Yapay zekânın yaygınlaştığı ve yaşamın her alanını derinden etkileyerek hızla dönüştürdüğü bir dönemdeyiz. Yapay zekâ teknolojileri artık hızla iş ve işlemleri otomasyona maruz bırakarak devralmakta, iş süreçlerinde köklü dönüşümlere yol açmaktadır. Özellikle sürekli gelişen büyük dil modelleri (LLM) ve ChatGPT gibi üretken yapay zekâ teknolojileri bu dönüşümün hem yatay hem de dikey kapsamını genişletmektedir. Bu bağlamda kısa sürede bir yapay zekâ ekosisteminin oluştuğunu söyleyebiliriz.
Elbette yapay zekâ teknolojilerinin çok amaçlı kullanımları faydaları kadar risklerini de artık tartışma gündemine taşımıştır. Bu bağlamda, kendisi de yapay zekâ alanında çok önemli bir girişimci olan Mustafa Süleyman’ın ‘The Coming Wave: Technology, Power, and The Twenty-First Century’s Greatest Dilemna’ (Crown, New York, 2023) kitabı yapay zekâ ile gelen dev dalgayı tüm boyutlarıyla anlamamıza katkı sağlıyor. Süleyman özellikle insanlığın karşılaşacağı en büyük problemi tanımlamada Stuart Russell’ın ‘goril problemi’ yaklaşımına başvuruyor. Süleyman bu yaklaşıma dayalı olarak goriller insanlardan daha güçlü olmalarına rağmen insanlar zekâları ile gorilleri kontrol altına alabilmesine rağmen yapay genel zekâ (YGZ) benzeri bir zekâ ortaya çıkarsa, bu güç dengesinin değişebileceğine vurguda bulunuyor.
Bu tartışmaların yapıldığı günümüze gelinene kadar bu bağlamda çok önemli tartışmalar yapıldı. Bu tartışmalarda genellikle Alan Turing’in 1950 yılında yayımladığı bir makale ve ortaya koyduğu ‘Makineler Düşünebilir mi?’ sorusu başlangıç noktası olarak kabul edilmektedir. Bizde de benzer soruyu 1959 yılında Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde ‘Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?’ başlıklı bir konferans veren ünlü matematikçimiz Cahit Arf gündeme getirmiştir. Kendi kendini tekrarlayan basit işlemlerin analog ve dijital olarak nasıl makinelerle gerçekleştirilebileceğini basit örneklerle anlatan Arf, makinelerdeki işlem sayısının artırılması durumunda dahi o makineye ‘yine de bir nevi suni beyin gözü ile bakamayacağız’ vurgusunda bulunuyor.
Bu bağlamda ‘intibak kabiliyeti’ olan makinelerin, yani makine tasarlanırken düşünülmemiş olan problemleri de çözebilen makinelerin geliştirilmesi gerektiğini ifade ediyor. Bu önerisini detaylandırmak için beynin işlevini nasıl yerine getirdiğini, hafızanın önemini, verilerin nasıl işlendiğini, yeni durumları nasıl değerlendirdiğini bir diyagram üzerinden anlatıyor. Düşünen makinenin beynin çalışmasına benzer dinamiklere sahip olması gerektiği üzerinde duruyor. Ve en önemlisi bunun mümkün olduğunu dile getiriyor: ‘…İnsan beyninin kendi kendisini kendi inisiyatifi ile tekemmül ettirmesine mukabil, makine yapıldığı gibi kalmaktadır. Bununla beraber kendi kendisini tekemmül ettiren makine tasarlamak mümkündür…’
Arf’ın bu temennisi günümüzde artık yapay zekâ teknolojileri ile mümkün hale gelmiştir. Gerçek dünya verisini öğrenme seti olarak kullanan yapay zekâ uygulamaları yeni durumlara cevap üretebilmekte, dahası uygulamaya girdikten sonra çevresi ile (insan ve makine) kurduğu ilişkilerde öğrenmeye ve dolayısıyla hafızasını geliştirmeye devam etmektedir.
Arf, konu ile düşüncelerini burada bırakmıyor ve bir aşama daha ilerletiyor. Burada da düşünen bir makine üretilecekse bunun tıpkı beyinde olduğu gibi ‘…insan beyninin estetik mahiyette müessirleri alıp onlar üzerinde işleyebilmesi ve yine estetik mahiyette olan kararlar verebilmesine, verilen bir işi yapıp yapmamak hususunda kendisini serbest hissetmesine…’ gerek olduğunu vurguluyor. İşaret ettiği bu hususların temelinde belirsizlik olduğunu belirtiyor. Yapay zekâ teknolojilerinin de giderek hızla kendi kararını kendisi veren otonom sistemlere doğru evrildiğini biliyoruz. Dahası, alınan kararların nasıl alındığı, kullanılan teknolojiler karmaşıklaştıkça giderek belirsizleşmekte, ne kadar hesap verebilirlik ve şeffaflıkla ilgili adım atılırsa atılsın yapay zekâ teknolojilerinin ‘kara kutu’ (black box) özelliği ortadan kaldırılamamaktadır.
Daha ilginci Arf, bu olmazsa olmaz ‘belirsizlik’ karakteristiğini makinelere kazandırabilmek için atom dinamiklerine atıf yapıyor: ‘…Bu itibarla nispeten küçük sayıda atom içinde cereyan eden olaylar böyle makinelerin işleyişinde müessir hale getirilebilirse, makinelerin estetik bakımından da insan beynine benzetileceği ümit edilebilecektir…’ Arf’ın bu ifadeden muradı bu muydu bilmiyorum, ancak atom dünyası ile ilişkili kuantum fiziğinin özelliklerinin artık hesaplamalarda kullanılmaya başlandığı, bu kapsamda kuantum hesaplamaların geliştirildiği ve yapay zekâya uygulandığı bir dönemeçteyiz.
Kuantum bilgisayarların geliştirilmesi ile birlikte artık kullandığımız bilgisayarlar klasik bilgisayarlar olarak tanımlanıyor. Kuantum bilgisayarlar 0 ve 1 bitlerini kullanan klasik bilgisayarlardan farklı olarak kuantum mekaniğinin temel ilkelerine dayanan kuantum bitleri (kübit) kullanıyor. Böylece kuantum mekaniğinin karakteristikleri kuantum bilgisayarlarına taşınmakta, kübitler birden fazla durumu temsil edebilmekte (süperpozisyon), ayrıca kübitlerin birbirlerine bağlantılı çalışmaları ve kübitlerin durumlarını diğer kübitlerle ilişkilendirme yeteneği (dolanıklık/ entanglement) kuantum bilgisayarların işlem kapasitelerini artırmaktadır. Klasik bilgisayarlar bir hesaplamanın her adımını sırayla yaparken kuantum bilgisayarlar bu işlemi aynı anda yapabilmektedir. Diğer taraftan, kuantum bilgisayarların olasılıksal doğası, deterministik çalışan klasik bilgisayarlardan farklı olarak bir sorunun olası çözüm kümesini de üretebilmektedir. Özetle, Cahit Arf’ın 1959 yılında düşünen makinelerin geliştirmesine yönelik öngörüleri doğru çıkmıştır ve şu andaki çoğu gelişmeyi de kapsamaktadır.