Yapay Zeka Sanıldığı Kadar Akıllı mı?

Bilim ve teknoloji savunucularının çoğu, gerçek ve yapay arasında ayrım yapmanın zorlaşacağını, kontrolden çıkmasını önlemek için standartların belirlenmesi gerektiğini söylüyor

Bugün, normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirme eğiliminde olan, ancak devasa miktarda veriyi işleyerek insan yeteneklerinin ötesine geçen, hızla büyüyüp gelişen algoritmalar ve sistemler alanıyla karşı karşıyayız.

Bu alan, bu yetenekleri sayesinde çeşitli alanlarda ve endüstrilerde benimseniyor. 

İnsanlar sorumluluklarından sıyrılarak bunları makinelere vermeye devam ederken, yapay zekaya hayatımızı tamamen kontrol altına alması için tüm yetkileri verme yolundayız gibi görünüyor.

Örneğin arabamızı veya uçaklarımızı kullanıyor, paramızı yatırıyor.

Peki insanlar yapay zekanın kendilerinden daha akıllı olduğunu yavaş yavaş kabul mü edecek, yoksa akıllarını ona teslim mi edecek?

Yapay zeka bu rolü üstlenecek kadar akıllı mı?

Aptal zeka

ABD merkezli The Wall Street Journal'ın 2017'de yayımladığı bir makaleye "İnsanlar Olmadan Yapay Zeka Hala Oldukça Aptal" başlığı atmıştı.

Peki dünyanın tanık olduğu gelişmeler ve yapay zeka öncülerinin insanlık için tehlikeleri konusunda uyarması ışığında bu cümle hala söylenebilir mi?

Nitekim bilim ve teknoloji savunucularının çoğu, bunun insan uygarlığını yok edeceğini, işsizlik oranlarında artışa neden olacağını, gerçek ve yapay arasında ayrım yapmanın zorlaşacağını, kontrolden çıkmasını önlemek için standartların belirlenmesi gerektiğini söylüyor. 

Turing testi

İngiliz matematikçi ve mantıkçı Alan Turing, 1950'de Manchester Üniversitesi'nde çalışırken yapay zeka üzerine kaydettiği "Computing Machinery and Intelligence" başlıklı araştırma makalesinde Turing testi adlı bir zeka testini önermişti.

Üç taraflı bir taklit oyunu gibi, makinenin insan davranışından ayırt edilemeyen akıllı davranış gösterme yeteneğinin bir testidir.

İnsan bir yargıcın aracılığı ile bilgisayar ve insan katılımcıların yanıtlarının karşılaştırılması yoluyla yapılır.

Yargıç, bilgisayarın verdiği yanıtların insanın verdiği yanıtlardan ayırt edilemeyeceğini düşündüğü taktirde bilgisayar Turing Testi'ni geçmiş sayılır. 

Turing, bu test sayesinde makinelerin hata yapamayacağı, bilgisayarın yüksek doğruluğunun onu insan unsurundan ayırmayı kolaylaştıracağı fikrini ortaya attı.

Bilgisayarın yapay açıdan aptal görünmesini sağlamak için, bilgisayarın yanıtlarına kasıtlı olarak hatalar eklenmesi gerektiği gözleminde bulundu. 

Yapay aptallık

Yapay aptallık terimi, yapay zeka kavramına karşıt bir anlam olarak kullanılıyor.

Bilgisayar bilimi alanında, tepkilerine kasıtlı olarak hatalar eklemek için bilgisayar programlarını zayıflatma tekniğine atıfta bulunmak için kullanılıyor.

İki ana uygulama ile biliniyor. Makine algoritmaları, verilerden yararlanırken aptalca olarak sınıflandırılan hatalar yapabiliyor yahut yapay zeka hatalar yapması sağlanarak bastırılıyor.

Aptal numarası yapma uygulaması, bilgisayar oyunları alanındaki tasarımın başarısına bir delil teşkil ediyor.

Oyuncunun oyunu kazanması için bilgisayar zekası ile insan yetenekleri arasında bir denge noktasına ulaşması hedefleniyor.

Yani yapay aptallık seviyesinde yapılan ince ayarlar ile oyunun çözümü imkansız sayılmıyor. 

Tamamlayıcı zeka

Yapay zeka, tanımlı dar görevlerin belirli sınırlar içinde yerine getirilmesiyle sınırlı sayılan dar ve zayıf zeka biçimleriyle ilişkilendiriliyor.

Yapay zeka inanılmaz yetenekler gösterse de, hala çeşitli sınırlamalardan mustarip olduğunu anlamak önemli.

Bu sebeple yapay zekaya en zeki şeklinde değil, tamamlayıcı gözüyle bakmak gerekiyor. Nitekim insanların yapay zekanın atlayabileceği sınırları mevcut. 

Birinin zayıf yönleri diğerinin ise güçlü yönleri olabilir. Bu ikisini birleştirerek, araştırmacılar karmaşık problemleri daha derinden anlayabilir, daha geniş ve daha bilinçli zeminlerde kararlar alabilir ve bilimsel çabalarında dikkate değer sonuçlar elde edebilirler.

Yapay zeka sistemleri, insan araştırmacıların sınırlamalarını telafi edebilir. Örneğin, veri işleme söz konusu olduğunda, bilgisayarlar ve yapay zeka sistemleri hem hız hem de doğruluk açısından insanlardan daha iyi performans gösteriyor.

İnsan merakı ise bağlam ve yön sağlayarak yapay zekanın gelişimini etkili ve anlamlı bir yöne yönlendirebiliyor.

Böylece etkili ve hedefe yönelik kullanımı sağlanabiliyor. Böylece, insan araştırmacılar zamanlarını ve dikkatlerini hipotezler ve felsefeler oluşturmak ve yeni teoriler geliştirmek gibi diğer görevlere odaklayabiliyor. 

Her zaman yardıma ihtiyacı olan yapay zeka, gerçek dünyadaki gelişmeleri göz önüne almak için yine de insanlara ihtiyaç duyacak.

Bu nedenle, algoritmaların gelişimini başta sorunları çözecek ve insan ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde yönlendirmemiz, yani yapay zekaya öncülük etmemiz önemli.

Independent Arabia