Hubert Krivine’in “Yapay Zekâ Düşünebilir mi?” kitabı üzerine: Organizmalar birer algoritmadan, yaşam da veri işlemeden mi ibaret?

Jacques Treiner’in 22 Mart’ta Mediapart’ta yayınlanan yazısını Türkçe’ye Haldun Bayrı çevirdi.

Modern yapay zekâ, esas olarak milyonlarca –hatta milyarlarca– verinin analizinden çıkarılan bağıntılarla (korelasyon) çalışır. Bu bağıntılar sık sık, öngörme, dolayısıyla harekete geçme olanağı verir; fakat anlamaksızın, özellikle de açıklamaksızın… Yine de yararlı mıdır? Bu kısa ve yoğun kitap, o temel sorunun analizine hasredilmiş.

Zekâ, hüner (artifice), düşünce: Noah Harari’den Hubert Krivine’e

Bu yazı, Hubert Krivine’in son kitabı “YZ (Yapay Zekâ) Düşünebilir mi?”yi (L’IA peut-elle penser? yay.: De Boeck) okumaya teşvik için yazıldı. “Öngörmeden Anlamak, Anlamadan Öngörmek” (Comprendre sans prévoir, prévoir sans comprendre, Cassini) adını taşıyan önceki kitabının uzantısı olarak, alabildiğine yayılmacı bir konu üzerine kısa ve yoğun bir kitap bu. Okunmalı deyip, yazıyı bu coşkulu tavsiyeyle kesebilirdik. Ama konu o kadar sürükleyici ki; bir eleştiri yazısının sınırlarını ihlâl ederek fazlasından bahsetmek istiyorum…

Giriş minvalinde, bu sefer kalın ama daha az yoğun olmayan bir başka kitabın sonuç bölümündeki satırlardan yola çıkacağım: Kudüs İbrânî Üniversitesi’ndeki vejetalyen ve Budist tarih profesörü Noah Yuval Harari’nin Homo Deus, Yarının Kısa Bir Tarihi’nden (çev: Poyzan Nur Taneli, Kolektif Kitap, 2017). Baştan başa Yapay Zekâ konusunun izlerini taşıyan kitabın sonunda, Harari merâmını şu sözlerle özetliyor:

“Sonuçta yaşama gerçekten geniş bir pencereden bakabilirsek tüm sorunlar ve gelişmeler birbirine bağlı üç sürecin gölgesinde kalacak: 1. Bilim tüm toplumu, organizmaların algoritmalar ve yaşamın veri işleme süreci olduğuna ikna eden bir dogma olma yolunda ilerliyor. 2. Zekâ bilinçle yollarını ayırıyor. 3. Bilinci olmayan ama yüksek zekâlı algoritmalar yakında bizi bizden daha iyi bilecek.  

Organizmalar birer algoritmadan, yaşam da veri işlemeden mi ibarettir? Zekâ mı daha değerlidir yoksa bilinç mi? Bilinci olmayan ama yüksek zekâlı algoritmalar bizi bizden daha iyi bilecek duruma geldiğinde toplum, siyaset ve gündelik hayat ne olacak, neye benzeyecek?”

Hubert Krivine’in kitabı bu soruları düşünmede yardımcı oluyor. Önce, vuzuha kavuşturmak için birkaç söz:

Sokakta yürüyoruz ve karşı kaldırıma geçmek istiyoruz. Eğer bir yaya geçidindeysek, ışıktaki ufak adama bakarız: Kırmızı mı yeşil midir? Bunlar verilerdir. Beynimiz bu verileri işleyerek bir hareket başlatacaktır: Karşıya geçmeyi ya da geçmemeyi. Ufak adam kırmızıyken bile karşıya geçtiğimiz olur; ama başka verileri işlemek şartıyla: Önce soldan, sonra sağdan, yaklaşan arabalar var mı? Yok mu? Öyleyse geçerim. Fakat bir çocuğun elini tutuyorsanız –yeni bir veri–, ona ufak adamları gösterip karşıya geçmezsiniz: “Görüyor musun? Adam yeşil olduğunda geçeceğiz, ondan önce değil” dersiniz.

Verilerden karara giden beyin öğütücüsünün adı algoritmadır. Bu ad 11. yüzyılda Bağdat’ta yaşamış olan Beytülhikme mensubu Arap matematikçi Hârezmî’den gelmektedir. Algoritma, bir sorun sınıfını çözmeyi mümkün kılan bir işlem dizisidir. Genişletirsek: Verileri işleyerek kararı hesaplayan bir zihinsel süreçtir. Yaptığımız hareketlerin çoğu gibi, bilinçli olmayan süreçler için de geçerlidir bu: Üzerine düşünmeden düzgün bir biçimde yürürüz. Bütün bunlar bir robot tarafından da yapılabilir — onu çok sayıda algoritmayla teçhiz etmek şartıyla.

Youtube’da R2D2 ya da Z6PO tipinde robotları gösteren çok sayıda kısa film buluruz: Bu robotlar basit bir güzergâhı bile iyi hesaplayamazlar ve yere düştüklerinde kalkamazlar — zira bunun için gerekli algoritmalara sahip değillerdir. Fakat bu robotlar yapılırken asıl amaçlanan görevlerini, algoritmalar insanlardan daha iyi yerine getirebilir: Biçim tanıma programları, kendilerine tıbbî klişeler/görüntüler sunulduğunda bir hekimden daha yüksek bir güvenilirlikle teşhiste bulunabilen algoritmalardan oluşmuştur.

Bu görevler insanlar tarafından yerine getirildiğinde çoğu zaman zekâ mefhumuyla bağ kurulur. Ancak, algoritmaların bir tür bilince ve ona eşlik eden korku, arzu ya da özgürlük duygusu gibi heyecanların akışına bir dayanak sağladığı söylenebilir mi? Söylenemez kuşkusuz. Dolayısıyla zekâ ile bilinci ayırmak gerek gibi. Harari’nin sorusu da bundandır: Zeki bir davranış sağlamak için elzem değilse, bilinç neye yaramaktadır? Ve bu iki mefhumun hangisi daha önemlidir? Bu tartışmanın filigranında, değerlerinin merkezine bilinci/vicdanı (conscience) yerleştiren hümanizm tartışmasının belirdiği iyi hissedilir. Şayet bilinç/vicdan önemli sorunların çözülmesine yönelik zeki davranışların belirlenmesinde artık elzem değilse, Aydınlanmacılar’ın hümanizmi sönmez mi? Bu şekilde Yapay Zekâ insan zekâsını bastırmayacak mıdır?   

Ama biz ilk soruya dönelim: Organizmalar birer algoritmadan, yaşam da veri işlemeden mi ibaret?

Sürekli olarak verileri işlediğimiz muhakkak; başta alınan örnekler bunun tanığı. Dolayısıyla bir Yapay Zekâ tarafından üstlenilebilen kolaylıkla biçimlendirilebilir vakalar, birbirine yakın durumlardan oluşan bütünler tanımlarlar; daha önce karşılaşılmış durum varyantlarına tekabül eder bunlar. ŞU sokakta BU yerden daha önce karşı kaldırıma geçmemişizdir, ama bir sokakta karşı kaldırıma geçmenin ne îcap ettirdiğini biliriz. Hafızamızda bir yığın sokaktan geçişler vardır, bunların önemli özelliklerini hatmetmişizdir (mesela Fransa’da önce sokağın soluna, İngiltere’de sağına bakmak) ve yeni bir durumu hafızamızdakilerle karşılaştırır, en benzer olanı arar ve buna uygun şekilde davranırız. Karşılaştırmalar yapmayı sağlayan aşamalar bir algoritma oluşturur ve bir programa uygulanabilen de bu algoritma türüdür. Bu yaklaşımların varsaydığı büyük iddia, meydana gelecek olanın daha önce meydana gelmiş olana benzeyeceğidir.  

Taylorizm ve emeğin makineleşmesi bu dinamiğe bağlıdır. Bu makineleşmenin yarı yarıya gerçekleştirilmiş olduğu, çünkü hâlâ somunları sıkıştırmak için işçilere gerek duyulan ve işteki bütün duygunun, bugün robotlar tarafından yerine getirilen tekrara dayalı bu sersemleştirici görevlere bireyin boyun eğişinde bulunduğu, Charlie Chaplin’in Modern Zamanlar’ı geliyor akla. Yapay Zekâ’nın gelişmesi bugün daha karmaşık başka faaliyetlerin biçimselleştirilmesini mümkün kılmaktadır; bunun bazı meslekler üzerinde kâh özgürleştirici kâh yıkıcı önemli sonuçları olacaktır kuşkusuz: Biletleri kontrol edip delik açan görevli artık olmaz elbette; ama aynı zamanda –Hubert Krivine’in de Prévert gibi listesini çıkardığı şekilde– “şoförsüz arabalar, tabipsiz bir tıp, öğretmensiz bir öğretim, yargıçsız bir adalet, çevirmensiz bir çeviri, sanatçısız bir sanat, askersiz savaşlar”, hatta “yurttaşsız bir toplum” olur. Temkin.

Hubert Krivine Yapay Zekâ’nın performanslarında iki tip temel sınıra bahtiyarlıkla işaret ediyor. Biri “zayıf” Yapay Zekâ’yla –muayyen görevlerin yerine getirilmesiyle– ilintili, diğeri ise “güçlü” Yapay Zekâ’yla –insan beynine genel olarak öykünmeyle– ilintili.

İlki, bir Yapay Zekâ’ya emânet edilen sistemin “dünyanın artakalanı”yla sürdürdüğü ilişkilerle ilgilidir: Bu ilişkiler ne kadar sınırlıysa, Yapay Zekâ da görevini o kadar hakkıyla yerine getirebilir. Nitekim, bir metronun kullanılmasında sürücüden kolaylıkla vazgeçilebildiğini kavrarız; zira metro hattında yapılacak iş çerçevesi çok dardır: istasyonda durmayı sağlamak, bir ışığın rengini saptamak, yolun serbestliğinden emin olmak. Özerk arabalardaki durum biraz daha karmaşıktır: arabanın çevresinden gelen verileri sürekli olarak kaydeden, gidilecek yere göre ve diğer araçlarla arasındaki asgari mesafenin korunması için kullanımı hesaplayan alıcılarla donatılmışlardır.

Ama şeyler çok ânîden karmaşıklaşabilir. Trafik yönetmeliğine uymak programlanabilse de, bir kaza tehdidinden kaçınmak için bir anlığına bu yönetmeliğe uyulmaması gerekebilir; ayrıca bu yönetmeliğe uymayan bir yayayı ezmekten de kaçınmak, ya da iki araba arasından aniden fırlayan bir top görünce peşinden bir çocuğun çıkabileceğini öngörmek gerekebilir; bir kamyonun üzerindeki hayvan resmini gerçek bir hayvanla karıştırmamak da gerekmektedir. Bir sürücünün “sağduyu”sunun alanına giren, bazen bir araç kullanmakla hiçbir alâkası olmayan bir dünya algısını arayan her şeyi bir Yapay Zekâ’nın içine yerleştirmek çok zor olabilir.      

H. Krivine’in işaret ettiği diğer sınırlama daha temeldir. Güçlü bir Yapay Zekâ’nın destekleyicilerinin, bilgiyi kavramada yeni bir yordam ilan ettiklerini hatırlatıyor bize. Bugün –Aydınlanmacılar’dan beri diyelim–  bilgi diye adlandırdığımız şey açıklayıcı kuramlar üzerine kurulmuştur; en azından, araştırmacıların zâhiren aradıkları bu hedeftir. Açıklayıcı bir kuram, bir hâdiseler bütününü (mümkün olan en geniş şekilde) göz önüne alma imkânı sunar; test edilebilir öngörülerde bulunma imkânı verir ve ayrıca güçlüdür. Güçlü Yapay Zekâ bu şemanın aşılmış olduğu ve avantajlı bir biçimde bu şema yerine hâdiseler arasındaki bağıntılar’ın öne çıkarılabileceği (öne çıkarılması gerektiği?) iddiasındadır; zira öngörüde bulunmak ve kararlar almak için bağıntılar yeterlidir.

Fizik tarihinden bir örnek alalım. Kepler 17. yüzyıl başında gezegenlerin hareketiyle ilgilendiği vakit, yıllar boyunca Danimarkalı gökbilimci Tycho Brahé’nin de yıllar yılı biriktirmiş olduğu gözlem verilerini ayıklar — o dönemin Big Data’sıdır bunlar. Ve kendi adını taşıyan üç yasa önerir:“Her gezegen, Güneş’in merkezlerinden birinde bulunduğu bir elips üzerinde hareket eder. Bir gezegeni Güneş’e bağlayan çizgi eşit zaman aralıklarında eşit alanlar tarar.Bir gezegenin yörüngesel periyodunun karesi, dolandığı elipsin ana eksen uzunluğunun kübü ile doğru orantılıdır.”

Bugün düşünülemez marifette bir hesaplamadır bu; 1000 sayfalık denemeler ve hatalar! Ama sonunda, Kepler bunun niye böyle olduğunu bilmemektedir. Bunlar ampirik/denemeye dayalı yasalardır. Açıklayıcı kuram ancak 1684’te klasik mekaniğin ilkelerini saptayan Isaac Newton’la beraber gelecektir.

Bu kuramda, Kepler’in yasaları statü değiştirir: Ampirik yasalar iken, teoremler hâline gelirler. Ama kuram, gezegenlerin hareketinden başka hareketlere de pekâlâ uygulanabilir. Tâbi olduğu kuvvet bilindiği andan itibaren bir nesnenin hareketini öngörmeyi mümkün kılar bu. Başka deyişle, kuram bir araştırma programı ilan eder: Kuvvetlere bakın! Bunu izleyen iki yüzyıl boyunca, daha önce erişilmez olan zaman ve mekân ölçeklerinde maddenin davranışını anlamak için yeni kuramların –görelilik kuramının ve kuantum mekaniğinin– elzem hâle gelmesine kadar, fizikçilerin yaptığı da budur.

Bugün, bilgisayarların gücü her çeşit hâdise üzerine milyarlarca veriyi toplama ve aralarındaki bağıntıları arama olanağı sunmaktadır: hastalıkların ortaya çıkışını yaşam koşulları ya da irsiyetle çaprazlamayı; bir madde alımını bir iyileşmeyle çaprazlamayı vb.. Aspirin örneğini alalım (aşağıdaki bilgiler Wikipedia kaynaklıdır): En azından İlkçağ’dan beri, söğüt ağacı kabuğunun tedavi edici meziyetleri bilinmektedir. M.Ö. 1550 yılı tarihli bir Mısır papirüsünde, söğüt yapraklarının demlenmesinden söz edildiği görülmüştür. 1829’da, Fransız eczacı Pierre-Joseph Leroux, ak söğüt kabuğunun tozunu suda kaynattıktan sonra, müstahzarını koyultmayı dener; bunun sonucunda salisin adını verdiği çözünür kristaller çıkmıştır. Sonra, Alman bilimciler bu etkin maddeyi saflaştırır; türevlerden biri, etkin madde olarak teşhis edilir. Bu türev salisilik asit adını alır. 

Yani nasıl tesir ettiğini bilmeksizin, bağıntıları damıtarak bir ilaç bulunabilmiştir. Bugün molekülün etkinlik mekanizmasını biliyoruz. Onu tasvir eden sözcükler ve kavramlar şunlar: “Aspirin, prostaglandin ve tromboksan üretimini baskılar. Aspirin, kimyasal bir asetilasyon tepkisiyle, prostaglandin ve tromboksan üretimine katılan enzimler olan siklooksijenaz enzimleri (COX1 et COX2) geri döndürülemez biçimde baskılar. Aspirin, vücut ısısını ayarlayan hipotalamustaki prostaglandin üretimini azaltarak ateşi düşürür.” Ama bütün bu karmaşık işlere girmeye gerek var mı? Ampirik şekilde iyi bağıntılar bâriz kılınabiliyorsa, harekete geçmek için yeterli değil midir bu? Bugün milyarlarca veriyi işleyebildiğimize göre, geliştirmek gereken yol bu değil midir? Bu bağıntıların kökenini anlamayacağızdır elbette; ama bu gerekli midir ki?

Bu perspektifin önü, on beş yıl kadardır öğrenme algoritmalarındaki göz kamaştırıcı ilerlemelerle açılmıştır. Mümkün tüm pozlarda –geceleyin ve grileri de dahil–  milyonlarca kedi görüntüsünü derlemiş olduğundan, Yapay Zekâ programı benzeri görülmemiş bir durumdaki bir kediyi bile teşhis edebilecektir. Daha iyisi: Bir bilgisayarı kendine karşı satranç ya da go oynattığınızda, sistem kendi veri tabanını oluşturabilir; dünyanın en iyi oyuncuları da böyle yenilmiştir. Fakat programdan, nasıl yaptığını açıklamasını istememek gerekir; bunu bilmez, zira yaptığını anlamıyordur!

Krivine şunu sorguluyor: Açıklayıcı kuramlar nasıl yaratılır? Newton’ın klasik mekaniğin ilkelerini yaratması, elma düşüşü verilerini çoğaltarak olmamıştır. Aşağıdaki bilmeceye cevap veren bir soyutlama yaklaşımıdır bu: Bir nesne üzerindeki kuvvet ile onun hareket hâli arasındaki ilişki ne olabilir? Aristoteles ve 17. yüzyıla kadarki bütün doğa filozofları, kuvvet ile hızın orantılı olduğunu, bir nesnenin hareketini sürdürmek için bir kuvvet uygulamak gerektiğini söylüyorlardı. Newton ivmenin kuvvetle orantılı olduğunu ileri sürdü; üç yüzyıl sonra ise Ay’a insan gönderilebildi.

Fizik kuramları fizikçilerin aklına nasıl gelir? Müzik bestecilerinin nasıl esinlendiklerini de bilmiyoruz. Bilmediğimiz için de, fizik kuramları yaratabilecek programlar icat etmeyi bilmiyoruz. Müzik için Harari, mesela “Bach tarzında” bir kantat yaratabilen programlar tasarlayanları örnek veriyor. Bu “… tarzında” müzik, özgün bir eser ile bir bilgisayar kopyasını bazen ayırt edemeyen uzmanları bile yanıltabilmektedir. Resim alanında, sahtekârlar bu işin erbâbını bile aldatabilmişlerdir. Fakat, matematikçe söylersek, daima mevcut eserlerin ilişkilendirilmesi ya da dışdeğerbiçimi söz konusudur. Bu örnekler, para getirebilse de, anekdot düzeyinde kalmaktadır.

Bu bana daha ziyade rahatlatıcı geliyor; zira, fizik kuramları da söz konusu olsa, sanat kuramları da –veya mesela iklim değişiminden sonra varkalmayı mümkün kılan uygarlık biçimleri de olsa–, bu yeni biçim yaratma kapasiteleri karşısında daha uzun süre hayranlık yaşayacağız demektir bu.

H. Krivine kendi kitabını şöyle özetliyor: Yapay Zekâ düşünebilir mi? Eğer bu bir zekâ ise, cevabın evet olması gerekir. Ama iş daha karmaşıktır. Satranç ya da go oyunlarında, urların tetkikinde ve daha genel olarak ortamla etkileşim olmaksızın evrim geçiren bütün alanlarda, Yapay Zekâ mucizevî görünmektedir.

              Buradan yola çıkıp, insan zekâsıyla genel olarak rekabete girebilen bir makine serâbına, yani beyin olmaksızın düşünmeye gelince…

              Bu ütopyanın temelinde iki hata vardır:

– gerçek dünyanın, yeterince beslenmesi koşuluyla dijital bir temsile indirgenebildiğini zannetmek.

–  ve bugün Yapay Zekâ tarafından mümkün kılınan milyarlarca bağıntının kuramsal düşünmenin yerini alabildiğini zannetmek — halbuki kökten yeni hâdiseler sadece kuramsal düşünmeyle keşfedilebilmektedir: Kovid-19 gibi.

               Veriler her şey değildir: Newton yerçekimi yasasını kendinden öncekilerden daha fazla elma düşüşü gördüğü için keşfetmemiştir! 

                Öyleyse, Yapay Zekâ’ya evet; ama yargıçsız bir adalet, tabipsiz bir tıp ya da öğretmensiz bir öğretim, hatta yurttaşsız bir toplum pahasına değil.

                Bu sınır koyulmazsa, Yapay Zekâ bizi yoksullaştırabilir de.

Bu kitabı okuma zevkinden mahrum bırakmayın kendinizi!

> Hubert Krivine, L’IA peut-elle penser ? De Boeck Sup, 128 sayfa, 15,90 Euro.