Yapay Zekâ, Etik ve Derin Öğrenme
Yapay zekâ alanında beklenen sonuçlardan ilki bizim gibi konuşan bir yapay zekâ görebilmek. Bunun için yapay zekânın Turing testini geçmesi gerekiyor. Turing testine birazdan değineceğim. Bu gibi sorular geliştiriciler tarafından felsefi olarak görülen sorular
Gerçi film sektörü ne kadar felsefeci görünüyor orası muamma. Filmciler bu soruya evet diyorlar. Hatta Matrixteki Ajan Smith ve Terminatördeki Wall-E birer örnek. Ya da Yıldız Savaşlarındaki R2 D2.Her ne kadar yeni gibi görünse de aslında kavram olarak 1960lardan beri var
Yakın gelecek için boş hayaller çok olsa da ileri zamanlarda neden olmasınlar? Tabii ki yapay zekâ uygulamaları ve düşünceleri fazlasıyla var. Son yıllarda örneklerini gördüğümüz yapay zekâlarda var.Apple'ın laftan anlayan Sirisi bir örnek. Gerçi hala dar alanlara hizmet ediyorlar. Ağzı Laf yapan Siri çay demlesin önce.
Mesela Satranç yapay zekâları da kolaysa Go oynasın da görelim. Genelde "Derin Öğrenme" yani "Deep Learning" dediğimiz yöntem ile öğreniyor bu yapay zekâlar. Tabii bunun için de eğitim verisi çok önemli. Birçok alanda toplanır bu veriler. Örneğin Google Çeviri'de yaptığınız her çeviri Google için altın değerinde. Bir nevi taklit de diyebiliriz bu şekildeki yazılıma.
Klasik Programlama
Yapay Zekâ bize şu çeşit bir avantaj sağlıyor Klasik Programlamaya göre. Mesela ben Klasik Programlama da gelen veriye koşullu durumlar ile işlem yaparım. Ama bisiklet süren bir yapay zekânın önüne ya bir kuş çıkarsa
Bunu tahmin etmek zor değil bizler için değil mi? Sağa veya sola kırmak, fren vb. şeyler yapabiliriz. Ama yapay zekâ için Klasik Programlama ile her durumu tahmin etmek gerekiyor. Şu nu da eklemek gerekiyor. Tüm bu durumları kodlamak işin kolay kısmı. Mesele tüm bu durumları düşünebilmek. Bu yüzden klasik programlama yapay zekâ yazmak için pek tercih edilebilir bir yöntem gibi görünmüyor. Bisiklet sürebilen bir yapay zekânın yüklü olduğu robot İçin:
- Robotun şarjı bitebilir. Başlangıca dönmeyi hesaplaması gerek.
- Bisikletin vites numarası ve hızını olduğu yere göre ayarlaması gerek.
- Hava koşullarına göre sürüşüne dikkat etmesi gerek.
- Önüne bir şey çıkarsa ne yapacağını bilmesi gerek.
- Zincir atarsa ne yapacağını bilmesi gerek.
- Arkasından bir araba gelirse ne yapacağını bilmesi gerek.
- Sürerken yandan bir darbe alırsa dengeyi sağlaması gerek.
- Trafik kurallarını bilmesi gerek.
Bunlar aklıma gelenler.
Klasik programlama örneği (Ruby):
Etik ve Ahlak
(Kavramlar karışmış olabilir. Kavram ayrımı: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/697006)
Etik meselesi. En çok kullanılan yöntemin derin öğrenme olduğunu söylemiştim. Şimdi durum şu. Bu öğrenme de kullanılan veriler. Örneğin bir derin öğrenme sonucu olan yüz tanıma sistemi için birden fazla yüz gerekiyor. İlk zamanlarda o kadar sorun olmayan bu veri paylaşımı özellikle son yıllarda artık tartışmaya fazlasıyla açık. Örneğin birçok insan kendi yüzünün bu veri paketlerinde olmasını istemiyor. Ya da diğer verilerinin.
Bilişim de olan kişiler ve yapay zekâ geliştiricileri ise veri paylaşımının olması gerektiğini ve olmasının herhangi bir sorun yaratmadığı konusunda neredeyse hem fikir. Belki de durum insan kendi başına gelmeden bilmez durumudur. Şu tip bir durum daha var. Google ve Bazı diğer büyük firmalar veri paketlerini açık olarak yayınlıyorlardı. İsteyen geliştirici istediği zamanda alıp kullansın diye. Ama son dönemdeki tartışmalar ile bu devasa veri paketleri açık erişimden kaldırıldı. Firmaların bu verileri sildiklerini tabii ki düşünmeyin. Sadece kafasına esen alıp kullanamaz artık. Google Çeviri için her çeviri ne değerindeyse bu veriler de firmalar için aynı değerde.
Etik kavramı burada başlamadığı gibi burada da bitmiyor. Çok karıştırılan iki durum olan etik ve ahlak durumundan ahlak durumu da var. Örneğin araç kullanan Yapay Zekâ tüm trafik kurallarına harfiyen uysa da yol ve hava koşulları, diğer araçların ve yayaların hatalı davranışları durumunda kendisi bu gibi bir durumda bulabilir: Düz giderse fren yapsa bile bir çocuğa çarpacak, sağa dönse uçurum sola dönse başka bir araç. Bir seçim yapması gerekir. Ne yapmalı? Bu durumda öncelik belirleyip ona uymayı seçebilir. Mesela kurallar bu yapay zekâ için öncelikse o çocuk öldü. Ama diğer arabaya çarpmak daha iyi bir seçim olabilir. Ya da öncelik arabadakilerin yaşamıdır. Ya da değerli bir yük varsa örneğin bir tüp arabasıysa tüpleri korumayı da düşünebilir.
Benzer durumlar kredi başvuruları için de bankalarda bunu onaylaması veya reddetmesi için yapılan yapay zekalar için de geçerli olacak. Bazı durumlarda örneğin bu krediyi çekmek isteyen kişiyi teknolojiler ile doğrulamak güvenlik açısından işe yarar bir yapay zekâ örneği olabilir. Örneğin sesini. Bu güvenlikte işe yarar. Ama kredi verirken?
Derin öğrenme aslında yapay sinir ağlarının bir türü. Ama çok sayıda katman içerip ilk katmanları birleştirip daha karmaşık ve anlamları bütünler üretir. Bir yere kadar döngü de kalır. Bundan neden mi bahsettim çünkü sorumun ardından yakın zamanda bu soruya cevap verecek yapay zekâ büyük ihtimalle derin öğrenme ile yapılmış olacak. Krediyi size vermesine karşın derin öğrenme de kullanılan veri tek size ait olmayacak. Birçok bilgisini bildiği daha önceden kredi alan insanların verileri de olacak. Yapay zekâ da bu verileri harmanlayacak. Krediyi verirken sizin ailenizdeki birey sayısı, maaşınız, -varsa- sabıka kaydı, -varsa- daha önceden alınan krediler ve ödeme durumları gibi bilgileri de işleyecek. Sizin gibi olup da kredisini aksatan insan sayısı fazlaysa kredi miktarı fark etmeksizin reddedebilir.
İşlediği veriler bunlarla da sınırlı kalmayacak. Yüzünüz, parmak iziniz ve diğer tüm veriler. Onlar da dahil olacak bu verilere. Bunlar da bir etmen. Başvuruyu reddetti. Ama neden? Az bir miktar fazla değil. Daha önceden de kredi çekmiştiniz ama aksatma yapmamıştınız. Hatta miktarı çok daha fazlaydı belki de. Doğal olarak Banka görevlilerine soruyorsunuz bu durumu. Size bir şey diyemeyecekler ya da açıklayamayacaklar. Neye göre değerlendirildiğinizi öğrenmek isteseniz bunu da ticari sır olduğu için söylememeyi tercih ederler. Haklılar da bu konuda. Bu bir sorun işte. Söylemek isteler de size yapabilecek bir açıklamaları yok. Yapay zekâ size o açıklamayı sunmuyor. Yapay zekanın kodunda da bu gibi bir durum yok. Sadece sonuç döner. Neye göre verdiğini sistemin kendisi yani yapay zekâ da bilmiyor ki. Bunu ömrünüzün sonun kadar öğrenemeyeceksiniz. Belki size yapay zekâ kontrolü olmaksızın eski usul verirler
.
Turing Testi
İsmini "Alan Mathison Turing" den alan bu test 3 kişi ile oluyor. Sorgulayıcı, gönüllü ve yapay zekâ. Sorgulayıcı kişi mesajlaşma sistemi ile yapay zekâ ve gönüllü kişi ile konuşur. Verilen süre içerisinde, kimin yapay zekâ kimin gönüllü kişi olduğunu sorgulayıcı anlayamazsa yapay zekâ testi geçer. Bu testi süresiz yapıp performansı tam de değerlendirilebilir. Şu var ki bu testi geçen yapay zekâ sistemi henüz yok. Olması büyük bir soruna yol da açabilir.
Konu bitti. Okuduğunuz için teşekkürler.
Son düzenleme:
