Yapay Zekâ Halüsinasyonları Sandığımızın Aksine Faydalı Olabilir: Halüsinasyonla Üretilen Proteinlerle Tanışın!

Yapay zekâ, genellikle gerçek gibi görünen ancak aslında uydurma olan bilgiler üretmesi nedeniyle eleştiriliyor; bu durum "halüsinasyon görmek" olarak biliniyor. Bu inandırıcı uydurmalar; yalnızca sohbet botlarında değil, hukuki davalarda ve tıbbi kayıtlarda da sorunlar yaratıyor. Geçen yılsa Google’ın yeni bir sohbet botunun sunduğu açıkça yanlış bir iddia, şirketin piyasa değerinin yaklaşık 100 milyar dolar düşmesine neden olmuştu.

Ancak bilim dünyasında, yapay zekâ halüsinasyonlarının şaşırtıcı derecede faydalı olabileceğini düşünenler de var. Görünen o ki akıllı makineler, bilim insanlarının kanseri takip etmesine, ilaçlar tasarlamasına, tıbbi cihazlar icat etmesine, hava olaylarını ortaya çıkarmasına ve hatta Nobel Ödülü kazanmasına yardımcı olabilecek çılgın fikirler üretiyor! Federal Yapay Zekâ Enstitüsü’nün yöneticisi, bilgisayar bilimci Amy McGovern şöyle diyor:

Kamuoyu bunun tamamen kötü bir şey olduğunu düşünüyor, oysa halüsinasyonlar aslında bilim insanlarına yeni fikirler veriyor. Onlara, normalde akıllarına gelmeyecek fikirleri keşfetme şansı tanıyor.

Bilimin kamuoyundaki imajı genellikle soğuk ve analitik olsa da çoğu keşfin erken aşamaları sezgiler ve çılgın tahminlerle dolup taşabilir. Bilim felsefecisi Paul Feyerabend’in de belirttiği gibi, "Fikir aşamasında her şey serbesttir."

Şimdi ise yapay zekâ halüsinasyonları bilimin yaratıcı yönünü yeniden canlandırıyor. Bilim insanları ve mucitlerin yeni fikirler üretme ve bunları test etme sürecini hızlandırıyor. Bu, bilimsel yöntemin adeta bir süper güç kazanmış hali gibi. Eskiden yıllar süren süreçler artık günler, saatler ve hatta dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Bazı durumlarda bu hızlanmış sorgulama döngüleri, bilim insanlarının yeni ufuklara ulaşmasına yardımcı oluyor.

Yapay zekâ halüsinasyonlarının yeni antibiyotik araştırmalarını hızlandırmasını öven MIT Profesörü James J. Collins şöyle diyor:

Yeni şeyler keşfediyoruz. Mesela modellerden tamamen yeni moleküller üretmelerini istiyoruz.

Yapay zekâ halüsinasyonları, bilim insanlarının belirli bir konu hakkında üretken modelleri eğitmesi ve ardından makinelerin bu bilgiyi yeniden işlemesine izin vermesiyle ortaya çıkar. Bir halüsinasyon, ince ama hatalı yorumlardan gerçeküstü fikirlere kadar geniş bir skalada oluşabilir. Bazense büyük keşiflere yol açar!

2024 yılının Ekim ayında, Washington Üniversitesi’nden David Baker, meslektaşlarıyla birlikte proteinler üzerine yaptığı öncü araştırmalar nedeniyle Nobel Kimya Ödülü’nü kazandı. Hayatı mümkün kılan karmaşık moleküller olan proteinleri hızla ve tamamen yeni türlerde inşa etme yöntemini keşfettiği için Nobel Komitesi tarafından takdir gördü ve bu başarısı "neredeyse imkânsız" olarak nitelendirildi.

Ödül açıklanmadan önce verdiği bir röportajda Dr. Baker, yapay zekanın ürettiği hayali fikirlerin, "sıfırdan protein yapımı" sürecinin merkezinde olduğunu belirtmişti. Yeni teknolojinin laboratuvarının yaklaşık 100 patent almasına yardımcı olduğunu ve bunların çoğunun tıbbi bakım alanında kullanıldığını ekledi. Bu patentlerden biri yeni bir kanser tedavi yöntemine yönelikken bir diğeri küresel viral enfeksiyonlarla mücadeleyi amaçlıyor. Dr. Baker ayrıca 20’den fazla biyoteknoloji şirketinin kurulmasına öncülük etmiş veya kurulma sürecinde görev almış. Baker konu hakkında şunları söylüyor:

İşler çok hızlı ilerliyor. Hatta proteinler üzerine çalışan bilim insanları bile gelişmelerin ne kadar ileri gittiğini tam olarak bilmiyor.

Laboratuvarında kaç protein tasarladıkları sorulduğunda ise şu çarpıcı yanıtı veriyor:

On milyon yeni protein tasarlandı ve hepsi yepyeni. Yani normal olarak doğada bulunmuyorlar.

Keşiflere yol açma açısından yapay zekâ halüsinasyonları cazip olsa da bazı bilim insanları bu terimi yanıltıcı buluyor. Üretken yapay zekanın ürettiği hayali fikirleri bir illüzyon olarak değil, bilimsel yöntemin erken aşamalarındaki tahminlere benzer şekilde, gerçekleşme ihtimali olan öngörüler olarak görüyorlar. Bu yüzden "halüsinasyon" kelimesini yanlış buluyor ve kullanmamayı tercih ediyorlar.

Bu terim ayrıca olumsuz çağrışımlara da neden olabiliyor. LSD ve diğer halüsinojenik maddelerin yol açtığı halüsinasyonlar, on yıllarca saygın bilim insanlarını bu alandan uzaklaştırmıştı. Bir diğer dezavantaj ise yapay zekanın ürettiği bilimsel ve tıbbi metinlerin, sohbet botlarının verdiği yanıltıcı yanıtlarda olduğu gibi zaman zaman hatalar içerebilmesi.

Temmuz ayında Beyaz Saray, yapay zeka araştırmalarına yönelik kamu güvenini artırmaya yönelik bir rapor yayımladı. Bu raporda halüsinasyonlardan yalnızca onları azaltmanın yollarını bulma bağlamında bahsediliyordu.

Nobel Ödülü komitesi de benzer bir yaklaşım sergiledi. Dr. Baker’ın çalışmalarını detaylıca inceledikleri açıklamalarında yapay zeka halüsinasyonlarına hiç değinmediler. Bunun yerine, basın duyurusunda ekibini "birbirinden yaratıcı yollarla proteinler üretmekle" övdüler. Görünüşe göre, bilim camiasının bazı kesimleri "halüsinasyon" terimini kullanmaktan kaçınmıştı.

Yine de uzmanlar bilimsel amaçlarla tasarlanmış yapay zekâların ürettiği hayali fikirlerin, sohbet botlarının ve benzer sistemlerin halüsinasyonlarına kıyasla büyük avantajlar sunduğunu belirtiyor. En temel fark, bu yaratıcı fikirlerin insan dilinin belirsizlikleri veya internetin ön yargılar ve yanlış bilgilerle dolu bulanıklığı yerine, doğanın ve bilimin somut gerçeklerine dayanması.

Daha önce yapay zekâ çiplerinin önde gelen üreticisi Nvidia'da yapay zekâ araştırmalarını yöneten ve California Teknoloji Enstitüsü'nde matematik ve bilgisayar bilimleri profesörü olan Anima Anandkumar, "Yapay zekaya fizik öğretiyoruz." diyor. Bilimsel konularda, modelin eğitiminin sağlam gerçeklere dayanmasının son derece doğru çıktılar üretebileceğini de söylüyor. Anandkumar, sohbet botlarının büyük dil modellerinin söylediklerinin doğruluğunu pratik olarak teyit etme yeteneğine sahip olmadığını belirtiyor. Son kontrolün, bilim insanlarının yapay zekanın ürettiği dijital hayalleri fiziksel gerçekliğin somut verileriyle karşılaştırmasıyla yapıldığını vurguluyor. Anandkumar bu süreci şöyle açıklıyor:

Her çıktıyı test etmeniz gerekiyor. Yapay zekânın sıfırdan tasarladığı yeni bir şeyin mutlaka test edilmesi gerekir.

Yakın zamanda Anandkumar ve ekibi, yapay zeka halüsinasyonlarını kullanarak bakteriyel kontaminasyonu büyük ölçüde azaltan yeni bir kateter tasarladı. Katater kontaminasyonu küresel bir sorun ve her yıl milyonlarca idrar yolu enfeksiyonuna yol açıyor. Ekibin yapay zekâ modeliyse binlerce farklı kateter geometrisi tasarladı ve ardından en etkili olanı seçti.

Yeni kateterin iç duvarları, testere dişi benzeri çıkıntılarla kaplı. Bu tasarım, bakterilerin yüzeye tutunmasını ve yukarı doğru hareket ederek hastaların mesanelerine ulaşmasını engelliyor. Anandkumar, ekibinin cihazın ticarileştirilmesi konusunda görüşmeler yaptığını söylüyor.

Diğer bilim insanları gibi Anandkumar da "halüsinasyon" teriminden hoşlanmadığını belirtiyor. Ekibinin yeni kateter üzerine yayımladığı makalede bu kelimenin hiç kullanılmadığını vurguluyor.

Öte yandan, Manhattan’daki Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi laboratuvarı başkanı Harini Veeraraghavan, yapay zekâyı bulanık tıbbi görüntüleri keskinleştirmek için kullanmaya yönelik bir makalesinde "halüsinasyon" terimini açıkça kullandı. Makalenin başlığında "Halüsinasyon Gören MR" (Manyetik Rezonans Görüntüleme) ifadesi yer alıyordu.

Texas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar da bu terimi benimseyenler arasında. Robot navigasyonunu geliştirmeye yönelik çalışmalarını anlatan makalelerinin başlığı "Halüsinasyondan Öğrenmek" olarak belirlenmişti.

Bunlara karşın Londra’daki Google’a bağlı DeepMind’ın bilim departmanı başkanı da halüsinasyonların keşifleri teşvik ettiğini savundu. Bu açıklamayı, iki meslektaşının Dr. Baker ile birlikte bu yılın Nobel Kimya Ödülü’nü paylaşmasının hemen ardından yaptı. DeepMind yöneticisi Pushmeet Kohli şöyle söylüyor:

Elimizde yaratıcılık sergileyebilen inanılmaz bir araç var.

Buna örnek olarak, 2016 yılında DeepMind’ın geliştirdiği bir yapay zekâ programının dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenmesini gösterdi. Oyunun kırılma noktası, oyunun henüz başlarında sayılabilecek 37. hamleydi. Dr. Kohli bu konuda şöyle söylüyor:

Bu hamlenin bir hata olduğunu düşündük ama oyun ilerledikçe herkes bunun dahiyane bir hamle olduğunu fark etti. Yani bu modeller gerçekten çok yeni ve benzersiz içgörüler üretebiliyor.

Yapay Zekâ Enstitüsü direktörü Dr. McGovern ise Oklahoma Üniversitesi’nde meteoroloji ve bilgisayar bilimi profesörü olarak görev yapıyor. Kendisi yapay zekâ halüsinasyonlarının bilim dünyasında çok daha eski bir kavram olan "olasılık dağılımları" olarak da tanımlanabileceğini söylüyor.

McGovern’a göre hava tahmini uzmanları artık düzenli olarak yapay zekayı kullanarak binlerce küçük tahmin varyasyonu ve olasılık aralığı oluşturuyor. Bu zengin tahmin çeşitliliği sayesinde ölümcül sıcak hava dalgaları gibi aşırı hava olaylarını tetikleyebilecek beklenmedik faktörleri keşfetmek mümkün oluyor. Dr. McGovern, bunun çok değerli bir araç olduğunu belirtiyor.

Yakın zamanda Nobel Ödülü kazanan Dr. Baker ise bu konuda açık bir yaklaşım benimsemiş durumda. 2021 yılında Nature dergisinde yayımlanan makalesinin başlığı Türkçe'ye "Derin Ağ Halüsinasyonu ile (De Novo) Sıfırdan Protein Tasarımı." olarak çevrilebilirdi.

Latince'de "baştan, sıfırdan" anlamına gelen de novo terimi, 1980’lerin başında bilim insanlarının doğada bulunan proteinlerin yapısını değiştirmeye yönelik çalışmalarına keskin bir tezat oluşturuyor; çünkü bir değişime değil bir "yaratıma" işaret ediyor.

2003 yılında Dr. Baker ve ekibi çok daha iddialı bir hedefe ulaştı: Dünyanın sıfırdan tasarlanmış ilk proteinini ürettiler. Bu proteine "Top7" adını verdiler. Bu başarı büyük bir ilerleme olarak görüldü çünkü proteinler yapısal olarak inanılmaz derecede karmaşıktır. Uzmanlar, DNA’nın yapısını inci tanelerine, büyük proteinlerin yapısını ise düğüm olmuş saç yumağına benzetir. Proteinlerin yapıları o kadar girifttir ki en detaylı grafiksel temsiller bile ancak kabaca birer tasvirdir.

Yapay zekâ güçlü bir teknoloji haline geldikçe Dr. Baker, de novo protein tasarım sürecinin hızlandırılıp hızlandırılamayacağını merak etti. 2021’de yayımladığı makalede, Google DeepDream’den ilham aldığını belirtti. DeepDream, var olan görselleri psikedelik formlara dönüştüren bir modeldir. İnsanların dolunaya bakıp bir yüz şekli görmesi, belirsiz desenleri anlamlı imgeler olarak algılamaya dayanan "pareidolia" olgusuna bir örnektir. DeepDream de bu insansı eğilime benzer bir mekanizma kullanarak sürrealist görüntüler oluşturur.

Dr. Baker’ın planı, yapay zekânın bu pareidolia etkisini amino asit dizileri üzerinde uygulayıp uygulayamayacağını görmekti. Ekibi, rastgele amino asit dizilerini gerçek proteinlerin yapısal özelliklerini tanıyacak şekilde eğitilmiş bir modele verdi. Sonuçlar fazlasıyla başarılıydı!

Makaleye göre yapılan testler sonucunda binlerce protein için dijital taslaklar üretildi. Çalışma, bu süreci internette yapay zekâ tarafından üretilen kedi görüntülerinin patlamasına benzetti. Makalede şu ifade yer alıyordu:

Tıpkı derin ağ halüsinasyonları tarafından üretilen kedi görüntülerinin kedi olduklarını rahatlıkla anlayabilmemiz gibi yapay protein yapıları da doğadaki protein yapılarına benziyor, ancak birebir aynı değiller.

Sonrasında Dr. Baker ve ekibi, hayal edilen proteinleri gerçeğe dönüştürmek için bir sonraki adıma geçti. Öncelikle, halüsinasyon yoluyla üretilen moleküller hakkında elde edilen bilgiler, genleri oluşturan DNA dizilerini üretmek için bir şablon olarak kullanıldı. 2021 tarihli makaleye göre, ekibin büyük keşfi bu genler mikroplara yerleştirildiğinde gerçekleşti. Küçük organizmalar, doğada daha önce bilinmeyen 129 yeni protein sentezledi.

2022’nin başlarında Dr. Baker, bu anı yapay zekanın de novo protein tasarımını nasıl hızlandırabileceğine dair ilk kanıt olarak kayda geçirdi. 2022 ve 2023’te yayımladığı makalelerinde de yine "halüsinasyon" terimini başlıklarda kullanmaya devam etti.

Ancak yeni bir röportajında, laboratuvarının yaratıcı protein tasarımı konusunda başka bir önemli adım attığını söyledi: Bu kez, difüzyon yöntemi adı verilen bir yapay zekâ tekniğini kullandılar. Diffüzyon, DALL-E, Sora ve diğer popüler yapay görsel üreticilerini çalıştıran teknolojiyle aynı prensiplere dayanıyor. Dr. Baker, difüzyon yönteminin halüsinasyondan daha iyi olduğunu savunuyor:

Bu yöntem çok daha hızlı ve başarı oranı daha yüksek.

Son yıllarda bazı bilim insanları, büyük bilimsel atılımların ve çığır açıcı keşiflerin azaldığını ve bilimin gerilediğini iddia ediyor. Ancak Baker ve ekibi gibi araştırmacılar, yapay zekânın bu eğilimi tersine çevirebileceğini düşünüyor.

Yapay zeka destekçileri, yaratıcılığının bilimsel keşifleri hızlandırarak büyük atılımların önünü açtığını savunuyor. Dr. Baker ve ekibi, önümüzdeki yıllarda Güneş ışığını enerjiye dönüştürebilen protein katalizörleri, eski fabrikaları enerji tasarruflu sistemlere çeviren biyomoleküller ve daha sürdürülebilir bir Dünya yaratmaya yardımcı olacak yeni proteinler tasarlamayı hedefliyor.

Ekibin bir üyesi olan Ian C. Haydon, gelişmelerin hız kesmeden devam ettiğini belirtiyor. DeepMind’ın bilim bölümü başkanı Dr. Pushmeet Kohli de benzer bir iyimserliği paylaşıyor. Önümüzdeki birkaç yılda yapay zekanın canlılığın en derin sırlarını açığa çıkaracağını, hastalıkları iyileştirmek ve insan ömrünü uzatmak için güçlü bir temel oluşturacağını düşünüyor. Dr. Pushmeet Kohli sözlerini şöyle bitiriyor:

Bir kez yaşamın dilini çözüp gerçekten anladığımızda, bu büyüleyici bir an olacak!