Katalog

YAPAY ZEKÂ Bilgisayara 'zekâ nakli' nezaman? Bllgisayarın "babalarından" Marvin Minsky, "Sabırlı olun, bilgisayar da büyüyüp yetişkin gibi davranmaya başlayacak" diyor. Marvin Minsky ocukken, 1939'da Dünya Fuarı'nı gezdim. Gösterinin konusu "Yarının Dünyası" idi. Pavyonlarda 25 yıl Fdünyada neler olacağı gösteriliyor\rabalar uzaktan kumanda edilecek, makineler insanları tanıyacak şekilde eğitilecek (böyle bir model, açıkta kalan dizlerden gelen sıcaklık dalgası yardımıyla kadınları tanıyan bir model mevcuttu) bilgisayar beyinli robotlar her yerde olacaktı. (Fuarda birkaç sesli komutu uygulayan Elektro isimli bir metal adam vardı). Aradan 50 yıl geçmiştir ve bu tahminlerin çoğu gerçekleşmemiştir. Ancak bilgisayar beyin ayrı bir konudur. Geçen yarım yüzyılda yapay zekâ fantozlsi yalnızca insan zihninin yapabileceği işleri yapan makinelerin yapılması bir gerçek haline gelmiştir. Geçen kasım ayında Canton'daki bir satranç turnuvasında Deep Thought (Derin Düşünce) adlı bir bilgisayar, insanlarla satranç karşılaşmaları yapmış ve 5 oyundan 4'ünü kazanmıştır. Deep Thought'un başarısı yeni ve uzun sürecek bir tartışmayı başlatmıştır. Bilgisayara zeki d«rken neyl kastederiz? 1951'de MIT'te öğrenci iken, bir yapay zekâ makinesl yapma konusunda llk adımları attım. Kurdugum sistem bugün "neural netvvorks" denen düzene benzer, 40 elektronik devreden oluşuyordu. Düzenleme, beyindeki nöronların düzenlenişine benziyordu. Bir problemin tümünü tek bir Islemcl lle çözen bllglsayann terslne, neural netvvorks, probleml kısımlara ayınr ve her bir parça Içln mlnl Istemcllerden blrlnl görevlendlrlr. Benim makinemde bir labirentte çıkış yolunun bulunması isteniyordu. Arka arkaya denemelerde herhangi bir köşede, ne tarafa dönüleceği konusunda doğru seçimlerin oranı % 50, 51, 52 oldu ve gittik•çe arttı. Bu makine bir beceriyi pratik ile geliştirecek bir bilgisayar yapımı konusunda bir öneriydi. Buna benzer görüşler 1950lerde başka öğrenme makinelerinin yapılmasına yol açtı. Bu arada genel amaçlı bilgisayarlar sahneye çıkmıştı, her işi yapan yeni bir bilgisayar yapmak gereksiz görünüyordu. Bu bllgisayarları zeki hale getirmenin ilk adımı bilgisayar zihninin nasıl işlediğinin tekrar düşünülmesi oldu. Bilgisayar programlarında çeşıtli işlem komutlarının yanı sıra koşullu komut denen komutlar verilmektedir. örneğin "Eğer 23. satırdaki toplam O'dan büyükse 25. satıra, küçükse 24. satıra git" denmektedir. 1960'lardan beri en yararlı yapay zekâ programlarının çoğu, bu tip "eğer"li mantık temelinde hazırlanmıştır. Bu sistemlerin hepsinde bir veri tabanı, bir de uygulanan işlem mekanizması mevcuttur. Bugün birçok şirkette bu sistem, bilgisayarı belli bir alanda uzman haline getiren "uzman slstemler"in geliştirılmesinde kullanılmaktadır. Bunların en eskilerinden biri 1970'lerde yapılan Mycln adlı tıp progratlkler konusunda bilgilerle donatılan Mycin, hastalık teşhisi yapmakta, tedavi önerilerinde bulunmaktadır. mıdır. Bakteri enfeksiyonlan ve antlblyoYüksek teknolojl oyunlarını sevmesine rağmen Marvin Misky, son 40 yılını çok ciddl bir amacın, düşünen makineler yaratması amacının peşlnde geçirmlştlr. Ancak son zamanlarda açıMamaya dayanan öğrenme slstemlerl ile yapay zekâ programlarında gelişmeler oldu. Açıklamaya dayanan öğrenme sisteminde bilgisayar, dış dünyadaki nesne ve olayları gözlemler, daha sonra bunları tanımlar, kendisi yapmaya çalışır. Bu konudaki deneyimler bende İnsan zekâsının en büyük sırrının yaratıcılık değll, aklı sellm olduğu görüşünü geliştirdi. Austin'de MCC'den Lenat, Cyc olarak bilinen, bilgisayara her çocuğun bildiği şeylerin mümkün olduğu kadar çoğunu Öğretecek bir program yazma projesi üzerinde çalışmaktadır. Bir cümlede "Adam bardaktan içkf Içlyor" deniyorsa, bilgisayara "adam" nedir, "bardak" nedir, "Içmek" nedir öğretilirse, daha başka yardım almadan cümleyi kavrayabilir. Ancak günlük bilgilerin hepsini kapsayan böyle bir programın birkaç milyon bilgisayar girdisi gerektireceği hesaplanmıştır. Son 10 yılda bilgisayariara bankacılık, mallye gibi alanlarda kullanılan kelimelerle ilgili bilgi veren programlar geliştirilmiştir. Bu gibi alanlarda kelimeler kesin anlamlara sahiptir. Aynı kelime birçok anlama geliyorsa bilgisayar bunu nasıl anlayacaktır? Bilgisayarların insan gibi düşünebilmeleri için Cyc'de olduğundan fazla bir şeyi, çeşitli mantık yürütme seklllerlnl de öğrenmeleri gerekir. • Yapay zekâ nereye kadar gidebilir? insanl denebılecek bir bilgisayar yapabilecek miyiz? Aramızdaki antroposentrikler (insanı evrenin merkezi sayanlar) bilgisayarların turnuvalar kazansa da göremedlklerinl, zaferlerinden sevlnç duyamadıklannı, insanları yendiklerini bilmediklerini belirtir. Birçok insan bilgisayarların bilinçli olmaması gerektiği, asla olamayacakları konusunda hemfikirdir. Ancak insanların da her davranışı bilinçli değildir. Hatta entelektüel işler yaparken bile bilinçsiz faaliyetlerimizin sadece ucunu görürüz. Bir yazıyı yazarken yazılan her kelimenin ardında gramer, heceleme, taslak yazma bilgisi gibi bilinçsiz faaliyetler gizlidir. Bilinçli faaliyetlerin daha önemli görunmesinin nedeni, belleğimizde onlardan bir iz bulunmasıdır. Düşünme sürecinin bir kısmını kaydetmek, insan zekâsının özel bir özelliği olarak görünmektedir. Ancak bunun benzeri yaratılamaz diyemeyiz. 100 yıl önce hücre anatomlslnl Inceleyen biyolog, bugün bizim zekâ anatomisini incelerken karşılaştığımız aynı soğuk gerçekle karşılaştı: Hücrenin canlılığı özel bir merkezin değil, onblnlerce klmyasal mekanlzmanın ürünüydü. Nörologlar da insan zihninin gücünün merkezi bir sinirsel büyüden değil, alelade parçacıklardan ve aklı selimden geldiğine gittikçe daha çok inanıyor. Tüm bunların ışığında yapay zekâ araştırmalarının nispeten yavaş olması iyi olabilir. Hemen hemen bizimle aynı olan bir makine yaparsak, bunun türümüz için anlamı ne olur? insanoğlunun bir varoluş sokunu slndlrmesi çok zaman alır. Belki de bunun çok ilerde olması bir talihtir. (Dlscover, Eldm 89) Eksikliklerl 1980'lerde pek çok alanda kullanıhr hale gelen bu uzman sistemlerin eksikliği, öğrenme becerllerlnln olmamasıdır. Ama en eski neural netvvork'te bıle bir miktar öğrenme becerisi vardır. 1980'lerde bu konuda önemli ölçüde llerleme sağlanmıştır, ancak neural netvvork'ta öğrenme, yine de yavaş ve sınırlıdır, genellikle binlerce denemeyanılmayı gerekiirmektedir. Inaanaı robot bir fantezi olarak kalmıştır; bu kaynak kolu gibi mekanik uzuvlar da ancak robotlar kadar gerçekleşmlştir.