Beyaz tavşan ve Cheshire Kedisi’nin sırıtışı

Yapay zekânın metafizik gerçekliği, orada olmayan varlığın ontolojisine benziyor; ilk başta bakıldığında belirli bir varlığa sahip olduğu hâlde ona ait olduğunu düşündüğümüz özellikleri acaba bizim tarafımızdan atfedilen, gerçeklik taşımadığı hâlde sadece kavramsal-kurgusal gerçeklik arasında salınan özellikler mi?

Kimi zaman bize tam dokunmayan, dokunmasını da beklemediğimiz ama üzerine düşünmek zorunda olduğunu hissettiğimiz şeyler vardır. Böyle şeyler üzerine düşünen insanları sezgisel olarak rahatsız eden şey, insanı adeta taklit eden, mevcudiyetini belli belirsiz bir şekilde kabul edebildiğimiz ya da kabul etmekte zorlandığımız bir varlığın karanlık tasavvurudur.

Bu noktada William Hughes Mearns’in aşağıdaki dörtlüğünde hissettiği gibi hissetmemiz adeta kaçınılmaz gibidir:

Dün merdivenin üzerinde,

Orada olmayan bir adamla tanıştım!

Bugün de orada değildi,

Keşke, keşke çekip gitseydi!^[1]

Okura aklın temel yetileriyle sezgisel olan arasındaki cehennemi çukurun teolojik bir credus (iman) formülü ile aşılıp aşılmayacağına yönelik bir açıklama yapmaktan imtina edip, kendimize bu iki insan yetisi yani sezgi ve düşünce arasındaki farkın tam da orta noktasında duran bir varlık olarak yapay zekânın ontolojisine girelim diyorum.

Peki üzerinde düşündüğümüzde bizi bu tasavvura iten boşluğu yaratan nedir? Buradan başlarsak, şu üzerinde çok tartışılan yapay zekânın nasıl bir “gariplikte” olduğunu anlayabiliriz diye düşünüyorum.

Yapay zekâ orada olmayan varlığın ontolojisine benziyor; ilk başta bakıldığında belirli bir varlığa sahip olduğu hâlde ona ait olduğunu düşündüğümüz özellikleri acaba bizim tarafımızdan atfedilen, gerçeklik taşımadığı hâlde sadece kavramsal-kurgusal gerçeklik arasında salınan özellikler mi?

Buna cevabı biraz gaz ve toz bulutlarından başlayarak verelim. Bundan 2500 sene önce Attik Yunan yarımadasının küçük bir bölgesi olan Stageira’da doğan bir filozof. Aristoteles. Kadim Yunan’ın felsefî geleneğinin detayına, Frede’nin Yunan’da rasyonel düşüncenin doğuşuna dair dipsiz kuyu olan tartışmalarına girmeden, değil yapay zekâ kadim kalkülüs makinelerinin bile hayal olduğu zamanların mantığıyla başladığımızda Aristoteles’in meşhur tasımlama (syllogism) mantığına ulaşırız.

“Tüm kuşlar uçar/tüm martılar kuştur/o hâlde tüm martılar uçar”, Aristotelesçi tasımlamanın en bilinen örneklerinden birisidir.^[2]

Peki bu dedüktif mantık sisteminin, düşünebilen, hesaplayabilen ve hatta en zor meteorolojik, astronomik analizleri yapan makinelerle ilgisi nedir? Daha doğru bir ifadeyle, bu makineler, teknolojinin de marifetiyle daha kompleks sentantik, semantik ve mantık fonksiyonlarını nasıl kotarabilir hâle geldiler?

Bu sorunun cevabı, Aristotelesçi mantığın, çok parlak bir zekânın ürünü olarak pek çok matematiksel ifadenin temelini de karşılayabilecek derecede ileri olmasına rağmen, çok belirgin bir eksikliği olmasında yatar. İnsan bu ya, eksiklik bulacaktır: Terimler. Gerçekten de Aristotelesçi tasımlama mantığının temelinde terimler yatar ve bu terimler, -kimi zaman fizik kanunlarının kesinliği ile yarışan- dedüktif mantığın açıklığı ve kesinliğine sahip olsa da terimin kendisi bir sorun teşkil ediyorsa nasıl yaklaşmak gerekir?

Stoacılar buna çağının da ötesinde bir cevap bulmuş gibidir; onlar, doğudaki “meslektaşları” olan Budistler ve Hint kıtasının mantıkçılarına benzer bir mantık doktrinini geliştirmişlerdi: Terimler mantığına karşılık, önermeler (proposition/ aksiomata/ἀξῐώματα) mantığı. Stoacılar, insan zihni hakkındaki felsefelerine uygun olarak, terimlerin kimi zaman güvenilmez, kimi zaman “kaypak” ontolojisinin yerine önermeler mantığını kullanmışlardır. Dolayısıyla, tasım mantığı “Eğer tüm kuşlar uçuyorsa/martılar da kuş ise/martılar da uçar” şeklindeki önermeler mantığına evrilir.^[3]

Enteresan bir şekilde çağının çok ilerisinde olan bu mantık anlayışı şaşırtıcı bir şekilde günümüz önermeler mantığı ve birinci derece sembolik mantık sistemine benzeyecek kadar yenilikçi olmasına karşılık, rakip mantıkçı sistem olan Aristotelesçi mantığın etkisi ile birlikte felsefe ve mantık tarihinde çok fazla takdir görmemiştir. Polonyalı filozof ve mantıkçı Jan Lukasiewicz’in 1935 yılında yayımladığı “Zur Geschichte der Aussagenlogik” (Önermeler Mantığının Tarihi) başlıklı makalesine kadar, Stoacı mantığın önemi anlaşılmamıştır.^[4]

Dolayısıyla hiçbir tümel kümeye atfedilemeyecek davranışsal bir yeti midir zekâ? Buna evet diyecek olursak. Turing testinin bir yapay zekâ için kriter olup olmadığını sorgulamak zorundayız. Neden “zekâ”nın tek referansı insan olsun?

Sözü uzatmadan, ortaçağın sonuna kadar Batı felsefesini (buna İslam ve Arap felsefesini hatta kimi zaman kelam geleneğini de ekleyebiliriz) etkileyen Aristotelesçi mantık, özünü korumasına karşılık Leibniz, Bolzano ve Boole gibi mantıkçılarla aşılmış 19. yy.’da Viyana Çevresi’nin (Wiener Kreis) da etkisiyle Frege, Peano, Russell gibi matematiksel mantıkçıların ileri fikirlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte başka bir mecraya doğru evrilmiştir.^[5] Viyana Çevresi’nin erken döneminde çok etkisi olan Wittgenstein ile birlikte bambaşka bir yere evrilen akıl yürütme sanatı, Tarski ve Gödel ile başka bir noktaya ulaşır.^[6]

Bu da bizi kısaca bulunduğumuz noktaya çok yakınlaştırıyor. Gottlob Frege ve Charles Sanders Peirce tarafından dünyaya tanıtılan birinci derece mantık (first order logic). Bu mantığın çerçevesi nedir? İlk önce terimler mantığının yetersizliğini gördük; şimdi de predikat (önermeler) mantığının yetersizliğine bakalım, bu da bizi bilgisayarlara bir adım daha yaklaştıracaktır:

Örneğin “kaldırımlar ıslaksa yağmur yağmıştır” gibi şartlı bir önermeyi düşünelim. Kaldırımların ıslak olması için yağmur bir gereklilik midir (necessary/wichtig)? Ya da mantıkçı veya filozof, fizikçi Feynman’ın gedankenexperiment’i (düşünce deneyi) olarak bilinen çift yarık deneyi sonucunda ışığın “hem dalga hem de parçacık” özelliğini taşıdığı yönündeki bilgiyi nasıl yorumlayacaktır?

Birinci derece mantık, tüm sorunlardan azade olmasa da bazı “özelliklerin” diğer bazı “özelliklere” ait olduğu fikrine dayanır. Burası önemlidir. Frege’nin saf düşüncenin aritmetik üzerine modellemesine dair ileri sürdüğü kurgunun temelinde de bu vardır.^[7] Dolayısıyla iki önerme terimi arasındaki indirgeme, önermeler arasındaki ilişkilere dayanır. Önerme terimlerinin kavramlarına değil.

Programlama dilleri de tam olarak bunun üzerine kuruludur; eğer Python, C++ ya da Java programlarından birisi, önerme terimlerinin kavramsal “geçerliliği” (validness) üzerine kurulu olsaydı, bugün Amazon müşterilerini takip etmesi için gerekli veri analizini yapamazdı. Elbette instagram ünlülerinin etkilerinin takip edilmesi ve Twitter dezenformasyonları için kullanılan yapay zekâyı, pornografi için kullanılan yapay zekâyı saymıyorum bile.

Bu kadar insani bilgeliğin geldiği son başarılı nokta ne kadar büyüleyici! Değil mi?

Biz yapay zekâya dönelim; bu ne menem bir şeydir ki, önermeleri kavramsal olarak değerlendirmeden, matematiksel bir önermeler zincirini yorumlayarak öğrenebilmektedir? İşte burası, sezgisel olan ile rasyonel olan arasında ilk sayfada ifade ettiğim soruna bizi yaklaştıracaktır.

Aşağıdaki önermeler zincirini ele alalım:

1. Ba [(P ∨ Q) · ~ (P · Q)]
2. Ba ~ P

/∴ BaQ 

Bu, benim bal mı peynir mi yiyeceğimi anlatan bir semboller dizinidir, P’yi peynir olarak düşünelim; ikinci önermede P’yi yemiyorum, o hâlde bal yiyebilirim. Birinci derece mantığın kompleks -ve hatta geçmişi kadim Yunan’a dayanan- bazı paradokslarına değinmeden diyebiliriz ki bu son derece verimli ve kullanışlıdır ve yüce müjde de şudur ki, bazı nesnelerin kavramsal özelliklerinin hangi özellikleri taşıyıp taşıdığı meselesine değinmeksizin pek çok kavramsal objeyi birbirine iliştirebilir, bunlardan analiz yapabilir ve sonuç çıkarabilir. Dolayısıyla birinci derece mantık, Napolyon’un, “kısa boylu Fransız imparatoru” ilişkisini, kavramsal şemalandırma içerisinde sadece kendi sentaktik yapısında çözümler, çünkü kısa boylu Fransız imparatoru ve kralları listesinin bir özellikler şeması olarak tanımlamadan, ikisi arasındaki ilişkiyi sembolle “kavramsallaştırır”.

Bilgisayar programının 0 verilen değeri tanımamasının tam olarak sebebi budur; özellik ile ilişkilendiremediği değeri tanımlamaz ve doğru olmadığına hükmeder. Boole’un mantıksal sistemiyle aşılan şey, birinci derece mantık tarafından toplu fonksiyon (total functions) olarak tanımlanır.^[8]

Bilgisayar programları da tam olarak bu fonksiyonların dijital kavramsallaştırılmasına dayanmaktadır.

Linguistik analizi kuvvetli ChatGPT ile bir çocuğun dilbilgisini karşılaştıralım; çocuklar neden içinde doğduğu, annesinden öğrendiği ana dilin gramer yapısını aksatmadan öğrenebilir? Eğer beyin belirli bir programlama ile çalışmıyorsa bu nasıl açıklanabilir?

TURING’IN ELMASI, ADEM’İN ELMASI

Ancak birinci derece mantık bile, belirli bir programlama düzeyine varsa bile, insan nous’unun yani onun öznel akıl yürütme biçiminin eşsiz bir unsuru olan anlama tarafıyla ilgili bir sorunu olacağı kesin gibidir.

Turing makinesi terimi, Charles Boole ve Ada Lovelace (Lord Byron’ın kızıdır kendileri) gibi modern bilgisayar sistemleri fikrinin “ecdadı” olan büyük matematikçi Alan Turing (1912-1954) tarafından ortaya atılan bir terimdir. Turing makinesi, temelde bir makinenin insan soruşturmacı tarafından sorulan sorulara, soruşturmacının onun bir bilgisayarı insandan ayırt edemeyecek cevaplar verecek kadar ileri olduğu fikrine dayanır.^[9] Eğer bir makine bu şekilde insanı “kandırıyorsa” Turing testini geçmiş demektir.

Bu oldukça geniş bir tanımlamadır. İşin garip tarafı ise şu ana kadar gerçekten bu testi geçebilen bir makinenin olup olmadığının hâlâ aydınlatılamamış olmasıdır. Biz insanlar olarak bir varlığa “zekâ” atfediyorsak, bunun sebebi o varlıkla ilgili “zekâ” belirtisinin tek referans kaynağının  insan olmasıdır. Bu hatta Tanrı/tanrılar için bile geçerlidir. Neden yapay zekâ için geçerli olmasın?

Ve fakat, bu gerçekten büyük bir problemdir; eğer siz Stable Diffusion yapay zekâsına, “şeytanın bacağını kıran adam” diye bir portre çizmesini önerdiğinizde o da şeytanın bacağını gerçekten kıran bir adamın resmini üretirse, bu yapay zekânın davranışı neden bir çocuk zekâsına benzemesin?

Daha da açalım; zekânın belirli bir yerde taklit edilip edilemeyeceğini çünkü x kişisindeki tüm kişisel özelliklerin y kişisindeki kişisel özellikler ile aynı kümede nasıl yer alacağına dair hiçbir kesinlik bulunmadığını biliyoruz; bunu vahşi hayatta belirli bir sosyalliğe sahip hayvanlarda -kurtlarda- görebiliriz; bazıları diğerlerinden “zekidir”. Ancak aynı sosyal ortam, kavramsal bir “zekâ”nın göstergesi midir?

Dolayısıyla hiçbir tümel kümeye atfedilemeyecek davranışsal bir yeti midir zekâ? Buna evet diyecek olursak. Turing testinin bir yapay zekâ için kriter olup olmadığını sorgulamak zorundayız. Neden “zekâ”nın tek referansı insan olsun? Bu soru çok garip bir sorudur; ya söz konusu makineyi bir insan değil de -misal- bir uzaylı zekâsı teste tâbi tutuyorsa? Ve gerçekten o uzaylı bilinçli varlık için makine testi geçmiş olsaydı buna nasıl bir açıklama getirebilirdik?

Turing bile testi geçen bir makinenin aslında gerçekten düşünmediğini fakat düşünmenin bir simülasyonunu yaptığını düşünmüştü.^[10]

John Searle bu fikri de sürdürmektedir:

Hiç kimse bir yağmur fırtınasının bizi ıslatacağını düşünmez. Akli selim olan birisi neden zihni süreçlerin bilgisayar simülasyonlarının gerçekten zihni süreçler olduğunu düşünür?^[11]

Ancak mesele bu kadar siyah ve beyazlardan oluşmak zorunda değildir; neden bilgisayarlar tıpkı köpekler ya da balinalar gibi “zeki” (sentient) olmasınlar? Daha doğru bir ifadeyle sentient olmasalar da “zekâ” belirtisi göstermesinler?

Genelde YZ literatüründe buna “zayıf YZ” ve “güçlü YZ” adı verilir. İkisi arasındaki fark da adlarından gelmektedir. Zayıf YZ, bir ihtimalle zekâ belirtisi gösterebilen makineleri işaret ederken “güçlü YZ” gerçekten bu makinelerin zihni olduğunu işaret eder.

İkisi arasındaki farkı Searle’ün bir düşünce deneyinden anlayabiliriz.

Biz insanlar olarak bir varlığa “zekâ” atfediyorsak, bunun sebebi o varlıkla ilgili “zekâ” belirtisinin tek referans kaynağının insan olmasıdır. Bu hatta Tanrı/tanrılar için bile geçerlidir. Neden yapay zekâ için geçerli olmasın?

ÇİN ODASI VE FASON YAPAY ZEKÂ

Searle’ün bu minvalde Çin Odası Deneyi’nden örnek verir^[12]. Çin Odası Deneyi meşhur ve bilinen bir gedankenexperiment’tir. Bu düşünce deneyine göre Searle bir odada oturmaktadır. Searle İngilizce bilmekte ancak Çince bilmemektedir. Searle’ün Çince bilmediğini bilmeyen Çinli birisi ona Çince soruların olduğu kartlar verir. Searle’ün elinde ise Çince her bir sorunun karşılığı olarak İngilizce bir kural kitabı vardır. Searle bu sorulara doğru karşılıkları verir^[13]. O halde Çinli bundan ne çıkaracaktır? İçerideki kişinin Çince biliyor olduğu düşüncesinde olacaktır.

Searle’ün anlatmaya çalıştığı tam olarak budur; tıpkı odanın dışındaki Çinli içerideki Searle’ün Çinceden anladığını sanıyorsa biz de bilgisayarların o kadar anladığını sanıyoruz.

Searle’ün düşünce deneyi oldukça ikna edici ve kuvvetlidir. Gerçekten de Google Translate’e basit bir cümle verdiğinizde bu cümlenin kendi dilinizdeki karşılığını güzelce almış olmanız bu zekanın bir YZ olduğunu gösterebilir; ancak GYZ değil! Bu bir ZYZ olabilir. Makinenin Rilke’nin Die Erste Elegie şiirini iyi çevirdiğini düşünsek bile o gerçekten şiirdeki mesajı anlamış mıdır?

Searle bu deneyi YZ bu kadar gelişmeden yıllar önce ileri sürmüştü. Ancak YZ ne kadar gelişse de bu düşünce deneyinin geçerliliğini çürütmemektedir; Çinceyi bilmek ile Stable Diffusion’ın empresyonist resimler çizmesi arasındaki fark sadece Searle’ün dönemindeki teknoloji ile şimdiki teknoloji ile açıklanabilir.

Bazı semantik mantıkçılar ve computationalist (bilincin bilgisayar hesaplamasına benzer bir şekilde çalıştığını savunanlar) Searle’ün deneyine itiraz etmişlerdir. Kuşkusuz Searle’ün deneyine şöyle itiraz edilebilir: Neden biz de belirli bir programlama mantığıyla çalışmayalım?

Linguistik analizi kuvvetli ChatGPT ile bir çocuğun dilbilgisini karşılaştıralım; çocuklar neden içinde doğduğu, annesinden öğrendiği ana dilin gramer yapısını aksatmadan öğrenebilir? Eğer beyin belirli bir programlama ile çalışmıyorsa bu nasıl açıklanabilir?

Ben bu noktada sezgisel bilgimiz ile ulaştığımız dilsel bilginin, belirli bir Chomsky-Saussure yapısallığı varsa, bu yapısallığın rasyonel tarafına ulaştığı köprünün tam da yazının başında belirttiğim uçurumun üzerinde durduğu fikrindeyim; YZ Bach benzeri müzikler yapabilir, sayısız gezegenin yörüngesini hesaplayabilir ve hatta bir fabrikada taşınması gereken eşyaları düşürmeden taşıyabilir; ancak bu “öğrenim” belirli bir şemanın dış dünyaya uygunluğu ile değil, tam tersine, programlamanın aşırı kompleksleşmesi sonucu vardığı noktadır. Peki bu YZ’yi “zeki” yapar mı?

CHESHIRE KEDİSİ

Cheshire kedisi, Alice Harikalar Diyarı’nın son derece tuhaf karakteridir; Alice kediyi gördüğünde “sırıtması olmayan çok kedi gördüğünü ancak kedinin olmadığı hiçbir sırıtma görmediğini” söyleyecektir.^[14]

YZ de sizce böyle değil mi? Sırıtma’yı YZ’nin bir özelliği olarak aldığınızda, Cheshire Kedisi gibi bize ağacın dalında sırıtan ama kedi özelliğini taşıyıp taşımadığını bilmediğimiz bir varlığa ne atfedebiliriz? Sizce bu varlık bir gün kedi olma özelliğini gerçekleştirebilir mi?

Emin değilim.

Bu yazıyı yazdığım esnada ironiye bakın ki e-kitap ya da PDF olarak başvurmadığım tek “gerçek” basılı kitap Alice Harikalar Diyarı’ydı. Tıpkı Alice gibi Beyaz Tavşan’ı takip edip kendimce düşündüğüm yerde, i9 işlemcili, YZ kullanan RTX 4070 TI ekran kartlı, yüksek performanslı, iki monitörlü bilgisayarda bu yazıyı yazdım, internetten bazı şeyleri kontrol ettim.

Her ne olursa olsun Cheshire Kedisi’ne ulaşmak için Beyaz Tavşan’ı takip ettim…Hepimiz takip ediyoruz. Adına ne dediğimiz önemli değil. Ama kedinin kendisini bulamıyoruz.

^[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Antigonish_(poem)

^[2] Adriane Rini, “Aristotle’s Logic”, The History of Philosophical and Formal Logic: From Aristotle to Tarski, edt. Alex Malpass, Marianna Antonuitti Marfori, 2017: Bloomsbury London, GB, s.31.

^[3] Benson Mates, “Stoic Logic and the Text of Sextus Empiricus”, The American Journal of Philology, cilt 70, sayı 3, 1949, s.290.

^[4] Jan Lukasiewicz, “Zur Geschichte der Aussagenlogik” Erkenntnis, 5 Bd., 1935, sf. 111-131.

^[5] The History of Philosophical and Formal Logic: From Aristotle to Tarski, edt. Alex Malpass, Marianna Antonuitti Marfori, 2017: Bloomsbury London, GB, s.165-243.

^[6] The History of Philosophical and Formal Logic: From Aristotle to Tarski, edt. Alex Malpass, Marianna Antonuitti Marfori, 2017: Bloomsbury London, GB, s.269-293.

^[7] Walter B. Pedriali, “Frege”, The History of Philosophical and Formal Logic: From Aristotle to Tarski, edt. Alex Malpass, Marianna Antonuitti Marfori, 2017: Bloomsbury London, GB, s.188.

^[8] Stuart J. Russell&Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, 2016: Pearson Education Limited, s.289-290.

^[9] Stuart J. Russell&Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, 2016: Pearson Education Limited, s.2.

^[10] Stuart J. Russell&Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, 2016: Pearson Education Limited, s.1026.

^[11] Stuart J. Russell&Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, 2016: Pearson Education Limited, s.1027.

^[12] Stuart J. Russell&Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, 2016: Pearson Education Limited, s.1031.

^[13] https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/

^[14] Lewis Carroll, Alice’s Adventures in Wonderland, 1994: Penguin Popular Classics, s.78.