Yapay Zekanın Şafağı – 1 >> İnsan beynini taklit eden Qualcomm Zeroth işlemci ile düşünen makineler çağı

Bilim adamları insan gibi tecrübe ederek öğrenen akıllı bilgisayarlar geliştirme yolunda önemli bir adım attı. IBM’in 2011 tarihli SyNAPSE çip projesinin ardından, akıllı telefonlardan tanıdığımız Qualcomm şirketi de insan beynindeki sinir ağlarını taklit eden Zeroth işlemcisini geliştirdi.

CPU olarak değil, NPU olarak adlandırılan Qualcomm Zeroth dünyanın ilk “dijital sinir ağı işlemcisi”. Qualcomm Zeroth, prensipte dünyayı insanlar gibi algılıyor ve tıpkı yeni doğan bir bebek gibi deneyerek öğreniyor.

Zeroth işlemcilerle donatılan robotların en büyük farkı, önceden programlanan talimatlar kullanmak yerine deneme yanılma yoluyla öğrenmesi. Örneğin Zeroth robotlar bir labirentin haritasını önceden yüklemeye gerek duymadan, duvarları yoklayarak kendi yolunu bulabiliyor. Bu kabiliyetten yaralanan Zeroth işlemciler gelecekte doğrudan insan dilini konuşarak anlaşabilecek.

 

 

Neden insana benzeyen robotlar?

Çünkü bu dünya insanların dünyası ve makinelerin ihtiyaçlarımızı anlayarak bize en iyi hizmeti sunması için onları kontrol eden bilgisayarların da insan gibi düşünebilmesi gerekiyor. Bilgisayarların insan gibi düşünebilmesini ve insanların eşyalarını kullanabilmesini kolaylaştırmak için, dış görünüşü insana benzeyen robotlar tasarlamak zorundayız ve bu robotları androit olarak adlandırıyoruz.

İnsanlar androitlerle psikolojik olarak daha rahat anlaşacak. Androit hasta bakıcılar ile androit dadılar yaşlılar ve çocuklarla beden dilini kullanarak çok daha doğal, sıcak bir iletişim kuracak.

İnsan sinir sistemini taklit eden Qualcomm Zeroth’u Uzay Yolu’ndaki konuşan bilgisayarların öncüsü olarak kabul edebiliriz. Qualcomm Zeroth henüz konuşamıyor olsa da insan mantığını kullanarak doğal dil yoluyla problem çözüyor ve bir gün androitlerin de son derece insani davranışlar sergilemesini sağlayacak.

 

 

Bilgisayar programlama tarihe karışıyor

Dokunmatik ekranlar, klavye veya grafik kullanıcı arayüzlerine gerek kalmadan insanlarla doğrudan konuşabilen bilgisayarlar sayesinde aptal yazılım çağı kapanıyor ve akıllı yazılım çağı başlıyor. iPhone ve iPad’leri sesli komutlarla kullanmamızı sağlayan Siri yazılımının torunu olarak kabul edebileceğimiz gelişmiş Yapay Zeka programları, önümüzdeki 10 yıl içinde ilk androitlerin üretilmesine imkan verecek.

Bu androitleri fabrikada kullanmaya başladığımızda,  belirli işleri yapmaları için özel bir yazılım geliştirmek zorunda kalmayacağız. Tıpkı Burger King restoranlarında çalışmaya başlayan personel gibi, işi göstererek öğreteceğiz. Bu da işçilerin robotlarla çalışmasını kolaylaştıracak. Hatta androitler kendi programlarını kendi yazarak, yazılım geliştiricilere duyulan ihtiyacı da ortadan kaldıracak.

 

 

 

Yapay Zekanın türleri

Bu tür akıllı yazılımları sanal zeka, yani “kod yazan yazılımlar” olarak adlandırıyoruz. Sanal zeka, insan zekası gibi kendi varlığının bilincinde olan bir zeka türü değil. Nitekim günümüzde Yapay Zeka derken, aslında “Zayıf Yapay Zekayı”, yani sanal zekayı kast ediyoruz. Androitler ise gelecekte Güçlü Yapay Zeka kullanacak, yani insan beyni gibi çalışan ve insan gibi düşünebilen işlemcilerden yararlanacak.

Güçlü Yapay Zekayı insan gibi akıllı bilgisayarlar, robotlar ve yazılımlar geliştirmek olarak tanımladık. Peki Güçlü Yapay Zeka ne işimize yarayacak? Örneğin robotlar dünyada sosyal refahı artırıp fırsat eşitliği sağlayarak insanoğlunun yaşam kalitesini artıracak mı? Yoksa Battlestar Galactica dizisindeki Cylonlar gibi insanları yok etmek için savaş mı çıkaracak?

Görebildiğimiz kadarıyla bu tehlikeyi önlemenin bir yolu var: O da insan gibi düşünen, insani duyguları olan ve bizi anlayabilen bilgisayarlar geliştirmek. Ancak buna geçmeden önce, sıradan bilgisayarların ve sıradan makinelerin hayatımızı nasıl değiştirdiğine kısaca göz atalım. Böylece akıllı androitlerin de eğitimden, iş, kariyer ve aileye kadar gelecekte hayatımızı nasıl derinden etkileyeceğini daha kolay anlayabiliriz.

 

 

Akıllı eşyalar

Yapay Zeka alanında son beş yılda inanılmaz gelişmelere tanık olduk: Kendi kendine giden kara şimşek arabalar, insanların yüz ifadesini taklit eden ve kafede çayımızı getiren insana benzer robotlar, söylediklerimizi anlayan akıllı telefonlar, 3B printerlar, Facebook yüz tanıma özelliği, hacker ütüler, tişört bilgisayarlar ve hatta IBM’in Riziko bilgi yarışması şampiyonu Watson süper bilgisayarı.

Ancak Eşyaların İnterneti ve yaygın bilgi-işlem olarak adlandırdığımız bütün bu gelişmeler daha başlangıç ve önümüzdeki 10 yılda çok daha şaşırtıcı buluşlara tanık olacağız. Yine de biz sırayla gidelim. Yapay Zekanın, sanayi devrimini bile nasıl geride bıraktığını gösterelim.

 

 

Panama Kanalı

Sanayi devrimi, eskiden insanların yaptığı ağır işlerin büyük kısmını makinelere devretti. Örneğin bugün hidroelektrik barajları için kazı yaparken kazma-kürek kullanmıyoruz. İnşaat makinelerinden yararlanıyoruz. Oysa eskiden böyle değildi. Eskiden inşaatta sadece hayvan ve insan gücü kullanılıyordu (köleler veya köle gibi çalıştırılan işçiler ki robotlar yaygınlaşmadığı için bazı ülkelerde bugün de böyle).

Örneğin 20. yüzyılın başında Atlantik Okyanusu’nu ve Büyük Okyanusu birbirine bağlayan Panama Kanalı inşaatında çalışan işçiler salgın hastalıklar, kötü beslenme şartları ve iş kazalarıyla mücadele etmek zorunda kaldılar. Sadece 1904-1914 yılları arasında 5600 işçi salgın hastalıklar yüzünden hayatını kaybetti.

 

 

Şimdi devir değişti. Artık  elimizde ekskavatör dediğimiz dev kazıcı vinçler ve 400 tonluk toprağı otopilot kullanarak, yani şoför olmadan taşıyan veya uzaktan kumandayla yönetilen büyük inşaat kamyonları var. Rolls Royce şirketi ise, okyanuslarda binlerce kargo konteyneri taşıyan “akıllı yük gemileri” tasarlıyor. Bu gemiler dünya denizlerinde kaptan ve mürettebat olmadan, robot beyinlerle kendi kendine gezecek.

Evet, 250 yıldır makine kullanıyoruz ama düşünme işi hep insanlara aitti. Yapay Zeka ise düşünme işini de elimizden alıyor: Aslında insan beyninden çok daha hızlı çalışan bilgisayarlar, bugün trafik sinyalizasyon sistemi gibi büyük dikkat isteyen ve aşırı yorucu olan işleri bizden çok daha iyi yapıyor.

 

 

Yapay Zeka olmadan yaşayamayız

Yapay Zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası oldu. Günümüzde Yapay Zeka olmasa, tren yolunda sinyalizasyon sistemi çalışmaz ve lokomotifler birbirine girerdi. Trenler metro duraklarında kapıları tam zemindeki işaretli yerlere karşılık gelecek şekilde milimetre hesabıyla duramazdı.

Yapay Zeka olmasa uçakların otopilotu çalışmaz ve aynı anda onlarca uçak havalimanlarında iniş-kalkış yapamazdı. Bilgisayarlar kapanır, hastanelerde MR cihazları çalışmazdı ve biz Digikutu ile uydu yayını alarak maç izleyemez veya iPad ile internete giremezdik.

Zaten video oyunu meraklıları da bilgisayar kontrolündeki sanal düşmanların “Yapay Zekası”nın yetersiz olduğundan söz etmiyor mu? Bu yüzden düşmanları durdurmanın çok kolay olduğundan ve bunun oyunun tadını kaçırdığından yakınmıyor mu? Kısacası klimalarla termostatlı ocaklara, termosifonlara, kombi ayarlarına ve akıllı evlere kadar hemen her alanda Yapay Zeka hayatımıza girmiş bulunuyor.

 

 

Yılda 1 milyar terabayt veri

İnsanlık tarihi ikinci makine çağında 2 önemli gelişmeye tanık oldu: Gerçekten kullanışlı ilk Yapay Zeka uygulamaları ortaya çıktı ve dünyanın dört bir tarafında yaşayan insanlar dijital sinir ağlarını, yani telekom şebekesini kullanarak internette birbirine bağlandılar.

Her iki gelişme de tek başına insanlık tarihini değiştirmeye yeterliydi; ama birlikte gerçek bir bilgi patlamasına yol açtılar ve makinelerin çalışma biçimini de kökten değiştirdiler.

Bugün internet üzerinden inanılmaz bir bilgi akışı var. 2013 yılı sonunda global mobil internet veri trafiği 1,5 milyon terabayt (TB) seviyesini aştı ve 2016 yılında bütün internet trafiği (mobil ve sabit) yılda 1 milyar TB’ı aşacak. Global veri depolama kapasitesi ise 2012 yılında 2,7 milyar TB olarak ölçülürken, 2017’de 7,5 milyar terabayt seviyesine ulaşacak.¹

 

 

Emtia ekonomisi değil, bilgi ekonomisi

Artık ülkelerin gücü sahip oldukları doğal kaynaklardan ziyade ne kadar veri depolayabildikleri, ne kadar veri işleyebildikleri ve kullandıkları telekom şebekesinin ne kadar veri yükü taşıyabildiğiyle ölçülüyor.

Peki bütün bunlar Yapay Zeka için ne anlama geliyor? Ray Kurzweil’ın dediği gibi, bilgisayarlar ne kadar hızlı çalışırsa ve ne kadar çok şeyi ne kadar hızlı öğrenirse, düşünen robotlar geliştirme şansımız da o kadar artacak.

 

 

 

 

Düşünen makineler aramızda

Artık bilgisayarlar “desen tanıma birimleri”, kompleks iletişim sistemleri ve doğal dil gibi eskiden insanlara özgü olduğu düşünülen zihinsel faaliyetlerde gittikçe artan bir başarı gösteriyor. Ünlü fizikçi Stephen Wolfram’ın son 25 yılda geliştirdiği Wolfram Alpha akıllı web arama motoru bunun en güzel örneği.

Wolfram Alpha, sadece internette aradığınız kelimelere karşılık gelen web sayfalarını bulmuyor. Aynı zamanda Türkiye’deki termik santrallerin haritası gibi, hazır bulamayacağınız belgeleri de sizin için otomatik olarak hazırlıyor. Bu haritayı internette bulamazsa hem konuyla ilgili web sitelerini gösteriyor hem de bulut bilişimle uzak sunuculara bağlanarak, haritayı sizin için hazırlıyor ve görüntülüyor.

Yine de Wolfram Alpha’yı veya IBM’in Riziko yarışması şampiyonu Watson bilgisayarını sadece internetteki milyarlarca belgeyi tarayan birer veri madencisi, birer “veri canavarı” olarak görmek hata olur. 🙂 Yapay Zeka ezberci zihniyetle çalışmıyor. Yapay Zeka düşünerek ve akıl yürüterek çalışıyor. Bu yüzden de insanlar gibi yaratıcı olabiliyor. Öyle ki ileride resim ve heykel sanatıyla uğraşan robotlar göreceğiz (bu konuyu yazı dizisinin ikinci bölümünde, özgür irade başlığı altında işleyeceğim).

 

 

İnsan beyni: Canlı bilgisayar

İnsan gibi düşünebilen bilgisayarlar geliştirmek için insan beynini taklit etmek gerektiğinden söz ettik. Ancak bunu başarmak için önce insan beyninin nasıl çalıştığını, insanların nörobiyolojik olarak nasıl düşündüğünü, beyin hücrelerinin yapısını ve aralarındaki ilişkiyi; yani insan beyninin mimarisini ortaya koymamız lazım. Şansımıza bu konuda önemli ilerlemeler kaydettik:

Google’ın Mühendislik Direktörü Ray Kurzweil’in Bir Zihin Nasıl Yaratılır? adlı kitabında anlattığı “desen tanıma modeli”, insan beyninin dil ile kavramsal düşünme gibi gelişmiş fonksiyonları nasıl yerine getirdiğini açıklıyor. Qualcomm’un insan beynini taklit eden Zeroth NPU’su ve IBM’in SyNAPSE çipi de bu modele göre tasarlanmış bulunuyor.

 

 

Desen tanıma modeline göre, insan beyninde her biri 100 nörondan oluşan 300 milyon desen tanıma birimi bulunuyor. Desen tanıma birimleri öncelikle insan beyninin ön lobundaki, yani alnımızın hemen arkasındaki beyin kabuğunda yer alıyor.

Desen tanıma birimleri yaşadığımız tecrübeler, öğrendiğimiz bilgiler ve anılarımıza göre birbiriyle özel bağlantılar kuruyor. Bu bağlantılar sinir ağlarından oluşuyor. Bu nedenle insan zekasını da bir tür network zekası, yani düşüncelerimizi ve bilincimizi üreten özel bir bilgisayar ağı mimarisi olarak tanımlayabiliriz.

 

 

Network zekası

Kurzweil özgür irade ve özbilinç, yani beynin kendi varlığının farkında olması ve benlik ile kişilik gibi psikolojinin alanına giren konulara değinmiyor. Ancak, insan aklının yeteri kadar karmaşık bir network zekasının doğal sonucu olarak kendiliğinden ortaya çıktığını söylüyor (Yeterli ölçüde kompleks bir sinir sistemi, network mimarisi de buna uygunsa, bir gün mutlaka akıllı bir beyne dönüşecektir).

Desen tanıma birimlerinin içindeki 100 beyin hücresi tek başına hareket etmiyor. İnsanlar düşünürken bu 100 nöron bir grup halinde hareket ediyor. Bir desen tanıma birimini oluşturan 100 nöronun kendi aralarındaki sinir bağlantılarını doğuştan getiriyoruz ve bu “iç ağlar” hayat boyu değişmeden kalıyor.

Desen tanıma birimlerini insan beyninin organik devreleri olarak adlandırabiliriz. Bunlar bizim hem bellek, hem depolama alanı hem de işlemci olarak kullandığımız canlı bilgisayar devreleri.

 

 

Ateşin elimizi yaktığını nasıl öğreniyoruz?

Veya sokakta gördüğümüz kişinin annemize benzemekle birlikte, annemiz olmadığını nasıl anlıyoruz? Bütün bunları desen tanıma birimleri sayesinde başarıyoruz. Desen derken, sadece halıdaki desenleri düşünmeyelim. (A) harfinin üçgen şeklinde çatılmış çizgileri ve harfin ortasındaki yatay çizgi de birer desendir.

İşte bizim 300 milyon desen tanıma birimimizde bunun gibi desen şablonları, desen haritaları yer alıyor. Bu durumda masada çalışırken iş arkadaşınıza baktığınızda, onun sizin arkadaşınız olduğunu desen tanıma birimleri sayesinde anlıyorsunuz. Sistem şu şekilde işliyor:

 

 

Hiyerarşide alt kademede yer alan desen tanıma birimlerinden biri, hiyerarşide üst kademede bulunan desen tanıma birimlerinden birine “Bir insan yüzü gördüm sanki, bir baksana” diyor. Üst birim de “Haklısın, hatta bu bizim Mehmet ya!” diye cevap veriyor. Bu kez alt birim, “Dikkatli bak şuna, evet Mehmet ama bu bir fotoğraf, gerçek Mehmet değil” diyor.

Desen tanıma birimlerimiz arasındaki sinir ağları üzerinden gerçekleşen bu tür karşılıklı etkileşimleri kullanarak, “İşte o benim eşim” veya “Artık seni sevmiyorum” gibi tespitler yapabiliyoruz. Sözün özü desen tanıma birimleri bir resmi, bir kavramı, bir duyguyu, bir anıyı, bir kokuyu aklımızdaki başka bir şeye benzeterek çalışıyor.

Hiyerarşi derken ne kast ettiğimizi yazı diliyle anlatabiliriz. Alt kademede bir desen tanıma birimi çizgileri, bir üst birim harfleri, diğer birimler veya birim grupları ise sırasıyla kelimeleri, cümleleri ve bütün bir roman metnini seçebilir. Bu sıradüzen kavramlar için de geçerli: Yuvarlak > Elma > Apple şirketi gibi. Bu nedenle insan beyni bilgisayar gibi veri depolayarak kayıttan yürütme yapmıyor veya ezberci bir şekilde düşünmüyor. İnsan beyni çağrışımlar yaparak düşünüyor.

 

 

Beynimiz bir ses kayıt cihazı değil

Örneğin dünyaya baktığımızda görüş alanımızı tam 50 gigapiksellik bir dijital fotoğraf makinesi gibi net olarak görüyoruz; ama gözlerimizin beynimize optik sinirler yoluyla bu kadar ayrıntılı veri aktarması mümkün değil.

Bunun yerine, gözlerimiz beynimize basit bir desen haritası gönderiyor. Bu harita beynimizin o ayrıntılı manzarayı kafamızın içinde canlandırması için gereken bütün parametreleri içeriyor. Nedir bu parametreler?

Tıpkı bir video oyununun grafiklerinde olduğu gibi bir ışık haritası, parlaklık ve kontrast haritası, gri tonlama ölçeği (siyah-beyaz karşıtlığı), şekiller ve doku haritası. Gözlerimizle 50 gigapiksellik bir resim görmüyoruz, fakat temel verilerden yola çıkarak, beynimizde o kadar ayrıntılı bir görüntü oluşturabiliyoruz.

 

 

Zeroth işlemciler desen tanıma yöntemi kullanıyor

Optik sinirler gözlerimizden gelen verileri beynimizdeki desen tanıma birimlerine iletiyor. Desen tanıma birimleri de aldıkları bu görsel veriyi hatırladıkları başka bir şeye benzetmek için aralarında konuşuyor. Daha sonra da gördüğümüz bir tabiat manzarasını, sanki video kamera ile çekim yapmışız gibi net algılamamızı sağlıyorlar.

Toparlayacak olursak, dijital bir kameranın dünyanın resmini piksel piksel çektiğini söyleyebiliriz. İnsan gözü ise sadece gördüklerinin görsel bir şablonunu çıkarıyor ve bunu beynimize iletiyor. Beynimiz de bu görüntü haritasını daha önce bildiği desenleri kullanarak tıpkı bir yapboz gibi her seferinde yeniden kurguluyor. Beynimiz dünyayı kameraya almıyor, algıladığımız görsel verileri her seferinde baştan inşa ederek, gördüğümüz ve gerçek olduğuna inandığımız görüntüleri oluşturuyor.

 

 

İnsan beyni bir anıyı nasıl hatırlıyor?

Elinizdeki akıllı telefon son çektiğiniz resmi gerçekten hatırlayabilir mi? Akıllı telefon diyoruz, ama bu tür mobil cihazlar gerçekten akıllı değil ve insan beyni gibi ne yaptığının farkında olamaz. Öte yandan, telefonla çektiğimiz bir fotoğrafı kayıttan yürüterek ekranda görüntüleyebiliriz.

Oysa insan beyninde durum farklı: Biz hiçbir şeyi beynimize kaydedip hatırlamıyoruz ve kesinlikle kayıttan yürütme yapmıyoruz. Biz eski kız arkadaşımızı hatırlamıyoruz. Bunun yerine; Baldur’s Gate II video oyununun kötü adamı Irenicus’un eski sevgilisi Kraliçe Ellesime’e dediği gibi “aşkımızın hatırasının hatırasını” anımsıyoruz, yani gördüklerimizin izlenim, ışık ve desen haritasını hatırlıyoruz.

Böylece eski sevgilimizi düşündüğümüz zaman beynimiz bu desen haritasını şablon olarak kullanıyor. Zihnimizde sevgilimizin yüzünü ve saçlarını “sanırım böyleydi” mantığıyla, açıkçası rekonstrüksiyon yoluyla yeniden üretiyor. İşin ilginci, sırf bu yüzden, bilgisayarların gelecekte insanların aklından düşünceleri okuması zor olacak.

 

 

 

Telepati zor iş

Son iki yılda insan aklından geçenleri bulanık bir şekilde okuyan bilgisayarlar geliştirdik. Bu “duygusal” bilgisayarlar zihnimizle “Kapıyı aç!” dediğimiz zaman ne demek istediğimizi anlıyor (kablolu veya kablosuz beyin-bilgisayar arayüzleri yardımıyla). Duygularımızı, örneğin birine kızıp kızmadığımızı şaşırtıcı bir kesinlikle tespit ediyor. Ancak, aklımızdan geçen düşünceleri kitap gibi okuyamıyor.

Bunun sebebi ise, insan beyinlerinin birbirinden farklı olması. Uzaktan baktığımız zaman bütün insan beyinleri şekil itibariyle birbirine benziyor. Ancak, alnımızın arkasındaki ön beyin lobunun kabuğunda yer alan sinir ağlarının şekli (desenleri) her beyinde farklı. Kısacası her insan beyninin farklı bir network mimarisi var. Peki bu ne anlama geliyor?

Hayatta edindiğimiz her tecrübenin sinir ağları ile bir desen haritası olarak beynimize kaydedildiğini, daha doğrusu nakşedildiğini söyledik. Şimdi de beynimizin bunları nasıl kaydettiğini anlatalım:

 

 

İnsan beyni donanım şifresi kullanıyor

Beynimizdeki 300 milyon desen tanıma birimi arasındaki ana yollar, yani ana sinir ağları doğuştan hazır geliyor ve bunlar bir kaza geçirmezsek ömür boyu değişmeden kalıyor. Ancak tali yollar, yani yardımcı sinir ağları, doğumdan sonra dünyayı öğrenirken oluşmaya başlıyor. Ne zaman yeni bir şey öğrensek, kalbimiz kırılsa veya güzel bir tecrübe edinsek, beynimizdeki 300 milyon desen tanıma birimi arasında yeni sinir ağları oluşuyor.

Öğrenme dediğimiz şey bu ağların şekline, haritasına, “dokusuna” bağlı. Desen tanıma birimlerimizin “neyi neye benzeteceğine” bu sinir ağlarının yapısı ve formu karar veriyor. İşte bu yüzden kırmızı renk size kanı çağrıştırırken, bana önce Kızıl Gezegen Mars’ı hatırlatabiliyor. Demek ki her insan beyni kendine özgü bir donanım şifresi kullanıyor. Bilgiyi sinir ağlarından oluşan benzersiz bir donanım şifresi ile saklıyor.

 

 

İşte bu nedenle ileride bilgisayarların aklımızdan geçenleri okuması zor olacak. Başkasının aklından geçenleri okumak için, önce o insanların beyin haritasını çıkarmamız ve böylece herkesin kendine özgü kafa yapısını anlamamız gerekirdi. Örneğin sizin beyninizde kırmızı renk (A) şeklindeki bir sinir ağıyla kaydedilmiş ise, benim beynimde C şeklindeki bir sinir ağıyla kaydedilmiş olabilir. Bu detayları hesaba katmalıyız.

Bu yüzden başkalarının düşüncelerini kitap okur gibi okuyamıyoruz. Okuma-yazmayı bilmek, dili bilmek yetmiyor. Bir de şifreyi çözmek gerekiyor. Beynimizdeki bütün bilgiler beynimizdeki sinir ağlarıyla şifrelenmiş bulunuyor ve herkesin organik donanım şifresi farklı.

 

 

 

Şükretmek gerek

Günümüzde bilgisayarlar, iPhone’dan bozma Beyin Kamerası ile düşüncelerimizi sezerek, bir AVM’de vitrine bakarken hangi ayakkabıyı beğendiğimizi anlayabiliyor. Keza, hangi politikacının seçim afişini beğenmediğimizi de fark edebiliyor. Bilgisayarlar aklımızdan geçen fikirleri de okusaydı, diktatörler bizi kolayca fişleyebilir ve beynimizi yıkayarak hepimizi itaatkar kölelere dönüştürebilirdi.

George Orwell, Büyük Birader’i anlattığı 1984 romanında bundan söz ediyor. İşte bu sebeple beyin şifrelerimize şükretmemiz gerekiyor. Sanırım hiçbirimiz bir markete girdiğimizde, daha pahalı olan deterjanı satın almamız için, bilgisayarlı rafların beynimizi yıkayarak bizi zorla ikna etmesini istemeyiz.

 

 

Ancak bütün bunları düşünürken bir şeyi hazır kabul ettik: Yapay Zekayı geliştirmenin mümkün olduğunu baştan varsaydık. Oysa bu sorunun cevabı doğrudan insan zekasına bağlı: İnsan aklı insana özgü bir şey mi?  İnsan aklını taklit edebilir miyiz? Taklit edebilirsek, robotlar ve bilgisayarların insanlar kadar akıllı olmasını sağlayabilir miyiz?

Yazı dizimizin ikinci bölümünde, özgür irade var mı sorusundan yola çıkarak, insan bilincinin kökenini ele alacağız ve Freud’un bilinçaltı konsepti ile Kurzweil’in network zekasını birlikte değerlendirerek, insan gibi düşünen robotları nasıl geliştirebileceğimizi inceleyeceğiz. Anahtar kelimelerimiz bilinç, bilinçaltı, özgür irade ve network zekası. Gelecek bölümde görüşmek üzere 🙂 .

 

 

 

Dünyanın ilk NPU’su Qualcomm Zeroth gerçek Yapay Zeka’nın öncüsü

 

 

Arkadaş Robot Nao

 

 

 

¹http://www.telecompetitor.com/idc-u-s-tops-in-global-data-storage-capacity/