Oksijen’den Çağrı Mert Bakırcı bugünkü yazısında “İnsan kapasitesinde yapay zeka 10 yıla mümkün mü?” başlıklı yazı kaleme aldı.
İşte Bakıcı’nın haberinin tamamı şu şekilde:
Yapay zeka alanındaki hızlı ilerleme, "yapay genel zeka"ya 10 yıl içinde ulaşılabileceği yönünde iyimser tahminleri de beraberinde getirdi. Ancak medeniyetimiz henüz "insan seviyesinde zeka" kavramının kendisini bile tam olarak açıklayamazken böyle tarihler belirlemeyi abartılı buluyorum Son birkaç yılda yapay zeka sistemleri makaleler yazdı, hukuk ve tıp sınavlarını geçti ve karmaşık oyunlarda insan şampiyonları alt etmeyi başardı. Bu hızlı gelişmeler uzun süredir akıllarda olan bir soruyu yeniden canlandırdı: İnsan seviyesinde genel zekaya sahip bir yapay zeka geliştirmeye gerçekte ne kadar yakınız?
Bir zamanlar bilim kurgu gibi görülen bu olasılık, şimdi önde gelen araştırmacılar ve teknoloji liderleri arasında ciddi ciddi tartışılıyor. Bazıları, insan benzeri zekaya 10 yıl içinde ulaşılabileceğini düşünürken; kimileri, bu hedefin önünde hala büyük engeller bulunduğunu ve gerçekleşmesinin onlarca yıl, hatta belki de yüzyıllar alabileceğini savunuyor. Yeni atılımlar iyimserlere umut verse de şüpheciler hala mevcut sınırlamalara dikkat çekerek, “makinelerin gerçekten insan gibi düşünebilmesine” daha çok yol olduğunu iddia ediyorlar. İşin aslı ne?
DAHA BİRKAÇ YIL ÖNCE HAYAL OLARAK GÖRÜLÜYORDU
Birkaç yıl öncesine kadar tam teşekküllü bir “Yapay Genel Zeka” (veya kısaca “AGI”) fikri çoğu kişiye uzak bir hayal gibi geliyordu. Ancak son dönemde yaşanan dikkate değer atılımlar, bazı uzmanları insan seviyesinde zekaya çok daha yakın olduğumuza inandırmaya başladı. OpenAI’ın kurucularından Sam Altman, geliştirilen son nesil dil modellerini örnek göstererek, önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zekanın ofislerdeki işgücüne katılabileceğini ve verimliliği somut şekilde artırabileceğini söylüyor. Bu görüşe göre, yapay genel zekanın ilk aşamalarına 2025-2026 civarında erişebiliriz ve bu gelişim hız kazandıkça makine zekasının insanı çok geçmeden yakalayıp aşması da sürpriz olmayacak.
Teknoloji devlerinden DeepMind’ın kurucu ortaklarından Demis Hassabis de benzer bir iyimserliği paylaşıyor. O da insan seviyesinde zekaya ulaşmak için önümüzde yalnızca birkaç büyük atılım kaldığını ileri sürüyor. Hassabis son yıllardaki ilerlemelerin baş döndürücü hızına dikkat çekerek, makine öğrenimi yöntemleri büyüdükçe ve derinleştikçe, yapay genel zekaya en geç 2030 civarında erişilebileceğini söylüyor. Benzer şekilde yapay zeka ekosistemindeki diğer dev girişimlerin de kısa vadede belirgin gelişmeler beklediğini görüyoruz. Örneğin yapay zeka alanındaki tanınmış figürlerden Dario Amodei, kapsamlı modellerin doğru yönlendirmelerle kısa sürede beklenmeyen başarılar sergileyebileceğine inanıyor.
Bu cesur tahminleri harlayan unsurlardan biri, yapay zeka alanında üstel (eksponansiyel) bir ilerleme yaşanacağı beklentisi. Bugüne dek geliştirilen her yeni model, daha fazla veri ve daha gelişmiş algoritmalar kullanarak bir önceki jenerasyonu geride bıraktı. Özellikle de GPT serisinde gördüğümüz gibi, her yeni versiyon çok daha karmaşık görevleri yerine getirebiliyor. Bu da zeki sistemlerin kendi geliştirilme sürecine katkı sağlayacağı (yani “yapay zekanın yapay zekayı yaratacağı”), “kendi kendini pekiştiren” bir döngünün fitilini ateşleyebileceği fikrini doğuruyor. Savunuculara göre makineler akıllandıkça bir sonraki düzeye geçiş beklediğimizden çok daha hızlı yaşanabilir; bu nedenle de gerçek anlamda insan seviyesinde bir yapay zekanın ortaya çıkması beklenenden erken gerçekleşebilir.
Ne var ki herkes bu iyimser tabloya katılmıyor. Pek çok araştırmacı, şu anki en ileri sistemlerin bile insanın resmen doğuştan sahip olduğu sezgi ve esnek düşünme becerilerinden hala çok uzak olduğunu öne sürüyor. Özellikle Gary Marcus gibi eleştirmenler, derin öğrenme temelli modellerin çoğunun verileri sadece istatistiksel olarak işlediğini ve altında gerçek bir anlama yeteneği bulunmadığını vurguluyor.
Büyük dil modelleri etkileyici sohbetler üretebiliyor olsa da mantık hataları veya gerçek dışı cevaplar verme eğilimleri, bu sistemlerin insan benzeri bir zekaya yaklaştığı fikrine kuşkuyla bakılmasına neden oluyor.
Örneğin “halüsinasyon” olarak bilinen olguyu ele alalım: Model, kendinden çok emin bir şekilde gerçeğe aykırı ifadeler sunabiliyor. Hoş, bunu insanlar da yapıyor; ama insanlardaki uydurmalarla yapay zekanınki arasında iki kritik fark var: Birincisi, yapay genel zeka derken, dünyadan haberi olmayan bir cahilden daha zeki bir yapay zeka yaratmaktan söz etmiyoruz. Daha ziyade, hemen her alanda, o alanın en uzman kişilerinden bile daha başarılı bir yapay zekadan söz ediyoruz. Dolayısıyla bazı insanların yalancı olması, yapay zeka halüsinasyonlarını meşrulaştırmıyor. İkincisi, yapay zekanın halüsinasyonları insanların söylediği yalanlardan (ve insanların gördüğü “halüsinasyonlardan” da) epey farklı. Mesela yapay zeka bir sohbet sırasında uzaya çıkan ilk Türk kadının Alev Korkut olduğunu söyleyebilir. Eğer bu konulara aşina değilseniz, “Hayret, öyle biri mi varmış?” diyebilirsiniz. Halbuki tabii ki Alev Korkut diye bir Türk astronot hiç var olmadı; ama yapay zeka, sadece yalan söylemekle kalmayıp o yalana tamamen inanacak şekilde sohbete devam edebiliyor. O nedenle bu, insanlardaki yalan söyleme davranışı ile halüsinasyon görme arasında, tuhaf bir davranış. İşte bu, hem sistemin neden bahsettiğini bilmediğini gösteriyor hem de sistemin dil kalıplarını dümdüz bir şekilde, istatistik matematiği kullanarak tamamlamasıyla ilgili yapısal bir sorun olarak görülüyor.
Benzer şekilde, Santa Fe Enstitüsü’nden Melanie Mitchell, bir çocuğun bile yapabileceği basit mantık yürütmelerinin mevcut yapay zeka modelleri için hala ciddi bir engel teşkil ettiğini belirtiyor. Mitchell çocukların gündelik yaşam deneyimleriyle kazandığı esnek ve derin anlayışın makine dünyasında henüz kopyalanamadığını, bu nedenle şu anki teknolojinin “dar” alanlarda ustalaşma becerisine sahip olsa da yapay genel zeka için gereken kapsamlı uyarlanabilirlikten uzak olduğunu savunuyor.
VERSİYONLARIN GELİŞME HIZI GİTGİDE AZALIYOR
Ayrıca mevcut yapay zeka geliştiricilerinin kullandığı yöntemlerin ölçeklendirilebilirliği de meçhul. Yani daha fazla parametreye dayanan daha büyük modellerin veya aynı veri setini kullanarak daha uzun süre eğitilen yapay zekaların veya daha büyük veri kümeleriyle eğitilen yapay zekaların ortalamada hep daha iyi sonuçlar üreteceğini varsaydık. Ancak bu sınırları zorlamaya devam ettikçe, elde ettiğimiz getirilerin giderek azaldığını görmeye başladık. Yani on milyonlarca dolar harcanarak eğitilen her yeni modelin önceki versiyona nazaran elde ettiği iyileşme miktarı gitgide düşüyor. Üstelik bu eğitimlerin yapay zekanın zekasını “genelleştirdiğini” de görmüyoruz: Yani bir büyük dil modeli, eğitilmeye devam ettikçe kelimeleri giderek daha ustalaşan bir şekilde kullanabilirken, başka alanlarda (mesela satranç oynama konusunda) kendini geliştirmiyor veya edindiği yetenekleri fiziksel dünyaya uyarlayamıyor. Tüm bu nedenler, insan düzeyinde bir genel zekaya ulaşmanın hala ciddi bir araştırma alanı olduğunu gösteriyor ve kısa vadeli tahminlerin aşırı iyimser olabileceğini de akla getiriyor.
Yapay genel zeka konusundaki iyimserlerin ve kuşkucuların aşırı pozitif veya aşırı negatif olabilen öngörüleri bir yana, birçok araştırmacı gerçekten de “en fazla bir asır içinde” ya da “eninde sonunda” insan seviyesinde zekaya ulaşılabileceğini düşünüyor. Sanırım buradaki kritik problem bir tarih vermeye çalışmakta... Herhangi bir şerh düşmeksizin yapay zekanın 2025’te, 2029’da, 2040’ta geleceğini söyleyenlerin bu tahminlerini neye dayandırdığını bilmek güç. Yapılan anketler, bu konudaki tahminlerin muazzam bir çeşitlilik sergilediğini ortaya koyuyor: Kimileri 2030’larda, kimileri 2060’larda, kimileriyse yapay genel zekanın hiçbir zaman gerçekleşmeyeceğini öne sürüyor.
ARTIK GÜVENLİK MESELESİNE DE KAFA YORULMALI
İşin daha da problemli tarafı, “insan seviyesinde zeka” kavramının kendisinin bile henüz net olarak tanımlanamamış olması. Zekanın kıstasları, kapsamı ve ölçüm yöntemleri hala tartışma konusu. Henüz insanların zekasını nasıl tanımlayıp ölçeceğimizi bile bilmiyoruz; ancak yapay genel zekanın azıcık ötemizde olduğunu iddia ediyoruz. Gerçi sanırım bizimkisi gibi veya bizimkinden üstün bir zekayla karşılaşacak olsak, karşılaştığımızın bir zeka olduğunu (onu tanımlayamasak bile) “bilirdik”. Dolayısıyla bu büyük bir engel değil; ama yine de yapay genel zekanın geleceğine yönelik spesifik tahminlerde bulunanlara sorulması gereken bir detay.
Buradaki bir diğer sorun da bunda üç yıl sonra ne tür bir atılımın yapılacağını bilemiyor olmamız. 2016 yılından bakacak olsak, 2017 yılında transformatörler denen teknolojinin geliştirileceğini asla kestiremezdik. 2017’den baksak, o transformatörlerin bugünkü GPT o1-pro gibi bir modeli mümkün kılacağını asla öngöremezdik. Tam tersi de geçerli: 2024’te transformatörlerin yapay genel zekayı kesinlikle yaratacağını söyleyebilirdik; ancak az önce de bahsettiğim gibi şimdi görüyoruz ki bu iş sadece transformatörlerle olacağa benzemiyor (özellikle de geçtiğimiz hafta yayınlanan GPT 4.5’in ciddi bir hayal kırıklığı olduğu ve OpenAI’ın daha şimdiden GPT 5 ile ilgili beklentileri kısmaya başladığı düşünülecek olursa). Dolayısıyla transformatörlerden bir sonraki adımı keşfetsek ve hayallerimizdeki GPT 6’yı geliştirebileceğimiz kanaatine ulaşsak bile, onun bir “yapay genel zeka” olacağını kesin olarak söylememiz mümkün değil. Çünkü o yeni geliştirilen metot da yıllarca harika atılımlar sağlayıp sonunda küt diye duvara toslayabilir.
Dolayısıyla ben yapay genel zekanın geleceğine kesin bir tarih biçmenin anlamsız bir çaba olduğunu düşünüyorum. Ama benzer şekilde, yeterince karmaşık bir veri işlem makinesinin, hele ki bir de evrimsel değişim yeteneğiyle bezenmesi halinde insandan çok daha üstün bir zeka formuna erişebileceğini düşünüyorum. Sırf bu ihtimal bile yapay zekayı (ve yapay zeka güvenliğini), üzerine şimdiden kafa yormaya değer bir konu yapıyor. Hele ki bir gün ulaşabilirsek, o yapay genel zekanın gücünü elinde tutacak olan dünya liderlerinin neye benzediğini ve neler yaptıklarını günden güne görmeye devam ettikçe...
patronlardunyasi.com