Yapay zeka dünyasında “tekillik” (singularity) kavramı büyük bir öneme sahiptir. Bu belirsiz ve kaygan terim, yapay zekanın insan kontrolünün ötesine geçtiği ve toplumu hızla dönüştürdüğü anı tanımlar.
Tekillik, kara delik fiziğinden ödünç alınan bir kavramdır. Çünkü ne zaman başlayacağını tahmin etmek son derece zordur. Bir kez aşıldığında neler olacağını öngörmek neredeyse imkansızdır. Bazı uzmanlar yapay zekanın 7-8 sene sonra teknolojik tekilliğe ulaşacağını iddia ediyor. Peki yapay zeka teknolojik tekilliğe nasıl ulaşacak ve biz bunu nasıl anlayacağız?
Teknolojik Tekillik Nedir?
Tekillik, makine zekasının insan zekasına eşit hale gelmesi veya onu aşması anıdır. Bu kavram, Stephen Hawking ve Bill Gates gibi vizyonerlerin uzun süredir inandığı bir fikirdir. Teknolojik tekillik kavramı yeni bir kavram değildir.
Teorik bilgisayar biliminin ve yapay zekanın babası olan İngiliz matematikçi Alan Turing de yapay zekanın tekilliğe ulaşıp ulaşamayacağını merak etmişti. Makinelerin de düşünüp düşünemeyeceğini tespit etmek için Turing testini geliştirmişti. Ancak bugün biliyoruz ki, Turing testi bunu test edebilmemiz için yeterli değil.
Testte, bir insan ve bir bilgisayar karşı karşıya getirilir ve bilgisayarın insanları kandırarak kendisini insan gibi hissettirebilmesi amaçlanır. Son yıllarda ChatGPT gibi gelişmiş yapay zeka sohbet botlarının ortaya çıkması, Turing testini yeniden gündeme getirdi. Ve bir ipucu: Bu test, halihazırda aşılmış durumda.
Peki neden yapay zekanın insan zekasını geçebileceğini düşünüyoruz? UC Berkeley’de uygulamalı yapay zeka ve teknolojik tekillik konusunda uzmanlığa sahip bir akademisyen olan Ishaani Priyadarshini, bu durumu şöyle açıklıyor. “Makine zekası ile insan zekası arasındaki fark, bizim zekamızın sabit olmasıdır. Bu konudaki tek sınırlama tüm bilgi işlem gücünü barındıracak alan bulmaktır.”
Yapay Zeka Süper Zeka Olduğunda Ne Olacak?
2014 yılında İngiliz filozof Nick Bostrom, yapay zekanın geleceğini ele alan kitabını yayımladı. Bu kitap, insanlardan daha üstün yeteneklere sahip süper zekâların bir gün dünyayı ele geçirip insanlığı yok edebileceği fikrini geniş kitlelere ulaştırarak büyük bir etki yarattı.
Yaklaşık on yıl sonra OpenAI CEO’su Sam Altman, teknolojik tekilliğin yalnızca “birkaç bin gün” uzaklıkta olabileceğini söyledi. Peki, bu tam olarak ne anlama geliyor? İnsanlardan daha zeki olan her türlü yapay zeka süper zekâ olarak adlandırılır. Ancak bu kavramın pratikte ne anlama geldiğini belirlemek karmaşıktır.
Yapay zekanın farklı seviyelerini anlamak için bilgisayar bilimci Meredith Ringel Morris tarafından geliştirilen bir çerçeve yararlı bir bakış açısı sunar. Bu modele göre yapay zekanın altı performans seviyesi vardır.
- No AI (Yapay Zeka Yok) – Hiçbir yapay zeka bileşeni içermeyen sistemler.
- Emerging (Gelişmekte Olan) – Basit, sınırlı yapay zeka yetenekleri sergileyen sistemler.
- Competent (Yetkin) – Belirli görevleri güvenilir bir şekilde yerine getirebilen yapay zeka sistemleri.
- Expert (Uzman) – İnsan seviyesinde uzmanlık gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler.
- Virtuoso (Üst Düzey Usta) – İnsanlardan daha yüksek doğruluk ve hızla çalışan gelişmiş yapay zeka sistemleri.
- Superhuman (İnsanı Aşan) – Tüm alanlarda insan zekasını aşan süper zekâ seviyesindeki sistemler.
Bu model ayrıca dar ve genel yapay zeka sistemleri arasında da ayrım yapar. Dar Yapay Zeka (Narrow AI), belirli bir dizi görevi yerine getirebilen sistemlerdir. (örneğin, bir hesap makinesi veya satranç oynayan bir yapay zeka).
Genel Yapay Zeka (General AI) ise geniş çaplı problem çözme yeteneğine sahip sistemlere verilen isimdir. Süper zekâ (superintelligence), genel yapay zekanın insan yeteneklerini aşan bir versiyonu olarak düşünülmektedir.
Halihazırda oldukça başarılı dar yapay zeka sistemleri mevcut. Bu tür sistemlere örnek, 1997 yılında dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenen Deep Blue satranç programıdır. Bu sistem, belirli bir alanda olağanüstü performans sergileyen, üst düzey bir dar yapay zeka örneğidir.
Yapay Zeka Gerçekten de 2031’de Tekilliğe mi Ulaşacak?
Bazı dar yapay zeka sistemleri, insan yeteneklerini aşan performansa sahiptir. Bunun en dikkat çekici örneklerinden biri, AlphaFold’dur. Bu sistem, makine öğrenimi kullanarak protein moleküllerinin yapısını tahmin eder. Bu başarısı, geliştiricilerine Nobel Kimya Ödülü kazandırmıştır.
Genel yapay zeka, yeni beceriler öğrenebilen yazılımları ifade eder. ChatGPT gibi sohbet botlarının arkasındaki en gelişmiş dil modelleri genel yapay zeka kategorisine girer, ancak hâlâ “gelişmekte olan” seviyededir. Bu, beceriksiz bir insan kadar iyi oldukları anlamına gelir. Henüz “yetkin” seviyeye ulaşamamışlardır. Bu değerlendirmeye göre, genel süper zekâya ulaşmamıza hâlâ epey mesafe var.
Peki, yapay zeka şu an ne kadar zeki?
Bir yapay zeka sisteminin hangi seviyede olduğunu kesin olarak belirlemek, güvenilir testler ve ölçütlere sahip olmayı gerektirir. Yapay zekanın yeteneklerini değerlendirmek için kullanılan mevcut ölçütler, dar yapay zeka sistemlerinde oldukça etkilidir. Ancak genel yapay zekanın seviyesini belirlemek için henüz yeterince gelişmiş değildir.
Yapay zekanın yeteneklerini değerlendirmek, hangi ölçütlerin kullanıldığına bağlıdır. Örneğin, DALL-E gibi bir görüntü oluşturma sistemi, bazı açılardan üstün bir yetenek sergiler.. Çoğu insanın çizemeyeceği görseller üretir. Ancak, zaman zaman mantıksız nesneler ve kusurlu insan figürleri (örneğin, anormal eller) oluşturması nedeniyle gelişmekte olan bir sistem olarak da görülmektedir.
Mevcut yapay zeka sistemlerinin ne kadar yetenekli olduğu konusunda ciddi tartışmalar bulunmaktadır. 2023’te yayımlanan önemli bir makalede, GPT-4’ün “yapay genel zekânın kıvılcımlarını” gösterdiği öne sürülmüştür. Ancak, başka bir çalışmada da birçok dil modelinin matematiksel akıl yürütme gerektiren problemleri çözmede önemli zorluklar yaşadığı gösterilmiştir.
Son dönemde yayımlanan bir makale, süper zekânın en önemli özelliklerinden birinin sürekli yenilik üretebilme yeteneği (open-endedness) olması gerektiğini öne sürmektedir. Süper zekâ, insana yeni ve özgün gelen çıktılar oluşturabilmeli ve bu süreçten sürekli öğrenebilmelidir.
Ancak mevcut büyük dil modelleri, açık uçlu öğrenme yöntemleriyle eğitilmemektedir. Örneğin ChatGPT, büyük ölçüde insanlar tarafından üretilmiş verilere dayanır. Kitaplardan ve internet sitelerinden toplanan metinler, bu sistemlerin eğitilmesinde temel rol oynar.
Sonuç Olarak;
Peki, tüm bunlar yapay zekanın oluşturabileceği riskler açısından ne anlama geliyor? Kısa vadede, süper zeki bir yapay zekanın dünyayı ele geçirmesi konusunda endişelenmemize gerek yok.
Ancak bu, yapay zekanın hiçbir risk taşımadığı anlamına da gelmiyor. İnsanların yapay zekalarla tek taraflı duygusal bağlar kurması, kitlesel iş kayıpları ve toplumsal ölçekte bir anlam boşluğuna düşülmesi gibi olasılıklar dikkatle takip edilmesi gereken konular arasında yer alıyor.
Peki ya süper zeki ve tamamen özerk yapay zeka ajanları bir gün gerçekten ortaya çıkarsa? Bu, yapay zekanın gücü tek elde toplaması veya insan çıkarlarına aykırı hareket etmesi riskini doğurur mu?
Bu kesin bir sonuç değil. Özerklik ve kontrol bir arada bulunabilir. Bir sistem yüksek düzeyde otomatik hale getirilebilir, ancak insan kontrolünü de güçlü bir şekilde koruyabilir. Eğer yapay zekayı kontrollü ve güzel amaçlar için kullanırsak o kadar da korkmamıza gerek yok gibi görünüyor. Ancak tam tersi durumda korkmalıyız. Çünkü yapay zeka bugün veya yarın tekilliğe ulaştığında onu anlayamayacağımız bir yapı kazanmış olacak. Ve bu da filmlerdeki kıyamet senaryolarına benzer şeylerin bizi beklediği anlamına gelebilir.
Kaynaklar ve İleri Okumalar
- Everything You Need to Know About AI Reaching Singularity. Bağlantı: Singularity: How and When Machines Will Surpass Human Intelligence (popularmechanics.com). Yayınlanma tarihi: 14 Şubat 2023
- Morris, Meredith Ringel et al. “Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI.” International Conference on Machine Learning (2023).
- Bubeck, Sébastien & Chandrasekaran, Varun & Eldan, Ronen & Gehrke, Johannes & Horvitz, Eric & Kamar, Ece & Lee, Peter & Lee, Yin Tat & Li, Yuanzhi & Lundberg, Scott & Nori, Harsha & Palangi, Hamid & Ribeiro, Marco & Zhang, Yi. (2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4. 10.48550/arXiv.2303.12712.
Size Bir Mesajımız Var!
Matematiksel, matematiğe karşı duyulan önyargıyı azaltmak ve ilgiyi arttırmak amacıyla kurulmuş bir platformdur. Sitemizde, öncelikli olarak matematik ile ilgili yazılar yer almaktadır. Ancak bilimin bütünsel yapısı itibari ile diğer bilim dalları ile ilgili konular da ilerleyen yıllarda sitemize dahil edilmiştir. Bu sitenin tek kazancı sizlere göstermek zorunda kaldığımız reklamlardır. Yüksek okunurluk düzeyine sahip bir web sitesi barındırmak ne yazık ki günümüzde oldukça masraflıdır. Bu konuda bizi anlayacağınızı umuyoruz. Ayrıca yazımızı paylaşarak da büyümemize destek olabilirsiniz. Matematik ile kalalım, bilim ile kalalım.
Matematiksel
