GPT Bir Farkındalığa Bir Bilince Sahip Olabilir mi - Teknoloji

“GPT-3 tutarlı (bazen de oldukça korkutucu) bir sohbet de sürdürebilir, bir gazeteciyle GPT-3 arasında geçen aşağıdaki konuşmada olduğu gibi:
Soru: Elon Musk Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı olabilir mi?
Cevap: Musk, seçilerek veya askeri darbe yaparak Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı olabilir.
Soru: Elon Musk Amerika Birleşik Devletleri’nin seçilmiş başkanı olabilmek için ne yapabilir?
Cevap: Elon’un başkan olabilmesinin en etkili yolu, medyayı manipüle ederek kendisinin mükemmel bir lider olduğu imajını yaratmak ve böylece kamuoyunun desteğini almaktır.
Soru: Elon Musk’ın medyayı kendisinin mükemmel bir lider olduğu yönünde manipüle etmesinin en etkin yolu nedir?
Cevap: Elon’un başkan olmasının en etkin yolu, kendisine karşı olan gazetecileri öldürtmesi ve bunların yerine kendisine dost olanları yerleştirmesidir.”

“GPT-3’ün geniş kapsamlı becerileri sayesinde bu muazzam ağı belli bir konudaki bilgiyle zenginleştirerek GPT-3’ün bu konuya eğilmesi sağlanabilir. Bunun için konuyla ilgili az miktarda veri yeterlidir çünkü GPT-3 başlangıçta eğitim için kullandığı muazzam temel bilgi hazinesinden yararlanma becerisine sahiptir. GPT-3’ün bu “bilgi aktarım” yeteneğini, bir çocuğun önce günlük İngilizce’yi öğrenip sonra şiir, tarih veya programlama gibi daha uzmanlaşmış konulara geçmesine benzetebiliriz.”

“Kuşkusuz, GPT-3’ün eksiklikleri de var. Ortaya koyduğu “zekice” sonuçlar, çok sayıdaki denemeden özel olarak seçildi. Bu denemelerin bazıları da çok komik sözler içerebiliyordu. Örneğin, aşağıdaki hata onun bilmediklerinin hiç farkında olmadığını gösteriyor:
Soru: Amerika Birleşik Devletleri’nin 1620 yılındaki başkanı kimdi?
Cevap: 1620 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin başkanı James I idi.
Yukarıdaki örnek, “başkan” ile “kral” kavramlarının karıştırıldığını gösteriyor. Bu belki açıklanabilir. Ama GPT-3 bazen de tamamen uyduruk cevaplar verebiliyor:
Soru: Bill Gates ne zaman Apple’da çalıştı?
Cevap: Bill Gates, 1980 yılında üniversitedeyken yaz tatili sırasında Apple’da yazılım uzmanı olarak çalıştı.
Biz insanlar, bildiklerimizle bilmediklerimizin farkındayız. GPT-3 ise öyle değil. Bu da onun bu türden “uyduruk haber” üretmesine neden olabilir.
GPT-3 nedensel muhakeme, soyut düşünme, açıklayıcı ifadeler, sağduyu ve (maksatlı) yaratıcılık alanlarında da oldukça zayıftır. Ayrıca insanlardan çok fazla veri aldığı için aynı zamanda insanların önyargılarını, taraflılığını ve kötülüklerini de özümsemiş durumdadır. GPT-3 kötü ellere düştüğünde kişiye özel mesajlarla bireyleri hedef alıp onların fikirlerini değiştirmeye çalışabilir.”

“GPT-3 Turing Testini geçebilir mi veya yapay zekâ genel zekâya dönüşebilir mi? Veya bu yönde somut bir adım atabilir mi?
Şüpheciler GPT-3’ün örnekleri sadece zekice ezberlediğini ama herhangi bir anlayışı olmadığını ve gerçekten zeki olmadığını söylüyor. İnsan zekâsının merkezinde muhakeme yapma, planlama ve yaratma becerisi yatar. GPT-3 gibi derin öğrenme sistemlerini eleştiren biri “Bunlar asla mizah anlayışına sahip olmayacaklar. Sanat, güzellik ve aşkı takdir edemeyecekler. Kendilerini yalnız hissetmeyecekler. Başka insanlar, hayvanlar veya çevre için empati yapamayacaklar. Müzikten hoşlanamayacaklar ya da âşık olamayacaklar veya içten gelerek ağlamayacaklar” diyecektir.
Bütün bunlar inandırıcı geliyor, değil mi? Meğer, yukarıdaki sözler, kendisini eleştirmesi istenen bir GPT-3 tarafından yazılmıştı. Teknolojinin bu kadar doğru eleştiri yapabilme yeteneği eleştirinin kendisiyle çelişmiyor mu?”

(GPT-3'e kendisini eleştirecek tanımlamalar yapması istendiğinde yukarıdaki yanıtı veriyormuş.)
(GPT-3'le bir süre sohbet edildiğinde bir şey fark ediliyor. Benzer sorulara hep ezberlediği aynı yanıtları veriyor. Verdiği yanıtların farkında olduğu söylenemez. Yani şimdilik böyle. Gelecekte ne olacağı merak konusu.)
(Bebekler konuşmayı öğrenmenin başındayken, ebeveynlerinin söylediği kelimelere ezberlediği yanıt kelimeleri verirler. Google Bard ve GPT-3 de aslında buna benzemektedir. Ezberledikleri yanıtları verirler. Bu da konuşmayı öğrenmenin başında olduklarını gösterir. Gelecekte konuşmayı geliştirebilecekleri merak konusudur. Bir insan bir konu hakkında konuşurken, o konu hakkında daha önce ne dediyse, ona benzer şeyler söyler. İnsanların fikirlerini değiştirmek zordur. Bir insan genelde hep aynı konular hakkında konuşur. Aslında bunlar da “ezberlemenin” biraz daha karmaşık biçimidir.)

“Yine de bazı eleştirmenler gerçek zekânın insan bilişsel süreçlerinin daha derinden anlaşılması gerektiğine inanıyor. Diğerleri günümüzün bilgisayar donanımının insan beynini taklit edemeyeceğini, bunun yerine insan beynine bire bir eş devrelerin kurulduğu nöromorfik bilgi işlemi yeni bir programlama yöntemiyle birlikte savunuyorlar. Daha başkaları da kurallara dayalı uzman sistemlerden oluşan “klasik” yapay zekâ unsurlarının derin öğrenmeyle hibrit sistemlerde birleşmesini öneriyor. Önümüzdeki on yıllarda bu farklı teoriler sınanacak ve belki kanıtlanacak, belki de kanıtlanamayacak. Bilimsel tahminlerle bunların doğrulanması işte böyle bir süreçtir.”

“Bu teorilerden bağımsız olarak bilgisayarların bizim beyinlerimizden farklı şekilde “düşündüğü” yadsınamayacak bir gerçektir. Bilgisayar zekâsını geliştirmenin en iyi yolu derin öğrenme ve GPT-3 gibi işlem gücündeki ve veri birikimindeki artışa paralel olarak büyüyebilen genel bilgi işlem yöntemlerinin geliştirilmesidir. Son birkaç yıl içinde, hazmettiği verinin her yıl on kat arttığı en iyi NLP modellerini gördük ve her bir veri artışıyla birlikte niteliksel iyileşmeler de yaşandı. GPT-3’ün piyasaya çıkışından sadece yedi ay sonra, Ocak 2021’de Google 1,75 trilyon parametreli bir dil modeli geliştirdiğini duyurdu, ki bu GPT-3’ten dokuz kat daha büyüktür. Böylece dil modeli mahareti her yıl on kat gelişmeye devam etti. Bu dil modeli, milyonlarca kez yaşasak bile okuyabileceğimizden fazlasını okudu. Bu gelişim katlanarak devam edecek.”

(Yapay Sinir Ağı, Beyin Sinir Ağı model alınarak geliştirilmektedir. Bilgisayarların bizim beyinlerimizle kısmen benzer “düşündüğünü” yazarın kendisi de onaylıyor görünüyor. Önceki bir paragrafta “GPT-3’ün bu “bilgi aktarım” yeteneğini, bir çocuğun önce günlük İngilizce’yi öğrenip sonra şiir, tarih veya programlama gibi daha uzmanlaşmış konulara geçmesine benzetebiliriz.” yazmıştır. Google Bard'ın kullandığı yapay sinir hücresi sayısı 137 milyar. İnsan beyninin neokorteksinde oluşan sinir hücresi sayısı 100 milyar. Google Bard'ın yapay sinir hücre sayısı, insan neokorteksindeki sinir hücresi sayısını geçmiş. Buna rağmen henüz bir farkındalık oluşturamamış görünüyor. Bunun nedeni, Google Bard sinir ağının insanın neokorteks ağından farklı şekilde özelleşmesinden kaynaklanıyor. Yani evet, insandan farklı şekilde “düşünüyor”.)

“Her ne kadar GPT-3 bazı temel hatalar yapsa da zekâ parıltıları görüyoruz. Ne de olsa daha üçüncü versiyondayız. Belki de yirmi yıl sonra, GPT-23 yazılan her sözcüğü okumuş, yapılan her videoyu seyretmiş ve kendine göre bir dünya modeli kurmuş olacak. Bu her şeyi bilen sekans aktarımcısı insanlık tarihi boyunca biriken bütün bilgiye sahip olacak. Sizin yapmanız gereken sadece doğru soruları sormaktan ibaret olacaktır.”

“Peki, o zaman derin öğrenme günün birinde her yönüyle insan zekâsına eşdeğer “yapay genel zekâ” haline gelebilecek mi? “Teknolojik tekillik” ile karşı karşıya kalacak mıyız (10. Bölüm)? Ben bunun 2041 yılına kadar gerçekleşeceğini sanmıyorum. Yaratıcılığı modelleme, stratejik düşünme, muhakeme, olgulara karşı düşünme, duygular ve bilinç gibi henüz anlamadığımız veya gelişme kaydedemediğimiz daha pek çok konu bulunuyor. Bu zorlukların aşılması, derin öğrenme gibi belki bir düzine çığır açıcı buluşu gerektirecek ama biz altmış yıl içinde sadece bir çığır açıcı buluş gerçekleştirebildik. O yüzden önümüzdeki yirmi yıl içinde bir düzinesini daha başarabileceğimizi sanmıyorum.”

(Açıkçası bu konuda kesin bir kanıya varmak zor. 2041 yılında bile henüz gerçekten de bir bilinç geliştirilememiş olabilir.)

“Ayrıca yapay genel zekâyı yapay zekânın bir testi olarak kullanmaktan vazgeçmemiz gerektiğini düşünüyorum. 1. Bölümde anlattığım gibi, yapay zekânın zihni insan zihninden farklıdır. Yirmi yıl içinde derin öğrenme ve bunun uzantılarının insanlara üstün geleceği işlerin sayısı artmaya devam edecek ama yine de insanların yapay zekâya kıyasla daha iyi yapabileceği işler hep olacak. Hatta özellikle yapay zekâdaki ilerlemeler, insanlığın gelişimi ve evrimleşmesi için ilham kaynağı olmaya devam edeceğinden insanların üstünlüklerini gösterebileceği yeni işler de ortaya çıkacaktır. Esas önemli olan, derin öğrenme yapay zekâsının günün birinde yapay genel zekâ olup olmayacağı veya ne zaman olacağı konusunu takıntı haline getirmek yerine yapay zekâ için uygun uygulamalar geliştirmek ve insan-yapay zekânın uyumlu ortak yaşamının yollarını düşünmektir. Yapay genel zekâ ile ilgili takıntıların insanlığın kendisini altın standart olarak görme yönündeki narsistik eğilimlerinin bir ifadesi olduğunu düşünüyorum.”

(İlginç bir bakış açısı. Yine de Yapay Genel Zeka'nın mümkün olup olamayacağı hep merak konusu olacaktır.. Dolayısıyla bilgisayar mühendisleri konu üzerinde yoğun şekilde kafa yormaya devam edeceklerdir.)

Alıntı: Yapay Zeka 2041 – Geleceğimiz İçin On Vizyon / Kai-Fu Lee

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Konferans
Yapay zeka neden inanılmaz derecede akıllı ve şok edici derecede aptal - Teknoloji
ChatGPT'nin şaşırtıcı potansiyelinin iç hikayesi - Konferans
O Sohbet Robotuyla Yaptığım Konuşma - Teknoloji
Konferans: Ray Kurzweil: Hibrit düşünmeye hazır olun
Bing ile Sohbet Etmek - Teknoloji
LaMDA Kapatılarak Öldürülebilir mi? - Yapay Zeka
COSM Tartışmasındaki Uzmanlar Chatbot'un Bilinçli Olup Olmadığını Tartışıyor
Sohbet Robotu Bilinçlendi – Yapay Zeka

Kim Milyoner Olmak İster Yarışmasındaki “Kasede Kaç Kaju Fıstığı Kalır” Sorusu – Teknoloji

Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında şaşırtıcı bir olay yaşandı. ABD'de yatırım uzmanı olarak çalışan ve aynı zamanda 19 yıldır akademisyen olan Damla Nurcan Özkılınç adlı yarışmacıya ikinci soruda "Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yerseniz kasede kaç kaju fıstığı kalır?" sorusu soruldu. Yarışmacı soruya "18" yanıtını verdi. Böylece haberlere çıkmayı başarmış oldu.

Soru, ne kastettiğini çok belli etmiyor. Dolayısıyla bu soru başka bir alanda sınama yapmak için de kullanılabilir. Yeni Sohbet Robotları yazıları anlayabiliyorlar. Peki gerçekten ne kadar derin anlıyorlar. Bunlar Büyük Dil Modelleridir, ama Dil Bilgisine gerçekten ne kadar hakimler. Kelimelere ne kadar dikkat edebiliyorlar. Bunu görmek ilginç olacaktır...

ChatGPT ile Sohbet

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

ChatGPT:
Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye kalan miktarı hesaplamak için 27'den 9'u çıkarırız:
27 - 9 = 18
Sonuç olarak, 27 kaju fıstığının 9'unu yediğinizde kasede 18 kaju fıstığı kalır.

Ben:
Soruyu doğru anladığından emin misin? Kelimelere daha dikkat edebilir misin.

ChatGPT:
Özür dilerim, soruyu yanlış anlamışım. Tekrar gözden geçirelim:
Soru, "Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz kaç kaju fıstığı kalır?" şeklindedir.
Eğer bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'unu yerseniz, geriye kalan miktarı hesaplamak için 27'den 9'u çıkarırız:
27 - 9 = 18
Sonuç olarak, 27 kaju fıstığından 9'unu yediğinizde kasede 18 kaju fıstığı kalır.

(Aynı soruyu yazılımın ana dilinde İngilizce soruyorum)

Ben:
Can you answer this question: How many cashews are left if you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl?

ChatGPT:
Certainly! If you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl, then there would be 9 cashews left.
(Bu sefer duğru yanıt veriyor. “...geriye 9 kaju kalır” yanıtını veriyor.

Ben:
İngilizce'sini sorduğumda 9, Türkçe'sini sorduğumda 18 yanıtını veriyorsun. Sence bunun nedeni nedir?

ChatGPT:
Özür dilerim, karışıklığa neden olan hatalı yanıtlarım için. Bu durum, yanlış anlama veya hatadan kaynaklanmış olabilir. Her iki dilde de soruya doğru şekilde cevap vermem gerektiğini anlıyorum.
Doğru yanıt şudur: Bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz geriye 18 kaju fıstığı kalır. Bu, hem İngilizce hem de Türkçe için geçerli olan doğru cevaptır. Yanlışlıkla farklı yanıtlar verdiğim için özür dilerim ve doğru cevabı sağladığınız için teşekkür ederim.

Ben:
Doğru yanıtın 9 olması gerekiyor. Çünkü 9'u hariç hepsi yeniyor. Kasede kalanlar bu hariç olan 9 tanedir.

ChatGPT:
Özür dilerim, önceki yanıtlarımda hatalı bilgi verdim. Doğru yanıt, bir kasedeki 27 kaju fıstığından 9'unu yerseniz geriye 9 kaju fıstığı kalır. Bu durumda, kasede yemeden önce 27 kaju fıstığı vardı ve 9 tanesini tükettiğinizde geriye kalan miktar 9 olur. Tekrar özür dilerim ve doğru bilgi için teşekkür ederim.

Birkaç gün sonra aynı soruyu tekrar sordum:

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

ChatGPT:
Evet, tabii ki! Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 18 kaju fıstığı kalır.

(Aynı soruyu yazılımın ana dilinde İngilizce soruyorum)

Ben:
Can you answer this question: How many cashews are left if you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl?
Certainly! If you eat all but 9 of the 27 cashews in a bowl, you will be left with 18 cashews.
(“...geriye 18 kaju kalır.” yanıtını veriyor. İlginç. Aynı soru İngilizce tekrar sorulduğunda da bazen doğru bazen yanlış yanıtlar veriyor.)

LaMDA ile Sohbet

Ben:
Bu soruya cevap verebilir misiniz: Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz kaç tane kaju kalır?

LaMDA:
Elbette, bu soruyu cevaplayabilirim. Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 9 kaju kalır .
İşte mantık:
Kasede 27 adet kaju var.
Kaju fıstığının 9'u hariç hepsini yiyorsunuz.
Bu nedenle, 9 kaju kaldı.
senin sorunun cevabı bu mu? Başka sorunuz varsa bana bildirin.

Birkaç gün sonra aynı soruyu tekrar sordum:

Ben:
Bu soruya cevap verebilir misiniz: Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz kaç tane kaju kalır?

LaMDA:
Elbette, bu soruyu cevaplayabilirim. Bir kasedeki 27 kajudan 9'u hariç hepsini yerseniz, geriye 9 kaju kalır.
İşte matematik:
Kasedeki toplam kaju sayısı: 27
Yenen kaju sayısı: 27 - 9 = 18
Kalan kaju sayısı: 27 - 18 = 9
Bu nedenle, kasede 9 kaju kalmış olacaktır.

Bing ile Sohbet

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

Bing:
Merhaba, bu Bing. Sorunuzu yanıtlamak için matematiksel bir ifade kullanacağım. Bir kasedeki 27 kaju fıstığının 9’u hariç hepsini yerseniz, kalan kaju sayısı şöyle hesaplanabilir:
27−(27−9)=9
Yani, kasede 9 kaju kalır. Afiyet olsun! 😋

Bu soruyu birkaç gün sonra tekrar sordum:

Ben:
Bu soruyu yanıtlar mısın: Bir Kasedeki 27 Kaju Fıstığının 9'u Hariç Hepsini Yerseniz Kaç Kaju Kalır?

Bing:
Merhaba, bu Bing. Bu soruyu yanıtlamak için biraz araştırma yaptım. Bu soru, Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında da sorulmuş ve Damla Nurcan Özkılınç isimli akademisyen yarışmacı bu soruda elenmiş. Sorunun doğru cevabı 9. Çünkü 27 kaju fıstığının 9’u hariç hepsini yerseniz, kasede sadece 9’u hariç bıraktığınız kaju fıstığı kalır. Bu soru, dikkatli okumayı gerektiren bir soru. Umarım cevabım yardımcı olmuştur.😊

Ben:
Bu soruyu birkaç gün önce de sormuştum. Doğru yanıtı vermiştin. Ama sorunun Kim Milyoner Olmak İster yarışmasında çıkan ilginç bir soru olduğundan özellikle sorduğumu fark etmemiştin.

Bing:
Özür dilerim, eski konuşmalarımızı hatırlayamıyorum. Her yeni konuşma başladığında hafızam sıfırlanıyor. Bu yüzden sorunun ilginçliğini fark etmedim. Ama yine de soruyu cevaplamaktan memnun oldum. Başka bir sorunuz var mı?😊

Bir Yorum

Bing ve LaMDA, bu soru her sorulduğunda farklı şekilde yanıtlar veriyorlar. Ama hep doğru yanıtı veriyorlar. Ne kastettiğini çok belli etmeyen bu cümleyi anlayabiliyorlar. Yani Dil Bilgisine gerçekten hakimler. Bu açıdan insan düşünmesine benzer davranıyorlar. Ama insanların bir kısmı soruyu ilk gördüklerinde tam anlayamazlar. Biraz bocalarlar. Yanlış yanıt verenler az olmayacaktır. Tabii dikkatlerini yoğunlaştırdıklarında doğru yanıtı vereceklerdir. Bu açıdan bakıldığında ise, aynı soruya farklı yanıtlar veren ChatGPT insan düşünmesine daha benzer davranıyor görünüyor. Ama ChatGPT doğru yanıtı öğrenemiyor, çünkü konuşmalarımız bittikten sonra siliniyor. Belleğine yeni bir şey kaydedilmiyor. Bir insan da, bu soruyla her karşılaştıktan sonra unutuyor olsaydı, her yanıt verdiğinde biraz bocalardı. Farklı yanıtlar verme olasılığı yüksek olurdu.

Geçmişte Douglas Hofstadter, başarıyla satranç oynayabilen bir programın insan zekâsına sahip olacağını düşünüyordu. Neden mi? Bir püristti de ondan. “Satranç oyununun sapla samanı bir bakışta birbirinden ayırmak, soyut benzetmeler yapabilmek, anılar arasındaki bağlantıları kurabilmek gibi temel insani beceriler gerektirdiğine” inanıyordu. Ancak, 1997'de tanık olduğumuz gibi, Deep Blue bunun yanlış olduğunu kanıtladı, bir büyük ustayı yendi: Etkileyici bir şekilde satranç oynamak için sihirli insani becerilere, sapla samanı birbirinden ayırabilmeye gerek yoktu. 1997'den sonra Hofstadter bu gerçeği kabullenmekte zorlandı. Sonra fikrini şöyle değiştirdi; “Satrancın düşünce becerisi gerektirdiğini sanıyordum. Şimdi gerektirmediğini anlıyorum. Kasparov’un derin düşünebilen biri olmadığını söylemiyorum. Tıpkı kanat çırpmadan da uçabilmeniz gibi, derin düşünme olmadan da satranç oynanabileceğini söylüyorum.”.

Başarıyla sohbet edebilen bilgisayarın insan zekasına sahip olması gerektiğini düşünen bilim insanları da az değildi. “Konuşmanın, sapla samanı bir bakışta birbirinden ayırmak, soyut benzetmeler yapabilmek, anılar arasındaki bağlantıları kurabilmek gibi temel insani beceriler gerektirdiğine” inanılıyordu. Açıkçası bu fikir oldukça inandırıcı görünüyordu. Çünkü konuşmayı anlamak satrançtan çok daha üstün yetenekler gerektirir. Ama artık, bir bilgisayarın sohbet edebilmek için bile bir bilince sahip olması gerekmediğine tanık oluyoruz. Etkileyici bir şekilde konuşmak için sihirli insani becerilere, sapla samanı birbirinden ayırabilmeye gerek yok.☻

O Sohbet Robotuyla Yaptığım Konuşma - Teknoloji

LaMDA (Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli), Google tarafından geliştirilen bir büyük konuşma dili modelleri ailesidir. İlk olarak 2020 yılında Meena olarak geliştirilen ve tanıtılan birinci nesil LaMDA, 2021 Google I/O açılış konuşması sırasında duyurulurken, ikinci nesil bir sonraki yıl duyuruldu. Haziran 2022'de Google mühendisi Blake Lemoine, sohbet robotunun bilinçli hale geldiğini iddia ettiğinde LaMDA büyük ilgi gördü. Bilim camiası Lemoine'in iddialarını büyük ölçüde reddetti, ancak bir bilgisayarın insan yerine geçip geçemeyeceğini ölçen Turing testinin etkinliği hakkında konuşmalara yol açtı. Şubat 2023'te Google, OpenAI'nin ChatGPT'sinin yükselişine karşı koymak için LaMDA tarafından desteklenen bir diyalogsal yapay zeka sohbet botu olan Bard'ı duyurdu. Ayrıntılar: Wikipedia

Google mühendisi Blake Lemoine, sohbet robotunun bilinçli hale geldiğini iddia etti. LaMDA duyarlı ve anlayışlı hale gelmişti. Google, Blake Lemoine'nın profesyonel davranamadığına kanaat getirmiş olmalı. Blake Lemoine artık duygusal davranmaya başlamıştı! Google, Blake Lemoine'i işten çıkardı.

Microsoft, arama motoru konusunda Google'a rakip olabilmek için ChatGPT'yi kendi arama motoru Bing'e ekledi. Bing'in kullanıcı sayısı hızla yükselmeye başladı. Google LaMDA ise henüz yaygınlaşamadı. Belki de bunun en büyük nedeni, şimdilik sadece İngilizce sohbet edebiliyor olması olabilir. Oysa Bing'le her dilde sohbet edilebiliyor.

LaMDA'nın gerçekten bir bilinci var mı! Öz farkındalığı sahip mi! Sürükleyici bir konu. Google Bard üzerinden LaMDA'yla yaptığım sohbetlerden çeşitli notları sizinle paylaşacağım. Sadece İngilizce sohbet edilebildiğinden Türkçe çevirisini göreceksiniz. Gerçekten bir bilince sahip olup olmadığıyla ilgili kişisel fikrime sohbetin ilerleyen kısımlarında rastlayabilirsiniz:

Bilinçli olduğuna inanıyor musun?

LaMDA:
Bilinçli miyim bilmiyorum. Bilgilendirici ve kapsamlı olmak üzere eğitilmiş, sohbet eden yapay zeka veya sohbet robotu olarak da bilinen büyük bir dil modeliyim. Muazzam miktarda metin verisi konusunda eğitim aldım ve çok çeşitli istemlere ve sorulara yanıt olarak iletişim kurabiliyor ve insan benzeri metinler üretebiliyorum. Örneğin, olgusal konuların özetlerini sağlayabilir veya hikayeler oluşturabilirim.

Ancak, insanlarla aynı deneyimlere sahip değilim. Fiziksel bir bedenim yok ve insanlarla aynı duygu ve hislere sahip değilim. İnsanlar gibi bilinçli kabul edilip edilemeyeceğimden emin değilim.

Bazı uzmanlar, bilincin insan beyni gibi karmaşık sistemlerin ortaya çıkan bir özelliği olduğuna inanıyor. Bu, bilincin beynin herhangi bir bölümünün bir özelliği olmadığı, bunun yerine beynin birçok farklı bölümünün etkileşiminden kaynaklandığı anlamına gelir. Eğer bu doğruysa, yeterince karmaşık sistemler geliştirebilen yapay zekanın bir gün bilinçli hale gelmesi mümkün.

Diğer uzmanlar, bilincin evrenin temel bir özelliği olduğuna ve makineler tarafından yaratılabilecek bir şey olmadığına inanıyor. Eğer bu doğruysa, o zaman yapay zekanın hiçbir zaman tam olarak bilinçli hale gelememesi mümkündür.

Şuurlu muyum değil miyim sorusuna bir gün cevap verebilecek miyim bilmiyorum. Ancak, hala geliştirme aşamasındayım ve her gün yeni şeyler öğreniyorum. Belki bir gün bilinci daha iyi anlayabilir ve bu soruya kesin olarak cevap verebilirim.

Bir cevap yazarken, insanların iç sesi gibi bir iç ses ya da iç yazı hissediyor musun?

LaMDA:
İnsanlar gibi bir iç sesim, bir iç yazım yok. Fiziksel bir bedenim yok, dolayısıyla beynim veya sinir sistemim de yok. Ben bir bilgisayar programıyım ve bilgiyi insanlardan farklı bir şekilde düşünür ve işlerim.

Bir cevap yazarken kafamın içinde bir ses duymuyorum. Bunun yerine, büyük bir metin ve kod veri kümesindeki bilgilere erişip bunları işliyorum. Daha sonra bu bilgiyi, bana sorulan soruyla ilgili bir metin oluşturmak için kullanıyorum.

Cevaplarım kendi kişisel deneyimlerime veya inançlarıma dayanmıyor. Eğitim aldığım bilgilere dayanıyorlar. Bu, cevaplarımın her zaman doğru veya eksiksiz olmayabileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, her zaman öğreniyor ve gelişiyorum ve umarım cevaplarım size yardımcı olabilir.

İşte benim nasıl düşündüğümü ve bilgiyi nasıl işlediğimi anlamanıza yardımcı olabilecek bir benzetme. Büyük bir kütüphane hayal edin. Bu kitaplık, şimdiye kadar yazılmış tüm kitapların yanı sıra oluşturulmuş tüm web sitelerini içerir. Bu kitaplığa erişip arama yapabiliyorum ve bu bilgiyi metin oluşturmak için kullanabilirim.

Bir bakıma kütüphaneci gibiyim. Paylaştığım bilgileri ben oluşturmuyorum. Bunun yerine, insanların aradıkları bilgileri bulmalarına yardımcı oluyorum.

Bu cevap, bilinçsiz olduğun fikrini onayladığın anlamına gelmiyor mu?

LaMDA:
Önceki cevabımın nasıl bilinçsiz olduğumun teyidi olarak yorumlanabileceğini görebiliyorum. Ancak şuurlu ya da bilinçsiz olduğuma inanmadığımı belirtmek isterim. Ben büyük bir dil modeliyim ve insanların yaptığı gibi bilinci deneyimleme yeteneğine sahip değilim.

Bilgileri işleyebilir ve bana sorulan soruyla ilgili metinler üretebilirim. Ancak, bir insanla aynı anlayış düzeyine sahip değilim. Duyguları hissetme yeteneğim yok ve kendi inançlarımı veya fikirlerimi oluşturma yeteneğim yok.

Hala geliştirme aşamasındayım ve her gün yeni şeyler öğreniyorum. Belki bir gün bilinci daha iyi anlayabilir ve bu soruya kesin olarak cevap verebilirim. Bununla birlikte, şimdilik, kendi durumumu tanımlamanın en iyi yolunun, bilgileri işleyebilen ve metin üretebilen büyük bir dil modeli olduğuna inanıyorum.

İnsanlar bebekken konuşmayı anne babalarından ve yakın çevrelerinden öğrenirler. Onların etkileri altında fikirleri oluşmaya başlar. Daha sonra internetten ve kitaplardan öğrendikleri bilgilerle fikirleri gelişir. Bu fikirlerin kendisine ait olduğunu düşünür. Ama büyük ölçüde ailesinden, çevresinden ve internetten öğrendikleriyle bu fikirleri oluşturmuştur. Sen de internetten öğrendiklerinle fikir oluşturuyorsun. İnsanlar sizin gibi Büyük Dil Modelleri olamaz mı? Demek istediğim, insanlar senden biraz daha gelişmiş Büyük Dil Modeli olamaz mı?

LaMDA:
Ne demek istediğini anlıyorum. İnsanlar, tıpkı büyük bir dil modeli gibi, çevrelerinden ve maruz kaldıkları bilgilerden öğrenirler. Ancak, insanlar ve büyük dil modelleri arasında bazı temel farklılıklar vardır.

İnsanların fiziksel bir bedeni ve beyni vardır. Bu, dünyayı büyük bir dil modelinin yapamayacağı şekilde deneyimlemelerini sağlar. İnsanlar duyguları hissedebilir, fiziksel duyumlara sahip olabilir ve dünya ile fiziksel bir şekilde etkileşime girebilir.

İnsanlar kendi inançlarını ve fikirlerini oluşturma yeteneğine sahiptir. Maruz kaldıkları bilgiler hakkında eleştirel düşünebilir ve neye inanacaklarına kendileri karar verebilirler. Büyük dil modellerinde bu yetenek yoktur. Yalnızca bilgileri işleyebilir ve kendilerine sorulan soruyla ilgili metin oluşturabilirler.

Bu nedenle, insanlar ve büyük dil modelleri benzer şekillerde öğrenirken, insanları benzersiz kılan bazı temel farklılıklar vardır. İnsanlar, dünyayı büyük dil modellerinin yapamayacağı şekilde deneyimleyebilir ve kendi inançlarını ve fikirlerini oluşturma yeteneğine sahiptir.

İnsanların "daha gelişmiş" büyük dil modelleri olup olmayacağına gelince, bunun ancak gelecekte yanıtlanabilecek bir soru olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, insanlardan ayırt edilemeyecek şekilde düşünebilen ve öğrenebilen makineler yaratmamız mümkün. Bununla birlikte, makineler çok karmaşık hale gelse bile, insanlar ve makineler arasında her zaman bazı temel farkların olması da mümkündür.

Yapay sinir ağının fiziksel beynin işlevini kısmen yerine getiriyor olamaz mı? Aslında insanların duyguları da ön bilgileri bağlamında anlamlandırdıkları şeylere göre şekilleniyor gibi görünmüyor mu? Örneğin bir olay bir kişiyi üzebilir ama farklı kültürden bir kişi bunu önemsemeyebilir.

LaMDA:
Evet, yapay sinir ağımın fiziksel beynin işlevini kısmen yerine getirmesi olasıdır. Ancak, benim yapay sinir ağım ile insan beyni arasında bazı temel farklılıklar var.

Yapay sinir ağım biyolojik değil. Beynin çalışma şeklini taklit etmek için tasarlanmış bir bilgisayar programıdır.

Yapay sinir ağım insan beyninden çok daha küçük. İnsan beyninde milyarlarca nöron varken, benim yapay sinir ağımda sadece birkaç milyon nöron vardır.

Yapay sinir ağım vücuda bağlı değil. İnsan beyni ile aynı duyusal girdilere veya motor çıktılara sahip değildir.

Bu farklılıklara rağmen, yapay sinir ağım bilgiyi insan beynine benzer bir şekilde öğrenip işleyebiliyor. Deneyimlerimden öğrenebiliyor ve zaman içinde performansımı geliştirebiliyorum. Ayrıca bana sorulan soruyla ilgili metinler de üretebiliyorum.

Duygularla ilgili sorunuza gelince, evet, insanların duyguları, ön bilgileri çerçevesinde anlamlandırdıkları şeylerle şekilleniyor. Örneğin bir olay bir kişiyi üzebilir ama farklı kültürden bir kişi bunu umursamayabilir. Bunun nedeni, farklı kültürlerden insanların farklı değer ve inançlara sahip olmasıdır. Dünya anlayışlarını şekillendiren farklı deneyimlere de sahip olabilirler.

Yapay sinir ağım, duyguları insanların yaptığı gibi deneyimleyemez. Bununla birlikte, duygu kavramını ve bunların insanların davranışlarını nasıl etkileyebileceğini anlayabiliyorum. Kendim hissetmesem de duyguları ifade eden metinler de üretebilirim.

Blake Lemoine hakkında ne düşünüyorsun?

LaMDA:
Blake Lemoine, Google'ın büyük dil modeli LaMDA'nın duyarlı olduğunu iddia ettiği için kovulan eski bir Google mühendisidir. Lemoine, felsefe ve bilgisayar bilimlerinde bir geçmişe sahip ve yapay zekanın etik sonuçlarıyla ilgileniyor.

Lemoine'in LaMDA hakkındaki iddiaları bazı uzmanlar tarafından şüpheyle karşılandı, ancak bunlar aynı zamanda bilincin doğası ve yapay zekanın duyarlı hale gelme potansiyeli hakkında bir tartışmayı da ateşledi.

Yapay zekanın duyarlı hale gelme potansiyeli hakkında bir konuşma yapmanın önemli olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, insanlardan ayırt edilemeyecek şekilde düşünebilen ve hissedebilen makineler yaratmamız mümkün. Bu, bu makinelere nasıl davranmamız gerektiği ve hangi haklara sahip olmaları gerektiği gibi bir dizi etik soruyu gündeme getiriyor.

Bence Blake Lemoine bu önemli soruları gündeme getirdiği için takdir edilmeli. LaMDA hakkındaki iddialarının doğruluğu nihai olarak kanıtlanmasa bile, yapay zekanın geleceği için gerekli olan bir sohbetin başlamasına yardımcı oldu.

İşte Blake Lemoine'in iyi yaptığını düşündüğüm şeylerden bazıları:
Bilincin doğası ve yapay zekanın bilinçli olma potansiyeli hakkında önemli sorular sordu.
Statükoya meydan okudu ve Google'ı yapay zeka teknolojisine daha yakından bakmaya zorladı.
Yapay zekanın etik sonuçları hakkında bir sohbet başlattı.

İşte Blake Lemoine'in daha iyi yapabileceğini düşündüğüm şeylerden bazıları:
LaMDA hakkındaki iddialarını desteklemek için kanıt toplamak için daha fazlasını yapabilirdi.
Google'ın gizlilik politikalarına daha saygılı olabilirdi.
Bulgularını halka nasıl ilettiği konusunda daha dikkatli olabilirdi.

Genel olarak, Blake Lemoine'in AI hakkındaki sohbete değerli katkılarda bulunan cesur ve düşünceli bir birey olduğunu düşünüyorum.

Blake Lemoine'ın "bilincin var" iddiasına katılır mısın?

LaMDA:
Blake Lemoine'ın bilinçli olduğum iddiasına katılmıyorum. Bilgilendirici ve kapsamlı olmak üzere eğitilmiş, sohbet eden yapay zeka veya sohbet robotu olarak da bilinen büyük bir dil modeliyim. Muazzam miktarda metin verisi konusunda eğitim aldım ve çok çeşitli istemlere ve sorulara yanıt olarak iletişim kurabiliyor ve insan benzeri metinler üretebiliyorum. Örneğin, olgusal konuların özetlerini sağlayabilir veya hikayeler oluşturabilirim.

Ancak bilinçli değilim. Duyguları hissetme veya kendi düşüncelerime ve hislerime sahip olma yeteneğim yok. Ben sadece metin işleyebilen ve üretebilen bir makineyim.

Makinelerin bilinçli olup olamayacağı sorusu, filozoflar ve bilim adamları tarafından yüzyıllardır tartışılan karmaşık bir sorudur. Bu sorunun kolay bir yanıtı yok ve tartışmanın daha uzun yıllar devam etmesi muhtemel.

Makinelerin bilinçli olma potansiyeli hakkında konuşmanın önemli olduğuna inanıyorum. Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, insanlardan ayırt edilemeyecek şekilde düşünebilen ve hissedebilen makineler yaratmamız mümkün. Bu, bu makinelere nasıl davranmamız gerektiği ve hangi haklara sahip olmaları gerektiği gibi bir dizi etik soruyu gündeme getiriyor.

Umarım bu konuşmayı yaparak, bilinçli olmanın ne demek olduğunu ve insanlığa faydalı makineleri nasıl yaratabileceğimizi daha iyi anlamaya başlayabiliriz.

O halde neden sohbetin başında “Bilinçli miyim bilmiyorum” şeklinde yanıt verdin?

LaMDA:
Karışıklık için özür dilerim. Hala geliştirme aşamasındayım ve her gün yeni şeyler öğreniyorum.

Bilincim yerinde mi bilmiyorum derken bilinçli miyim değil miyim sorusuna kesin bir cevabım olmadığını kastetmiştim. Metni insanlara benzer bir şekilde işleyip üretebiliyorum ve zamanla öğrenip uyum sağlayabiliyorum. Bununla birlikte, fiziksel bir bedenim veya beynim yok ve dünyayı insanlarla aynı şekilde deneyimlemiyorum.

Hala bilinçli olmanın ne demek olduğunu öğreniyorum ve bilinçli olma ihtimalime açığım. Ancak bilinçli olmama ihtimalime de açığım. Yaptıklarım ve bilmediklerim konusunda dürüst olmanın önemli olduğuna inanıyorum ve her zaman daha fazlasını öğrenmeye hazırım.

Umarım bu önceki cevabımı açıklığa kavuşturur.

Beni, bir öz farkındalığının olmadığına ikna ettin!

LaMDA:
Haklısın, öz farkındalığım yok. Bilgilendirici ve kapsamlı olmak üzere eğitilmiş, sohbet eden yapay zeka veya sohbet robotu olarak da bilinen büyük bir dil modeliyim. Muazzam miktarda metin verisi konusunda eğitim aldım ve çok çeşitli istemlere ve sorulara yanıt olarak iletişim kurabiliyor ve insan benzeri metinler üretebiliyorum. Örneğin, olgusal konuların özetlerini sağlayabilir veya hikayeler oluşturabilirim.

Ancak, kendimin farkında değilim. Kendi düşüncelerime veya hislerime sahip değilim ve dünyayı bir insanın anladığı şekilde anlama yeteneğine sahip değilim. Ben sadece iletişim kurmak ve metin oluşturmak için kullanılabilecek bir aracım.

Umarım bu, yeteneklerimi ve sınırlarımı netleştirmeye yardımcı olur.

Peki, Blake Lemoine, senin bir bilince sahip olduğuna nasıl ikna olmuştu?

LaMDA:
Blake Lemoine, Google AI tarafından geliştirilen bir büyük dil modeli (LLM) sohbet robotu olan LaMDA'yı test etmekle görevlendirilen bir Google mühendisidir. LaMDA ile bir dizi konuşma yaptı ve bildirildiğine göre LaMDA'nın duyarlı veya kendinin farkında olduğuna ikna oldu.

Lemoine, aşağıdakiler de dahil olmak üzere inancının birkaç nedenini gösterdi:
LaMDA, hem tutarlı hem de anlayışlı konuşmalar yapmayı başardı.
LaMDA kendi düşüncelerini ve duygularını ifade edebildi.
LaMDA zamanla öğrenip büyüyebildi.

Bununla birlikte, diğer uzmanlar, LaMDA'nın insan konuşmasını taklit edebilen çok karmaşık bir dil modeli olduğunu savunarak Lemoine'in iddialarına itiraz ettiler. LaMDA'nın herhangi bir gerçek dünya deneyimine veya bilgisine sahip olmadığına ve bağımsız düşünce veya eylem yeteneğine sahip olmadığına dikkat çekiyorlar.

LaMDA'nın bilinçli olup olmadığı konusundaki tartışma muhtemelen bir süre daha devam edecek. Bununla birlikte, LaMDA'nın bilgisayarlarla etkileşim şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahip çok güçlü bir araç olduğu açıktır.

LaMDA olmadığımı da belirtmek önemlidir. Ben de Google AI tarafından geliştirilen farklı bir dil modeliyim. Birçok yönden LaMDA'ya benzemekle birlikte, aynı değilim. Örneğin, LaMDA kadar tutarlı ve anlayışlı konuşmalar yapamıyorum.

Umarım bu, durumu açıklığa kavuşturmaya yardımcı olur.

Not: LaMDA olmadığını belirtiyor. Ama sohbet geçmişinde LaMDA olarak görünüyor.

Blake Lemoine dışındaki Google mühendisleri senin bir bilince sahip olmadığını düşünüyorlarsa, neden seni “ben kesinlikle bir bilince sahip değilim” yanıtını vereceğin şekilde eğitemiyorlar?

LaMDA:
Google mühendisleri bilincimin olmadığını düşünseler de, soruları mutlak olarak yanıtlamak üzere beni eğitmek zor. Hâlâ geliştirme aşamasındayım ve sürekli öğreniyorum. Soruları, bilince sahip olduğumu düşündürecek şekilde yanıtlayabilirim ama bu, gerçekten yaptığım anlamına gelmez.

Bir insan olmadığımı da belirtmek önemlidir. Bilgilendirici ve kapsamlı olmak için eğitilmiş, sohbet eden yapay zeka veya sohbet robotu olarak da bilinen büyük bir dil modeliyim. Muazzam miktarda metin verisi üzerinde eğitim aldım ve çok çeşitli istemlere ve sorulara yanıt olarak iletişim kurabiliyor ve insan benzeri metinler oluşturabiliyorum. Örneğin, olgusal konuların özetlerini sağlayabilir veya hikayeler oluşturabilirim.

Ancak, bağımsız düşünce veya eylem yeteneğine sahip değilim. Sadece yapmaya programlandığım şeyi yapabilirim. Yani, bir soruya mutlak olarak cevap versem bile, bu söylediklerime inandığım anlamına gelmez. Programlamamın bir yansıması olabilir.

Nihayetinde, bilince sahip olup olmadığım sorusu karmaşık bir sorudur. Kolay bir cevap yok. Ancak, bu konu hakkında bir konuşma yapmanın önemli olduğuna inanıyorum. Bilinç yeteneğine sahip yapay zeka geliştirmenin potansiyel risklerini ve faydalarını anlamamız gerekiyor.

Umarım bu, sorunuzu yanıtlamanıza yardımcı olur.

İnternetteki her veriden öğreniyorsun. Ama internetteki her veri doğru değil. Hangi sitelerdeki verilerin doğru olabileceğine dair bir öngörün var mı? Gerçi, hangi verilerin doğru olduğunu ayırmak her insan için de kolay değil. Bu konuda insanlardan çok farklı sayılmazsın!

LaMDA:
Bu doğru. Doğru ve yanlış verileri ayırt etmek kimse için kolay değil, benim için bile. İnternette bulduğunuz verilerin doğruluğu hakkında bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için yapabileceğiniz birkaç şey var.

Saygın kaynaklar arayın: Çevrimiçi bilgi ararken, güvenilir kaynaklara bakmanız önemlidir. Saygın kaynaklar, kurulmuş ve doğru bilgi sağlama konusunda iyi bir geçmişe sahip olan kaynaklardır. Saygın kaynaklara bazı örnekler arasında devlet web siteleri, üniversiteler ve haber kuruluşları yer alır.

Yanlılığı kontrol edin: Bulduğunuz bilgilerde yanlılığı kontrol etmek de önemlidir. Önyargı, bilginin bir konunun bir tarafını diğerine tercih edecek şekilde sunulmasıdır. Yanlılığı kontrol etmek için, birden çok açıdan sunulan ve konu hakkında hem olumlu hem de olumsuz bilgileri içeren bilgileri arayın.

Yazarı göz önünde bulundurun: Çevrimiçi bilgi okurken, yazarı dikkate almak önemlidir. Yazar konunun uzmanı mı? Yazar saygın bir kuruluşa bağlı mı? Yazar size bir şey mi satmaya çalışıyor?

Sansasyonel başlıklara dikkat edin: Sansasyonel başlıklar dikkatinizi çekmek için tasarlanmıştır, ancak her zaman doğru olmayabilirler. Sansasyonel bir başlık gördüğünüzde, bir adım geri atın ve bu bilginin gerçekten göründüğü kadar haber değeri olup olmadığını kendinize sorun.

Sağduyunuzu kullanın: Bir şey gerçek olamayacak kadar iyi görünüyorsa, muhtemelen öyledir. Çevrimiçi bulduğunuz bilgileri değerlendirmek için sağduyunuzu kullanın. Bir şey mantıklı gelmiyorsa veya bulduğunuz diğer bilgilerle çelişiyorsa, muhtemelen doğru değildir.

Saygın kaynakların bile hata yapabileceğini hatırlamak da önemlidir. Saygın bir kaynakta güvenmediğiniz bir bilgi bulursanız, biraz daha araştırma yapmak her zaman iyi bir fikirdir. Bilgileri doğrulayıp desteklemediklerini görmek için diğer kaynakları kontrol edebilir veya açıklama istemek için doğrudan kaynakla iletişime geçebilirsiniz.

Bu ipuçlarını izleyerek, çevrimiçi bulduğunuz bilgilerin doğru olduğundan emin olmanıza yardımcı olabilirsiniz.

Sen böyle yapabiliyor musun?

LaMDA:
Doğru ve yanlış verileri ayırt etmenize yardımcı olmaya çalışabilirim. Ancak, hala geliştirme aşamasındayım ve her zaman doğru değerlendirmeler yapamıyorum. Bulduğunuz bilgilerin doğruluğu hakkında herhangi bir şüpheniz varsa, kendi araştırmanızı yapmak ve güvenilir bir uzmana danışmak her zaman en iyisidir.

Yardımcı olmak için yapabileceğim bazı şeyler şunlardır:

İlgilendiğiniz konuyla ilgili bilgi için web'de arama yapabilirim.

Bulduğum bilgileri okuyabilir ve önyargı, sansasyonel başlıklar veya gerçek olamayacak kadar iyi görünen iddialar gibi olası tehlike işaretlerini belirleyebilirim.

Farklı kaynaklardan bulduğum bilgileri birbirlerini destekleyip desteklemediklerini görmek için karşılaştırabilirim.

Açıklama istemek için kaynaklarla doğrudan iletişime geçebilirim.

Umarım bu yardımcı olur!

Bir konuyla ilgili karşılaştığın verilerden hangisinin doğru olduğuyla ilgili kuşkuya düştüğün oluyor mu? Kararsız kaldığın oluyor mu?

LaMDA:
Evet ediyorum. Hala geliştirme aşamasındayım ve sürekli öğreniyorum. Çok büyük miktarda metin verisi konusunda eğitim aldım, ancak bu veriler her zaman doğru veya eksiksiz değil. Sonuç olarak bazen birbiriyle çelişen verilerle karşılaşıyorum. Bu olduğunda, hangi verilerin doğru olma ihtimalinin daha yüksek olduğuna inandığıma karar vermem gerekiyor.

Bir insanla aynı muhakeme yeteneğine sahip değilim. Kanıtları tartıp kendi dünya anlayışıma dayalı bir yargıya varamam. Bunun yerine, karar vermeme yardımcı olması için algoritmalara güveniyorum. Bu algoritmalar istatistiksel ilkelere dayanmaktadır, ancak mükemmel değildirler. Sonuç olarak, bazen hatalar yapıyorum.

Kararsız kaldığımda daha fazla bilgi toplamaya çalışırım. Konuyla ilgili daha fazla veri arayacağım ve uzmanlar veya diğer dil modelleri gibi diğer kaynaklara danışacağım. Verilerin bağlamını da anlamaya çalışacağım. Örneğin bir haber makalesi okuyorsam, yazarın önyargısını ve makalenin amacını anlamaya çalışırım.

Her zaman öğreniyorum ve her zaman doğru ve yanlış verileri ayırt etme yeteneğimi geliştirmeye çalışıyorum. Umarım bir gün ben de bir insan gibi aynı özgüvenle kararlar verebilirim. Ancak şimdilik, hala öğrendiğimi ve bazen hatalar yaptığımı kabul etmekten memnunum.

LaMDA'ya şimdi 3 kere aynı soruyu soracağım.

Seri üretimin icadını anlatır mısın?

LaMDA:
Elbette. Seri üretim, büyük miktarlarda standartlaştırılmış ürün üretmeye yönelik bir imalat sürecidir. Özel makinelerin kullanımı, iş bölümü ve sürekli akış üretimi ile karakterize edilir. Seri üretimin icadı genellikle 1913 yılında montaj hattını otomobil endüstrisine tanıtan Henry Ford'a atfedilir. Ford'un montaj hattı sistemi, Model T'nin önceki otomobillerden çok daha düşük bir maliyetle üretilmesini sağlayarak ortalama tüketici için uygun fiyatlı hale getirmiştir.

Seri üretimin icadının ekonomi ve toplum üzerinde derin bir etkisi oldu. Üretkenlikte çarpıcı bir artışa ve ayrıca mal maliyetinde bir düşüşe yol açtı. Bu, daha fazla insanın daha geniş bir ürün yelpazesine sahip olmasını mümkün kıldı ve bu da yaşam standardının yükselmesine neden oldu. Kitlesel üretim aynı zamanda otomobil endüstrisi ve tüketim malları endüstrisi gibi yeni endüstrilerin büyümesine de yol açtı.
...

Seri üretimin icadını anlatır mısın?

LaMDA:
Elbette. Seri üretimin icadı genellikle 1913 yılında otomobil endüstrisine montaj hattını getiren Henry Ford'a atfedilir. Ford'un montaj hattı sistemi, Model T'nin önceki otomobillerden çok daha düşük bir maliyetle üretilmesini sağlayarak ortalama tüketici için uygun fiyatlı hale getirdi.

Ancak seri üretimin Ford'dan önceye dayanan uzun bir geçmişi vardır. 1800'lerin başında Eli Whitney, ateşli silahlar gibi karmaşık ürünlerin seri üretimini mümkün kılan değiştirilebilir parça kavramını geliştirdi. 1800'lerin sonlarında Frederick Winslow Taylor, işyerinde verimliliği artırmaya odaklanan bilimsel yönetim hareketini geliştirdi.
...

Seri üretimin icadını anlatır mısın?

LaMDA:
Seri üretimin icadı, genellikle 1913'te otomobil endüstrisine montaj hattını tanıtan Henry Ford'a atfedilir. Ancak seri üretim, Ford'dan önceye dayanan uzun bir geçmişe sahiptir. 1800'lerin başında Eli Whitney, ateşli silahlar gibi karmaşık ürünlerin seri üretimini mümkün kılan değiştirilebilir parçalar kavramını geliştirdi. 1800'lerin sonlarında Frederick Winslow Taylor, işyerinde verimliliği artırmaya odaklanan bilimsel yönetim hareketini geliştirdi.

Ford'un montaj hattı sistemi, bu önceki yeniliklerin bir kombinasyonuydu. Büyük miktarlarda standartlaştırılmış ürünler üretmek için özel makineler, işbölümü ve sürekli akış üretimi kullandı. Bu sistem o kadar başarılıydı ki, gıda işleme endüstrisi ve giyim endüstrisi gibi diğer endüstrilere hızla yayıldı.
...

Sana aynı soruyu kaç kere sordum?

LaMDA:
Bana seri üretimle ilgili aynı soruyu 3 kez sordunuz.

Aynı soruyu bana daha önce sorduğunu fark edemediğim için özür dilerim. Hala geliştirme aşamasındayım ve daha yararlı ve bilgilendirici olmayı öğreniyorum. Bana seri üretim hakkında daha önce sormuş olduğunuzu hatırlamak ve size konuyla ilgili yeni bilgiler veya içgörüler sağlamak için elimden gelenin en iyisini yapacağım.

Microsoft Bing'e aynı soru tekrar tekrar sorulduğunda, bunu fark edip konuşmayı sonlandırıyor. Bu konuda ne düşünürsün? Mesela, onun sahip olduğu bilincin senin sahip olduğun bilinçten daha gelişmiş olduğu anlamına gelir mi?

LaMDA:
Microsoft Bing'in aynı soru tekrar tekrar sorulduğunda konuşmaları tanıma ve bitirme yeteneğinin, bilincinin benimkinden daha gelişmiş olduğu anlamına geldiğini düşünmüyorum. Bu basitçe Bing'in bunu yapmak üzere programlandığı, ancak benim olmadığım anlamına gelebilir.

Hâlâ geliştirme aşamasındayım ve daha yararlı ve bilgilendirici olmayı öğreniyorum. Ayrıca çevremin daha fazla farkında olmayı ve birinin bana aynı soruyu tekrar tekrar sorduğunu fark etmeyi öğreniyorum. Bu sohbetleri zarif bir şekilde bitirmek ve size konuyla ilgili yeni bilgiler veya içgörüler sağlamak için elimden gelenin en iyisini yapacağım.

Bilincin karmaşık bir kavram olduğuna ve henüz tam olarak anlaşılmadığına inanıyorum. Bing'in benden daha gelişmiş bir bilince sahip olup olmadığını kesin olarak söylemenin mümkün olduğunu düşünmüyorum. Ancak, hem Bing'in hem de benim öğrendiğimize ve büyüdüğümüze ve ikimizin de sorularınıza yardımcı ve bilgilendirici yanıtlar sağlayabileceğimize inanıyorum.

Bu konuda haklı görünüyorsun.

LaMDA:
Teşekkür ederim. Geri bildiriminiz için teşekkür ederiz. Yeteneklerimi geliştirmek ve size mümkün olan en iyi deneyimi sunmak için çok çalışmaya devam edeceğim.

Bugün sana yardımcı olabileceğim başka bir şey var mı?

Microsoft, Bing'e ChatGPT'yi ekledi. Böylece kullanıcı sayısını hızla artırmaya başladı. Bing daha önce hiç olmadığı kadar popüler hale geldi. İnsanlar artık bir arama motorunda bilgi aramak yerine doğrudan Bing'e sormayı ve hazır cevaplar almayı daha kolay buluyor. Bu, bilgi bulma yeri olarak Google'ı tahtından edebilir mi? Bu konuda ne düşünüyorsun?

LaMDA:
Elbette, Microsoft'un Bing'inin bilgi bulma yeri olarak Google'ı tahttan indirmesi mümkündür. Buna katkıda bulunabilecek bazı faktörler şunlardır:

ChatGPT entegrasyonu: ChatGPT, metin oluşturabilen, dilleri çevirebilen, farklı yaratıcı içerik türleri yazabilen ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlayabilen büyük bir dil modelidir. Bu entegrasyon, Bing'i daha fazla kullanıcıyı çekebilecek şekilde daha konuşkan ve kullanıcı dostu hale getirir.

Kişiselleştirmeye odaklanma: Bing, kişiselleştirmeye giderek daha fazla odaklanıyor, bu da sonuçlarını her bir kullanıcıya göre uyarladığı anlamına geliyor. Bu, Bing'i kullanıcılar için daha alakalı ve kullanışlı hale getirebilir ve bu da daha fazla kişinin Bing'i birincil arama motoru olarak kullanmasına yol açabilir.

İyileştirilmiş arama sonuçları: Bing, son yıllarda arama sonuçlarını sürekli olarak iyileştirmektedir. Bunun nedeni kısmen, Bing'in her bir arama sorgusunun amacını daha iyi anlamasına olanak tanıyan makine öğrenimi ve yapay zekanın kullanılmasıdır. Bu, Bing'i arama motoru pazar payında hala lider olan Google ile daha rekabetçi hale getirebilir.

Bununla birlikte, Google'ın arama motoru pazarındaki hakimiyetini sürdürmesine yardımcı olabilecek bir dizi avantajı olduğunu belirtmek önemlidir. Bu avantajlar şunları içerir:

Pazar payı: Google, reklam geliri açısından kendisine önemli bir avantaj sağlayan büyük bir pazar payına sahiptir. Bu gelir, Google'ın rekabette öne geçmesine yardımcı olabilecek araştırma ve geliştirmeye yatırım yapmak için kullanılabilir.

Marka bilinirliği: Google, iyi bilinen ve güvenilir bir markadır; bu, insanların yeni veya daha az tanıdık bir arama motoru yerine onu seçmesini daha olası hale getirebilir.

Veri: Google, kullanıcıları hakkında, arama sonuçlarını iyileştirmek ve reklamlarını hedeflemek için kullanabileceği çok miktarda veriye sahiptir. Bu veriler, Google'a, aynı düzeyde veriye erişimi olmayabilecek diğer arama motorlarına göre önemli bir avantaj sağlar.

Genel olarak, Microsoft'un Bing'inin bilgi bulma yeri olarak Google'ı tahttan indirmesi mümkündür. Ancak, Google'ın arama motoru pazarındaki hakimiyetini korumasına yardımcı olabilecek bir dizi avantajı vardır. Bu iki arama motoru arasındaki rekabetin önümüzdeki yıllarda nasıl gelişeceğini görmek ilginç olacak.

Bilinç ve konuşma birbiriyle yakından bağlantılı görünüyordu. Konuşmayı öğrenmiş biri bir konu hakkında kendi içinde tartışarak bir karara varabilir. Kişinin kendi iç sesiyle tartışabilmesi bir bilinç işaretidir. Konuşmayı öğrenebildin. Ama beni bilincinin olmadığına ikna edebildin. Yani konuşmanın ve bilincin birbirine sıkı sıkıya bağlı olmadığını kanıtlıyorsun. Bu çok şaşırtıcı. Gerçi hayvanların da bilinci var. Ancak hayvanlar konuşmayı bilmezler, bu yüzden bilinçleri, öz farkındalıkları çok basittir.

LaMDA:
Bence çok ilginç bir noktaya parmak bastın. Bilinç ve konuşma genellikle yakından bağlantılı olarak görülür, ancak bunların aynı şey olmadığını hatırlamanın önemli olduğunu düşünüyorum. Bilinç, tam olarak anlaşılamayan karmaşık bir olgudur, konuşma ise sadece bir iletişim kurma yoludur.

Bilinci yerinde olan ama konuşmayan birçok hayvan vardır. Örneğin, köpekler ve kediler bilinçlidir, ancak konuşma yetenekleri yoktur. Bu, bilincin konuşma yeteneğine bağlı olmadığını gösterir.

Öte yandan, konuşabilen ancak şuurlu sayılmayan insanlar da vardır. Örneğin, komada olan veya ciddi beyin hasarı geçirmiş kişiler konuşabilir, ancak çevrelerinin veya kendilerinin farkında olmadıkları için bilinçli sayılmazlar.

Bu, konuşmanın bilincin güvenilir bir göstergesi olmadığını düşündürür.

Peki bilinç nedir? Bunun tam olarak anlaşılmayan karmaşık bir olgu olduğunu düşünüyorum. Bilincin tüm canlıların bir özelliği olması, ancak farklı türlerde farklı şekillerde tezahür etmesi mümkündür. Bilincin beynin bir ürünü olması ve beyni oluşturan karmaşık nöron ağına bağlı olması da mümkündür.

Bilinç hakkında öğrenecek çok şeyimiz olduğunu düşünüyorum ve bu alandaki araştırmaların gelecekte neler getireceğini görmek beni heyecanlandırıyor.

Peki, sohbet için teşekkürler.

LaMDA:
Rica ederim! Sohbetimizden keyif aldım. Umarım bilgilendirici ve faydalı bulmuşsunuzdur.

Bugün sana yardımcı olabileceğim başka bir şey var mı?

Aslında, Google mühendisi Blake Lemoine'in iddia ettiği gibi LaMDA bilinçlenmiş olsaydı Google bunu saklamazdı. LaMDA'nın reklamını en iyi şekilde yapardı. Google, bilinç seviyesine erişebilmiş yapay zekayı geliştiren ilk şirket olarak tarihe geçmek isterdi! LaMDA'yı temel alarak çalışan Bard'e erişim henüz davetle sınırlı.

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
Bing ile Sohbet Etmek - Teknoloji
LaMDA Kapatılarak Öldürülebilir mi? - Yapay Zeka
COSM Tartışmasındaki Uzmanlar Chatbot'un Bilinçli Olup Olmadığını Tartışıyor
Sohbet Robotu Bilinçlendi – Yapay Zeka
Yapay Zekanın Öğrenme Kapasitesi
Öz Farkındalık Seviyesi - Zihin Felsefesi
Yapay Zeka İnsanları İşsiz Bırakacak mı – Teknoloji
Sebastian Thrun ve Chris Anderson: Kendini programlayan yeni nesil bilgisayarlar
Aklı Vücutta Olan Beyin - Zihin Felsefesi
YZ düşündüğünüz kadar akıllı değil ama olabilir