İki (Üç) Yapay Zeka Modeli
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)
