0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
%

Yapay Zeka 'godfather'ları Nobel sahnesinde: AGI'ya kitlesel hazırlık mı?

Hikâye: Büşra Begçecanlı, Kürasyon: Scrolli Haber Stüdyosu

2024 Nobel Bilim Ödülleri yapay zeka oyununda yeni seviyenin kilidini açtı. Fizik ve kimyanın tanımını bilgisayar bilimlerini de kapsayacak şekilde genişletti ve şu anda her şeyi önüne katıp sürükleyen yapay zeka devriminin öncülerine verdi. Zaten fizik, kimya ve fizyoloji ya da tıp olmak üzere üç alanda verilen bu ödüllerden ikisini makine öğrenmesi aldı. Bu olay bize geleceğe dair çok şey söylüyor. Öncelikle iki isme özellikle odaklanıp kimler, hangi buluşlarıyla ödül aldı ona bakalım. Ardından bu gelişme gelecek için bize ne söylüyor biraz tümevarım yapalım.

Fizik ödülü yapay zekanın Godfather’larına

Nobel Fizik ödülünü kazanan iki isim; Princeton Üniversitesi'nden John Hopfield ve Toronto Üniversitesi'nden Geoffrey Hinton. 1980'lerin başında, bilgisayarların daha evrimleşmediği dönemlerde, fizik kurallarını kullanarak bilgisayarlar üzerine çaışmalar yaptılar. Dr. Hopfield, literatüre kazandırdığı Hopfield ağı ile, Dr. Hinton ise bu ağı genişleterek keşfettiği derin öğrenme ile biliniyor.

 Bugün deneyimlediğimiz yapay zekanın Victor Frankenstein’ı bu iki isim ve bu sebeple ‘Godfathers of AI’ olarak biliniyorlar. Fizikçi Hopfield, 80’lerin başında insan beyin yapısının bilgisayarlara uygulanıp uygulanmayacağını sordu. Beynimizde nöronların birbiriyle iletişim kurarak işleme yönetimini matematiksel istatistiklere çevirerek taklit etti ve yapay sinir ağları üretti. Nöronlar yerine bilgisayar sinir ağlarına nodlar (düğümler) dedi. Bir noda bir şey öğretildiğinde komşu nodlara iletişime geçti ve böylece makine, öğrenilen bilgileri hafızada tutma ve eksik verilerden doğru bilgiyi tamamlama yeteneğine sahip oldu.

 

Derin öğrenmenin mimarı Hinton

Geoffrey Hinton, yapay sinir ağları alanında Hopfield’ın çalışmalarını temel alarak derin öğrenme sistemlerini gelişridi. Hinton’ın çalışmaları, özellikle çok katmanlı yapılar ve geri yayılım algoritması (backpropagation) sayesinde yapay zekanın daha karmaşık problemleri çözebilmesine olanak sağladı.

 Hopfield ağları, fazla bilgi aldığında örüntü sistemi daralıyor ve hatalar yapıyordu. Bu ağlar, özellikle çok katmanlı yapılar ve karmaşık veri temsilleri gerektiren görevlerde yetersiz kalıyordu. Hinton, öğrenme süreçlerini daha verimli hale getirmek için derin sinir ağları fikrini geliştirdi. Şöyle düşünebiliriz, Hopfield ağlarına paralel görünmeyen, daha derinlerde çok katmanlı yapı sistemi.

 Çok katmanlı yapılar, girdileri daha karmaşık bir şekilde temsil etmeyi sağladı. Ağlar artık sadece yüzeysel örüntüleri değil, daha soyut ve yüksek seviyeli bilgileri de öğrenebiliyordu. Her katman, önceki katmandan aldığı bilgiyi işleyip bir sonraki katmana aktararak hiyerarşik bir öğrenme süreci oluşturdu. Hinton’ın çalışmaları sayesinde sinir ağları artık görüntü tanıma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi çok daha karmaşık görevleri başarıyla yerine getirebiliyor. 2010'larda GPU'lar ve Hinton’ın çalışmaları bir araya gelince büyük veri setleri üzerinde eğitilen derin öğrenme modellerinin yaygınlaşmasına öncülük etti.

Kimya Ödülü DeepMind'ın AlphaFold Yapımcılarına

Nobel Kimya ödülünü, bilgisayar kullanarak yeni proteinler tasarlama konusundaki çalışmaları bilinen David Baker ve üç boyutlu protein yapısını tahmin edebilen yapay zeka modelleri geliştiren DeepMind şirketinin kurucusu Demis Hassabis ve şu anki yöneticisi John Jumper arasında paylaştırıldı.

AlphaFold adını alan bu çalışma, proteinlerin 3D yapılarını yalnızca amino asit dizilimlerinden yola çıkarak tahmin edebiliyor. Proteinlerin katlanma şeklinin tahmin edilememesi, biyolojideki en büyük problemlerden biriydi çünkü yapının doğru tahmin edilmesi hastalıkların tedavisinden ilaç geliştirmeye kadar birçok alanda kritik öneme sahip. Artık bilim insanları, laboratuvarlarda yıllar sürebilecek çalışmaları, AlphaFold sayesinde çok daha hızlı bir şekilde tamamlayabiliyor.

 Ödül almaya layık görülen bu buluşların içeriğinden ziyade temsil ettiği düşünceye bir bakalım.

Yapay zekaya ödül, teknoloji anlatısının etrafında yeni bir kurgu yaratma çabası mı?

Yazımızın başında da söylediğimiz gibi bilimin geleneksel sınrılarının yani disiplinlerarası kuralların artık bulanıklaştığı ve makine öğrenmesiyle entegre hale geldiğini söylemiştik. Bu entegrasyonun ilerleyen süreçlerde edebiyat, ekonomi ve siyasi bilimlere de nüfus ettiğini göreceğiz.

Yapay zekanın biyoteknolojiyle birleşmesi, bio-human dediğimiz kavramı gerçeğe dönüştürebilir. Beyin-çip arayüzleri, gelişmiş protezler, mekanikleştirilmiş organlar, yapay zeka destekli tıbbi teşhis ve tedaviler gibi teknolojilerle, insan vücudu ve yapay zeka arasındaki sınırlar gittikçe bulanıklaşacak. 2050 yılında televizyonda tartışacağımız konu belki de ‘Çip taktırmak haram mı?’ olacak.

Ancak tüm bunların gerçekleşmesi ve hızlanması için benimsememiz gereken bir kavram var; AGI yani insan seviyesinde düşünebilen, bilinçli olmasa da bilinçli gibi davranabilen, duygusal olmasa da duygusallığı taklit eden Genel Yapay Zeka. OpenAI’ın gizlice AGI’yı geliştirdiği dedikodularını saymazsak bildiğimiz kadarıyla AGI henüz geliştirilme aşamasında. Silikon vadisi’ndeki şirketler AGI’yı öne süren ilkler olmak için yarışırken, her gün Vadi patronların AGI güzellemeleri duyuyoruz. Ancak karar alıcıların ve bu alandaki influencerların büyük bölümü dünyanın henüz AGI’ya hazır olamadığını söyleyerek tehlikelerine karşı uyarılarda bulunuyorlar.

Nobel, AGI’yı meşrulaştırıyor olabilir mi?

Beni bu analize iten, Nobel’in yapay zeka konusunda zıt düşünen iki karaktere verilmesi oldu. Yani yapay zeka jetinin pilot koltuklarında oturan iki düşünce; son gaz ilerlemeye devam edenler ve kontrollü gidilmesi gerektiğini düşünürek arada frene basanlar. Burada gaza basan isim Hassabis, frene basan ise Hinton.

‘Nereye kaçarsan kaç, yapay zeka oraya da gelecek'

Demis Hassabis

Ayağı gaz pedalında olan isim: Demis Hassabis

Hassabis, ilk defa gerçek bir oyuncuyu yani bir insanı Go oyununda yenen yapay zeka AlphaGo’ nun mimarı. 2015’te yaşanan bu seviyede bir gelişmenin 10 yıl süreceği tahmin edildiğinden yapay zekanın diğer paydaşlarını telaşa sürüklemişti. Öte yandan Hassabis, 2010’da bağımsız olarak kurduğu DeepMind şirketini, çalışmaları hızlandırmak amacıyla 650 milyon dolara Google’a satmıştı.

Hatta gaz pedalından ayağını çekmeyen Hassabis, kendisine Mars planlarından bahseden Elon Musk’ı bile şu cümlesiyle korkutmuştu; ‘Nereye kaçarsan kaç, yapay zeka oraya da gelecek.’

Nobel, AGI’yı meşrulaştırıyor olabilir mi?

Beni bu analize iten, Nobel’in yapay zeka konusunda zıt düşünen iki karaktere verilmesi oldu. Yani yapay zeka jetinin pilot koltuklarında oturan iki düşünce; son gaz ilerlemeye devam edenler ve kontrollü gidilmesi gerektiğini düşünürek arada frene basanlar. Burada gaza basan isim Hassabis, frene basan ise Hinton.

Frene basmak isteyenlerin en güçlü temsilcisi: Geoffrey Hinton

Hinton’ın hikayesi çok tanıdık aslında; derin öğrenmenin babası için Frankenstein’a dönüşen yapay zeka. Üstelik ChatGPT’nin arkasındaki mühendis isim Ilya Sutskever gibi birçok yapay zeka mühendisinin de hocası.  Öğrencileri ile birlikte 2012 yılında yapay sinir ağları üzerine bir şirket kurdu. Şirket hemen Google’ın dikkatini çekmiş ve kendi bünyesine katmak 44 milyon dolar harcadı. Şirkette kurdukları sistem, ChatGPT ve Gemini gibi yeni sohbet robotları da dahil olmak üzere giderek daha güçlü teknolojilerin yaratılmasına yol açtı. Hinton 2018'de ise "bilgisayarın Nobel Ödülü" olarak adlandırılan Turing Ödülü'nü aldı.

2023’te Google ve OpenAI çok daha büyük miktarlarda veri kullanan sistemler geliştirdikçe Hinton'un görüşü değişti. Sistemlerin hala bazı açılardan insan beyninden aşağı olduğuna inanıyordu ama diğer açılardan insan zekasını gölgede bıraktıklarını düşünüyordu: "Belki de bu sistemlerde olup bitenler, aslında beyinde olup bitenlerden çok daha iyidir."

Mayıs 2023’te ise beklenmeyen bir şey oldu; Google’daki işini bırakıp yapay zekanın bu hızda ilerlemesini eleştiren en büyük isim haline geldi. En büyük endişesi, yapay zekanın kollektif zihin olarak hareket edebilme ihtimaliydi. Yani öğrendiklerini birbirleriyle paylaşarak insanlara karşı büyük bir avantaj sağlayabilirdi.

"OpenAI'nin son modeli GPT-4 dil öğrenebiliyor ve empati, muhakeme ve alaycılık sergileyebiliyor. Bu modellerin anladığına dair çok güçlü bir iddiada bulunuyorum. Hükümetlere danışmanlık yapıyor olsaydım, bu şeylerin önümüzdeki 20 yıl içinde insanlığı yok etme ihtimalinin %10 olduğunu söylerdim. Bugün yaklaşık %1 olan yapay zeka araştırmalarının %30'unun güvenlik konularına ayrılması gerekiyor.” -Geoffrey Hinton

Sonuç olarak Hinton, yapay zeka çalışmalarının sonlandırılmasını değil, hızının kontrol altına alınması istiyor. Zira Çin’in bu alandaki yüksek hızını hatırlatarak, onların gerisine düşmeyecek seviyede kontrollü bir yapay zeka öneriyor.

AGI’ya hazırlık: Kontrollü bir toplumsal korku ve merak yaratma 

Bu  süreç bizi şu noktaya götürüyor; ödüller, yapay zeka gelişiminin yalnızca teknik değil, aynı zamanda etik bir süreç olduğuna vurgu yapmak adına verildi. Hinton, etik kaygılar ve toplumsal riskler konusunda bir uyarı işlevi görürken, Hassabis gibi figürler ise teknolojinin ilerlemesi ve bilimsel keşiflerin heyecan verici tarafını yansıtıyor. Böylece, yapay zeka üzerine hem eleştirel hem de coşkulu bir anlatı oluşturuluyor, bu da teknolojinin toplum üzerindeki etkilerinin daha karmaşık bir şekilde anlaşılmasını teşvik ediyor.

Hinton, ‘AGI’dan haklı sebeplerle korkanların’ bir nevi güçlü sesi oldu. Öyle ki ödülü almasının ertesi günü kamera karşısına geçip 2023’te yaşanan Sam Altman’ın -hızlandırma taraftarı- kovulmasını bugün yorumladı; “Sam’i kovan öğrencilerimle (Ilya Sutskever) gurur duyuyorum.”

Hinton bir tür “korku dengesi” yaratıyor. İnsanların bu korkuyu hissetmeleri, teknolojinin gelişim sürecinde devletlerin veya büyük teknoloji şirketlerinin kontrol ve düzenleme adımlarını meşrulaştırmak için kullanılabilir. Aynı zamanda, Hassabis gibi figürlerin ödüllendirilmesi, bu korkunun yanında bir merak ve hayranlık duygusu da yaratıyor. Yani, yapay zekanın tehlikelerinden korkarken, bir yandan da bu teknolojiye dair büyük beklentiler ve umutlar beslenmesi sağlanıyor. Yani, AGI’ye geçiş sürecinin hem korkularla hem de umutlarla meşrulaştırılması söz konusu olabilir.

Ayrıca yapay zekanın popülerliğinin sürekli artırılması, sadece teknoloji sektöründe değil, tüm toplumlarda bu konunun önemini vurgulamak için bu ödüller önemli bir basamak. İnsanların bu konuda hem heyecanlanmalarını hem de temkinli olmalarını sağlayarak, yapay zeka konusunda bir çeşit "kitle bilinci" oluşturulmak isteniyor olabilir.

Kitle bilinci oluşturma çabaları da tek bir şeyin habercisi; AGI gelmiyor, geldi bile.