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)

Google’ın üç dakika 20 saniyede gerçekleştirdiği işlem “Kuantum Üstünlüğü” anlamına gelir mi?

Kuantum Bilişim kavramı uzun zamandır gündemde. Kuantum fizikçilerinin ötesinde bilişim dünyasının ilgisini çekmesinin nedeni ise ortaya çıkarabileceği yüksek veri işleme potansiyeli. Bire iki, ikiye üç, üçe sekiz, dörde onaltı, beşe otuziki. Aradaki fark klasik bir bilgisayar ile kuantum bilgisayar arasındaki olası işlem gücüne işaret ediyor. Klasik bilgisayar bir işlemi beş koldan ele alabilirken kuantum bilgisayarın otuziki koldan ele alabilmesi gibi.

2012’de ABD’li teorik fizikçi John Preshkill’in ortaya attığı bir kavram var: Kuantum Üstünlüğü (Quatum Supremacy). Basitçe: Kuantum bilgisayarın yapıp da klasik bir bilgisayarın yapamayacağı bir işlem kapasitesine ulaşılırsa, buna kuantum üstünlüğü deniyor. Öte yandan kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarların yerini evrensel anlamda alamayacak olması da kuantum üstünlüğü kavramını bir tür oksimoron haline getiriyor. “Evrensel”den kasıt şu: Tamam kuantum bilgisayarlar yukarıda ifade edilen türden bir işlem üstünlüğüne sahip ama bunu her türlü bilişsel işlemde uygulamak mümkün değil. Ancak belli tür işlemlerde bu üstünlük bir anlam ifade ediyor. Özellikle de paralel işlem yapma gereği duyulan hesaplamalarda. Yoksa bir dosya indirme, sörf yapma ya da internet üzerinde yüksek çözünürlükte bir film izleme gibi gündelik sıradan işlemler sözkonusu olduğunda kuantum bilgisayarların sağlayacağı bir hız avantajı yok.

Geçtiğimiz haftalarda Google’ın bu alanda yaptığı çalışmaları anlatan ve Nature dergisinde yayınlanan bir makaleye göre firma kendi geliştirmiş olduğu Sycamore adlı kuantum bilgisayarı kullanarak klasik bir bilgisayarın on bin yılda yapabileceği bir hesaplamayı üç dakika 20 saniyede gerçekleştirmiş. Bu iki sayı (on bin yıl – üç dakika 20 saniye) arasındaki muazzam farktan dolayı da Google uzmanları bunu “kuantum üstünlüğü”ne erişmek olarak nitelendirmiş.

O arada bir not: Yazılım dünyasında ünlü bir deyim vardır: “Merhaba Dünya” (“Hello World”). Yeni bir programlama dili öğrenen kişilerden ekranda “Merhaba Dünya!” kelimelerini yazacak bir kaç satırlık bir program yazması istenir. Google’ın CEO’su Sundar Pichai de konuyla ilgili değerlendirmesinde bu başarıyı kuantum bilişimin “Merhaba Dünya”sı olarak nitelendirdi.

Makalenin nasıl sızdırıldığı konusunu Cem Say geçen sayıda açıklamıştı. Bu alandaki en büyük firmalardan olan IBM de Google’ın yaptığı “kuantum üstünlüğü”ne ulaşma yorumuna kayıtsız kalmadı. Bazı hususlara nazikçe itiraz etti. Buna göre aradaki farkın çok büyük olması kuantum üstünlüğü anlamına gelmek zorunda değil. Kuantum üstünlüğünden bahsetmek için orijinal tanıma dönmek gerekiyor. Yani “gerçekleştirilemeyecek” olması. On bin yıl çok uzun bir süre ama gerçekleştirilemez demekten kastedilen bu mu? O zaman on bin yıl denirdi!

Buna ek olarak IBM’in yapılan denemede kullanılan modele ilişkin itirazı da var. Aynı kapasitede kendisinin de bir kuantum bilgisayarı olan IBM’e göre farklı bir model kullanılırsa aynı işlem klasik bilgisayarlarla on bin yılda değil sadece iki buçuk günde sonuçlandırılabilir. IBM’in yorumuna göre evet Google’ın yaptığı kuantum bilgisayarlarının potansiyelini göstermek açısından güzel bir deney ama buna “kuantum üstünlüğü”ne ulaşmak demek biraz abartı.

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 189– 08.11.2019)

IBM “büyük veri” yerine “derin veri” ifadesini tercih ediyor. Neden mi? Çünkü bugün yaşamın ürettiği verinin ancak yüzde biri yakalanabiliyormuş. Kalanı derinlerde saklı!

ABD’nin bilişim dünyasındaki ilk amiral gemilerinden olan IBM belli ki zamanın ruhuna uygun bir stratejik dönüşüm içinde. Dünyanın en popüler tüketici elektroniği fuarlarından olan CES’te yaptıkları sunuma bakınca kişinin bu çıkarımda bulunması hiç de zor değil: Büyük veri, yapay zeka, kuantum bilişim, blokzinciri (blockchain). Öyle ki bazı alanlarda IBM otorite olduğunu dünyaya yeniden anımsatmak üzere kendince yeni kavramlar bile icat etmiş durumda.

Mesela IBM için veri “büyük” değil “derin”. Büyük veri yerine “derin veri” ifadesini kullanmayı tercih ediyor. Nedeni ise bugün insanlığın, ortaya çıkan olası veri kümesinin ancak yüzde birini “yakalayabiliyor” olması. Kalanı insanın henüz ulaşamadığı derinliklerde. Belki de dalgaboyunda demeli. Yeni teknolojiler erişilen dalgaboyunu genişletmeyi hedefliyor. Ki daha çok veri yakalansın, işlensin ve ondan gündelik hayata fayda sağlayacak bilgi üretilsin. Pratik bir örnek: Bugün Delta Havayolları’nın uçakları uçuş esnasında her beş saniyede bir yakaladıkları verileri dijital buluta iletiyor. Amaç? Olası türbulans bölgelerini bir saat önceden belirleyip, ilgili uçaklara iletebilmek. Ki uçağı türbulansa sokmadan seyrini sürdürebilmek için alternatif rotalar üretilebilsin.

İcat ettikleri bir laf da yapay zeka ile ilgili: Geniş Yapay Zeka. Malum yapay zekanın üç evresinden bahsedilir. Dar, genel ve süper. Dar yapay zeka bir alandaki bir beceride uzmanlaşan, bugün uygulamalarını çevremizde de görmeye başladığımız dijital zekaya verilen isim. Yapay zekanın genel düzeye ulaşması “insan gibi” olması anlamına geliyor. Yani birden çok alanda birden çok beceriye sahip olarak; dijital bilinç sahibi olmak.

Yapay zekanın dar ile genel evrelerinin arasına yerleşiyor geniş yapay zeka. Bu dar yapay zekanın biraz daha gelişmiş versiyonudur. Dar yapay zekada olduğu gibi yine tek bir alanda uzmandır. Ancak sadece bir tane değil o alanda birden çok beceriye sahiptir. Bu sayede işlenmesi gereken geçmiş örneklerin hacminin azaltılması amaçlanıyor.

Adı geçen kritik teknolojilerden birisi de blokzinciri ve bu alandaki pratik uygulamalar. Örneğin Wal-Mart ile yapılmış bir çalışma sonucunda bugün firmanın raflarındaki bir yiyeceğin hangi tarladan, hangi yoldan geçerek geldiğini tespit etmek olası. Blokzinciri öncesi dönemde firma bu izi sürmeye kalktığında (hesap etmişler) verileri toplamaları yedi gün sürüyormuş. Şimdi? Sıkı durun: 2,2 saniye! Firma böylece deposuna gelen bir yiyeceğin üretim ve nakliye macerasına bakarak, standard dışı bir evre tespit ettiğinde onu rafa çıkarmak yerine doğrudan iade ya da imha edebilir. Nakliyesi sırasında belli bir derecenin üstündeki ortamda bulunmaması gereken (ilaç gibi, organ gibi) nesnelerin taşınması da bu şekilde izlenebilir.

Nihayet kritik liste kuantum bilişim ile tamamlanıyor. Firma son birkaç senedir dijital bulut üzerinden partnerlerine sunduğu kuantum bilişim imkanını şimdi bir altyapı haline getirmiş durumda. IBM Q System! Çok yüksek kapasitede işlem gücüne gereksinim duyan firmalar bulut üzerinden bu hizmeti alabiliyorlar.

Eğitim geçmişine bakmadan, isteyen bireylere yönelik bir “çırak yetiştirme” programını da başlatmış IBM. Tabii tüm bunlar firmanın dijital devrimi, sanayi devrimi refleksiyle değerlendirmekte olduğu gerçeğini değiştirmiyor!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 149 – 01.02.2019)

Robotlar bilinç sahibi olup da kötü şeyler yapmaya başlarsa ne yapmalı? Uzaktan kumanda ile kapatmak çözüm olabilir mi?

Michio Kaku’ya göre insanlığın ikinci uzay çıkarması yepyeni teknolojik buluşların da ortaya çıkmasını olanaklı kılacak. Bu teknolojilere yön veren temel özellikler ise yapay zeka, bilgisayar-beyin etkileşimi ve kuantum bilgisayarlar. Kaku bu öngörülerini Martta Las Vegas’ta IBM’in düzenlediği bir konferansta dile getirdi.

60larda idrak edilen birinci uzay çıkarmasında hedef ay idi. O sayede bilişimin beyni olan transistörlerin küçültülerek yongaların (chip) içinde entegre edilmesi sağlandı. Bu sayede bilgisayar gücü gündelik hayata girdi.

Mars nicedir herkesin gündeminde. İkinci uzay macerasında da amaç Mars’ta kolonileşmek. Bunun için çok daha ileri teknolojilere gereksinim var. Örneğin insan ile sürekli etkileşim içinde olacak nesneler. Bunlar yapay zekayla güçlendirilmiş birer uzman olacak ki bu uzay macerasında astronotlara yardımcı olabilsinler. Ancak bu açılım gündelik yaşamda da yerini bulacak. Bazıları buldu bile. Robot-doktor, robot-avukat, robot-şoför vs. O arada internet de yaşam alanı içindeki herhangi düz bir satıhtan (duvar, masa vs) erişilebilir hale gelecek.

Böylece elektroniğin e’sinin bilinmediği zamanlardaki fantaziler de birer birer “teknoloji” haline gelecek. Örneğin “Ayna ayna söyle bana…”. Sadece ayna değil artık duvalar, masalar, her şey konuşmaya başlayacak. Belki de iki ayarı olur: Özel ve genel diye. Böylece özel ayarlı bu cihazlar dünyadaki en güzel kadının soran kişi olduğu yalanını söylerken, genel ayarlı olanlar son dünya güzelinin resmini ekrana getirir.

Bilgisayarla telepatik iletişim Kaku’ya göre yaygınlaşacak. Geçtiğimiz günlerde ölen Hawking de yaşamının son yıllarında bu teknolojiyi kullanmıştı. Böylece insanlar düşünce gücüyle elektronik cihazları kullanabilir hale gelecek.

Basit ilk örnekleri kullanımda olan kuantum bilgisayarlar ise belli bir süre sonra ticari hale gelecek. Bugün kuantum bilişim alanındaki ürünlerini, rekabet avantajını kaybetmemek için dünyaya duyurmayan ülkeler, bir süre sonra bu icatlarını açıklamak zorunda kalacak. Bu sıçrama gerçekleştiğinde bugün siber güvenlik açısından yürürlükte olan tüm teknolojik çözümlerin yeniden gözden geçirilmesi gerekecek. Nedeni basit? Mevcut siber güvenlik çözümlerinin tamamı olmasa bile pek çoğu beklenen süre içinde bilgisayarların güvenlik duvarını aşmaya yetecek işlem kabiliyetine sahip olmaması gerçeğine bel bağlamış durumda. Oysa kuantum bilgisayarların işlem hızı mevcut bilgisayarlardan binlerce kat hızlı olacak. Bellidir ki bu yeni dönemde siber güvenlik çözümleri de kuantum bilişime göre yeniden elden geçirilecek; ortaya yepyeni çözümler çıkacak. Şifre olarak kullanılan uzunca kelimeler dijital hesapları korumaya yetmeyecek. Belki de biyometrik çözümler kaçınılmaz olacak.

Robotlar kötüleşip, dünyayı ele geçirebilir mi? Kaku da bu soruya sağduyulu bir cevap veriyor. Kısa vadede olmasa bile, “başıboş bırakıldıklarında” uzun vadede evet. Uzun vade bu yüzyılın sonu. Önerdiği çözüm ise düşündürücü: Robotun içine bir yonga konur, isyan etmeye kalkarsa robot kapatılır! Keşke dijital hayat o kadar kolay olsaydı. O zaman bu kadar siber güvenlik çözümlerine gerek kalmazdı.

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 107 – 13.04.2018)