Yapay Zekâ: Hype, Gerçeklik ve Geleceğin Yönü

The Tower of Babel - Bruegel

Yapay zekâ (Artificial Intelligence) terimi ilk kez 1956’da Amerika’da düzenlenen Dartmouth Konferansı’nda John McCarthy tarafından ortaya atıldı.

O tarihe kadar akıllı makineler ve zihin–makine ilişkisine dair tartışmalar büyük ölçüde sibernetik (cybernetics) başlığı altında yürütülmekteydi. Norbert Wiener 1948’de yayımladığı ‘Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine’ adlı kitabında, geri besleme, kontrol ve iletişim kavramları üzerinden makineler ile canlı sistemleri birlikte ele almış, bu yaklaşımı 1940’ların sonundan 1950’lerin ortalarına kadar “akıllı sistemler” alanının domine etmişti.

Dartmouth yaz araştırma konferansının düzenleyicileri McCarthy Minsky, Shannon, Rochester insan makina etkileşimine dair sibernetiğin çizdiği çerçevenin ötesine geçmek istiyorlardı. Onlara göre mesele yalnızca mekanik kontrol ya da düzenleme sistemleri değil, “insana özgü zekâyı simüle edebilecek makineler” geliştirmekti. McCarthy, “cybernetics” teriminin Wiener’in çalışmalarıyla fazlasıyla özdeşleştiğini ve dar bir anlam taşıdığını düşünerek, daha geniş ufuklu ve vizyoner bir ifade arayışına girdi. İşte bu nedenle yapay zeka kavramı bilinçli bir tercih olarak ortaya atıldı.

Yeni kavram, aslında insanlık tarihi kadar eski olan insansı makineler yapma idealinin modern dünyadaki somut karşılığı oldu ve kısa sürede “sibernetik”, “automata theory” gibi dönemin popüler kavramlarının önüne geçerek hem akademide hem de uygulamada yaygınlaştı ve “AI”, kısa zamanda bir “şemsiye kavram” haline geldi.

İlk ortaya çıktığı günden bu yana yapay zekâ, bilgisayar bilimi, mantık, dil işleme ve problem çözme gibi alanları kapsayan; mühendislik, psikoloji ve bilişsel bilimlerle etkileşime giren disiplinlerarası bir buluşma zemini olarak şekillendi. Bu sayede yalnızca teknik bir araştırma konusu olmakla kalmadı, aynı zamanda insanın zekâ, bilinç ve öğrenmeye dair anlayışını sorgulatan felsefi ve toplumsal bir tartışma alanı haline de geldi.

Başlangıçta bilgisayarların sembolik işlem gücüyle sınırlı olan çalışmalar, zamanla makine öğrenmesi, yapay sinir ağları ve derin öğrenme yöntemleriyle derinleşti. Bu ilerlemeler sayesinde yapay zekâ, laboratuvarların dışına çıkarak gündelik yaşamın vazgeçilmez bir parçasına dönüştü.

Bugün yapay zekâyı, algılama, nedenselleştirme, öğrenme, muhakeme, problem çözme ve içerik üretme gibi insana atfettiğimiz bilişsel işlevleri belirli ölçüde yerine getirebilen sistemler olarak tanımlıyoruz. Birkaç on yıl önce yalnızca hayal edilen birçok işlev, artık yapay zekâ destekli teknolojiler aracılığıyla kolaylıkla yapılabiliyor: görüntülerdeki nesnelerin tanınmasından, sentetik görüntü ve video üretmeye, büyük veri kümelerinden öngörüler çıkarılmasından, finansal karar destek sistemlerine, kişiselleştirilmiş ürün önerilerinden, robotik sistemlere kadar bir çok farklı alanda her geçen gün daha fazla uygulama alanı buluyor. Öyle ki, yaklaşık 50-60 yıl içinde yapay zekâ ve türevi teknolojiler olmadan trenlerimizi hareket ettiremeyecek, uçaklarımızı güvenle kaldıramayacak, finansal sistemlerimizi yönetemeyecek bir noktaya gelmiş durumdayız. Kredi kartı işlemlerinden uçuş güvenliğine, lojistikten trafik akışına kadar sayısız süreç görünmez bir biçimde yapay zekâ tarafından destekleniyor.

Dolayısıyla günümüzde yapay zekâ, artık yalnızca algoritma ve altyapı geliştirmeye odaklanan bir akademik alan değil; bu algoritmaların farklı problemler üzerinde uygulanarak hayatın içinde değer yaratan çözümlere dönüştüğü geniş bir uygulama ekosistemidir. Disiplinlerarası yapısı korunurken, yapay zekânın ivmesi giderek teoriden pratiğe, akademiden gündelik yaşama doğru kaymaktadır.

1950’lerden bu güne gerçekleşen büyük teknolojik ilerlemeye rağmen, yapay zeka alanıyla ilgili kurulan söylemlerle, pratikte hayatımıza geçen çözümler arasında derin bir yarık vardır. İnsanı ikame edebilecek makinalar hayalinin kamusal çekiciliği ve bu alana yatırım yapan büyük teknoloji firmalarının beklentileri büyütme güdüsüyle birleştiğinde, dik bir bayırdan yuvarlanan kartopu gibi büyüyen hayaller ve yalanlar curcunası yaratmıştır.

2000li yılların başından itibaren hızla dijitalleşen dünya, saklanabilen, erişebilen ve işlenebilen veri miktarındaki üstel artış, ABD merkezli teknoloji şirketlerinin liderliğinde gerçekleşen yapay zeka atılımı somut bir gerçeklik olarak önümüzde duruyor.

Diğer yandan da, yapay zekânın kamusal alandaki popülerliği, teknoloji sektörünün durdurulamaz büyüme eğrisi ve bu alana yapılan devasa yatırımlar, konuyla ilgisi olsun olmasın herkesin dikkatini son on yıla damgasını vuran, önümüzdeki on yılın da gündemini belirleyecekmiş görünen gelişmelere çekmektedir. Bu çılgın büyüme çoğu zaman gerçekle vaadin, doğruyla yalanın, planla hayalin birbirine karıştığı (ya da bilinçli olarak karıştırıldığı) bulanık bir akış yaratmıştır. Medya ve teknoloji devlerinin sansasyon uğruna abartılı anlatıları, bilgi akışının neredeyse tamamını elinde tutan birkaç büyük aktörün gücü ve tek amacı yatırımcı bulmak ya da şirket değerini şişirip satmak olan start-up ekosistemi, kalıcı ve dönüşümsel olanı seçmeyi adeta sürekli değişen duvarlara sahip bir labirentte yol bulmaya dönüştürmüştür.

Atılan tüm adımlara ve yaşanan muhteşem gelişmelere rağmen halen bu teknoloji insanı yakalama ve aşma sınırının çok uzağında. Kaydedilen ilerleme çoğu anlatıda dile getirildiği gibi pürüzsüz, engelsiz ve üstel bir gelişim çizgisi halinde gerçekleşmiyor. Her yeni uygulama beraberinde teknik kısıtlar, ekonomik engeller ve toplumsal tartışmalar getiriyor. Kağıt üzerine dünyanın bütün problemlerini çözebilecekmiş gibi duran algoritmalar, gerçek hayattaki gerçek problemlerle karşılaştığında çuvallayabiliyor.

Bu noktada ekonomist Daron Acemoğlu’nun çalışmaları dikkat çekici. Acemoğlu, The Simple Macroeconomics of AI başlıklı makalesinde son 3 yıla damgasını vuran üretken yapay zekânın sanıldığı gibi devrimsel bir sıçrama yaratmayacağını, ekonomik etkilerinin daha ölçülü kalacağını öne sürüyor. Modellemelerine göre yapay zekâ önümüzdeki on yılda verimliliği yıllık ortalama %0,64 artırabilir; bunun da GSYİH üzerinde %0,93 ile %1,56 arasında, daha gerçekçi senaryoda ise yaklaşık %1,1 civarında ek bir büyüme sağlaması bekleniyor. Yani fayda var, ama daha çok tekrar eden, daha az karmaşık işlerde hissediliyor; ekonominin geneline yayılan bir refah artışından söz etmek içinse yeni iş alanları, tamamlayıcı teknolojiler ve doğru politikalar gerekiyor.

Acemoğlu’nun yaklaşımını bu konudaki tartışmalara bilimsel bir cevap verme anlamında son derece faydalı bulsam da, sonuçlarının aşırı temkinli ve determinist olduğunu düşünüyorum. Böyle düşünmenin arkasında iki neden var. İlk olarak, çoğu ülkede üretimde, sağlıkta, kamuda, eğitimde bırakın üretken yapay zekayı, dijital dönüşüm bile tamamlanmış durumda değil. Halen, karar alma süreçlerimizin büyük bir çoğunluğunda verinin ve veri temelli teknolojilerin sunduğu imkanları layıkıyla kullanmanın çok uzağındayız. Çoğu ABD merkezli büyük teknoloji devleri, Çin ile dünyanın geriye kalanı arasındaki makas aşırı derecede açılmış durumda. Yapay zekanın popülerleşmesi, bazı teknolojilerin kolay erişilebilir hale gelmesi ve demokratikleşmesi bu gerçekliği değiştirmiyor. Devasa yatırımlar yapmadan, bazı temel veri temelli uygulamalar ve çözümlerle bile büyük değer yaratmak mümkün.

İkinci olarak üretken yapay zekâ da dahil olmak üzere tüm bu teknolojiler tasarımdan ölçeklemeye geçerken büyük engel ve bariyerlerle karşılaşıyor. Bu risk her zaman var. Otonom araçlarda olduğu gibi bazı çözümlerin hayatımıza girmesi beklediğimizden çok daha fazla zaman alıyor. Şu an tahmin bile edemeyeceğimiz zorluklar ve engeller yapay zekaya dayalı bazı teknolojilerin yaygınlaşmasını yavaşlatacak ya da imkânsız hale getirecek. Ancak bu durum kadar olası başka bir ihtimal de, geliştirdiğimiz bu teknolojilerin şu an akıl edemeyeceğimiz alanlarda, akıl edemeyeceğimiz şekillerde değer yaratır hale gelmesi, yeni alanlar açması ve dünyayı hiç tahmin edemeyeceğimiz şekilde dönüştürme potansiyelinin olduğu gerçeği. Vakum tüplerine küçük ve dayanıklı bir alternatif olarak icat edilen transistörlerin, bilgisayarları, akıllı telefonları, dijital devrimi, interneti, modern elektroniği, bilgi çağını getirmesi pek beklenen bir olgu değildi. Ya da bir zamanlar gelişmiş telefonlar olarak tasarlanan akıllı telefonların hepimizin cebinde taşınan bilgisayarlara dönüşmesi, banka işlemlerinden, sağlığa kadar her konuda hayatımızın çok önemli bir parçası haline gelmesi, medyayı, sosyal medyayı, haberciliği, sanatı değiştirmesi önceden öngörülmemişti.  

Bu örnekler, yapay zekânın ne sınırsız bir büyüme motoru ne de tek başına ekonomik çöküşün habercisi olduğuna işaret ediyor. Daha çok, teknolojik ilerlemenin tarih boyunca olduğu gibi adım adım, dengesiz ve alanlara göre farklı hızlarda ilerlediğini hatırlatıyor. Yapay zekâ, bazı sektörlerde hızla devrim yaratırken, bazılarında uzun süreli uyum ve altyapı yatırımı gerektirecek. Onu anlamlı kılacak olan, büyük vaatlerden çok somut problemleri çözen, sürdürülebilir ve ölçülebilir uygulamalar geliştirme becerimiz olacak.

Bu nedenle popüler tartışmaların heyecanına ve hayal kırıklıklarına kapılmadan, gerçek sorunlarımıza ve ihtiyaçlarımıza odaklandığımızda yapay zekâyla dönüştürebileceğimiz çok fazla şey var. Bunları hayata geçirmek zaman, kaynak ve sabır istiyor. Geleceğin dünyası da bu çabaların, gayretlerin sonucunda şekillenecek. Kısa vadeli büyük beklentiler çok büyük ihtimalle karşılık bulmayacak. Ancak gelecek öyle ya da böyle gelecek.