AI hakkındaki varsayımlarımız: Dili iyi algılamak, zeka göstergesi mi?

Yapay zeka teknolojisine dair coşku ve heyecan, çoğu zaman çok yaygın bir varsayıma dayanıyor: İnsan zekasının sınırlarını zorlamak. Büyük dil modelleri, artık dili çok iyi bir biçimde anlamalarının yanı sıra düşünüyor, akıl yürütüyor ve hatta deneyimlerinden öğreniyor. Tüm bu kabiliyetler, yapay zeka modellerinin daha fazla bilgi işlem gücüyle çok daha zeki hâle getirilebileceği ve insan zekasının ötesine geçebileceği varsayımını doğuruyor. 

Oysa nörobilim çalışmaları, insan zekasının büyük oranda dilden bağımsız çalıştığına işaret ediyor. Bu çalışmalara göre düşüncenin kendisi kelimelerden önce geliyor, hatta çoğu zaman onlara hiç uğramıyor. 

• Yapay zekanın geleceği konusunda umutlu kişiler için rahatsız edici olabilecek bu bilgi, dili kusursuz taklit edebilen modellerin insan zekasına yaklaştığı varsayımının temelden hatalı olabileceğini de ortaya koyuyor. 

Büyük teknoloji şirketlerinin CEO’ları, insanlığın yapay zeka çalışmalarındaki nihai hedef olarak görülen yapay genel zekaya (AGI) ulaşmanın eşiğinde olduğuna işaret ediyor. AGI, bilişsel görevleri insanlarla aynı düzeyde veya insanlardan çok daha iyi bir biçimde yapabilen, insanlar gibi düşünebilen, deneyimlerinden öğrenebilen ve farklı durumlara uyum sağlayabilen yapay zeka sistemlerini ifade ediyor. 

Meta CEO’su Mark Zuckerberg, “süper zeka” adını verdiği bu hedefin ufukta olduğunu vurgulayarak süper zekaya ulaşıldığında bugün hayal bile edilemeyen yeni ufukların keşfedileceğini savunuyor. Anthropic CEO’su Dario Amodei ise güçlü yapay zekaların 2026 gibi erken bir tarihte hayatımıza girebileceğine ve bu modellerin kendi uzmanlık alanlarında Nobel Ödülü almış kişilerden daha zeki olacağına işaret ediyor. Amodei, söz konusu modellerin insan ömrünü ikiye katlayabileceğinin de altını çiziyor. 

OpenAI CEO’su Sam Altman ise artık AGI’ın nasıl inşa edileceğini bildiklerini ve yakında bu süper zeki sistemlerin bilimsel keşif ve inovasyon hızını insanlığın tek başına yapabileceğinden çok daha fazla artırabileceğini dile getiriyor. 

• CEO vaatleri oldukça heyecan verici olsa da The Verge yazarı Benjamin Riley’e göre bilime güveniyorsak ve bu şirketlerin şimdiye dek geliştirdiği yapay zeka sistemlerini göz önünde bulunduruyorsak bu vaatlere inanmamamız gerekiyor. 

Arka plan: ChatGPT, Claude, Gemini ve Meta AI gibi bugünün en gelişmiş yapay zeka destekli sohbet robotları, temelde büyük dil modellerinden güç alıyor. Bu sistemler, çoğu internette bulunan olağanüstü miktarda dilsel veriyle eğitiliyor, kelimeler arasındaki korelasyonları buluyor ve girdi olarak verilen belirli bir komutun ardından hangi çıktının gelmesi gerektiğini tahmin ediyor. Yani son derece karmaşık sistemler olarak lanse edilseler de üretken yapay zeka araçları, özünde dili modellemeye dayanıyor. 

Fakat mevcut nörobilim çalışmaları, insan düşüncesinin büyük oranda dilden bağımsız olduğunu gösteriyor. Nörobilimciler, karmaşık bir dil modellemesinin insan zekasına denk ya da onu aşan bir zeka yaratacağına inanmak için çok az nedenimiz olduğuna işaret ediyor. Zira insan, sadece zeka becerilerinin sonuçlarını iletmek için dili kullanıyor. 

• Düşünmek için dili kullanmak, dil ile düşüncenin aynı unsur olduğu anlamına gelmiyor. 

Yapay zeka endüstrisi, uzun süredir insan zekasına eşdeğer, hatta insanın bilişsel kapasitesini gölgede bırakacak bir süper zeka yaratmanın eşiğinde olduğumuzu müjdeliyor. Dünya hakkında tonlarca veri toplamanın ve bu veriyi devasa bir bilgi işlem gücüyle desteklemenin, AGI’a ulaşılmasının önünü açacağı savunuluyor. Sektör, bu eşiğe ulaşmak için ihtiyaç duyduğu tek şeyin ölçeklendirme olduğuna inanıyor. 

Fakat uzmanlar, bu teorinin bilimsel açıdan ciddi biçimde kusurlu olduğuna dikkat çekiyor. Zira ne kadar veri merkezi kurulursa kurulsun büyük dil modelleri, yalnızca dilin iletişimsel işlevini taklit ediyor. Düşünme ve akıl yürütme ise ayrı bir bilişsel süreç olarak var olmaya devam ediyor. 

Araştırma: Geçen yıl Nature dergisinde yayımlanan “Dil, düşünceden ziyade öncelikli olarak bir iletişim aracıdır” başlıklı bir makale, dil ve düşünce arasındaki ilişkiye dair onlarca yıldır yapılan bilimsel araştırmaların bir özetini sunuyor. Evelina Fedorenko, Steven T. Piantadosi ve Edward A.F. Gibson tarafından kaleme alınan makale, dilin düşünme ve akıl yürütme yeteneğini yaratmadığını, yalnızca insanların birbiriyle düşüncelerini paylaşmak için kullandığı kültürel bir araç olduğunu savunuyor. 

Birçok kişi, belirli bir dilde düşündüğü için dil olmadan düşünemeyeceğini varsayıyor. Fakat bilimsel çalışmalar, dil ortadan kaldırıldığında düşünme yeteneğinin yok olmadığına işaret ediyor. 

• İşlevsel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) taramaları, insanların farklı zihinsel aktivitelerle meşgul olduğunda beynin farklı bölümlerinin aktif hâle geldiğini gösteriyor. Matematik problemi çözmek veya başka bir insanın zihninde ne olup bittiğini anlamaya çalışmak gibi farklı bilişsel faaliyetlerde bulunulduğunda beynin dil yeteneğinden bağımsız ağlarının belirli bölümleri aktifleşiyor. 

• Ayrıca beyin hasarı gibi nedenlerle dil yeteneğini kaybeden kişilerde genel düşünme yeteneğinin temelden bozulmadığı görülüyor. Dil yeteneğinde ciddi bozulmalar olan birçok birey, buna rağmen pek çok düşünme kabiliyetini eksiksiz bir şekilde sergileyebiliyor. Bu kişiler, matematik problemlerini çözebiliyor, sözsüz talimatları takip edebiliyor, bir başkasının motivasyonunu anlayabiliyor ya da mantık yürütebiliyor. 

Bebekler dünyayı dilden bağımsız olarak keşfediyor 

Bebek davranışları da dil ve düşünme yeteneğinin birbirinden bağımsız olduğunu kanıtlıyor. Bir bebek, uyumadığı tüm anlarda merakla etrafındaki dünyayı keşfediyor, nesnelerle oynuyor, anlamsız sesler çıkarıyor, yüz ifadelerini taklit ediyor ve çevresindeki insanlarla kurduğu etkileşimlerden ve deneyimlerinden yeni çıkarımlar yapıyor. 

Araştırmalar da çocukların dünyayı tıpkı bilim insanları gibi deneyler yaparak, istatistikleri analiz ederek ve fiziksel, biyolojik ve psikolojik alanlara dair sezgisel teoriler oluşturarak öğrendiğini gösteriyor. Üstelik tüm bu süreçler, konuşmayı öğrenmeden önce hayata geçiyor. Bu da bebeklerin henüz dil kullanmaya başlamadan da düşündüğünü ortaya koyuyor. 

• Dolayısıyla dil, insan düşüncesinin yalnızca bir fonksiyonu olarak öne çıkıyor ve zekanın büyük bir kısmı dil dışı yeteneklerden oluşuyor. 

Önemli ayrıntı: Fedorenko, Piantadosi ve Gibson'a göre tüm dillerde onları üretilmesi, öğrenilmesi ve anlaşılması kolay, kullanımı verimli ve gürültüye dayanıklı kılan bazı ortak özellikler bulunuyor. İnsanlık, bilgiyi paylaşmak için dili kullanarak oldukça büyük bir fayda sağlıyor. Bu nedenle dil, temelde insanların bilgiyi olağanüstü verimlilik, doğruluk ve hassasiyetle öğrenmesi için kullanılan “bilişsel bir araç” işlevi görüyor. 

• Bilişsel yetenekler, dil sayesinde gelişse de dil tarafından yaratılmıyor. 

Konuşma yeteneği elinden alınan bir insan, düşünmeye, akıl yürütmeye, inançlar geliştirmeye, aşık olmaya ve hareket etmeye devam edebiliyor. Fakat bir büyük dil modelinden dil yeteneği alındığında geriye—kelimenin tam anlamıyla—hiçbir şey kalmıyor. 

Öte yandan: Birçok teknoloji uzmanı, insan seviyesine ulaşan bir yapay zekanın insanın bilişsel süreçleriyle aynı şekilde işlev göstermesi gerekmediğini savunuyor. Yapay zeka modellerinin, satranç gibi aktivitelerde insan performansını insandan farklı süreçler kullanarak geride bıraktığı biliniyor. Ancak yine de metin tabanlı eğitim verisiyle spesifik bir alana odaklanmayan genel bir zekaya ulaşılabileceğini düşünmek için hiçbir sebep bulunmuyor. Çünkü insan zihni, dilsel verilerle kolayca özetlenemeyen bilgilere de ev sahipliği yapıyor. 

Bazı yapay zeka araştırmacıları da zekayı tek parça hâlindeki bir kapasite olarak ele almak yerine birçok farklı yetenekten oluşan karmaşık bir mimari olarak ele alan bir modelin benimsenmesi gerektiğini savunuyor. Bu yaklaşım, daha fazla sunucu rafı ve eğitim verisi arayışını anlamsız kıldığı için sektörde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Fakat farklı bilişsel yetenekler biraraya getirildiğinde ortaya çıkacak toplamın genel zeka olarak kabul edilip edilemeyeceği de bilinmiyor. 

• Ayrıca bu uzmanlar, dil modellerini ölçeklendirmenin AGI hedefine ulaşmak için yeterli olmadığı konusunda hemfikir olsalar da esasında hedefe ulaşmak için belirli bir yol haritası sunmuyor. 

Bununla birlikte: Bilişsel olarak zorlayıcı görevlerde takdire şayan bir performans sergileyen bir yapay zeka sistemi kurmayı başarsak bile bu sistemin dönüştürücü bilimsel keşiflere yol açıp açmayacağı da belirsizliğini koruyor. Çünkü insanların mevcut düşünme biçimini birebir kopyalamak, yapay zeka sistemlerinin insanlığın elde ettiği bilişsel sıçramaları elde edebileceğini garanti etmiyor. 

Bilimde paradigma değişimi memnuniyetsizlikle ortaya çıkıyor 

Bilimsel Devrimlerin Yapısı kitabının yazarı Thomas Khun, bilimdeki paradigmaların tekrarlayan deneyler sonucunda değil, mevcut bilimsel tanımlara uymayan yeni sorular ve fikirler ortaya atıldığında değiştiğini savunuyor. Örneğin Albert Einstein’ın görelilik kuramını ampirik kanıtlarla doğrulanmadan önce ortaya attığı biliniyor. 

Filozof Richard Rorty de bilim insanları ve sanatçıların mevcut paradigmalardan memnuniyetsizlik duyduklarında dünyaya dair yeni tanımlamalara yol açan yeni fikirler yarattıklarını ve bu fikirlerin, faydalı olmaları durumunda ortak anlayışımız ve doğrumuz hâline geldiğini öne sürüyor. 

Perspektif: Birden fazla bilişsel yeteneği sergileyebilen bir yapay zeka sistemi, genel olarak zeki bir insanın belirli bir uyarana nasıl tepki vereceğini tahmin edebilse ve kopyalayabilse de bu sistemin kendisine verilen verilerden memnuniyetsizlik duyması ve dolayısıyla büyük bilimsel atılımlara imza atması için görünürde hiçbir sebep bulunmuyor. Bir yapay zeka, insanlık bilgisini ilginç şekillerde yeniden harmanlayıp geri dönüştürebiliyor. Ancak bir yapay zekanın kapasitesi, doğası gereği yine üzerinde eğitildiği kelime dağarcığıyla sınırlı kalıyor. 

Uzmanlar, bu nedenle insanların dünyayı anlama biçimine yön veren atılımları hayata geçirmede ön saflarda yer almaya devam edeceğini savunuyor.