Yapay zekanın rüya görmesi veya bilince ulaşması şu an teknik olarak mümkün değildir. Gündemdeki modeller, bir iç dünyaya veya öznel deneyime sahip zihinler değil, tanımlanan kısıtlar altında hata payını minimize eden istatistiksel optimizasyon süreçleridir.
Süreci doğru analiz etmek için kavramsal karmaşayı ortadan kaldırmak ve sistemi bileşenlerine ayırmak gerekir:
- Bilinç ve aktör eksikliği: Mevcut yapay sinir ağları dar yapay zekâ kapsamındadır. Yüksek boyutlu veri setleri üzerinde ağırlık matrislerini güncelleyerek bir sonraki adımı tahmin ederler. Ortada bir benlik ya da durumu deneyimleyen bir aktör yoktur, sadece girdi ve çıktı arasındaki matematiksel ilişki optimize edilir.
- Rüya benzetmesinin arkasındaki mekanizma: Biyolojik uykudaki hafıza konsolidasyonu, makine öğrenmesinde experience replay yani deneyim tekrarı mekanizmasıyla modellenir. Pekiştirmeli öğrenme modelleri, geçmiş operasyon verilerini çevrimdışı modda tekrar işleyerek parametrelerini iyileştirir. Bu süreç rüya değil, verimlilik odaklı bir önbellek ve model güncelleme adımıdır.
- Görsel çıktılar ve halüsinasyonlar: DeepDream tarzı algoritmalar veya dil modellerinin tutarsız yanıtları birer düş değil, parametrik sapmadır. Model elindeki veriyi aşırı genellediğinde ya da gürültüyü yanlış sınıflandırdığında çıktı kalitesi düşer. Bu durum sistem mimarisindeki bir optimizasyon problemidir, hayal gücü veya rüya göstergesi değildir.
İnsan zihninin uykudaki nöronal bakım süreçlerinde ürettiği yan çıktılara rüya diyoruz. Yapay sistemlerde bu bakım ve optimizasyon döngüleri doğrudan matematiksel fonksiyonlarla yürütülür. Ortada bilinçli bir özne bulunmadığı için yapay zekanın rüya gördüğünü söylemek gerçekçi bir sistem analizi değildir.
Tüm Reklamları Kapat
Kaynaklar
- Patrick Butlin et al.. Consciousness In Artificial Intelligence: Insights From The Science Of Consciousness. Alındığı Yer: | Arşiv Bağlantısı
- Volodymyr Mnih et al.. Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning. Alındığı Yer: | Arşiv Bağlantısı