Seminer 1

Doğal Zekanın Doğal Uzantısı: Yapay Zeka
Cem Bozşahin
9 Kasım 2001, Sevim Tan Anfisi, ODTÜ
Esin Saka’nın sunumu:
ODTÜ bilgisayar topluluğu olarak bugün yapay zeka seminerlerimizden ilkini
düzenliyoruz. Ve ilk misafirimiz Cem Bozşahin. Şimdi sizi Cem hocanın
konuşmasıyla başbaşa bırakıyorum.
Cem Bozşahin’in konuşması:
Teşekkürler. Ben size bundan sonraki konuşmacıları da tanıtayım isterseniz.
Benden sonra haftaya galiba Ahmet hoca konuşacak; Ahmet İnam. “İnsan simüle
edilebilir mi?” üzerine. Sonra Erdinç Sayan, Searle’ün Çin odası deneyi üzerine
konuşacak. En son Göktürk Üçoluk da bilinçlilik üzerine konuşacak.
Önce itiraf edeyim, yapay zekayı biraz paslanmış bir yapay zekacıdan
dinleyeceksiniz. Her ne kadar doktoramı yapay zeka üzerine yapmış olsam da,
doktoradan hemen sonra zekanın daha ilkel kökenleri üzerine merak sardıkça
“merkezden” uzaklaştım sayılır; vardığım yer ise Dil oldu. Nedenini daha sonra
açıklayacağım.
Bilgisayar kulübünün yapay zeka konusunu felsefecilerin ve bilgisayarcıların
katıldığı bir seminer dizisi haline getirmesinin bir nedeninin de, bu konuya biraz
felsefi ve bilimsel açıdan bakıp ne tip sorunları var ve neler önerilmiş, bu
konularda bir şeyler söylemek olduğunu düşünüyorum. O yüzden kalkıp burada
bir yapay zeka dersinin içeriğini anlatacak değilim. Öne çıkan birkaç önemli
konuyu, bu soruları ortaya atan Alan Turing, Marvin Minsky, Derek Bickerton ve
diğer araştırmacılardan özetlemeye çalışacağım. İsterseniz işe konunun ismiyle
başlayalım.
Yapay zeka deyimi iki kelimeden oluşuyor; yapay ve zeka (ing. artificial
intelligence). Ve bence ikisinin de ciddi bir şekilde sorgulanması lazım. Yapay
zekanın nesi yapay, ve zeka bunun neresinde? Yapay kelimesini sorgulamak
daha kolay. Bu bağlamda yapay dediğimiz şey, doğal olarak ortaya çıkmayan,
nedensellik isteyen bir şey. Yapay zekadaki kullanımı gereklilik ve istem de
içeriyor. Başka açıdan bakarsanız yapaylığa, örneğin dağlar da yapaydır bir
anlamda; iki tane tabaka birbirinin üstüne çıkıyor ve ortaya dağ çıkıyor. Dağ
kendisini yaratmıyor. Yapay zekanın yapayı ile diğer yapayın, nedenselliğin
ötesinde bir istem ve tasarım içermesi önemli çünkü bir açıklamaya ulaşmak
çabası da var. Yani çatal-bıçak gibi tasarlanmış yapay aletler de sayılmaz; yapay
bir sistemin zeki olmak veya zeka edinmek üzere tasarlanmış olması bekleniyor.
Ama doğal zekada böyle bir gereklilik yok; evrimin ulaşmaya çalıştığı bir amacı
olmadığına göre başarı için ille de zeka gerekmeyebilir; unutmayın nükleer bir
yıkım olsa geriye büyük bir ihtimalle sadece karafatmalar kalacak.
Zeka konusuna gelince: “Zekanın doğalı tam anlaşılamamışken yapayı üzerinde
nasıl çalışırız “ tartışması bir zamanlar yaşanmıştı. Ama bilim tarihine bakarsanız
ikibin yıl önce fizikçiler de fikir yürüttükleri olguların ne olduğunu pek bilmiyorlardı;
ama bu onları çalışmaktan alıkoymadı. Dolayısıyla çok da fazla anlamadığımız,
ya da operasyonel bir takım tanımlarla idare ettiğimiz bir durumda bile yapay
zeka üzerine çalışabiliriz bence. En azından gün geçtikçe böyle tanımlamalardan
kurtulmaya başlarız.
Yapay zekayı elde ettiğimizi düşündüğümüzde karşımıza ne çıkıyor? Bu bize
doğal zekayla ilgili birşey söyleyebilir mi, ya da sadece yapay zekayla ilgili birşey
mi söyleyebilir? Bu aslında yapay zeka çalışmalarında amaç farklılıklarını en iyi
gösteren sorulardan biri. Bugün ingilizcesiyle “strong AI” diye bilinen birinci
yaklaşım oluyor, buna isterseniz çok iddialı yapay zeka diyelim çünkü “weak AI”
da iddialı ama daha teknolojik iddialar bunlar. İkinci tür çalışmalar doğal zeka ile
ilgili bir şey söylemese de, amacın insan performansını yakalamak olduğu açık.
Davranışsal bir takım araçlarla insan performansına erişebilirsek bunun yeterli
olabileceği görüşü bu. Daha mütevazi bir amaç diyebiliriz.
Özetle, iki tür yapay zeka çalışması var; bilim olarak yapay zeka çalışması, ve
teknolojik yapay zeka. Bilim olarak yapay zeka çalışmasının da her bilim gibi
tanımlama, öngörme, ve açıklama getirmesi lazım. Neyi açıklayacak? Büyük
ihtimalle zekanın kökenlerini. Neyi öngörecek? Bir şeye zeki denmesi için gerekli
ve yeterli şartların ne olduğunu. Ama insan kökenli bir zeka tanımında israr
edeceksek bu irdelemenin pek bir anlamı yok çünkü zaten insanların zeki
olduğunu biliyoruz ve yapay sistemler insan olmadığına göre tanım gereği
zekanın dışında kalıverirler. İlginç ve zor olan insandan bağımsız bir zeka
tanımımız olup olamayacağı sorusu.
Şimdi biraz yapay zeka tanımlarına bakalım. Burada bir sürü yapay zekacı var, o
yüzden dikkatli olmam gerek, fakat bilgisayar kulübünün genel semineri olduğu
için herkesin yapay zekayı bildiğini varsayarak konuşmayayım. Yapay zeka
konusunu Spielberg’in filmi dışında bilen kaç kişi var? Epey fazla. Yapay zekanın
tanımlarına baktığımızda genelde birkaç başlıkta toplayabiliriz. Bir tanesi--çok
kestirmeden--insan gibi olmak. Çok iddialı bir ekol. Bir diğeri insan gibi yapmak,
tabi insanlara kolay gelen şeyleri, çünkü zaten insanlara zor geleni bilgisayarlar
kolay yapıyor. Bu daha az iddialı, ama iddialı. Fakat her ikisi de çok insan
merkezli zeka tanımları. Elimizde de başka bir örnek olmadığı için, daha doğrusu
kendimize yakışacak başka örnek göremediğimiz için, şimdilik idare eden,
operasyonel tanımlarla da yapay zeka çalışmalarına başlayabiliriz. Yeter ki
onlara saplanıp kalmayalım.
Bir diğer tanım, problem çözme yeteneği. Yapay zekayı, bir sistemin problem
çözme yeteneğinin olması, bu yeteneğini geliştirmesi ve hangi ortamda hangi
yolların geçerli olduğu konusunda doğru seçimler yapması olarak tanımlayabiliriz.
Bunlar oldukça soyut kavramlar. Daha somut bir öneri: yapay zeka, hayatta
kalma becerisinin sisteme verilmesi olarak da düşünülebilir--yapay bir sistemin
2
hayatta kalma becerisi nasıl tanımlanabilirse—ama bugün artık yapay yaşam
modellerinden de bahsediliyor.
Bu noktada, zekada yapaylık-doğallık sınırında, bence en önemli konu Derek
Bickerton’un gündeme getirdiği bir sorun. Diyelim ki yapay zekayı, problem
çözme yeteneği, bunu öğrenmek, geliştirmek ve uygulamak olarak tanımladık.
Doğal sistemler, yani biz ve diğer canlılar, problem çözerken kendi
problemlerimizi çözüyoruz. Sorun şu ki yapay sistemler de problem çözerken
bizim problemlerimizi çözüyorlar, kendi problemlerini değil. Arada çok ciddi bir
fark var. Dolayısıyla yapay bir sisteme bu açıdan baktığımızda, kendisine
problem yaratıp onu halletmeye çalışan bir yaratık olmaktan çok, doğal zekanın
yapay bir uzvu, “doğal olarak yapay uzantısı” gibi gözüküyor. Buradaki kritik soru
şu: bir problemi nasıl sistemin kendi problemi yaparsınız? Bu dışarıdan empoze
edilebilir mi? Yoksa bu zaten hayatta kalmayla ilgili birşey mi? Belki evrimsel bir
kökeni vardır. Benzer bir süreçten geçmeden elde edilemez. Dolayısıyla “ya
kendi problemlerinizi çözersiniz ya da hayatınız boyunca başkalarının
problemlerini çözmeye mahkum olursunuz” sorusuna mı geliyor iş?
Ütü denen alet de bizim problemlerimizi çözüyor; o zaman bu yapay zeka
programlarının iyi programlanmış ultra-modern bir ütüden farkı ne? Fark onların
açık sistemler olması, içsel gösterimlerinin olmasının amaçlanması, ve isterlerse
başka şeylere de kafayı takabilecek olmalarının beklenmesi; yani bizim
kendimizde olduğunu düşündüğümüz meziyetleri onlara da aşılamak. Ama
teknoloji olarak bunun yanına bile yaklaşamıyoruz şu anda. Belki de, yapay da
olsa bizim gibi bir yaratık olsun istiyoruz çünkü yalnız kalmak/olmak istemiyoruz,
ama biraz acilci davranıp bu aşamaya gelmemiş sistemlere de meziyetler
atfetmekten kendimizi alamıyoruz.
Aslında teorik olarak yapay bir sisteme, yani bilinçle ve istemle yaratılmış bir
sisteme, kendi problemlerini çözme yeteneği verme konusunda şu anda
görebildiğimiz bir sınır yok. Ama “yaparız” diyecek bir noktada da değiliz. Zaten
bunun cevabını da bilim veremeyecek büyük bir ihtimalle, felsefe verecek. Şu
anda felsefecilerin bu konuda oldukça ilginç yorumları var. Birkaç isim vermek
gerekirse: Daniel Dennett, John Searle, Hilary Putnam, Hubert Dreyfus; Marvin
Minsky, John McCarthy, Allen Newell ve Herbert Simon. Bu listenin ilk yarısı
felsefeci. Diğer yarısı da yapay zekacılar—yani ilk grubun irdelediği kavramları
ortaya atan, çalışmaları yapan insanlar. Bu insanlar yapay ve doğal zekanın
niteliği, hangi şartları sağlaması gerektiği, ya da ne olamıyacağı konusunda
yıllardır fikir üreten insanlar.
Şimdi de şu çok iddialı yapay zeka-iddialı yapay zeka ayrımına gelirsek: İlkinin
yani “strong AI” dediğimiz yapay zekanın amacı zeki davranışı anlamak. Aslında
bilimsel bir yapay zeka. Bir şeyi sadece modellemeye çalışmıyorsunuz, ayrıca
anlamaya çalışıyorsunuz. Fakat tabi burada bir kapalı kutu problemi var, zeki
davranış dediğimiz şey bilinç ve irade kullanan bir davranış. Beynimizde işlevsel
bir modülarite olduğunu varsaysak da içini açıp göremiyoruz. Bir kapalı kutu bu
3
işlevsellik. Bu kapalı kutunun içini göremiyorsak, ama içindeki zekanın yapısallık
içeren birşey olduğunu düşünüyorsak, içindeki yapısallığı içini görmeden nasıl
anlayabiliriz? Bu ciddi bir soru. Ama “weak AI” dediğimiz yaklaşımın böyle bir
derdi yok. Onun amacı daha teknolojik. Dolayısıyla kapalı kutuyla ilgili bir hipotez
öne sürmeden de, performansı yakaladığınız sürece, bir sistemin davranışını
yönlendirebilirsiniz. Performansı yakalamaktan bahsederken yine tabi insan
kaynaklı bir performanstan bahsediyoruz, çünkü sonuçta kendimize
yakıştırdığımız başka zeki varlık yok maalesef.
Çok iddialı yapay zekanın ise bir ideali var. Diyor ki akıl ve bilinçlilik (ing. mind
and consciousness) yapay olarak elde edilebilir. Bu en tartışmalı konulardan biri.
Yapay zekanın hayatımıza getirdiği teknolojik kolaylıklara ya da başka konulara
kimsenin fazla itirazı yok; ama akıl ve bilinçliliği de yapay olarak geliştirebiliriz
dendiğinde kimileri hop bir dakika diyor. İsterseniz biraz da bilimsel, teknolojik ve
felsefi olarak yapay zekanın miladı sayılan bir gelişmeye bakalım: Alan Turing ve
sanal makinası. Daha serinkanlı fikir yürütebiliriz Turing sayesinde.
‘İnsan gibi makine’ tartışmaları aslında bilgisayarlar ortada yokken de vardı.
Hatta Turing meşhur testini 1950’de önerdiğinde ortalıkta şimdiki maharetli
bilgisayarların hiçbiri de yoktu. Turing testini çoğunuz biliyorsunuzdur, ama ben
yine de anlatmakta fayda görüyorum. Turing’in “makinalar düşünebilir mi?”
sorusuyla lafı getirdiği yer şuydu: İnsanlarla makinaları karşılaştırmak kolay değil,
bilimsel bir test bulmak gerek, çünkü bir tanesini insan olarak karşınızda
gördüğünüzde ona bir takım yetenekler atfediyorsunuz. Ondan belli
beklentileriniz oluyor. Fakat karşınızda bir demir yığını gördüğünüzde ondan
beklentileriniz başka türlü oluyor. Dolayısıyla pek adaletli davranamıyorsunuz.
Onun yerine bir insan hakem olsun. Karşısında iki tane sistem olsun, iki kapalı
sistem; arkalarında ne olduğu hakem tarafından bilinmiyor ama biri yapay sistem
diğeri ise bir insan. Hakemin iletişimi, algılama ve iletişim modalitesi her iki
sistemle de aynı. Turing zamanında teletype/daktilo benzeri birşey öneriliyor.
Ortam şöyle: ortada bir hakem var, teletype’ın önünde oturuyor. Bu teletype iki
sisteme de doğrudan bağlı. Hakem bir şey soruyor, karşıdan cevap geliyor
etkileşim halinde. Her biri doğrudan hakemle etkileşiyor. Ve sonunda eğer hakem
ikisini ayırdedemezse davranışsal olarak yapay sistemin diğer sistemin
performansına ulaştığı yargısına varabilir. Zaman kısıtı da yok. Bu deney
1950’de ortaya atıldı ve günümüzde bile bir sisteme zeki demenin kıstası olarak
kullanılıyor. Dünya çapında yarışmaları ve ödülleri var.
Ama Turing testinin ilginç özellikleri var. Birincisi Turing testi algılama ve iletme
modalitesini kısıtlayan bir test. Diyelim ki teletype’la yazışıyorsunuz ve
karşınızdaki sistemlerden biri bu ortamda avantaj sağlıyor, mesela insan bireysel
iletişim konusunda diğer modalitelerde çok daha becerikli ise onun bu
becerikliliğini ortaya koyma şansı yok bu testte. Herşeyi teletype’ın hakeme
sunabileceği şekilde ifade edebilmesi lazım. Aynı sorun yapay sistem için de
geçerli tabi. İkinci ilginç özellik de teletype’la neyin gidip geldiği. Burada Turing’in
4
çok önemli fakat genellikle çok fazla bahsedilmeyen bir varsayım yaptığını
görüyoruz: Zeki davranışın, zeki olmanın en büyük göstergesi, dil
kullanmaktır. O zaman tabi dil-zeka ilişkisinde oldukça önemli bir noktaya
geliyoruz. Zeka konusundaki hakim görüş, bir yaratık yeteri kadar zeki ise zaten
dil gibi bir şeyi keşfedeceği şeklindeydi, çünkü zaten iletişim için gereksiniyordur
vs.vs. Dolayısıyla zeki olan bir şeyin dili olması çok doğaldır. Bu çok makul
gözüküyor. Ama evrim açısından bakarsanız işlerin böyle gelişmemiş olma
olasılığı daha fazla. Zeka dediğimiz şeyi her ne kadar tam olarak anlamış
değilsek de, bir sürü göstergeleri olduğu ve tek boyutlu olmadığı biliniyor.
Standart zeka testlerini hatırlayın: kelime anlamları bulmak, eşleştirmek,
aritmetik, görüntü tanıma ve eşleştirme; bir sürü boyutu var, farklı farklı algılama
yöntemleriyle. Böyle farklı boyutları olan bir şeyin evrimde ilk ortaya çıkma
olasılığı ve bütünlük göstermesi zor görünüyor.
Alternatif görüş şöyle: Belki de önce tek bir özellik ortaya çıktı, ondan sonra bu
yetenek çeşitli modalitelerde evrimleşmeye ve faklılaşmaya başladı. Bu özellik de
basit bir simgesel yetenekti. Bu öneri bir dilbilimciden geliyor (Derek Bickerton).
Dil bütün bu yetenekler içinde, gerçekten saf anlamda simgesel olan en önemli
özellik. Bilişsel yetenek olarak dilden bahsediyoruz tabii; kültürel veya eğitsel
anlamda değil. Bilişsel bir yetenek olarak simgesel kalan tek şey aslında dil.
Diğerlerinin hepsinin başka modalitesi var. Belki de dil ortaya çıktı çeşitli
aşamalarda, sonra da diğerleri. Ya da Terrence Deacon’ın gözüyle, dil ve
simgesellik birbirlerini evrimsel olarak tetikleyerek ortaya çıktılar.
Dil bir gösterge sistemi. Kendi içinde bir gösterge sistemi oluşturduğu için de saf
simgesel; simgelerarası bir ilişki sonuçta. Simgelerin dünyayla ilişkisi sonradan
öğrendiğimiz bir şey, ama bu ilişkiyi kurma yetisine doğuştan sahibiz. Örneğin
ince fikir dediğimizde sadece dünyada ince olan şeylerle fikirler arasında bir ilişki
kurmuyoruz, hatta sadece fikirler ve onların olası özellikleri ile ilgili bir ilişki de
kurmuyoruz; en önemlisi, ad olabilecek şeylerle onların nitelemesi arasında çok
simgesel bir ilişki kuruyoruz. Öyle ki, renksiz yeşil fikir dendiğinde garipsesek bile
bir simgesel çıkarımda bulunmaktan kendimizi alıkoyamıyoruz. (Wittgenstein’ın
Chomsky tarafından da kullanılan güzel bir örneğidir bu). Ama sadece evrende
anlamı olan ilişkileri dille ifade ediyor olsaydık son örneğin anlamdan yoksun
olması gerekirdi; dikkatinizi çekerim garip anlamlı ya da saçma demiyorum, bir
simgesel anlamdan bile yoksun olmaktan bahsediyorum. Alıkoyamamak durumu
da temel bir yetenek olduğunu gösteriyor. Bir çeşit refleks gibi (bu da felsefeci
Jerry Fodor’un psikolog Merrill Garrett’a atfettiği bir metafor).
Bickerton’ın iddiası, böyle simgesel bir yetenek ortaya çıktığında farklı bir
bilinçlilik düzeyine yol açacağı şeklinde. Farklı bilinçlilik düzeyleri ortaya çıktıkça,
ortaya zeki davranış da çıkabilir. Bilinçlilik kavramından herhalde Göktürk Üçoluk
daha detaylı bahsedecek. Ben temelde şunu söyleyebilirim. İnsan da bir evrimsel
süreçten geçip bu noktaya geldi. Bilimsel açıdan baktığımızda hayvanlar
dünyasında da—biz başka yerdeyiz sanki—zeka belirtisi olarak algıladığımız
davranışlar var. Biraz bu çok aşamalı bilinç kavramı üzerine konuşalım.
5
Bilinçliliğin en ilkel düzeyi belki de homeostasis; yani iç dengeyi sağlamak,
kendini refleksle de olsa korumayı bilmek; ya da Bickerton’un deyimiyle en
azından çevrenin farkında olmak. Bunu çok basit bir hücre bile becerebiliyor.
Gelişmiş hayvanların daha sofistike davranışlarında bunu gözlemek de mümkün.
Örneğin çok sıcakta güneşten kaçmak, çok soğukta gidip saklanmak, doğal
aletlerle örtünmek, vesaire. Bunun çok basit bir düzeyde bilinçlilik olduğu görüşü
var. Buna birinci bilinçlilik düzeyi derseniz, birinci aşamada insanlarla hayvanlar
arasında niteliksel bir fark yok.
İkinci bilinçlilik düzeyi için de birinci bilinçlilik düzeyinin farkında olmak diyelim.
“Ben varım” bilinçlilik düzeyi. Bu aşama, dünyevi ve hemen müdahele isteyen
dertler dışında beynin başka işlere de zaman ayırmaya başladığının göstergesi.
Yani çevrenin tetikleyici olmadığı bir durum. Bu aşamanın da hayvanlar
dünyasında olma olasılığı fazla; şempanzelerin gözlerine bakın kendinize yakın
birşeyler hissedersiniz, sanki düşünüyorlarmış gibi. Ama “evet ben düşünüyorum”
demedikleri için emin olamıyoruz. Hemcinslerine böyle laflar ettikleri konusunda
da haklı şüphelerimiz var. Şempanze ‘dilleri’ incelendiğinde karmaşık ifade
bulunamıyor; herşey sanki basit bir yan yana dizmeden ibaret. Bickerton’un
tanımıyla proto-dil. Tam-dil/proto-dil ayrımını anlama yöntemi de konuşma sinyali
içinde tekrar edilmiş alt öbekler bulmaya çalışmak. Ama yok gibi gözüküyor.
Kısacası bu iletişim dil değil çünkü özyinelemeli (ing. recursive) bir yapısı yok.
Burada Bickerton üçüncü bilinçlilik düzeyinden bahsediyor, yani ikinci ve birinci
bilinçlilik düzeylerini ifade etme yeteneği. Üçüncü düzey insanlardan başka
kimsede yok. Ve üçüncüsünü diğerlerinden ayıran tek şey de dil.
Bickerton’un kuramı bağlamında, yapay zeka çalışmalarının temel taşlarından
Newell ve Simon’ın fiziksel simge sistemi hipotezi (ing. physical symbol
systems hypothesis) ve Marvin Minsky’nin A-beyni/B-beyni ayrımını anmakta
fayda var. Fiziksel simge sistemi hipotezine göre, zeki davranış için gerek ve
yeter şart fiziksel bir simge sistemine sahip olmaktır. Bickerton bu simgeselliği
dilin verdiğini söylüyor. Minsky’nin vurguladığı ise birinci ve ikinci bilinçlilik
düzeyinin yapay sistemlerdeki karşıtı. A-beyni dünyayla ugraşıyor, B-beyni ise Abeyni ile. Minsky’nin, bu ayrımı zeka için gerekli şart gördüğü belli.
Toparlamak gerekirse, yapay zeka sistemlerinin etkileyici bir performansa
ulaşması teknolojik açıdan başarı olabilir, ama başkalarının problemleriyle
uğraşmaya devam ederlerse, bir süre sonra insanlar sıkılıp, yeni bir romantizmle,
kendilerine layık(!) zeka parıltılarını uzaydan gelen yeşil adamlarda aramaya
dönebilirler. Dönmemeleri için yapay zekayı doğal olanın bir uzvu olmaktan
kurtarmak gerekir. Yani bizi şaşırtmayı becermeliler. Çevresinin farkında olup
onunla etkileşen bir sistemin zeka noktasına gelebilmesi için de—sanki o noktaya
gelmesi kolaymış gibi—çevreyle boğuşmaktan kafasını kaldırabilmesi, epey
evrimsel sabır ve laf ebeliği gerekecek anlaşılan.
6