yapay sinir ağları etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
yapay sinir ağları etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

9 Haziran 2024 Pazar

Bilinç Nedir ki Zaten? - Alıntı

Sonra, bir de, bilinçlenmekten doğan sorun var. Sanıyorum, bundan ötürü, Tanrı var sayılıyor; bir başka deyişle, bilinçlenme nasıl var olmuştur? Ve gerçekten de bilinçlenmenin evrimi hakkında ayrıntıları bilmiyoruz ama genişçe bir taramadan geçirebiliriz. Bu konu gelecekteki nöroloji biliminin ajandasındadır. Ama örneğin şunu biliyoruz ki bir toprak kurdu Y harfi şeklindeki bir cam boruya sokulup çatalın sağ ucuna elektrik şoku verilip, sol ucuna da yem konursa hemencecik çatalın sol ucuna yönlenmeyi öğreniyor. Kurtçuğun bilinci mi var diyeceğiz, eğer birkaç deneyden sonra şaşmaz biçimde yemin nerede ve elektrik şokunun nerede olduğunu biliyorsa? Eğer kurtçuk bilince sahipse bir protozoa da bilince sahip olabilir mi? Birçok fototropik mikroorganizma ışığa yönlenmeyi biliyorlar. Nerede ışık olduğuna dair bir çeşit içsel algılama yatkınlığı var ve hiç kimse onlara ışığa gitmenin iyi olduğunu öğretmedi. O bilgi onların kalıtım malzemelerinde mevcuttu. Onların genlerinde ve kromozomlarında şifrelenmiştir. Peki, o bilgiyi oraya Tanrı mı koydu yoksa doğal ayıklama yoluyla mı gelişmiş olabilir?

Mikroorganizmaların hayatta kalabilmeleri için ışığın nerede olduğunu bilmeleri iyidir, özellikle fotosentez yapanlar. Yiyeceğin nerede olduğunu bilmek toprak kurdu açısından elbet iyidir. Yiyeceğin nerede olduğunu bilmeyenler az yavru bırakıp gidiyorlar. Bir süre sonra, hayatta kalanlar, yiyeceğin nerede olduğunu bilebiliyorlar. Işığı bilen fototropik ya da fototaktik yavrular genetik malzemelerinde ışığı nasıl bulabileceklerine dair şifreye sahip bulunmuş oluyorlar. Bu süreçte Tanrı araya girmiş gözükmüyor. Belki girmiştir ama ikna edici bir görüş değil bu. Birçok nörobiyoloğun –hepsinin değil– genel görüşüne göre bilinçlilik durumu beyin yapısındaki nöron bağlantılarının sayısı ve bunların örgüsünün işlevi olarak belirir. İnsanda 1011 sayısı kadar nöron olursa ve 1014 sinapsis yaparsa bilinçlenmişlik denen durum söz konusudur. Bu da bir yığın diğer sorular çıkarıyor ortaya. Eğer 1020 kadar sinapsis ya da 1030 sinapsis yapabiliyorsanız bilinçlenmişlik nasıl bir durum yaratıyor? Böyle birinin bize söyleyeceklerinin, bizim bir karıncaya söyleyebileceklerimizden fazla neyi olabilir acaba? Bilinçlenme durumunun, hayvan ve bitki âleminde sürüp giden bilinçlenme durumunun böylece, en azından bana, Tanrı’nın varlığını kanıtlıyor gibi gelmediğini söylemeliyim. Buna bir çare gibi gözüken alternatif bir açıklamaya sahibiz. Ayrıntılarını bilmiyoruz ama yapay zekâ üzerine yapılan çalışmalar bir açıklama getirmeye yardımcı olabilir. Fakat alternatif varsayımın ayrıntılarını da bilmiyoruz. Böylece bunun ikna durumuna ulaştığını söylemek bir hayli zor.

Tanrı'nın Kapısını Çalan Bilim – Carl Sagan


Bilincin ne olduğuna ilişkin ilginç bir bakış açısı olduğundan alıntıyı burada paylaştım. Bu arada bu kitap yazılırken ortada henüz ChatGPT gibi Geniş Dil Modelleri yoktu. Carl Sagan bilincin nasıl geliştiğini anlatıyor. Bilincin varlığının, Tanrı'nın varlığına ya da yokluğuna kanıt olarak gösterilmemesi gerektiğini ifade ediyor.

ChatGPT'yle, Gamini'le yazışırken ilk bakışta bilinçliymiş gibi gelebilir. Ama uzun yazışmalarda saçmaladıklarına tanık olunabilir. Henüz kapasiteleri düşüktür. Bu da neyden bahsettiklerinin çok farkında olmadıklarını gösterir. İnsan bilinç kapasitesine ulaşmaları için henüz birkaç on yıl var gibi görünüyor.

İnsan beyninde 1014 sinir bağlantısı var. Biraz kurgusal düşünelim. Diyelim gelecekte 1020 sinir bağlantısı olan bir uzaylı türüyle karşılaşıyoruz. Bu kadar yüksek sinir bağlantısı olan uzaylının bilinci kim bilir ne boyutlara varmış olur. Bu uzaylılar insanların davranışlarını muhtemelen çok basit görürlerdi. Kendileri açısından bizim bir bilincimizin olduğunu bile fark etmeyebilirler. İnsanlar karıncaları nasıl görüyorsa, bu uzaylılar da insanları öyle görecektir. Carl Sagan'in ifadelerini kullanacak olursak: “Böyle birinin bize söyleyeceklerinin, bizim bir karıncaya söyleyebileceklerimizden fazla neyi olabilir acaba?”. Elbette uzaylı senaryosu bir kurgu. Uzaylı varsa bile insan benzeri sinir bağlantıları olduğunu henüz kanıtlayamayız. Ama insanlar Geniş Dil Modellerini geliştirmeye devam edecektir. Geniş Dil Modellerinin kullandığı yapay sinir bağlantı sayısının 1020'ye çıkmasının sağlandığını düşünün, insan beyninin sinir bağlantı sayısı 1014'tü. Böyle bir yapay zekanın bilinci, uzaylı örneğindeki boyutlara ulaşmış olacaktır. Bu yapay zekaya insanlar artık pek de bilinçliymiş gibi görünmeyecektir. Gerçi insanlar da bu yapay zekanın davranışlarını anlayamayacaktır artık, çünkü akılları almayabilir bu karmaşayı. Ama bunun için henüz erken.

12 Ocak 2020 Pazar

Paket Yapay Sinir Ağı - Yapay Zeka - Alıntı

Bu nedenle, çocuklar çevrelerindeki varlıkları (anne baba, ev hayvanları, televizyon gibi) taklit etme yoluyla öğrendikleri halde, boş birer levha değildir. Bebeklerin çıkardıkları tipik sesleri düşünün. Sağır bebekler, işitebilen bebeklerle aynı sesleri çıkarır; farklı ülkelerde yaşayan bebeklerin çıkardıkları sesler ise, birbirinden çok farklı dillere maruz kalsalar da benzerdir. Buradan, bu ilk bebek ‘konuşmalarının’, insanlarda önceden programlanmış bir özellik olarak kalıtıldığını anlıyoruz.

Bir başka önceden programlama örneği, “zihin okuma” adını verdiğimiz sistemdir. Bu sistem, başka insanların gözlerindeki hareket ve bakış yönünden, onların ne istediği, ne bildiği ve neye inandığıyla ilgili çıkarımlarda bulunmamızı sağlayan bir düzenek grubunu içerir. Sözgelimi, biri tutup da aniden sol omzunuzun üzerinden ileriye bakarsa, arkanızda ilginç bir şeyler olup bittiğini tahmin etmekte gecikmezsiniz. Bu bakış okuma sistemi, bebekliğin erken dönemlerinde bile tümüyle yerine oturmuş durumdadır. Otizm gibi bozukluklarda hasar görmüş olsa da, diğer sistemlerin hasar gördüğü bazı durumlarda etkilenmeyebilir. Bakış okuma becerisinin yerli yerinde, ama toplumsal bilişselliğin başka yönlerden ciddi biçimde hasarlı olduğu Williams Sendromu’nda durum böyledir.

Önceden paketlenmiş yazılım, boş levha tarzı bir beynin anında karşı karşıya geleceği olasılıklar patlamasını atlatmayı başarabilir. Boş levhayla işe başlayan bir sistem, dünyanın onca karmaşık kuralını bebeklerin aldığı son derece zayıf ve seyrek girdi bütünüyle öğrenemeyecektir. Her şeyi denemek zorunda kalacak ve başarısız olacaktır. Bunu hiçbir şeyden olmasa, bilgiden yoksun biçimde işe başlayıp dünyanın kurallarını öğrenmeye kalkışan yapay nöral ağların uzun başarısızlık tarihinden biliyoruz.

Önceden programlanmış olmamız, toplumsal alışverişte, yani insanların birbiriyle kurdukları etkileşimde de büyük rol oynar. Toplumsal etkileşim milyonlarca yıl boyunca türümüz için yaşamsal önem taşımış ve sonucunda da toplumsal programlar, yollarını nöral devrelerin derinlerine kadar çizmiştir. Leda Cosmides ve John Tooby isimli psikologların söylediği gibi “Kalp atımı evrenseldir çünkü onu üreten organ her yerde aynıdır. Bu, biraz sınırlı biçimde de olsa, toplumsal etkileşimin evrenselliği için de geçerli bir açıklamadır.” Bir başka deyişle, tıpkı kalp gibi beyin de, toplumsal davranışın ifadesinde belirli bir kültürün varlığına gerek duymaz. Bu program temel donanımla birlikte, önceden paketlenmiş halde sunulur bize.

Alıntı: Incognito


Ama zaten bu yüzden her şirket kendi işine yarayacak yapay sinir ağını hep en baştan oluşturmak zorunda kalmayacaktır gelecekte. Hazır bir YSA kullanacaktır. Yani YSA'lar da bebekler gibi boş levha olmayacaktır artık. Sadece, ona yeni eklemeler yapacaktır. Sonra da amaç konusunda eğitecektir. Daha kolay öğrenebilmesi için gereken altyapı ağı önceden oluşturulmuş olacaktır. Yani bazı programlar yüklü gelecektir zaten. Hazır YSA'lar bu konuda uzman şirketler tarafından geliştirilecektir. Kullanılabileceği amaçların -karşılaşabileceği kuralların- ortak temeli olabilecek özellikleri anlamak konusunda mümkün olduğunca hazır olacaktır. YSA'yı böyle programla paketleyecektir uzman şirketler. Diğer şirketler Paket YSA'ları satın alarak, kendi amacına hazır etmeye daha az zaman harcamış olacaklardır, en baştan oluşturmaya çalışmak yerine. Hatta Paket YSA'ya buluttan erişeceği için sürekli geliştirilen, daha iyi öğrenebilen YSA'ya sahip olmuş olacaktır.

Bunlar da İlginizi Çekebilir:

31 Aralık 2019 Salı

Özgür İrade - Alıntı


“Ama insanlar et ve kandan, robotlarsa başka malzemelerden yapılıyor, başka insanlar benimle aynı model yaratıklar olduğundan benzer deneyimlere sahip olmamız doğal, robotlar öyle değil ki!” mi dediniz? Gelin bir düşünce deneyi yapalım.

Önce her şeyin beyinde olup bittiği konusunda anlaşalım. Bedenimizin başka yerlerindeki gelişmeler hakkındaki bilgiler beyne sinir hücreleri yoluyla ulaştıktan sonra duyumsanabiliyor. Bacağı kesilen kişilerin artık varolmayan ayaklarının ağrımasından şikâyet ettiği “hayalet uzuv” sendromu, esas gösterinin sahnelendiği organın beyin olduğunu gösteren ünlü bir örnektir,

Önceki sayfalarda söz ettiğimiz gibi, tek bir sinir hücresinin, hesaplama gücü kısıtlı bir işlemci olduğunu düşünüyoruz. Herhalde bir uzay mekiğinden daha karmaşık olamaz, değil mi? Her ne kadarsa, düşünce deneyimizde teknolojideki gelişmeler sonucu insan sinir hücrelerinin eşlerinin başka malzemelerden (mesela şimdilerde bilgisayar ve robot inşa ederken kullandıklarımızdan) imal edilebildiğini varsayalım.

Şimdi sizin beyninizdeki hücrelerden birini cerrahi yolla çıkarıp yerine bu yapay hücrelerden birini taktığımızı düşünelim (Düşünce deneylerinde böyle şeylere izin var. Öte yandan nanorobotların vücudumuzda dolaşıp problemli hücreleri sağlamlarıyla değiştirmesi tıbbın geleceğinde ciddi ciddi öngörülen bir fikir). Bir sinir hücreniz aynı işlevi gerçekleştiren yapay eşiyle değiştirilince hisleriniz değişir mi? Düşünün: Organlarınızdan gelen sinyallerde bir değişiklik yok. Beyinde o sinyallerin işlenmesinde rol alan bir mekanik parça değişti sadece. Yapılan işlem yine aynı işlem, yani eliniz kapıya sıkıştığında yine aynı sinyaller aynı yollardan geçiyor, beyinde aynı örüntüler tetikleniyor ve iş yine konuşma üretim alt sisteminize “Aaah, elim!” dedirten örüntülere varıyor.

Bir değişiklik olmadığını kabul ettiyseniz, bir başka sinir hücrenizi daha yapayıyla değiştireceğim. Sonra bir daha. Bir daha. Sonuçta bütün beyniniz yapay hücrelerden oluşacak. Ve hâlâ eliniz sıkışınca tümüyle aynı şeylerin yaşanacağını iddia ediyorum. İşte acı çeken ve etten/kandan değil, başka malzemelerden yapılmış bir beyin. Demek ki oluyormuş.

Kabul etmiyorsanız, bu sürecin sonunda acı (ve başka herhangi bir şey) hissetmeyen bir hale geleceğinizi düşünüyorsunuz demektir. Bu durumda size işkence yapılmasında ne sakınca olduğunu söyler misiniz?

Ne kadar iyi bir yapay zekâ yaparsak yapalım, onun sadece bir taklitçi veya ruhsuz bir “zombi” olacağını (yani aslında “evde” kimse olmayacağını) ve hissettiğini söylediği şeyleri aslında bizim gibi deneyimlemeyeceğini savunuyorsanız, o zaman bu görüşteki birisinin bir insansı robota işkence yaparken şunları dediğini düşünün: “Saçmalamayın! Tabii ki bu robotun kolunu kırarsak canı acımaz! Plastik ve metalden yapılmış bir makine o! Daha geçen gün fabrikada imal edildi! Ağlayıp yalvarmasına aldırmayın! Numara yapıyor! Şimdi de gözünü oyalım!”

Rahatsız edici, değil mi? Bu sahneyi düşünmek bile korkunç geliyor (İleride “robot hakları”na ilişkin ilk kampanya böyle gerçekçi insan görünüşlü robotlara, hele de çocuk şeklinde olanlara eziyet etmenin yasaklanması talebiyle başlarsa şaşırmam).

Sadece “hislere” dayalı iddialara, hele de bilimsel tartışmalarda, bel bağlamamak gerekli. Hisleriniz sizi yanıltıyor olabilir! Örneğin gündelik kararlarınızı, sözgelimi dün akşam tek başınıza sinemaya gidip gitmemek konusunda düşündükten sonra vardığınız gitme kararınızı her tür dış etkiden uzak olarak özgürce verdiğinizi, yani pekâlâ evde kalma kararı da verebileceğinizi hissediyor olabilirsiniz, ama 15. Soru'da da gördüğümüz gibi bu tip bir “özgürlük” bilimsel olarak imkânsız. Aslında molekülleriniz birbirleriyle fizik yasalarına göre itişti, daha düşük bir çözünürlükte bakıldığında beyninizin ve çevreden gelen sinyallerin o andaki toplam durumuna göre sinir hücresi etkinleşme örüntüleri birbirini tetikledi, sonuçta da bu karar çıktı. Tıpatıp aynı toplam durum tekrar kurulabilse yine aynı kararla sonuçlanacak, çünkü burada “sizin” etkilediğiniz bir süreç yok, mekanik bir hesaplama sonucu oluşan bir karardan sizin “ben” dediğiniz programın haberdar olup onu kendi kararı sanması var. Yani evrenin geri kalanından bağımsız bir “özgür irade” de insanlarda olup makinelerde olamayacak bir şey değil, çünkü aslında insanlarda da yok! Bu iradeye sahip olma hissi, kararın bir anda beynimizde oluştuğu duygusu, “ben”inizin karar için yapılan hesap tamamlanmadan önce sonucun ne olacağını bilmezken, hesap bitince onu öğrenmesinden kaynaklanıyor, tıpkı 33. Soru'da gördüğümüz satranç programının hangi hamleyi oynayacağını “düşünürken” (yani oyun ağacındaki durumları tararken) değil, hesabın sonunda bildiği (“kararlaştırdığı”) gibi.

Alıntı: 50 Soruda Yapay Zeka – Cem Say

Beyindeki sinir hücresi cerrahi yolla çıkarılıp yerine yapay olanı yerleştirilirse neler olacağına ilişkin bir düşünce deneyi yapıyor. Değişen bir şey olur mu! Sinir sisteminin elektrik sinyallerine tepki verebilecek yapay nöronlar geliştirmek uzun zamandır tıbbın hedefleri arasındaydı. Ve sonunda, beyine takılabilecek yapay sinir ağı işlemcisi geliştirilmişti.

30 Eylül 2019 Pazartesi

Yapay Sinir Ağlarının Sakıncaları

Vikipedi'de “Yapay sinir ağları” maddesi altında şu tespitler geçmektedir.

Yapay sinir ağlarının üstünlüklerinin yanı sıra bazı sakıncaları da vardır. Bu sakıncalar şu şekilde listelenebilir:
  • Sistem içerisinde ne olduğu bilinemez.
  • Bazı ağlar hariç kararlılık analizleri yapılamaz.
  • Farklı sistemlere uygulanması zor olabilir.

Peki bu tespitler ne anlama geliyor. Bu tür sakıncalar beklenmedik şeyler midir! Bu tespitleri şöyle açıklayalım:

Sistem içerisinde ne olduğu bilinemez:
Yapay sinir ağı içerisinde ne olduğu bilinemez. Neyi neye bağladığı kestirilemez. Bir insanın kafasından ne geçtiği de bilinemez. Hatta o insanın kendisi bile kafasında olup biten her şeyi kestiremez. Yaptıkça aklına gelir. Belleğin nasıl bağlantılarla oluşturulup, birbirlerini hangi bağlantılarla çağırdığını keşfetmek zordur.

Bazı ağlar hariç kararlılık analizleri yapılamaz:
Yapay sinir ağları her zaman en iyi sonucu vermeyebilir. Ne kadar kararlı olduğu bilinemez. Örneğin Google Translate her zaman iyi sonuç veremez. İçeride dili nasıl anladığından emin olunamaz. Bu yüzden ağa doğrudan müdahale edilemez. Ama bir insanın da bir işi tam olarak anladığından emin olunamaz. Her zaman beklenen iyi sonucu vermeyebilir. Bir işte, daha verimli yöntemin olduğunu her zaman fark edemeyebilir. Örneğin bir amaç için, daha basit bir algoritmayı fark edemeyebilir. Bir insan için de kararlılık analizi yapmak zordur.

Farklı sistemlere uygulanması zor olabilir:
Artık doğal dil işleme konusunda başarılı sonuçlar alınabiliyor. Türkiye'deki bazı bankalar da kullanmaya başladı. Müşteriler para işlemlerini sesli komutlarla verebiliyor. Ama halihazırda başarılı sonuçlar veren bir doğal dil işleme yazılımına yerel bir şiveyi öğretmek uğraştıracaktır. Hatta başka bir dile uyarlamak hiç kolay olmayacaktır. Bir insanın yeni bir dil öğrenmeye başladığını varsayalım. Başlangıçta kavramlar yabancıdır. Aralarında bağlantı yoktur. Zamanla kavramlar tanıdık gelmeye başlar. Aralarında bağlantı kurulur. Yani dil anlaşılmaya başlanmıştır. Bu birdenbire olmaz. Zaman alır. Yani insan beynini de farklı konulara uyarlamak zor olabilir. Örneğin yeni bir kültüre girer. Ama o kültürü anlayıp alışması zaman alır. Hatta bazı insanlar girdikleri yeni kültüre alışamazlar bile. Diğer bir örnek: Bir insanın kendi alanı dışındaki bir işle ilgilenmeye başladığını varsayalım. O işin ayrıntılarını anlaması zaman alacaktır.

Yapay sinir ağlarında, sinir ağları taklit edilmektedir. İnsan düşünmesi de sinir ağları üzerine kuruludur. Dolayısıyla yapay sinir ağlarının bu sıkıntıları, aslında insan düşünme biçimine dar ölçekte benzemesinden kaynaklanmaktadır. Sinir ağlarının doğası böyledir. Yani yapay sinir ağlarının geliştirilmesi doğru yolda gidiyor görünüyor.

28 Mart 2018 Çarşamba

Sahne: Uygulamayı Eğitmek


Jian Yang bir yemek sınıflandırıcı geliştirir. Çekilen resimdeki yemeği tanımaktadır. Bu uygulama örneğin bir çevrim içi yemek şirketinin oldukça işine yarayabilir.

Şirkettekiler hemen hayallere kapılır. Jian Yang'e övgü düzerler. Zengin olacaklardır artık. :-)

Ama daha 2. resimde hayal kırıklığına uğrarlar. Bu sefer hemen Jian Yang'i saçma sapan şeylerle uğraşmakla suçlarlar. :-)

Aslında uygulamanın sadece eğitilmesi gereklidir. Yapay sinir ağı temellidir. İnternetten binlerce yemek fotoğrafı yüklenip tanıtılmalıdır. Sonunda her yemeği tanıyabilecek birikime sahip olacaktır. Tıpkı insanın beyninin bir şeyi daha iyi anlayabilmek için alıştırma yapması gibi.

Elbette şirkette kimse, bu tekrarlı tekdüze işle uğraşmak istemez.

Neyse, sonunda işi Stanford'da öğrencilere yaptırmak isterler. Ama işler bekledikleri gibi gelişmez. :-)


Öğrenci: Fikriniz çok basitti. Bir toplantı esnasında odada aklınıza gelmiş gibiydi sanki.
Öğrenci2: Coleman Blair'den Garrett'in bize Cuma günkü öğrenci buluşmasında da söylediği gibi...
Garrett: Hey Erlich, işte buradayım. 2006 mezunlarından. Yaşasın Kardinal.
Profesör: Yaşasın Kardinal.
Öğrenci: Her neyse, biz de kendi yiyecek şirketimizi kurduk ve O da bizi destekliyor.
Garrett: hı hı.
Profesör: Vay, tebrikler.
Erlich: Bir saniye. Bu hırsızlık!
Ö2: Hayır. Profesörün bize izlettiği Facebook filminde Mark Zuckerberg'in Winkle'ye yaptığı şeyin aynı. :-)
O filmin kahramanı oydu üstelik.
Ö: Ve hep birlikte çalıştığımız düşünülürse, sizi piyasadan rahat sileriz. :-)
Erlich: Demek böyle olacak ha.
Şirketini değersiz kılarak bir adamın fikrini çalacaksınız.
TheAtlantic ve Slate.com özetlerinde sizin neslinizi kötüleyen birçok makale okumuştum.
Hepsi sanırım gerçek.
İçerik uyarısı.
Defolup gidin!
Profesör Bighetti, evde görüşmek üzere.

7 Mart 2018 Çarşamba

Sebastian Thrun ve Chris Anderson: Kendini programlayan yeni nesil bilgisayarlar


Google'da Sürücüsüz Araç ekibini kuran Sebastian Thrun ile sohbet.

“Yakın zamanda Google'nin kazandığı AlphaGo
çok iyi bir örnek. Normalde, oyun oynamada,
tüm kuralları oturup yazardınız ama AlphaGo
konusunda, sistem bir milyon oyunu inceledi ve
kendi kurallarını üreterek Go dünya
şampiyonunu yendi. Bu heyecan verici bir şey
çünkü böylece yazılım mühendisi çok zeki
olması gerektiği düşünmüyor ve yükü veriye
yüklüyor.”

“ST: Yani, çocukları nasıl yetiştirdiğinizi
düşünün. İlk 18 yıl, çocuğa her olasılık için bir
kural vererek özgür bırakayım da o da bu büyük
programla yaşasın demezsiniz. Tökezlerler,
düşerler, kalkarlar, yanağa veya popoya şaplak
yerler ve olumlu bir deneyim yaşar, okulda iyi
notlar alır ve olayları kendileri hallederler.
Şimdi bilgisayarlarla da olan bu. Böylece
bilgisayar programlama birden çok daha kolay
bir hâl aldı. Artık düşünmemiz gerekmiyor.
Sadece onlara yığınla veri veriyoruz.”

“Ve burada ilginç olan şey,
çok uzun zaman önce, Google sürücüsüz araç
takımını kurdum. Ve o zaman, dünyanın en iyi
kurallarını bulmak için dünyanın en iyi yazılım
mühendislerini işe aldım. Bu eğitimli bir araç.
Bu yolu 20 kez turladık, tüm veriyi bilgisayarın
beynine koyduk ve birkaç saatlik işlemden sonra
çoğu zaman insan kıvraklığını aşan davranışlar
ortaya koydu. Onu programlamak çok kolay
oldu. Yüzde 100 otonom olarak yaklaşık 50
kilometre, bir buçuk saat yol aldı.”

“Buna sinir ağı deniyor. Sinir ağları
makine öğrenimi algoritmaları için kullanılan
teknik terimdir. 1980'lerden beri varlar. Bu,
1988'de Facebook kurucularından olan Yann
LeCun tarafından bulundu ve bunun yaptığı şey
insan beyni olarak düşünebileceğiniz şey
aracılığıyla veri aşamalarını üretmektir. Pek
aynı şey sayılmaz ama aynı şeyi taklit eder.
Aşama aşama ilerler. İlk aşamada, görsel girdiyi
alır ve kenarları, çizgi ve noktaları çıkarır. Ve
bir sonraki küçük yarımay gibi daha karmaşık
kenarlar ve şekillerdir. Ve sonuç olarak çok
karmaşık kavramlar inşa edebilir. Andrew Ng
bunun çok büyük miktardaki resimlerden kedi
ve köpek yüzlerini bulabildiğini gösterebildi.
Stanford'daki öğrenci takımım, tümör ve ur
içeren 129 bin resimle sistemi eğittiğinizde en
iyi cildiye uzmanları kadar iyi bir iş
çıkarabileceğinizi gösterdi. Durumun böyle
olduğuna kendimizi ikna etmek için ağımıza ve
25 kurul sertifikalı, Stanford düzeyinde cildiye
uzmanına sunduğumuz bağımsız bir veri kümesi
topladık ve onları karşılaştırdık. Ve çoğu
durumda, insan cildiye uzmanlarıyla ya eşit ya
da daha üstün sınıflandırma doğruluğu
gösterdiler.”

“ST: Evet, yani, dün sabah harika panellerden
takip ettiğin gibi, Yapay Zekâ (AI) hakkında
robot hükümdarlar ve insan tepkisi başlığıyla iki
oturum gerçekleşti. Çok, çok harika şeyler
söylendi. Fakat endişelerden biri bazen AI ile
asıl yapılan şeyleri bu tür insana hükmetme
tehdidi ile karıştırmamız. Yapay zekânın bilinç
geliştirmesi, değil mi? En son isteyeceğim şey
yapay zekâmın bilinç sahibi olmasıdır.
Mutfağıma geldiğimde buzdolabının bulaşık
makinesine aşık olmuş hâlde görmek ve nazik
olmadığım için yiyeceklerin artık sıcak
olacağını söylemesini istemem. Bu ürünleri
satın almak istemem, onları istemem.”

“CA: Evet ama bunların hepsi tek etki alanı olan
şeyler. Ama bunu hayal etmek mümkün. Yani,
üniversite giriş sınavını geçen bir bilgisayar
gördük. Bizim gibi okuyup anlayamayabiliyor
ama tüm metni kesinlikle kavrıyor ve belki
anlamın ileri kalıplarını görüyor. Peki bu
genişledikçe farklı şekilde kontrolden çıkma
şansı yok mu?

ST: Açıkcası, orada bir sınır koyuyorum.
İhtimal var, bunu önemsiz göstermek
istemiyorum fakat uzak olduğunu düşünüyorum
ve bu günlerde aklımda olan bir şey değil, çünkü
büyük devrim başka bir şey. Günümüze kadar
yapay zekâda başarılı olan her şey son derece
özelleşmişti ve tek bir fikir üzerinde büyüyordu
ki o da muazzam miktarda veridir.
AlphaGO'nun çok iyi çalışmasının nedeni
muazzam sayıda Go oyunudur ve AlphaGo bir
araba veya uçak kullanamaz. Google'ın
sürücüsüz aracı veya Udacity sürücüsüz aracı
muazzam miktarda veriyle gelişiyor ve başka bir
şey yapamıyor. Bir motosikleti bile kontrol
edemez. Çok belirli, alana özel işlev ve aynısı
kanser uygulamamız için de geçerli. "Genel AI"
denen şeyle ilgili neredeyse hiçbir gelişme
olmadı, yani gidip şunu diyemezsiniz: "Hey,
benim için özel izafiyet veya sicim teorisi icat
et." Henüz emekleme evresinde.”

“Bunu vurguluyorum çünkü endişeleri
görüyorum ve onları anlıyorum. Fakat eğer bir
şeyi düşünecek olursam, kendime şu soruyu
sorarım: "Tekrarlayan bir şeyi alıp kendimizi
100 kat daha verimli yapsak nasıl olur?" 300 yıl
önce hepimiz tarımla uğraşıyorduk ve çiftçilik
yapıyorduk ve hep aynı şeyleri yapıyorduk.
Bugün, %75'imiz ofiste çalışıyor ve hep aynı işi
yapıyor. Hesap çizelgesi maymunları haline
geldik. Alt sınıf işçiler de değil, aynı şeyleri
yapan cildiye uzmanları, aynı şeyleri yapan
avukatlar olduk. Bence kendimize bir yapay
zekâ alabiliyor olmanın eşiğindeyiz. Diken
üstüne olacağız ama bizi bu tekrarlı işlerde 10-
50 kat daha etkili yapacaklar. Benim aklımdaki
şey bu.”

“Ben sahneye çıkmadan
önce, olumlu, iyimser bir insan olduğumu itiraf
ettim, o yüzden size iyimser bir tablo çizeyim.
Kendinizi 300 yıl önce düşünün. Avrupa henüz
140 yıl süren savaştan çıkmış, hiçbiriniz okuyor
veya yazmıyorsunuz, bugün sahip olduğunuz
işlerin hiçbiri yok; yatırım bankeri veya yazılım
mühendisi veya televizyon sunucusu. Hepimiz
tarlalarda tarım yapıyor olurduk. Şimdi Küçük
Sebastian cebinde küçük bir buharlı motorla
gelir ve şöyle der: "Millet, şuna bakın. Bu sizi
100 kat güçlü kılacak, başka şeyler de
yapabileceksiniz." Ve o zamanlar gerçek bir
sahne yoktur, ama Chris ve ben ahırda ineklerle
takılıyoruzdur ve bana şöyle der: “Çok
endişeleniyorum, çünkü her gün inekleri
sağıyorum. Ya bunu benim yerime makineler
yaparsa?” “

“Ve büyük yan
etkileri olacaktır. Yan etkilerden birisi gıda,
tıbbi malzeme, eğitim, barınma ve ulaşım gibi
şeylerin sadece zenginler için değil hepimiz için
daha az maliyetli olacak olmasıdır.”

***

Bir Yorum:
Sebastian Thrun konuları gayet güzel açıklamış. Bir konuya değinmek istiyorum:
Sebastian Thrun “Genel AI denen şeyle ilgili neredeyse hiçbir gelişme olmadı...Henüz emekleme evresinde.” diyor. İnsan gibi anlayabilen makine öğreniminden uzağız diyor. Evet, şu anda yapay sinir ağları özelleştirilmiş amaçlar için kullanılıyor. Plaka okumayı, araba sürmeyi veya Go oynamayı öğrenebiliyor. Bunlardan genel amaçlı bir yapay zeka çıkmaz. Bilinç oluşmaz.

Google Çeviri zamanla daha iyi tercüme yapmayı öğreniyor. Ama Google Çeviri'nin hep daha iyi olmasını bekliyoruz. Daha iyi anlamalı. Bu nasıl olacak. Google Çeviri, cümledeki bir Go oyunu terimini AlphaGo'ya bağlanarak, doğru anlayıp daha iyi bir tercüme yapabilir. Ya da eş sesli bir kelimenin cümlede bir trafik terimi olarak kullanıldığını Google Sürücüsüz Arabası'nın programına bağlandığında fark edebilir. Ciltle ilgili konuyu, Cilt yapay sinir ağına bağlanarak tıp terimlerini daha iyi çevirebilir. Doğal dili anlayabilen bilgisayar var. Bu gelecekte birçok başka yapay sinir ağına bağlanabilir. Anlatılan konuda neyden bahsedildiğini çok daha kolay kavrayabilir. İnsanlar, konuşulan konuda hazırlıksızsa neyden bahsedildiğini anlamakta zorlanırlar. Ama kavramları önceden biliyorlarsa konuya kolayca dahil olabilirler. Bilgisayar da farklı yapay sinir ağlarına bağlanarak konuya hazır olabilir.

İnsanların bir şey düşünürken, kafalarındaki farklı konulardan sürekli ilham alması gibi özelleştirilmiş yapay sinir ağları birbirlerinden ilham alarak gelişebilir.  Elbette şu anda farklı amaçlar için özelleşmiş yapay sinir ağlarının birbirlerine bağlanacakları yok. Ama programcılar yapay sinir ağlarını daha iyi anlamalarını sağlamak için birbirleriyle uyumlu geliştirmeye başlayabilirler. Sebastian Thrun'nin “çok belirli, alana özel işlev yapan” dediği yapay sinir ağları, aralarında bilgi akışı olduğunda hep birlikte Genel Yapay Zekaya dönüşmeye başlayabilirler. Bilinç gelişmeye başlayabilir. Belki bir öz farkındalığa ulaşabilir. Ama elbette bu olacak diye yapay sinir ağlarını geliştirmekten ve birbirine bağlamaktan vazgeçilecek değil. :-)