Turing Testi Nedir? Turing Testi Günümüzde Halen Geçerli Bir Test mi?

Turing Testi, İngiliz matematikçi ve mantıkçı Alan Turing tarafından 1950 yılında ilk kez kavramsallaştırılan yapay zeka alanındaki en ilgi çekici ve en çok tartışılan ölçütlerden biri olmaya devam etmektedir. İlk olarak Turing'in Computing Machinery and Intelligence adlı ufuk açıcı makalesinde ortaya atılan test, bir makinenin bir insanınkinden ayırt edilemeyen zeki davranışlar sergileyip sergileyemeyeceğini belirlemek için bir kriter önermektedir. Bu kriter, makinenin doğru yanıtlar üretme yeteneğine değil, daha ziyade insan-benzeri tepkiler üretme kapasitesine dayanmaktadır. Orijinal Turing Testi, bir sorgulayıcının hem bir makine hem de bir insanla, her ikisini de görmeden, doğal dilde onlarla konuşmasını içerir. Sorgulayıcı, konuştuklarından hangisinin makine hangisinin insan olduğunu tutarlı bir şekilde ayırt edemezse, o makinenin testi geçtiği kabul edilir.

Bu test sadece onlarca yıllık felsefi tartışmaları ve teknolojik yenilikleri teşvik etmekle kalmamış, aynı zamanda bilişsel bilim ve yapay zeka araştırmalarında temel bir kavram olarak hizmet etmiştir. Zihnin doğası, zeka ve makinelerde bilinç olasılığı hakkında derin sorular sorarak, etik sonuçları ve yapay zekanın insan bilişsel işlevlerini kopyalama veya aşma potansiyelini keşfetmek için bir çerçeve sağlamıştır. Dahası, Turing Testi, yapay zeka konusundaki kamu algısını ve bilimsel söylemi etkileyerek yapay sistemlerin yetenekleri ve geleceği hakkındaki tartışmalarda temel bir unsur haline gelmiştir.

Turing'in testini tanıtmasından bu yana, test hem oldukça etkili olmuş hem de yaygın bir şekilde eleştirilmiş ve yapay zeka felsefesinde önemli bir kavram haline gelmiştir. Filozof John Searle, bir bilgisayar ne kadar zeki ya da insana benzer bir şekilde davranırsa davransın, bir makinenin "zihin", "anlayış" ya da "bilinç" sahibi olamayacağını öngören bir düşünce deneyi olan "Çin odası argümanı"nda, Turing'in testini eleştirir ve bunun bilincin varlığını tespit etmek için yetersiz olduğunu iddia etmiştir. Searle'ün argümanına karşı birçok cevap üretilmiştir ve bu saha, aktif bir şekilde tartışmalara tanıklık etmeye devam etmektedir.

Bu makale, Turing Testi'nin farklı boyutlarını ele almak üzere kaleme alınmaktadır. Makale, testin ve yaratıcısı Alan Turing'in kökenlerinin izini süren tarihsel bir genel bakışla başlamaktadır. Sonraki bölümlerde testin teorik temelleri, pratik metodolojisi ve yapay zeka ve felsefi sorgulama üzerindeki önemli etkisi incelenmektedir. Bunu, testin felsefi ve etik sonuçlarının, eleştirilerinin ve güncel geçerliliğinin incelenmesi takip etmektedir. Son olarak makale, Turing Testi hakkında ve etrafında devam eden tartışmalar ışığında yapay zekanın gelecekte alabileceği yönleri araştırmaktadır. Bu makale, titiz bir inceleme yoluyla, teknoloji ve insan aklının kesiştiği en derin sorulardan birine ansiklopedik bir bakış açısı sağlamayı amaçlamaktadır: Makineler düşünebilir mi?

Turing-Öncesi Dönemde Makinelerin Düşünmesi Üzerine Fikirler

Makinelerin düşünmesinin mümkün olup olmadığı sorusu, zihnin düalist ve materyalist görüşleri arasındaki ayrıma sıkı sıkıya bağlı olan, uzun bir geçmişe sahiptir. René Descartes, 1637 yılında yazdığı Discourse on the Method (Yöntem Üzerine Söylem) adlı eserinde, Turing testinin bazı yönlerini adeta öngörmüştür:

İnsan endüstrisi tarafından ne kadar çok farklı otomat ya da hareketli makine yapılabilir ki... Çünkü bir makinenin sözcükler söyleyebilecek ve hatta organlarında bir değişiklik meydana getiren bedensel türden bir eyleme bazı tepkiler verebilecek şekilde oluşturulmasını kolayca anlayabiliriz; örneğin, belirli bir yerine dokunulduğunda ona ne söylemek istediğimizi sorabilir; başka bir yerine dokunulduğunda incindiğini haykırabilir, vb. Ancak hiçbir zaman, en düşük insan türünün bile yapabileceği gibi, huzurunda söylenebilecek her şeye uygun bir şekilde cevap vermek için konuşmasını çeşitli şekillerde düzenlediği görülmez.

Descartes, burada otomatların insan etkileşimlerine yanıt verebileceğini belirtir; ancak bu otomatların kendi huzurlarında söylenenlere herhangi bir insanın verebileceği şekilde uygun yanıt veremeyeceğini savunur. Descartes, bu nedenle, uygun dilsel yanıtın yetersizliğini insanı otomattan ayıran şey olarak tanımlayarak Turing testinin habercisidir. Descartes, gelecekteki otomatların bu tür bir yetersizliğin üstesinden gelebilme olasılığını göz önünde bulundurmaz ve bu nedenle kavramsal çerçevesini ve kriterini önceden şekillendirmiş olsa bile Turing testini önermez.

Denis Diderot, 1746 tarihli Pensées philosophiques adlı kitabında bir Turing testi kriteri formüle eder, ancak katılımcıların yaratılmış eserler yerine doğal canlı varlıklar olması gibi önemli bir örtük sınırlayıcı varsayım korunur:

Eğer her şeye cevap verebilen bir papağan bulurlarsa, hiç tereddüt etmeden onun zeki bir varlık olduğunu iddia ederim.

Bu, onun bunu kabul ettiği anlamına gelmez, ancak o dönemde materyalistlerin ortak bir argümanı olduğunu gösterir.

Bu noktada düalizm-materyalizm farkından da bahsetmekte fayda vardır: Düalizme göre zihin fiziksel değildir (ya da en azından fiziksel olmayan özelliklere sahiptir) ve bu nedenle salt fiziksel terimlerle açıklanamaz. Materyalizme göreyse zihin, sadece fiziksel olarak açıklanabilir, bu da yapay olarak üretilen zihinlerin olasılığına kapı aralar.

1936 yılında filozof Alfred Ayer, diğer zihinlerle ilgili standart bir felsefi soruyu ele almıştır: Diğer insanların da bizimle aynı bilinçli deneyimlere sahip olduğunu nasıl bilebiliriz? Dil, Hakikat ve Mantık adlı kitabında Ayer, bilinçli bir insan ile bilinçsiz bir makineyi birbirinden ayırmak için bir protokol önermiştir:

Bilinçli gibi görünen bir nesnenin gerçekte bilinçli olmadığını (ve sadece bir kukla ya da makine olduğunu) iddia etmek için sahip olabileceğim tek gerekçe, bilincin varlığının ya da yokluğunun belirlendiği ampirik testlerden birini karşılayamamasıdır.

Bu öneri Turing testine çok benzemektedir, ancak Ayer'in popüler felsefe klasiğinin Turing'e aşina olduğu kesin değildir. Başka bir deyişle, bir şey bilinç testini geçemezse bilinçli değildir.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Tabii ki bilim-harici alanlarda da bu konular üzerinde durulmuştur. Örneğin bir insanın, bir bilgisayarın ya da uzaylının zeki olup olmadığına karar verdiği ,testler 1940'larda bilim kurguda yerleşik bir anlatımdı ve muhtemelen Turing de bunlardan haberdardı. Stanley G. Weinbaum'un 1934 tarihli A Martian Odyssey adlı eseri, bu tür testlerin ne kadar incelikli olabileceğine dair bir örnek sunmaktadır.

İnsan gibi görünmeye çalışan makine veya otomatların daha önceki örnekleri arasında Afrodit tarafından canlandırılan bir kadın heykeli yaratan Antik Yunan efsanesi Pygmalion, Carlo Collodi'nin gerçek bir çocuk olmak isteyen bir kuklayı konu alan Pinokyo'nun Maceraları romanı ve E. T. A. Hoffmann'ın kahramanın bir otomata aşık olduğu 1816 tarihli Kum Adam hikayesi sayılabilir. Tüm bu örneklerde insanlar, (bir noktaya kadar) insan gibi görünen yapay varlıklar tarafından kandırılmaktadır.

Turing Testi'nin Tarihi

1912'de İngiltere'nin başkenti Londra'da doğan Alan Turing, matematik, kriptanaliz ve teorik bilgisayar bilimi alanlarında öncü bir figürdü. Turing'in derin katkıları, özellikle İkinci Dünya Savaşı sırasındaki çalışmaları ve bilgisayar ve yapay zeka alanındaki temel teorileri ile silinmez izler bırakmıştır. Turing'in akademik yolculuğu Cambridge'deki King's College'da başladı ve burada merkezi limit teoremini kanıtlamasıyla 22 yaşında "fellow" seçildi. Ancak, en çığır açıcı çalışması henüz gelmemişti.

İkinci Dünya Savaşı sırasında Turing, Nazi Almanyası'nın şifreli mesajlar alıp göndermesini mümkün kılan Enigma adlı cihazın kodlarının kırılmasında görev alan Bletchley Park'ta kritik bir rol oynadı. Çalışmaları sadece savaşı önemli ölçüde kısaltmakla kalmadı, aynı zamanda kriptografiye yönelik modern yaklaşımların da temelini attı. Savaş sonrasında Turing, dikkatini bilgisayarların geliştirilmesine yöneltti ve bilgisayar bilimi alanında temel bir model haline gelen evrensel makine kavramını (daha sonra Turing makinesi olarak adlandırıldı) formülize etti. Bu soyut makine, herhangi bir algoritmanın mantığını simüle edebiliyordu ve Turing'in bilgi işlemin gücüne ilişkin öngörüsünü ortaya koyuyordu.

Jimmy Sime

Taklit Oyunu (The Imitation Game)

1950 yılında Turing, Mind adlı felsefe dergisinde "Computing Machinery and Intelligence" (Bilgisayar Makineleri ve Zeka) başlıklı bir makale yayınladı ve bu makalede günümüzde artık "Turing Testi" olarak bilinen testi önerdi. Makale, şu ölümsüz cümlelerle başlamaktaydı:

"Makineler düşünebilir mi?" sorusunu ele almayı öneriyorum. Buna "makine" ve "düşünmek" terimlerinin anlamlarının tanımlanmasıyla başlanmalıdır. Tanımlar, kelimelerin normal kullanımını mümkün olduğunca yansıtacak şekilde çerçevelenebilir, ancak bu tutum tehlikelidir. "Makine" ve "düşünmek" kelimelerinin anlamı, yaygın olarak nasıl kullanıldıklarını inceleyerek bulunacaksa, "Makineler düşünebilir mi?" sorusunun anlamının ve cevabının Gallup anketi gibi istatistiksel bir araştırmada aranması gerektiği sonucundan kaçmak zordur. Ancak bu saçmadır. Böyle bir tanımlamaya girişmek yerine, soruyu, onunla yakından ilişkili olan ve nispeten açık kelimelerle ifade edilen bir başka soruyla değiştireceğim.

Tüm Reklamları Kapat

Sorunun yeni şekli, "taklit oyunu" olarak adlandırdığımız bir oyunla tanımlanabilir. Bu oyun üç kişiyle oynanır: bir erkek (A), bir kadın (B) ve her iki cinsiyetten de olabilen bir sorgulayıcı (C). Sorgulayıcı diğer ikisinden ayrı bir odada kalır. Sorgulayıcı için oyunun amacı, diğer ikisinden hangisinin erkek hangisinin kadın olduğunu belirlemektir. Onları X ve Y etiketleriyle tanır ve oyunun sonunda ya "X, A'dır ve Y, B'dir" ya da "X, B'dir ve Y, A'dır" der. Sorgulayıcının A ve B'ye şu şekilde sorular sormasına izin verilir:

C: X, lütfen bana saçının uzunluğunu söyler misin?

Şimdi X'in aslında A olduğunu varsayalım, o zaman A cevap vermelidir. A'nın oyundaki amacı C'nin yanlış tanımlama yapmasına neden olmaya çalışmaktır. Bu nedenle cevabı şöyle olabilir:

Tüm Reklamları Kapat

"Saçlarım kiremitlidir [20'lerde meşhur olan bir saç tipi] ve en uzun telleri yaklaşık dokuz inç uzunluğundadır."

Ses tonunun sorgucuya yardımcı olmaması için cevaplar elyazılı ya da daha da iyisi daktilo ile yazılmış olmalıdır. İdeal düzenleme, iki oda arasında iletişim kuran bir teleprinter'a sahip olmaktır. Alternatif olarak soru ve cevaplar bir aracı tarafından tekrarlanabilir. Üçüncü oyuncu (B) için oyunun amacı, sorgulayıcıya yardım etmektir. Onun için en iyi strateji muhtemelen doğru cevaplar vermektir. Cevaplarına "Ben kadınım, onu dinlemeyin!" gibi şeyler ekleyebilir, ancak erkek de benzer açıklamalar yapabileceği için bunun hiçbir faydası olmayacaktır. 

Şimdi şu soruyu soruyoruz: "Bu oyunda A'nın rolünü bir makine aldığında ne olacak?" Sorgulayıcı, oyun bu şekilde oynandığında, oyun bir erkek ve bir kadın arasında oynandığında olduğu kadar sık yanlış karar verecek mi? Bu sorular bizim orijinal "Makineler düşünebilir mi?" sorumuzun yerini almaktadır.  

Bu test, Turing'in önyargısız yaklaştığı bir soru olan makinelerin düşünme olasılığına ilişkin daha geniş kapsamlı araştırmasının bir parçasıydı. Turing, eğer bir makine, kendisini sorguya çeken bir insanı kandırmak konusunda insan zekasını ayırt edilemeyecek düzeyde başarılı bir şekilde taklit edebiliyorsa, o makinenin "zeki" olarak kabul edilmesi gerektiğini öne sürdü. Bu test sadece pratik bir deney değil, aynı zamanda insan düşüncesinin ve bilincinin doğasını sorgulayan felsefi bir meydan okumaydı.

Agora Bilim Pazarı

BÜROKRASİ KURAMLARI

Devamını Göster

₺345.00

Satın Al Tüm Ürünler

• Dış Sitelerde Paylaş

Hem fiziksel hem de sosyal bilimlerdeki hızlı ilerlemelerle karakterize edilen 20. yüzyılın başlarındaki entelektüel ortam, Turing'in düşüncelerini ve yazılarını büyük ölçüde etkiledi. Her ne kadar terimin kendisi 1956 yılına kadar John McCarthy tarafından ortaya atılmamış olsa da, bu dönem, ona atfedilen adıyla "yapay zeka" tartışmalarıyla dolup taşıyordu. Turing'in önerisi, bu süreçte Ludwig Wittgenstein'ın dil oyunlarından davranışsal psikolojide bilincin rolüne ilişkin sorulara kadar çeşitli çağdaş fikirlerle kesişti.

ELIZA ve PARRY

1966 yılında Joseph Weizenbaum, Turing testini geçebilir gibi gözüken bir program yarattı: ELIZA olarak bilinen program, kullanıcının yazdığı yorumları anahtar kelimeler açısından inceleyerek çalışıyordu. Bir anahtar kelime bulunursa, kullanıcının yorumlarını dönüştüren bir kural uygulanıyordu ve sonuçta ortaya çıkan cümle ilan ediliyordu. Bir anahtar kelime bulunamazsa, ELIZA ya genel bir yanıtla ya da önceki yorumlardan birini tekrarlayarak yanıt veriyordu. Buna ek olarak, Weizenbaum ELIZA'yı Rogerian bir psikoterapistin davranışını taklit edecek şekilde geliştirmişti ve ELIZA'nın gerçek dünya hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyormuş pozunu üstlenmekte özgür olmasını sağlamıştı.

Bu tekniklerle Weizenbaum'un programı, bazı insanları gerçek bir insanla konuştuklarına inandırmayı başardı. Öyle ki bazı denekleri ELIZA'nın gerçekte bir insan olmadığına ikna etmek çok zordu. Bu nedenle, ELIZA'nın Turing testini geçebilen programlardan biri (belki de ilki) olduğu iddia edilmektedir, her ne kadar bu görüş oldukça tartışmalı olsa da...

Kenneth Colby, 1972 yılında "tavırlı ELIZA" olarak tanımlanan PARRY programını yarattı ve Weizenbaum tarafından kullanılana benzer (ama daha gelişmiş) bir yaklaşım kullanarak paranoid bir şizofrenin davranışını modellemeye çalıştı. Çalışmayı doğrulamak için PARRY, 1970'lerin başında Turing testinin bir varyasyonu kullanılarak test edildi. Deneyimli psikiyatristlerden oluşan bir grup, gerçek hastalar ve teleprinterlar aracılığıyla PARRY çalıştıran bilgisayarların bir kombinasyonunu analiz etti. 33 psikiyatristten oluşan başka bir gruba ise konuşmaların transkriptleri gösterildi. Daha sonra iki gruptan hangi "hastaların" insan, hangilerinin bilgisayar programı olduğunu belirlemeleri istendi. Psikiyatristlerin sadece %52'si doğru tanımlamayı yapabildiler - ki bu oran, rastgele tahmin etmekle kabaca aynıdır.

21. Yüzyılda Turing Chatbotları: LaMDA ve ChatGPT

21. yüzyılda bu programların gelişmiş versiyonları (ki bunlar artık "chatbot" olarak biliniyorlar) insanları kandırmaya devam ediyorlar. Örneğin kötü amaçlı bir yazılım olan "CyberLover", internet kullanıcılarını kimlikleri hakkında bilgi vermeye veya bilgisayarlarına kötü amaçlı içerik gönderecek bir web sitesini ziyaret etmeye yönlendirmeye ikna ederek onları avlamaktadır. Program, kişisel verilerini toplamak için çevrimiçi ilişki arayan insanlarla flört eden bir "Sevgililer Günü chatbotu" olarak ortaya çıkmıştır.

Haziran 2022'de Google LaMDA (Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli) chatbotu, bir bilince kavuştuğuna dair iddialar nedeniyle geniş ilgi gördü. İlk olarak The Economist'teki bir makalede, Google Araştırma Görevlisi Blaise Agüera y Arcas, chatbotun sosyal ilişkileri bir dereceye kadar anladığını iddia etti. Birkaç gün sonra Google mühendisi Blake Lemoine, Washington Post'a verdiği bir röportajda LaMDA'nın bilince eriştiğini iddia etti. Hatta Lemoine, bu yöndeki iddiaları nedeniyle Google tarafından izne çıkarıldı. Agüera y Arcas (Google Başkan Yardımcısı) ve Jen Gennai (Sorumlu İnovasyon Başkanı) iddiaları araştırdı; ancak reddetti. Lemoine'in iddiası, Turing testini geçmiş gibi görünmesine rağmen, insan konuşmasını taklit ediyor gibi görünen bir dil modelinin arkasında herhangi bir zeka olduğunu göstermediğine işaret eden alandaki diğer uzmanlar tarafından da şiddetle reddedildi. LaMDA'nın duyarlılığa ulaştığı iddiasını savunanların ve karşı çıkanların yaygın tartışması, sosyal medya platformlarında duyarlılığın anlamının yanı sıra insan olmanın ne anlama geldiğini tanımlamayı da içeren tartışmalara yol açtı.

OpenAI'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülen sohbet robotu ChatGPT, GPT-3.5 ve GPT-4 büyük dil modellerine dayanmaktadır. Celeste Biever, bir Nature makalesinde ChatGPT'nin Turing testini geçtiğini yazmıştır.^[1] Stanford araştırmacıları da ChatGPT'nin testi geçtiğini bildirmiştir: Yaptıkları çalışmaya göre ChatGPT-4, daha işbirlikçi olmak için ortalama insan davranışından uzaklaşarak zorlu bir Turing testini geçmeyi başarmıştır.^[2]

Anlayacağınız, Turing'in testini ortaya atması, matematik, felsefe ve bilgisayar biliminin yeni ortaya çıkan alanı gibi disiplinlerin bir araya gelmeye başladığı önemli bir anda gerçekleşti. Testi, zihin ve bilincin metafizik yönlerini araştırmak yerine "Makineler düşünebilir mi?" sorusuna işlevsel bir yaklaşım önererek, makine zekasını değerlendirmek için (tartışmalı da olsa) net bir ölçüt sağladı. Bu yaklaşım, yapay zekanın hem teorik hem de uygulamalı yönlerini etkileyerek kapsamlı tartışmalara ve araştırmalara yol açtı.

Tarihsel perspektiften bakıldığında, Turing Testi sıradan bir bilimsel deneyden çok daha fazlasıdır; 20. yüzyılın ortalarındaki felsefi ve teknolojik "zeitgeist"ın bir yansımasıdır. Testin tasarımındaki basitlik ancak aynı zamanda sebep olduğu derin etkiler, teknolojik ilerlemelerle birlikte gelişmeye devam eden bir tartışma olan insan ve makine arasındaki sınırların yeniden değerlendirilmesine yol açmıştır.

Turing Testi'nin Teorik Temelleri

Turing Testi'nin teorik temelleri, Alan Turing'in makinelerin insanlara eşdeğer ya da onlardan ayırt edilemeyen akıllı davranışlar sergileme yeteneklerini keşfetmesine dayanmaktadır. Bu keşif, filozofların ve bilim insanlarının yüzyıllardır tartıştığı bilinç, biliş ve düşünce mekaniği ile ilgili sorularla derinden iç içe geçmiştir. Turing'in yaklaşımı, iç gözlemsel zihinsel durumlar veya öznel deneyimler yerine zekanın göstergeleri olarak davranış ve gözlemlenebilir çıktılara odaklanarak, bu asırlık tartışmalara yeni ve pratik bir bakış açısı getirmiştir.

Turing Testi'nin merkezinde, ilk olarak Turing'in 1950 tarihli makalesinde tanımlanan "taklit oyunu" (İng: "imitation game") kavramı yer almaktadır. Bu oyunda, bir insan sorgulayıcı, hem görüş alanından gizlenmiş bir insanla hem de yine göremediği bir makineyle etkileşime girer ve bunların her ikisiyle de yalnızca metin içeren bir kanal üzerinden iletişim kurar. Oyunun amacı, sorgulayıcının ikisinden hangisinin makine olduğunu belirlemesidir. Test, bir makinenin çıktısı (sorulara verilen cevaplar, konuşma, vs.) bir insanınkinden ayırt edilemiyorsa, makinenin "düşünüyor" olarak kabul edilebileceğini öne sürerek, insan benzeri zekanın insan benzeri işlem gerektirdiği fikrine temelden meydan okumaktadır.

Turing tarafından önerilen bu operasyonel zeka tanımı, "düşünmenin" ne anlama geldiğine dair felsefi bataklığı atlamakta ve bunun yerine zeka için dilsel ayırt edilemezliğe dayalı, tartışmalı da olsa ölçülebilir bir kriter sunmaktadır. Turing'in hipotezi, çıktılar yeterince insan benzeri olduğu sürece yanıtların altında yatan süreçlerin (silikon veya nöronlar tarafından üretilip üretilmedikleri) önemsiz olduğunu öne sürmektedir. Bu bakış açısı, içsel süreçlerden ziyade gözlemlenebilir davranışlara odaklanan psikolojideki davranışçı yaklaşımlarla uyumludur.

Ayrıca Turing Testi, hesaplama teorisinin birkaç kilit alanına birden değinmektedir: İlk olarak, basit kurallar ve sonsuz bellek aracılığıyla akla gelebilecek her türlü matematiksel işlemi gerçekleştirebilen teorik bir yapı olan Turing makinesinin evrenselliğini ima etmektedir. Bu evrensellik, bir makinenin doğru programlama ve kaynaklar sağlandığında, herhangi bir insan zihinsel görevini potansiyel olarak kopyalayabileceği fikrinin temelini oluşturur.

İkinci olarak, Turing'in fikirleri yapay zeka alanındaki, özellikle de doğal dil işleme, makine öğrenimi ve sinir ağları alanlarındaki gelişmelere öncülük etmiştir. Bu alanlar, Turing'in yazılarında örtük olarak yer alan bir kavram olan, akıllı davranışın ayrık, mekanik süreçlere ayrıştırılabileceği temel varsayımına dayanmaktadır. Yapay zeka alanında devam eden araştırmalar genellikle Turing'in varsayımlarıyla boğuşmakta, makine kapasitesinin sınırlarını test etmekte ve insan zekasının doğasını mekanik olarak kopyalamaya çalışarak anlamaya çalışmaktadır.

Özetle, Turing Testi'nin teorik temelleri, mantık ve hesaplamadan felsefe ve bilişsel bilime kadar geniş bir entelektüel alan yelpazesini kapsamaktadır. Turing'in formülasyonu, zeka anlayışımızı zorlayarak ve yapay zekada pratik deneyler için zemin hazırlayarak bu alanlarda inceleme ve geliştirmeye davet etmektedir. Bu disiplinler arası teorik temel, sadece Turing Testi'nin pratik uygulamalarını desteklemekle kalmamaktadır, aynı zamanda zihnin doğası ve makinelerin geleneksel olarak benzersiz bir insan alanı olarak kabul edilen alana katılma potansiyeli hakkında devam eden felsefi ve etik tartışmaları da canlandırmaktadır.

Turing Testi'nin Modern Varyantları

Yıllar içinde, her biri belirli sınırlamaları ele almaya veya makine zekasının farklı yönlerini keşfetmeye çalışan Turing Testinin çeşitli varyasyonları ortaya çıkmıştır. İlk olarak Turing tarafından önerilen "Standart Turing Testi", öncelikle dil becerisine ve makinenin insandan ayırt edilemeyen metin tabanlı yanıtlar üretme kapasitesine odaklanmaktadır. Buna karşılık, "Total Turing Testi", makinenin insan benzeri ses ve görsel çıktılar üretme yeteneğini test etmeyi içerir, böylece meydan okumayı makine için daha kapsamlı ve zor hale getirir.

Bir diğer önemli varyant ise akıl yürütme, öğrenme ve hatta belki de mizah ve yaratıcılık içeren görevleri içeren "Genişletilmiş Turing Testi"dir. Bu varyant, insan zekasının daha geniş yönlerini içerecek şekilde yalnızca dilsel ayırt edilemezliğin ötesine geçerek makinenin bilişsel yeteneklerini daha derinlemesine araştırmayı amaçlamaktadır.

Bunlara ek olarak:

• Ters Turing Testi, bir insanın bir bilgisayarı kandırarak bilgisayarın bir insanı sorgulamadığına inanmasını sağlamayı amaçlamaktadır.
• Marcus Testinde denekler medyayı izler ve tüketilen içerikle ilgili sorulara yanıt verir.
• Lovelace Test 2.0, deneklerin sanat yaratmalarını sağlar ve bunu yapma yeteneklerini inceler.
• Minimum Akıllı Sinyal testi deneklere yalnızca ikili sorular sorar (yani yalnızca doğru/yanlış veya evet/hayır cevaplarına izin verilir).

Özetle, Turing Testinin metodolojisi makine zekasını değerlendirmek için benzersiz ve etkili bir çerçeve sunarken, aynı zamanda incelemeye ve uyarlamaya da davet etmektedir. Bu uyarlamalar, testin sadece konuşma yeteneğini değil, daha geniş bilişsel ve algısal becerileri ölçme yeteneğini geliştirmeyi ve böylece makinelerin başarabileceklerinin sınırlarını sürekli olarak zorlamayı amaçlamaktadır. Yapay zeka teknolojisi geliştikçe, Turing Testinin metodolojisi de gelişmekte ve yapay zeka alanındaki yeni zorluklara ve olasılıklara uyum sağlamaktadır.

Turing Testi'ne Yönelik Eleştiriler

Kavramsal basitliğine rağmen, Turing Testinin metodolojisi çeşitli pratik zorluklar ve sınırlamalar getirmektedir. İlk olarak, insan yargısına dayanması değerlendirme sürecine öznellik katmaktadır. Yargıcın geçmişi, beklentileri ve etkileşim tarzı testin sonucunu önemli ölçüde etkileyebilir. Buna ek olarak, testin formatı, gerçekten akıllı davranışlar sergilemek yerine insan jürileri kandırmak için özel olarak ayarlanmış makineler tasarlanarak manipüle edilebilir. Bu durum, Turing Testini geçmenin gerçek zekayı değil, insan konuşma kalıplarını etkili bir şekilde taklit etme becerisini gösterebileceği yönünde eleştirilere yol açmıştır.

Dahası, test, geçmiş etkileşimlerden öğrenme, duygusal anlayış gösterme veya karmaşık problem çözme gibi insan zekasıyla ilişkilendirilen birçok niteliği hesaba katmamaktadır. Eleştirmenler, bir makinenin Turing Testini gerçek bilişsel süreçler yerine yüzeysel taklit yoluyla geçebileceğini, dolayısıyla ölçülen zekanın derinliğinin sorgulanabileceğini savunmaktadır.

Sorgulayıcıların Naifliği

Pratikte, testin sonuçları bilgisayarın zekasından ziyade soruyu soran kişinin tutumları, becerisi ya da saflığı tarafından kolaylıkla manipüle edilebilir. Aralarında bilişsel bilimci Gary Marcus'un da bulunduğu çok sayıda uzman, Turing testinin yalnızca insanları kandırmanın ne kadar kolay olduğunu gösterdiğini ve makine zekasının bir göstergesi olmadığını iddia etmektedir.

Turing, testi tanımlarken, sorgucunun sahip olması gereken kesin bilgi ve becerileri belirtmemiştir, ancak "ortalama bir sorgucu" terimini kullanmıştır:

Ortalama bir sorgucunun beş dakikalık bir sorgulamadan sonra doğru teşhisi yapma şansı %70'ten fazla olmayacaktır.

Az önce de bahsettiğimiz gibi, ELIZA gibi (yapay zekaya bile sahip olmayan) chatbot programları, naif insanları tekrar tekrar gerçek bir insanla iletişim kurduklarına inandırmayı başarmıştır. Bu durumlarda, "sorgulayıcılar" bilgisayarlarla etkileşim halinde olduklarının farkında bile değillerdir. Başarılı bir şekilde insan gibi görünmek için makinenin herhangi bir zekaya sahip olmasına gerek yoktur ve yalnızca insan davranışına yüzeysel bir benzerlik gereklidir.

İlk Loebner Ödülü yarışmalarında makineler tarafından kolayca kandırılabilen "sofistike olmayan" sorgulayıcılar kullanılıyordu. 2004 yılından bu yana Loebner Ödülü organizatörleri, sorgulayıcılar arasında filozofları, bilgisayar bilimcilerini ve gazetecileri görevlendirmektedir. Bununla birlikte, bu uzmanlardan bazıları da makineler tarafından kandırılmıştır.

Turing testinin ilginç bir özelliği, test edilen insanların sorgulayıcılar tarafından makine olarak yanlış tanımlandığı "konfedere etkisi"nin sıklığıdır (yani sorgulayıcılar, makineyi insan sanmaktan ziyade, insanı makine sanmaktadır). Bunun nedeninin, sorgulayıcıların "insan tepkileri" olarak bekledikleri şeylerin her zaman tipik insan tepkileri olmayabileceği olabileceği öne sürülmüştür. Sonuç olarak, bazı bireyler de makine olarak kategorize edilebilirler. Dolayısıyla bu durum, rakip bir makinenin lehine işleyebilir. İnsanlara "kendileri gibi davranmaları" talimatı verilse de, bazen verdikleri cevaplar daha çok sorgulayıcının bir makineden söylemesini beklediği şeylere benzer. Bu da insanların "insan gibi davranmaya" motive olmalarının nasıl sağlanacağı sorusunu gündeme getirir.

İnsan Zekası vs. Genel Olarak Zeka

Turing testi, aslında bir bilgisayarın zekice davranıp davranmadığını doğrudan test etmez. Yalnızca bilgisayarın bir insan gibi davranıp davranmadığını test eder. İnsan davranışı ve akıllı davranış tam olarak aynı şey olmadığından, test iki şekilde zekayı doğru bir şekilde ölçmede başarısız olabilir:

Bazı İnsan Davranışları Zekice Değildir!

Turing testi, zeki olup olmadıklarına bakılmaksızın makinenin tüm insan davranışlarını yerine getirebilmesini gerektirir. Hatta hakaretlere karşı duyarlılık, yalan söyleme eğilimi veya basitçe yüksek sıklıkta yazım hataları gibi hiç de zeki sayılmayacak davranışları da test eder. Eğer bir makine bu zeki olmayan davranışları detaylı bir şekilde taklit edemezse testte başarısız olur.

Bu itiraz, The Economist tarafından 1992'deki ilk Loebner Ödülü yarışmasından kısa bir süre sonra yayınlanan "yapay aptallık" başlıklı bir makalede dile getirilmiştir. Makale, ilk Loebner kazananının zaferinin, en azından kısmen, "insan yazım hatalarını taklit etme" yeteneğinden kaynaklandığını belirtmiştir. Turing'in kendisi, programların oyunun daha iyi "oyuncuları" olabilmek için çıktılarına hatalar eklemesini önermişti.

Bazı Akıllı Davranışlar İnsanca Değildir!

Turing testi, zor problemleri çözme veya orijinal içgörüler ortaya koyma yeteneği gibi son derece zeki davranışları test etmez. Aslında, özellikle makinenin aldatmasını gerektirir: Eğer makine bir insandan daha zekiyse, kasıtlı olarak çok zeki görünmekten kaçınmalıdır. Eğer bir insanın çözmesi neredeyse imkansız olan bir hesaplama problemini çözecek olursa, sorgulayıcı programın insan olmadığını anlayacak ve makine testi geçemeyecektir.

İnsanların yeteneğinin ötesindeki zekayı ölçemediği için, test insanlardan daha zeki sistemler inşa etmek veya değerlendirmek için kullanılamaz. Bu nedenle, süper zeki sistemleri değerlendirebilecek çeşitli test alternatifleri önerilmiştir.

Bilinç vs. Bilincin "Simülasyonu"

Turing testi, yalnızca öznenin nasıl davrandığıyla, yani makinenin dış davranışıyla ilgilenir. Bu bağlamda, zihin çalışmalarına davranışçı ya da işlevselci bir yaklaşım getirmektedir. ELIZA örneği, testi geçen bir makinenin, düşünmeden ya da bir zihne sahip olmadan, basit (ama geniş) bir mekanik kurallar listesini takip ederek insan konuşma davranışını taklit edebileceğini göstermektedir.

John Searle, bir makinenin "gerçekten" düşünüp düşünmediğini ya da yalnızca "düşünmeyi simüle edip etmediğini" belirlemek için harici davranışın kullanılamayacağını savunmuştur. Çin odası argümanı, Turing testi zekanın iyi bir operasyonel tanımı olsa bile, makinenin bir zihne, bilince ya da niyetliliğe sahip olduğunu göstermeyebileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. (Niyetlilik, düşüncelerin bir şey "hakkında" olma gücü için kullanılan felsefi bir terimdir).

Turing, orijinal makalesinde bu eleştiri hattını öngörerek şöyle yazmıştır:

Bilinç hakkında hiçbir gizem olmadığını düşündüğüm izlenimini vermek istemiyorum. Örneğin, onu yerelleştirmeye yönelik her türlü girişimle bağlantılı bir paradoks vardır. Ancak bu makalede ilgilendiğimiz soruyu yanıtlamadan önce bu gizemlerin mutlaka çözülmesi gerektiğini düşünmüyorum.

Günümüzde Turing Testi Kullanılıyor mu?

Ana akım yapay zeka araştırmacıları, Turing testini geçmeye çalışmanın, çok daha verimli araştırmalardan alıkoyan bir dikkat dağıtıcıdan ibaret olduğunu savunmaktadır. Gerçekten de Turing testi, Stuart Russell ve Peter Norvig'in yazdığı gibi, pek çok akademik veya ticari çabanın aktif bir odak noktası değildir: İlginç bir şekilde yapay zeka araştırmacıları, Turing testini geçmeye çok az ilgi göstermişlerdir. Bunun birkaç nedeni vardır.

Birincisi, programlarını test etmenin daha kolay yolları vardır. Yapay zeka ile ilgili alanlardaki mevcut araştırmaların çoğu, nesne tanıma veya lojistik gibi mütevazı ve belirli hedeflere yöneliktir. Bu sorunları çözen programların zekasını test etmek için, yapay zeka araştırmacıları onlara doğrudan görev verirler. Stuart Russell ve Peter Norvig, uçuş tarihi ile bir analoji önermektedir: Uçaklar, kuşlarla karşılaştırılarak değil, ne kadar iyi uçtuklarıyla test edilir:

Havacılık mühendisliği metinleri, alanlarının amacını 'diğer güvercinleri kandırabilecek kadar tam olarak güvercin gibi uçan makineler yapmak' olarak tanımlamaz.

İkinci olarak, insanların gerçeğe yakın simülasyonlarını yaratmak, yapay zeka araştırmalarının temel hedeflerine ulaşmak için çözülmesi gerekmeyen başlı başına zor bir sorundur. İnandırıcı insan karakterleri bir sanat eserinde, bir oyunda veya sofistike bir kullanıcı arayüzünde ilginç olabilir, ancak akıllı makineler, yani zekayı kullanarak sorunları çözen makineler yaratma biliminin bir parçası değildir.

Ayrıca Turing Testi, insan yeteneklerini arttırmak veya genişletmek yerine, insanları taklit etmeye odaklanarak, araştırma ve uygulamayı insanların yerine geçecek teknolojilere yönlendirme ve böylece işçilerin ücret ve gelirlerini düşürme riski taşımaktadır. Ekonomik güçlerini kaybettikçe, bu işçiler siyasi güçlerini de kaybedebilir, bu da servet ve gelir dağılımını değiştirmelerini daha zor hale getirebilir. Bu da onları kötü bir dengeye hapsedebilir. Erik Brynjolfsson bu durumu "Turing Tuzağı" olarak adlandırmış ve şu anda insanları güçlendirmekten ziyade taklit eden makineler yaratmaya yönelik aşırı teşvikler olduğunu savunmuştur.

Zaten Turing de fikrinin programların zekasını test etmek için kullanılmasını istememiştir; yapay zeka felsefesi tartışmalarına yardımcı olacak açık ve anlaşılır bir örnek sunmak istemiştir. Turing, Turing testinin "zeka" ya da başka herhangi bir insan niteliğinin ölçüsü olarak kullanılabileceğini hiçbir yerde açıkça belirtmemiştir. "Düşünen makineler" olasılığına yönelik eleştirilere yanıt vermek ve araştırmanın ilerleyebileceği yolları önermek için kullanabileceği "düşünmek" kelimesine açık ve anlaşılır bir alternatif sunmak istemiştir. John McCarthy, felsefi bir fikrin pratik uygulamalar için işe yaramaz hale gelmesine şaşırmamamız gerektiğini savunmaktadır:

Yapay zeka felsefesinin yapay zeka araştırmalarının pratiği üzerinde, bilim felsefesinin genel olarak bilim pratiği üzerinde sahip olduğundan daha fazla etkiye sahip olması muhtemel değildir.

Turing Testi Gelecekte Neye Evrimleşecek?

Yapay zeka gelişmeye devam ederken, Turing Testi de üzerinde düşünmeye değer bir ölçüm aracı olmaya devam etmektedir; ancak dürüst olmak gerekirse, yapay zeka sahası giderek makine zekasının çok yönlü doğasını daha kapsamlı bir şekilde değerlendirebilecek yeni modellere ve ölçümlere yönelmektedir. Yapay zekanın başarısının nasıl değerlendirileceğine yönelik olarak geliştirilen, muhtemelen her biri yapay zeka sistemlerinin karmaşık yeteneklerini daha iyi anlamak ve ölçmek için uyarlanmış geleneksel ve yenilikçi yaklaşımların bir kombinasyonunu içerecektir.

Gelecekte Turing Testinin evrimleşebileceği potansiyel bir yön, testin içine daha çeşitli bilişsel yetenekleri entegre etmektir. Bu, makinenin duygusal zekasını, etik muhakemesini ve yaratıcı problem çözme becerilerini değerlendiren testleri içerebilir. Araştırmacılar, Turing Testinin kapsamını genişleterek, insan benzeri zekanın daha geniş bir yelpazesini yakalamayı ve böylece makinelerin daha karmaşık etkileşimlerde insanlara nasıl daha fazla benzeyebileceğine dair daha doğru bir ölçüm sağlamayı ummaktadır.

Ayrıca Turing Testinin geleneksel formatıyla ilişkili öznelliği azaltmak için daha ölçülebilir ve nesnel yöntemler geliştirmeye de çaba sarf edilmektedir. Bu yöntemler, standartlaştırılmış test senaryolarını veya YZ yanıtlarını insan yanıtlarına karşı değerlendirmek için tutarlı, ölçülebilir kriterlerin kullanılmasını içerebilir. Bu modifiye testler, insan yargısı değişkenliğini en aza indirerek daha güvenilir ve tekrarlanabilir bir değerlendirme çerçevesi sağlamayı amaçlamaktadır.

Turing Testini değiştirmenin ötesinde, yapay zekadaki en son gelişmeleri yansıtan tamamen yeni değerlendirme biçimlerine doğru önemli bir ivme vardır. Yaklaşımlardan biri, bir makinenin karmaşık ortamlarda gezinme, nesneleri manipüle etme veya dinamik ortamlarda insanlarla sosyal etkileşim kurma gibi becerilerin bir kombinasyonunu gerektiren belirli görevleri yerine getirme yeteneğini ölçen görev tabanlı testlerin kullanılmasıdır.

Umut vaat eden bir başka yön ise, makine işleme ve karar verme süreçlerinin insan beyni işlevlerini ne kadar yakından taklit ettiğine bağlı olarak yapay zekayı değerlendiren sinirbilimden ilham alan testlerin entegrasyonudur. Bu yaklaşım sadece yapay zeka algoritmalarının "kara kutusu" hakkında içgörü sağlamakla kalmayacaktır, aynı zamanda biyolojik süreçlerle paralellikler kurarak yapay ve doğal zeka arasındaki boşluğu doldurabilecektir

Yapay zeka yetenekleri geliştikçe, yapay zeka gelişiminin toplumsal değerler ve normlarla uyumlu kalmasını sağlamak için sağlam etik yönergelere ve düzenleyici çerçevelere duyulan ihtiyaç da artmaktadır. Gelecekteki değerlendirmeler, makinelerin karar verme süreçlerinde etik kurallara ve toplumsal normlara nasıl bağlı kaldıklarını inceleyerek yapay zeka davranışlarının etik sonuçlarını da göz önünde bulundurabilir.

Bu kılavuzların geliştirilmesi muhtemelen teknoloji uzmanları, etikçiler, hukuk uzmanları ve politika yapıcılar arasında disiplinler arası işbirliğini içerecek ve YZ teknolojilerinde yenilik ve faydayı teşvik ederken gizliliği, güvenliği ve adaleti koruyan standartlar oluşturmayı amaçlayacaktır.

Özetle, yapay zekayı değerlendirmenin geleceği muhtemelen Turing Testinin ötesine geçecek ve yapay zekanın genişleyen kapsamını yansıtan daha çeşitli test ve kriterleri benimseyecektir. Bu yeni yönelim sadece makinelerin neler başarabileceğinin daha iyi anlaşılmasını sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda yapay zeka gelişmelerinin faydalı, etik ve insan çıkarlarıyla uyumlu olmasını da sağlayacaktır. Bu geleceğe doğru ilerlerken, Turing Testi'nden çıkarılan dersler, yapay zekayı nasıl düşündüğümüzü, değerlendirdiğimizi ve hayatımıza nasıl entegre ettiğimizi etkilemeye devam edecektir.

Sonuç

Turing Testi, 1950 yılında Alan Turing tarafından ortaya atıldığından bu yana, yapay zeka çalışmalarında önemli bir ölçüt olarak hizmet etmiştir. Bizi sadece makinelerin neler yapabileceğini değil, aynı zamanda bilişsel ve konuşma yetenekleri açısından neleri somutlaştırabileceklerini de düşünmeye zorlamaktadır. Başlangıçta bir makinenin insan zekasını ikna edici bir şekilde taklit edip edemeyeceğini belirlemek için basit bir test olarak tasarlanmış olsa da, Turing Testi'nin etkileri ve etkileri teknoloji, felsefe ve etiğin çeşitli yönlerine nüfuz etmiştir.

Bu makale, Turing Testi'nin kavramsal kökenlerinden metodolojik uygulamasına ve yapay zekanın gelişimi üzerindeki etkisine kadar geçirdiği evrimi incelemiştir. Testin özellikle doğal dil işleme ve diyalogsal yapay zeka alanlarındaki araştırma önceliklerini nasıl şekillendirdiğini ve zeka ve bilincin doğası hakkındaki felsefi tartışmaları nasıl alevlendirdiğini tartıştık. Etik açıdan Turing Testi, özellikle sosyal ve profesyonel yaşamlarımıza daha fazla entegre oldukça, makinelere karşı sorumluluklarımız hakkında tartışmalara neden olmaya devam etmektedir.

Turing Testi, yapay zeka araştırmalarında temel bir unsur olsa da, sınırlamaları ve eleştirileri de yok değildir. Bunlar arasında, diğer zeka biçimleri pahasına dilsel yeteneğe odaklanması ve insan yargısını makine zekası için güvenilir bir standart olarak kullanmanın pratik zorlukları ile ilgili endişeler yer almaktadır. Testin basitliği ve odak noktası hem bir güç hem de bir tartışma noktası olmuştur. Yapay zeka komünitesi, bu eleştirilere yanıt olarak, makine zekasının daha bütünsel ve doğru bir değerlendirmesini sağlamayı amaçlayan alternatif ölçütler ve testler tartışmaya ve geliştirmeye devam etmektedir. Bu alternatifler genellikle problem çözme, öğrenme uyumluluğu ve hatta etik muhakeme dahil olmak üzere daha geniş bir bilişsel yetenek yelpazesini değerlendiren çok boyutlu testleri içerir.

Turing Testinin kalıcı mirası, teknoloji ve insan zekasının kesiştiği noktada devam eden tartışma ve araştırmaları teşvik etme kapasitesidir. Yapay zeka teknolojileri geliştikçe ve giderek daha sofistike hale geldikçe, Turing Testinin ortaya attığı temel sorular geçerliliğini korumaktadır: Zekayı ne tanımlar? Makineler buna sahip olabilir mi? Makineler daha fazla insan benzeri hale geldikçe hangi etik hususlar ortaya çıkmaktadır? Bu soruların yanıtları, teknolojik ilerlemeler ve etik, felsefi ve sosyal faktörlerin karmaşık etkileşimi ile şekillenerek sürekli gelişmektedir.

Sonuç olarak, Turing Testi yalnızca tarihi bir dipnot değil, yapay zekayı çevreleyen söylemin yaşayan bir parçasıdır. Testin sonuçları, yapay zeka alanındaki teorik araştırmaları ve pratik uygulamaları etkilemeye devam etmekte ve makine kapasitesinin derinliklerini ve insan benzeri zekanın özünü araştırmak için bir araç olarak geçerliliğini korumaktadır. İlerledikçe, Turing Testi ile onlarca yıldır süren mücadeleden elde edilen içgörüler, şüphesiz akıllı sistemlerin gelişimini ve içinde faaliyet gösterdikleri etik çerçeveleri bilgilendirmeye devam edecektir.