Bir iktisatçı olarak benim ilgimi çeken teknolojik değişimin yaratacağı iktisadi, toplumsal ve siyasi değişimdir.

Sevgili kardeşim Can Toktaş bir süredir gazetemizde yazmaya başladı. Ben de yazılarını keyifle okuyorum. Kendi profesyonel uzmanlık alanında bizleri bilgilendiriyor. Ben de bugün istedim ki, yapay zekâ hakkında yazayım. Tabiî ki ben bilgisayar mühendisi değilim. Bir iktisatçı olarak benim ilgimi çeken teknolojik değişimin yaratacağı iktisadi, toplumsal ve siyasi değişimdir. Yapay zekâ yeni bir teknolojik paradigmanın başlangıcı mı olacak? Kökleri neye dayanmakta? Yakın ve uzak gelecekte ne tür değişimlere yol açacak? Bugün bir giriş yapayım, daha sonra ki yazılarda ayrıntılandırırız.

YAPAY ZEKÂ NEDİR?

Sevgili kardeşim Can Toktaş’ın uzmanlık alanına girmek istemem. Ama kısaca yapay zekânın ne olduğunu anlatayım dedim. Daha sonra ne tür iktisadi ve toplumsal değişime yol açabileceği üzerinde dururuz.

Yapay zekâ (AI), insanların veya hayvanların zekasının aksine, makinelerin veya yazılımların zekasıdır. Akıllı makineleri geliştiren ve inceleyen bilgisayar bilimlerinin bir çalışma alanıdır. Bu tür makinelere yapay zekâ denilebilir.

Yapay zekâ teknolojisi sanayide, devlet ve hükümet idaresinde ve bilimde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bazı yüksek profilli uygulamalar şunlardır: Gelişmiş web arama motorları (ör. Google Arama), öneri sistemleri (YouTube, Amazon ve Netflix tarafından kullanılır), insan konuşmasını anlama (Google Asistan, Siri ve Alexa gibi), sürücüsüz arabalar (örn. Waymo), üretken ve yaratıcı araçlar (ChatGPT ve AI sanatı) ve strateji oyunlarında (satranç ve Go gibi) insanüstü oyun ve analiz geliştirme.

Alan Turing, Makine Zekâsı adını verdiği alanda önemli araştırmalar yapan ilk kişiydi. Yapay zekâ, 1956 yılında akademik bir disiplin olarak kuruldu. Bu alan birden fazla defa önce bir iyimserlik dalgası ve ardından hayal kırıklığı ve büyük hacimli gelir kayıplardan oluşan döngülerden geçti. Derin öğrenmenin önceki tüm yapay zekâ tekniklerini geride bıraktığı 2012'den sonra ve transformatör mimarisiyle 2017'den sonra yapay zekâya ilgi ve finansman imkânları dünya ölçeğinde büyük bir hızla arttı.

Yapay zekâ araştırmasının çeşitli alt alanları, belirli hedeflere ve belirli araçların kullanımına odaklanır. Yapay zekâ araştırmasının geleneksel hedefleri arasında akıl yürütme, bilgi temsil ve sunumu, planlama, öğrenme, doğal dil işleme, algılama ve robot bilimi desteği yer alır. Genel zekâ (bir insan tarafından gerçekleştirilebilecek herhangi bir görevi tamamlama yeteneği), alanın uzun süredir devam eden çalışmaları arasındadır. Bu sorunları çözmek için yapay zekâ araştırmacıları, arama ve matematiksel optimizasyon, biçimsel mantık, yapay sinir ağları ve istatistik, yöneylem araştırması ve ekonomiye dayalı yöntemler de dahil olmak üzere çok çeşitli problem çözme tekniklerini uyarlayıp birbirlerine entegre ettiler. Yapay zekâ ayrıca geri besleme ilişkisi içinde psikoloji, dilbilim, felsefe, sinir bilimi ve diğer birçok farklı bilimsel alandan da yararlanmaktadır.

YAPAY ZEKÂ ARAŞTIRMASININ HEDEFLERİ

Yukarıda bahsettiğim hedefleri kısaca açıklayalım:

Akıl yürütme ve problem çözme

İlk araştırmacılar, insanların bulmaca çözerken veya mantıksal çıkarımlar yaparken kullandıkları adım adım akıl yürütmeyi taklit eden algoritmalar geliştirdiler. 1980'lerin sonlarına ve 1990'lara gelindiğinde, belirsizlik ve eksik bilgilerle başa çıkmak için olasılık ve iktisat kavramlarını kullanan yöntemler geliştirildi. Bu algoritmaların çoğu büyük akıl yürütme problemlerini çözmek için yetersizdi çünkü "kombinatoryal patlama" yaşarlar: yani problemler büyüdükçe katlanarak yavaşlarlar.

İnsanlar ilk yapay zekâ araştırmalarının modelleyebileceği adım adım çıkarım yöntemini nadiren kullanırlar. Sorunlarının çoğunu hızlı, sezgisel yargılar kullanarak çözerler. Doğru ve etkili akıl yürütme bu yüzden insanlar için, çözülmemiş bir sorundur. Bilgisayarlar bir problemi çözerken problemin çözümünde her olası gelişmeyi de dahi ederek adım adım çözme eğilimi içindedirler. Bu ise problemle alâkası olmayan birçok etkeni de incelemeyi beraberinde getirir. Dolayısıyla bu yöntemle problem çözmek için ya (insan hızıyla) çok büyük zaman ya da çok büyük düşünme hızı gerekir. Bugün yapay zekâ bu hızın çok üstüne çıkmıştır.

Bilgi temsili

Ontoloji, bilgiyi bir alan içindeki bir dizi kavram ve bu kavramlar arasındaki ilişkiler olarak temsil eder. Bilgi temsili ve bilgi mühendisliği yapay zekâ programlarının soruları akıllıca yanıtlamasına ve gerçek dünya olgu ve süreçleri hakkında çıkarımlar yapmasına olanak tanır. Resmi bilgi temsilleri, içeriğe dayalı indeksleme ve erişim, görüntü yorumlama, klinik karar desteği, bilgi keşfi (büyük veri tabanlarından "ilginç" ve eyleme geçirilebilir çıkarımlar çıkarma) ve diğer alanlarda kullanılır.

Benim bunlardan anladığım şudur: İnsan hafızası çok geniştir ve bütün bir insan hayatı boyunca insan beyni algıladığı bütün görüntü, ses, acı, zevk, dokunuş ve kokuları durmadan kaydeder. Ancak bu kayıtlı olgu ve süreçlerden meydana gelen bilgi kümesi ve bu bilgi kümeleri arasındaki zamansal ve mekânsal ilişkilere dair beynin izlenimlerinin çoğu bilinç altına depolanır. Bir sokakta yürürken aniden yirmi sene önce bambaşka bir olayı hatırlamamızın sebebi o olayda hissettiğimiz ses, koku veya görüntülerin bir benzerine rastlamış olmamızdır. Bu gibi olaylar haricinde kayıtlı bilgilerin çoğu bilinç altına depolanır. Yapay zekânın ise bir bilinçaltı yoktur. Bütün algıladığı bilgiler aktif bir şekilde hafızasındadır. Bu açıdan insan zekâsından farkı bir şeyleri hatırlamak zorunda olmamasıdır. İnsan zekâsı bilgiyi duyu organları vasıtasıyla toplarken yapay zekâ bilgiyi internet ağları üzerinden toplar. İnsan zekâsı duyu organlarının getirdiği bilgileri kendi öznel algı süzgecinden geçirerek kaydederken, yapay zekânın duyu organları ve öznel algı süzgeçleri yoktur. Bilgiler ikili matematiksel kodlar olarak kaydedilir ve bilgisayarlar arasında bilgilerin farklı algılanması diye bir durum yoktur. Yani insandaki öznel algı süzgeci dolayısıyla ortaya çıkan farklılık ve duygusal derinlik yapay zekâda yoktur.

Planlama ve karar verme

Bir karar alıcı aktör (İngilizcesinde agent / ajan kullanılmakta ama ben Türkçenin anlam ve müzik dağarcığına daha uygun olduğunu düşündüğüm aktör kelimesini kullanıyorum, DMD.) dünyayı algılayan ve eyleme geçen irade sahibidir. Rasyonel bir aktörün hedefleri veya tercihleri vardır ve bunları gerçekleştirmek için harekete geçer. Özellikle iktisatta bizler insanların kendi öznel fayda, getiri, güç ve itibarlarını maksimize etmek ve kayıplarını da minimize etmek amacıyla davrandıklarını varsayarız. Çoğunlukla da bu doğrudur. Bunun için de her insan, bilinçli veya bilinçsiz plan yapar. Yapay zekâ karmaşık karar alma mekanizmalarında (örneğin bir bölgede çevreyi kirletecek bir maden ocağının açılmasının sağlayacağı fayda ve zararları hesaplamak ve ne yapılacağına karar vermek gibi) insanlardan farklı olarak çok daha hızlı ve çok daha geniş bir hafızayla karar alır; buna ek olarak aynı zamanda insanların sahip olduğu öznel menfaat, güç ve itibar ilişkilerine sahip olmadığı için kararları daha net bir öznellikle alabilir. Ancak unutulmaması gereken şey, yapay zekânın hangi fonksiyonu maksimize edeceğini halâ daha insanlar belirlemektedir. Dolayısıyla çok gelişmiş ve adeta canlı gibi gözüken bir hesap makinasından çok da farklı değildir. Bu açıdan yapay zekânın kullanıcısı olan insanın menfaat, tercih, güç ve itibar ihtiyacı bilgisayarın kararlarını da belirler.

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, belirli bir görevdeki performanslarını otomatik olarak artırabilen programların incelenmesidir. Başından beri yapay zekanın bir parçasıydı. Yani yapay zekâ bu yolla sürekli kendi eksikliklerini düzeltip daha etkin çalışma potansiyeli geliştirme imkânına sahiptir. İnsanın zekâsının gelişmesi ve tekâmülü binlerce yılı alırken makine öğrenimi yapay zekânın bu tekâmülünü günlere sığdırabilmektedir. Burada da yapay zekânın hız ve çok geniş aktif hafızasının payı büyüktür.

Doğal dil işleme

Doğal dil işleme programların İngilizce gibi insan dillerinde okuma, yazma ve iletişim kurmasına olanak tanır. Spesifik problemler arasında konuşma tanıma, konuşma sentezi, makine çevirisi, bilgi çıkarma, bilgi alma ve soru yanıtlama yer alır. Bu da “yapay zekânın insanileştiği” algısını yaratan en önemli etkenlerdendir. Sizle anadilinizde konuşup size cevap veren bir otomat! Bilim kurgu romanı gibi… Ama unutmayın, o konuşan sesin arkasında bir kişilik, bir irade yok…

Makine algısı

Makine algısı, dünyanın çeşitli yönlerini anlamak için sensörlerden (kameralar, mikrofonlar, kablosuz sinyaller, aktif lidar, sonar, radar ve dokunsal sensörler gibi) gelen girdileri kullanma yeteneğidir. Bilgisayarlı görme, görsel girdiyi analiz etme yeteneğidir. Bu alan konuşma tanımayı, görüntü sınıflandırmayı, yüz tanımayı, nesne tanımayı ve robotik algılamayı içerir. Farkındaysanız yapay zekâ kamera ve sensörler vasıtasıyla görüntü ve sesler algılarken sıcaklık ve soğukluk gibi bir kısım dokunsal duyu olgularını da algılayabilmektedir. Ancak koku ve tat duyuları algısı dışındadır. Dolayısıyla gerçekliği sadece 2.5 duyu ile algılarken insan 5 duyu ile algılamaktadır.

Sosyal zekâ

Duygusal hesaplama, insan hissini, duygularını ve ruh halini tanıyan, yorumlayan, işleyen veya simüle eden sistemleri içeren disiplinlerarası bir şemsiyedir. Örneğin, bazı sanal asistanlar konuşkan bir şekilde konuşacak, hatta esprili bir şekilde şakalaşacak şekilde programlanmıştır; onların insan etkileşiminin duygusal dinamiklerine karşı daha duyarlı görünmelerine veya insan-bilgisayar etkileşimini başka şekilde kolaylaştırmalarına neden olur. Ancak bu, acemi kullanıcılara, mevcut bilgisayar aracılarının gerçekte ne kadar akıllı olduğuna dair gerçekçi olmayan bir anlayış verme eğilimindedir. Duygulanımsal bilişimle ilgili orta düzeydeki başarılar arasında metinsel duyarlılık analizi ve daha yakın zamanda çok modlu duyarlılık analizi yer alır; burada yapay zekâ, videoya kaydedilen bir konu tarafından görüntülenen etkileri sınıflandırır. Buradaki ana nokta insanların olgu ve süreçleri algılarken sahip oldukları beş duyuyla oluşan duygularını taklit edecek bir şekilde yapay zekânın işlemesidir. Ancak bu yukarıdaki kısımda belirtildiği üzere algı yetersizliği gibi yapay zekânın duygusallığının da yapay olduğu gerçeğini değiştirmez. Örneğin “Boğaz’ın 17’inci yüzyıldaki manzarasını sürrealist tarzda resm et” gibi bir emir verdiğinizde yapay zekâ bütün sür realist olarak tanımlanan eserleri, oradaki teknikleri, gerçeği yorumlama tarzlarını kullanarak 17’inci yüzyıl boğazına dair bir görüntü oluşturabilir. Ancak bu diğer insan ressamların yüzyıllar içindeki eserlerinden alınan bilgilerin ortalamasına dayanarak üretilir. Kendiliğinden bir yaratıcılık içermez.

Yapay zekâya dayalı bu değişim ekonomiye ve topluma nasıl yansıyacak? O da cumartesiye kalsın…