Yapay Zeka İnsan Kadar Zeki Olacak mı?
Bilgisayar bilimciler 40 yıldır yapay zeka geliştiriyor; ama bugüne dek insan kadar zeki bir yazılım üretemediler. Yapay zeka yaratıcı değil, kendi varlığının farkında değil. Dünyanın ilk YZ uzmanlarından biri olan Judea Pearl’e göre bunun nedeni, YZ’nin olaylar arasında sebep-sonuç ilişkisi kuramaması. Oysa insanlara hizmet eden robotların insan kadar zeki olması gerekiyor. Bunu nasıl çözeriz?
İlk yapay zeka uzmanı derken
Judea Pearl, Marwin Minsky’yle birlikte dünyada yapay zeka geliştiren ilk kuşak araştırmacılar arasında yer alıyor. Öyle ki 1980’lerde kendi başına öğrenen makinelerde kullanılan ilk yazılımları geliştirdi.
Pearl, matematikteki Bayesian networkleri makine öğreniminde nasıl kullanacağımızı gösterdi. Bu da bugün Google ve Facebook’ta kullanılan derin öğrenme algoritmalarının temellerini oluşturdu.
Nitekim Facebook’un zaman tünelinde verdiğiniz beğenileri analiz ederek sizi sizden iyi tanımasını sağlayan algoritmaların kökenini de Judea Pearl’e borçluyuz (Öyle ki Facebook ve artık kapanmış olan Cambridge Analytica şirketi, seçmenleri verdikleri beğenilere göre fişleyerek hem ABD başkanlık seçimlerini hem de İngiltere’nin Brexit seçim sonuçlarını etkiledi).
İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt
Yapay zeka işte o kadar güçlü
Açıkçası YZ, Trump’ın başkan seçilmesini ve İngiltere’nin AB’den ayrılmasını sağlayacak kadar güçlü. Bununla birlikte yapay zeka şiir yazamaz, yaratıcı değil, aslında kendi varlığının farkında bile değil. Özetle Mustafa Sandal’ın dediği gibi, arabası var güzel mi güzel; ama maalesef ruhu yok. Peki neden?
Bilgisayar bilimci ve filozof Judea Pearl’e göre, bunun nedeni derin öğrenme ve bilişsel analiz gibi yapay zeka yazılımlarının neden sonuç ilişkisini algılamaması. Bu algoritmalar müşterilerin online alışveriş davranışları gibi büyük veri yığınlarını analiz ederken veriler arasındaki ilişkiyi tespit ediyor. Ancak, bir olayın başka bir olayın sebebi olduğunu anlayamıyor.
Örneğin, annenize doğum gününde hediye aldığınızı düşünelim: Yapay zeka her yıl 12 Martta standart seçimlerinizin dışında kalan bir ürünü hediye olarak aldığınızı saptayabilir. Böylece 12 Mart günü size özel hediye seçenekleri gösterebilir. Ancak, bunun sebebinin annenizin doğum günü olduğunu anlayamaz.
İlgili yazı: Gerçek Adem: İlk insan ne zaman yaşadı?
Neden Kitabı
Yapay zekanın bir türlü insan zekası seviyesine ulaşmamış olmasından dolayı hayal kırıklığına uğrayan Pearl, bugünlerde kendisinin öncülük ettiği derin öğrenme yazılımlarının en sert eleştirmenlerinden biri oldu. Hatta daha da ileri giderek insan kadar zeki robotlar geliştirmek için neler yapmamız gerektiğini yeni kitabında anlattı.
Neden Kitabı: Neden ve Sonucun Yeni Bilimi’nde Pearl, gelecekte yaşlı ve hastalara hizmet edecek, aslında hayatın her alanında insanlara yardım edecek olan robotlar geliştirmemiz gerektiğini belirtiyor. Nitekim şirketler de endüstri 4.0 bağlamında maliyetleri azaltarak üretim ve rekabet gücünü artırmak için robotlara geçiyor.
Ancak, robotların insanlara hizmet etmek için bizim kadar zeki olması gerekiyor. Bunun için de yapay zeka araştırmalarının en büyük eksiğini gidermemiz lazım: Google ve Facebook algoritmalarını yazan veri bilimciler, öncelikle zekanın ve aklın ne olduğunu iyi anlamak zorundalar.
İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili
Homo sapiens sapiens
İnsan türünün bilimsel adı bu: düşündüğü üzerine düşünen insan. Özetle zeka kısa süreli problem çözme yeteneğiyken, akıl uzun süreli problem çözme yetisidir. Bu açıdan bakarsak elimizle kovduğumuz zaman havada sekiz çizip defalarca aynı yere geri gelen ve bizi onu kovmaktan bıktırarak kanımızı emen bir sivrisinek gayet zekidir.
Akıl ise işimi iyi yapmazsam işten çıkarırlar ve bu da beni maddi sıkıntıya sokar gibi uzun vadeli planları düşünme yeteneğidir. Aslında ahlak, manevi inançlar, politik görüşler, sanat, bilim, edebiyat ve felsefe hep aklın alanına giriyor.
İlgili yazı: Exacto Hiç Iskalamayan Akıllı Kurşun
Yapay zeka bunları yapamıyor
Özünde yapay zeka kendi varlığının farkında değil. Örneğin son araştırmalar insan beynindeki nöronların, bir konuyu düşünmemiz için diğer nöronlara gönderdikleri elektrik sinyallerinin kendilerine geri yansıması neticesinde, kendi varlığını fark ederek bilinç kazandığını gösteriyor.
Bu geri besleme mekanizması yapay zekada yok. Neden yok derseniz 30 yıl öncesine gitmemiz ve ilk derin öğrenme yazılımlarına bakmamız lazım:
1980’lerde bilgisayar bilimcilerin karşılaştığı en büyük zorluk, dünyadan büyük veri toplamak (tüketicinin son 30 gündeki online alışveriş verisi gibi) ve bunları mantıklı bir şekilde analiz etmekti. Pearl bunun için Bayesian networkleri geliştirdi.
İlgili yazı: İnternetinizi Uçuracak En İyi 10 Modem
Bayesian network nedir?
En basit ifadesiyle büyük veri analiz eden bir algoritma: Örneğin, Afrika’dan dönen bir hastanın ateşi ve ağrısı varsa bunun büyük olasılıkla sıtma hastalığı olduğunu söylüyor. Özellikle de hasta Afrika’da sıtmanın yaygın olduğu bir ülkeden dönüyorsa.
Kısacası derin öğrenme yazılımları hastanın semptomları ile o ülkede hastanın yolculuğundan hemen önce gerçekleşen sıtma salgını arasında bir bağıntı kuruyor. Judea Pearl işte bu alandaki öncü çalışmaları nedeniyle, 2011 yılında bilgisayar biliminin en saygın payesi olan Turing ödülünü aldı.
İlgili yazı: Mobil İnternette Video İzleme Rehberi
Bilimde nedensellik eksik
Pearl aynı zamanda bir filozof olduğundan, bize hem insan kadar zeki robotlar geliştirmek için ne yapmamız gerektiğini söylüyor, hem de modern bilimin karşılaştığı en büyük zorluğu açıklıyor: Fizik biliminde bile neden sonuç ilişkisinden uzaklaşmaya başlıyoruz ve Pearl’e göre bu durum bilimin de yozlaşmasına neden oluyor.
Bilimin teorilerden önce deney ve gözlemlere, yani deneysel (ampirik) bilgiye dayanması gerektiğini Sicim Teorisi Evreni Tek Denklemle Açıklayabilir mi? yazısında anlattım. Ancak, bir de belirttiği gibi bilgisayar simülasyonu sorunu var. İşte bu sorun bilimde nedenselliği ortadan kaldırma riski yaratıyor. Öyle ki neden-sonuç ilişkisi olmadan bilimsel teoriler birer kurgudan ibaret olacak.
İlgili yazı: Beyin Programlayan Holografik Aygıt
Deney yapamıyoruz
Bilim insanları artık evrenin nasıl oluştuğunu açıklayan teoriler geliştirmeye başladılar. Ancak, bu teorilerin gözlemsel kanıtları, uzayda göremeyeceğimiz kadar uzakta ve laboratuarda ölçemeyeceğimiz kadar yüksek sıcaklıklarda yatıyor.
Örneğin elimizdeki teorilere göre mutlak sıfır kadar, mutlak sıcak da var: Bu da evrende fizik yasalarının geçerli olduğu en yüksek sıcaklık. 142 nonilyon kelvin, yani 142.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 K. Evren büyük patlamadan 10-42 saniye önce o kadar sıcaktı.
Keza, tüm evreni tek denklemle açıklamayı hedefleyen süpersicim teorisini (M teorisi) kanıtlamak için de evreni oluşturan büyük patlama anında yaratılmış ilkin kütleçekim dalgalarını görmemiz gerek. Oysa laboratuarda 142 nonilyon Kelvin sıcaklık üretip deney yapamıyoruz. Elimizdeki aygıtlar yetersiz olduğu için ilkin kütleçekim dalgalarını da göremiyoruz.
İlgili yazı: İnternette teknik takip ve gözetimi önleme rehberi
Kısacası bilim yapamıyoruz!
Bunun yerine bilgisayar simülasyonları yapıyoruz. Bu simülasyonlara bakıp “deney yapamıyoruz ama simülasyonlar bize evrenin nasıl çalıştığını söyleyebilir” diye umuyoruz. Oysa kanıt olmadan yaptığımız tek şey mantıklı tahminler yürütmek. Bu bilim değildir.
Yapay zeka ile ne ilgisi var?
Günümüzde bilimsel simülasyonlarda derin öğrenme yapay zeka yazılımlarını kullanıyoruz. Bunlar da neden sonuç ilişkisini değil, bağıntıları gösteriyor. Yapay zeka olayların neden öyle olduğunu farkına varmıyor.
Pearl konuyu şöyle açıklıyor: “Cebir dili simetriktir. X size y hakkında bir şey söylerse y de size x hakkında bir şey söyler. Deterministik ilişkilerden söz ediyorum. Ancak doğada her şeyi tersine çeviremezsiniz. Zaman geriye akmaz. Fırtına geliyorsa barometre hep düşer, asla yukarı çıkmaz. Oysa fizik yasaları zaman geriye aksa da işliyor.”
Bu da matematiğin doğaya tam olarak karşılık gelmediğini gösteriyor. Yaratıcı ve öz farkındalık sahibi olan insan zihni ise her şeyin simetrik olmadığını, örneğin zamanı geriye alamayacağımızı biliyor. Demek ki zihinde yapay zekada olmayan bir şeyler var.
Pearl’e göre yapay zekaya insan gibi düşünmeyi öğretmezsek, yapay zekanın sezgileri olmazsa, yapay zeka neden-sonuç ilişkisindeki tek yönlülüğü kavrayamazsa ve olaylara sadece matematik verisi olarak bakarsa gerçeği görebilir; ama hakikati gözden kaçırır. Asla insan kadar zeki olamaz. Eş ağırlıktaki iki seçenekten birini de seçemez.
İlgili yazı: Konutlar İçin Ucuz Güneş Enerjisi Rehberi
Asimetrik matematik yok
Ancak asimetrik bilim var. Bugün kuantum fiziği zaman geriye aksa da aynen çalışıyor; ama istatistiksel termodinamik yasalarında zamanın oku olduğunu, yani zamanın hep ileri aktığını biliyoruz. Hatta sicim teorisi uzay-zamanı ve kuantum fiziğini termodinamikten türetmeye çalışıyor.
Kısacası fizikte asimetri olduğunu biliyoruz, ama matematikte sadece simetri var. Bu yüzden simetrik cebir öğelerini kullanarak evreni açıklayan asimetrik denklemler üretmeye çalışıyoruz. Bunların doğru olduğunu kanıtlamak içinse hem fikir yürütmemiz lazım, hem de deney ve gözlem yapmamız lazım.
Matematik ile fizik arasındaki kopukluk insan zihninin yaratıcı olmasını gerektiriyor. Belki de yaratıcılık denilen şey teknik olarak bu kopukluktan geliyor (Heisenberg’in belirsizlik ilkesi).
İlgili yazı: Evren Bir Simülasyon mu?
Evren bir simülasyon mu?
Bunu ayrı bir yazıda anlattım. Bu sebeple elimizdeki yazıda sadece şuna değineceğim: Fizik bilimini sırf deney ve gözlem yapamıyoruz diye sadece simülasyonlarla geliştirmeye çalışırsak hiçbir kanıt olmadığı halde evrenin bir simülasyon olduğunu düşünme yanılgısına düşeriz.
Keza yapay zekayı sadece simülasyonla büyük veri analizi yapan derin öğrenme yazılımlarından ibaret görürsek asla ahlaklı robotlar ve insan gibi düşünen robotlar geliştiremeyiz. Pearl yeni kitabında bir filozof ve bilgisayar bilimci olarak bu iki argümanı geliştiriyor.
İlgili yazı: Bilimkurguda En Şeytani 20 Robot
Yapay zekanın kısa tarihi
Bütün bu süreç 1980’lerde öngörülü analiz, yani geleceğe yönelik tahminlerde bulunma ve tanı koyma ihtiyacından doğdu (örneğin, hafta sonu genellikle marketten ne aldığınızı öngörme veya sensörle yıprandığı görülen bir contanın çatlak olup olmadığını anlama veya ne zaman çatlayacağını öngörme).
Özetle IBM ve SAP gibi şirketler; hekimler, maden tetkik ve arama uzmanları gibi çok teknik olan bazı mesleklerde, insanlar yerine yazılımlarla robotlar kullanmak istediler. 2000’lerde buna bir de online reklam göstererek para kazanan Google ve Facebook şirketlerinin algoritmaları eklendi.
Pearl bunu istatistiksel algoritmalarla yapabileceğimizi düşündü. Ancak, standart hesaplar çok uzun sürüyor ve bilgisayar hafızasında çok yer kaplıyordu. Bayesian networkler ise bu analizleri polinomiyal sürelerde, yani hızla yamamıza izin verdi. Hem de yazılımcıların denklemleri görüp denetleyebileceği bir şekilde. Böylece büyük veri analizini satış ve pazarlamada kullanmak mümkün oldu.
İlgili yazı: Robot Taksiler 6 Boyutlu Haritayla Yolunu Nasıl Buluyor?
Dönek bilgisayarcı
Pearl, makinelerin belirsizlikten anlam çıkarmasını; yani büyük veriyi anlamlandırmasını sağlayan matematiksel araçları geliştirdikten sonra başka bir alana yöneldi: Yapay zekaya neden-sonuç ilişkisiyle düşünme yetisi kazandırmak.
Oysa günümüzde yapay zeka uzmanları için hedef kitleye doğru reklam göstermek amacıyla büyük veri analizi yapmak yeterli. Bu kesim insan gibi düşünen yapay zeka geliştirmeye çalışmıyor bile.
Neden-sonuç ilişkisi kurmak yerine, görünüşte düzensiz olan çok sayıdaki veri arasındaki benzerlikleri tespit ederek modelleme yapan; yani bağıntılar kurarak veriyi anlamlandıran algoritmalar geliştirmekten son derece memnunlar.
Daha net bir ifadeyle: Facebook para karşılığında kullanıcı verilerini Cambridge Analytica şirketine sattı. Sonra bu şirket Trump’ın başkan seçilmesini sağladı. İki şirket de genel seçimlere müdahale etmenin etik bir davranış olmadığına aldırmadı. Kullandıkları aptal yapay zeka zaten hiç aldırmazdı, insanlara zarar verip vermediğini düşünemezdi bile.
İlgili yazı: Facebook Sohbet Botunu Çok Zeki Diye Kapatmadı
Bu yüzden ahlaklı robotlar lazım
Tabii bu gruptakiler, derin öğrenmede tam da bu noktayı eleştiren Judea Pearl’ü modası geçmiş dinozor dönek ilan ettiler. Oysa Facebook yüz tanıma teknolojisi (ki artık resimdekilerin kadın mı, erkek mi olduğunu; resimde köpek olup olmadığını, kimin mont giydiğini ve kaç beden olduğunu da anlıyor) insan zekasının çok küçük bir kısmı. Buzdağının görünen parçası.
Kısacası Pearl, “akciğerlerin tıkanmış ve muhtemelen bu 30 yıldır sigara içtiğin için olmuş” diyen bir algoritmayla yetinmek istemiyor. Bunun yerine, “Sigarayı yasaklarsak ne olur? ve “Liseyi bitirseydim acaba ne olurdu?” diye sorun akıllı yapay zeka istiyor. İlişkilendirme yeterli değildir ve bu tespit bir fikir değil, gerçektir diyor.
İlgili yazı: Kara Delik Bombası: En Büyük Enerji Kaynağı
Eğriye uydurma
Pearl’ün değişiyle derin öğrenme yazılımcıları sadece verileri bir grafikteki en genel eğriye uydurmakla yetiniyorlar. Oysa ne kadar karmaşık, hatta kritik ve detaylı olsa da derin öğrenmenin veriden bir grafik eğrisi çıkarmaktan ibaret olması, Pearl’e göre büyük günah.
Judea Pearl elbette yapay zeka çalışmalarını küçümsemiyor. Tersine gerçek hayattaki bu kadar çok sorunun basit derin öğrenme algoritmalarıyla analiz edilebilmesi çok etkileyici diyor. Ancak ne zaman robot fizikçi yapacağız? Ne zaman robotlar bilimsel sorular soracak ve hayatın anlamını sorgulayacaklar? Ne zaman ben bu dünyaya neden geldim diyecekler? Sıradaki aşama bu.
İlgili yazı: Artık Otoyollara Güneş Paneli Döşüyoruz
İnsan gibi düşünen robotlar
İnsanların robotlarla anlamlı bir iletişim kurmasının yolu, robotların insan sezgilerine uygun şekilde düşünmesinden geçiyor. Bir robota insanların neden-sonuç ilişkisini kavrama yetisini ve eksik bilgiden yola çıkıp sezgileriyle doğru neden-sonuç bağını kurarak durumu kavrama yeteneğini kazandırmazsanız o robot insan gibi düşünmez.
Robotlarla manalı bir iletişim kurmak için onların “Bu işi daha iyi yapmalıydım” demesi lazım. Aksi takdirde yapay zekanın nimetlerinden de yararlanamayız. Çok önemli bir iletişim kanalını kaybetmiş oluruz; çünkü yapay zeka bir gün bizden zeki olursa bildiklerini bize öğretemez, bize aktaramaz.
Zaten Elon Musk da süper zeka ahlaksız olursa insanları yanlışlıkla veya bilerek yok edebilir derken bunu kast ediyor.
İlgili yazı: Blockchain Amazon ve Facebook’u Nasıl Etkileyecek?
İnsani robot nasıl yapılır?
Ex Machina filmindeki Ava’ya benzeyen insan gibi düşünen bir robot yapmak istiyorsak önce makineleri bir ortam modeliyle donatmalıyız. Makinelerin bir gerçeklik modeli olmazsa o gerçeklikte bizim kadar zeki davranamazlar.
İlk kavramsal gerçeklik modellerini de insanlar tasarlayacak, kendi dünyalarını robot beynine programlamak için gereken matematik denklemlerini geliştirecekler. Pearl’e göre yapay zekada bu aşamaya gelmemize 10 yıl var.
İkinci adımda makineler kendi gerçeklik modellerini geliştirip bunu gerçek dünyada deneme-yanılma yöntemiyle test edecekler.
Aynısı bilimde oldu
Yermerkezli dinsel modellerle başladık ve güneş merkezli modele geçtik. Sonra Darwin’in geliştirdiği evrim teorisi insanın bile özel olmadığını gösterdi. Daha sonra güneş sisteminin galaksideki milyarlarcasından biri olduğunu ve galaksimizin de 2 trilyon galaksi arasında küçücük bir nokta olduğunu fark ettik. Hatta kainatta birden fazla evren olabileceğini düşünmeye başladık.
İlgili yazı: 2045’te İşçi ve Memurların Yarısı Robot
Yapay zeka aynı dönüşümü yaşamalı
Nitekim yapay zeka dünyasında yeni bir hareketlenme yaşanıyor ve camia iki gruba ayrılmış durumda: Bir yanda makine öğrenimi, derin öğrenme ve dijital sinir ağlarına taparcasına hayran bir kitle var.
Bunlar Pearl’ün ne dediğini pek anlamıyor. Artık bilim var, bu yüzden felsefe saçmalıktır. Tüm gerçeği size sadece bilim söyler diyen teorik fizikçi Lawrence Krauss kadar rahat davranıyorlar. Bu grup sadece veri eğrisi çıkarmak istiyor.
İkinci grup ise yapay zeka için istatistiksel makine öğreniminin ötesine geçmek istiyor. İnsan gibi düşünen, insanı yok etme tehlikesini azaltacak olan ahlaklı robotlar geliştirmenin önemini anlıyorlar. Doğrusu ben de son zamanlarda yapay zekanın sınırlamalarını anlatan makalelerin sayısının arttığını görüyorum. Bilim camiası artık yeni buluşlar yapmak istiyor ve doğum sancıları çekiyor. Judea Pearl’ün kitabı tam zamanında elime geçip merakıma ilaç oldu.
İlgili yazı: Robotlarda Ultron Çağı >> Bu robot Turing testini geçti
Peki ya özgür irade var mı?
Özgür irade var mı sorusunu Ex Machina, İnsan Gibi Düşünen Robotlar, Ahlaklı Robotlar ve Ne Kadar Hızlı Düşünüyoruz yazılarında farklı açılardan ele aldım.
Judea Pearl ise çok daha iddialı. Sadece benim gibi özgür irade hissi vardır demekle kalmıyor. Aynı zamanda robotlara özgür iradeyi de programlayacağız diyor. Kitabında evrim, 4 milyar yıllık sürede özgür irade hissinin bilgi-işlem açısından faydalı olduğuna karar vermiş, özgür iradeyi kayırmış diyor. Demek ki biz de yapay zekaya özgür irade aşılamalıyız.
İlgili yazı: Facebook Cambridge Analytica İçin Gizliliği Güncelledi
Turing testi
Bir robotun insan gibi düşünebildiğini, bilinçli olduğunu nasıl anlarız? Alan Turing’in 1950’lerde geliştirdiği Turing testiyle. Ne zaman ki robotlar birbirine “Bu işi daha iyi yapmalıydın” diyecekler, ne zaman ki gelecek sefere penaltıda o golü atmak için elimden geleni yapacağım diyecekler ve bu tür cümleleri istikrarlı, tutarlı olarak kuracaklar; işte o zaman insan kadar zeki olduklarını anlayacağız.
Peki Turing testi, tıpkı Microsoft’un faşist sohbet botu Tay gibi bizi çok iyi aldatan botları fark edebilir mi? Turing testi robotlarda özgür irade hissinin var olduğunu kanıtlayabilir mi?
Buna vereceğimiz cevap basit: Bir insan gibi düşünebiliyorsa, bir insan gibi davranıyor ve hissediyorsa bir insan olmadığını kim söyleyebilir? İster metalden, ister et ve kemikten yapılsın, o şey artık bir insandır (Eski filozoflardan gelen bu fikri 1998 tarihli Baldur’s Gate video oyununda Tamako dile getirdi ve TV dizisi Battlestar Galactica 2003 yılında kusursuz androit cylonlarla popülerleştirdi).
İlgili yazı: Biyonik Böbrek ile Diyaliz Derdine Son
Özgürlük hem iyilik hem kötülük demek
İnsan gibi düşünen robotlar belki de bizden üstün süper zekadan daha tehlikeli olacaklar. Düşünün insanların arasında Gandi ve Buda var. Aynı zamanda Hitler var. Gelecekte de bazı robotlar iyi ve bazıları da inanılmaz kötü birer varlık olabilir.
Peki kötülük nedir?
Kötülüğü felsefede insanın kendi açgözlülüğü ve sıkıntılarını giderme gereksiniminin tüm standart toplumsal kuralları aşması olarak tanımlıyoruz. Örneğin, tatil parasına sıkışan birinin hırsızlık yapması, maddi-cinsel açlıklar için sapık tarikat kuran kişiler, yolsuzluk yapanlar hep kötü oluyor.
Bu açıdan insanları organik birer robota benzetebiliriz: Bir yandan açlığını doyurmalısın diyen bir iç sesimiz, yazılım modülümüz var. Diğer yandan da kalp kırma, vicdansız olma diyen bir program var. İşte bu ikincisine şefkat diyoruz. Ne zamanki bir kişinin açlığı şefkate ve toplumsal kurallara baskın geliyor, işte o zaman o kişi kötü oluyor.
İlgili yazı: Laboratuarda İnsan Beyni Büyüttüler
Ahlaklı robotlar
İnsan gibi düşünen robotlar için onlara özgür irade ve etik kararlar alma kapasitesini programlamamız gerekiyor. Bu konuda işimiz zor, aslında Judea Pearl’ün sandığından daha zor: Bir kere insan beyninin tam olarak nasıl çalıştığını ve insan bilincinin ne olduğunu bilmiyoruz. Özgür iradenin varlığından bile emin değiliz ve varsa da bunu robotlara nasıl programlayacağımızı bilmiyoruz.
İndirgemeciler insanı insan yapan bütün özelliklerin sadece çok karmaşık derin öğrenme algoritmalarından çıktığını söylüyor. Maneviyatçılar ise insanın bir ruhu olduğu ve bunun yazılıma indirgenemeyeceği kanısında. Bu durumda insan gibi düşünen robotların da kafası karışacak. İçlerinde iyi ve kötü robotlar olacak.
Peki bir robotun ahlaklı olduğunu nasıl ölçeriz? Eğer bir robot tutarlı ve istikrarlı olarak şefkat modülünü görmezden geliyorsa o robot kötüdür. Tersine şefkatli ve vicdanlı davranıyorsa iyidir. Demek ki yapay zeka aslında insanın kendi benliğine yaptığı bir iç yolculuktur. İnsan olmayı çözmeden insan kadar zeki yapay zeka geliştirmek imkansız da olabilir.
Peki bilgisayar ve genetik dünyasındaki yeni teknolojik gelişmelerin insan zihnini, insan benliğini, kişilik ve karakterini, özetle özel hayatı tümüyle tehlikeye attığını biliyor musunuz? Beyin Programlayan Holografik Aygıt ve RNA Yoluyla Genetik Hafıza Transferi Yapıyor yazılarında anlattığım gibi işte asıl bu insanlığı yok edebilir. Çözümü kendini bilmek ve kendine dönmekten geçiyor.
