Karmaşık Davranışların Ardındaki Bütünleştirici Güç: Beyin

Her gün, her dakika ve her saniye yeni şeyler öğreniyoruz ve birçok şeyi daha öğrenmek zorundayız. Eve aldığımız yeni bir makineyi nasıl kullanacağımızdan tutun da cep telefonumuza indirdiğimiz uygulamanın son güncellenmiş hâline kadar pek çok şeyi yine, yeniden öğrenmek zorundayız. Okulda öğrendiğimiz bilgilerden ya da mesleğimizi yapmak için öğrenmemiz gerekenlerden hiç bahsetmiyorum bile. “Beynimizin kapasitesi buna yeter mi? Ömrümüz buna yeter mi? Acelemiz var, öğrenmek ve öğrendiklerimizi uygulamak için zamanımız yeterli mi? Öğrendiğimiz çoğu şeyi unutuyoruz, unutmamak için ne yapmalıyız? Neden unutuyoruz?” gibi pek çok soru sorarız. Bu sorular bizi “Bu sorunu çözmek için hangi yöntemi seçmeliyiz?” sorusuna götürür. En çok bilene sorarız: “Bu durumla ilgili en iyi çözümünüz nedir?” ve sorular ardı ardına uzar, gider.

Sizin aklınıza gelen benim de aklıma geldi: Evet, yapay zekâ. Bir bakalım, acaba bildiklerimiz bizi nereye kadar götürebilir?

Beynimiz genlerimizle belirlenmiş bir yapıya, ağırlığa, çalışma prensibine sahiptir. Bir yandan yeni şeyler öğrenmeye olanak sağlarken diğer taraftan öğrendiklerimizi hafıza olarak adlandırdığımız bölüme kaydeder. Hisleri, duyguları oluştururken mantıklı kararlar verebilmek için her an tetiktedir. Beyin yeni şeyler öğrenmek, kullanılmayan bilgilerin yerine yenilerini koymak için çalışır ya da artık hatırlanmak istenmeyen anıları yok etmek için unutmayı sağlar (demans etkisi). Öğrenmeyi, denemeyi ve düşünmeyi bırakmadığımız sürece beynimizin gerçekleştirdiği bu işlemler sürekli devam eder.

Peki zekâ diye adlandırdığımız şey nedir? Zekâ beynin hangi bölümünde saklıdır? Zekâ, Türk Dil Kurumuna göre şöyle tanımlanmış: “İnsanın düşünme, akıl yürütme, nesnel gerçekleri algılama, kavrama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tümü.” Ruh bilimi terimi olarak ise “soyutlama, öğrenme ve yeni durumlara uyma yeteneklerinin toplamı” olarak tanımlanmaktadır.

Beynimiz herhangi bir problemle karşılaştığında bu durumla nasıl baş ediyor? Zekâmız problemi çözmek için nasıl bir yöntem izliyor? Sovyetler Birliği’nde bir patent subayı olan Genrich S. Altshuller (Genriç S. Altşulır), 1946’da, patentlerle ilgili incelemelerinde iki önemli sorunu fark etmişti:

Öne sürülen fikirler aslında bazı kavramların tekrarlanmasıdır.

Soruna getirilen çözümler, başka problemleri doğurarak bir çelişkiler matrisi oluşturur.

Bu sorunları çözmek için, içinde pek çok tekniği barındıran bir fikir üretme yöntemi olan TRIZ’ı [Teoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadatch (Yaratıcı Problem Çözme Teorisi)] geliştirmiştir. Bu yöntemden sizlere niçin ahsettiğimi düşünebilirsiniz. Çünkü bu teori aslında beynimizin problemleri nasıl çözdüğünü veya zekâmızın sorunlara nasıl yaklaştığını özetlemektedir.

Tabloyu, bir problemle karşılaşıldığında, problemin çözümü için beynin izlediği yöntem açısından değerlendirmek gerekirse insan beyni önce kendi tecrübelerinden faydalanır. Tecrübelerin asıl kaynağı, kişisel bilgilerdir. beyin % 32’lik bir başarıyla problemleri çözer. Yöntem eğer işe yaramazsa, öğrenmeler arası transfer yaparak küçük yenilikler dener. İkinci seviyeyi gösteren bu durum, diğer çözüm yollarından daha önemlidir. Çünkü beynin problemleri çözme kapasitesi % 45’tir. Başarıyı sağlayan, kişinin içinde bulunduğu grubun bilgi dağarcığı ve tecrübeleridir. Beyin elde edilen sonuçları yetersiz bulursa çözüm düşünür ve çözüme ulaşmak için
daha büyük değişiklikler yapar. Bu seviyede beynin problem çözme kapasitesi %18’le ilk iki seviyeden daha düşüktür. Beyin, yapacağı büyük yenilikleri nasıl yapacağını bulmak için, ait olduğu küçük grubun daha genişine başvurur. Geniş grubun tecrübelerini, kendi tecrübesi hâline getirir. Geniş grupla çalışırken farklı sektörleri barındıran bir çevreyle tanışır. Bu çevreden aldığı yeni bilgiler yardımıyla, aradığı bilgiyi tanımladığı bir kavrama dönüştürür. Beyin problemleri çözmede artık dördüncü seviyeye erişmiştir. Eğer beyin, problemler karşısında, şimdiye kadar edindiği tecrübeleri kendi içinde eritir ve yeniden şekillendirirse yeni bir buluşa imza atar. Tüm bilginin kullanıldığı beşinci seviye, buluş evresidir ve nadir görülen bir durumdur.

Eğer yapay zekânın bu anlatılanlarla olan ilgisini merak ediyorsanız, konunun zihnimizde tam olarak yer etmesini birkaç örnekle sağlayalım. Uzun ve yorucu işlemleri yapabilecek bir makinenin öğrenmesi ve karşılaştığı sorunları çözmesi beklenen bir şey değildi. Bunu başarmak için uzun bir süreç yaşandı. İlk olarak, satranç oynamak için tasarlanan bilgisayarın belleği yoktu. Tecrübelere göre karar veremez. Sadece satranç alanında uzmanlaşabilen, çevresindeki durum ve etkilere göre tepki verebilen bir makinedir. 1997’de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u (Geri Kasparov) bu tip bir bilgisayar yenmiştir. İkinci örnek olarak sürücüsüz araçlardan söz edelim. Bu araçlara sınırlı hafıza (bellek) sağlanmıştır ve az da olsa geçmişi kaydedip kendisine yüklenen programlara bunları ekleyerek tecrübe oluşturabilir. Sürücüsüz araçlar henüz çok yaygın olarak kullanılmamaktadır ancak trafik kazalarının engellenmesinde, şehir trafiğinin azaltılmasında en güçlü çözüm umutlarından birisidir. Üçüncü örneğimiz ise ilk çıkan bilim kurgu filmlerinde gördüğümüz, filmin çekildiği yıllarda hayal ürünü olarak görülen robotlardır. Benzerleri 2012 yılında yapılabildi. Günümüzde robotlara hatta evlerimizde kullandığımız makinelere bile artık insanların duygularını anlama ve ona göre davranma programları rahatlıkla yüklenebilmektedir. Böylece yapay zekâ ile çalışan makinelerde insanların davranışlarını tahmin etmek ve ona göre davranmak, bununla ilgili tecrübeler oluşturmak gibi yeni bir bilgi boyutuna girilmiş oldu. Son yıllarda bilim kurgu filmlerinde gördüğümüz robotlar ise yapay zekâ teknolojisinin hayal edilenin bile ötesine taşınacağını müjdeler niteliktedir. Yapay zekâyla ilgili tüm bu gelişmeleri film ve haber tadında izlerken Dördüncü Endüstri Devrimi sayesinde 2017’de kendi kendine yürümeyi ve atlamayı öğrenen robot üretildi. Bu robotlar, çevresini “öğrenmek” için katmanlı ve karmaşık kodlar yazılan bir diğer sinir ağı süreci gibi çalışan makinelerdir. Bu makineler, öğrenme yoluyla pazarlık etmelerini sağlamak için eklenilen modeli kullanarak insanların kullandığı dili yapay zekâ tarafından bir sistematik oluşturup saptırmıştır. Bu fark edilince, yazılımı çalıştıran makinelerin fişleri çekildi.

Bizim yerimize düşünecek, yapacak, işleyecek yapay zekâlı makineler üretme yolunda hızla ilerliyoruz. Bir yandan işsizlikten korkuyoruz; diğer yandan kimsesiz kalmış yaşlı ve hasta nüfusumuza bakacak akıllı robotlar düşlüyoruz. Sonumuz ne mi olacak? Profesör Stephen Hawking (Stefın Havking) gibi düşünebiliriz: “Yapay zekâ, kendisini geliştirmeyi sürdürebilir ve hatta kendisini yeniden biçimlendirebilir. Gelişmesi, son derece yavaş ve sınırlı olan insanlar, bu tür bir güçle yarışamaz”. Genrich Altshuller (Genriç Altşulır) gibi düşünürsek: “Hayat sorunlar üzerine kuruludur. Karşılaştığınız herhangi bir soruna karşılık geliştirdiğiniz çözümün, gerçekten çözüm olduğuna inanıyorsanız yanılıyorsunuz. Çünkü her çözüm kendi sorununu yaratır. Bu da sizi çözümsüzlüğe götürür. Oysa aksiyon sorun karşısındaki reaksiyon sorunu tahmin edebilirseniz çözümü de ona göre hazırlayabilirsiniz.”

Yukarıda cevaplar aradığımız soruları kendimize sorduğumuzu varsayarsak beynimiz bir karar verecek ve bir eylem gerçekleştirecektir. Neye karar verirsek verelim öncelikle beynin çalışma prensibini çözmemiz, bu konuda uzmanlaşarak öğrendiklerimizi yaşantımıza uyarlamamız, ondan sonra da yapay zekâyla yola devam etmemiz gerektiğini bilmemiz gerekiyor.

Karmaşık Davranışların Ardındaki Bütünleştirici Güç: Beyin