Yapay zekâ teknolojileri, sıklıkla “kara kutu”, “papağan” veya “kelimeler için hesap makinesi” gibi terimlerle tanımlanmaktadır. Bu benzetmeler, yalnızca teknolojinin karmaşıklığını basit bir şekilde özetlemekle kalmayıp, aynı zamanda bu alandaki etik sorunları da göz ardı etmektedir. Yapay zekânın işleyiş biçimini anlamak, bu sistemlerin toplumsal etkilerini değerlendirmek açısından büyük önem taşımaktadır.
Yapay Zekâ ve Hesap Makinesi Benzetmesi
OpenAI CEO'su Sam Altman tarafından popüler hale getirilen “kelimeler için hesap makinesi” ifadesi, yapay zekânın işlevini açıklamak için sıkça kullanılmaktadır. Ancak bu benzetme, bazı eleştirilerle karşı karşıya kalmaktadır. Hesap makineleri, doğru sonuçlar sunmak için tasarlanmış ve önyargı içermeyen sistemlerdir. Oysa yapay zekâ, insan dilindeki örüntüleri hesaplayarak üretim yapmasına rağmen, yanlış sonuçlar verebilir ve toplumsal açıdan tartışmalı durumlar ortaya çıkarabilir.
Dilin İstatistiksel Temelleri
İnsanların dil kullanımı, çoğu zaman istatistiksel hesaplara dayanır. Örneğin, “tuz ve biber” ifadesi yerine “biber ve tuz” demek, kulağa garip gelebilir. Bu durum, “kolokasyon” adı verilen, kelimelerin birlikte kullanım sıklığına dayanan bir olgudur. Yapay zekâ, bu tür hesaplamalar aracılığıyla, dilin doğal akışına uygun kelime dizilerini üretmektedir. Bu, dilin dinamik yapısının anlaşılmasına ve yapay zekânın etkili bir şekilde kullanılmasına katkıda bulunmaktadır.
Günümüz Yapay Zekâ Teknolojilerinin Tarihi
Modern büyük dil modellerinin (LLM) kökleri, Soğuk Savaş döneminde Rusça-İngilizce çeviri için geliştirilen sistemlere dayanmaktadır. Başlangıçta, dilbilimsel kurallar üzerine inşa edilen bu sistemler, zamanla istatistiksel modellere ve nöral ağlara evrilmiştir. Ancak bu dönüşüm sürecinde değişmeyen temel unsur, olasılık hesaplamalarıdır. Bu hesaplamalar, yapay zekânın dil üretimindeki temel yapı taşını oluşturur.
Düşünme Yerine Hesaplama
Şirketler, yapay zekâ sistemlerini “düşünen”, “rüya gören” veya “araştıran” varlıklar olarak tanıtsa da, gerçekte bu sistemlerin yaptığı şey tamamen hesaplamadır. Örneğin, “ben seni seviyorum” ifadesindeki kelimelerin olasılıklarını değerlendirebilir; ancak bu sistemler, “ben” ve “sevgi” kavramlarının anlamını kavrayamaz. Dolayısıyla, yapay zekânın bilinç veya duygu taşımadığını belirtmek önemlidir. Bu durum, yapay zekânın toplum üzerindeki etkilerini anlamak açısından önemli bir noktayı vurgulamaktadır.
