Yapay Zekâ Miti, Algoritmik Akıl ve Açık Uçlu Düşünme

Giriş

Yapay zekâ tartışmaları son yıllarda yalnızca teknik bir alan olmaktan çıkmış, aynı zamanda felsefi, epistemolojik ve ontolojik bir tartışma alanına dönüşmüştür. Özellikle büyük dil modelleri, üretici yapay zekâ sistemleri ve otonom karar sistemleri üzerine yürütülen tartışmalarda “zeka”, “anlama”, “düşünme”, “yaratıcılık” ve “bilinç” gibi kavramlar sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak bu kavramların çoğu zaman yeterince çözümlemeden, sanki ortak ve kesin anlamlara sahipmiş gibi kullanıldığı görülmektedir.

Buradaki temel problem teknik olmaktan çok kavramsaldır. Çünkü “yapay zekâ insan gibi düşünebilir mi?” sorusundan önce şu soruların açıklığa kavuşturulması gerekir:

• Zekâ nedir?
• Düşünme ne demektir?
• Anlamak ne demektir?
• İnsan düşünmesi yalnızca algoritmik bir süreç midir?
• Matematik ve mantık tamamlanmış kapalı sistemler olarak mı düşünülmelidir?

Bu çalışma, yapay zekâ tartışmalarını özellikle Wittgenstein, Brouwer, Gödel, Peirce ve pragmatist gelenek bağlamında ele almayı amaçlamaktadır. Amaç, teknolojik gelişmeleri küçümsemek değil; yapay zekâya ilişkin bazı metafizik ve determinist varsayımları kavramsal açıdan incelemektir.

Zekâ Kavramının Problemi

Yapay zekâ tartışmalarındaki ilk problem, “zeka” kavramının kendisinin sabit bir tanıma sahip olmamasıdır. Farklı disiplinler ve düşünce gelenekleri zekâyı farklı biçimlerde tanımlamaktadır.

Wikipedia’daki yaygın tanımlardan bazıları şöyledir:

• öğrenme yeteneği,
• öğrenilenden yararlanabilme,
• yeni durumlara uyum sağlama,
• problem çözme,
• soyut düşünme,
• mantıklı davranma,
• çevreyle etkili ilişki kurma.

Binet, Terman, Thorndike ve Wechsler gibi isimler farklı zeka tanımları geliştirmiştir. Bu durum tek bir “zeka özü” bulunmadığını göstermektedir.

Burada Wittgenstein’ın aile benzerliği yaklaşımı önem kazanır. Wittgenstein’a göre birçok kavram tek bir öz üzerinden değil, farklı kullanım biçimleri arasındaki benzerlikler üzerinden anlaşılır. “Oyun” kavramı bunun klasik örneğidir. Satranç, futbol ve çocuk oyunları arasında ortak tek bir öz yoktur; fakat kullanım ağları vardır.

Benzer şekilde “zeka” da tek ve kesin bir özden ziyade:

• problem çözme,
• uyum sağlama,
• sembolik işlem,
• öğrenme,
• örüntü tanıma,
• karar verme,
• bağlamsal davranış

gibi farklı kullanım alanlarına sahip olabilir.

Dolayısıyla “yapay zekâ insan zekâsına ulaştı” türü iddialar çoğu zaman kavramsal olarak yeterince açıklanmış değildir.

Algoritma ve Kapalı Sistem Problemi

Yapay zekâ sistemleri temelde algoritmik yapılardır. Algoritma genel anlamıyla, Bir girdiyi belirli işlemlerden geçirerek bir çıktı üreten sonlu işlemsel yapı olarak düşünülebilir. Bugünkü yapay zekâ sistemleri:

• veri alır,
• örüntüleri işler,
• olasılıksal ilişkiler kurar,
• çıktı üretir.

Örneğin bir çeviri sistemi:

• girdiyi alır,
• modeli uygular,
• hedef dilde bir çıktı üretir.

Bu anlamda algoritmik yapı açıktır. Ancak burada temel soru şudur: İnsan düşünmesi tamamen kapalı biçimde algoritmik olarak modellenebilir mi?

Bu noktada Hilbert programı ve Gödel’in eksiklik teoremleri önem kazanır. Hilbert’in amacı matematiği:

• tam,
• tutarlı,
• kapalı,
• aksiyomatik

bir sistem halinde temellendirmekti.

Fakat Gödel, belirli yeterlilikteki formal sistemlerin:

• kendi içlerinde tamamlanamayacağını,
• sistem içinde kanıtlanamayan doğrular barındıracağını

gösterdi.

Bu durum doğrudan “yapay zekâ imkânsızdır” sonucunu vermez. Ancak şu düşünceyi problemli hale getirir: “İnsan düşünmesi tamamen kapanmış formal sistem olarak temsil edilebilir.”

Gödel’in gösterdiği şey, formal sistemlerin sınırları olduğudur. Bu nedenle insan düşünmesini tam kapanmış mekanik yapı olarak modelleme girişimleri felsefi açıdan tartışmalıdır.

Peirce ve Geri Çıkarım Problemi

Charles Sanders Peirce modern mantık ve pragmatizm açısından önemli bir figürdür. Peirce yalnızca tümdengelim ve tümevarım ile ilgilenmez; üçüncü bir çıkarım biçimi tanımlar: Geri çıkarım (abduction).

Geri çıkarım:

• şaşırtıcı bir olguyla karşılaşılması,
• bunu açıklayabilecek hipotezin kurulması

sürecidir.

Bilimsel düşünmenin önemli bölümü bu şekilde çalışır. Bu nedenle insan düşünmesi yalnızca, kurallı tümdengelim, veri biriktiren tümevarım olarak anlaşılamaz. İnsan düşünmesi:

• hipotez kurar,
• bağlam değiştirir,
• yeni ilişkiler üretir,
• daha önce düşünülmemiş olanı kurabilir.

Burada önemli nokta şudur: Düşünme yalnızca doğruluk koruyan mekanik çıkarım değildir.

Peirce’ın yaklaşımı özellikle modern yapay zekâ tartışmalarında yeniden önem kazanmıştır. Çünkü büyük dil modelleri ve üretici sistemler çoğu zaman saf tümdengelimden çok:

• örüntü tamamlama,
• olasılıksal tahmin,
• bağlamsal üretim

şeklinde çalışmaktadır.

Wittgenstein ve Kural Takibi Problemi

Wittgenstein’ın özellikle geç dönem düşüncesi yapay zekâ tartışmaları açısından önemlidir. Wittgenstein için anlam, kullanım içindedir. Bir sözcüğün, sembolün veya matematiksel yapının anlamı, onu kullandığımız yaşam biçimleri içinde ortaya çıkar. Bu nedenle matematik de yalnızca “orada duran nesneler sistemi” değildir. Matematik aynı zamanda:

• bir teknik,
• bir uygulama,
• kuralla yönetilen / yönlendirilen bir pratik

olarak anlaşılmalıdır. Örneğin;

1,2,3,4… ifadesindeki üç nokta, Wittgenstein açısından tamamlanmış sonsuz nesne deposuna işaret etmek zorunda değildir. Bu daha çok, “Devam et,”  anlamı taşıyan bir kural uygulamasıdır. Burada matematik:

• tamamlanmış metafizik nesne olmaktan,
• devam ettirilebilir teknik etkinliğe

kaymaktadır.

Bu yaklaşım Brouwer’ın sezgiciliğiyle belirli ölçüde kesişir.

Brouwer ve Potansiyel Sonsuzluk

Brouwer’ın sezgiciliği matematiği tamamlanmış nesneler toplamı olarak değil, zihinsel inşa süreci olarak düşünür. Brouwer açısından doğal sayılar:

• hazır verilmiş tamamlanmış küme değil,
• devam ettirilebilir yapım sürecidir.

Bu nedenle:  “Tamamlanmış sonsuzluk” şüpheli görülürken, potansiyel sonsuzluk kabul edilir. Burada sayı, bitmiş nesne değil, bir üretim kuralıdır.

Bu düşünce Aristoteles’in potansiyel sonsuzluk anlayışıyla da belirli ölçüde ilişkilidir.

Bu yaklaşımlar yapay zekâ tartışmaları açısından önemlidir: Çünkü insan düşünmesini yalnızca kapalı girdi-çıktı sistemi olarak modelleyen yaklaşımlar, düşünmenin açık uçlu, bağlamsal ve devam ettirilebilir karakterini gözden kaçırabilir. 

Eğer matematiğin kendisi bile tamamlanmış nesneler toplamı yerine kural takibi ve üretim süreci olarak anlaşılabiliyorsa, insan düşünmesini bütünüyle kapanmış algoritmik yapı olarak ele almak daha da problemli hale gelir.

İnsan düşünmesi “tamamlanmış şey” değil, sürekli devam eden etkinliktir. 

• Wittgenstein’daki kural takibi,
• Brouwer’daki potansiyel sonsuzluk,
• Peirce’daki soruşturma / araştırma süreci,
• Pragmatist süreç düşüncesi

gibi açık uçlu süreçleri, kapanmış nesne sistemleri gibi modellemek kavramsal problem yaratabilir.

Yapay Zekâ ve Açık Uçluluk Problemi

Bugünkü yapay zekâ sistemleri çok güçlü örüntü işleme mekanizmalarıdır. Ancak insan düşünmesinin yalnızca örüntü işlemeden ibaret olup olmadığı açık değildir.

İnsan düşünmesi:

• bağlam değiştirir,
• yaşam biçimleri içinde hareket eder,
• yeni anlam alanları üretir,
• kendi kurallarını yeniden yorumlayabilir.

Bu nedenle insan bilişi (cognition) yalnızca girdi -çıktı (input-output) ilişkisi olarak düşünüldüğünde önemli boyutlar kaybolabilir.

Burada Wittgenstein’ın “Kuralı takip et “problemi önem kazanır. Bir kuralı takip etmek yalnızca, sembol işlemek, mekanik tekrar yapmak mıdır? Yoksa, toplumsal kullanım, bağlam, eğitim, yaşam biçimi gibi unsurları mı gerektirir?

Bu soru bugün yapay zekâ tartışmalarının merkezindedir.

Yapay Zekâ Miti

Erik J. Larson’un dikkat çektiği önemli noktalardan biri, yapay zekâ etrafında oluşan kaçınılmazlık mitidir. Bu mite göre:

• insan düzeyinde yapay zekâ kaçınılmazdır,
• ardından insanüstü süper zeka gelecektir.

Ancak bu yaklaşım çoğu zaman:

• zekâ kavramının belirsizliğini,
• anlam sorununu,
• açık uçlu biliş sorununu,
• bilinç sorununu,
• bağlamsal yaşam biçimlerini

yeterince hesaba katmamaktadır. Bu nedenle problem yalnızca teknik kapasite problemi değildir. Asıl problem şudur: “Düşünme”, “anlama”, “zeka” ve “bilinç” kavramlarını nasıl kullandığımız yeterince açık mı?

Sonuç

Yapay zekâ tartışmalarındaki temel sorun çoğu zaman teknik kapasitenin ötesinde kavramsal çözümleme eksikliğidir. Bu çalışma şu iddiayı savunmamaktadır: Yapay zekâ mantıksal olarak kesin biçimde imkânsızdır. Bunun yerine şu noktaya dikkat çekmektedir:

• insanın düşünme süreçleri,
• anlam üretimi,
• kural takibi,
• bağlama bağlılık,
• açık uçlu biliş

tam kapanmış formal sistemler olarak anlaşılamayabilir. Gödel formal sistemlerin sınırlarını göstermiştir. Peirce düşünmenin yalnızca tümdengelim olmadığını ortaya koymuştur. Brouwer matematiği tamamlanmış nesne değil, süreç olarak yorumlamıştır. Wittgenstein ise anlamı kullanım içinde düşünmüştür. 

Bu nedenle yapay zekâ tartışmalarında asıl mesele: Makinelerin ne kadar güçlü olduğu değil,  “zeka”, “düşünme” ve “anlama” kavramlarını nasıl kullandığımızdır. Belki de sorun teknolojik değil, kavramsaldır.

23.07.2024

Not: Bu metin bir karşılıklı yazışmadan çıkmıştır. Yapay Zekanın mutlak olarak insanın yerini alacağı öngörüsüne karşı yazılmıştır.