Rastgelelikten sezgisel yaratıcılığa. Oradan sosyal medya batağına (mı?)

Yapay zekanın insan zekasına meydan okuduğu iki dönüm noktası var. İlki, 1997’de IBM’in Deep Blue adlı satranç programının dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesi. İkincisi ise 2016’da Google DeepMind’ın geliştirdiği AlphaGo’nun Go ustası Lee Sedol karşısında aldığı tarihi zafer. Her iki olay da dönemin yapay zeka anlayışını şekillendirdi ancak aralarındaki temel fark, insan benzeri “anlam üretme” yetisinin gelişimiyle ilgili.

Deep Blue, IBM tarafından özel olarak satranç oynamak üzere geliştirilen bir süper bilgisayardı. Milyonlarca hamleyi saniyeler içinde analiz edebiliyor, olasılık hesaplarına göre en güçlü hamleleri tercih ediyordu. 1997’de Kasparov’la oynadığı 6 maçlık seride ikinci oyunun 36. hamlesi, tarihe geçti. Bu hamlede Deep Blue’nun yaptığı tercih Kasparov’a mantıksız geldi. O kadar ki, bu hamlenin ardında bir insan müdahalesi veya derin bir strateji olduğunu düşündü. Zihinsel olarak yıpranan Kasparov, birkaç hamle sonra oyunu terk etti. Ancak yıllar sonra IBM ekibi, söz konusu hamlenin ardında bir hata veya eksiklik olduğunu açıkladı: Deep Blue, karmaşık pozisyonları analiz edemediğinde rastgele bir hamle yapacak şekilde programlanmıştı. Yani Kasparov’un “dâhice” sandığı hamle, aslında bir algoritma boşluğunun sonucundan ibaretti.

Buna karşın 2016’da sahneye çıkan AlphaGo, yapay zekanın çok daha ileri bir evresini temsil ediyordu. Satrançtan çok daha karmaşık bir oyun olan Go’da taşların anlamı çoğu zaman bağlam ve sezgiye dayanır. AlphaGo, bu karmaşıklığı iki ana yöntemle çözdü: Derin öğrenme ve içgörü! Derin öğrenmeyi insanların oynadığı maçları analiz ederek, içgörüyü ise kendi kendine oynadığı milyonlarca oyun sonucunda geliştirdi. Lee Sedol’e karşı oynadığı ikinci maçta yaptığı 37. hamle, tıpkı Deep Blue’nun hamlesi gibi başlangıçta anlamsız göründü. Profesyonel Go oyuncuları bu hamleyi bir hata sandı. Ancak oyunun ilerleyen aşamalarında bu hamlenin son derece stratejik olduğu ve AlphaGo’nun merkezin kontrolünü ele geçirmesini sağladığı anlaşıldı. İnsanın aklına gelmeyecek bir hamle!

Bu iki örnek yapay zekanın tarihsel gelişimini çarpıcı biçimde gözler önüne serer. Deep Blue’nun yaptığı “anlamsız” hamle, arkasında anlam olmayan bir algoritmik zorunluluk taşırken; AlphaGo’nun yaptığı “anlamsız” görünen hamle, derin öğrenme ve deneyim temelli içgörüyle şekillenmiştir. İlkinde insan, makinayı olduğundan fazla zeki sanıp kendini kandırırken; ikincisinde makine, gerçekten insan sezgisinin ötesine geçerek insanı şaşırtmıştır.

Bu karşılaştırma bize şunu gösteriyor: 1990’larda yapay zeka, hesaplama gücü ve hızla sınırlıydı; anlam yaratmıyor, sadece olasılıkları hesaplıyordu. Ancak 2010’lu yıllara geldiğimizde, yapay zeka sistemleri kendi başına öğrenen, strateji geliştiren, hatta yaratıcı görünen yapılar haline geldi. AlphaGo’nun hamlesi, sadece bir oyun hamlesi değil, yapay zekanın düşünme tarzını dönüştüren bir işaretti.

Sonuç olarak, Deep Blue’nun rastgeleliği ile AlphaGo’nun sezgisel yaratıcılığı arasındaki fark, sadece iki programın değil, iki çağın yapay zeka anlayışını temsil eder. Biri algoritmik bir zorunluluğun yansımasıdır, diğeri ise dijital bir sezginin ürünü. AlphaGo’dan on yıl sonra bugün elimizin altındaki yapay zekalar işte bu mirasın üzerine inşa edilmekte!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 476 20.06.2025)

Yapay zekayla ilişkiyi güçlendirmenin yolu daha çok veriden geçiyor!

Yaratıcılığı ileri teknoloji ile buluşturan yeni bir beceri ufukta göründü: Sufle Mühendisliği (“prompt engineering”). Gerçi ortalığı yakıp yıkan her yeni teknoloji geldiğinde benzer bir öğrenme zorunluluğu söz konusu. O nedenle buna yeni demek ne kadar doğru tartışılır. Popüler bir ifade kullanmak gerekirse “yeni varyant” belki!

Bilgisayar ya da internet ile etkileşim kurmak için gerekli olan tekno-beceri belki başka şeyleri de içermekte. Ancak iş arama motoru ile etkileşime geldiğinde? Internet kapıyı kırıp içeri girince ortaya çıkan ilk sorunlardan birisi de devasa büyüklükteki enformasyon okyanusu içinde aradığını bulabilmekti. Önce Yahoo sonra Google bu alanda otorite oldu. Bugün internette bir şey arayan kullanıcı arama motoru yardımı olmadan parmak oynatamıyor.

Kullanıcı derdini hangi kelimelerle anlatırsa Google’ın birinci cevap sayfasındaki sonuçlar tatminkâr nitelikte olur? Altı çizilmesi gereken husus bu etkileşimde “zeka”nın soruyu soran tarafta olmasıdır; cevaplayanda değil. Burası erkeklerin sevdiği repliklerden birisini kullanmak için uygun bir nokta: Suç sende değil, bende! Suç Google’da ya da Yahoo’da değil, kullanıcıda. Eğer tatminkâr bir cevap alamıyorsa doğru kelimeleri kullanamamış demektir.

Şimdi benzer bir sıkıntı insan kullanıcı ile yapay zekâ cevaplayıcı arasında yaşanıyor. ChatGPT elimizin altında. Hem de ücretsiz. De ne soralım? Ne gibi bir derdimiz, sorunumuz var da çözüm bulmada ondan istifade edelim. Tabi burada dert ya da sorun derken kastedilen şey taş üstüne taş koymak ile ilgili. Yoksa örneğin nasıl zengin olurum sorusunun cevabı basit: Kazandığından daha azını harca!

ChatGPT ya da Dell-E gibi üretici yapay zekalardan verim alabilmek onunla doğru kelime ve kavramlar ile etkileşim kurmaktan geçiyor. Bu etkileşim de sufle mühendisliğinin temelini oluşturuyor. Bu yapay zekalarla etkileşimde onlara ne kadar detay bilgi verilirse, üreteceği cevap da o derece tatminkâr oluyor.

Diyelim ki Dall-E’ye bir resim çizdirilecek. Ona “gün batımı resmi çiz” diye de sufle verilebilir, “zirveleri yer yer pembe bulutlarla çevrili sıradağların ardında batmakta olan bir güneşin resmini çiz, kuzeyden güneye doğru bir leylek sürüsü uçuyor olsun, dağlardan çağlayanlar akıyor olsun, dağların önü ormanlık olsun” diye de. Bu tür sufle mühendisliğinde unutulmaması gereken tek nokta şudur: Yapay zekanın (da) kendinden bir yaratıcılığı yoktur! Yaratıcılık insandan yapay zekaya aktarılmakta. Bu aktarım insanın detay, yapay zekanın veri kümesi dediği şeyle sağlanır.

Bir başka deyişle yapay zekaya bir resim çizdirecekse, kişi gözlerini kapatıp o resmi imgeleminde görselleştirmeli ve akıl gözüyle gördüğü o resmi detaylı bir şekilde yapay zekaya anlatmalıdır. Ki yapay zekâ o resmi çizebilsin. Yönetmenler de yıllardır aynı şeyi yapmıyor mu? Zihninde canlandırdığı her sahneyi insanlar ve nesneler kullanarak fiziksel alemde yeniden canlandırıyor (ve onu kaydediyor).

Yaratıcı programcılar yapay zekayı yine de yarı yolda bırakmaz. İçinden çıkamadığı (ya da hayal gücünü kullanmasının talep edildiği) durumlarda ona bir kaçış yolu sunar: Rastgelelik (insanın deyişiyle kafadan atmak). Küçük görmeyin! 27 sene önce Deep Blue Kasparov’u satrançta bu sayede yendi! (Bkz: Dijitalem Madde 1142 – HBT 315, 7.4.2022)

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 393 19.10.2023)