Bilgisayarın icadından önce, çoğu deneysel psikolog beynin bilinemez bir kara kutu olduğunu düşünüyordu. Bir deneğin davranışını analiz edebiliyor ama düşünceler, anılar, duygular bu kutunun içinde, bilimin erişemeyeceği kadar belirsiz ve anlaşılmazdı. Aklın iç işleyişini anlamaya çalışmaktan vazgeçtiler. Alanlarını kırk yıl boyunca bu şekilde yönettiler. Daha sonra, 1950'lerin ortalarında, bir grup asi psikolog, dilbilimci, bilgi teorisyeni ve erken dönem yapay zekâ araştırmacısı farklı bir zihin anlayışını ortaya attılar. İnsanların sadece koşullu tepkilerin koleksiyonlarından ibaret varlıklar olmadığını savundular. Bilgiyi emdiler, işlediler ve ona göre hareket ettiler. Anıları yazmak, depolamak ve hatırlamak için sistemlerini geliştirdiler. Mantıksal, resmi bir sözdizimi aracılığıyla çalıştılar. Beyin hiç de kara kutu değildi. Daha çok bir bilgisayara benziyordu. Bilişsel devrim küçük başladı, ancak bilgisayarlar ülke çapındaki psikoloji laboratuvarlarında standart ekipman haline geldikçe daha geniş bir kabul gördü. 1970'lerin sonlarına gelindiğinde, bilişsel psikoloji davranışçılığı devirmiş ve yeni kurduğu rejimle zihinsel yaşam hakkında konuşmak için yepyeni bir dil geliştirmişti. Psikologlar düşünceleri artık, program olarak tanımlamaya başlamışlardı.

Bu hikâye kendini yaklaşık 25 yıl tekrar etti. Dijital devrim hayatımızın her bölümüne girerken, dilimize ve işlerin nasıl yürüdüğüne dair derin, temel teorilerimize de sızdı. Aydınlanma sırasında Newton ve Descartes, insanlara evreni ayrıntılı bir saat olarak düşünmeleri için ilham verirken, endüstriyel çağda pistonlu bir makineydi, (Freud'un psiko dinamik fikri, buhar motorlarının termodinamiğinden ödünç alınmıştır.) günümüzdeyse bir bilgisayar. Bu, temelde güçlendirici bir fikirdi çünkü eğer dünya bir bilgisayarsa, o zaman dünya kodlanabilir. Girişim kapitalisti Marc Andreessen'in dediği gibi, kendimizi eylemlerimizi, düşüncelerimizi ve duygularımızı verilere dönüştüren makinelerle çevreledik. Hayatın kendisini keşfedilebilen, sömürülebilen, optimize edilebilen, hatta belki de yeniden yazılabilen bir dizi talimatla yönetilen bir şey olarak görmeye başladık. Facebook'tan Mark Zuckerberg, “Hepimizin kimi ve neyi önemsediğinin dengesini yöneten insan ilişkilerinin altında yatan temel bir matematik yasası var” diyebilecek kadar ileri gitti. 

2013 yılında Craig Venter, insan genomunun kodunun çözülmesinden on yıl sonra, sentetik organizmalar yaratmasına izin verecek kod yazmaya başladığını duyurdu. "Bu gezegende bildiğimiz tüm canlı hücrelerin DNA'ları yazılım odaklı biyolojik makinelerdir" dedi. Kendi kendinize yapacağınız yardımlarla, kendi kaynak kodunuzu hackleyebileceğiniz, aşk hayatınızı, uyku rutininizi ve harcama alışkanlıklarınızı yeniden programlayabileceğiniz konusunda ısrar etti. Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca, Silikon Vadisi'ndeki en büyük teknoloji şirketleri, makine öğrenimi adı verilen bilgi işlem yaklaşımını agresif bir şekilde takibe aldı. Geleneksel programlamada, bir mühendis bilgisayarın izlemesi için açık, adım adım talimatlar yazar. Makine öğreniminde ise programcılar, bilgisayarları talimatlarla kodlamaz, onları eğitirler. Örneğin, bir AI ağına bir kediyi tanımasını öğretmek istiyorsanız, ona bıyık, kulak, tüy ve göz aramasını söylemezsiniz. Sadece binlerce, on binlerce kedi fotoğrafını gösterirsiniz ve sonunda işleri yoluna koymasını beklersiniz. Tilkileri kedi olarak yanlış sınıflandırmaya devam ederse, kodu yeniden yazmaz bilgi aktarmaya devam edersiniz. AI operasyonları büyük ölçüde opak ve anlaşılmazdır. Başka bir deyişle, bir kara kutudur. Ve bu kara kutular giderek daha fazla günlük dijital görevimizin sorumluluğunu üstlendikçe, sadece teknolojiyle olan ilişkimizi değiştirmekle kalmayacak, aynı zamanda kendimiz, dünyamız ve içindeki yerimiz hakkında nasıl düşündüğümüzü de değiştirecekler. Android işletim sisteminin ortak yaratıcısı Rubin, Silikon Vadisi'ndeki ofisini ve evini robotlarla doldurmasıyla ünlü. “Çok küçükken bilgisayar bilimine girdim ve bilgisayar dünyasında kaybolduğum için sevindim. Temiz bir sayfaydı, boş bir tuvaldi ve sıfırdan bir şeyler yaratabiliyordum” diyor. "Uzun yıllar boyunca oynadığım dünyanın tüm kontrolünü bana verdi" diyor. 

Google'ın sürücüsüz arabasını yaratan eski Stanford AI profesörü Sebastian Thrun, “Bu tartışmaların çoğu, dünyanın nasıl organize edilmesi gerektiği ve beynin nasıl çalıştığı hakkındaki sabit inançlara dayanıyordu” diyor. “Nöral ağların hiçbir sembolü veya kuralı yoktu, sadece sayılar vardı. Bu birçok insanı yabancılaştırdı.” Teknoloji gurusu Tim O'Reilly, “Tüm bu STEM eğitimli çocuklar büyüdüğünde programlama işlerinin ne kadar farklı olacağına işaret ediyordum.” Geleneksel kodlama tamamen kaybolmayacak - aslında, O'Reilly henüz uzun bir süre kodlayıcılara ihtiyacımız olacağını tahmin ediyor - ancak muhtemelen daha az olacak ve Allen Yapay Zeka Enstitüsü CEO'su Oren Etzioni'nin makine öğreniminin çalışabileceği "iskele" olarak adlandırdığı bir meta beceri haline gelecek. Tıpkı Newton fiziğinin kuantum mekaniğinin keşfiyle ortadan kaldırılmadığı gibi, kod da dünyayı keşfetmek için güçlü bir araç olarak kalacaktır. Ancak belirli işlevlere güç sağlamak söz konusu olduğunda, makine öğrenimi işin büyük kısmını bizim için çözecek, diyor.

Bu değişimin profesyonel sonuçları ne olursa olsun, kültürel sonuçları daha büyük olacak. Evreni yöneten kod, insan analizine meydan okuyabilir. Teknoloji uzmanı Danny Hillis, Entanglement çağı dediği şeye geçtiğimizi söylüyor. Teknolojik ve kurumsal kreasyonlarımız daha karmaşık hale geldikçe, onlarla ilişkimiz de değişti, kreasyonlarımızın efendisi olmak yerine, onlarla pazarlık yapmayı, onları hedeflerimizin genel yönünde yönlendirmeyi öğrendik. Biz kendi ormanımızı inşa ettik, onun da kendine ait bir hayatı var. Makine öğreniminin yükselişi, bu yolculuktaki en son adımdır, diyor. Stephen Hawking, Elon Musk ve Bill Gates ise, bu teknolojinin finansal piyasaları alt ettiğini, insan liderlerini dışladığını ve anlayamadığımız silahları geliştirdiğini hayal edebilirsiniz, AI'nın kısa vadeli etkisi onu kimin kontrol ettiğine bağlıyken, uzun vadeli etkisi kontrol edilip edilemeyeceğine bağlı, diyor.

Yeni bir teknolojiyle etkileşim kurallarını öğreniyoruz. Zaten mühendisler, bir deep-learning sistemiyle neler olup bittiğini görselleştirmenin yollarını buluyorlar. Ancak yeni makinelerin nasıl düşündüğünü tam olarak anlamazsak bu, onlardan önce güçsüz olacağımız anlamına gelecek. Gelecekte, davranışlarının altında yatan kaynaklarla çok fazla ilgilenmeyeceğiz; davranışın kendisine odaklanmayı öğreneceğiz diyorsak kod, onu eğitmek için kullandığımız verilerden daha az önemli hale gelecek. Nihayetinde, hem el yazısıyla yazılmış doğrusal kodun gücünü hem de onu ayarlamak için makine öğrenme algoritmalarının gücünü takdir ediyoruz. Biyologların bunu anlamaya başlamış olması daha mümkün. Ancak epigenetik alanındaki keşifler, genetik materyalin aslında değişmez bir talimat seti değil, çevreye ve kişinin deneyimlerine bağlı olarak ayarlanan dinamik bir anahtar seti olduğunu göstermekte. Kodumuz fiziksel dünyadan ayrı olarak mevcut değil; ondan derinden etkilenip dönüşmekte. 

Ve şimdi, Alan Turing'in bir problem çözme makinesi için tasarımlarını ilk kez çizmesinden 80 yıl sonra, bilgisayarlar deneyimi teknolojiye dönüştüren cihazlar haline geliyor. Onlarca yıldır, dünya deneyimimizi açıklayabilecek ve bazı ayarlamalarla optimize edebilecek gizli kodu arıyoruz. Teknoloji ile daha karmaşık ama nihayetinde daha ödüllendirici bir ilişkiye sahip olmak üzereyiz. Cihazlarımıza komuta etmekten onlara ebeveynlik etmeye geçeceğiz.
 

*Dijital Network Alkaş (“DNA”), blog yazarı tarafından DNA'da paylaşılan içeriklerin doğruluğundan, geçerliliğinden, güncelliğinden ve telif hakları konusundaki iddialardan sorumlu değildir. Tüm hukuki ve cezai sorumluluk blog yazarına aittir.

Son Yazıları

Yapay Zekâ ve Medyanın Yeni Tavrı

Blog 2024, 16 Nisan

Yapay Zeka ve Telif Hakları Tartışması

Blog 2024, 5 Şubat

Yapay Zeka İle Gelecek Az Önce Geldi…

Blog 2024, 10 Ocak

Yapay Zekâ Dünyayı Westworld’e Çevirir Mi?

Blog 2023, 19 Aralık

Kim Korkar Hain Blok Zincirden?

Blog 2023, 10 Kasım