunlardan ilki, insan zekasının bedenden tamamen bağımsız bir yazılım gibi bilgisayarlara aktarılabileceğinin kabulü. İkincisi ise makine zekasının yalnızca bir taklit oyunu olan Turing Testi ile kanıtlanabileceği düşüncesi. Denning, bu iki varsayımın yapay zeka araştırmalarını 75 yıldır yanlış bir yöne sürüklediğini savunuyor.

Denning, işletim sistemlerinde sanal bellek yönetiminin temelini atan modeli geliştirmesi, kuyruk teorisi ve işletim sistemleri mimarisi üzerine öncü katkılarda bulunmasıyla tanınıyor.

İnsan bilgisinin önemli bölümü kelimelere dökülemiyor

Denning’in analizinin merkezinde örtük bilgi veya “zımni bilgi” kavramı yer alıyor. İnsanların sahip olduğu ancak tam olarak ifade edemediği bu bilgi türü, eğitimle veya kitaplardan öğrenilemeyen, kelimelere dökülmesi çok zor olan ve tamamen bireysel deneyime, sezgiye ve usta-çırak ilişkisine dayanıyor. Sağduyu, duygular, pratik beceriler, gündelik sosyal etkileşimler ile kültürel ve tarihsel birikim bu bilgi türünü kapsıyor. Araştırmacıya göre bunlar, mevcut makine öğrenmesi yöntemleriyle bilgisayarlara aktarılamıyor.

Bu görüşünü desteklemek için 1980’lerde başlatılan Cyc projesini örnek gösteren Denning, yaklaşık 40 yıl süren çalışma sonunda oluşturulan 25 milyon maddelik sağduyu veri tabanının bile uzman seviyesinde akıl yürütme sağlayamadığını hatırlatıyor. Ona göre bu durum, insan uzmanlığını oluşturan bilginin önemli bölümünün veri olarak ifade edilemediğini gösteriyor.

Kelimelerin anlamını bilmiyorlar

Denning’e göre yapay zekanın önündeki temel engel “temsil problemi“. Bilgisayarlar yalnızca kodlanabilen verilerle çalışırken, örtük bilgi bu yapıya dönüştürülemiyor. Bu nedenle ChatGPT, Claude ve Gemini gibi büyük dil modellerinin kelimeler üzerinde işlem yaptığını ancak kelimelerin taşıdığı anlamı gerçekten kavrayamadığını savunuyor.

Aynı şekilde bir robot, usta bir kemancının hareketlerini taklit edebilse bile müzik yapmanın hissettirdiklerini veya dinleyicide oluşturduğu duyguyu anlayamıyor. Denning ayrıca bağlam ve kültürün de insan iletişiminin ayrılmaz parçaları olduğunu, bunların yalnızca daha büyük veri kümeleri veya daha büyük sinir ağlarıyla kazanılamayacağını öne sürüyor.

En büyük risk süper zeka olmayabilir

Denning’e göre gelecekteki en büyük tehdit, insanlığı aşan süper zeka değil. Asıl risk, birbirine bağlı yapay zeka sistemlerinin insan seviyesine ulaşmadan da güçlü, öngörülemez ve insan hedefleriyle tam uyumlu olmayan davranışlar sergileyebilmesi.

Araştırmacı, insanların makinelerin geliştireceği olası “örtük bilgiyi”, makinelerin ise insanlara özgü örtük bilgiyi anlayamayacağını savunuyor. Bu nedenle gelecekteki temel sorunun, insan gibi düşünen bir yapay zekadan ziyade farklı şekilde düşünen makinelerle güvenli biçimde birlikte yaşamak olacağını öne sürüyor.