AI, ANI ve AGI Hakkında Bilinmesi Gerekenler

Yapay zekâ terimi, tarihsel olarak hem bir araştırma alanını hem de spekülatif bir gelecek tahayyülünü ifade etmek için kullanılmıştır. Yıllardır bilimkurgu anlatılarında ve akademik literatürde kendine yer bulan terim, uzun süre niş bir uzman çevresiyle sınırlı kalmış, geniş kamuoyu nezdinde ise çoğunlukla mecazi ya da karikatürize imgelerle var olmuştur. Ancak 2022 sonunda OpenAI’ın ChatGPT’yi kullanıma sunmasıyla birlikte yapay zekâ kavramı birdenbire kamusal alana taşmış, gündelik dilin ve gündem ekonomisinin merkezine yerleşmiş ve nihayetinde herkesin konuştuğu bir konu hâline gelmiştir. Dahası, alana dair tartışmalara ve bir zamanlar kâr amacı gütmeyen ancak artık kendilerini yapay zekâ şirketi olarak tanıtan kuruluşların raporlarına veya yayımladıkları belgelere yakından bakıldığında, birkaç terimin daha gün yüzüne çıktığı ve daha fazla tartışılmaya başlandığı fark edilmektedir: Artificial Narrow Intelligence (“ANI”, Yapay Dar Zekâ) ve Artificial General Intelligence (“AGI”, Yapay Genel Zekâ).

Özellikle, AGI terimi, yapay zekâ ile ilgili güncel tartışmalarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. OpenAI, misyonunun “yapay genel zekânın tüm insanlığa fayda sağlamasını temin etmek” olduğunu belirtmektedir. DeepMind’ın şirket vizyonunda ise “Önümüzdeki yıllarda, yapay zekâ ve nihayetinde yapay genel zekâ, tarihin en büyük dönüşümlerinden birini gerçekleştirme potansiyeline sahiptir” ifadesi yer almaktadır. Microsoft araştırmacıları kısa süre önce, büyük dil modeli GPT-4’te “AGI’nin kıvılcımları”na dair kanıtlar olduğunu iddia etmiş, bu modellerin derin bir muhakeme yeteneğine ve empati duyma becerilerini mümkün kılacak çok gelişmiş bir zihin teorisi seviyesine sahip olduğunu belirtmiştir. Bunun yanı sıra, yapay zekâya dair en önemli ders kitaplarından biri niteliğindeki Artificial Intelligence: A Modern Approach‘ın yazarlarından Peter Norvig, “AGI’nin zaten burada olduğu” fikrindedir. Daha da önemlisi, geçtiğimiz Mayıs ayında AGI’nin önemini kabul eden ve Birleşmiş Milletler düzeyinde yönetişimi için önerilerde bulunan önemli bir rapor yayımlanmıştır. Ek olarak, OECD ilk kez AGI’yi terminolojisine dâhil etmiştir.

Bu gelişmeler ışığında, AGI araştırmalarını marjinal ya da spekülatif bir uğraş olarak görmek giderek daha az savunulabilir hâle gelmektedir. Dolayısıyla, yapay zekâ alanında ANI ile AGI arasındaki ayrımı dikkatle ele almak kritik bir önem taşımaktadır. Bu iki terimin nasıl kullanıldığı, yalnızca hedeflenen teknolojik yönelimi veya nihai amacı değil, aynı zamanda “zekâ” kavramından ne anlaşıldığını ve bu doğrultuda ne tür sistemlerin tasarlandığını da açığa çıkarmaktadır. Ancak bu ayrımı değerlendirmeden önce, söz konusu kategorizasyonun neden ve hangi bağlamda ortaya çıktığına kısaca değinmek gerekir.

Akıllı makineler geliştirme fikri, 1950’lerin başında Alan Turing gibi öncü isimler tarafından teorik düzeyde ele alınmaya başlanmıştır. Turing, 1950 yılında yayımlanan ünlü “Computing Machinery and Intelligence” makalesinde, basit gibi görünen ama oldukça kritik bir soru sormuştur: Makineler düşünebilir mi? Bu soru, makinelerin hesaplama yoluyla insan benzeri bilişsel davranışlar sergileyebileceği fikrini öne sürerek yapay zekânın teorik çerçevesini oluşturmuş, hatta kimilerine göre alanın felsefi temellerini atmıştır. Turing, makinelerin böyle bir zekâya ulaşmasının önceden programlanmış kurallarla değil, öğrenme süreçleriyle mümkün olabileceğini savunmuş; bu bağlamda, düşünen makineyi çocuk zihnine benzer, deneyimle gelişebilecek bir sistem olarak tasavvur etmiştir.

Düşünen makinelere ilişkin bu erken vizyon, 1956 yılında Dartmouth Çalıştayı’nda daha da geliştirilmiştir. Bu çalıştayda yapay zekâ alanı resmi olarak tanımlanmış ve “insan benzeri zekâ”ya sahip makineler yaratmak gibi iddialı (ve oldukça iyimser) bir hedef belirlenmiştir. Çalıştay, akıllı makineler tasarlama fikrine derin tutku duyan zihinleri bir araya getirmiştir. Bu toplantı sadece bir mihenk taşı olmakla kalmamış, aynı zamanda yapay zekâ alanındaki gelişmeleri de derinden etkilemiş ve birçok temel kavramı şekillendirmiştir. 

Nihayetinde, alanın “yapay zekâ” olarak adlandırılması ve tanımlanmasının ardından, Çalıştay sonrası sonuçlar kısa vadede (özellikle kısıtlı bir yaz çalıştayında) insan benzeri zekâya sahip bir makine tasarlanmasının mümkün olmayacağını göstermiştir. Böylece, insan benzeri zekâya olan inanç ve coşku zamanla azalmıştır. Sonuç olarak, ilgi ve odak noktası, gündelik insan görevlerini yerine getirmek için dar zekâlı makineler (instrumental araçlar) yaratmaya kaymıştır. Bu dar zekâlı makineler, komutlar öğrenebilir ve görevler yerine getirebilir, ancak birden fazla alanda insan müdahalesi olmadan öğrenilenleri uygulamak için gerekli anlayış, özerklik ve özgünlükten yoksundur. Bu nedenle, yapay zekâ alanında daha kolay üretilebilecek zekâ biçimleri tasarlamaya yönelik yönelim değişikliği bir kırılma noktasına yol açmış, ve zekânın ANI ve AGI olarak ikiye ayrıldığı bir sınıflandırma ortaya çıkmıştır. Araştırmalar, daha ulaşılabilir ve ticari olarak uygulanabilir görülen ANI’ya odaklanırken, AGI aşırı iddialı, spekülatif ve ampirik temelden yoksun olarak algılanmıştır. AGI’nin uzak, neredeyse bilimkurguya konu bir hedef olarak algılanması, yapay zekâ topluluğu içinde marjinalleşmesine katkıda bulunmuştur.

Peki tam olarak bu kavramlar ne ifade etmektedir ve ayrım neden bu kadar önemlidir?

ANI, günümüzde kullanılan pek çok yapay zekâ sisteminin temelini oluşturur. Belirli bir görevde ya da sınırlı bir görev grubunda uzmanlaşmış olan bu sistemler, genel zekâya sahip değildir. Bu nedenle “zayıf yapay zekâ” (weak AI) olarak da adlandırılır. ANI sistemleri, sınırlı bağlamlarda insanla karşılaştırılabilir düzeyde performans gösterebilir. Ancak bu yetkinlik, bağlamsal esneklikten ve öğrenme genelliğinden yoksundur. ANI, medikal teşhiste bulunma veya araç sürme gibi sınırlı amaçlı araçlardan birçok soruyu yanıtlayan, yazılım kodu, resim, film ve müzik üreten ve belgeleri özetleyen üretken yapay zekâya kadar uzanır.

Spektrumun diğer tarafında ise genel zekâ yer alır.

AGI terimi ilk olarak 1997 yılında Mark Gubrud tarafından ortaya atılmıştır. Gubrud, AGI’yi “karmaşıklık ve hız açısından insan beynine rakip olan veya onu aşan, genel bilgileri edinebilen, işleyebilen ve bunlarla akıl yürütebilen, insan zekâsının gerekli olduğu endüstriyel veya askeri operasyonların hemen hemen her aşamasında kullanılabilen yapay zekâ sistemleri” olarak tanımlamıştır. 2000’li yıllarında başında, AGI topluluğunun önde gelen isimlerinden Ben Goertzel, Cassio Pennachin ile birlikte AGI üzerine yazdığı temel kitaplardan birine AGI başlığını vererek terimi yeniden ortaya atmış ve kullanımını yaygınlaştırmıştır. İkili, genel amaçlı ve insan benzeri bilişsel yeteneklere sahip yapay zekânın yaratılmasını vurgulamış ve bu doğrultuda çalışan uzmanları bir araya getirmiştir.

Ancak, her ne kadar AGI terimi çok sık kullanılmaya başlansa ve birçok çalışmaya konu olsa da, tıpkı yapay zekâ gibi ne olduğu, ne olacağı ve nasıl tanımlanacağı hususunda ciddi belirsizlikler ve tartışmalar mevcuttur. Bu sebeple, genel olarak fikir birliğine varılmış bir tanımı henüz yoktur. Nitekim, Goertzel’in güçlü yapay zekâ (Strong AI) yerine AGI terimini tercih etmesinin sebeplerinden biri, psikolojide kullanılan genel zekâ kavramıyla (örneğin IQ testlerinin temelini oluşturan “g faktörü”) benzerliğidir. Ancak Goertzel, psikolojide genel zekâ kavramının çok iyi tanımlanmadığını ve IQ testlerinin farklı kültürlerde geçerliliği gibi konularda çeşitli tartışmalara yol açtığını belirtmektedir.

Terimin “zekâ” kısmıyla ilgili hararetli tartışmalar sürmektedir. Öte yandan, “yapay” kısmıyla ilgili de bir uzlaşı yoktur. Zira bu sistemlerin gerçekten zihin mi taşıdığı, yoksa yalnızca zekâ benzeri davranışlar mı sergilediği sorusu tartışma konusudur. Sadece insan eliyle üretilmiş oldukları için mi “yapay” denmektedir, yoksa doğada kendiliğinden oluşmayan, insan dışı yollarla ortaya çıkan yeni bir biliş türünü mü temsil etmektedirler? Mesela, Goertzel’e göre yapay kelimesi alanı tanımlamakta başarısızdır, çünkü AGI sadece insan araçları veya yapay nesneler oluşturmakla ilgili değildir. Ona göre daha doğru bir tanımlama, yapay nesnelerin kullanılarak genel zekânın oluşturulmasıdır.

Kısacası AGI, tanımlanması oldukça zor bir kavramdır. Ancak özellikleri ile ilgili literatürde bazı ortak beklentiler öne çıkmaktadır. Bu tür bir yapay zekânın sadece tek bir göreve odaklanmaması, farklı alanlarda etkili olabilmesi beklenir. Bu da onu mevcut ANI sistemlerinden ayıran en önemli özelliktir. AGI’nin, hem genel problemleri çözebilmesi hem de gerektiğinde belli konularda derinleşebilmesi, yani spesifik konularda yetkin bir zekâya sahip olması gerekir. Dahası bu iki beceriyi, yani genel ve dar zekâyı, tek bir yapı içinde birleştirebilmelidir. İnsanlar gibi çevresinden öğrenebilmeli, başkalarıyla etkileşime geçebilmeli ve deneyimlerinden yola çıkarak kendini sürekli olarak geliştirebilmelidir. Kısacası AGI, pasif bir araç değil, aktif ve öğrenen bir özne olarak tasavvur edilmektedir.

Aslında, genel zekâya ulaşma hedefi yapay zekâ alanının kurulduğu günden beri ana hipotez olarak bilinmekte, ancak bu amaca bir türlü ulaşılamaması, ulaşılamayacağı kanısını da beraberinde getirmektedir. Fakat son yıllarda, Sam Altman gibi önde gelen isimlerin asıl amacın AGI tasarlamak olduğunu iddia etmesi, hatta Y Combinator’ın röportajında AGI’nin 2025 yılında gerçekleştirilebileceğini belirtmesi, yakın zamanda hayata geçirilebileceğine yönelik düşünceleri pekiştirmektedir. Ancak AGI’nin ne zaman gerçekleşeceği ile ilgili tahminler, yapay zekâ şirketleri gündelik konuşmaları domine etmeden çok önce yapılmaya başlanmıştır. Alanın kurucularından günümüzün teknoloji liderlerine kadar pek çok isim, kendi öngördükleri tarihleri açıkça paylaşmıştır. Fakat asıl mesele, bu tarihin ne zaman geleceğinden çok, böyle bir ihtimalle karşılaşıldığında insanlığın ne ölçüde hazırlıklı olacağı ve bu sürecin nasıl yönlendirileceğidir. Başka bir deyişle, asıl tartışma noktası hazırlanmaya çalıştığımız şeyin ne olduğu ve bu hazırlığın hangi değerler doğrultusunda şekilleneceğidir. Aksi takdirde, bilimkurgu eserlerinden hiçbir ders çıkarmamış oluruz.