1947 doğumlu İngiliz asıllı Kanadalı, davranışsal psikiyatr ve bilgisayar bilimci Geoffrey Everest Hinton, en çok Yapay Sinir Ağları (YSA) konusunda yaptığı çalışmalarla tanınıyor. 2013 yılından beri hem Google (Google Brain) hem de Toronto Üniversitesi’nde çalışan Hinton 2018 yılında, modern bilgisayar biliminin kurucularından sayılan Alan Turing anısına verilen Turing Ödülü’ne “Derin Öğrenme” konusunda yaptıkları çalışmalarla Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile beraber layık görüldü.
Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton ve Yann LeCun yapay zeka alanında yaptıkları çalışmalar dolayısıyla ‘yapay zekanın babaları’ olarak da anılıyorlar.
Mayıs ayının başında Google’dan yapay zekanın gidişatının iklim krizinden daha tehlikeli olduğunu söyleyerek istifa edişi hala çok konuşulan Hinton, geçtiğimiz mart ayının başında Toronto Vector Enstitüsü’nde CBS Saturday Morning adlı programın sunucusu Brook Silva-Braga’la yaptığı ve 25 Mart’ta YouTube’da yayınlanan yapay zekanın potansiyelinden bahsettiği söyleşisinde, yapay zekaya iki yolla (route) ulaşıldığının altını çizerek bunlardan birinin biyolojik diğerininse dijital olduğunu anlatıyor.
Dijital route (yol) yapay zeka programını çalıştıran bilgisayarları kapsıyor. Program, nöronların (düğümlerin) birbirine sinir lifleriyle bağlandığı insan beyninin anatomisinden yola çıkılarak tasarlanmış. Dijital sinir ağı belirli görevler için eğitilebiliyor. Birbirinden farklı birçok hayvanın görselini bu ağa yüklediğinizde program aralarından hangisinin, örneğin, kedi olduğunu bulabiliyor.
Bunun için her bir görsele hayvanların isimleri (bir insan tarafından) yazılıyor. Yapay zeka, binlerce hayvan görseli gördükten sonra kedi görüntüsünü yapay sinir ağındaki düğümler arasındaki bağlantı kuvvetine kodluyor… Yani kısacası yapay zeka bir şekilde bir kedi modeli yaratmış oluyor.
Bu şekilde eğitilen yapay zeka, daha önce hiç görmediği bir hayvanın görseline maruz kalırsa o hayvanın bir kedi olup olmadığı hakkında olasılıkları saptayabiliyor.
Aynı yapay zeka programı farklı bir bilgisayarda çalışabiliyor ve farklı bir hayvanı –örneğin köpek– tanımak için aynı şekilde eğitilebiliyor. İkisi de eğitimli iki yapay zeka dijital olarak bağlandığında, ağlarındaki farklı düğümler arasındaki bağlantı güçlerini paylaşıyorlar: Diğer bir deyişle kedilerin ve köpeklerin neye benzediği hakkındaki ‘bilgilerini’ paylaşabiliyorlar. Her iki yapay zeka hem bir kediyi hem de bir köpeği tanıyabiliyor.
Tabii, yapay zeka programları arasındaki bu verimli bilgi paylaşımının bir bedeli olduğunu söylemeden geçmemek gerek. Yalnızca her iki yapay zeka programı da birebir aynı olduğunda, aynı algoritmaları kullandığında ve her iki bilgisayar sistemi tamamen aynı şekilde çalıştığında tam anlamıyla verim almak mümkün oluyor!
Bunu başarmaksa başlı başına bir enerji sarfiyatı gerektiriyor: Programın birçok kopyasının farklı bilgisayarlarda çalıştığı tipik bir yapay zeka, yaklaşık 1 megavatlık güce gereksinim duyuyor.
Eğer bu sistemler daha az güç sarf edilerek çalışırsa ‘gürültü’ ortaya çıkıyor. Hinton her ne kadar söyleşi esnasında bu detayın üzerinde fazla durmasa da ‘gürültü’yü yapay zekanın yarattığı bir kedi veya köpek modelindeki eksik, bozulmuş ya da yanlış kısımlar/öğeler olarak tanımlayabiliriz. Bu durumlarda, yapay zeka gerçeklikten uzaklaşmış oluyor.
Hinton’a göre her sistem kendi özel ‘gürültüsüne’ uyum sağlıyor: Yapay zeka, bir kedi modelini geliştirirken eksikleri bulmaya, yanlışları düzeltmeye veya görmezden gelmeye çalışıyor. Her sistem kendi ‘gürültüsünü’ kendi yöntemiyle telafi etmeye çalıştığından, yalnızca iki sistemi birbirine bağlayarak iki yapay zeka programı arasında bilgi paylaşımı imkansız hale geliyor. Diğer bir deyişle artık birbirleriyle mükemmel şekilde iletişim kurmaları imkansızlaşıyor.
Yapay Zeka 1 megawattlık güçle çalışırken, insan beyniyse 30 watt güçle çalışıyor. İşte bu yüzden insan beyni konu olduğunda ‘sisteme özgü’ çok fazla gürültü olduğunu varsayabiliriz. Her insanın beyni bu gürültüyle kendi yöntemiyle ilgilendiğinden, iki beynin tamamen aynı şekilde çalışmasını/davranmasını sağlamak mümkün olmuyor. Dolayısıyla iki insanın beyni birbirine bağlansa da bilgi paylaşımı yapılamıyor. Zaten insanoğlu bu problemi çözmek, bilgiyi paylaşmak, iletişim kurabilmek için ‘dil’i bir araç olarak kullanmaktadır.
Hinton’ı dinlerken insan bazı şeyleri düşünmeden edemiyor… Karakterimiz, başka insanlarla kurduğumuz diyaloglar, olaylara gösterdiğimiz tepkiler yani kısacası dış dünyayla olan etkileşimimizle tanımlanmıyor mu? Velhasıl bizi birbirimizden ayıran bu kişilik özellikleri bizi biricik yapan şey değil mi?
Hinton’ın anlattıkları bu kavramlarla çelişmiyor ama onun anlattıklarından yola çıkarak şu çıkarımı yapmak da insana soğuk duş etkisi yapıyor: Kendi biricikliğimiz aslında düşük güçle çalışan beynimizin dış dünyayı nasıl anladığında ve algıladığında yatıyor!
Ve bu düşünce ister istemez hepimizin aslında ne kadar tek taraflı olduğunu ortaya koyuyor.
Demem o’dur ki bir konuşmamız lazım!
Söyleşi için: https://www.youtube.com/watch?v=qpoRO378qRY