Hazırlanın! Yapay zeka insan zekasını geçmek üzere…

“Makineler, bir insanın yapabildiği her şeyi yapabilecek.
20 yıl içinde…”

• Herbert A. Simon (1965’te söyledi)

Aradan 54 yıl geçti ama makineler hala bir insanın yapabildiği her şeyi yapamıyor.

————

“Bir nesil sonra yapay zeka yaratma sorunu büyük ölçüde çözülecek.”

• Marvin Minsky (1970’de söyledi)

Aradan iki nesil geçti ama yapay zeka yaratma sorunu hala çözülemedi.

————

İnsan zekası, yapay zekanın kendi zekasını ne zaman geçeceği konusunda biraz kararsız. Bu konuda yapılan kehanetleri bir tabloya dönüştürdüğümüzde ilginç bir sonuç ortaya çıkıyor.

İlk tahminler 1965’de yapıldığında 20 yıl içerisinde bunun gerçekleşeceği yönündeydi. 90’lı yıllara geldiğimizde bu gerçekleşmediği gibi tahminler de daha ileri tarihleri gösterdi. Artık Vernor Vinge gibi bilim kurgu yazarları 30 yıl içinde yapay zeka insan zekasını geçebilir demeye başladılar. Teknoloji ilerledikçe yapay zeka çalışmaları da gelişti. Tahmin süreleriyse kısalacağına uzadı. Artık robotik araştırmacıları 45 yıl sonrasına randevu vermeye başladılar. 2000’li yıllara geldiğimizde teknoloji dünyasının en önemli gurularından Moore kanununu da başarıyla ortaya koyan Gordon Moore gibi kişiler bunun asla gerçekleşmeyeceğini söylemeye başladı.

Yani yapay zekayla insan zekası arasında adeta bir oyun oynanıyor. Bu oyunu kim kazanacak? Yapay zeka bir gün insan zekasını geçebilecek mi?

Bu soruya doğru cevap verebilmek için önce yapay zekanın ne olduğunu, ondan da önce zekanın ne olduğunu anlamamız gerekmez mi? “Çok zeki biri” dediğimizde çoğu zaman “IQ’su yüksek biri” aklımıza gelir. Oysa IQ zekayı ölçmek için kullanılabilecek pek çok yöntemden sadece biri.

Bir makinenin ne kadar akıllı olduğunu anlamaya çalışan ilk yöntemi geçen yüzyılda Alan Turing geliştirmişti. Meşhur “Turing Testi”nde bir insanın zekasını belirleyen en önemli etkenlerden biri olarak onun dil yeteneklerini seçmişti.

Bir perdenin arkasında bir bilgisayar ve bir de insan olduğunu düşünün. Siz çeşitli sorularla kimin insan kimin makine olduğunu anlamaya çalışıyorsunuz. Eğer bilgisayar, verdiği cevaplarla sizi bir insan olduğuna ikna edebilirse Turing testinden geçmiş oluyor. Bunu başarabilmesi için hem sizin sorduğunuz soruları anlayabilme ve hem de cevap verebilmek için bir insan gibi düşünebilme yeteneklerine sahip olması gerekir.

1950 yılında yazılan bu makale sadece yapay zeka araştırmalarına ışık tutmakla kalmadı aynı zamanda insan zekasının kullanılarak eğlenceli yarışmalar düzenlenmesine de ilham verdi. 1964 yılında tasarlanan bir yarışma programı o gün bugündür tüm dünyada televizyonda oynanmaya devam ediyor. Bu yarışmanın bizdeki karşılığı Büyük Risk!

3 kişinin katıldığı ve cevabı doğru soruya dönüştürmeye çalıştığı bu yarışmanın 2011 yılında düzenlenen bir programına iki ünlü şampiyon davet edildi. Üçüncü yarışmacıysa bir bilgisayardı: IBM Watson… Ve yarışmayı o kazandı.

Bir yapay zeka, bir oyunda “super human” seviyesine ulaşmıştı. Yani o oyunu dünyadaki tüm insanlardan daha iyi oynar hale gelmişti. Bu seviyeye ulaştığı başka oyunlar da var. En meşhuru satranç. 80’li yıllardan beri bilgisayar yazılımlarının güçlü satranç oyuncularını yenebildiğini biliyoruz. Ama ilk kez 1997 yılında “super human” seviyesine ulaştı. Dünyanın en iyi satranç oyuncusu Garry Kasparov’u yendi. İnsanın kendi yarattığı bir yapay zekaya karşı yenilgisinin verdiği çaresizliği belki de en çok o anda Kasparov hissetmişti.

Yapay zeka yeteneklerini geliştirmeye devam etti ve 2002’de tavla ve 2006’da da Scrabble oyunlarında “super human” seviyesine ulaştı. Kazandıktan sonra “bu iş bu kadar buna iki mars bir tokat derler!” deyip bir de koltuk altımıza tavlayı sıkıştırırsa bu iş tamamdır, yapay zeka bizim seviyemize ulaşmıştır 🙂

Şaka bir yana tüm bu oyunlar da öbür yana bir başka oyun daha var ki, onda insanları yenebilmenin çok çok çok zor olduğu düşünülüyor. Dünyanın en eski oyunu bu: Go. Neden bu kadar zor olduğu düşünülüyor? Çünkü bu oyun çok soyut bir oyun. Adeta içinde yaşadığımız evrenin sadeleştirilmiş bir versiyonu. Uzay yerine 19’a 19’luk bir yüzey var. Bu yüzeyde beyaz güçlerle siyah güçler mücadele halinde. Taşlarınızla tahtanın üzerindeki bölgeleri kontrol altına almaya çalışıyorsunuz. Karşınızdaki güçleri kuşatırsanız onları bu yüzeyden, yani uzaydan yok ediyorsunuz. Oyunun sonunda en çok alanı ele geçiren kişi kazanmış oluyor.

Çok basit gibi göründüğüne bakmayın. Başkalarının hayatları da uzaktan öyle görünür. Hayatın aynası gibi olan bu oyunu ancak gerçekten oynamaya başlayınca ne kadar karmaşık olduğunu anlarsınız.

Satranç oyununda ilk hamle için 20 olasılık ve ikinci hamle için de 20 olasılık vardır. Yani bir beyaz bir siyah hamlesi için toplamda 400 olasılıktan söz ederiz. Go oyununda ise ilk taş yani siyah için 361 olasılık ve ikinci taş yani beyaz için de 360 olasılık vardır. Toplamda 129.960 olasılıktan söz ederiz. Hamle çeşitliliği o kadar çoktur ki bir go oyuncusunun ustalaşma evresi ömrünün sonuna kadar sürebilir. Size evrenin sadeleştirilmiş bir versiyonu gibidir dediğimde edebi bir benzetme yapmaya çalışmıyordum. Matematiksel olarak Go tahtasındaki olası konfigürasyonların sayısı evrendeki tüm atomların sayısından daha fazla.

Eğer 1997’de Kasparov’u yenen Deep Blue bilgisayarıyla Go oynarsanız, bu oyunu yeni öğrenmiş olsanız bile o bilgisayarı rahatlıkla yenebilirsiniz. Çünkü bırakın Deep Blue gibi bir süper bilgisayarı, 2019 yılında dünyadaki tüm bilgisayarları çalıştırmaya başlasınız ve milyonlarca yıl boyunca çalıştırsanız dahi Go tahtasındaki olasılıkları hesaplatamazsınız. Oysa siz oyunu yeni öğrenmiş biri olarak olasılık hesapları yapmak yerine sezgilerinizi kullanabilirsiniz. Dedim ya zekayı tek boyutlu bir şey gibi düşünmemek lazım. İnsanı insan yapan şeylerin bir çoğunu biz insanlar bile henüz tam olarak anlayamadık. Usta Go oyuncuları da benzer şeyleri söylüyor. Bir hamleyi yaptıklarında bunu neden öyle yaptıklarını tam olarak açıklayamıyor. Doğru hissettiğim için diyor. Dolayısıyla Go oyununu anlamak, aslında anlamayı anlamaya çalışmak gibi bir şey.

Şimdi tahminlerinizi alalım. Sizce yapay zeka, Go oyununda bir insanı ne zaman geçebilir? Ya da geçebilir mi?

Size bu konuda bazı uzman görüşleriyle ipucu da vereyim. 1997’de Kasparov’un yenilgisinden sonra fizikçi Piet Hutt, Go oyunundaki ilk insan yenilgisinin 2100 yılından sonra gerçekleşebileceğini söylemişti. 2014 yılında bilgisayarda Go yazılımı kodlayan bilgisayar programcısı Remi Coulom bu tahmini 2024 yılına kadar geri çekti.

Onun bu tahmininden sadece 3 yıl sonra 2017’de AlphaGo adlı bir yapay zeka dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenerek “super human” seviyesine ulaştı. 2500 yıldan beri oynanan dünyanın bu en eski oyununu dünyada en iyi oynayan zeka 2 yıldır bir insana ait değil.

İnsan bir hüzünleniyor değil mi? Boynuz kulağı geçerken acaba daha nerelere kadar uzayacak diye düşünüyor. Bazılarımız kaygı duyuyor. Bazılarımız başımıza taşlar mı yağacak diye korkuyor.

İşte o taşlardan korkmak yerine onları şöyle bir yerli yerine oturtalım. Bu konunun uzmanları yapay zekayı 3’e ayırıyor:

Şu ana kadar gördüğümüz tüm örnekler aslında “dar yapay zeka” örnekleri. Sadece belli görevleri yerine getirebiliyor. Evet satrancı dünyadaki en iyi oyuncudan bile daha iyi oynayabiliyor ama Go oynayamıyor. Bunda en iyi hale gelebilmek için başka bir dar yapay zeka geliştirmek gerekiyor. Şöyle düşünün. Yıllardır dünyadaki matematik işlemlerini en hızlı çözen şey bir insan değil hesap makinesi. Ama hesap makinesi sadece o konuda bizden çok daha iyi.

Dar yapay zeka alanında hala kat edilmesi gereken bazı yollar var. Her şeyden önce bilgisayarların öğrenme teknikleri değişiyor. Şu anda bazı oyunlarda hala dünyanın en iyi oyuncuları insanlar desem artık inanmakta güçlük çekersiniz belki ama öyle. Üstelik ironik bir şekilde bu oyunlar öyle satranç gibi tavla ya da Go gibi antik oyunlar da değil. Basbayağı modern bilgisayar oyunları. Evet insan zekasıyla yapay zekanın mücadelesinde insan oyunlarında yapay zeka başarılıyken bilgisayar oyunlarında insan zekası daha başarılı. Şimdilik. Bu konuda da gelişmeler yaşanmıyor değil.

2018’de Dota 2 oyununda bilgisayar botları “high human” seviyesine ulaştı. Yani dünyadaki pek çok gerçek oyuncudan daha iyi hale geldi. AlphaGo’yu geliştiren Deep Mind ekibiyse benim en favori bilgisayar oyunum olan StarCraft 2’ye gözlerini dikmiş durumda. Bu konuda en iyi olabilmek için AlphaStar diye bir yapay zeka üzerinde çalışıyorlar şu anda. İçinde bulunduğumuz 2019 yılı itibariyle AlphaStar dünyanın en güçlü StarCraft 2 oyuncularından bazılarını yenmeyi başardı ve “high human” seviyesine ulaştı.

Şu anda bu oyunculardan biri olan Mana’yla AlphaStar arasında 24 Ocak 2019’da oynanan bir oyunu izliyorsunuz. Bir anlamda yeni Turing testine bakıyorsunuz. Çünkü böyle bir oyunda yapay zekanın insan zekasını alt edebilmesi için daha 40 fırın ekmek yemesi gerekiyor. Şimdi bu fırınlardan sadece 5 tanesini sayayım size:

1. Oyun teorisi: Taş, kağıt, makas oyununu bilir misiniz? Bu oyunu kazanmak için tek bir strateji yoktur değil mi? StarCraft oyunu da böyle. Yapay zekanın sürekli stratejik bilgi toplayarak kendini geliştirmesi gerekiyor.
2. Kesin olmayan bilgi: Satranç ve Go gibi oyunlar kesin bilgiye dayalıdır. Oyuncular tahta üzerindeki her şeyi görür ve bilgi sahibidir. Oysa StarCraft gibi oyunlar kesin olmayan bilgiler de içerir. O yüzden sürekli keşif yapmayı gerektirir.
3. Uzun vadeli planlama: Gerçek hayatta olduğu gibi bu oyunda da sebeple sonuç arasındaki ilişki anlık değildir. Uzun vadeli planlama yeteneklerini geliştirmek gerekir.
4. Gerçek zaman: Yine tahta üzerinde sırayla oynanan oyunlardan farklı olarak StarCraft gerçek zamanlı bir strateji oyunu. Oyuncuların aynı anda ve sürekli olarak hamle yapması gerekiyor.
5. Geniş mekan: Satrançta 64 ve Go’da da 361 mekansal nokta var. StarCraft’da yüzlerce noktada pek çok farklı binayı, nesneyi aynı anda kontrol etmeniz gerekiyor. Ayrıca yapılan eylemler de bir taşı oynatmak kadar basit değil. Hiyerarşik ve tek tip olmayan eylemler yapabiliyorsunuz.

İşte bu ve benzeri sebeplerden dolayı StarCraft oyunu yapay zeka araştırmacıları için aşılması gereken yeni ve en büyük engel olarak görünüyor. Bu engeli aşabilmek için de DeepMind ekibinden araştırma yöneticisi Koray Kavukçuoğlu “reinforcement learning – pekiştirmeli öğrenme” tekniklerini geliştirmeye çalıştıklarını söylüyor. DMLab olarak tanımladıkları bir sanal ortamda dil, hafıza, yön bulma gibi 30 farklı bilişsel yetenek üzerinde çalışıyorlar.

Gördünüz mü? Zekanın hep farklı detaylarından bahsediyoruz. Bunları bir bütün olarak birleştirmeyi başardığımızda yapay zekanın da ikinci türüne ulaşmış olacağız: “Genel yapay zekaya. Yani Artificial general intelligence, kısaca AGI.” Peki ne zaman ulaşacağız o noktaya? Videonun başında alıntıladığım Herbert A. Simon’a göre 1985’de filan ulaşmalıydık. Bugün itibariyle en yakın tarihi Ray Kurzweil veriyor. 2017 yılında kendisiyle yapılan bir röportajda 2029’da bilgisayarların genel yapay zekaya kavuşacağını öngörmüştü. Bu konunun uzmanları arasında yapılan geniş çaplı bir anketin sonuçlarına göre de 2040 ile 2050 yılları arasında AGI seviyesine ulaşılabileceği sonucu ortaya çıktı. Yeni ben diyeyim 10 yıl, siz deyin 25 yıl içerisinde bilgisayarlar hemen her şeyi yapabilir hale gelecek.

O zaman biz hiç boşuna uğraşmayalım ya da okula filan gitmeyelim diye düşünüyor olabilirsiniz. Acele etmeyin. Size yapay zekanın üçüncü seviyesinden de bahsedeyim, çünkü AGI dediğimiz ikinci tür yapay zekanın da yapamadığı şeyler ancak bu üçüncü tür tarafından yapılabilecek. Buna da “yapay süper zeka” deniyor. Yaratıcılık, sosyal yetenekler ve genel olarak bilgelik seviyesi bu. İşte oralara ne zaman varılabileceğini ya da varılıp varılamayacağını söylersem başta alıntıladığım kişiler gibi komik bir duruma düşebilirim. O yüzden bu kehanetleri yapmak yerine kendimizi bu alanlarda geliştirmeye çalışalım derim.

Teknolojiyi öyle bir kullanalım ki, onunla sadece bilgi elde etmeyelim. O bilgileri düşünüp, harmanlayıp, süzüp kendi içimizde bir bilgeliğe dönüştürelim.

Hayatımızı öyle bir tasarlayalım ki, kapalı kutular ya da teknolojik balonlar içinde yaşamak yerine başka insanlarla olan iletişimimizi, sosyal becerilerimizi güçlendirelim.

Sanatla öyle bir bağ kuralım ki sadece sanatçılardan ilham almakla kalmayıp içimizdeki yaratıcılığı da ortaya çıkartalım.

Yapay zekayla oynadığımız oyunu kazanmanın en iyi stratejisi bu. Şimdilik.