Harvard yapay zekâyı robot yapmaya hazırlıyor

ABD'deki Harvard Üniversitesi, yapay zekânın gerçek bir fiziksel robotu baştan sona üretme yeteneğini sınayan bir test geliştiriyor. Toplam 48 görevden oluşan test, yapay zekânın hangi mühendislik işlerinde başarılı olduğunu, hangi alanlarda ise gelişime ihtiyaç duyduğunu ortaya koymayı amaçlıyor. Hedef, yapay zekânın kendi ihtiyaç duyduğu altyapıyı kurabilen bir dijital mühendise dönüşmesi.

Konu, Estonya kamu yayıncısı ERR'nin teknoloji yorumlarında Kristjan Port'un kaleme aldığı analizde ele alındı. Port'a göre yapay zekâ ve robotik alanındaki mevcut durum, İngiliz matematikçi Irving J. Good'un 1965'te öngördüğü "zekâ patlaması"nı henüz andırmıyor; ancak gelişme hızı dikkatle izlenmeyi hak ediyor.

Turing'den von Neumann'a uzanan miras

Yazıda, İngiliz matematikçi Alan Turing'in 90 yıl önce kâğıt şerit, kalem ve silgiyle çalışan soyut bir hesaplama makinesi tanımladığı hatırlatılıyor. Turing, basit bir kâğıt hafızayla tüm hesaplamaların yapılabileceğini göstermişti. Bu mekanik süreç, yıllar sonra dijital bilgisayarların çalışma prensibiyle örtüştü: yazılım, hafıza satırlarında sıfır ve birlerin nasıl işleneceğini yönetiyor.

Kuralların veriyle aynı şeride yazılabildiği bir sistem, kendi sonraki adımlarının talimatlarını okuyup silebilir ve yeniden yazabilir; hatta kendisinin bir kopyasını oluşturabilir. Aynı mantık genlerde de görülür: ebeveyn genlerinden alınan talimatlarla yeni bir canlı doğar ve aynı genleri çoğaltır. ABD'li matematikçi John von Neumann, Turing'in kavramını fiziksel ve kendini kopyalayan otomat modeline taşımıştı. DNA'nın yapısı Watson ve Crick tarafından keşfedilmeden yıllar önce.

DNA hücrenin kimyasal-fiziksel kopyalama makinesinden ayrı durduğu için rastgele kopyalama hataları, yani mutasyonlar, DNA kodunu değiştirebiliyor; bu değişim hemen kopyalama makinesinin işleyişini bozmuyor. Olası değişim ancak sonraki nesillerde ortaya çıkıyor ve kendini çoğaltmanın başarısı doğal seçilime tabi oluyor. Bilgisayarlar bu numarayı henüz yapamıyor; sıfır ve bir dizisinden yeni bir fiziksel bilgisayar üreten bir sanayi süreci yok.

Good'un öngörüsü ve Anthropic'in verileri

Ancak yazılım kendini üretebilir ve geliştirebilir; bunun için bilinçli olması bile gerekmez. Turing makinesinin bilinci, amacı ya da karmaşık bir yapısı yoktur; şeritteki işarete bakar, komutu uygular ve bir sonraki kareye geçer. Bu küçük hareketten tüm dijital evren doğar. Sistem kendini değiştirmeyi, değişimleri değerlendirmeyi, seçmeyi ve korumayı öğrenir; bir noktada evrimsel eşiği aşar. Bunun için dünyanın işleyişine müdahale edip hangi yeni sürümün daha iyi uyduğunu değerlendirmek ve sonra devam etmek gerekir.

Bu fikir de eski. Turing'in II. Dünya Savaşı dönemindeki meslektaşı, İngiliz matematikçi ve kriptolog Irving J. Good, 1965'te "İlk Ultra Zeki Makine Üzerine Spekülasyonlar" başlıklı makalesinde "zekâ patlaması" kavramını ortaya attı. Good, zeki bir makinenin daha iyi makineler tasarlayabileceği bir zamanın geleceğini öngördü; doğan zekâ patlaması insan zekâsını geride bırakacaktı. Good'a göre bu, insanlığın son icadı olacaktı; son nefes anlamında değil, artık rekabet edebilecek mucitlerimizin kalmayacağı anlamında.

Bu zamanın ne zaman geleceği belirsiz. Turing'in kanıtı, kâğıt şerit, kalem ve silgiyle çalışan bir hesaplama makinesinin görevini bitirip bitirmeyeceğini, süreci dışarıdan izleyen hiç kimsenin önceden kestiremeyeceğini gösteriyor. Bu, böyle bir sürecin davranışının hiç tahmin edilemeyeceği anlamına gelmiyor; ancak kendini geliştirmeye bırakılan bir yapay zekâ süreci, kendiliğinden durana kadar ilkesel olarak öngörülemez hale gelebilir.

Cevabı denemeden öğrenemeyiz. Harvard'daki testin sonucu, hücrelerde işleyen mantığa benzeyebilir. Şu an bilgisayar yapan bir bilgisayardan hâlâ uzaktayız; ama önemli bir adımın hazırlığı başladı. Beklenti, testin sonunda amacını fiziksel olarak çalışan bir makineye dönüştürebilen dijital bir mühendisin ortaya çıkması.

Bu arada en azından Anthropic, yapay zekânın şirketin modelinin bir sonraki, daha zeki sürümünü geliştirmesine yardım ettiğini açıkça duyurdu. Yapay zekâ, geliştirme görevlerinin yaklaşık yüzde 26'sını bağımsız olarak yapıyor; geri kalanı insanlarla işbirliği içinde ilerliyor. Eğilim açık: Bir yıl önce BT sektöründe yapay zekâ işini kontrol etme ve düzeltme ihtiyacı daha çok hoşnutsuzluk yaratırken, şimdi yapay zekânın ürettiği sonuçların etkileyici olduğu giderek daha sık kabul ediliyor.

Çoğu yazılım mühendisi ortalama kalitede yazılım üretirken yapay zekâ hızla öğreniyor; insan katılımına duyulan ihtiyaç azalıyor ve kâğıt şerit ile kalem mantığıyla çalışan makinenin temel vizyonu hayata geçirmesi anı yaklaşıyor. Mevcut durum, Irving J. Good'un her yeni yapay zekâ modelinin bir sonrakinin geliştiricisi olduğu zekâ patlaması kehanetini henüz andırmıyor. Yine de kalemin ne kadar hızlı hareket ettiğine dikkatle bakmakta fayda var.