Dünya yapay zekayı konuşuyor. Nihat Doğan da konuşuyor, helal olsun. Peki, doğru mu konuşuyor? Yapay zekayı doğru mu anlıyoruz?

Makine zekası olarak da adlandırılan yapay zeka, geniş anlamda insan ya da diğer canlıların zekası yerine zeki davranışlarda bulanan makineleri anlatmak için kullanılıyor.

Tamam da, ilk kimin aklına gelmiş?

Yapay zeka aslında yeni bir kavram değil. Henüz Antik Yunan mitolojisinde bronzdan inşa edilen Talos adındaki robotla karşılaşıyoruz. Talos'un görevi, Girit adasının sahillerini günde üç kez turlayarak Avrupa'ya ismini veren ve güzelliğiyle meşhur Europa'yı korumak. Tabii ki Zeus'un hediyesi.

Robot Talos

İşe yarar akıl yürütme yetisine sahip bir makineyi gerçekten yapma fikri ise 1300'lerde Ramon Llull ile başlıyor. Gottfried Leibniz, sayılar yerine kavramlar üzerinde işlem yapmayı hedefleyerek hesaplayabilen makine kavramını Calculus Ratiocinator[1] ile genişletiyor. Bunu gerçekleştirmeyi ilk deneyen ise Wilhelm Schickard[2] oluyor.

WilhelmSchickardPortrait

19'uncu yüzyıldan itibaren robotlar ve yapay varlıklar edebiyatta daha sık görülmeye başlıyor. En tanınanları şüphesiz Marry Shelley'nin Frankenstein romanı ile Karel Capek'in R.U.R. Rossum'un Evrensel Robotları tiyatrosu. Eserlerin ortak özellikleri ise robotların başlangıçta insana hizmet ederken evrilerek insana zarar vermesi, hatta öldürmesi. Kapek'in tiyatrosu, dünya dillerine robot kelimesini kazandırmasıyla da ayrıca önemlidir.

Rossum'un Evrensel Robotları tiyatrosunun afişi

Mekanik ve formal akıl yürütmenin antik çağlardan beri yüzyıllar boyunca filizoflar ve matematikçelerce çalışılmasının ardından nihayet matematiksel mantık doğrultusunda, bir makinenin mümkün olabilecek her türlü matematiksel çıkarımı "0" ve "1" kadar basit sembollerle benzeşimlendirebileceğini ortaya koyan Alan Turing'in hesaplama kuramı[3] geliyor. Bilgisayarların her türlü formal akıl yürütme eylemini simüle edebileceği yönündeki bu tez Church-Turing tezi olarak biliniyor. Sinirbilimi, bilgi kuramı ve sibernetik alanlarındaki eşzamanlı gelişmelerle birlikte bu tez, araştırmacıları elektronik bir beyin yaratmanın olasılığını düşünmeye itiyor.

İlk çalışmalar, başarısızlıklar

Günümüzde yapay zeka olarak kabul edilen ilk çalışma, McCullouch ve Pitts'in Turing-complete[4] kabul edilen 1943 tarihli yapay sinir hücreleri tasarımı. Yapay zekanın sistemli şekilde çalışılması ise Dartmouth College'daki 1956 tarihli bir atölye ile başlıyor. Atölyenin katılımcıları Allen Newell, Herbert Simon, John McCarthy, Marvin Minsky ve Arthur Samuel böylece yapay zeka araştırmasının kurucu ve önderleri sayılıyorlar. İki aylık açık bir çalışma olan atölyenin önemli sonuçlarından biri, McCarthy tarafından önerilen yapay zeka adının kabul görmesi oluyor. Öte yandan Newell ve Simon, geliştirdikleri kuram ispatlayıcı Logic Theorist[5] programını da burada tanıtıyorlar. Atölyeye katılan araştırmacıların öğrencileriyle birlikte yazdıkları programlar dönemin basını tarafından "olağanüstü" olarak tanımlanıyor. Söz konusu programlar dama oyununda insanları yeniyor, cebir problemlerini çözüyor ve İngilizce konuşuyorlar. 1960'ların ortalarına kadar bu çalışmalar ABD Savunma Bakanlığı tarafından destekleniyor ve dünyanın dört bir yanında laboratuarlar kuruluyor.

Yapay zekanın kurucuları başlangıçta oldukça optimistler. Herbert Simon, "Makineler, yirmi yıl içinde bir insanın yaptığı her işi yapabilir hale gelecekler." tahmininde bulunuyor. "Bir kuşak sonra yapay zeka yaratma sorunu önemli ölçüde çözülmüş olacak." diyen Marvin Minsky aynı fikirde. Ancak geri kalan işlerin zorluğunu öngörmekte yetersiz kalıyorlar. İlerleme ivme kaybediyor, 1974'te Sir James Lighthill'in eleştirileri ve daha üretim odaklı projelerin desteklenmesi düşünceleriyle yapay zeka çalışmaları için fon bulmak zorlaşıyor. Bunu takip eden birkaç yıl şimdilerde AI winter[6] olarak anılıyor.

AI winter'a giden yolda yapay zeka çalışmaları sembolik ve sibernetik yapay zeka olarak ikiye ayrılıyor. Buna göre sembolik yapay zeka akımı, dilin sentaktik kurallarını benzeşimlendirerek insan gibi düşünen makineler üretmeyi amaçlıyor. Ancak beynin semantik süreçlerini yeterince dikkate almadığı için bu akımın ürettiği yapay zekalar başarısızlığa uğruyor. Yapay sinir ağlarının kullanıldığı sibernetik yapay zeka akımında ise kullanılan yapılar, tek katmanlı görevleri yerine getirmelerine karşın vargılarını yargılara dönüştüremedikleri için yetersiz kalıyor.

İlk ticari başarılar

Her iki akımın da beynin semantik süreçlerini benzeşimlendiremediği için başarısız olması, genel bir yapay zeka yerine belli konuda bilgi sahibi uzman sistemler yöntemini öne çıkarıyor. DEC firması tarafından kullanılan ve müşterilerin seçimlerine göre donanım öneren R1 adlı yapay zeka programı, firmaya bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağlıyor. Bu ticari başarı, yapay zeka çalışmalarının da tekrar ivme kazanmasını sağlıyor. Japonya'nın beşinci nesil bilgisayar projesinden ilham alan ABD ve İngiltere'nin desteklerini yeniden arttırmasıyla 1985 yılında 1 milyar doları bulan yapay zeka endüstrisi, 1988 yılında 2 milyar doları aşıyor. Ancak 1987'de Lisp makinesi[7] pazarının çöküşüyle birlikte yapay zeka araştırmaları ikinci kez ve daha uzun sürecek bir duraklamaya girmesine neden oluyor.

Yapay zeka devrimine doğru

1990'ların sonu ile milenyumun başlarında yapay zeka lojistik, veri madenciliği ve tıbbi tanı gibi çok farklı alanlara uygulanmaya başlıyor. Bu başarının sebepleri arasında; bilgisayarların hesaplama kapasitesinin Moore Yasasında[8] öngörüldüğü gibi üstel şekilde artması, belirli problemlere yoğunlaşılması ve matematiksel yöntemlerin öne çıkmasını sayabiliriz. 11 Mayıs 1997'de Deep Blue, bir dünya satranç şampiyonu olan Garry Kasparov'u yenen ilk satranç oynayan bilgisayar oluyor.

Büyük veri setlerinin derin öğrenme olarak adlandırılan gelişmiş istatistik teknikleri ve daha yüksek işlem kapasiteleri ile bir araya getirilmesi şimdilerde yapay zekaya birkaç basamak birden atlatmış görünüyor. Nitekim bugün yapay zeka, akıllı telefonlardaki kelime oyunlarından tutun da Xbox platformuna 3D hareket algılama kabiliyeti kazandıran Kinect'e, satranca göre çok daha fazla ihtimal içeren Go oyununda şampiyonlardan Lee Sedol ve daha sonra dünyanın bir numarası Ke Jie'yi yenen AlphaGo'dan kişisel akıllı asistan uygulamalarına, güvenlik kameralarındaki yüz tanıma sistemlerinden kırk ayrı dil arasında gerçek zamanlı çeviri yapabilen Google Pixel Buds'a kadar hemen her alanda karşımıza çıkıyor. Google'ın CEO'su Sundar Pichai, mobile-first bir firmadan ai-first'e geçiş yaptıklarını söylüyor. Deep Mind, yapay genel zeka çalışmalarında önemli başarılar kaydediyor.

Bundan sonra?

Yapay zekanın sahip olanlar ve olmayanlar arasında, Avrupalıların Amerika'yı keşfettiklerinde ya da Afrika'da koloniler kurduklarında yerliler ile aralarındaki asimetrinin bir benzerini oluşturacağını düşünmek abartılı olmaz sanıyorum. Nitekim aralarında Tesla'nın kurucusu Elon Musk ve Deep Mind'ın kurucusu Mustafa Süleyman'ın da bulunduğu girişimci ve akademisyenler Birleşmiş Milletler'e bir mektup yazarak öldürme yeteneği olan robotların üretilmesinin ve kullanılmasının yasaklanmasını istemişlerdi. Birleşmiş Milletler, geçtiğimiz ay Hollanda'nın Lahey şehrinde "Yapay Zeka ve Robotlar" adıla bir araştırma merkezi kurduğunu açıkladı.

Nihat Doğan rahat olsun: Birleşmiş Milletler ve biz yapay zeka üzerinde çalışmaya devam edeceğiz. İlgili tüm gelişmelerin haberlerini bu blogdan alabilecek, çeviri ve özgün makaleler okuyabilecek, örnek kodlar görebileceksiniz. Güncel kalmak için e-mail listemize. abone olabilirsiniz.


  1. Akıl yürütmenin hesabı. ↩︎

  2. Schickard, Kepler'in biyografisini yazan Franz Hammer'a dek tanınmamıştı. Hammer, Keepler'e yazılan iki mektuba göre Schickard'ın hesap makinesinin Pascal'ın hesap makinesinden 20 yıl öncesine dayandığını, bu mektuplar 300 yıl boyunca unutulduğu için Blaize Pascal'ın yanlışlıkla ilk hesap makinesinin mucidi olarak tanındığını iddia eder. Daha sonra Schickard'ın hesap makinesinin ek çark ve yaylar gerektirdiği, tamamlanmadığı ve düzgün çalışmadığı anlaşılır. ↩︎

  3. Theory of computation. ↩︎

  4. Bir makine, programlama dili ya da program, uygun bir algoritma ile gerekli süre ve bellek verildiğinde Turing makinesinin çözebileceği tüm problemleri çözebiliyor ise Turing-complete olarak adlandırılır. ↩︎

  5. Mantık Kuramcısı. ↩︎

  6. Yapay zekanın kışı. ↩︎

  7. Dönemin yapay zeka uygulamalarının yazıldığı Lisp programlama dilini donanım seviyesinde temel alan tek kullanıcılı bilgisayarlar. ↩︎

  8. Intel firmasının kurucularından Gordon Moore, 1965 tarihli bir makalesinde bir tümleşik devre üzerine yerleştirilebilecek transistörlerin sayısının her yıl iki katına çıkacağını, bunun bilgisayarların işlem kapasitesini yükseltirken maliyetleri aynı tutacağını hatta aşağı çekebileceğini ve bu durumun en az on yıl devam edeceğini öngörmüştü. 1975 yılında Moore, bu projeksiyonunu "iki yılda bir iki katına" şeklinde güncelledi. Öngörünün çoğunlukla doğrulanması üzerine bu durum Moore Yasası olarak anılmaya başlandı. ↩︎