Otonom araçlardan otomatik çeviri sistemlerine, konuşma ve metin tahlillerinden imaj işlemeye kadar uygulama alanlarını düşündüğümüzde yapay zekanın çok büyük bir ilerleme kaydettiğini söyleyebiliriz. Hatta birçok durumda yapay zeka, makul misyonların yerine getirilmesinde bizlerin gösterdiği performanstan daha uygun performans gösterebiliyor. Bu tip uygulamalarda yeni bir ticari sanayinin ortaya çıkışına da şahit oluyoruz.
Yapılan birtakım teorik çalışmalar, aslında pratikte ‘hesaplanamayan’ kimi durumlar olduğunu gösteriyor. Yapay zeka çalışmalarının değerli isimlerinden Alan Turing de birtakım hesaplamalarının asla bitmeyebileceğini (yüzyıllar alabileceğini) kanıtlamıştı. Örneğin, bir satranç oyununda yapılacak sıradaki birkaç atılım çarçabuk hesaplanabiliyor. Lakin 80 atılımın yapıldığı bir oyunun sonuna kadar tüm atılımları hesaplamayabilmek, pek de pratik bir süreç değil. Saniyede 100 bin tirilyondan fazla süreç yapan bir üstün bilgisayarla bile bu süreçler yılları alabilecek düzeyde.
Yapay zeka çalışmalarının birinci vakitlerine baktığımızda ise çoklukla az sayıda kombinasyon içeren sorunlarda başarılı sonuçlar verdiğini görüyoruz. Lakin satranç üzere karmaşık oyunlarda mümkünlük varsayımları için büyük hudut ağları ve makine öğrenme teknikleri kullanılıyor. Şu an için birtakım uygulamalarla karşımıza çıksa da gelecekte insan-makine etkileşimi ile yapay zeka sistemlerinin beşerlerle dostça bir formda bağlantıya geçmesi, toplumsal alışverişlerde bulunması bekleniyor.
Yapay zekanın öğrenme sürecinde iki faal yol bulunuyor. Bunları fikir teorisi ve fizikî öğrenme ismi altında toplayabiliriz. Niyet teorisinde yapay zeka, aslında kişinin geçmiş konuşmalarını hatırlıyor ve uygun bir toplumsal etkileşim kuruyor. Böylece kişinin muhtaçlıklarını karşılamaya odaklanıyor. Yapay zeka bu öğrenme sürecinde kişinin geçmiş konuşmalarına muhtaçlık duyarak, elinde ne kadar fazla data varsa o kadar verimli bir etkileşim kuruyor.
Lakin benlik hissini somut datalara dayandırmak, yapay zekanın fizikî bir vücuda muhtaçlık duyduğu manasına da geliyor. Konuşma sistemlerinin yalnızca gömülü kalmaması, somut hale getirilmesi ve bununla birlikte fizikî öğrenme süreci yapay zekanın öğrenme sürecini ve şahısların ondan faydalanma sürecini daha faal hale getiriyor. Günümüz robotik çalışmalarında, robotların tıpkı bebekler üzere öğrenme sürecinin nasıl olması gerektiğine odaklanılıyor. Vücudu olmayan bir yapay zeka temel bir sınırlanmaya sahipken, robot vücutlarla yapay zeka kalıcı toplumsal etkileşimler kurabiliyor.
Burak KESAYAK
twitter.com/BurakKesayak
