Google DeepMind Başkanı ve Alphabet Baş Bilim İnsanı Demis Hassabis insan beyni hakkında: “Turing makinesinin biyolojik bir yaklaşıklığı”

Demis Hassabis kariyerini, insan beynini genel zekânın işleyen tek şablonu olarak ele alarak inşa etti. Bu hafta sözlerinden kısa bir bölüm, bir eleştirmenin yapay zekâ sektörünün zihinler konusunda neyi yanlış yaptığını düşündüğünün simgesine dönüştü; oysa sözün alındığı cümlenin bütünü, dolaşıma giren parçadan daha dar kapsamlı ve daha açıklayıcı.

“Turing makinesinin biyolojik bir yaklaşık modeli.”

Bu ifade, Benjamin Riley’nin The Verge’de yayımlanan “Our minds aren’t equipped to handle AI” başlıklı yazısının temelini oluşturuyor. Riley yazısına sibernetik öncüsü Norbert Wiener’ın “Her çağın düşüncesi, tekniğine yansır” sözleriyle başlıyor ve bugün Google DeepMind’ın yönetim kurulu başkanı, Alphabet’in ise baş bilim insanı olan Hassabis’i, bir kafatasına baktığında kendi makinelerini gören bir sektörün en açık örneği olarak sunuyor. Söz konusu ifade, Hassabis’in James Manyika ile bu yıl American Academy of Arts and Sciences’ın dergisi Dædalus’ta yayımlanan söyleşisinden geliyor.

Cümlenin bütünü ne söylüyor?

Hassabis, Dædalus’ta genel yapay zekânın (AGI) kendisi için ne anlama geldiğini açıklıyordu. AGI’yi, “insan zihninin sahip olduğu tüm bilişsel yetenekleri sergileyen bir sistem” olarak tanımlıyor; çünkü beyin, “şu ana kadar bildiğimiz, belki de evrendeki, genel zekânın mümkün olduğuna dair tek varlık kanıtı”. Ardından söz konusu cümle bütünüyle geliyor: “Beyin, Turing makinesinin biyolojik bir yaklaşık modeli olarak görülebilir; başka bir deyişle, teoride hesaplanabilir olan her şeyi öğrenebilir.” Bir sonraki cümle ise bu iddiaya sınır koyuyor. Her sonlu sistemin “bir ölçüde uzmanlaşması gerekir; çünkü zaman, bellek ve bilgi sınırlıdır.”

Bu şekilde okunduğunda söylenen, insanların dizüstü bilgisayarlardan ibaret olduğu değil. İddia, beynin neleri öğrenebileceğinin kapsamıyla ilgili; aynı zamanda bir mühendislik şartnamesi işlevi de görüyor. Referans makine beyinse, AGI de onun bütün yetenek alanına erişen her şey demek. Hassabis, sınamanın nasıl yapılabileceğini bile taslak hâlinde anlatıyor: Bilgi kesim tarihi 1910 olan bir modeli eğitip, Einstein’ın 1915’te yaptığı gibi Genel Görelilik kuramına ulaşıp ulaşmadığına bakmak. Hassabis, “Şimdilik yanıtın açıkça hayır olduğunu” söylüyor.

Eleştirinin hedefi bir katman aşağıda

Riley’nin itirazı başka bir yerde duruyor. Montreal Üniversitesi’nden sinirbilimci Paul Cisek’ten yola çıkan Riley, beyinleri, algıladıklarını değiştirmek için dünyaya müdahale eden geri bildirim kontrol sistemleri olarak anlamanın daha doğru olduğunu savunuyor. Bu sistemler önce evrimle, ardından taklit, dil, yazı ve okullar gibi kültürel unsurlarla biçimleniyor. Bu modele göre düşünmenin emek isteyen kısmını üstlenen bir sohbet botu, “bilişsel bir sosisli sandviç”: O anda cazip, düzenli tüketildiğinde ise yıpratıcı. Riley, OpenAI’ın eğitimden sorumlu yöneticisi Leah Belsky’nin ChatGPT’yi “dünyanın en büyük öğrenme platformu” diye nitelendirmesine ve Çin’de yapılan bir araştırmada, yapay zekâ kullanmaya başladıktan sonra binlerce öğrencinin ödevlerini fiilen yapmayı bırakmasına dikkat çekiyor.

Düğümü çözen yan cümle

En keskin çelişki, Hassabis’in kendi paragrafının içinde. Birkaç satır sonra kilit noktanın, “özellikle bilgi edinmemize yardımcı olacak araçlar ve makineler tasarlayıp üretebildiğimiz için, beynin neredeyse her şeyi öğrenme potansiyeli” olduğunu söylüyor. Tartışmanın tamamı bu yan cümlede yatıyor. Riley, Turing makinesi çerçevesinin yanlışlığını gerçekten kanıtlamıyor. Sunduğu kanıtlar, kişinin bilgi edinmesine yardımcı olmak yerine öğrenme işini onun yerine yapan araçlarla ilgili. Hesaplanabilirliğe ilişkin bir iddia, beynin teoride neleri özümseyebileceğini anlatır. Belirli bir ürünün öğrenenin zihnini daha dolu mu, daha boş mu bıraktığı konusunda ise hiçbir şey söylemez.

Bu soru artık Alphabet’in bilimsel yönünü belirleyen kişinin önünde duruyor. Hassabis, AGI stratejisi ve bilimine odaklanmak için ağustos ayında günlük CEO görevini bıraktı. Fortune’ın haberine göre çalışanlarına, AGI’nin çok yakında olduğunu ve sonraki adımları doğru atmanın insanlık açısından kritik önem taşıdığını söyledi. Makinelerini insan beyninin tüm yetenek alanıyla kıyaslayan bir laboratuvarın, bu alanın makineleri kullanan insanlarda daralmamasında doğrudan çıkarı var.

Turing makinesinin yaklaşık bir modeli de bir şey tarafından programlanmak zorunda. İnsanlar için bu, her zaman öğrenmenin yavaş ve zahmetli işi oldu; bir aracın ya güçlendirebileceği ya da sessizce atlatabileceği tek adım da bu.

Etiketler: Demis Hassabis, Google DeepMind, AI in education, Artificial general intelligence, Turing machine