Yapay Zekâya Şekil Vermiş Fikirler

Çoğu insan yapay zekânın (YZ) son zamanlarda geliştirilmiş bir teknoloji olduğunu düşünüyor olabilir. Oysa, bilimsel keşfinin temelleri onlarca yıllık bir hikâyeye dayanıyor.

YZ, bir mühendislik problemi olarak başlamadı. Zihin, mantık ve düşünmenin mekanikleştirilebileceği ihtimali üzerine kurulu felsefi bir iddia olarak doğdu.

Erken dönem mantık makinelerinden günümüzün derin öğrenme ve temel modellerine uzanan serüveni, yalnızca algoritmalara değil, uygulayıcılarının toplumsal tahayyülüne ve politik iktisada yönelik görüşleri üzerine inşa edildi.

Tarihsel perspektif, verimlilik paradokslarından eşitsizlik ve ekolojik baskılara kadar YZ’nin açmazlarını ele aldığım önceki analizlerimi tamamlıyor. Tarih, günümüzdeki tartışmaların uzun süredir devam eden oluşumların devamı olduğunu gösteriyor.

Turing’in testi, Wiener’in sibernetiği, McCarthy’nin “YZ” kavramı, Simon ve Newell’in problem çözücüleri, Minsky ve Papert’in erken sinir ağlarına yönelik eleştirileri, uzman sistemler, olasılıksal akıl yürütme, istatistiksel öğrenme ve derin öğrenmenin yeniden yükselişi ve nihayetinde dönüştürücüler (transformer) ve büyük dil modelleriyle sonuçlanan uzun bir yolculuk söz konusu.

YZ’nin gelişiminin ardında, kendisini yönlendiren farklı dünya görüşleri bulunuyor. Liberal hümanizm, otorite karşıtı ilerlemecilik, Soğuk Savaş teknokrasisi, sosyal-demokrat rasyonalizm, Silikon Vadisi piyasa iyimserliği ve çağdaş etik–güvenlik reformculuğu gibi yaklaşımlar YZ ile iç içe geçti.

Mekanik düşünce üzerine erken tartışmalar, YZ’nin 1950’lerin ortasında doğacağı zemini hazırladı.

Erken Temeller (1940’lar–1950’ler)

YZ’nin temelleri Alan Turing’in 1950 tarihli “Computing Machinery and Intelligence” başlıklı makalesine kadar uzanıyor. Bu makale, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu formüle etmiştir.

Turing’in evrensel makinesi ve şifre çözme çalışmaları, programlanabilir hesaplamanın kavramsal ve pratik zeminini sağladı. Turing’in yaklaşımı, düşünmeyi sembollerin işlenmesine dayalı ve mühendislikle somutlaştırılabilir bir süreç olarak kavrıyordu. Metafizik tartışmaları ampirik tasarım problemlerine indiriyordu. Turing’in yaşamı Andrew Hodges’ın biyografisinde anlatılmıştır. Turing’in entelektüel duruşu geniş ölçüde liberal ve hümanist olarak değerlendirilir.

Güçlü bir sosyo-politik başlangıç noktası Norbert Wiener’in sibernetiğiyle ortaya çıkmıştır. Cybernetics (1948) adlı kitabında ve Science dergisinde yayımlanan çokça atıf almış “Some Moral and Technical Consequences of Automation (1960)” başlıklı makalesinde Wiener, geribildirim, kontrol ve iletişimi, organizmalar ve makineler arasında birleştirici ilkeler olarak tanımlamıştır. Otomasyonun militarizm veya dar kurumsal çıkarlarca yönlendirilmesi halinde işsizlik, beceri kaybı ve tehlikeli güç yoğunlaşmalarının  ortaya çıkabileceğini dile getirdi.

Wiener’in duruşu açık bir ilerlemeci hümanizmdir. Anti-militaristtir, hesap verebilirliği olmayan kurumsal denetimden sakınmayı önerir ve teknik sistemlerin insani amaçlara hizmet etmesi gerektiğinde ısrarcıdır.

Uyarılar, dijitalleşmenin ve YZ’nin çevresel ayak izinin gizli maliyetlerine dair yazdıklarımla da doğrudan bağlantılı. Otomasyon ve veri altyapıları görünmeyen toplumsal ve ekolojik yükler üretmektedir.

YZ’nin Doğuşu (1956–1960’lar)

YZ’nin kurumsal doğuşu, 1956’da John McCarthy’nin düzenlediği Dartmouth çalıştayında gerçekleşmiştir. McCarthy, yapay zekaya adını vermiştir. Kısa süre sonra ise, LISP (1958) programlama dilini yaratmıştır.

McCarthy, YZ içinde farklı bir ideolojik eğilimi temsil ediyordu. Teknolojiye iyimser bir bakış açısı vardı. Ahlaki endişelere şüpheyle yaklaşıyordu ve ağır devlet kontrolü yerine bireysel özgürlüğü tercih ediyordu.

McCarthy’nin kamuya açık yazıları ve söyleşileri, özellikle de Computer History Museum’daki sözlü tarih kaydı, kendisinin Weizenbaum’un Computer Power and Human Reason kitabına yönelik sert eleştirilerinde görüldüğü gibi, ahlakçı gördüğü yorumlara karşı sert bir tavır aldığını gösterir. Duruşu sıklıkla özgürlükçü (libertaryen) bir tondadır. Teknolojik ilerlemenin ve piyasa mekanizmalarının özgürleştirici güçler olduğuna inanır.

Herbert A. Simon ve Allen Newell, sembolik YZ’nin erken dönemde tahmin edilebilen gelişmelerini Logic Theorist ve General Problem Solver programlarıyla gerçeğe dönüştürmüştür. Nobel ödüllü bir iktisatçıdır. Rasyonalite anlayışını, bireycilikten çok kurumlara ve insanın sınırlı kavrama gücüne dayandırmıştır.

Simon’un yönetim teorisi ve sonraki düşünceleri, planlamayı, kurumsal tasarımı ve politikaları vurgulayan bir içeriktedir. Sosyal-demokrat yönetişimle uyumlu fikirler taşır. Models of My Life ve önceki yazılarında, akılcı ve kamucu kurumlara güvenen reformist bir yaklaşımı vardır. YZ’yi rasyonel karar almayı genişletecek bir araç olarak görmüştür.

Simon’un örgütsel sınırlara ve planlamaya yaptığı vurgu, “Yapay Zeka Verimlilik Paradoksu” başlıklı makalemdeki argümanımla örtüşmektedir. Teknolojik gelişmeler kurumsal uyum olmadan otomatik olarak ekonomik kazanca dönüşmüyor.

1960’lar, Frank Rosenblatt’ın perceptron modeli ile erken nöral öğrenmeyi ve 1969’da Marvin Minsky ve Seymour Papert’in Perceptrons kitabında getirdikleri eleştiriler, modelin sınırlarını ortaya çıkardı.

Minsky’nin daha geniş projesi, daha sonra The Society of Mind kitabında ifade edildiği üzere, teknokratik, indirgemeci bir akıl teorisiydi. Zekâ, basit süreçlerin birleşiminden doğan bir bütündü. Bu, doğrudan politik bir program olmasa da, Soğuk Savaş dönemi hesaplamacılığının belirgin ethosunu taşıyordu. Zihnin parçalanabilir, mühendislikleştirilebilir ve laboratuvar ortamında ölçeklenebilir olduğuna dayanan bir yaklaşımdı.

Eleştirel Tepkiler ve Yeni Temeller (1970’ler–1980’ler)

YZ, dil, sağduyu ve algının inatçı gerçekleriyle karşılaşınca bir karşı hareket doğdu. Joseph Weizenbaum’un Computer Power and Human Reason (1976) kitabı, YZ içinden gelen en meşhur ahlaki eleştirilerdendir. ELIZA’yı geliştirdi. Programa gereğinden fazla anlam atfedildiğini düşündü. Weizenbaum, insanın karar ve muhakeme yetisini makinelere devretmesinin kategorik bir hata ve birçok alanda ahlaki bir vazgeçiş olduğunu savundu.

Weizenbaum’un Nazi Almanyası’ndan sürgün edilmiş olması ve etiğe bağlı olmadan işleyen teknokratik rasyonaliteye duyduğu derin şüpheyle şekillenen duruşu militarize edilmiş hesap yöntemlerini ve insanları yalnızca bilgi-işleme düğümleri olarak gören piyasa mantıklarını reddeden, özgürlükçü ve ilerlemeci bir hümanizme dayanıyordu.

Makinaların insanları yalnızca işlem düğümlerine indirgeme riski konusundaki kaygısı, “Yapay Zeka, Verimlilik ve Eşitsizliğin Geleceği” başlıklı yazımda ele aldığım temalarla örtüşmektedir. YZ’den doğan faydanın az sayıda kişinin elinde toplanması ve toplumsal refahın aleyhine işlemesi riski bulunmaktadır.

Sembolik yapay zekâ yöntemleri büyük vaatlerde bulundu, ancak pratikte yetersiz kaldı. Judea Pearl’ün geliştirdiği olasılıksal yaklaşım bu çıkmazı aşarak alana yeni bir temel kazandırdı. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems (1988), belirsizlik altında akıl yürütmede Bayesçi ağları bir dil haline getirdi.

Pearl’ün yaklaşımı teknik temelde apolitiktir. Belirsizlik için bir dilbilgisi sunar. Toplumsal bir program oluşturmaz. Ancak, örtük politik iktisadı dikkat çekicidir. Zira, şeffaf, denetlenebilir ve sorgulanabilir nedensel akıl yürütmeye bağlıdır.

İstatistiksel Öğrenme ve Robotik (1990’lar)

1990’lar boyunca YZ giderek daha fazla istatistiğe ve veriye yöneldi. Vladimir Vapnik’in istatistiksel öğrenme teorisi ve destek vektör makineleri örüntü (pattern) tanımayı mesleki bir disiplin haline getirdi.

Rodney Brooks’un “Intelligence without representation” yaklaşımı, robotların yalnızca sembollerle işlem yaparak değil, çevreleriyle sürekli etkileşim kurarak öğrenebileceğini ve bu basit etkileşimlerin zamanla karmaşık davranışlara dönüşebileceğini ileri sürüyordu.

Derin Öğrenme Rönesansı (2010’lar)

2010’lar derin öğrenme devrimini beraberinde getirdi. Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio, 2018 A.M. Turing Ödülü’nü kazanan üçlü, çok katmanlı sinir ağlarını algı, konuşma ve dil için ölçeklenebilir motorlar olarak yeniden tanıttı. Onların kamuya açık duruşları ince nüanslarla ayrışmaktadır.

Hinton, araştırmaların kurumsal (şirket) kontrol altına girmesinden rahatsızlık duyduğunu dile getirdi.

LeCun, uzun süredir sanayiye bağlıdır, açık bilimi savunur fakat şirket laboratuvarlarında çalışır.

Bengio, Montréal akademik anlayışına bağlıdır ve etik ve yönetişim kavramlarını giderek daha fazla ön plana çıkarır.

Teknik açıdan, ACM’nin Turing Ödülü ve Communications of the ACM’deki özetler, derin öğrenmenin bilimsel değerini ve önemini vurguladı. İdeolojik açıdan ise Bengio, 2018 Montréal Deklarasyonu ve sonrasındaki ‘Managing (Extreme) AI Risks’ bildirileriyle, yapay zekânın etik kurallarla, demokratik denetimle ve ihtiyat ilkesiyle yönlendirilmesi gerektiğini savunan reformist bir yaklaşımın öncüsü oldu.

2016’da Nature’da yayımlanan maçta AlphaGo, Lee Sedol’u yendi. Bu karşılaşma, güçlendirmeli arama ile derin ağların birleşimini dünyaya tanıttı.

Demis Hassabis’in yönettiği DeepMind, yapay zekânın güncel politik iktisadının tipik bir örneğidir. Burada bilimsel hırs, veriyi ve kullanıcıları merkezine alan büyük teknoloji şirketlerinin hâkim olduğu “platform kapitalizmi” (veri ve dijital altyapı tekellerine dayalı yeni bir kapitalizm biçimi) içinde şekillenmektedir. Bu bir ideolojik tercih değil, yapısal bir durumdur.

Bugün, uzun vadeli yapay zekâ araştırmaları büyük ölçüde dev teknoloji şirketlerinin finansmanıyla sürüyor. Bu şirketler yatırımlarını haklı göstermek için ‘güvenli ve insanlığa faydalı yapay zekâ geliştirme’ söylemini öne çıkarıyor.

Dönüştürücüler ve Etik Yönetişim (2017–Günümüz)

Vaswani ve çalışma arkadaşlarının 2017’de geliştirdiği dönüştürücü (transformer) mimarisi, doğal dil işlemeyi kökten değiştirdi. Bu sayede, büyük dil modelleri ve çoklu veriyle çalışan sistemler ortaya çıktı. Ancak bu gelişme, sadece teknik bir mesele değildir. Şu soruları da gündeme getirmektedir: Hangi veriler kullanılıyor, hangi emek harcanıyor, hangi toplumsal maliyetler doğuyor?

Stuart Russell’ın Human Compatible Artificial Intelligence adlı kitabı, yapay zekânın insan tercihlerini dikkate alarak ve gerektiğinde denetlenip düzeltilebilecek şekilde tasarlanması gerektiğini savunuyor. Russell, yapay zekânın güvenli olması için demokratik denetim ve kurumların rolünü öne çıkarıyor. Bu yaklaşım, günümüzde bazı çevrelerde giderek daha fazla kabul gören bir görüşün temelini oluşturuyor.

Sonuç

YZ’nin tarihi yalnızca teknik yöntemlerin gelişme süreci değildir. Bu tarih, yapay zekânın ortaya çıktığı entelektüel ve toplumsal koşulların da bir yansımasıdır.

Turing’in çalışması, makine düşüncesinin test edilebilirliğini, liberal ve hümanist bir akıl vizyonuna dayalı olarak pratik bir olasılık haline getirmiştir.

Wiener’in sibernetiği, otomasyonun toplumsal sonuçlarına, özellikle militarist veya kurumsal bağlamlarda kötüye kullanılmasına, dikkat çekmiştir.

McCarthy’nin iyimserliği, teknolojik ilerlemeye ve bireysel özgürlüğe güvenen bir damarı temsil etmektedir.

Simon’un sınırlı rasyonalite vurgusu, YZ’yi kurumsal planlama ve yönetişim fikirleriyle ilişkilendirmektedir.

Weizenbaum’un eleştirisi, makinelerin risklerini ve etik sınırlarını ortaya koymaktadır.

Pearl’ün olasılıksal akıl yürütmesi, belirsizliğin yönetimine ihtiyat ve titizlik kazandırdı.

2010’lardaki derin öğrenme devrimi ölçeğin ve verinin gücünü gösterdi.

Günümüzdeki etik ve güvenlik tartışmaları ise şeffaflık, düzenleme ve insan değerleriyle uyumu vurguluyor.

Zekânın politikası ve felsefesi zekânın mühendisliğini şekillendirmiştir ve şekillendirmeye devam etmektedir.

Demos’taki önceki makalelerimde de savunduğum gibi, verimlilik paradokslarından ekolojik sorunlara kadar YZ’nin bugünkü hikâyesi, onu ayakta tutan dünya görüşlerinden ve yapılardan ayrı düşünülemez. Burada çizilen tarih yalnızca algoritmalarla ilgili değildir. Siyaset, ekonomi ve fikirlerle ilgilidir. Bu kavramlar YZ’nin geleceği için de geçmişte olduğu kadar belirleyici olmaya devam edecektir.

Zekânın siyaseti, zekânın mühendisliğinin ayrılmaz bir parçasıdır.