ÖĞRENME

Dil konusuna değindiğim önceki yazımda “Köpek “otur” komutu duyunca oturursa veya “gel” komutu duyunca gelirse ödül alacağını “öğreniyor”. Köpek kullandığımız dili “anlamıyor”, bazı davranışların ona ödül getirdiğini “öğreniyor”. Sanırım bu “öğrenme” konusunu ayrıca ele almamız gerekecek” demiştim. Bugün “öğrenmeyi” ele alalım. Temel kaynağım Max Bennett olacak (*). Öğrenmenin her adımda önceki kazanımlardan yararlandığını ve somut gereksinime dayandığını görüyoruz. Baştan başlayalım. Hayvanların sinir sisteminin ve beyninin gelişiminin temelinde çeşitli biçimlerde “öğrenme” kavramı var.

Güneş enerjisini ve atmosferdeki karbon dioksitten yararlanıp yapraklarındaki klorofili kullanarak (fotosentez ile) kendi besinini üreten bitkilerin, doğal olarak, dolaşmaya hiç ihtiyacı yoktu.

Fotosentez ile kendi besinini üretemeyen canlıların (hayvanların) ise yaşamak için bitki ve diğer hayvanları yiyerek enerji almaları gerekliydi. Mercan resiflerdeki deniz şakayıklarında gördüğümüz gibi sabit bir yere tutunup suda yüzen ve yakına gelen besinleri yemeleri, bunun için de çok basit birkaç sinirle ağızlarını açıp kapatmaları yetiyordu.  İlk Dönüm Noktasında yaklaşık 600 Milyon yıl önce, nematode benzeri suda yaşayan kurtçuk tipi hayvanlar besinlerini dolaşarak aramaya başladılar. Bunların “kötüden” kaçıp; “iyiye” yönelmeleri hareket etmeleri (mobil) gerekiyordu. Bu amaçla hem seziciler (sensor) hem de solucanların ilerlemesinde gördüğümüz hareketi yapabilen sinirler gelişti.

500 Milyon yıl önce omurga, göz, solungaç ve yürekleri ile günümüzün balıklarına benzer ilk omurgalılar gelişti. Balıklar herhalde en çok hakkını yediğimiz, birkaç saniyelik hafızası olduğunu sandığımız bir canlı. Oysa E. Thorndike 19. Yüzyıl sonunda bunun hiç de öyle olmadığını göstermiş. Saydam bir duvarla bölünmüş havuzun bir bölümü bol ışıkla aydınlatılmış; diğer bölüm ise loş bırakılmış. Bölümleri ayıran saydam duvarda da zor görülen bir geçit açılmış. Aydınlık bölüme konan balık, aydınlığı sevmediği, loş bölümü tercih ettiği için buraya geçmeğe çalışmış. Birçok başarısız çabadan sonra balık, geçidi bulmuş ve sonraki deneylerde yerini “öğrendiği” bu geçitten kolaylıkla geçmeğe başlamış. İşte güçlendirilmiş (reinforced) öğrenme denen İkinci Dönüm Noktası bu.

Üçüncü Dönüm Noktası yaklaşık 10 cm boyundaki ilk memelilerde 100 Milyon yıl önce gözlendi.  Beyinde korteks oluştu ve hayvanlar, benzetim (simulation) veya zihinde canlandırma ile öğrenme başladı. Labirentlerde koşan günümüzün farelerinde bu tür öğrenmenin koşullarını, sınırlarını inceliyoruz.

10-30 Milyon yıl önce Dördüncü Dönüm Noktasında (beyinde neokorteks oluşumu ile) hayvanlar zihinselleştime (mentalizing) ve kendi zihinlerini modelleme (modeling) yeteneğine kavuştular. Böylece erken primatlar, hem kendilerinin gelecekteki durumlarını öngörmeye; hem de başkalarının duygu ve davranışlarını anlamaya başladılar. Bu da öğrenme açısından büyük olanaklara yol açtı.  

Zihin gelişiminde Beşinci Dönüm Noktası ise konuşma oldu. İnsan beyninde konuşma (Broca) ve duyduğunu konuşulanı anlama (Wericke) bölgeleri var. Ama “dil” için özel bir bölge yok. Bilim insanları, içgüdüye (instict) temel almakla birlikte, beynin dış katmanının (neocortex) bütününün dil becerisi kazanmak için kullanıldığını düşünüyor. Yapay zeka terimlerini kullanırsak bu içgüdüsel davranışlar (hard coded), bunun üzerine sistem “öğreniyor”. Bu yöntem birçok karmaşık görevleri “öğrenme” sürecinde diğer hayvanlarda da görülüyor. Örneğin çok karmaşık bir görev olan uçmayın ele alalım. Kuş yavruları doğduklarında uçmayı bilmiyorlar. İçgüdüsel olarak zıplıyorlar, kanatlarını açıp çırpıyorlar, uçan diğer kuşları gözlüyorlar, zamanı gelince de kendilerini boşluğa bırakıp süzülüyorlar.

Benzer biçimde, insan bebeğinde gözlenen bazı davranışlar da diğer hiçbir hayvanda gözlenmiyor. Örneğin bebek yaklaşık 4 aylıkken annesi (veya onu büyüten kişi) ile konuşma taklidi yapmaya başlıyor, sesler çıkarıp ardından susup annesini bekliyor. Annesi konuştuktan sonra yine konuşma benzeri sesler çıkartıyor.

Bir başka örnek olarak yaklaşık 9 aylık bebeğe bakalım. Yine diğer hayvanlarda görmediğimiz bir davranışı insan bebeğinde görüyoruz. Bebek bir cisme (object) bakıp onu işaret ediyor, annesinin de o cisme dikkat etmesini istiyor. Onu yemek, eline almak dışında yalnızca annesinin dikkatini o cisme yöneltmesini istiyor. Tabii bu da anneye o cismin ana dildeki adını (declarative label) “öğretmek” için olanak veriyor. Bebek dil bilmiyor, ama öğrenmesi için bir altyapı var ve tür ön-iletişim (proto-conversation ) başlıyor.

Yukarıda anılanların yanında deneme-yanılma (trial and error) gibi pek çok öğrenme yöntemi geliştirmişiz. Deneme-yanılma yönteminde başarıya ulaşınca bunun hemen anlaşılması gerekir. Oysa birçok durumda başarı bir dizi adım sonra kesinleşir. Örneğin dama, satranç veya go gibi oyunlarda başlangıç hamlelerinden çok sonra oyunu kazanan belli olur. Ara adımlarda bundan sonraki bütün olası hamlelerin hesaplanması (veya öngörülmesi) de çok büyük bir hesaplama gücü gerektirir.

Pavlov’un Şartlı Refleks deneyini çoğumuz biliriz. Hani bir köpeği beslerken zil çalıyorlar, sonra zil çalınca, yiyecek vermeseler de, köpeğin ağzı sulanıyor. Buna bir refleks olarak bakılabilir, ki öyledir. Ama Pavlov’un bir tür bellek ve “öğrenme”, çağrışımsal öğrenme (associative learning) gözlediği de söylenebilir.  Daha sonra yapılan deneylerde, bu tür refleksin bütün memelilerde olduğu, hatta bu yetenek için beyine bile ihtiyaç olmadığı (beyinlerinin çalışması önlenen farelerde) gözlenmiş.

Bilim insanları, evrenin bundan 13-14 Milyar yıl önce Büyük Patlama ile oluştuğunu, yeryüzünün 4-5 Milyar yıl yaşında olduğunu, üzerinde ilk canlı organizmaların 3,5-3,8 Milyar yıl önce, ilk homo sapiens’in (anatomik olarak modern insan) 300 Bin yıl önce geliştiğini düşünüyorlar. Kültürel ve Zihinsel Evrim, “Bilişsel Devrim” (sembolik düşünce, sanat, dil, mit ve inanç sistemleri) ise yaklaşık 70 Bin yıl önce olmuş

Çevre/iklim sorunları, savaşlar, nükleer patlama gibi nedenlerle kendi yok oluşumuza yol açmazsak, enerji kaynağımız Güneşin 7 Milyar yıl sonra söneceğine göre, insan beyninin ve zekasının gelişmeye devam edeceğini, daha birçok şey “öğrenebileceğimizi” öngörebiliriz. Belki doğal zekamızla, yapay zekayı bizim için olumlu olan bir yöne yönelteceğiz; belki de besin zincirinin en tepesinde yer aldığımız karbon temelli canlılar dünyasının soyu tükenen bir türü olarak yerimizi silikon temelli “yaratıklara” bırakacağız.

 

(*) Max S. Bennett, A Brief History of Intelligence, HarperCollins Publishers, 2023.

YAPAY ZEKAYI BEN NASIL KULLANIYORUM? (II)

Geçen yazımda kaldığım yerden devam edeyim. Ama önce, iki uyarımı yineleyeyim: (1) Bu uygulamalar konusunda yalnızca kendi deneylerini paylaşan bir meraklıyım. Oysa bu alanda çok daha bilgi ve deney sahipleri var! (2) Yapay zeka alanındaki gelişmeler çok yoğun ve hızlı, dolayısıyla benim gözlemlerim günümüzde doğru olsa bile, yakında pek de geçerli olmayan görüşler olarak nitelenebilir.

Yapay zekanın internetteki bilgiyi tarayıp bize aktardığını biliyoruz. Kuşkusuz web sitelerindeki bilgi yanlış veya bulanık olunca yapay zekadan da belirsiz yanıtlar alıyoruz.  Bu konuda biraz bildiğim TUSAŞ’ın 5. Nesil savaş uçağı KAAN (TF-X) örneğini vereceğim. KAAN’ın motor teminindeki belirsizliğin ABD’nin CAATSA yaptırımları nedeniyle sürdüğünü Dışişleri Bakanı Hakan Fidan açıkladı (Eylül 2025). F-16 motorlarıyla (General Electric yapımı F110) iki KAAN prototipi üretildi ve bunlar 2024 Şubat ve mayıs aylarında uçtu, 2025’de uçuş duyurulmadı.

İnternetteki “göklere imzamızı attık” gibi sloganlar veya tanıtım videoları hiç somut bilgi içermiyor. TUSAŞ’ın sitesindeki “Tasarım sürecinde pilotun içinde bulunduğu fiziksel, bilişsel ve çevresel faktörler göz önünde bulundurularak pilot(un) durumsal farkındalığını artıracak bir kokpit ortamı geliştirilmektedir”, veya “KAAN üstün hava hâkimiyetini… Yapay Zekâ ve Nöral Ağ Desteğiyle Arttırılmış Muharebe Gücü ile sağlamaktadır” gibi cümleler de uçağın seri üretim/teslimat aşamasında olup olmadığı konusunda hiç açık değil.

ChatGPT “KAAN uçağı üretiliyor mu?” sorusuna “Uçağın seri üretim ve teslimatının 2028 civarında başlaması planlanıyor” yanıtını veriyor.

Bu kez ChatGPT’ye “KAAN’ın motoru F 110 mu?” diye sorunca; “Evet, şu an için KAAN’ın motoru F110” diyor ve ekliyor “KAAN için tamamen yerli bir motor geliştirme çalışması devam ediyor (TEI tarafından, genelde TF35000 olarak anılıyor). Planlara göre bu yerli motorun 2030’lu yılların başında KAAN’a entegre edilmesi hedefleniyor.”

Benim bildiğim bir uçağın kavramsal tasarımının ilk adımı motorun performansı ile başlar. Bu nedenle motoru belirsiz bir uçak nasıl tasarımlanır bilemiyorum. Ama burada tartışmak istediğimiz yapay zeka. Amacımızdan uzaklaşmayalım. Bu örnek arama gösteriyor ki konuyu biz de çok iyi çalışmalı, özellikle kaynakların aydınlatıcı bilgiler içermesine dikkat etmeliyiz. Aksi halde “… civarında veya…’lu yılların başında” gibi bulanık cevaplar alıyoruz.

Dikkatli olmamız gereken bir başka konu da bizimle sohbet eden yapay zeka uygulamalarının doğru bilgi vermek yanında, bizi memnun etmeyi amaçlamaları. Birçok durumda “Haklısınız, bu çok güzel bir soru” ile başlayan cevaplar aldım. Örneğin ChatGPT’ye “Ben bir edebiyat meraklısıyım. Polisiye romanları de çok severim. Bana bir Agatha Christie romanı önerebilir missiniz?” diye sorunca “Ne güzel bir zevk 😊 Polisiye için Agatha Christie gerçekten harika bir başlangıç ve derinleşme noktası” dedi ve birinci sırada “Doğu Expresinde Cinayet” romanını önerdi. Kısaca “Agatha Christie'nin en iyi romanı hangisi?” diye sorunca ise “Roger Ackroyd Cinayeti” diye yanıtladı. Yani benzer sorulara farklı yanıtlar alabiliyoruz. Soruyu çok kapsamlı sormalı, amacımızı açıkça vurgulamalıyız.

Yapay zeka ile çeviri o kadar “kolay” ki birçok tarayıcı (browser) otomatik bir hizmet sunuyor. Bu da başka bir hayal kırıklığın alanı. (Ben tarayıcı olarak Microsoft Edge kullanıyorum.) İki otomatik çeviri örneği vereyim:

“Xavier Bertrand redit son attachement au front républicain face au RN, désormais écarté par Nicolas Sarkozy” (Le Monde, 7.12.2025). Otomatik çeviri “Xavier Bertrand, Nicolas Sarkozy tarafından kenara atılmış Kral Donanmasına karşı Cumhuriyetçi Cephe'ye olan bağlılığını yineledi” olarak veriliyor. Hoppala! Fransa’da Kraliyet Donanması da nereden çıktı? Her halde internette Birleşik Krallık donanması (Royal Navy-RN) ile ilgili pek çok ifade buldu. Oysa burada Fransız Ulusal Meclisindeki Rassemblement National-RN partisi kast ediliyor!

Bazen yanlış bu kadar belirgin değil, ama çeviri kulağı çok tırmalıyor: “Au Venezuela, la population entre état d’urgence et fausse transition” (Le Monde 7.01.2006). Yine otomatik çeviri: “Venezuela'da nüfus, olağanüstü hal ile sahte bir geçiş arasında”. Herhalde “nüfus” yerine “halk” demeliyiz.

Sanırım günümüzde bana en uygun çeviri programı DeepL Translate.  Bu da özellikle deyim çevirilerinde kaçınılmaz hatalar yapıyor. Örneğin bir İngiliz anne, sendeleyen çocuğuna “watch your step” diyebilir. DeepL bunu haklı olarak “adımlarına dikkat et” diye çeviriyor. Oysa ana dili Türkçe olan bir anne “önüne bak” diyecektir.

Sonuç olarak bence yapay zekâya soru sormanın çok iyi bir başlangıç olacağını söyleyebiliriz. Ama her zaman çok dikkatli olmak, kaynakları incelemek ve konu üzerinde insan zekası ile yoğun çalışmak gerekiyor.