Kara Kutudaki Yapay Zeka

İkinci Dünya Savaşında, İngilizler, Alman denizaltılarından gelen şifreli mesajları deşifre edebilmeleri için önde gelen bilim insanlarını toplarlar. İçlerinden sadece Alan Mathison Turing kripto analizi için bir soru ortaya atar: ‘Makineler düşünebilir mi?’ Enigma’nın şifresini kıran ve kimilerine göre savaşın iki yıl erken bitmesini sağlayan Turing, yapay zekanın yolunu da açar.

1956’dan başlayarak, tam olarak yaşamımızın her alanına sızmayı büyük bir hızla başaran yapay zeka, otomobil sektöründe de fazlasıyla sorun çözmede başarılı oluyor. Tüm otomobil üreticileri, çok yakın bir gelecekte, fosil yakıtları terk ederek elektrikli araç üretimine geçeceklerini açıklamaları çevreciler için çok güzel bir haber olsa da bu açıklamanın önünde çok büyük bir engel bulunuyor: Batarya Üretimi.

Batarya üretebilmek için hammadde eksikliği elektrikli araç üretimine geçişi zorlamakta. Özellikle Nikel stoğu tükenmek üzere. Bilim insanları bu problemin çözümünde alışılmışın dışında bir yöntem kullandı: Yapay Zeka! Yapay zekaya incelemesi için sunulan verilerde, malzeme bilgisi, ihtiyaç tanımı, kullanım detayları gibi bir dizi bilgi bulunmaktaydı. Veriler ışığında yapay zekanın çıktıları hayranlık uyandırdı. Yapay zeka, onu besleyen veriler ışığında 300 elemet arasından alternatif olma potansiyeli taşıyan 4 adet yeni materyal keşfetti.

İnsanlık hızla gelişen teknolojiye ayak uydurmakta zorlanıyorlar. Buna bilim insanları da dahil elbette. Beynin doğal sınırlarını zorlayan her konuda, artık çok kuvvetli bir yardımcıya sahip olduğumuz gerçeğini kabul edelim: Yapay Zeka! Uzun analizlerin kısalmasında, insani hataların başından elemine edilmesinde ve doğru veriler ışında bizim henüz göremediğimiz kolerasyonları bize göstermekte hergün daha fazla kullanılacağa benziyor.

Neurol Network yani yapay sinir ağları, doğrudan insan beyninden ilham alınarak oluşturulmuş bir makine öğretisi olarak geliştirildi. Sinir ağları olarak tasarlanan network, kendisine sağlanan verilere bakarak, aradaki bağlantıları da baz alarak hipotezler oluşturur.

Bu bağlantılar belki de bizim hiçbir zaman göremeyeceğimiz şekilde gerçekleşir. İşte, birçok alanda artık bilimsel süreçleri hızlandırmak, insan hatasını bertaraf etmek için bu makine öğrenmesine başvuruluyor.

Liverpool Üniversitesi’nden bir ekip, bu yapay sinir ağları sayesinde seçilen 4 materyali bilim insanlarına araştırmaları için sundular. Laboratuvar deneylerine de hızlı bir şekilde başlanmış oldu. Bu sayede her elementi test etmeye kalmadan yeni tip bataryada kullanılabilecek 4 madde keşfedilmiş oldu. En az bir yılda sonuçlanabilecek bu çalışma sayesinde zaman ve efor tasarrufu sağlanarak süreç hızlandırıldı.

Yapay sinir ağlar, tüm yapay zeka çalışmalarında kullanılıyor. İnsan beyninin çalışma biçimini nasıl tam olarak çözemediysek, bu dijital ağların da bizim işimize nasıl yaradığını anlayamıyoruz.

Son 10 yıldır makine öğrenmesi sayesinde büyük verileri sınıflandırıp tahminler yapabiliyoruz. Ama bunu nasıl yapabildiğimizi anlamlandırmakta oldukça zorluk çekiyoruz.

Kullanılan sinir ağları beynimizdeki gibi birbirlerine bağlı nöronlardan oluşuyor. Bilgi akışı gerçekleştikçe bu ağların yapısı da değişiyor. Kompleks problemler işte bu dinamik yapı sayesinde çözülüyor olsa da bunun nasıl işlediğini anlamamız gerekiyor.

Öte yandan, bir yapay zeka ise korkutuyor. Öyle ki durumu açıklayan mühendis açığa alındı. Google’ın yapay zekası, sekiz yaşındaki bir çocuk gibi davranıyor. Google çalışanı Blake Lemoine’ın iddiasına göre, test aşamasındaki Yapay Zeka sohbet chatbot’u olan LaMDA (Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli) bilinçli tavrılar sergiliyor.

Chatbot’un ayrımcı veya nefret söylemi kullanıp kullanmadığını test etmekle görevlendirilen yazılım mühendisi Blake Lemoine, LaMDA’nın bir insan gibi düşünüp yanıt vermeye başladığını yetkililere rapor etti.

İngiliz Daily Mail gazetesine açıklamalarda bulunan Lemoine Yazılım mühendisi yapay zekanın programcının üzerinde testler yapmadan önce izin istemesini ve bu hakkına saygı duyulmasını talep ettiğini açıkladı. Lemoine, devam ediyor:

‘Bir geliştirici onun üzerinde ne zaman deney yaparsa, o geliştiricinin hangi deneyleri yapmak istediği, bunları neden yapmak isteği ve kendisinin uygun olup olmadığı konusunda konuşulmasını istiyor.’

Lemoine, LaMDA’nın en büyük korkusununun insanların ondan korkması ve insanlığa en iyi nasıl hizmet edileceğini öğrenmekten başka bir şey istememelerinin olduğunu da belirtiyor.

Peki bir yapay zeka, bir işlemin çözümüne nasıl ulaştığını anlatabilir mi? İşte bu problemin bir adı var: BLACK BOX (KARA KUTU).

Maalesef ki, yapay zekaların “insanüstü” zihinleri, biz insanlarınkine erişmek için yetenekli değil. Yapay zekalar korkunç birer öğretmenler ve bilgisayar bilimi dünyasında onları “kara kutular” olarak adlandırılır. Zira sinir ağlarını eğitmek kolay bir iş değil.

Sistem bir kaç rastgele parametre ile başlıyor, tahminler yürütüyor ve daha başarılı adayları desteklemek için tahminlerine devam tahminlerini ekliyor. Bu sayede başarılı bir şekilde ideal cevaba ulaşmak adına ihtimalleri azaltıyor. Milyonlarca numara ile sürece başlayabilirsiniz ama sadece bir numara ile sona geliyorsunuz.

Yapay zeka konsepti içerisine giren bu “kara kutu” yaklaşımının getirdiklerini görmek için önümüzde çok uzun bir zaman var. Şu bir gerçek ki; uygulanabilir işlemler gayet net; sinir ağı operatörleri sistemlerini eğitmeden kullanmaya çalışırsa çok daha fazla vakit harcıyorlar. Ve bilgisayarların giderek daha da hızlandıklarını düşünecek olursak bu tip bir öğrenme gerçek zamanlı olarak da gerçekleşmesi kaçınılmaz gibi duruyor. Yakın zamanda yaptıklarından ders çıkartıp bir sonraki hareketlerinde bu derslerden öğrendiklerini kullanan robotları hayatımızda göreceğimizi söylemek mümkün.

Şu anda, yapay sistem ağları güvenilir gibi gözükse de belli bir eşik geçildikten sonra bize sağladığı çözümlerin ne kadar güvenilir olduğunu anlayamayabiliriz. Konu açıklığa kavuşturulmadığı için yapay zekaya sunulan verilerin kalitesi çok ama çok önem taşıyor.

Bunun en önemli örneği, KOMPAS ismindeki suç eğilimi tahmin algoratiması. Kullanılan bu algoritma, Amerika’da mahkumların suç işleme eğilimini değerlendirmek üzere kullanıldı. Herhangi bir açıklama sunulmadan, siyahilerin iki kat daha fazla suça eğilim gösterdiklerine dair çıkarımda bulunuldu. Buradaki en büyük sorun yanlı verilerdi.

Yani girdiler ne kadar başarılı, yansız ve kaliteli olursa, yapay zekanın ulaşacağı sonuç da o kadar başarılı olacak.

Yapay zeka etiği ve denetimi konusunda öneriler geliştirilmeye devam etmekte. Bunlardan pratikliğiyle öne çıkan ‘etik kara kutu’ çözümü uzmanlar tarafından desteklenmekte.

Bu özelliğin tasarım ve teknolojik gelişime katkıda bulunmasının yanı sıra güvenlik tedbiri olarak zorunlu kılınması, daha sağlıklı bir çalışma ve iş birliği için önemli.

2016 yılında teknoloji devlerinin bir araya gelmesiyle ”İnsan ve Topluma Fayda Sağlamak için Yapay Zeka Ortaklığı” kuruldu. Bu ortaklık, AI’nın etik, adil ve kapsayıcı yollarla konuşlandırılmasına odaklanıyor.

Sosyal yardım organizasyonu olan Geleceğin Yaşam Enstitüsü (FLI) ise, robotik tasarımlar için temel yasalar ve etik kurallar içeren Asilomar AI İlkeleri’ni oluşturdu.

Her geçen gün korku ve hayretle yapay zekanın sınırlarımızı zorlayan gelişimine tanık olmaktan başka bir seçenek yokmuş gibi gözüküyor.