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)

Herkes mükemmel sebep-sonuç analizleri yaparken rastgelelik kaosu oyunu değiştirebilir.

Geçen hafta HBT’nin iki ayrı sayfasında yer alan iki ödül haberi aynı konuya işaret ediyordu: Rastgelelik, rastlantısallık. Pre-Sokratik dönem doğa filozoflarının beslendiği kaynağı yeniden gündeme getiren Heiddegger gibi, determinist Aydınlanmacı zihniyet öncesinin kaynakları da yeniden mi irdelenecek? Belki de eldeki gelişmiş araçlar, eski defterlerden yeni güçler üretmeyi sağlar!

İlk haber bu yıl Abel Ödülü’nü kazanan Michel Talagrand ile ilgiliydi. Norveç kökenli Abel Ödülü Talagrand’a rastlantısallık üzerine yaptığı çalışmalar nedeniyle verilmiş. Aynı ödülü üç sene önce onurlandırmış olan Avi Widgerson ise bu yıl Turing Ödülü’ne layık görülmüş. Onun çalışmalarının odağında ise hesaplamalarda rastgeleliğin rolü-önemi var!

Teorik matematik açısından bakıldığında bunlar hoş buluşlar olarak değerlendirilebilir. Ancak pratik uygulama alanları düşünüldüğünde bünyelerinde müthiş bir potansiyel taşıyorlar. Bunun için güncel ve geleceğe dair iki önemli olguyu anımsatmak gerek. Birincisi global borsalarda gerçekleşmekte olan alım-satım emirlerinin çoğunluğunun artık insan müdahalesi olmadan, algoritmalar-yazılımlar marifetiyle gerçekleştiriliyor olması. İkincisi de hesaplama hızına geometrik artış getirme gizilgücüne sahip kuantum tabanlı cihazların geleceğin kişisel bilgisayarı olma imkânı.

Borsalardaki, para piyasalarındaki işlemlerin çoğunun algoritmik-deterministik düşünen yazılım-botları tarafından gerçekleştirilmesi daha verimli ama yeni bir paradigmaya göre inşa edilmiş olası modelleri daha çekici hale getirmekte. Rastgeleliği, kaosu belli bir düzene göre formüle etme ve bunu pratik süreçlere koşturma bu açıdan çok önemli! Zaten Antik Yunan’dan beri düzen kaosun dönüşmesi sonucu ortaya çıkmıyor mu? Öyle bir döngü ki her düzen katmanı geride bıraktığı kaosun paradigmasına göre “düzen” iken, bir sonraki düzen katmanı açısından bir kaos! Böylece kaos-düzen-kaos döngüsü sonsuza dek devinmekte. Bu devinim de hareketi, eylemeyi, ilerlemeyi, aydınlanmayı sağlamakta. Kaostaki düzen, düzendeki kaos. Yin-Yang!

Avam kamarasının bir kısım üyesi ellerinde cep telefonları borsadan, halka arzlardan üç-beş lot hisse alarak bir üst seviyeye terfi ederken, yıllardır teknik analizler yaparak al-sat yapanlar kendi algoritmalarını geliştirip onların performansını seyrederken, lordlar kamarasının seçkinleri ne yapacak? Zaten piramidin tepesindeler! Bir kısmı mevcut paradigma ile mevcut konumlarını korumaya çalışacak. Yenilikçi bir kısmı ise yeni paradigmaların peşine düşecek!

Örneğin rastlantısallık “kaos”u “hesaplama düzeni”ne dönüştürülebilir mi? Kuantum fiziğindeki kararsızlığın kontrol altına alınıp bilişim gücü olarak kullanılabilmesi gibi! Buna para piyasalarının, borsaların post-modernleşmesi denilebilir mi? Her şey tam da öngörüldüğü gibi devinirken, beklenmedik bir hareket, global bir dalgalanma, inanılmaz iniş-çıkışlar. Gün sonunda birilerinin ortada hiçbir rasyonel sebep yokken müthiş paralar kazanması, başka birilerinin ise daha ne olduğunu anlamadan tüm birikimini kaybetmesi. Kimi zaman tek bir zar atışıyla!

Bellidir ki global para piyasaları “stabil” olduğu için bu denli yüksek hacme sahip. Aşırı kırılgan piyasayı kimse sevmez! İşte son örneği kripto-paralar! Sabit getirili enstrümanlar yılda yüzde üç-beş kazandırırken bir günde on misli, yüz misli kazanmayı kim istemez? Önemli olan bunu kitleleri ürkütmeden yapmak! Bu durumda matematikçilerin yukarıdaki türden paradigmatik sıçrayışlarına benzer buluşların sosyal bilimlerde de yapılması gerek. Ki birey de toplum da her şeyini kaybettikten sonra bile isyan etmesin!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 421 09.05.2024)

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)