Sandra Peter / 27 Ağustos 2024
1956 yılının kuzey yazında, ABD’nin New England bölgesindeki güzel bir üniversite kampüsünde toplanmış bir grup genci hayal edin.
Bu küçük ve sıradan bir buluşma. Ancak erkekler kamp ateşleri yakmak ve çevredeki dağlarda ve ormanlarda doğa yürüyüşleri yapmak için burada değiller. Bunun yerine, bu öncüler, önümüzdeki on yıllar boyunca sayısız tartışmaya yol açacak ve sadece teknolojinin değil, insanlığın da gidişatını değiştirecek deneysel bir yolculuğa çıkmak üzereler.
Yapay zekanın (YZ) bugün bildiğimiz şekliyle doğduğu yer olan Dartmouth Konferansı’na hoş geldiniz.
Burada yaşananlar, nihayetinde ChatGPT’ye ve şu anda hastalıkları teşhis etmemize, dolandırıcılığı tespit etmemize, çalma listeleri oluşturmamıza ve makaleler yazmamıza (elbette bu değil) yardımcı olan diğer birçok yapay zeka türüne yol açacaktı. Ancak aynı zamanda, alanın hâlâ üstesinden gelmeye çalıştığı birçok sorundan bazılarını da yaratacaktı. Belki de geriye dönüp baktığımızda, ileriye doğru daha iyi bir yol bulabiliriz.
Her şeyi değiştiren yaz
1950’lerin ortalarında rock’n’roll dünyayı kasıp kavuruyordu. Elvis’in Heartbreak Hotel’i listelerin zirvesindeydi ve gençler James Dean’in asi mirasını benimsemeye başlamıştı.
Fakat 1956 yılında, New Hampshire’ın sakin bir köşesinde farklı bir devrim yaşanıyordu.
Genellikle Dartmouth Konferansı olarak anılan Dartmouth Yapay Zeka Yaz Araştırma Projesi , 18 Haziran’da başladı ve yaklaşık sekiz hafta sürdü. Dört Amerikalı bilgisayar bilimcisinin (John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon) fikriydi ve o dönemde bilgisayar bilimi, matematik ve bilişsel psikoloji alanlarındaki en parlak beyinlerden bazılarını bir araya getirdi.
Bu bilim insanları, davet ettikleri 47 kişiden bazılarıyla birlikte iddialı bir hedefe doğru yola çıktılar: akıllı makineler yapmak.
McCarthy’nin konferans teklifinde belirttiği gibi , “Makinelerin dili nasıl kullanabileceklerini, soyutlamalar ve kavramlar oluşturabileceklerini, şu anda sadece insanlara özgü olan türden sorunları nasıl çözebileceklerini” bulmayı amaçlıyorlardı.
Bir alanın doğuşu ve sorunlu bir isim
Dartmouth Konferansı sadece “yapay zeka” terimini ortaya atmakla kalmadı; aynı zamanda bütün bir çalışma alanını bir araya getirdi. Bu, adeta efsanevi bir Yapay Zeka Büyük Patlaması gibi; makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenme hakkında bildiğimiz her şeyin kökeni artık New Hampshire’daki o yaza dayanıyor.
Ama o yazın mirası karmaşıktır.
Yapay zekâ, o dönemde önerilen veya kullanılan diğer isimlere kıyasla daha baskın bir isimdi. Shannon “otomat çalışmaları” terimini tercih ederken, konferansın diğer iki katılımcısı (ve yakında ilk yapay zekâ programının yaratıcıları olacak olan) Allen Newell ve Herbert Simon, birkaç yıl daha “karmaşık bilgi işleme” terimini kullanmaya devam etti.
Ama asıl mesele şu: Yapay zekada karar kıldıktan sonra, ne kadar uğraşırsak uğraşalım, bugün yapay zekayı insan zekasıyla karşılaştırmaktan kurtulamıyoruz.
Bu benzetme hem bir lütuf hem de bir lanettir.
Bir yandan da bizi belirli görevlerde insan performansına denk veya daha üstün yapay zeka sistemleri geliştirmeye itiyor. Yapay zekanın satranç veya Go gibi oyunlarda insanlardan daha iyi performans göstermesini veya tıbbi görüntülerde kanseri insan doktorlardan daha doğru bir şekilde tespit edebilmesini kutluyoruz.
Öte yandan bu sürekli karşılaştırma yanlış anlamalara yol açıyor.
Bir bilgisayar Go’da bir insanı yendiğinde , makinelerin artık her açıdan bizden daha akıllı olduğu veya en azından böyle bir zeka yaratma yolunda ilerlediğimiz sonucuna varmak kolaydır. Ancak AlphaGo, şiir yazmaya bir hesap makinesinden daha yakın değildir.
Ve büyük bir dil modeli insana benzediğinde, onun duyarlı olup olmadığını merak etmeye başlarız .
Ama ChatGPT konuşan bir kukladan daha canlı değil.
Aşırı güven tuzağı
Dartmouth Konferansı’ndaki bilim insanları, yapay zekanın geleceği konusunda inanılmaz derecede iyimserdi. Makine zekâsı sorununu tek bir yazda çözebileceklerine inanıyorlardı.
Yapay zeka üzerine Dartmouth Yaz Araştırma Projesi’nin anma plaketi
2006, yapay zeka üzerine Dartmouth Yaz Araştırma Projesi’nin 50. yıl dönümüydü. Joe Mehling , CC BY
Bu aşırı özgüven, yapay zeka geliştirmede tekrar eden bir tema olmuştur ve birkaç abartı ve hayal kırıklığı döngüsüne yol açmıştır.
Simon 1965’te “makinelerin 20 yıl içinde bir insanın yapabileceği her işi yapabilecek kapasiteye ulaşacağını” belirtmişti. Minsky ise 1967’de “bir nesil içinde […] ‘yapay zeka’ yaratma sorunu önemli ölçüde çözülecek” öngörüsünde bulunmuştu.
Ünlü fütürist Ray Kurzweil, bunun yalnızca beş yıl uzakta olduğunu öngörüyor : “Henüz orada değiliz, ama orada olacağız ve 2029’a gelindiğinde herhangi bir insanla aynı seviyede olacak.”
Düşüncemizi yeniden çerçevelemek: Dartmouth’tan yeni dersler
Peki, yapay zeka araştırmacıları, yapay zeka kullanıcıları, hükümetler, işverenler ve daha geniş halk kitleleri daha dengeli bir şekilde nasıl ilerleyebilir?
Önemli bir adım, makine sistemlerinin farklılığını ve faydasını benimsemektir. “Yapay genel zeka” yarışına odaklanmak yerine, kurduğumuz sistemlerin benzersiz güçlü yönlerine odaklanabiliriz ; örneğin, görüntü modellerinin muazzam yaratıcı kapasitesine.
Konuyu otomasyondan artırmaya kaydırmak da önemli. İnsanları makinelerle karşı karşıya getirmek yerine, yapay zekanın insan yeteneklerini nasıl destekleyebileceğine ve artırabileceğine odaklanalım .
Etik hususları da vurgulayalım. Dartmouth katılımcıları, yapay zekanın etik etkilerini tartışmaya fazla zaman ayırmadılar. Bugün daha iyisini biliyoruz ve daha iyisini yapmalıyız.
Araştırma yönlerimizi de yeniden odaklamalıyız. Yapay zekanın yorumlanabilirliği ve sağlamlığı, disiplinlerarası yapay zeka araştırmaları üzerine yoğunlaşalım ve insan bilişine göre modellenmemiş yeni zeka paradigmalarını keşfedelim.
Son olarak, yapay zeka hakkındaki beklentilerimizi yönetmeliyiz. Elbette, potansiyeli konusunda heyecan duyabiliriz. Ancak, geçmişteki hayal kırıklığı döngülerinden kaçınabilmek için gerçekçi beklentilere de sahip olmalıyız.
68 yıl önceki o yaz kampına dönüp baktığımızda, Dartmouth Konferansı katılımcılarının vizyonunu ve hırsını takdir edebiliriz. Onların çalışmaları, bugün yaşadığımız yapay zeka devriminin temelini oluşturdu.
Yapay zekaya yönelik yaklaşımımızı yeniden çerçevelendirerek (yararlılık, artırma, etik ve gerçekçi beklentilere vurgu yaparak) Dartmouth’un mirasına saygı gösterebilir ve yapay zekanın geleceği için daha dengeli ve faydalı bir yol çizebiliriz.
Sonuçta gerçek zekâ yalnızca akıllı makineler yaratmakta değil, onları ne kadar akıllıca kullanıp geliştirdiğimizde yatıyor.