Yapay Zekanın Bilinmeyen Hikayesi

Google’ın çatı şirketi Alphabet’e bağlı yapay zeka laboratuvarı DeepMind’ın 18 yıllık yolculuğunu anlatan Yapay Zekanın Bilinmeyen Hikayesi “The Thinking Game” belgeseli, yapay zekanın doğuşuna dair bildiğimizi sandığımız pek çok şeyi yeniden sorgulatıyor. Bu, sadece bir teknoloji şirketinin hikayesi değil; kurucusu Demis Hassabis’in çocukluk hayallerinin bir yansıması. Henüz 12 yaşında bir satranç dehasıyken katıldığı büyük bir turnuvadan, odadaki yüzlerce beynin “daha büyük sistemleri” çözmek yerine bir oyuna odaklanmasını sorgulayarak çekilen Hassabis’in hayat amacı, zekanın kendisini çözmekti. Yapay Genel Zeka (AGI) yaratma hedefiyle çıkılan bu yol, çoğu insanın tahmin ettiğinden çok daha fazla sezgiye aykırı dönemeçle ve derin derslerle dolu. İşte bu inanılmaz belgeselden damıtılmış, yapay zekanın geleceğini anlamak için bilmeniz gereken en şaşırtıcı 6 gerçek.

1. Çığır Açan Yapay Zeka: Kuralları Unut, Sadece Hedefi Ver.

DeepMind’ın ilk büyük başarılarından biri, DQN adını verdikleri bir yapay zeka ajanıydı. Bu yapay zeka, “Pong” ve “Breakout” gibi klasik Atari oyunlarını oynamayı öğrenmek üzere tasarlandı. İşin devrimsel kısmı ise nasıl öğrendiğiydi. Geliştiriciler, yapay zekaya oyunun nasıl oynanacağına, puanın nasıl kazanılacağına veya stratejinin ne olması gerektiğine dair tek bir kural bile öğretmedi. Ona verilen tek bir komut vardı:

Maksimum skor elde etmen lazım.

Bu basit hedef, her şeyi değiştirdi. Yapay zeka, bu amaca ulaşmak için binlerce kez oynadı. Süreç ise hiç de doğrusal değildi. Örneğin “Pong” oyununda önce kötü oynadı, daha da kötüleşti, sonra yavaş yavaş iyileşmeye başladı ve nihayetinde hiçbir insanın yenemeyeceği insanüstü bir seviyeye ulaştı. Bu, kendi kendine öğrenen yapay zekanın temel prensibini ortaya koyuyordu: Bir makine, sadece nihai hedefi bilerek, o hedefe giden yolu tamamen kendi başına ve hatta bocalayarak keşfedebilir.

2. Bir Yapay Zeka Hamlesi O Kadar Yaratıcıydı ki, Dünyanın En İyisini Şaşkına Çevirdi.

DeepMind’ın AlphaGo projesinin, Go şampiyonu Lee Sedol’a karşı oynadığı tarihi maç, yapay zekanın sadece hesaplama yapabilen bir araç olmadığını kanıtladı. Maçın en kritik anı, AlphaGo’nun yaptığı “37. hamle” idi. O an, maçı izleyen tüm Go ustaları ve yorumcular, hamlenin tuhaf, anlamsız ve bariz bir hata olduğu konusunda hemfikirdi. Herkes bilgisayarın maçı kaybettiğini düşündü.

Ancak bu hamle bir hata değil, daha önce hiçbir insanın aklına gelmemiş bir deha ürünüydü. AlphaGo’nun zafere giden yolunu açan bu stratejik hamle, makinelerin sadece mantık yürütebileceği, asla gerçek yaratıcılık gösteremeyeceği yönündeki yaygın kanıyı yerle bir etti. Bu, sadece bir bilgisayarın oyun kazanması değildi; makinenin, daha önce yalnızca insana özgü olduğuna inanılan bir sezgi biçimini sergilemesiydi.

3. İnsanüstü Bir Yapay Zeka Bile, İnsan Yaratıcılığı Tarafından Bozulabilir.

AlphaGo’nun yenilmez olduğu düşünülürken, insanlık onurunu kurtaran bir an yaşandı. AlphaGo, Lee Sedol’u beş maçlık seride 4-1 mağlup etti, ancak o tek zafer, makinenin kırılganlığını ortaya koydu. Serinin dördüncü oyununda, her şeyi kaybetmiş ve baskıdan tamamen arınmış bir zihinle oynayan Lee Sedol, en az AlphaGo’nunki kadar parlak ve beklenmedik bir hamle yaptı. “78. hamle” olarak bilinen ve sonradan “ilahi hamle” olarak adlandırılan bu strateji, AlphaGo’nun hiç beklemediği bir şeydi.

Bu alışılmışın tamamen dışındaki insan sezgisi karşısında, AlphaGo’nun sistemi adeta çöktü. Yapay zeka bir anda birbiri ardına “saçma sapan” hamleler yapmaya başladı ve o oyunu kaybetti. Bu büyüleyici an, en mükemmel görünen sistemlerin bile, öngörülemeyen insan yaratıcılığı ve “kutunun dışında düşünme” yeteneği karşısında kırılabileceğini gösterdi.

4. En Güçlü Yapay Zeka, İnsan Bilgisini Tamamen Göz Ardı Ederek Öğrendi.

AlphaGo’nun başarısının ardından DeepMind, daha da iddialı bir proje olan AlphaZero’yu geliştirdi. Aralarındaki en temel ve şaşırtıcı fark, öğrenme metoduydu. İlk versiyon olan AlphaGo, başlangıçta insanlar tarafından oynanmış 100.000’den fazla Go oyunundan oluşan bir veri setiyle eğitilmiş, yani işe insan bilgisiyle başlamıştı.

AlphaZero’da ise bu yaklaşım tamamen terk edildi. Ona sıfır insan verisi verildi. Go oyununun sadece temel kuralları öğretildi ve ardından kendi kopyalarına karşı milyonlarca kez oynamaya bırakıldı. Sonuç şok ediciydi: AlphaZero, insan verisiyle eğitilen atasından çok daha hızlı öğrendi ve ondan çok daha güçlü hale geldi. Bu durum, alçakgönüllü bir olasılığı akla getiriyordu: Yüzyılların insan bilgisi, bazı alanlarda bir kafes olabilir ve gerçek atılımlar, miras aldığımız önyargılardan tamamen arınmış bir zihin gerektirebilir.

5. Bir Masa Oyunu Zaferi, Küresel Bir Süper Güç İçin ‘Sputnik Anı’ Oldu.

2017’de AlphaGo, bu kez Çinli Go şampiyonu Ke Jie ile karşılaştı. Maç Çin’de gerçekleşiyor, halk dev ekranlardan anbean takip ediyordu. Ancak AlphaGo’nun kazanacağı netleştiği kritik bir anda, Çin hükümeti yayını kesti.

Belgesel, bu olayı Çin için bir “Sputnik anı” olarak tanımlıyor. Tıpkı 1950’lerde Sovyetler Birliği’nin Sputnik uydusunu uzaya göndererek ABD için bir uyandırma servisi olması gibi, AlphaGo’nun zaferi de Çin’i yapay zeka alanında devasa ulusal yatırımlar yapmaya iten bir dönüm noktası oldu. Bu olay, yapay zeka gelişiminin sadece teknolojik bir yarış değil, aynı zamanda büyük bir jeopolitik mesele olduğunu açıkça ortaya koydu.

6. Asıl Hedef Oyun Kazanmak Değil, Hastalıkları Tedavi Etmek.

DeepMind’ın oyunlarda ustalaşma hedefi, aslında çok daha büyük bir amacın antrenman sahasıydı. Bu, Demis Hassabis’in 12 yaşındayken satranç turnuvasından çekilme kararının nihai sonucuydu. Şirket, oyunlarda geliştirdiği kendi kendine öğrenme prensiplerini, bilimin en büyük gizemlerinden biri olan “protein katlama problemi”ni çözmek için kullandı. Bu problemin çözülmesi, Alzheimer ve kanser gibi sayısız hastalığın tedavisinde anahtar rol oynuyor.

DeepMind’ın AlphaFold adını verdiği yapay zeka, CASP14 isimli prestijli bilimsel yarışmada, bu sorunu %90’ın üzerinde bir doğrulukla çözerek bilim dünyasını sarstı. Daha da önemlisi, bu çığır açan teknolojiyi tüm dünyadaki araştırmacıların kullanımına açtılar. Bu hamle, DeepMind’ın nihai hedefinin oyun kazanmak değil, Hassabis’in çocukken hayal ettiği gibi, insanlığın en temel “büyük sistem” sorunlarına çözüm bulmak olduğunu gösteren en güçlü kanıttı.

Sonuç: Sadece Tek Bir Şansımız Var

DeepMind’ın hikayesi, zekanın yeniden tanımlandığı bir geleceğin ön gösterimi niteliğinde. Bu yolculuk bize yapay zekanın yaratıcı, aynı zamanda kırılgan olabildiğini; jeopolitik bir rekabet unsuru olduğu kadar, küresel iyilik için de güçlü bir araca dönüşebileceğini gösteriyor. Ancak hastalıkları tedavi etme potansiyeli taşıyan bu teknolojiler, aynı zamanda askeri ve devlet kontrolü gibi alanlarda da derin zorluklar barındırıyor. Bu gücün kontrolü, insanlığın önündeki en büyük sınav olacak.

Belgeseli izlemenizi tavsiye ederim.