Yapay Zekanın Beden Problemi ve Gelişimsel Robotik: Yapay Zeka, Fiziksel Bir Bedene Sahip Olmadan Neden Tam Potansiyeline Ulaşamaz?

Yapay zeka, büyük ilerlemeler kaydediyor gibi görünüyor. Kendi kendini süren arabaların, otomatik çeviri sistemlerinin, konuşma ve metin analizlerinin, görsel işleme ve her çeşit tanıma sisteminin kilit teknolojisi haline geldi.^{[1], [2], [3]} Pek çok konuda yapay zeka, en iyi insan performansını bile aşabiliyor.^[4]

Yeni bir ticari endüstrinin doğuşuna, devasa finansal yatırıma ve muazzam potansiyele şahitlik ediyoruz.^[5] Yapay zeka tarafından geliştirilemeyecek hiçbir alan, otomatikleştirilemeyecek hiçbir iş, yapay zeka uygulaması tarafından halledilemeyecek hiçbir sorun yok gibi görünüyor. Peki bu, kesin olarak doğru mu?

Bilgisayım (İng: "computation") üzerine yapılan teorik çalışmalar gösteriyor ki, bazı şeyler hesaplanabilir değil.^[6] Parlak zekalı matematikçi ve şifre kırıcı Alan Turing, bazı hesaplamaların yıllar, yüzyıllar sürebilecekken, bazılarının asla bitmeyebileceğini ispatlamıştı.

Örneğin, bir satranç oyunundaki birkaç hamleyi kolaylıkla hesaplayabiliriz, ama ortalama 80 hamlelik bir satranç oyunundaki tüm hamlelerin muhasebesini yapmak hiç pratik değildir. Saniyede yüz bin trilyon işlem yapabilen, dünyanın en hızlı bilgisayarlarından birini kullandığımızda bile, satranç alanın küçük bir kısmının keşfedilmesi 1 yıldan fazla sürüyor. Bu, aynı zamanda büyütme problemi olarak da biliniyor.^[7]

Erken yapay zeka araştırmaları, az sayıda problem kombinasyonları üzerinde (X-O-X oyunu gibi "oyuncak problemler" alanında) iyi sonuçlar vermişti, ancak satranç gibi daha geniş olanlara büyütüldüğünde, aynı sonuçları veremediler. Neyse ki modern yapay zeka, bu tarz problemlerle başa çıkmak için alternatif yollar geliştirdi.^[8] Sadece olası hamlelere değil, insan zihninin yönetebileceğinden çok daha ötesine bakarak, dünyanın en iyi insan oyuncularını alt edebiliyor. Bunu; tahminler yürüterek, olasılıklar hesaplayarak, geniş sinir ağları ve öteki makine öğrenme tekniklerini kullanarak yapıyor.

Ancak bunlar aslında bilgisayar biliminin sorunları, yapay zekanın değil. Peki yapay zekanın zekasını konuşturabilmesi için herhangi bir temel kısıtlama var mı? İnsan-bilgisayar etkileşimini düşündüğümüzde, ciddi bir mesele doğuyor: Gelecek yapay zeka sistemlerinin; interaktif, arkadaşça ve sosyal bir tutumla insanlarla iletişim kurması ve onlara yardım etmesi bekleniyor.^[9]

Akıl Teorisi

Tabii ki biz, bu sistemlerin oldukça ilkel versiyonlarına sahibiz. Buna rağmen sesli komut sistemleri ve çağrı merkezi tarzı komut dosyası işlemleri sanki bir diyalog varmış gibi davranır.^[10] Asıl ihtiyacımız olan ise, yapay zekanın kişiyi ve geçmiş konuşmaları hatırladığı, uzun vadede serbest akışlı diyalogları içeren, uygun sosyal etkileşimler... Yapay zeka, asıl denilmek istenileni, niyeti ve beklentileri gerçekten anlayabilmeli.

Bu, psikolojide "akıl teorisi" olarak bilinen anlayışı gerektiriyor: Yani muhatap olduğunuz kişinin bir düşünce şeklinin olduğunu ve dünyayı kabaca sizin gördüğünüz gibi gördüğü bilmelisiniz.^[11] Bu şekilde birisi bir deneyiminden bahsettiği zaman, neyi tarif ettiğini anlayabilir, yorumlara anlam verebilirsiniz.

Aynı zamanda karşımızdaki kişinin hareketlerini içselleştirebilir ve mimik ve beden dili sinyallerinden neyi kastettiğini anlayabiliriz. Yani Ecem, "Bence Nihal Behlül'den hoşlanıyor ama Behlül onu kendine uygun bulmuyor." dediğinde biliyoruz ki, Ecem'in öncelikli modeli kendi düşünceleri, ikinci öncelikli modeli Behlül'ün düşünceleri ve üçüncü öncelikli modeli Behlül'ün Nihal'in ne düşündüğüne yönelik tahminleri. Bunu anlayabilmek için gerçek hayatta benzer bir durumu tecrübe etmiş olmamız gerektiğine dikkat edelim.

Fiziksel Öğrenme

Açıkça görülüyor ki tüm bu sosyal etkileşimler, eğer taraflar "benlik duygusu"na sahipse ve bunu üçüncü kişi için de koruyabiliyorlarsa anlamlıdır.^[12] Bir başkasını anlayabilmek için kendini bilmek gereklidir. Bir yapay zekanın "benlik modeli", vücudunun nasıl çalıştığını anlayan, kendi alanının ayrıntılı bir haritasını ve iyi anlaşılmış becerileri içeren öznel bir perspektife sahip olmalıdır.

Pixabay

Bu demek oluyor ki benlik duygusunu sağlam veri ve deneyim üzerine inşa edebilmek için fiziksel bir beden gerekli. Bir tarafın eylemi, diğeri tarafından gözlemlendiği zaman bu olay, tarafların her ikisi tarafından ortak olarak anlaşılabilir. Bu demek oluyor ki sosyal yapay zekanın gövdeli robotlar ile gerçekleştirilmesi gerekecek. Bir yazılım kutusunun, nasıl olur da, fiziksel dünyaya (insanların dünyasına) bir bakış açısı olabilir?

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

Bir yazılımcı, bir robota tamamen benlik bilincine sahip olan bir yazılım yazamaz. Eğer en başından itibaren öznel bir bakış açısı tasarlandıysa, bu tasarımcının kendi bakış açısı olmuş olur; bu yüzden de tasarımcının bilmediği deneyimleri öğrenmesi ve bunlarla başa çıkması gerekir. Yani asıl yapmamız gereken, öznel bir bakış açısını kendi öğrenebilecek bir yapı ortaya koyabilmek.

Neyse ki bu zorluklardan kurtulmanın bir yolu var. İnsanlar da tıpkı aynı sorunlarla karşılaşıyor ancak onlar bu sorunları tek seferde çözemiyorlar. Bebeklik döneminde insanlar; vücudunu kontrol etmeyi öğrenirken ve dış dünyayı deneyimlerken inanılmaz bir gelişim sürecinden geçiyorlar.^[13] Ayrıca nasıl davranmamız gerektiğini ve davranışlarımızın nasıl sonuçlar doğurabileceğini de öğreniyoruz.

Gelişimsel robotik adlı alandaki yeni araştırmalar, artık robotların da bebekler gibi nasıl sıfırdan öğrenebileceğinin peşinde. Robotlar, ilk aşamada durağan cisimleri ve robot dünyasının fiziğini keşfetmeyle ilgileniyor. Sonrasında karşı tarafın etkileşimlerini not alıyor ve kopyalıyor.^[14] Bu şekilde git gide daha karmaşık bir benlik duygusu inşa etmiş oluyorlar, tıpkı bir bebek gibi... Örneğin Mark Lee, How to Grow a Robot (Bir Robot Nasıl Geliştirilir?) adlı kitabında, bu alandaki yeni deneyleri ele alıyor.^[15]

Yani, bedeni bulunmayan bir yapay zeka, bu durum nedeniyle şimdilik temelde kısıtlanmış olsa da robot bedenlerle alakalı gelecek araştırmalar, yapay zeka ile insanlar arasında kalıcı, empatik ve sosyal etkileşimler kurulmasını sağlayabilir.