Görüş Bildir

etiket Zuhal Mansfield Yazio: İnsan Zekâsının Son Çırpınışı mı?

Haberler
> Zuhal Mansfield Yazio: İnsan Zekâsının Son Çırpınışı mı?

Sovyetler’in satrançta son dünya şampiyonu Garry Kasparov’un her satranç karşılaşması öncesi en büyük boyda bir çikolata yediğini biliyor muydunuz? Bana da tanıştığım ve Kasparov’un sınıf arkadaşı olan Azeri bir arkadaş anlatmıştı. 

Garry’nin çikolata düşkünlüğü ve satranç ustalığının yanı sıra, zekâ ve makine öğrenimi alanında tarihi bir rolü var. Garry, 1985 yılında Anatoli Karpov’la karşılaşıp şampiyon olmadan önce Hamburg’da 32 makineye karşı satranç oynamıştı ve hepsini yenmişti. Kimse de maçın sonucuna şaşırmadı. O günlerde bilgisayarlar daha yeni konuşuluyordu. Ruslar da Tetris oyunu ile yazılım konusunda iddialarını gösteriyorlardı. 

Sonra Berlin Duvarı yıkıldı, Sovyetler dağıldı, dünya başka şeyler konuşmaya başladı. Aradan 12 yıl geçti, Garry’nin karşısına bu sefer dünyanın en güçlü bilgisayarı olarak kabul edilen Deep Blue’yu çıkardılar. Newsweek Dergisi bu maçı “Beynin Son Çırpınışı” kapağı ile yorumladı. Bu önemli bir dönüm noktasıdır.

Biraz daha geriye gidersek: Son 60 yıldır bilgisayar bilimciler, yapay zekâ üzerinde farklı denemeler yaptılar.

Biraz daha geriye gidersek: Son 60 yıldır bilgisayar bilimciler, yapay zekâ üzerinde farklı denemeler yaptılar.

1952 yılında, XOXO oynayabilen bu bilgisayarı geliştirdiler. Bu büyük bir başarıydı. 45 yıl sonra Deep Blue’nun satrançta Kasparov'u yenmesi de öyle. 2011'de Watson adlı bilgisayar, iki kişiyi bilgi yarışmasında yendi ki bu satranç oynamaktan daha zordu. Gerçek şu ki önceden belirtilmiş talimatlarla çalışmak yerine Watson Bilgisayarı, insan rakiplerini yenmek için mantık kullandı. DeepMind'ın AlphaGo robotu 2015 yılında, satrançtan daha karmaşık olarak kabul edilen Go oyununda dünya birincisini yendi. Go oyununda, evrendeki atom sayısından çok hamle olasılığı olduğu biliniyor. Yani kazanmak için AlphaGo'nın sezgi geliştirmesi gerekliydi. Yine bazı noktalarda, AlphaGo'nun programcıları onun neyi niçin yaptığını anlayamadılar.

Deep Blue’nun galip gelmesi, insan beynini tanımak için herhangi bir katkısı olmadı. Yapay zekâ tartışmaları ile birlikte insan beynini anlama konusunda akıl almaz ilerlemeler yaşanmaya devam ediyor. Değil 50 yıl, on binlerce yıldır üretilen bütün aletler ve makineler pasifti. Amaçları doğrultusunda kullanıldı. Akıllı cihazlar bile, sadece yapmasını istediğimiz şeyleri yaptı. Yeni yapay zekâ gelişmeleri, amaçlarını kendi belirleyen araçlar döneminin açılmasını sağlayabilir. 

Bundan dolayı ki Çinliler, Go oyununda bilgisayara yenilince yapay zekâda dünya lideri olmak için yeni bir hedef belirledi. Çin, dersini aldı, ya biz?

Beyin hakkında edindiğimiz verilerin miktarı sinir bilimi sayesinde her sene iki kat artıyor. Ve her tür beyin taramanın boyutsal çözünürlüğü de her sene iki kat artıyor. Artık yaşayan bir beynin içini bile görebiliyoruz. 

Yapay zekâ tartışmaları, makine öğrenimi ve artırılmış gerçeklik teknolojisi ile birlikte “zekâ” üzerine tartışmalar ve yorumlar da katlanarak artmaya başladı.  

Garry Kasparov, daha şampiyon olmamıştı ve ne Deep Blue ne de AlphaGo projesi hayattaydı. 1983 yılında zekâ üzerine bütün dünyanın kabul ettiği teoriyi Howard Gardner ortaya koymuştu. Çoklu Zekâ Teorisi, zekâyı tek ve baskın bir yetenek olarak görmekten ziyade, çeşitli ve özel boyutlardan oluştuğunu öneren bir modeldi. 

Gardner, bilişsel yeteneklerin geniş bir yelpazeden oluştuğunu ve aralarında sadece çok zayıf bir bağ bulunduğunu savunuyordu. Örneğin, teoride matematiksel çarpma işlemini kolayca öğrenen bir çocuğun, bu görevde zorluk yaşayan bir çocuğa göre daha zeki olduğu söylenemez. Basit çarpma işlemlerinde uzmanlaşmak için zaman harcayan bir çocuk ya çarpma işlemini farklı bir yolla öğrenebilir, ya da matematik dışındaki bir alanda üstünlük gösterebilir. Üçüncü ihtimal de çarpım sürecini derin bir seviyede anlıyor veya tamamen farklı bir süreç olarak görüyor olabilir. Temelde derin bir anlayış içermesi de yavaşlığa ve çarpım tablosunu hızlı hatırlayan çocuğa nazaran potansiyel matematiksel zekâsının gizlenmesine neden olabilir.

Gardner, teorisini ortaya atıldıktan sonra farklı tepkilerle karşılaştı. Geleneksel zekâ testleri ve psikometrikler genellikle zekânın boyutları ve farklı görevler arasında Gardner'ın kuramının öngördüğü düşük ilişkiden ziyade yüksek korelasyon bulmaktadır. Yine de birçok eğitimci kuramın önerdiği yaklaşımların uygulamalı değerini desteklemeye devam etti. 

Gardner uzamsal, kinestetik, müzikal, sözel, içsel, sosyal, matematiksel, doğasal ve varoluşsal zekâ türlerinden bahseder. Üzerine kitaplar yazılır, nice felsefeler bina edilir. Detaylarını uzmanlara bırakıyorum.

Bizim toplumumuzda ise konunun daha keskin tartışma boyutu görülür:

Bizim toplumumuzda ise konunun daha keskin tartışma boyutu görülür:

Zekâ mı, akıl mı gibi. Zekâ daha çok matematiksel bir tanım gibi dururken, akıl tanımına ahlaki bir boyut ekleniyor. Bu durumda akıllı cihazlar tanımı yerine zeki cihazlar mı demeliyiz… Bir de işin aptallık boyutu var: “yüzde 60’ı…” yargısı her ortamda kullanılmaya devam ettiğini sıkça duyarsınız. Hele seçim sathına girelim daha çok duyacağız.

Bir de Temel’in yaklaşımı var: Aptallığı mı istersin, güzelliği mi? Temel, “tabii ki aptallık” der. Niye? Çünkü güzellik geçicidir…

Yapay zekâ, artırılmış gerçeklik ve beyin ile ilgili nöroteknolojik adımlarla birlikte bütün zekâ kuramları “geçici” listesine itildi. Yeni bir yüzyıla giriyoruz ve buna en uyan tanım “Artırılmış Çağ” oldu. En çok Z ve Alfa Kuşakları olmak üzere hepimiz yeni bir çağı yeni tanımlamalarla karşılamalıyız. Aksi takdirde sadece insanın zekâsı değil, kendisi de “geçici” ve “atık” olarak yokluğa mahkum edilecektir.

Malum, son 30 yılda IQ ölçümünün yanına EQ’yu da ekledik ve başarı ve verimlilikte EQ’nun da önemli olduğu vurgulanıp durdu. Gardner’in çoklu zekâ kuramına göre, yenileri de listeye eklenebilir. Şimdi, teknik tanımdan çıkıp, hayatın içinden örneklerle konuya yorum yaklaşayım: 

Dünyanın farklı ülkelerinde binlerce kişi üzerinde yapılan bir araştırmada; kişilerin yüzde 37’si çevrelerini değerlendirirken en önemli duyularının “görmek” olduğunu söylüyor. Yüzde 23 oranındaki kişi de “koku”nun hayati önem taşıdığını vurguluyor. Ayrıca diğer duyularımızdan dokunma, tatma, duyma bir ürünü tercih etmede, kabul etmede öncelikle olduğunu belirtiyor. Peki, zekâ nerede?

Aynı araştırma yöntemi Polonya’da süt markaları arasındaki tercihte kullanılmış. Temel, gerekli, seksi olmayan ve günlük bir ihtiyaç maddesi sütün araştırmada tercih edilmesi doğru olmuş. Marka tercihinde ortaya çıkan sonuçlar şöyle: Yüzde 54,6 tat, yüzde 41,1 dokunma ve görme, yüzde 31,5’i duyma, yüzde 10,7’si de kokunun öncelikli tercih sebebi olarak gösterilmiş. Yani araştırma, zeki olan şu markayı, aptal olan bu markayı tercih ediyor demiyor. İnsan duygularıyla karar veriyor. 

Belli bir kumaşı gören, belli bir ses kalitesini duyan, belli bir parfümü koklayan biri yorumuyla doğru tahminde bulunabilir: 'Bu eşimin pardösüsünün sesi, bu sevgilimin parfümü o odaya girdi' gibi. İnsanlar açısından güçlü olan bu özellik, yapay zekâyı nasıl yönlendirebilir? 

Muhtemel ki beş ile on yıl sonra, arama motorları sadece kelime ve bağlantı kombinasyonları aramak yerine, gerçekten de algılamaya; internet ağında ve kitaplarda milyarlarca sayfayı anlamak için okumaya dayanacak. Senin hiç aklına gelmediği bir anda Google asistanı seni uyaracak: 'Bak, bir ay önce bana akademik ortamlarda tartışılan şu hapların kan-beyin bariyerini geçmediği hakkında endişelerini dile getirmiştin. Sadece 13 saniye önce buna yepyeni bir yaklaşım getiren ve bu hapları almanın yeni bir yolunu gösteren yeni bir araştırma ortaya çıktı. Sana bunu özetlememe izin ver.' Veya “Bugün yine 125 gram fazla gıda ve sıvı aldın, obezite diyeti konusunda 11 saniye önce, yeni bir bilimsel makale yayınlandı, diyeti denemek ister misin?”

Bu iyi bir şey gibi kabul edebilir. Fakat biraz daha karmaşık durumlar var. Biri yoksulluk diğeri zenginlik içinde iki komşunuz var. Makine bunu nasıl yorumlayabilir. Yoksulluğu algılayabilir mi? Malum pek çok kişi yoksulluk, acı, korku filmlerini sever ama gerçek hayatta böyle şartlarla karşılaşmak, bunu yaşamak istemez. Yapay zekânın tercihi ne olurdu? 

Ya yapay zekâ ve makine öğreniminde bu aşamaya geçilirse, insanoğlu bu gelişmeye nasıl bir cevap verecek?

Bir dönüm noktasındayız ve hiçbir dergi kapağında veya sayfalarında “beynin son çırpınışı” başlığını atılmasına izin vermemeliyiz!

IQ, EQ, LQ, TQ…. Sonu yok… Bana göre, üç çeşit zekâ var, siz de konumunuzu ona göre belirleyin:

Akıllılar yani çalışanlar: Bedenen veya aklen hiç fark etmez her türlü işi yapanlar. Boş duramayan, sorumluluk sahibi olanlar…

Yetenekliler yani üretenler: İster sanat üretsin ister mobilya ister yazılım veya bahçesinde domates, balkonunda çiçek üretsin, isterse evinde sabunluk yapsın… Fikren ve bedenen toplum için hiç bir takdir beklemeksizin hiç durmadan sürekli üretenler. 

Asalaklar: Tarife gerek yok, bildiğiniz asalak, tufeyli…

Makine zekâsı mı insan zekâsı mı? Durun, makinelerin kontağını kapatmadan bir seçeneğimiz olduğunu da söyleyeyim.

Yalnızca insanların yapabildiği bir şey var: Hayal kurmak!.. O yüzden hayallerimiz hep büyük olsun…

Facebook

LinkedIn

Instagram

BU İÇERİĞE EMOJİYLE TEPKİ VER!
11
4
1
1
1
0
0
ONEDİO ÜYELERİ NE DİYOR?