Yeni Yapay Zeka

Yapay zeka sinirbilim alanındaki gelişmeleri kaç yıl geriden takip ediyor?

Netflix’te yayınlanan mini belgeselde Bill Gates’in nükleer enerji alanındaki girişiminden de bahsediliyordu. Yepyeni bir paradigma ile inşa edilecek santrallar yakıt olarak nükleer enerji atıklarını kullanmayı hedefliyordu. Ekonomik açıdan karlı olabilmesi için belli bir adette santral inşa etmek gerekiyordu ki pratikte bu yatırımı yapabilecek ve bu büyüklükte bir enerjiye gereksinim duyacak tek ülke vardı. Çin! Yıllarca süren dirsek temasının sonucunda tam Çin’i ikna etmişti ki Trump’ın imzaladığı ambargo projenin başlamadan bitmesine neden oldu.

O vesileyle ortaya çıkan bir gerçek de halen faaliyette olan (ve yeni inşa edilme sürecinde olan) nükleer enerji santrallarının 1960’larda kâğıt-kalemle yapılan hesaplamalar sonucunda üretilen bir modeli baz alıyor olmasıydı. Gates yeni bakış açısında kağıt kalem yerine bilgisayarı kullanan bir modele yatırım yapmak istiyordu. Ama ne bilgisayar? Bu işlemleri yapabilmek için bir süperbilgisayar firmasını satın almak zorunda kalmıştı bile! Kâğıt-kalemle yapılan hesaplamalara karşı ancak süperbilgisayarla yapılabilecek hesaplamalar.

Fortune websitesinde yayınlanan bir makaleye göre benzer bir durum yapay zekâ mimarisi için de geçerli. Günümüzün popüler yapay zekâ yazılımlarının baz aldığı “öğrenme” modeli sinirbilim alanında altmış-yetmiş sene öncesinin paradigmasına dayanıyor. Hala! Bir başka deyişle sinirbilim alanında 1960’lardan sonraki ilerlemeler henüz yapay zeka mimarilerine uyarlanabilmiş değil.

Ne kadar elma ile elma kıyaslaması tartışılır ama şöyle bir tespit var: Yetişkin bir insanın beyni günde bir elektrik ampülünün tükettiği elektriğin yarısını tüketirken, CharGPT Ocak 2023’te 175 bin insan beyninin tükettiği elektriği tüketmiş. Şimdilerde bu rakamın bir milyona yükseldiği söyleniyor.

Bu tablodan basitçe yapay zekâ yazılımlarının çalışma mimarisinin optimizasyona gereksinim duyduğu sonucu çıkarılabilir. Ancak bu optimizasyon daha çok veri ile daha çok algoritma eğitimi anlamına gelmiyor. Daha ziyade insan beyninin çalışma şekli konusunda sinirbilimcilerin son yarım yüzyılda katettikleri gelişmelerin yazılım dünyası tarafından öğrenilmesi ve yapay zekaya modellenmelerine tatbik edilmesi gereğini ortaya çıkarıyor. Aradaki fark büyük!

Pratikte bu dönüşüm ortaya ne çıkarır? Örneğin yapay zekanın insan iş gücünün pabucunu dama atmasını engelleyebilir mi? Tam tersi. Yeni paradigma ile geliştirilecek yapay zekâ algoritmalarının çok daha karmaşık işleri yüksek verimle yapma sürecini hızlandırabilir. Bir başka deyişle yapay zekanın kurbanı olacak iş kolları kümesi genişleyebilir, daha çok insan işsiz kalabilir.

Liberal bakış açısından irdelendiğinde kazanılacak para olduğu sürece piyasaya bir an önce en ileri özelliklere sahip araçlar sunmaya gerek yok. Satabildiğin sürece yenileme! Bu denklemi bozacak tek piyasa mutasyonu piyasaya yeni girmek isteyecek oyuncular. Bu çerçevede yeni paradigmayla modellenmiş yapay zekâ çözümlerini halen yol almış firmalardan değil de bugün adı hiç duyulmamış olanlardan beklemek daha doğru olacaktır.

Hem zaten dot.com balonundan beri teknoloji dünyasında şöyle bir etkileşim de var. Yarışta geri kalan devler farkı satın alarak kapatıyor. Bu isimsizler içinde dikkate değer başarı sağlayabilenlerin büyük çoğunluğunun hikayesi şirketin bu hantal devlerden birine satılmasıyla sonuçlanıyor. Yeni yapay zekâ şirketleri de bir istisna olmayacaktır!

Herkese Bilim Teknoloji Dergisi; “Dijital Kültür” Köşesi (Sayı 385 24.08.2023)