Geçen haftadan hatırlatalım, yapay zeka sınıflandırılabilir özelliklerin ya da olaylar silsilesinin bilgisayar yardımıyla simülasyonu ya da taklidi üzerinden yol alır. Birkaç örnekle açıklamaya çalışalım, ilki doğrudan bir arkadaşımız tarafından aktarılmıştır. Mesela bir ayakkabı mağazasının üç farklı semtte şubesi bulunsun, zaman içerisinde gözlemle bu şubelere gelen modellerin hangilerinin hangi saatte satıldığı, satışın özel günlerle (yılbaşı vb.), hava koşullarıyla ve hatta ekonomik durumla ilişkilendirilmesi bile mümkündür. Tüketici talebinin çok parametreli analizi “hangi modelin, hangi saatte, hangi mağazada olması gerektiği” çıkarımına gidebilir, doğru yere doğru ayakkabı gönderilir. Ne var ki bu bir yapay zeka örneği değildir, kavramla alakası yoktur.
Benzer örnekler insanın çok sayıda değişkeni hesaba katamadığı çıkarımlar ya da fiziksel olarak beceremediği eylemler için de geçerlidir. Bir dron doğru kodlanırsa, sipariş paketini cama teslim eder, ama bunun da zeka ile alakası yoktur, sadece veri trafiği, teknoloji ve koordinasyon gerektirir. Olasılıkların makineye kodlanmasıyla satranç gibi programlarının geliştirilmesi de bilgisayarların hızlanmasına bağlıdır. Bunlar zeki makineler değildir, çok hızlı çalışabilen kodlu algoritmalardır. Bu alanın başlangıcı zor ve meşakkatlidir; ama bir kez başarılırsa gelişimi üstel hale gelir. Ne var ki hala kısıtlılıkları da olabilir; aşağıdaki örnek de bizdendir, aktaralım.
Kahve falı ütopyası
Kahve falı baktırmak çoğu insanın tutkusudur, bunun için gerekirse ücret ödemekten de çekinmezler. Kahve falına bakanın, fincanda gördüğü telve artıklarından ne hissettiğini bilemeyiz, ama artıkların yapay zeka ile bir şeye benzetilmesi ve otomatik yorumlanır hale gelmesi olasıdır. Bu naçizane fikrimi bilgisine, içtenliğine katıksız inandığım lise arkadaşım Hüsnü’ye açtım; “kahve fincanının tepeden cep telefonuyla çekilmiş görüntüsünü okuyan bir yazılımın mümkün müydü?” Yâââ Hüsnü (birbirimize öyle hitap ederiz), fal merakının neredeyse bütün Akdeniz ülkelerinde olduğundan bahisle söze girdi; yarım saat sonra gözlerimizde karşılıklı dolarlar parıldıyordu. Üstelik mesele kahve olduğunda yazılım yatırımına sponsor olabilecek çok sayıda firma vardı. Kısacası bir saat içinde ada satın almaya hazırdık.
Fal için algoritma da yetmedi
Yanlış anlaşılmasın, evet, mantık güzeldi. Burada zaten mesele falın doğru çıkması değildi, onu biz yakıştıracaktık (yol – seyahat, tepeler – zorluk, kuş – kısmet, haber vb.). Sorun yazılımın bardaktan gelen görüntüyü tarayarak dağ, yol, güneş vb. benzetmeleri yapması bile değildi, sorun aynı fincanın iki kere okunması durumunda sistemin aynı yanıtı üretiyor olmasıydı. İlk birkaç günü hayallerle geçirdim, Yâââ Hüsnü geri döndüğünde “oğlum bunun için güdümlü roketlerde kullanılan coğrafya tanıma sistemine yakın bir şey gerekiyor” dedi. Çok mu şaşırdım, hayır, “aynı fincanın iki farklı açıdan çekilmesi durumunda aynı yorumu alması” kolay başarılamayacak büyük bir hedefti.
Yâââ Hüsnü eğer adayı kendi almadıysa, sonrasında bu amaca erişen yazılımlar gerçekleşti, foto-grafik tanıma temelli diğer yaklaşımlardan yararlanarak yol aldılar. Gerçek zeka anladığım kadarıyla bu yaklaşımlardan çok farklı. Lakin haftaya yine de ortalama insan zekasının “yapaylık” açısından ne durumda olduğu ve bunun yapay zekanın geliştirilmesine nasıl olanak sağladığı irdelemesiyle devam edelim.
