Bizlere ufuktaki ayetlerini sergileyen Azîz ve Celîl olan Allah’a hamd, bu ayetleri en güzel şekilde ulaştıran Resûl’üne salât ve selam olsun.
Malumdur ki bir Müslim bir işe/amele azmettiği ân, o işin/amelin fıkhını bilmek zorundadır. Zira bizler başıboş ve amaçsız, rehbersiz ve müfredatsız değiliz. Madem bu yerkürede İlahi tasarrufun bir tecellisi olarak bugün bazı insan yapımı yapay zekâ sistemlerinin keşfedilmiş olması açıklık kazanmıştır, öyleyse bu konuda da bilgi edinmeli; meşruiyet ve keyfiyetini şer’i ve ilmî süzgeçlerden geçirmeliyiz.[1]
Bu konuyla alakalı bilgilendirici bir yazı yazmayı uzun zamandır düşünüyordum. Fakat yapay zekâ alanındaki gelişmeler o kadar hızlı cereyan etmektedir ki ne zaman yazımı noktalamak istediysem bu alandaki gelişmeler virgül niteliğinde oldu. Şu ân dahi, bu yazıyı yazarken yeni gelişmeler yayımlandığından eminim.
Bu yazı silsilesi boyunca yapay zekânın tarihinden, emekleme sonrası sıçramalarından, görmesi ve konuşması gibi özelliklerinin arkasındaki sırlardan, hâlihazırda olan bazı uygulamalarından ve bu ilmin geleceğinden bahsetmeye çalışacağız. Rabbim istifade etmeyi nasip etsin.
Yapay Zekânın Kısa Tarihçesi
Yıl 1940. Atmosfer, II. Dünya (Paylaşım) Savaşı zamanı. Nazi ordusu durmadan İngilizleri bombalıyor. İnsanlar haftalarca metrolarda kalıyor. Ülkenin yüzde altmışı işgal altında. Hitler’in soğuk zihni, bu dehşetengiz bombardımanların ve deniz saldırılarının koordinasyonu için mühendislerine bir talimat veriyor. Bu, neredeyse çözümsüz bir bulmaca gibi olan Enigma kriptosudur. Bu kriptografik makinenin en çarpıcı özelliği, gece yarısı kendi kendine sıfırlanarak, her daim farklı bir şifreleme yapısı oluşturmasıydı. Böylece muhalif ordular, şifreyi çözmeye çalışsalar dahi alt yapısındaki sistematiğini çözmek için yeteri kadar zaman bulamayacaklardı.
İngilizlerin saflarında drama dolu bir perdenin ardındaki sahnenin ışıkları, Alan Turing adındaki derin matematikçiye yönelir. Bu sessiz dâhinin etrafını aydınlatan ışıklar, karanlık savaş atmosferinde bir umut hüzmesi olarak parlar ve Alan Turing, Nazilerin kullandığı Enigma kriptosunun şifre algoritmasını çözer.[2] Bu ve benzeri problemleri çözebilmek için de ortaya çok çarpıcı bir sorunsal atar: “Makineler düşünebilir mi?”[3] Hâliyle, yapay zekânın fikir babası olarak Alan Turing görülüyor. Fakat tam olarak “Yapay Zekâ” kavramı onun zamanında henüz hiç kullanılmamıştır.
Turing, bu tezini ispatlamak için bir test oluşturur. Buna Turing testi denmektedir. Turing testinin içeriği kısaca şöyledir: Birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleriyle ve bir yapay zekâ diyalog sistemiyle geçerli bir süre sohbet ederler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yoluyla yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorularla hangisinin insan hangisinin makine zekâsı olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir ki şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zekâsı insan zannedilirken gerçek insanlar makine zannedilmiştir.
Yıl 1956. Sahne, Dartmouth Kolejinin konferans salonu (ABD). Moderatör, ilk defa “Yapay Zekâ” (Artificial Intelligence, AI) kavramını kullanır. Bu kavram çok kısa sürede kabul görür ve bilim insanları tarafından bu şekilde anılmaya başlar. Yazımızın ilerleyen kısımlarında yapay zekâ tarihinden tekrar istifade edeceğiz.
Peki, Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekâ denince zihinlerde canlanan ilk imge, işlerimizi gören robot bir uşak portresi olsa da aslında tam olarak öyledir diyemeyiz. Bu vesileyle, yapay zekâ ve tanımının derinliklerine inmeden önce “robot” kelimesinin etimolojik kökenine de göz atmanın yerinde olacağını düşünüyorum. Bu amaçla, biraz geçmişe yolculuk yapmamız gerekecek. Çünkü bir kavramı gerçek manada anlamanın en iyi yolu o kavramın kaynağına doğru bir seyahate çıkmaktır.
“Robot” kelimesi ilk defa 1920 yılında bir yazar tarafından kaleme alınan bir tiyatro oyununda geçer. Bu oyunda mekanik ve otonom, ama insansı duygulardan yoksun varlıklar olarak kullanılan robot kelimesi, hâlen de birçok dilde orijinal hâliyle, yani “robot” kelimesiyle kullanılmaktadır. Dikkat edileceği üzere robotların, otonom/özerk, yani kendi kendine karar verebilme yeteneğinin olması söz konusudur. Bu tariflere göre, ev hanımları her ne kadar hayal kırıklığına uğrayacak olsalar da üzülerek belirtmek gerekiyor ki mutfaklarımızda kullandığımız hiçbir elektronik cihaz bir robot değildir.
Yapay zekâ gibi karmaşık bir sistem için ise çok farklı tanımlamalar yapılmıştır. Teknik anlamda yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneğidir.[4] En yalın hâliyle yapay zekâ, bilgisayarların mevcut verilerine bakarak onlardan öğrenmesidir. Bu beceriyi ise, algoritmalar ve veri kümeleri desteklemektedir. Yani yapay zekâya bir suni kılıf giydirerek robot görünümü verebileceğiniz gibi, onu sadece bir bilgisayar programı olarak da kullanabilirsiniz.
Güncel bir örnek vermek gerekirse internet kullanımında sıkça karşımıza çıkan basit bir güvenlik basamağı vardır ve işaretlememiz istenir: “Ben robot değilim”. Aslında burada tespit edilmek istenen, siteye giriş yapmakta olan kullanıcının zararlı bir bilgisayar programı olup olmadığıdır. Dolaysıyla yapay zekâ denilince kastedilen şey tanımda da geçtiği üzere bilgisayarların veya makinelerin öğrenme ve sorun çözme yeteneğidir diyebiliriz.
Yapay Zekâ, Yeni Elektriktir!
Stanford Üniversitesinde profesör olan, dünya genelinde dersleri izlenen ve yapay zekâ uzmanı Andrew Ng’nin yaptığı bu güzel tanımlama, aslında yapay zekânın kapsama alanını da ortaya koymaktadır. “Yapay zekâ, yeni elektriktir.” diyor Andrew. Yani nasıl ki elektrik hayatımızın birçok alanında işlerimizi müspet anlamda kolaylaştırmış, hayatın vazgeçilmezi hâline gelmişse; aynı şekilde yapay zekâ da hayatın ayrılmaz bir parçası hâline gelecek, olmadığında bariz aksaklıklarla karşı karşıya kalacağız.
Tanımı daha iyi anlayabilmek için beraberce şöyle bir düşünelim: Bir ân için tüm dünyada elektriğin kesildiğini varsayalım… Yaşadığımız çağı göz önüne alıp tüm dünyanın hâlini tasavvur edebiliyor musunuz? Ciddi manada bir iş yükü insanın omuzlarına çökmüş, gündelik bazı basit işler zahmete dönüşmüş, birçok üretim hattı durmuş, diplomatik işler dumura uğramış, İslam’a davet çalışmaları ivme kaybetmiş olacaktır… Örnekleri çoğaltabiliriz elbette. Bu tanımla asıl temas edilmek istenen nokta, yapay zekânın da hayatlarımıza yakın tarihte elektriğin etki alanı kadar, hatta belki daha da fazla etki edeceği, olmadığında eksikliğini bariz şekilde hissedeceğimizdir.
Daha güncel bir örnek verelim: Metropollerde, özellikle İstanbul’da yaşayanlar için yol tarifi yapan güncel uygulamalar hayat kurtarıcıdır. Daha da önemlisi, bu uygulamalar size trafiğin yoğunluğunu, tahminî varış sürenizi, hangi yolu seçtiğinizde kaç dakika fark edeceğini tavsiye etmektedir. Yapay zekâ sahneye çıkar; önce tüm araçların hızlarının, nereye gittiklerinin, ne kadar süredir trafikte olduklarının verisini toplar. Sonra bu verilerle beraber matematiksel ve istatistiksel bazı işlemler ve algoritmalarla bir hesaplama yaparak tahminler üretir. Kullandıkça yapay zekâ daha iyi beslenir, beslendikçe daha iyi sonuçlar üretir.[5]
Tanıdığım taksici bir arkadaşa bu yol tarifi uygulamalarını kullanıp kullanmadığını sormuştum. Cevap olarak ise yakıtın bitmesinden korkmuyorum, ama şarjımın bitmesi ciddi sorun olabilir, demişti.
Yapay zekânın tanımı ve kapsama alanına değindiğimize göre, artık Turing’in ortaya attığı ve yapay zekânın tohumu niteliğinde olan o sorunun cevabına dönüp yazımıza devam edebiliriz: Makineler düşünebilir mi?
Makineler Gerçekten Düşünebilir mi?
İnsan mükerrem yaratıldığından, fiilin olduğu yerde fail, esbabın olduğu yerde müsebbip arar. Evvela âdemoğlunu, düşünen makineler veya robotlar konusunda şaşırtan temel algı, camid/cansız varlıkların yerinden kalkıp hareket edebilme yeteneğine sahip olmasında yatmaktadır. Buna ek olarak öğrenme ve kendi öğretileri doğrultusunda kendi kendine karar verebilme yeteneğini de kattığımızda, doğal olarak insanda bir heyecan uyandırmaktadır. Zira gerek soru kipiyle gerek zihinlerimizde canlanan hâliyle; “makine” ile “düşünme” kavramlarının aynı cümle içerisinde geçmesi, kişide hayretle beraber bir o kadar da korku oluşturmaktadır. Takdir edersiniz ki bu öğretiler ıslah üzerine olabileceği gibi ifsad projeleri için de kullanılabilir/kullanılmaktadır.
Yapay zekâ tarihindeki bazı önemli dönüm noktalarına kısaca değinip sorumuzun cevabını irdeleyelim… Yapay zekâ alanındaki ilk dönüm noktası, 1956 yılındaki konferans konuşmasından sonra, 1957-1969 yılları arasında insan beyninin öğrenmesi taklit edilerek elde edilen perseptron tanımının yapılmasıyla oldu.[6] Perseptron, beyindeki bir sinir ağı gibi davranan ve gelen verileri işleyerek öğrenmeyi sağlayan yapay bir sinir ağıdır. Temeli ise matematiksel fonksiyonların farklı varyantlarına dayanmaktadır. Bir başka deyişle, beynimizde bulunan biyolojik sinir ağlarını taklit eden bilgisayar programlarıdır.
Bu yaklaşım tarzı oldukça mantıklıydı. Zira uçaklar da kuşlardan ilham alınarak üretilmiş olmalarına rağmen kanat çırpmalarına gerek yoktu… Perseptronlar da insan beynindeki sinir hücrelerinin işlevine benzer bir işlem yapacak, ama yağ veya proteinle değil, veri ve kodlarla beslenecekti. Fakat bu basit yapay sinir ağları, tek katmanlı olmasından ötürü uzun bir süre verim sağlayamadı. Bu tarihler arasında hayata geçirilebilecek ciddi çalışmalar ortaya konulamamış, yapılan robotik çalışmalar ise laboratuvar tezgâhlarında kalmıştır. Bundan dolayı bu dönem literatüre “yapay zekâ kışı” olarak geçmiştir. Buna rağmen, aslında bugün kullanılacak olan yapay zekânın baharı için o kışa da ihtiyaç vardı…
İkinci ve en etkili kırılma ise, bu tek katmanlı yapay sinir ağı baz alınarak çok katmanlı yapay sinir ağlarının oluşmasıyla olageldi. Bununla beraber geri yayılım algoritmaları (backpropagation), yine insan beyninin çalışma şekli esas alınarak taklit edildi. Bu çok katmanlı yapay sinir ağları, insanın öğrenmesine yakın bir öğrenmeyle bireylerin yapabildiği bazı işleri yapmaya çalıştı. Buradaki ileri ve geri yayılıma, insanın bir objeyi birkaç defa, farklı şekillerde görmesinden sonra bazı muhakemelerle onun hakkında bir algı/his edinmesi örneği verilebilir. İşte böylece makineler, artık mevcut verilere bakarak onlardan öğrenebilir hâle geldi. Mevcut veriler arasındaki örüntüyü matematiksel algoritmalarla keşfedebiliyor, modelleyebiliyor ve yeni gelen veriler için bir öngörü oluşturabiliyordu. Yani makineler gerçekten “düşünebilecek” bir kabiliyete sahip olmak üzereydi…
Satranç turnuvalarında dünya şampiyonlarını yenen yapay zekâ, Dünya Go oyunu şampiyonunu alt eden bilgisayar programları, el yazısıyla yazılan rakamları okuyabilen nöral ağ yapılı modeller… bilgisayarların görüntü işleme ve hafıza kapasitelerinin de gelişmesiyle daha da derin çalışmalar baş göstermeye başladı. Artık makinelerin öğrenmesi sorusuna cevap bulunmuş ve hatta işin içine nöro bilim de dâhil edilerek “derin öğrenme” kavramı yaygınlık kazanmıştı.
Bu tarihî dönüm noktaları dünyayı yapay zekâyı kullanmaya, ona sahip olmaya itti. Böylece tüm dünya, makinelerin/bilgisayarların/robotların, onlara aktarılan verileri işleyerek veya kendi hatalarından ders çıkararak düşünebildiklerine ve karar verebildiklerine şahitlik etmiş oldular. Artık makineler sadece düşünüyor değil, birçok konuda insanlardan bile daha hızlı düşünebiliyordu/hesaplama yapabiliyordu…
Neden Şimdi?
“Geçmiş yirmi yıl boyunca insanları makineler gibi davranmaya zorladık; gelecek yirmi yılda ise makineler insanlar gibi davranacak…”[7]
Yukarıda da icmalen değindiğimiz gibi, aslında yapay zekânın yansımaları uzun zamandır hayatımızda vardı. Örneğin, spam mail (istenmeyen e-posta) engellenmesi bunun en bariz örneklerindendir. Cep telefonlarında bulunan sesli komut sistemleri, plaka tespiti, alışveriş sitelerinde bulunan basit tavsiye sistemleri, günlük hava durumu tahminleri… Peki, nasıl oldu da son birkaç yıldır yapay zekâ tüm dünya devletlerinin en çok yatırım yaptığı ve sürekli olarak gündemde yerini koruyan bir konu hâline geldi? Zira mahalle bakkalından bilim insanlarına kadar herkesin dilinde yapay zekâ var.
21. yüzyılın en değerli kaynağı “bilgi”dir. Yani bilgisayarlar çağındaki adıyla “veri”. Veri, en yalın hâliyle işlenmemiş ham bilgidir diyebiliriz. Günümüzde bilgiye/veriye erişmek ise çok kolay bir eylemdir. Örneğin, bir çiçek resmi araması yaptığımızda birbirinden farklı çok fazla içeriğe erişebiliriz. Hatta günlük üretilen veri o kadar fazla ki bunları işleyebilecek makineler mevcut değil. Günlük ortalama 2,3 milyon gigabayt veri üretiliyor… İşte bu veriye erişim kolaylığı, yapay zekânın mekanik iştahını açarak veriyi dijital midesinde eritme imkânı sağladı. Böylece elde edilen çıkarımlara göre karar verebilme yeteneği kazandırılmış oldu. Çok değil, bundan on on beş sene öncesine dek ne bu kadar veri ne de bunları depolayabilecek donanımlar mevcut değildi. Birkaç resmi hafızaya atabilmek için kullanılan disketleri yeni jenerasyon tanımıyor. Tanımamak bir yana, anlamlandıramıyor bile. Dolayısıyla veriye erişilebilirliğin kolaylaşması ve paralel olarak veri madenciliğinin artması, yapay zekâyı popüler hâle getiren en önemli birinci etken oldu diyebiliriz.
İkinci etken olarak ise herkesin kolayca kullanabileceği programlama dillerinin gelişmesidir. Programlama dillerinin kolaylığı yazılım konusundaki öğrenme zorluğu çıtasını ciddi anlamda düşürdü. Hatta o kadar rahat bir hâl aldı ki, kişiler algoritmaya baktıkları gibi ne tür bir program yazıldığını anlayabiliyorlar artık. Buna ek olarak, bu programlama dillerinin çalışmaları tüm dünyada açık kaynak olarak paylaşılmaya başlandı. Herkes yapılan projelerden ve kodlardan istifade etti, üzerine eklemeler yaptı, kendi işlerine göre düzenledi… Dünya, bu kodları rahatlıkla çalıştırıp sonuç elde edebildiğini görünce kolları sıvamaya ve veri bilimini öğrenmeye başladı. Hatta bunun için bir üniversite bitirmiş olmanıza bile gerek yoktu artık. Eğer bilgisayar kullanımına yatkınlığınız varsa ve analitik düşünme kabiliyeti edinmişseniz, altı ayda disiplinli bir çalışmayla veri bilimi ilminin temellerini atabilecek seviyeye gelmeniz gayet olağandır.
Dileyenler dipnotta verilen linkten sadece play tuşlarına basarak ya da “Çalışma Zamanı > Tümünü Çalıştır” butonuyla programı ilerleterek yapay zekânın üç beş dakika içerisinde 60.000 el yazısına sahip hazır veri setini nasıl öğrenip sonra okuduğunu tecrübe edebilir. Bunun için sadece adımları izleyin ve programa öğrenmesi için kısa bir zaman tanıyın. Dakikalar içerisinde %98 başarı oranıyla rakamları öğrenip tahmin edebiliyor![8]
Ya da hazır eğitilmiş model tahtasına kendiniz el yazısıyla rakam yazıp yapay zekâ gözünden nasıl göründüğünü deneyimleyebilirsiniz. İç içe geçmiş yapay sinir ağlarının sırlı bilgi aktarımına şahitlik edebilirsiniz.[9]
Yine bilgisayarların işlem gücünün ivme kazanması da yapay zekânın sınıf atlamasında büyük etken oldu. Hâlâ bu konuda çalışmalar hızla devam etmektedir. Zira fazla veriye sahip olmak ya da algoritmaların çok güçlü olması yeterli olmayacaktır. Bunları çalıştıracak bilgisayar donanımına da sahip olmak gerekiyor.
“Neden şimdi?” sorusuna bazı maddelerle cevap bulduk. Fakat özellikle günümüzde ChatGPT (GPT 3.5) adındaki güçlü dil modelinin piyasaya sürülmesiyle bu çalışmaların çok daha üstel bir grafik sergilediğini görüyoruz. Güne onlarca yeni makale ve yeni uygulamalarla gözümüzü açıyoruz desek gayet yerinde olacaktır. Bu artışın temel sebebi ise gerek özel gerek tüzel kişiliklerin yeni yapay zekâlar üretmek yerine, bunları kendi işlerine entegre edip yeni çalışmalar üretmeleridir. Postmodern dünyanın son zamanlarda hayatımıza dâhil ettiği bir kelime var: Türetici. Tüketirken üreten. Günümüz vakıasında da tam olarak bu yaşanıyor diyebiliriz. Bu eğilim uzun bir süre devam edecek gibi görünüyor. Zira artık talimatlarınızı anlayan ve uygulayan bir yapay zekâ modeli var.
Hasılı veri edinebilme kolaylığı, programlama dillerinin yaygınlaşması ve donanımsal gelişimler; yapay zekâyı sürekli yükselen ve bilim gündeminde manşetlerde yerini koruyan bir alan hâline getirdi. Bu işin sonucunu düşündüğümüzdeyse; yapay zekâ eski dünya düzenini ve eski düşünce biçimini kökünden değiştirmeye talip, değiştiriyor da… Salt bilgi değil; bilgelik/hikmet odaklı, salt düşünceden ziyade; üretken ve bağımsız düşünebilmeyle mücadele gemisini yontanlar bu esen fırsat rüzgârından istifade edebileceklerdir. Aksi; fırtınaya kapılıp savrulacaktır. Allah (cc) en doğrusunu bilir.
Bir sonraki yazımızda; yapay zekâ işimizi elimizden alacak mı, sorusuna mercek tutacağız, inşallah.
Zoru kolay, kolay olanı bizlere güzel kılan Allah’a hamdolsun…
[1]. Yaşadığımız Çağ ve Mücadele Araçları, Halis Bayancuk, Tevhid Dergisi, S 101, s. 7
[2]. Enigma: II. Dünya Savaşı sırasında Nazi Almanyası tarafından gizli mesajların şifrelenmesi ve tekrar çözülmesi amacıyla kullanılan bir şifre makinesidir.
[3]. https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238?login=false
[4]. https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
[5]. İnterneti sürekli kullanan bireyler olarak, ortalama her iki kilometrede bir dijital iz bırakmaktayız. Sağlamasını yapmak istiyorsanız hemen şimdi yol tarifi uygulamanızı açın ve “Ev” adındaki adresinizin nasıl da otomatik olarak kaydedildiğini görün. Yaşadığımız çağda kişisel verilerimiz devletler tarafından gerçekten iyi korunuyor! Öyleyse hepimiz interneti ve sosyal medyayı azami derecede dikkat ederek kullanmalı, telefonlarımıza yüklediğimiz uygulamaları gözden geçirmeliyiz. Aksi hâlde arkadaşımızla yaptığımız bir muhabbette geçen eşya isminin internette karşımıza reklam olarak çıkmasına şaşırmamalıyız. Bu nedenle asıl sorun, telefonlarımızın batarya arıza sorunu değil; arka planda sürekli dinleyen ve reklam üreten uygulamaların sonucudur diyebiliriz.
[6]. Aslında bu yapay sinir ağları şaşırtıcı bir şekilde uzun zamandan beri vardı. 1943 yılında bir matematikçi ve bir nörofizyolog, yapay sinir ağlarının hayvan beyninde nasıl çalıştığını ele alan bir çalışma yapmışlardır. Bu, yapay zekâyla ilgili bazı tarih dokümanlarında, ilk ve en basit yapay sinir ağı olarak geçmektedir.
[7]. Jack Ma, Alibaba Group kurucu ve başkanı
[8]. https://colab.research.google.com/github/skorch-dev/skorch/blob/master/notebooks/MNIST.ipynb
[9]. https://adamharley.com/nn_vis/cnn/2d.html
İlk Yorumu Sen Yap