Bunun en basit örneği olarak arama motorlarını gösterebiliriz. Google gibi arama motorları bizi bilgiye ulaştırırken aynı zamanda da öğrenmeye ve kendini geliştirmeye devam ediyor. Mobil telefonlardaki sesli asistanlar, arama motorları insanların konuştuğu dilleri kullanıyor ve bu alanda giderek kendini geliştirmeye çabalıyor. İletişime girdiğimiz makinalar Doğal Dil İşleme (NLP) denilen bir yapay zekâ kullanıyor. Böylelikle makinalar kullanılan dili öğreniyor ve insanla iletişime geçebiliyor. Bu hafta Çinli arama motoru Baidu’da NLP ile ilgili birkaç yeni ürünü piyasaya sürdü. Bu gelişmelerin hızlanmasındaki amaçsa yine teknoloji alanında ABD ile olan yapay zekâ yarışında arayı bir miktar daha kapatabilmek. Zira tüm bu veriler ileride farklı cihazların, robotların insanlarla ve aralarındaki iletişiminde de kullanılacak.
Pek çok konuda hızlı ilerleme gösteren yapay zekâ, dil konusunda hâlâ çok mükemmel değil. Kullandığımız sesli asistanlara yahut arama motoruna bize mantıklı gelen pek çok soru yönelttiğimizde her zaman doğru cevabı alamayabiliyoruz. Örneğin; “susadım” dersem yanımda bir insan varsa bana muhtemelen su verir ama telefonunuz yahut bir arama motoru su, susamak, susam gibi ilgili olabilecek konuları karşımıza çıkartır. En kötü ihtimalle de “ne söylediğini anlayamadım” gibi bir cevap verir. Henüz benimle empati kuramadığından ne isteyebileceğimi anlayamaz. Oysa bir çocuk bile “susadım” dediğimde bana su içmemi söyleyebilecek kadar dile hakimdir.
Buradaki zorluk aynı gereksinimleri yaşamayan, empati kuramayan bir nesneye duyguların ifade biçimi de olan bir dil öğretmektir. Küçük bir çocuk yaklaşık 15 milyon kelime duyarak dili öğrenirken makinanın bunu öğrenmesi için bu rakamın yaklaşık 5 katı fazla veriye ihtiyacı olmasıdır. Konu zor gibi görünse de makinelere daha iyi öğretme yolları bulamayacağımız anlamına gelmiyor.
Yapay zekâyı doğru eğitiyor muyuz?
Yapay zekâya ne öğretirsek onu öğreniyor demek çok da yanlış olmaz. Birileri, neleri öğrenmesi gerektiğini kodluyor, yapay zekâ bizim ona sunduğumuz milyonlarca veri ile öğrenmesi gerekeni öğreniyor. Henüz gerek dil gerek yüz tanımada istenilen başarıya ulaşılmış değil. Belki de biz iyi öğretemiyoruzdur. Şu ana kadar yapılan çalışmalar olası bir suçlu tespitinde yapay zekâya kendi önyargılarımızı da aktardığımızı gösteriyor. İşin kötüsü onu kötü kullanım için de programlıyoruz. En büyük tehlike ise “Deepfake” olarak görülüyor. Ardından benzeri bir başka tehlike olan yalan haberler geliyor. Özellikle Covid 19 döneminde yalan haberlerin yayılma hızı “infodemik” teriminin gündem olmasına neden oldu. Elbette bu bilgi kirliliğinin büyük çoğunluğu gene insan elinden çıktı ancak bir kısmı da makinelerce üretildi. Küresel sağlık, ulusal güvenlik gibi alanlarda sahte görüntü, ses ve içeriklerin önünü kesmek ise yine biz insanlara düşüyor. Ancak insanın içinde bulunan iyi ve kötü varken ve bizler daha buna çözüm bulamıyorken makinelere nasıl öğreteceğimiz de muamma.
İleride otonom araçlarda, hayatımızın içinde olacak çeşitli robotlarda kullanılacak olan sistemlerin yüzde 100 güvenli olabilmesi önemli. Aksi halde küresel bir krizin oluşması, insan hayatının riske girmesi an meselesi olabilir. Sadece bunlar düşünüldüğünde dahi yapay zekânın iyi mi yoksa kötü mü olduğuna kesin bir dille cevap vermek zor. Yine de bilim insanları sayesinde iyinin ağır basacağı ümidini taşıyoruz.
Serap TORUN
twitter.com/seraptorun73