Cem Say - 50 Soruda Yapay Zeka.pdf

Full Transcript

Bilim ve Gelecek Kitaplığı · S9 SO Soruda Kitap Dizisi· 17 SO Soruda Yapay Zeka CemSay © Bu kitabın yayın hakları 7 Renk Basım Yayım ve Filmeilik Ltd. Şti.'ne aittir. Birinci Baskı: Ekim 2018 Yedinci Baskı: Aralık 2018 ISBN: 978-605-5888-58-9 Yayıma hazırlayan: Nalan Mahsereci Sayfa tasa...

Bilim ve Gelecek Kitaplığı · S9 SO Soruda Kitap Dizisi· 17 SO Soruda Yapay Zeka CemSay © Bu kitabın yayın hakları 7 Renk Basım Yayım ve Filmeilik Ltd. Åžti.'ne aittir. Birinci Baskı: Ekim 2018 Yedinci Baskı: Aralık 2018 ISBN: 978-605-5888-58-9 Yayıma hazırlayan: Nalan Mahsereci Sayfa tasarımı: Baha Okar Kapak figürü çizimi: Aslı Say Baskı: Berdan Matbaası DavutpaÅŸa Cad. Güven Sanayi Sitesi C Blok No 215-216 Topkapı 1 Ä°stanbul Sertifika N o 12491 Tel 0212.613 12 l l 7 Renk Basım Yayın ve Filmeilik Ltd. Åžti Moda C Zuhal Sk. No: 9/ l, Kadıköy-Ä°stanbul Tel 0216.349 71 72 http:/ / www.bilimvegelecek.com.tr e-mail [email protected] yapay zeka Cem Say iÇiNDEKiLER Önsöz 7 1. Bölüm YAPAY ZEKANlN TOHUMLARI 11 1) Bilgisayarlar her ÅŸeyi yapabilir mi? insanların yapabilip makinelerin yapamayacağı ÅŸeyler var mıdır? 11 2) Düşünen bir makine yapılabilir mi? 15 3) Sadece O ve 1 her ÅŸeye yeter mi? 18 4) Matematikçiler çeliÅŸkiyi sever mi? 21 5) Matematik saÄŸlama baÄŸlanabilir mi? 23 6) Gödel neden öldü? 25 7) Alan Turing kimdir? 28 8) Turing makinesi nedir? 30 9) Evrensellik nedir? 34 10) Çözülemez problemler var mıdır? 36 2. Bölüm BE YiNLER VE DiGER BiLGiSAYARLAR 41 11) Bilgisayar nedir? 41 12) DoÄŸanın programlama dili nedir? 45 13) YaÅŸamın programlama dili nedir? 47 14) Beyin nasıl bir bilgisayardır? 51 15) insanların programlama dili nedir? 54 16) Enformasyon nedir? 57 17) Çarpma toplamadan zor mudur? 61 18) Hesaplama karmaşıklığı nedir? 65 19) "P =NP?" sorusu nedir, ne anlama gelir? 70 20) Zar atmak iÅŸe yarar mı? 74 21) Kuantum bilgisayarı nedir, ne iÅŸe yarar? 77 3. Bölüm YAPAY ZEKANlN DOGUÅžU 81 22) Yapay zeka nedir? 81 23) Turing testi nedir? 83 24) "Yapay zeka" adını kim koydu? 85 25) "Yapay zeka mevsimleri" nedir? 86 4. Bölüm YAPAY ZEKA NELER YAPAR, NASI L ÇALlÅžlR? 93 26) "Eski moda yapay zeka" nedir, nasıl çalışır? 93 27) Evrimsel programlama nedir? 97 28) Sinir aÄŸları nasıl çalışır? 98 29) Derin öğrenme nedir? 103 30) Bilgisayar buluÅŸ yapabilir mi? 106 31) Bilgisayar sanat yapabilir mi? 109 32) Bilgisayarlar avukatlık yapabilir mi? 112 33) Kasparov'u nasıl yendik? 115 34) AlphaGo dünya go ÅŸampiyonunu nasıl yendi? 117 35) Kendi kendini süren otomobiller nasıl çalışır? 120 36) Sohbet programları nasıl çalışır? 123 37) Bilgisayarlar insan dillerini nasıl anlar? 127 38) Bilgisayarlar nasıl çeviri yapar? 133 39) Google nasıl gezegen keÅŸfetti? 137 40) Bilgisayarlar bizi bizden iyi tanıyabilir mi? 139 41) Robotlar askere alınsın mı? 143 42) Yapay zeka doktorluk yapar mı? 145 5. Bölüm YAPAY ZEKANlN GELECEGi 149 43) Yapay zeka yanlış yapar mı? 149 44) Yapay zeka kullanımının zararları nelerdir? 152 45) Robotlar aşık olmalı mı? 156 46) Robotlar aşık olabilir mi? 159 47) Çince Odası nedir? 163 48) Gödel'in eksiklik teoremi yapay zekayı olanaksız kılar mı? 165 49) Yapay zeka dünyayı ele geçirip hepimizi yok edecek mi? 166 50) insan zekasının bir geleceÄŸi var mı? 171 OKUMA ÖNERiLERi 176 DiZiN 177 ÖNSÖZ 7 önsöz Yapay zek::l çok ilginç bir kavram. Makinelerin "düşün­ ce gerektiren" iÅŸleri yapabilmesi insanlarda karışık duygu­ lar yaratıyor. Düşünme yeteneÄŸinin insanlara mahsus bir özellik olduÄŸuna inananlarımız bunu önce tuhaf, sonra da bir ölçüde rahatsız edici buluyorlar. Tartışma insanların nasıl olup da düşünebildiÄŸine, bu "düşünce" denen ÅŸe­ yin tam olarak ne olduÄŸuna, baÅŸka konularda çok baÅŸarılı olan bilimin bu soruyu da yanıtlamasının mümkün olup olmadığına uzanıyor. Biz tartışaduralım, makinelerin yükseliÅŸi sürüyor. Kol gücünde bizi geride bırakmalarına alışmış, hatta bunu sevinilecek bir geliÅŸme olarak kabul etmiÅŸtik, ama ÅŸim­ di sırada beyin gücü var gibi görünüyor. Neredeyse her gün bilgisayarların performansının bir "beyaz yaka" iÅŸin­ de daha insanlarınkini geçtiÄŸine dair haberler karşımıza çıkıyor. Bu iÅŸin sonu nereye varır? Yapay zek::l sistemleri nasıl çalışıyor? Makineler nasıl düşünebiliyor? Her yaptıklarını onlara biz insanlar öğre­ tiyarsak nasıl oluyor da bazen hiçbir insanın bilmediÄŸi ÅŸeyleri keÅŸfedebiliyorlar? Yapamayacakları bir ÅŸey var mı? Elinizdeki kitapta bu saydıklarım gibi 50 temel soru çerçevesinde yapay zeka fikrinin tarihçesini, bilimsel altyapısını, bu konuda yapılan çalışmaları, ortaya çıkan ürünlerin nasıl çalıştığını, neleri yapabildiklerini, neleri 8 50 SORUDA YAPAY ZEKA henüz yapamadıklarını ve ileride neler olabileceÄŸine iliş­ kin öngörülerimi okumanın zevkli olacağını umduÄŸum bir dille anlatıyorum. Ilginç ÅŸekilde, meslek hayatıının tamamında bu kita­ bın konusuyla ilgili çalıştım diyebilirim: Doktora tezi­ me baÅŸladığımda yıl 1 989'du. Uluslararası yapay zeka literatüründe Türkiye kaynaklı ilk bilimsel yayın bu çalışmadan çıktı. Bilgisayarları insan gibi düşündürt­ ıneye çabalarken karşılaÅŸtığım " Peki ama, insan beyni denen bilgisayar nasıl düşünebiliyor?" ve "Acaba hiçbir bilgisayarın düşünemeyeceÄŸi ÅŸeyler var mıdır?" soruları sonraki yıllardaki akademik yönelimimi belirledi: BoÄŸa­ ziçi Ãœniversitesi BiliÅŸsel Bilim Lisansüstü Programı'nın kuruluÅŸunda yer aldım ve yapay zekanın babası Alan Turing'in insanlığa diÄŸer armaÄŸanı olan hesaplama kura­ mma merak saldım. Turing'in matematiÄŸi baÅŸ döndürücü derecede güzel olmakla kalmaz, akıllı telefonlarımızdan kuantum bilgisayarlarına ve aynı zamanda beyinierimize dek her tür bilgi iÅŸlem sisteminin uyması gereken doÄŸa yasalarını belirler. Kitabımızın çerçevesi de bu düzene göre çizildi. Kitap beÅŸ ana bölümden oluÅŸuyor: "Düşünen makine" fikrinin hayal edilmesiyle baÅŸlayıp elektronik bilgisayarın ortaya çıkmasıyla biten yaklaşık 250 yıllık bir matematik serüveniyle baÅŸlıyoruz. Sonra bilgisayarın tam olarak ne olduÄŸunu, doÄŸada hangi süreçlerin hesaplama iÅŸi olarak görülebileceÄŸini ve bu "hesaplama" dediÄŸimiz olguya iliş­ kin doÄŸa yasalarının keÅŸfini iÅŸlediÄŸimiz ikinci bölüm var. Yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını içime sinen bir ÅŸekilde anlatabilmem için bu matematiksel altyapıyı kur­ ınarn ÅŸarttı, umarım bunu "sözelci" okurları kaçırmadan (ve hiçbir aÅŸamada liseden yukarı bir bilgi düzeyi var­ saymadan) yapabilmiÅŸimdir. Üçüncü bölümde Turing'in bıraktığı bayrağı devralıp yapay zeka projesini baÅŸlatan öncüleri, hataları ve sevaplarıyla tanıyoruz. Dördüncü bölümde yapay zekanın birçok deÄŸiÅŸik alandaki uygula­ malarını görmekle kalmıyoruz, bu sistemlerin nasıl çalış­ tıklarını ve hangi yöntemleri kullandıklarını yarım asırdır ÖNSÖZ 9 bilinen arama algoritmalarından evrimsel programlamaya ve son yılların gözdesi derin öğrenme tekniÄŸine varın­ caya dek "kaportayı kaldırarak" inceliyoruz. Son bölüm de, yapay zekaya mevcut eksikliklerini, kimi filozofların itirazlarını, "bilinç" problemini ve insanlığa olumlu veya olumsuz muhtemel etkilerini de kapsayan daha geniÅŸ bir pencereden bakıyor. Bu kitabı seveceÄŸinizi umuyorum. Ben yazmayı çok sevdim. Bilimi çok severim. Küçüklüğümden beri, ama yaşım büyüdükçe daha da artan bir oranda, bilimle ilgili yeni bir ÅŸeyler öğrenince büyük haz duyarım. Bu, payia­ şılınca artan hazlardan. Bir süredir çeÅŸitli konferanslar ve Herkese Bilim Teknoloji dergisinde kısa yazılar aracılığıy­ la bilimsel konuları kitlelere anlatıyor ve bundan büyük zevk alıyorum, ama bu kitap boyutunda bir projeye ilk kez kalkıştım. Umarım okurken benim yazarken tattığım mutluluÄŸu tadarsınız. Ben bu satırları yazarken ülkemiz büyük bir ekonomik kriz yaşıyor. EÄŸer bu kitabı elinizde tutuyorsanız yayınevi bir ÅŸekilde onu basacak kadar kağıt almayı baÅŸardı demek­ tir. Yıllardır aÅŸina olduÄŸum bilimsel yayınların yanı sıra, bu proje için yurtdışında yayımianmış yapay zeka konu­ lu popüler bilim kitaplarını da inceleme imkanım oldu. Övünmeyi sevmem, ama rahatlıkla söyleyebilirim ki, ne genelde bu konuda çalışma yapan bizim biliminsanlarımı­ zın (yapay zeka konusunda çok güçlü olan kendi yuvamı, BoÄŸaziçi Ãœniversitesi Bilgisayar MühendisliÄŸi Bölümü'nü özellikle anayım) , ne de bu kitabın yurtdışındakilerden hiçbir eksiÄŸi yok ; tam tersine, biz bu ÅŸartlarda böyle iş­ ler çıkarabildiÄŸimiz için fazladan bir yıldızı hak ediyoruz. Türkçemize helal olsun. TeÅŸekkürler Kitaba yorum ve düzeltmeleriyle katkıda bulunan Ah­ met Çevik, Ethem Alpaydın, Güven Güzeldere, Levent Akın ve Özlem Özdemir'e, güzel çizimi için Aslı Say'a, ÅŸekillerde yardım{ina koÅŸan Baha Okar'a, Turing'in an­ nesinin yazdığı kitabı bana hediye eden Taylan Cemgil'e, 10 50 SORUDA YAPAY ZEKA doÄŸal zekası için Soner Canko'ya ve bu projeyi aklıma düşüren Nalan Mahsereci'ye teÅŸekkür ederim. Hataların tümü bana aittir. CemSay istanbul, 30 Eylül2018 YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI ıı 1. Böl ü m YAPAY ZEKANlN TOHUMLARI Bilg isaya rla r her ÅŸeyi ya pabili r m i ? 1 insanla rın ya pabilip m a ki nelerin ya pa mayaca ÄŸ ı ÅŸeyler va r m ı d ı r? Her ne kadar doÄŸduklarından beri onlarla iç içe olan gençleri buna inandırmak zor olsa da, bilgisayar denen makine aslında çok yeni bir icattır. Annemle babamın çocukluÄŸunda bilgisayar diye bir ÅŸey yoktu. Benim ço­ cukluÄŸumda hiç kimsenin evinde bilgisayar yoktu. Ben ÖSYM'nin sınavıyla BoÄŸaziçi Ãœniversitesi Bilgisayar Mü­ hendisliÄŸi Bölümü'ne giren ilk öğrenci kuÅŸağındanım. Doktora tez araÅŸtırınama baÅŸladığım yılda, ÅŸimdi kısaca "www " diye adlandırılan "dünyayı saran aÄŸ" daha yeni icat edilmekteydi. Kaynaklara eriÅŸebilmek, hele de rakibimiz konumundaki diÄŸer araÅŸtırmacıların aynı konuda ne yap­ makta olduklarından haberdar olabilmek çok zordu ve bir kitap ya da makaleye (o da, bir ÅŸekilde varlığını öğrene­ bildiklerime) eriÅŸebilmek için uzun süre postacı yolu göz­ lernek gerekebiliyordu. Düşünün, dünyanın bir yerinde bir bilgi ortaya konulmuÅŸ, ama siz ona eriÅŸemiyorsunuz, 12 50 SORUDA YAPAY ZEKA hatta varlığından bile haberiniz olmuyor. Gençler o ka­ ranlık çağı anlamakta zorlanmakta haklı. Sonrası malum. Bir devrim yaÅŸandı, hala da yaÅŸanıyor. Bilgisayarlar küçüldü de cebimize girdi! Ama bir yandan da büyüyüp insanlığın tümünü kapsama alanına aldılar. ÇoÄŸu insan bilgisayarlar hakkında çok bir ÅŸey bilmiyor ama bazı bilgisayarlar birçok insan hakkında çok fazla ÅŸey biliyor. Kimi insanların hayatlarını sürdürebilmeleri doğ­ rudan bilgisayarlara baÄŸlı. BiliÅŸim devriminde dönüşü ol­ mayan noktayı çoktan geçtik; artık istesek de bilgisayarsız bir dünyaya dönemeyiz. Zaten istediÄŸimiz de yok! Ä°nsanlar, derinlemesine anlamadıkları teknolojilerin gücünü yanlış deÄŸerlendirebilir. Bu hesap iki yönde de hatalı olabilir; kimileri yeni bir buluÅŸa hak ettiÄŸinden fazla kudret atfedebilirken kimileriyse bu yeniliÄŸin tam potansiyelini kavrayamayıp küçümseyebilir. Çağımızın makinesi olan bilgisayar ve bu kitapta konu edindiÄŸimiz, belki de insanlık tarihinin en önemli mühendislik projesi olan "yapay zeka" (YZ) giriÅŸimi de bu yanlış deÄŸerlendir­ melerden payını almakta. Birkaç örnek vereceÄŸim. 17 Mart 1997 Cuma sabahı Ä°stanbul Teknik Ãœniversi­ tesi TaÅŸkışla Kampüsü'nde "Bilgi Ä°ÅŸleyen Makine Olarak Beyin" baÅŸlıklı toplantılar dizisinin ikincisi düzenlenmiş­ ti. Farklı disiplinlerden hocalar bir araya gelmiÅŸ, aklın ne olduÄŸunu, beynin nasıl çalıştığını ve elbette bu "düşün­ me" denen iÅŸi kafataslarımızın içindekilerden baÅŸka ma­ kinelerin de yapabilip yapamayacağını konuÅŸuyorduk. Bu toplantı serisi halka açıktır ve her seferinde kalabalık bir izleyici kitlesi katılır. KonuÅŸmalardan sonraki açık tartış­ ma saatlerinden birinde yeri geldi ve çok yakında dünya satranç ÅŸampiyonu Gari Kasparov'un bir bilgisayar tara­ fından yenileceÄŸini iddia ettim (Yapay zeka projesinin baÅŸlangıcından beri en önemsenen hedeflerinden olan bu aÅŸamaya o tarihte henüz eriÅŸilememiÅŸti. IBM ÅŸirketi­ nin bu amaç için geliÅŸtirdiÄŸi Deep Blue adlı bilgisayar, Kasparov'la önceki yıl yaptığı ilk maçı kaybetmiÅŸti). Hemen seyirciler arasından itirazlar yükseldi. Bir be­ yefendi, kısaca "Siz bilgisayarları biliyor olabilirsiniz, YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI l3 ama Kasparov'u tanımamışsınız! " diye özetlenebilecek bir argümanla Kasparov'un satrancı çok ama çok fark­ lı bir ÅŸekilde oynadığını, içgörü ve önsezilerin iÅŸe dahil olduÄŸunu, bir makine tarafından yenilmesinin mümkün olamayacağını ifade etti. Bense bunun Cilerideki sayfalar­ da okuyacağınız gibi) bir hesaplama probleminden ibaret olduÄŸu ve bilgisayarın yeterince hızlanmasının sadece bi­ raz zaman alacağı kanısındaydım. O sırada yeni doçent olmuÅŸtum, "Ben profesör olmadan Kasparov'u yeneriz! " dediÄŸimi anımsıyorum (Evet, bu insan-makine çekiÅŸme­ lerinde ben makinelerin tarafını tutuyorum). Aradan iki ay bile geçmeden, ll Mayıs 1997'de mutlu haberi CNN'den aldım. Deep Blue, New York'ta düzen­ lenen 6 oyunluk rövanÅŸ maçını son oyunda Kasparov'u periÅŸan ederek kazanmıştı. "KeÅŸke yüklüce bir paraya id­ diaya girseydim! " diye düşündüm. Ama aynı hataya, üstelik profesör olduktan yıllar son­ ra, bu kez kendimin düşeceÄŸimi bilemezdim tabii. Sat-· rancın UzakdoÄŸu'daki rakibi olan go oyunu, uzun yıllar boyunca bilgisayarlaÅŸtırılmaya direndi. Oyunun yapısal farkları (çok daha büyük bir tahtada aynanınası ve taÅŸla­ rın birbirlerinden farklı rollerinin olmaması) satranç için kullandığımız teknikle çalışan go programlarının ÅŸampi­ yonlar şöyle dursun, sıradan insan oyuncular karşısında bile bir baÅŸarı saÄŸlayamamasına yol açıyordu. Birçok uz­ man, Sloven bilimadamı Ivan Bratko'nun dünya çapında okutulan (ve ayıptır söylemesi, benim çalışmalanından da söz eden) yapay zeki ders kitabının 2012 baskısında dedi­ ÄŸi gibi, daha goyu çözmemize vakit olduÄŸunu söylüyordu. Sonra 20 16'nın Ocak ayında bir sabah kalkınca gördük ki, Google hepimizi ters köşeye yatırmış. Google DeepMind ÅŸirketinden mühendisler, Nature dergisinde yayımlanan makalelerinde son yıllardaki ya­ pay zeki patlamasının ardındaki "derin öğrenme" tek­ niÄŸini kullanarak go oynamayı "kendi kendine" öğrenen AlphaGo adında bir program geliÅŸtirdiklerini açıklıyorlar­ dı. AlphaGo'yla Avrupa go ÅŸampiyonu arasında gizlice bir maç düzenlemiÅŸler ve 5-0 kazanmışlardı. Sonraki bir yıl 14 50 SORUDA YAPAY ZEKA içinde AlphaGo oyunun en iyileri olarak kabul edilen Li Sedol ve Kı Cie'yi de ezip geçerek insanüstü seviyede ol­ duÄŸunu kanıtladı. Projenin çalışanlarının haricinde, Na­ ture makalesini okuyan her uzmanın "Vay be!" dediÄŸine eminim. Bu örnekler çoÄŸaltılabilir. Tecrübeme göre her zaman, "Yapay zeka ÅžU iÅŸi (insanlar kadar iyi) yapamaz!" diyen birileri oluyor. Genellikle o iÅŸ çok da uzun olmayan bir süre sonra bilgisayarlar tarafından insanlardan daha yük­ sek performansla yapılmaya baÅŸlanıyor. Bu ilk baÅŸta bir çalkanlı yaratıyor, ama çok geçmeden bir ses duyuluyor: "O iÅŸ 'insan özü' gerektirmeyen , mekanikleÅŸtirilebilen bir iÅŸmiÅŸ zaten! Esas ÅžU diÄŸer iÅŸte bilgisayarlar insanları ge­ çemez!" Ve döngü böylece sürüyor, mühendisler sürekli kayan hedefi tutturmak için o diÄŸer iÅŸe odaklanıyorlar. Ama yukarıda dediÄŸim gibi, bir de öbür uçtakiler var. AÄŸustos 2009'da ComputerWeekly.com sitesinde tek­ noloji yazarı Richard Fisher'ın "Akıllı telefonlar: Yapa­ mayacakları herhangi bir ÅŸey var mı?" baÅŸlıklı yazısını gülümseyerek okumuÅŸtum. Apple ÅŸirketinin "uygulama maÄŸazası"yla tanışmasını mizahi bir dille anlatan Fisher, taksi ve restoran bulma uygulamaları gibi aradan geçen yıllarda hayatımızın bir parçası haline gelenlerden "diÅŸ fırçalama koçu" ve yetiÅŸkin oyuncakları gibi daha sıra dışı olanlarına uzanan geniÅŸ bir yelpazede cebimizdeki bilgi­ sayarların potansiyelinin sınırsız olduÄŸu izlenimini verdi­ ÄŸini söylüyordu. Dünyayı saran ağın mucidi Tim Bemers­ Lee bile 2013 Ocak ayında Dünya Ekonomik Forumu'nda gençlere programlama eÄŸitimi verilmesi gerektiÄŸini savu­ nurken defalarca "Kodlama bilen insanlar hayal edebii­ dikleri her ÅŸeyi bilgisayara yaptırtma yeteneÄŸine sahiptir". diyordu. nerideki sayfalarda göreceÄŸimiz gibi, bu da yanlış bir iddia. Ama çağımızda (Berners-Lee gibi bir profesyonel deÄŸilse de) sıradan bir insan, bilgisayarların her ÅŸeyi yapa­ bilecekleri fikrine kapılmakta haklı sayılabilir: Bilgisayar­ lar her ÅŸeyimizi biliyorlar. Okulda notlarımızı, iÅŸ yerinde maaÅŸlarımızı, sigorta yaptırmaya niyetlenirsek de kalan YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 15 ömrümüzü hesaplayabiliyorlar. Kimin seçimde ne o y ver­ meyi düşündüğünü önceden bilip, hesabına çalıştıkları siyasilere raporlayabiliyorlar. Sizi fotoÄŸraflarda tanıyan programı mı istersiniz, kullanıcısının yıllardır görmediÄŸi arkadaÅŸlarını (hatta bir vakada hiç tanımadığı biyolojik babasını) ondan habersiz bulup tekrar temas kurmasını önereni mi? Yazdıklarınızdan o sırada alkollü olup olma­ dığınızı anlayan program da var, yol tarif eden de, otomo­ bilinizi o tarife göre süren de. Bilgisayarınız veya robotu­ nuzia karşılıklı konuÅŸabiliyorsunuz. Peki ama baÅŸlıktaki soruların yanıtı nedir? Bilgisayar­ lar her ÅŸeyi yapabilir mi? Ä°nsanların yapabilip makinelerin yapamayacağı ÅŸeyler var mıdır? Ve elbette, nice filozofu emekli eden o büyük bilmece: Makineler düşünebilir mi? Binlerce yıllık emeklerneden sonra 20. yüzyılda bilim bu soruları yanıtlamayı baÅŸardı. Kitabımıza, zor bir bilmeceyi çözmekle kalmayıp belki de dünyanın yeni hakimlerinin tohumunu atan bu harika serüvenin öyküsüyle baÅŸlayaca­ ğız. Bunun için bir 350 yıl geri gitmemiz gerekecek (Yapay zekayı önce bilgisayarların, problem çözmenin ve düşün­ menin matematiksel altyapısını açıklamadan nasıl anlata­ bileeeÄŸimi bilmiyorum). Önden buyurun! 2 1 Düşünen b i r makine ya pıla bili r mi? Gottfried Wilhelm Leibniz, bir koltuÄŸa bir karpuz tarlası sığdırmayı baÅŸaran o özel insanlardandı. Hukuk eÄŸitimi alan Leibniz hayatını birkaç asilzadenin emrinde danışmanlık, diplomatlık, tarihçilik ve kütüphanecilik yaparak kazansa da "boÅŸ zamanları"nı felsefe, matematik ve fizik çalışmalarıyla deÄŸerlendirerek bilim ve düşünce dünyasında neredeyse damga vurmadık alan bırakmamış­ tL Bizim hikayemizdeki rolü ise, tarihteki ilk bilgisayar mühendislerinden olmasıyla ilgili. 16 50 SORUDA YAPAY ZEKA Fransız bilgin Blaise Pascal toplama ve çıkarma iş­ lemlerini yapabilen ilk mekanik hesap makinesini icat ederken henüz bir bebek olan Leibniz, 25 yaşına geldi­ ÄŸinde dört aritmetik iÅŸlemin dördünü de yapabilecek bir makine geliÅŸtirmek için kolları sıvadı. "En basit kiÅŸinin bile makine kullanarak kesinlikle yapabileceÄŸi hesaplar için mükemmel insanların saatlerce köleler gibi uÄŸraş­ masına deÄŸmez! " diyordu. 1673'te diplomatik bir görev için gittiÄŸi Ä°ngiltere'de makinesini Londra'daki Kraliyet Akademisi'ne sundu. Bu baÅŸarısı Akademi üyeliÄŸine kabul edilmesini saÄŸladı. Günümüz insanına sadece dört iÅŸlemi yapmakta kulla­ nılabilen, üstelik çalıştırmak için bir kolu döndürmeniz gereken bir alet etkileyici gelmeyebilir, ama 17. yüzyıl için bu bir yapay zeka baÅŸarısıydı (Avrupalı soyluların para hesaplarını yaptırmak için aritmetik bilen okumuÅŸ gençleri istihdam ettikleri çaÄŸlardan söz ediyoruz). Leib­ niz buluÅŸunun uzun vadedeki sonuçlarını düşündü: Bu müthiÅŸ biliÅŸsel iÅŸ makinelere yaptırılabildiÄŸine göre neden diÄŸerleri de yaptırılamasın? Nihayetinde insanların akıl yürütürken yaptıkları da bir tür hesap deÄŸil miydi? Muhakemelerimizi düzeltmenin tek yolu, onları matematikçilerinkiler kadar elle tutulur hale ge­ tirmektir, öyle ki hatamızı bir bakışta bulahile­ lim ve kiÅŸiler arasında anlaÅŸmazlıklar olduÄŸunda hemencecik 'Hesaplayalım, kimin haklı olduÄŸunu görelim' diyebilelim.m Leibniz, düşünme iÅŸlerimizi bizim için yapabilecek bir makine hayal ediyordu! Bu sisteme "calculus ratiocinator" adını vermiÅŸti. Bunun için ilk adım olarak, nasıl kendi he­ sap makinesi sayıları temsil edebiliyorsa, düşünederimizde geçen türlü kavramların matematiksel olarak temsil edile­ bileceÄŸi bir tür sembolik dile ihtiyaç olduÄŸunu görmüştü. 1) Go ttfried Wilhelm Leibniz, "De ane characteristica ad perficiendas scientias ratione nitentes" , C. I. Gerhardt (Ed.), Die philosophischen Schriften von Gottfried Wilhelm Leibniz, Cilt 7, 1890, Berlin: Weidmannsche Buchhandlung. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 17 Attığı bu tohumun yeÅŸerme hikayesini sonraki soruda sür­ düreceÄŸiz. Belki de en büyük buluÅŸu olan türev ve integral hesabı fikrini Isaac Newton'dan aşırdığının iddia edilmesi, Leib­ niz için bir kırılma noktası oldu. Bugün bilim tarihçileri Newton'la Leibniz'in bu matematik ÅŸaheserini birbirle­ rinden bağımsız geliÅŸtirdiklerini kabul ediyorlar (Lise­ den kimilerimizin aÅŸk, kimilerininse nefretle hatırladığı J ve dx sembollerini Leibniz yaratmıştı). Öyle görülüyor ki Newton bu konudaki çalışmalarını yıllarca yayımla­ madan tutmuÅŸ, paralel olarak aynı sahada çalışan Leib­ niz ise daha sonra baÅŸlayıp daha önce yayın yapmıştı. Iki matematikçinin de eserlerini yayımlamalarının üzerinden onlarca yıl geçtikten sonra, son derece huysuz ve tuhaf bir karakter olan Newton, muhtemelen Leibniz'in "Önce ben buldum" söyleminden rahatsız olarak, Leibniz'e kar­ şı bir suçlama kampanyası baÅŸlattı. 64 yaşındaki Leibniz kendisini savunmaya çalıştıysa da, iÅŸ bir Ingiltere-Alman­ ya çekiÅŸmesine döndü. Leibniz'in "hakemlik edin" diye baÅŸvurduÄŸu Kraliyet Akademisi, Alman Leibniz'den ola­ yı kendi açısından anlatmasını isteme gereÄŸi duymadan Ingiliz Newton'un haklı olduÄŸunu ilan ediverdi. Leibniz l7 l6'da 70 yaşında öldüğünde sözüm ona hamisi olan In­ giltere Kralı I. George cenazesine katılmadı. Ne Londra ne de Berlin Akademileri, ikisinin de yaÅŸam boyu üyesi olan Leibniz'in ardından bir anma yapma gereÄŸi duydu. Leibniz felsefi anlamda bir iyimserdi. "Tanrı her ÅŸeye kadir ve iyi ise, o zaman dünyada neden kötülük ve ıs­ tırap var?" sorusuna yanıt olarak içinde bulunduÄŸumuz dünyanın mümkün olan tüm dünyalar arasında en iyisi olması gerektiÄŸini savunuyordu. Fransız filozof Voltaire l759'da yazdığı ve asırlar boyunca okunacak olan matrak Candide romanında, başına art arda gelen felaketlerden sonra habire "Yine de olabilecek dünyaların en iyisinde­ yiz" diye avunan çok bilmiÅŸ öğretmen Pangloss karakte­ riyle Leibniz'i alaya aldı. O sırada ölümünün üzerinden 40 yıldan fazla zaman geçmiÅŸ olmasına raÄŸmen adamcağızın mezarına bir taÅŸ bile dikilmemiÅŸti. 1 8 50 SORUDA YAPAY ZEKA 31 Sadece O ve 1 her ÅŸeye yeter m i ? 10 el parmağımız olduÄŸu için sayıları 10 deÄŸiÅŸik rakam kullanan ondalık gösterimle yazıyoruz. Orta Amerika'da­ ki Maya Uygarlığı 20 rakama dayalı bir sayı gösterimi kullanıyordu, çünkü pabuç giyme alışkanlıkları yoktu! Görüldüğü gibi, gösterimin tabanı olarak hangi sayı­ yı kullanacağınız size kalmış bir ÅŸey. Bahtsız dostumuz Leibniz sadece O ve l rakamlarına dayanan ikili gösteri­ min hayranlarındandı. Ama O ve l'in müthiÅŸ gücünü tam olarak anlayışımızı George Boole'a borçluyuz. George Boole yoksul bir kunduracının üstün zekalı oğ­ luydu. Ekonomik zorluklar nedeniyle ilkokuldan sonra ne öğrendiyse kendi kendine öğrendi. DoÄŸum yeri olan Lincoln kentinin gazetesinde Latinceden tercüme ettiÄŸi bir ÅŸiir yayımlandığında, "Bu çocuk bu yaşında bu çeviriyi yapmış olamaz, aşırmıştır! " suçlamasına maruz kalmıştı. Boole 16 yaşında matematik öğretmeni olarak çalışıp evin geçimini saÄŸlamaya baÅŸladı, l9'unda da kendi okulunu kurdu. Boole'un öykümüzdeki yeri, yüz yıldan uzun süre önce Leibniz'in gerekliliÄŸini gördüğü "düşünce dilinin mate­ matiksel gösterimi''nin bulunmasına olan katkısından geçiyor. O zamana dek mantık, eski Yunan'dan miras kal­ dığı ÅŸekliyle, doÄŸal dille yapılıyordu, örneÄŸin: Gri kediler tırmalamaz. Prenses gri bir kedidir. Demek ki Prenses tırmalamaz. Oysa ki matematiÄŸi doÄŸal dil gibi çifte anlamlılık, muğ­ laklık vs. sorunları olmayan, çok daha sıkı kurallara baÄŸlı, neredeyse mekanik görünümlü bir dille yapıyoruz, söz­ gelimi X+4= 7 Demek ki x=3 YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 19 Bu iÅŸleri bir makineye yaptırmak isteyen birisi için ikinci dilin birinciden daha uygun olduÄŸunu görüyor musunuz? Leibniz'in rüyasının gerçekleÅŸmesi için atıl­ ması gereken ilk adım böyle bir biçimsel düşünce dilinin ortaya konulmasıydı. Boole mantıkla cebiri evlendirerek bunu baÅŸardı. Boole iÅŸe kelimelerin anlamlarını düşünerek baÅŸladı. Besbelli ki yukarıdaki akıl yürütmede geçen "gri kedi" öbeÄŸinin anlamını, onu oluÅŸturan iki kelimenin anlam­ larını bir tür iÅŸleme tabi tutarak (diyelim ki "çarparak") hesaplıyorduk. Peki ama "gri" ve "kedi" sözcükleri neyi anlatıyordu? "Gri" deyince aklınıza ne geliyor? Gri olan her ÅŸey gele­ bilir, gri olmayan hiçbir ÅŸeyin kastedilmediÄŸi de çok açık. Bu durumda "gri", "gri olan bütün ÅŸeyler topluluÄŸu"nu an­ latıyor. Aynı ÅŸekilde "kedi" de "bütün kediler topluluÄŸu"na karşılık geliyor. lfadelerimizde cebir geleneÄŸine uyarak ke­ limelerin ilk harflerini kullanalım, iki anlam arasındaki iş­ lemi de çarpma için kullanılan "." sembolüyle gösterdim. Yani "gri kedi", "g.k" diye gösterilecek. Bu iÅŸlem ne yapıyor? "Gri kedi", yukarıda anlaÅŸtığımız ÅŸekilde "bütün gri kediler topluluÄŸu" anlamına geliyor­ sa, "." iÅŸleminin, sonuç olarak üzerinde çalıştığı iki top­ luluÄŸun da üyesi olan varlıkların oluÅŸturduÄŸu topluluÄŸu (yani günümüzde alışık olduÄŸumuz terimlerle, aldığı iki kümenin kesiÅŸimi olan kümeyi) verdiÄŸi ortada. Boole bu iÅŸlemin doÄŸasını araÅŸtırırken akıllıca bir soru sordu: Aynı ÅŸeyi kendi kendisiyle bu iÅŸleme tabi tutarsak ne olur? "Gri gri" veya "kedi kedi" ne demektir mesela? Bu durumlarda anlamın aynı kaldığını gören Boole, ÅŸu sonuca vardı: Her­ hangi bir x kavramı için, x.x=x'tir. Ve dalıice olan yere geldik. "Gerçek sayılar arasındaki çarprnada x.x=x eÅŸitliÄŸini saÄŸlayan x deÄŸerleri hangileri­ dir?" diye sordu Boole. Cevap kolay: Sadece O ve ı sayıları karelerine eÅŸittir. Demek ki mantığı cebir dilinde yazar­ ken sadece O ve ı'i kullanacağız. Peki O ve ı tam olarak ne anlama geliyor? Yine cebire danışalım. Biliyoruz ki, her x sayısı için O.x=O ve l.x=x'tir. 20 50 SORUDA YAPAY ZEKA Ä°ÅŸlemimizi kümeler arası kesiÅŸme iÅŸlemi olarak somutla­ dığımıza göre O, hangi kümeyle kesiÅŸirse kesiÅŸsin deÄŸiş­ meyen küme olmalı. Yani boÅŸ küme. Aynı mantıkla ı de dikkate aldığımız her ÅŸeyi içeren "evrensel küme" olmalı. Boole bir cümlenin (teknik terimle, önermenin) doÄŸru olduÄŸu anlar kümesi boÅŸsa yanlış, deÄŸilse de doÄŸru oldu­ ÄŸundan hareketle mantıktaki "doÄŸru" ve "yanlış" kavram­ larını ı ve O'la gösterebileceÄŸimizi ortaya koydu. Mantı­ ğın matematikselleÅŸtirilmesinin öyküsüne sonraki soruda devam edeceÄŸiz, ama sadece sayıların deÄŸil, aslına bakar­ sanız her ÅŸeyin O ve l'lerle gösterilebilmesinin önemini biraz düşünelim. BaÅŸta ÅŸaşırtıcı gelebilir, ama sadece O ve ı "harf"lerinden oluÅŸan bir alfabe ile çok daha kalabalık olan Türk veya Çin alfahelerindeki sembollerle ifade ede­ bileceÄŸiniz her ÅŸeyi ifade edebilirsiniz. DuymuÅŸsunuzdur: Bilgisayarlarımızda yer alan elektronik devreler (O olarak yorumlanabilen "voltaj düşük" durumu ile ı olarak yo­ rumlanabilen "voltaj yüksek" durumu gibi) iki farklı du­ rumdan birinde bulunabilen basit sistemlerin birbirlerine baÄŸlanmasıyla inÅŸa edilir. Bilgisayarınızda tuttuÄŸunuz her aÅŸk ÅŸiiri, her güzel resim, her müzik parçası bir dizi O ve ı halinde saklanıp sonra dilediÄŸinizde yine alıştığınız biçe­ me dönüştürülebildiÄŸine göre, bu minik alfabenin göste­ rim gücünden yana bir eksikliÄŸi yoktur (Ä°ÅŸin sırrı örneÄŸin Türk alfabesinde tek sembolle, sözgelimi A harfiyle ifade ettiÄŸimiz bir bilgiyi ikili sistemde biraz daha çok harfle, mesela O lOOOOO ı dizisiyle temsil etmekten ibaret). "Yüksek" sınıftan olmadığı için ı9. yüzyıl kafasındaki vatanı Ä°ngiltere'de üniversite hocalığına alınmayan Boole, 34 yaşında Ä°rlanda'da yeni kurulan Cork Ãœniversitesi'nin ilk matematik profesörü oldu. Kasım ı864'te evinden beÅŸ kilometre uzaktaki üniversiteye yürüyüşü sırasında ÅŸiddetli yağınurda sırılsıklam olan giysileriyle ders verirken üşütüp zatüneeye yakalandı. "Çivi çiviyi söker" diye özetlenebile­ cek bir kocakarı tıbbı inanışındaki karısı Mary, yataktaki adamcağızın üzerine kova kova su dökmekten ibaret bir "tedavi" uyguladı. Durumu iyice kötüleÅŸen Boole, bir ay geçmeden hayata gözlerini yumdu. 49 yaşındaydı. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 21 41 Mate mati kciler çeliÅŸkiyi sever m ı ? Gottlob Frege, l848'de Almanya'da doÄŸdu (Leibniz'in ektiÄŸi tohumun büyümesini izlerken sırayla bir Alman, bir Ä°ngiliz adları görmeye devam edeceÄŸiz). Kariyerini mantıkla matematiÄŸin birleÅŸtirilmesi ülküsüne adayan Frege, Leibniz'in ısmarladığı ve Boole'un baÅŸladığı "dü­ şünce dili" projesini tamamlayan kiÅŸi olarak görülebilir. Teknik terimle, Boole'un "önermeler mantığı" için yaptığı matematikselleÅŸtirmenin eksiklerini gideren "yüklemler mantığı" Frege'nin eseridir. "Her erkek bir kadını sever" derken "Öyle bir kadın vardır ki her erkek onu sever" mi, yoksa "Her erkeÄŸin bir sevdiÄŸi kadını bu­ lunur" mu demek istediÄŸimizi muÄŸlaklığa yer vermeden ifade edebilmemize yarayan 't:/ ve 3 niceleyicilerini lisede görmüş müydünüz? Boole notasyonunda "Ahmet bir er­ kektir" gibi basit bir önermeyle yukarıdakiler gibi nice­ lerneler içerenleri bile birbirlerinden yapısal olarak ayırt etmek mümkün deÄŸildir, oysa Leibniz'in düşlediÄŸi gibi mantıksal akıl yürütme yapacak bir sistemin bu ayrımı yapıp soruları ona göre yanıtlamasının gerekeceÄŸi açık. Bu anlamda yüklemler mantığı, bir düşünce dili olarak görülmeye çok daha layıktır. Mantıkla matematiÄŸin evliliÄŸi sayesinde ayrı geliÅŸmiÅŸ olan bu iki alanın kavram ve araçlarının birbirlerine uy­ gulanabilmesi harika sonuçlara yol açtı. "Kanıt" kavramı modern anlamını bu sırada kazandı: DoÄŸruluÄŸunu tartış­ madığımız, kanıtlanması gerekmeyecek kadar açık birkaç temel önermeyi (bunlara "belit" denir) kabul etmekte an­ laşırız (ÖrneÄŸin geometride "lki farklı noktadan tek bir doÄŸru geçer" belitini kullanabiliriz). Bir veya birkaç doÄŸru önerme alıp yeni bir doÄŸru önerme üretmeye yarayan bir­ kaç "çıkarım kuralı"mız vardır. Mesela ÅŸu çıkarım kuralı­ nı pek severim: "A ise B'dir" ve "A" önermelerinin ikisi birden doğ­ ruysa, o zaman "B" önermesi de doÄŸrudur! 22 50 SORUDA YAPAY ZEKA Ve baÅŸka hiçbir ÅŸeye de ihtiyacımız yoktur! Yeni bir önermenin doÄŸru olduÄŸunu kanıtlamak istiyorsanız, yap­ manız gereken onun baÅŸka doÄŸru önermelerden bir çı­ karım kuralıyla elde edilebileceÄŸini göstermektir. Peki o diÄŸer doÄŸru önermelerin doÄŸru olduÄŸunu nereden mi bi­ leceÄŸiz? Onları da aynı ÅŸekilde kanıtlamamız gerek! Yani bir teoremin kanıtı, beliderden baÅŸlayıp art arda çıkarım kuralları uygulanarak üretilen doÄŸru önermelerden geçi­ lerek teoremin cümlesine varılan bir çıkarımlar zinciridir. Oyunun kurallarını (yani belitlerle çıkarım kurallarını) bilen herkes, önüne gelen bir metnin geçerli bir kanıt olup olmadığını, onu baÅŸtan aÅŸağı okuyup sırayla her adımdaki önermenin bu anlamda doÄŸru olup olmadığını mekanik ÅŸekilde denetleyerek söyleyebilir. Matematikçilerin kabusu çeliÅŸkidir. Bir önerme ya doğ­ rudur, ya da yanlış. tkisi birden olamaz. Sisteminiz hem "A doÄŸrudur" hem de onunla apaçık çeliÅŸen "A yanlıştır" cümlelerinin kanıtıanmasına el veriyorsa, tüm adımlarının doÄŸru önermelerden oluÅŸması gereken kanıt zincirlerinin içine bir yanlışlık mikrobu bulaÅŸmış olacağından, her yan­ lış önerme de kanıtlanabilir hale gelecek, yani matematiÄŸin doÄŸruyu yanlıştan ayırma iddiası suya düşecektir. ÇeliÅŸki­ den vebadan korkar gibi korkmalıyız; umalım ki belideri­ miz böyle bir çeliÅŸkiye meydan vermiyor olsunlar. Frege, kendisinden sonraki felsefecileri de pençesine alışını ileride göreceÄŸimiz bir tutkuya kapılmıştı: Mate­ matiÄŸin ya da en azından aritmetiÄŸin, tümüyle bir mantık sistemi olarak ifade edilmesi. En basitine varıncaya dek tüm matematiksel kavramları mantığa dayarnayı baÅŸarın­ ca, matematiÄŸin gerçeklikle baÄŸlanacağı, matematikçile­ rin doÄŸru dedikleri ÅŸeylerin gerçekten doÄŸru olduÄŸuna kuÅŸkuları kalmayacağı umuluyordu. Bu niyetle yazdığı AritmetiÄŸin Temel Yasalan adlı kitabının ilk cildini l893'te bastıran Frege, dokuz yıllık bir çalışmadan sonra ikinci cildi yazmayı bitirmiÅŸ ve matbaaya göndermek üzereydi ki, postacı kapıyı çaldı. Gelen mektup genç Ingiliz felsefeci Bertrand Rus­ sell'dandı. Russell, Frege'yi matematiÄŸin mantık temeline YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 23 oturtulması ülküsünde yürekten desteklediÄŸini yazarak baÅŸladığı mektubunu bir bomba atarak, AritmetiÄŸin Temel Yasaları nın ilk cildinde kurulan sistemde onulmaz bir ' hata bulduÄŸunu bildirerek bitiriyordu. Russell, "Kendini içermeyen tüm kümelerin kümesi kendi kendini içerir mi?" diye soruyordu. Temiz havada biraz düşününce gö­ rüleceÄŸi gibi, bu sorunun yanıtı evetse hayır, hayusa da evet olmak zorundadır. Frege'nin sistemindeki belitler bu çeliÅŸkiye yol açıyordu, bu da, yukarıda söz ettiÄŸimiz gibi, en istenmeyen ÅŸeydi (Her tür saçmalığın ifade edilebildi­ ÄŸi doÄŸal dilde bu çeliÅŸkili cümlenin söylenebiliyor olması sorun deÄŸildir, ama kesinlik ve mutlak doÄŸruluk aradığı­ mız matematikte bu tam bir felakettir). Frege durumu hemen kavradı ve ikinci cildin sonuna Russell'ın mektubunu anarak yıllardır kurmaya çalıştığı yapının sakat olduÄŸunu anladığını itiraf ettiÄŸi bir ek yaz­ dı. Ama bilim tarihine geçen bu örnek dürüstlüğü, kiÅŸiliÄŸi hakkında hatırlanan tek ÅŸey olmadı maalesef. Frege l925'te 76 yaşında öldü. Seneler sonra, bilime yaptığı büyük katkı artık herkesçe anlaşıldığında, yazdığı her ÅŸeyi didik didik eden araÅŸtırıcılar l924'te tuttuÄŸu gün­ lüklerini okuduklarında neye uÄŸradıklarını ÅŸaşırdılar. Bir zamanlar kendisini bir liberal olarak tanımlayan Frege, hayatının son yılında herkese oy hakkı verilmesine, par­ lamenter sisteme, demokratlara, Katoliklere ve Fransızla­ ra karşı, Yahudilerin sürgün edilmesinden yana bir Hitler hayranı olduÄŸunu yazmıştı. Almanya'yı ilk dünya savaşın­ dan sonra hasta eden faÅŸizm virüsünden o da nasibini al­ mış, nefret dolu bir yaÅŸlı adam olarak hayata veda etmiÅŸti. I Matematik saÄŸla ma S baÄŸla n a b ilir mi? Paris kenti 1900 yılında yeni asrı "Evrensel Sergi" adı verilen bir dünya fuarıyla karşıladı. Altı ay boyunca açık 24 50 SORUDA YAPAY ZEKA kalan fuarda çağın mimari ve teknik yenilikleri sunulu­ yordu. AÄŸustos ayında Paris'e gelenlere fuarın milyonlar­ ca ziyaretçisinin yanı sıra Uluslararası Matematikçiler Kongresi'nin katılımcıları da eklendi. Zamanın en büyük matematikçilerinden olan David Hilbert, kongrede 20. yüzyıldaki meslektaÅŸlarına meydan okuma niteliÄŸinde tarihi bir konuÅŸma yaptı ve kendi de­ ÄŸerlendirmesine göre matematiÄŸin o ana dek çözüleme­ miÅŸ en önemli 10 problemini listeledi. Bu listedeki ikinci problem ÅŸuydu: "AritmetiÄŸin çeliÅŸkisiz olduÄŸunu kanıt­ layınız! " Matematikçilerin çeliÅŸkisizlik kaygısından geçen so­ ruda söz etmiÅŸtik. Biçimsel sisteminiz (yani kullanmaya karar verdiÄŸiniz semboller, belitler ve çıkarım kuralları bütünü) eÄŸer sembollere yüklenen anlamlara göre birbi­ riyle çeliÅŸkili iki önermenin birden kanıtıanmasına izin veriyorsa beÅŸ para etmez. Hilbert aritmetikte kullanılan belider için böyle bir çeliÅŸkinin olanaksız olduÄŸunun matematiksel bir kanıtını istiyordu. MatematiÄŸin mantı­ ğın konusu olmaya baÅŸlaması, eskiden düşünülemeyecek böyle soruları akla getiriyordu. Önceki soruda tanıştığımız Bertrand Russell, matema­ tiÄŸin mantık temeline otunulması bayrağını Frege'den devraldıktan sonra bu konuda insanüstü bir çaba gös­ terdi (Bu öyküyü konu edinen Logicomix adlı çizgi ro­ manı okumanızı hararetle tavsiye ederim). Russell'ın meslektaşı Alfred North Whitehead'le birlikte bu amaçla yazmaya giriÅŸtiÄŸi Principia Mathematica, tarihin en zor kitaplarından biridir. Her kavramı, en ama en temel par­ çacıkianna ayırıp, hiçbir kuÅŸkuya, Frege'nin düş kırık­ lığına yol açandaki gibi hiçbir paradoksa meydan ver­ meyecek ÅŸekilde yazma çabası, Whitehead'le Russell'ın yıllarına, neredeyse akıl saÄŸlıkianna ve Russell'ın evli­ liklerinden birine mal oldu. Çok çetrefilli bir notasyonla yazılan kitabın 19 12'de basılan ikinci cildinin 86. sayfa­ sında nihayet l+ l'in 2'ye eÅŸit olduÄŸunun kanıtı tamam­ lanıyor ve hemen ardından "Yukarıdaki önerme bazen YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 25 yararlı olur" cümlesi yer alıyordu! Üçüncü ciltten sonra halleri kalmayan ikili, geometrinin temellerini iÅŸlemesi­ ni öngördükleri dördüncü cildi yazmaktan vazgeçtiler (Eski bir mantıkçı bilmecesi: "Principia Mathematica'yı kaç kiÅŸi okumuÅŸtur? Cevap: Ä°ki. Russell'ın yazdığı yerle­ ri Russell, Whitehead'inkileri de Whitehead"). Matematik artık saÄŸlama baÄŸlanmış mıydı? Hilbert'in ısmarladığı çeliÅŸkisizlik kanıtı yolda mıydı? Bu hikaye bir noktada yapay zekaya varacak mıydı? Okumaya devam! Gödel 6 1 neden öld ü? Kurt Gödel, 2 8 Nisan l906'da Avusturya-Macaristan Ä°mparatorluÄŸu yurttaşı olarak doÄŸdu. 12 yaşındayken o ülke yıkılıp bölününce kendisini Çekoslovak vatandaşı olarak buldu, fakat Alman kökenli olduÄŸundan kendisi­ ni oraya ait hissetmiyordu. Bu nedenle 23 yaşında eski imparatorluÄŸun diÄŸer bir mirasçısı olan Avusturya'nın vatandaÅŸlığına geçti. Dokuz yıl sonra Hitler Almanyası Avusturya'yı yutunca bu kez otomatik olarak Alman yurt­ taÅŸlığı edinmiÅŸ oldu. Son olarak da 42 yaşında tkinci Dün­ ya Savaşı'ndan sonra göç ettiÄŸi ABD'nin vatandaÅŸlığına geçti. 5 Aralık l947'de, bu son vatandaÅŸlığa geçiÅŸ iÅŸlemi sırasında yaÅŸanan ÅŸu hikaye pek ünlüdür: VatandaÅŸlık baÅŸvurusunun tamamlanıp andın içilebil­ mesi için Gödel'in yetkili yargıçla son bir mülakat yap­ ması gerekiyormuÅŸ. Bu iÅŸleme tanıklık etmek için Gödel ikisi de büyük bilimadamları olan iki arkadaşım, dahi fi­ zikçi Albert Einstein'la oyun kuramının kurucularından ekonomist Oskar Morgenstern'i yanında götürmüş. Yolda Gödel arkadaÅŸlarına yeni ülkesi ABD'nin anayasasını ti­ tizlikle ineelediÄŸini ve metinde ülkeyi faÅŸizme geçirmek için kullanılabilecek mantıksal bir açık bulduÄŸunu söyle­ miÅŸ! Mülakatta sorun çıkmasından kaygılanan Einstein'la 26 50 SORUDA YAPAY ZEKA Morgenstern, Gödel'e "Aman ne olur, ÅŸu vatandaÅŸlığı ala­ na dek bu konuyu açma! " demiÅŸler. Mülakat iyi baÅŸlamış. Fakat Morgenstern'in anılarına göre yargıç sora sora o en olmadık soruyu sormuÅŸ! Yargıç: "Nerelisiniz Bay Gödel?" Gödel: "Avusturya." Yargıç: "Avusturya'nın yönetim ÅŸekli nedir?" Gödel: "Cumhuriyet idi, ama anayasa sonuçta bir diktatörlüğe dönüştürülmesine el verdi." Yargıç: "Ah, ne kötü! Bizim ülkemizde bu olamaz iÅŸte." Gödel: "Hayır, olabilir. Bunu ispatlayabilirim."'2ı Bu noktada yargıç Gödel'i dinlemek yerine, "Bu ko­ nuya hiç girmeyelim! " deyip adamcağızı susturmuÅŸ. Einstein'ın hatırı da araya girince, vatandaÅŸlık iÅŸi pürüz­ süz hallolmuÅŸ. Gödel yıllar sonra, derdini baÅŸka kimseye anlatmadan, ölüp gitti. Ama bu sohbetin duyulmasından sonra anayasa hukuku ve mantık uzmanları "Acaba Gödel'in bulduÄŸu gizli kapı neydi?" diye araÅŸtırmaya baÅŸladılar. Hala bu ko­ nuda makaleler yayımlanır. Son okuduÄŸumda anayasanın deÄŸiÅŸtirilme usullerini düzenleyen 5. Madde'den şüphele­ niyorlardı. Bu hikaye Gödel'in bizim anlatımızdaki rolü hakkın­ da da iyi bir ipucu veriyor. Åžimdiye dek birbirinden zeki adamların kurduÄŸu büyük ve görkemli bir yapıya ÅŸahit olduk. O sıradaki belideriyle matematik, doÄŸruya ulaş­ manın garantili bir yolu olarak görülüyordu. Daha önce anlattığım gibi, alanın devi Hilbert, birbiriyle çeliÅŸkili iki cümlenin ispatlanamayacağına emindi ve bu "çeliÅŸkisiz­ lik" özelliÄŸinin kanıtını istiyordu. Hilbert aynı zamanda matematiÄŸin "eksiksizlik" diyebileceÄŸimiz bir diÄŸer hari­ ka özelliÄŸe de sahip olduÄŸuna, yani "doÄŸru" olan her ÅŸe­ yin bu sistem içinde bir kanıtının bulunabileceÄŸine inanı­ yordu (Hilbert emekli olduÄŸu 1930 yılında yaptığı veda konuÅŸmasını, bilimsel iyimserliÄŸin zirvesi sayılan, daha 2) Oskar Morgenstern'in 13 Eylül 1971 tarihli yazısından alıntı. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 27 sonra mezar taşına da yazılacak ÅŸu sözlerle bitirmiÅŸti: "Bil­ meliyiz, bileceÄŸiz"). Sonra Kurt Gödel çıktı ve Bilben'in hayallerini yıktı. O muhteÅŸem yapının kimsenin fark etmediÄŸi temel bir açı­ ğını yakaladı. Daha 25 yaşında olan Gödel'in "Principia Mathemati­ ca ve akraba sistemlerin biçimsel olarak kararlaÅŸtırılamaz önermeleri üzerine I" baÅŸlıklı makalesi, Hilbert'in mate­ matiÄŸin hem çeliÅŸkisiz hem de eksiksiz olduÄŸu inancının yanlışlığını ispatlıyordu. "Birinci eksiklik teoremi" mea­ len ÅŸunu der: "Kimi temel aritmetik iÅŸlemleri kapsayan (örn. Princi­ pia Mathematica gibi) bir biçimsel sistem çeliÅŸkisizse ek­ sik olmak, yani kimi doÄŸru önermelerin kanıtını içerme­ rnek zorundadır." Gödel bu müthiÅŸ gerçeÄŸi teoremde sözü edilen cinsten bir önermeyi bizzat inÅŸa ederek kanıtladı. tık bakışta sa­ yılar hakkında karmaşık bir cümle gibi görünen önerme, dikkatle incelendiÄŸinde, "Bu cümle bu sistemde ispatla­ namaz" demekte olduÄŸu fark ediliyordu! Düşünün: Bu cümle ya doÄŸrudur, ya yanlış. EÄŸer yanlışsa, sistemimiz bu yanlış cümlenin kanıtıanmasına el vermektedir, yani çeliÅŸkilidiL Ama bir dakika! Sistemimizin çeliÅŸkisiz oldu­ ÄŸunu varsayıyorduk. O zaman geriye kalan tek ihtimal, cümlenin doÄŸru söylediÄŸi, yani sistemimizde doÄŸru bir cümlenin ispatlanamadığıdır. Peki madem gerçeÄŸin tümüne matematiksel ispat yo­ luyla ulaÅŸamayacağız, bari Hilbert'in l900'de Paris'te koy­ duÄŸu hedefe, yani sistemimizin çeliÅŸkisiz olduÄŸunun bir kanıtma ulaÅŸarak gönül rahatlığıyla "En azından ispat­ layabildiÄŸimiz her ÅŸey kesinkes doÄŸru! " diyebilir miyiz? Gödel bu teseliiyi de elimizden aldı. Aynı makalede kanıt­ ladığı "Ä°kinci eksiklik teoremi" der ki: "Kimi temel aritmetik iÅŸlemleri kapsayan (örn. Princi­ pia Mathematica gibi) bir biçimsel sistem eÄŸer çeliÅŸkisizse kendi çeliÅŸkisizliÄŸinin bir kanıtını içeremez." Neden mi? Diyelim ki sistemimiz çeliÅŸkisiz. tık eksik­ lik teoreminin kanıtı sırasında inÅŸa ettiÄŸimiz "Bu cümle 28 50 SORUDA YAPAY ZEKA bu sistemde ispatlanamaz" cümlesine kısaca C diyelim. tık teoremden biliyoruz ki C cümlesi doÄŸru. Åžimdi varsa­ yalım ki sistemimizin çeliÅŸkisizliÄŸinin bir kanıtı var. Ama o zaman bu kanıtı ilk teoremin kanıtıyla birleÅŸtirerek C cümlesinin doÄŸru olduÄŸunu kanıtlayabilirizi Ne kanıtla­ dık? "Ben kanıtlanamam" diyen C cümlesini. Demek ki C yanlışmış! Aynı cümlenin hem doÄŸru, hem yanlış ol­ duÄŸunu kanıtladık, demek ki sistemimiz çeliÅŸkili! E hani çeliÅŸkisizdi? Bu çıkmaz sokaÄŸa baÅŸta çeliÅŸkisizliÄŸin kanıt­ lanabilir olduÄŸunu varsayarak girdik, demek ki tek çıkar yol bu varsayımın yanlış olması, yani sistemimizin çeliş­ kisizliÄŸinin hiç kanıtlanamaması. Bu beyin uçuran ispata ileride döneceÄŸiz. Åžimdi gelelim baÅŸlıktaki sorunun yanıtına. Gödel ı 938' de ailesinin itirazlarına aldırmadan ken­ disinden altı yaÅŸ büyük olan dansöz Adele Nimbursky ile evlendi. Yukarıda anlatılan vatandaÅŸlığa alınma iÅŸle­ minden sonra 30 yıldan uzun süre Gödel'in lleri Çalış­ malar Enstitüsü'nde görevli olduÄŸu Princeton'da yaÅŸadı­ lar. Kurt'un Nazi iktidarı sırasında baÅŸlayan psikoloj ik sorunları ilerleyen yaÅŸla birlikte çoÄŸaldı. Zehirlenınek­ ten korkuyor, eÅŸinin yaptıklarından baÅŸka yemek yemi­ yordu. Ne yazık ki Adele ı977'de altı aylığına hastaneye yatmak zorunda kaldı. Kurt ı4 Ocak ı 978'de açlıktan öldüğünde 29 kg ağırlığındaydı. Adele ı98 ı'de hayatını kaybetti. Princeton Mezarlığı'nda yan yana yatıyorlar. Ala n Turi n g 71 ki m d i r? Alan Turing bilgisayar biliminin babası ve yapay zekanın kurucusu olarak bilinir. Fakat bu çok eksik bir tanımdır. Hiç kuÅŸkusuz 20. yüzyılın en büyük bilimada­ mı olan Turing, çok yönlü bir dehaydı. Biyolojiye, nere­ deyse boÅŸ vaktinde diyebileceÄŸimiz bir kolaylıkla, dev bir YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 29 kuramsal katkı yapmıştı. Ulusal takıma seçilebilecek per­ formansta baÅŸarılı bir koÅŸucuydu (Åžehirlerarası yolculuk yapacağı zaman bavullarını trenle gönderip kendisi yaya olarak giderdi). Ha, unutmadan, bir de 2. Dünya Savaşı'nı kazanmıştı! Turing üniversite hocalığı yoluna koyulduktan kısa süre sonra, daha 24 yaşındayken Hilbert'in (Gödel'in attı­ ğı bombadan sonra hala ayakta kalmış) bir baÅŸka hayalini yıkmış, ama bu arada da makineler çağını açmıştı. Ä°ÅŸin bu yanını sonraki sayfalarda ayrıntılı iÅŸleyeceÄŸiz. Ama önce bu süper adamın yaÅŸamının geri kalanını bir gözden ge­ çirelim. Ingiltere Hitler'le savaÅŸa girdiÄŸinde doktora çalışma­ sını yeni bitirip ABD'den yurduna dönmüş olan 27 ya­ şındaki Turing, üniversitesinden Hükümet Kod ve Åžifre Okulu'nun Bletchley Park'taki karargahına taşındı. Gö­ revleri, Alman ordusunun radyo iletiÅŸimini gizlemek için kullandığı Enigma ÅŸifresini çözmekti. Bu bir ekip iÅŸiydi, ama baÅŸanya giden yolda en büyük katkının Turing'den geldiÄŸini rahatlıkla söyleyebiliriz. Savaşın ortalarına doÄŸru Bletchley Park'ta gece gündüz her 30 saniyede bir Alman mesajı çözülür hale gelmiÅŸti. Askeri tarihçiler Turing'in saÄŸladığı bu istihbarat avantajının Almanya'nın yenilme­ sini iki yıl kadar öne çektiÄŸini söyler. Turing (göreceÄŸimiz gibi) bugün "bilgisayar" denen makinenin kuramsal temelini savaÅŸtan önce atmıştı, sa­ vaÅŸ bittikten sonra Londra'da, daha sonra da Manches­ ter Ãœniversitesi'nde, ilk gerçek elektronik bilgisayarları inÅŸa eden uzmanlardan biri olarak çalıştı. l950'de yapay zekanın iÅŸaret fiÅŸeÄŸi sayılan "Hesaplama makineleri ve zeka" makalesini yayımladı. l95 l'de (Leibniz'i önce onur­ landırıp sonra yüz üstü bırakan) Kraliyet Akademisi'ne üye seçildi. l952'de canlılarda benekler ve çizgilerin nasıl oluÅŸtuÄŸunu açıklayan harika eserini ortaya koydu. Ama 1952 Turing'in ÅŸansının döndüğü yıl da oldu. Turing eÅŸcinseldi ve bu o çaÄŸda Ingiltere'de suçtu. Evin­ de gerçekleÅŸen bir hırsızlıktan ötürü ÅŸikayette bulunduÄŸu polis komiseri, olayın detaylarını araÅŸtırırken Turing'in bir 30 SO SORUDA YAPAY ZEKA erkekle olduÄŸunu anladı. Yalanı sevmeyen birisi olan Tu­ ring, soru kendisine sorulduÄŸunda inkara çalışmadı. Mah­ keme kendisine hapis cezası ile hormon "tedavi"si denilen bir tür iÅŸkence arasında seçenek sununca özgürlüğü seçti. 7 Haziran l954'te, daha 4 1 yaşındaki Turing yatağında ölü bulundu. Ölüm nedeni siyanür zehirlenmesiydi. Genel kanı, hormon iÅŸkencesinin vücudunda yarattığı deÄŸiÅŸimin tetiklediÄŸi bir bunalım sonucu intihar ettiÄŸi yolundadır. Ama farklı düşünceler de vardır: ÖrneÄŸin annesi, yanın­ da siyanüre bulanmış ve ısırılmış bir elmayla ölü bulunan Turing'in kimya deneylerinden sonra ortalığı topariayıp temizleme huyu olmaması yüzünden kaza sonucu öldü­ ğüne inanıyordu (Tam da annesi böyle düşünsün diye bu mizanseni hazırlamış olabileceÄŸini söyleyenler de vardır). Sevgili dostum Orhan Bursalı'nın Turing'in, eÅŸcinsel ca­ susların Sovyetler'e bilgi sızdırmasından kaygılarran Ingi­ liz istihbaratınca öldürüldüğü tezini de unutmayalım. 2009 yılında aklı başına geç gelen Ingiliz devletinin baÅŸbakanı Gordon Brown, Turing'e yapılan muameleden ötürü hükümeti adına resmen özür diledi. 20 l3'te Kraliçe II. Elizabeth Turing'in çoktan kaldırılmış o saçma yasayı çiÄŸneyerek iÅŸlediÄŸi "suç"u affetme kararı aldı. Birkaç yıl sonra parlamento aynı durumdaki ( l5.000'i hala hayat­ ta olan) 65.000 erkeÄŸin de affedilmesini öngören bir yasa çıkardı. Bu yasa "Alan Turing kanunu" olarak biliniyor. Turing maki n esi 81 ned i r? David Hilbert'in matematiÄŸin eksiksiz olduÄŸuna, yani doÄŸru olan her ÅŸeyin kanıtlanabileceÄŸine dair hayali­ nin l930'da Kurt Gödel tarafından yerle bir ediliÅŸini 6. Soru'da anlatmıştım. Hilbert'in "Gödel bombası"ndan et­ kilenmeyen bir iddiası kalmıştı ama. Onu çürütmek de Turing'e nasip oldu. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 31 l928'de Hilbert ve öğrencisi Wilhelm Ackermann, ma­ tematik dünyasına, herhangi bir mantıksal önermenin ve­ rilen belitler kullanılarak kanıtlanabilir olup olmadığını saptayabilen bir yöntemin (ÅŸimdi kullandığımız terimle, bir "algoritma"nın) bulunması için çaÄŸrıda bulundu. Böy­ le bir algoritmanın var olduÄŸundan hiç kuÅŸkuları yoktu, sadece birisinin onu keÅŸfetmesi gerekiyordu. "Karar Problemi" (ya da cafcaflı Almanca adıyla "Entscheidungsproblem") olarak bilinen bu sorunun Gödel'in eksiklik teoremlerinden etkilenmediÄŸini gö­ rüyorsunuz, deÄŸil mi? Gödel (eÄŸer matematik umduÄŸu­ muz gibi çeliÅŸkisizse) her doÄŸru önermenin bir kanıtının olamayacağını göstermiÅŸti. Bu, verilen bir önermenin doÄŸru mu yanlış mı olduÄŸunu saptamaya çalışan bir al­ goritmanın her önerme için baÅŸarılı olamayacağı anlamı­ na geliyordu. Karar Problemi ise cevap olarak "doÄŸru" veya "yanlış" deÄŸil, "kanıtı var" veya "kanıtı yok" veren baÅŸka bir algoritma istiyordu. Böyle bir algoritma hem tüm yanlış önermelere, hem de kanıtı olmayan doÄŸru önermelere "kanıtı yok" deyip bizi doÄŸru ve kanıtlana­ bilir olan "iyi huylu" önermelerle baÅŸ baÅŸa bırakabilirdi. Ä°ÅŸte Alan Turing'in 1936'da, daha 24 yaşındayken çöz­ düğü bilmece buydu: Böyle bir algoritma yoktu! Dola­ yısıyla, matematik teoremlerini diÄŸer cümlelerden ayırt edebilen bir "mantık makinesi" yapmak da mümkün de­ ÄŸildi. Leibniz'in rüyası suya düşmüştü. Ama Turing bu önemli buluÅŸun tadını çıkarabildi mi dersiniz? Okyanusun diÄŸer yanında, Princeton'da matematik­ çi Alonzo Church de aynı konuda yıllarca çalışmış ve Turing'inkinden farklı bir yöntemle aynı sonuca ulaÅŸarak birkaç ay önce yayımlamıştı. Bu nedenle Church'den ha­ bersiz çalışan Turing'in makalesini gönderdiÄŸi dergi öz­ gün olmadığı gerekçesiyle yayımlamaya yanaÅŸmıyordu. Sorunu iki makaleyi de okuyan Cambridge hocası Max Newman çözdü. Newman, Turing'in ispatında kullandı­ ğı yöntemin kendi başına önemli bir katkı olduÄŸunu fark etti ve yayıncıları ikna etmeyi baÅŸardı. Böylece bilgisayar biliminin kurucu metni yayımlanabilmiÅŸ oldu. 32 50 SORUDA YAPAY ZEKA Peki Church'ün çalışmasında olmayıp Turing'inkin­ de olan, bu nedenle iÅŸin uzmanlarına, sözgelimi Kurt Gödel'e "Hah iÅŸte, Karar Problemi ÅŸimdi çözülmüş oldu" dedirten bu ikna edici yöntem neydi? Bunu anlamak için Karar Problemini tanıtırken deÄŸindiÄŸimiz bir nokta­ yı tekrar vurgulamak gerekli: Problem bir algoritmanın ortaya konulmasını istiyordu, ama o zamanlar "algorit­ ma" dediÄŸimiz ÅŸeyin net matematiksel bir tanımı yoktu. Akıllara "bir hesaplamayı gerçekleÅŸtirmek için kullanı­ labilen, muÄŸlak olmayan, basit adımlardan oluÅŸan bir yordam" gibi bir tarif geliyordu, ama bir ÅŸeyin böyle bir yöntem olup olmadığını kesinkes ayırt etmeye yarayan bir tanım mevcut deÄŸildi. Gödel Church'ün çalışmasın­ da esas aldığı oldukça soyut çerçevenin bu anlamda her "yapılabilir hesap iÅŸi"ni gerçekleÅŸtirebileceÄŸille ikna ol­ mamıştı örneÄŸin. Turing ise makalesine matematiksel iÅŸlemler yapan (ve yorulma, uyuma, acıkma, yaÅŸlanma, dikkat dağınıklığı, kağıt/kalem eksikliÄŸi vs. pratik soniniarı hiç yaÅŸamayan) bir insanı temsil eden bir "makine" türünü gerekli netlik­ te tanımiayarak baÅŸlıyordu. Bu baÄŸlantıyı, aÅŸağıda göre­ ceÄŸiniz gibi, o kadar basit ÅŸekilde anlatıyordu ki, okuru insanların yapabileceÄŸi her cins hesap iÅŸinin bu türden bir makinece de gerçekleÅŸtirilebileceÄŸine ikna ediyor, böyle­ ce nihayet "algoritma" kavramına bir tanım getirmiÅŸ olu­ yordu. tspatın geri kalanındaki birkaç baÅŸka harika fikri önümüzdeki sorularda göreceÄŸiz, ama ÅŸimdi ÅŸu makineye odaklanalım. Daha sonra Church'ün taktığı adla, bir "Turing maki­ nesi" (TM) ÅŸu iki bileÅŸenden oluÅŸur: - Kareli bir defterin ilk satırını (ya da eÄŸer isterseniz bir tuvalet kağıdını) sonsuza dek uzatarak gözünüzde canlandırabileceÄŸiniz, her karesine bir sembol yazılabi­ len ve istenen karesine eriÅŸilip oradaki sembolün okun­ masına ve dilenirse silinip yerine bir baÅŸkasının yazıl­ masına imkan veren bir teyp (ModellediÄŸimiz insanın sınırsız miktarda kağıt/kalem/silgi kullanabilmesi bu ÅŸekilde temsil ediliyor. Bu insanın belli bir anda kağıdın YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 33 sadece bir noktasına bakabileceÄŸi gerçeÄŸine de bu oku­ malyazma iÅŸlemlerinin sadece teyp üzerinde saÄŸa sola gezdirilebilen tek bir "teyp kafası"nın o anda üstünde olduÄŸu karede yapılabilmesiyle sadık kalmıyor). - (ModellediÄŸimiz insanın kafasındaki bellek gibi) sınırlı bir miktarda bilgi tutabilen bir kontrol birimi. Uygulanacak yordamın adımları da bu bilgilere da­ hildir. Günümüzün terminolojisini kullanırsak, bu "program" makinenin bir sonraki adımında ne yap­ ması gerektiÄŸini belirler. Her program sonlu sayıda ("Åžimdi üstünde olduÄŸun karede Y harfini görüyorsan onu silip yerine Z harfini yaz, sonra kafayı bir soldaki kareye getir", "8 numaralı komuta atlayıp oradan de­ vam et", "Çalışmayı durdur" vb.) basit "komut"lardan oluÅŸur. Her komut birim zamanda icra edilebilir. Belli bir iÅŸlev için hazırlanmış bir TM'nin cevaplama­ sını istediÄŸimiz soruyu teybine yan yana gerekli sayıda kareye birer sembol kondurarak yazabiliriz. Bu nokta­ dan sonra makine çalıştırılır ve her adımda programın­ da sıradaki komutu gerçekleÅŸtirir. Programın makineye "girdi" olarak verilen soru metnini teypten okuması, he­ saplama iÅŸlemlerini gerektiÄŸinde teypte yazıp silme ya­ parak icra etmesi, sonunda vardığı yanıtı da yine teybe yazdırıp çalışmayı durdurması beklenir (Kimi program­ lar kimi girdilerle baÅŸlatıldıklarında sonsuz bir döngüye girip hiç durmayabilirler, örneÄŸin sürekli "teyp kafasını bir saÄŸdaki kareye getir" komutunu tekrarlayan bir ma­ kine sonsuza dek çalışacaktır. Her girdi için sorrlu sayıda adım sonucunda bir yanıt verip duran yardamları tercih ederiz elbet.) Hepsi bu! Turing ne kadar karışık ve uzun olursa olsun her belirli hesap yardamının yukarıda anlatılan komut­ ların basitliÄŸinde parçalara bölünebileceÄŸini, bu yordamı uygulayan bir insanın yaptıklarının da bu cinsten bir ma­ kine tarafından taklit edilebileceÄŸini iddia ediyordu. Dü­ şünün, sözü edilen türden bir iÅŸi yaparken (örneÄŸin iki büyük sayıyı çarparken) kafamza ilkokuldayken yerleÅŸtir­ diÄŸiniz bir programın adımlarını sırayla icra eder, kağıtta 34 50 SORUDA YAPAY ZEKA yazılı sayılara bakıp beyninizdeki çarpım tablosundan bu kurallara göre getirdiÄŸiniz yeni bir ÅŸeyler yazar, en sonda­ ki toplamayı da benzer ÅŸekilde halleder, sonunda da ken­ dinizi aranan yanıtı yazmış bulursunuz, deÄŸil mi? Church ve Turing birbirlerinin yöntemlerinin eÅŸ güçte olduÄŸunu, yani Church'ün modeline uyan her hesap yön­ temi için aynı iÅŸi yapabilen bir TM kurulabileceÄŸini gör­ düler. Yıllar boyunca "algoritma" kavramı için önerilen çok sayıda diÄŸer farklı görünüşlü model de incelendikten sonra, bunların her birini taklit edebildiÄŸi görülen TM modelinin kavramın "resmi" tanımı olarak kabul edilmesi konusunda bir kuÅŸku kalmadı. 9 1 Evrenselli k ned i r? Buraya kadarı bile büyük baÅŸarıydı, ama Turing'in ma­ kalesinin çaÄŸ deÄŸiÅŸtiren bulgusundan daha söz etmedik. Aklınıza gelen her algoritma için ayrı bir TM inÅŸa edile­ bilir, örneÄŸin ilkokulda öğrendiÄŸimiz çarpma yardamını gerçekleÅŸtiren, girdi olarak verilen iki sayının çarpımı­ nı hesaplayan bir TM tasarlayabilirsiniz. Ama Turing o gün için çok ÅŸaşırtıcı olan bir uygulama gösterdi: BaÅŸka TM'leri taklit etme iÅŸi! Turing "evrensel" bir TM tasarlamıştı. Bu makineye E diyelim. E'ye girdi olarak canınızın istediÄŸi (diyelim ki adı T olan) bir baÅŸka TM'nin tarifini ve yanına da T'ye girdi olarak verilecek soruyu verebilirsiniz. Bu durum­ da E, T'nin o soru üzerindeki çalışmasını (ara adımların tümünü teyp üzerinde hesaplayarak) baÅŸtan sona birebir taklit eder ve eÄŸer T bu çalışmanın sonunda duracaktıysa da T ne yanıt verecektiyse aynısını verir. Turing, TM'lerin baÅŸka her sistemin benzetimini (simülasyon) yapabilme özelliÄŸini, tek bir fiziksel makineye sonsuz sayıda deÄŸiÅŸik iÅŸ yapurabilmek için kullanabileceÄŸimizi keÅŸfetmiÅŸti. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 35 O güne dek insanlar her makineyi sadece tek bir iÅŸ için tasarlardı. Otomobiller ulaşım, buzdolapları soÄŸutma, radyolar da iletiÅŸim içindi. Oysa Turing bize tek bir maki­ ne alıp ona birçok farklı makineyi taklit ettirebileceÄŸimizi söylüyordu. Bilgisayarlardan söz ettiÄŸimizi anladınız, deÄŸil mi? Ça­ ğımızda bu "hesaplama evrenselliÄŸi" kavramını anlamak kolay, çünkü tek bir cihaz satın alıp onun üzerinde mu­ hasebe programı, oyun programı, kelime iÅŸleme progra­ mı, resim yapma programı vs. bin türlü farklı program çalıştırarak bin deÄŸiÅŸik makinenin keyfini çıkartmak bize doÄŸal geliyor. Ama Turing makalesini yazdığında, tüm bu farklı iÅŸleri yapabilen tek bir makine bilimkurgudan iba­ retti. SavaÅŸtan sonra inÅŸa edilen ilk elektronik bilgisayar­ lar doÄŸrudan Turing'in buluÅŸu olan "makineye çözülecek probleme iliÅŸkin veriyle birlikte o problemi çözme yarda­ mının tarifini de girdi olarak verme" fikrini hayata geçir­ diler. Akıllı telefonlarımızı bize Alan Turing hediye etti. Turing'in Karar Probleminin genel çözümünün olanak­ sızlığına iliÅŸkin kanıtma önümüzdeki soruda döneceÄŸiz, ama bir durup bu "evrensel makine" fikrinin sonuçlarını düşünün. Diyelim baÅŸka her "problem çözme makinesi"ni taklit edebilen bir makineniz var. BaÅŸka makinelerin çözebilip de sizin makinenizin ne kadar sabırla beklerseniz bekle­ yin çözemeyeceÄŸi bir problem var mıdır? Cevabın "hayır" olduÄŸunu görebiliyor musunuz? Cevap ÅŸu yüzden "hayır": Diyelim ki M adında bir baş­ ka problem çözme makinesinin belirli bir problemi çö­ zebildiÄŸi, sizinkininse ne kadar zaman çalışırsa çalışsın bunu baÅŸaramayacağı iddia ediliyor. Ama sizinki evren­ sel, yani baÅŸka her makineyi taklit edebilen bir makinedir demiÅŸtik. Eh bu durumda makineniz M'nin o zor prob­ lemi çözerkenki halini de taklit edebilir, sonuçta M'nin problemin yanıtını ortaya koyuÅŸunu da. Evrensellik bunu gerektirir! Demek ki M'nin yapabilip sizin makinenizin yapamayacağı bir iÅŸ yokmuÅŸ. 36 50 SORUDA YAPAY ZEKA 1 ı Çözü lemez problemler O var m ı d ı r? "Problem" derken? Sadece bir doÄŸru cevabı olan sorular vardır. "1 7'ye 43 eklersek kaç eder?" mesela. (Cevap "60". ) Bu soruyu hesap makinesinden kopya çekmeden yanıtlamak için kullandığınız yöntemi (ben ilkokulda öğrendiÄŸim yönte­ mi kullandım) aynı türden sonsuz sayıda baÅŸka soruyu ( " 6555'e 13 eklersek kaç eder?" , "48475 7'ye 864 eklersek kaç eder?" , vs. ) yanıtlamak için kullanabilirsiniz. Ä°ÅŸte bu soru ailesine "Toplama Problemi" , onlardan herhangi bi­ rini çözmek için kullandığımız ortak yönteme de "topla­ ma algoritması" diyoruz. Yani "problem" derken kastettiÄŸimiz, bir soru küme­ sinden ibaret. Toplama, çıkarma , belirli bir hassasiyetle (diyelim ki virgülden sonraki onuncu hasarnaÄŸa dek) bölme, verilen bir listedeki isimleri alfabetik olarak sıra­ lama, verilen bir haritada birbirine en uzak iki ÅŸehri bul­ ma, vs. bir yığın (asiina bakarsanız, sonsuz sayıda) farklı problem var. Bu saydığım örnek problemierin tümü için algoritmalarımız da var. Bu algoritmaların her biri , ilgi­ li olduÄŸu soru ailesinin her üyesini (bir süre çalıştıktan sonra) doÄŸru ÅŸekilde yanıtlama garantisine sahip. Ä°ÅŸte böyle, sorularının tümünü yanıtiayabilen tek bir yön­ temin mevcut olduÄŸu ailelere "çözülebilir problemler" diyoruz. "Bir sorunun yanıtını bulmak" ile "bir problemin çözü­ lebilir olduÄŸunu göstermek" farklı ÅŸeyler. Aslında burada­ ki tartışmamız açısından ilginç olması için bir problemin sonsuz sayıda soru içermesi gerekiyor. Çünkü sonlu sayı­ da sorudan oluÅŸan her problemin yukarıdaki tanıma göre kolayca "çözülebilir" olduÄŸunu gösterebilirim. Nasıl mı? Diyelim ki problemimiz sadece bir sorudan ibaret, tek ele­ manlı bir küme. Bu sorunun yanıtını bulmak ne kadar zor olursa olsun, o yanıt sonuçta yazıya dökülebilecek bir ÅŸey olduÄŸundan, onu yazacak bir algoritma muhakkak vardır. YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 37 Mesela "BaÅŸka galaksilerde hayat var mı?" sorusunun yanıtını kimse bilmiyor. Ama yanıtın ya "EVET" ya da "HAYIR" olduÄŸu kesin. Ä°ki durumda da, bu soruyu girdi olarak alıp doÄŸru cevabı yazabilen bir algoritma mevcut. O algoritma, ÅŸu iki algoritmadan biri: Birinci Algoritma: "EVET yaz, sonra dur." Ä°kinci Algoritma: "HAYIR yaz, sonra dur." Tek üyesi olarak "BaÅŸka galaksilerde hayat var mı?" so­ rusunu içeren problemin algoritması bu ikisinden birisi. Yani bu problemin çözülebilir olduÄŸundan eminiz! Top­ lama gibi sonsuz sayıda sorudan oluÅŸan problemler içinse yukarıdaki ucuz numarayı yapıp cevabı ezbere veren bir algoritma yok tabii; o yüzden gerçek bir "bilgi iÅŸlem" iÅŸi gerekiyor. Peki bu tanımları temel alırsak, çözülemez problemler var mı? Evet, hatta birini geçtiÄŸimiz sayfalarda gördük bile! Hatırlarsanız, Gödel'in eksiklik teoreminin, kendisi­ ne verilen her matematiksel önermenin doÄŸru mu yanlış mı olduÄŸunu söyleyebilecek bir algoritmanın var olmadı­ ğı sonucunu doÄŸurduÄŸunu belirtmiÅŸtik. Yani "Åžu cümle doÄŸru mu, yanlış mı?" problemi burada kullandığımız an­ lamda çözülemez. Bunun bir doÄŸa yasası olduÄŸuna dikkatinizi çekerim. Albert Einstein aklını kullanarak evrende bir hız sınırı olduÄŸunu keÅŸfetmiÅŸti; ne kadar güç harcarsanız harcayın, asla ışık hızına eriÅŸemezsiniz. Bir problemin çözülemez olduÄŸunu göstererek o soruların tümünü yanıtiayabile­ cek bir bilgisayarın veya baÅŸka herhangi bir yapay veya doÄŸal sistemin asla var olamayacağını kanıtlamış oluyo­ ruz. llk soruda anlattığım, habire "Makineler asla ÅŸu iÅŸi yapamaz" deyip deyip yanılan yapay zeka muhaliflerini hatırlıyor musunuz? Ä°ÅŸte nihayet gerçekten makinelerin yapamayacağı bir iÅŸ bulduk! Ama bu buluÅŸ o itirazcıla- 38 50 SORUDA YAPAY ZEKA rm düşlediÄŸi gibi insanla makine arasına bir set çekmedi, çünkü çözülemez problemleri (adı üstünde) insanlar da çözemiyor! Artık Turing'in Hilbert'in Karar Problemini çözme rü­ yasını tuzla buz ediÅŸinin öyküsünü tamamlayabiliriz. Bu soruda öğrendiÄŸimiz deyimleri kullanarak hatırlatalım: Turing'in amacı, verilen herhangi bir önermenin kanıtla­ nabilir olup olmadığını saptama probleminin çözülemez olduÄŸunu göstermekti. Bunun için iki adımlı bir yol iz­ ledi. Birinci adımı anlamak için ÅŸu problemi düşünün: Ben size bir bilgisayar programının metnini vereceÄŸim. Siz de bu programı inceleyip sonlu bir zaman içinde bana bu programın çalıştırılması halinde sonsuz bir döngüye gi­ rip girmeyeceÄŸini söyleyeceksiniz. Bu iÅŸi size verebilece­ ÄŸim her girdi (yani her farklı program) için doÄŸru cevabı vererek bitirmenizi saÄŸlayacak bir algoritma var mıdır? Dikkat edin, "Verilen programı çalıştırıp bakanın, cevabı ona göre veririm" diyemezsiniz, çünkü bunu yaparsanız ve programın çalışması uzun süre beklemenize karşı bit­ mezse onun sonsuz bir döngüye mi girdiÄŸini, yoksa sa­ dece uzun süre çalışmış ve artık durmasına az kalmış bir program mı olduÄŸunu bilemezsiniz. Sizin cevabınızı son­ lu zaman içinde doÄŸru olarak vermeniz bekleniyor. Kara­ ra benzetim yoluyla deÄŸil, "inceleme" yoluyla varmanız gerekmekte. (Laf aramızda, böyle bir algoritma bulsanız çok iyi olurdu, çünkü yazılım geliÅŸtiren insanlar bu kontrolü yapabilmeyi gerçekten çok isterler. Yani bu iÅŸi yapan bir programı çok iyi fiyata satabilirdiniz. Ama maalesef... ) Turing'in makalesi için yarattığı göz kamaÅŸtırıcı basit­ likteki yöntemle, iÅŸte bu "Durma Problemi"nin de hiçbir TM (ve evrensellik özelliÄŸi dolayısıyla hiçbir bilgisayar programı, hiçbir insan, vs.) tarafından yukarıda istenen genellikte çözülemeyeceÄŸi gösterilebilir. Demek ki birinci adımın sonunda elimizde çözülemez bir problem var, ama bu hedefimiz olan Karar Problemi deÄŸil, az önce uydurduÄŸumuz Durma Problemi. tkinci YAPAY ZEKAN l N TOHUMLARI 39 adımda yeni bir numara yapacağız: Buna "bir problemi diÄŸerine indirgeme" diyoruz. Diyelim A ve B adında iki farklı probleminiz var. "A'yı B'ye indirgemek" isterseniz, yapmanız gereken, eÄŸer bir gün size B probleminin algoritması verilirse onu kulla­ narak A için bir algoritma kurabileceÄŸinizi ve dolayısıyla A ailesinden istediÄŸiniz her soruyu yanıtlayabileceÄŸinizi kanıtlamaktır. (ÖrneÄŸin mutlu olmak için zengin olmanın yeterli ola­ cağına inanan birisi, mutluluÄŸun zenginliÄŸe indirgenebi­ leceÄŸini sanıyor demektir. Zengin olmak da çok satan bir yapay zeka kitabı yazmaya indirgenebilir mi acaba? Ney­ se... ) Ä°ÅŸte Turing'in ispatının son adımında yapılan budur: Karar Problemini çözen bir algoritmamız olsaydı, ondan yararlanarak Durma Problemini çözen algoritmaya nasıl ulaÅŸabileceÄŸimizi gösteririz. Ama az önce Durma Proble­ minin çözülemez olduÄŸunu göstermiÅŸtik! Demek ki Karar Probleminin de hiçbir algoritması olmamalı. Ä°spat bitmiş­ tir. Kusura bakma, Hilbert. Sonraki yıllarda bu "kararlaÅŸtırılamazlık" özelliÄŸine sa­ hip birçok problem daha bulundu. lndirgeme, nice ispat­ larda kullanılan standart bir yöntem oldu. 24 yaşındaki bir genç adam tek başına günümüzde bilgisayar bilimi de­ nilen bilim dalını kurmuÅŸ, yepyeni doÄŸa yasalarının keÅŸfi­ nin kapısını açmıştı. BEYiNLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 4 1 2. Böl ü m BEYINLER ve. D i GER B i LG i SAYARLAR 111 Bilg sayar nedır? Kimi okurlar bunun ayrı ele alınmayı hak etmeyecek kadar basit bir soru olduÄŸunu düşünebilir. Oysa bu ki­ taptan tek bir ÅŸey hatırlayacaksanız, bunu hatırlamanızı isteyeceÄŸim kadar önemli bence. Bilgisayar denen ÅŸeyin ne olduÄŸu konusunda kuÅŸkusuz bir fikrimiz var. GeçtiÄŸimiz sayfalarda bilgisayar biliminin esas nesnesi olan Turing makineleriyle tanıştığımıza göre kuramsal modelinden de haberdarız. Artık "bilgisayar" kavramını tanımlayabiliriz. Ama dikkatli olmamız gerek. Tanımımızın bu unvanı hak eden ÅŸeyleri dışarıda bırakmasına da, hak etmeyen­ leri kapsamasına da meydan vermemeliyiz. Benim mezun olduÄŸum yıllarda "bilgisayar" kelimesi kimsenin aklında insanların ceplerinde taşıdığı bir makineyi çaÄŸrıştırmıyor­ du, ama ÅŸimdi durum deÄŸiÅŸti (Bu kitabın tamamına yakı­ nı telefonumda yazıldı. Önceki cümle sadece birkaç yıl 42 50 SORUDA YAPAY ZEKA öncesine kadar deli saçması sayılırdı). Tanımımızın önü­ müzdeki yüzyılların bilgisayarlarını da kapsaması lazım. Bilgisayar kavramında ne fare, klavye, ekran, hoparlör gibi aksesuvarlar, ne de yıllar geçtikçe sürekli deÄŸiÅŸmekte olan iÅŸlemci hızı, bellek kapasitesi gibi detaylar yaÅŸamsal. Dahası, makinenin hangi malzemeden, ne tip moleküller­ den yapıldığının da bir önemi yok. Çağımızda tümleÅŸik elektronik devrelerde genellikle silisyum kullanılıyor ama bu ÅŸart deÄŸil, bambaÅŸka gereçler kullanarak da aynı he­ saplamayı gerçekleÅŸtiren bir sistem kurabilirsiniz. Bu çok önemli ve kuramsal bilgisayar biliminin konu­ sunun tam olarak ne olduÄŸunu anlamamızda çok kritik olan bir husus. Biz kurarncılar için önemli olan bilgisaya­ rın ağırlığı, rengi veya elektrikle mi yoksa Leibniz'in he­ sap makinesi gibi kol gücüyle mi çalıştığı deÄŸil, yaptığı iÅŸ. Bu iÅŸe (atalarımızın hesap makinelerine hürmeten) "he­ saplama" (lngilizcesi "computation") diyoruz. Bir de "bilgi iÅŸlem" lafı var. Kıyma makinelerinin ve mo­ torların aksine bilgisayarların girdisinin de çıktısının da "bilgi" olması önemli ( 16. Soru'nun cevabında bu kelimeyi ele alacağız). Elbette masaüstü bilgisayarınız da girdi ola­ rak elektrik ve tuÅŸ darbeleri alıp, çıktı olarak ses, ışık ve biraz ısı üreten bir fiziksel sistem ve bunlar bilgisayar üre­ ticileri için önemli olabilecek hususlar, ama ÅŸimdiki tartış­ mamız açısından mühim deÄŸiller. Bilgisayarın fonksiyonu, hangi problemi çözdüğüne, yani hangi algoritmayı uygula­ dığına baÄŸlı. Aynı algoritma aynı girdiyle çok farklı fiziksel altyapılara dayanan farklı bilgisayarlarda icra edilebilir, o sırada her bilgisayar farklı sesler çıkartıp farklı miktarda enerji harcayabilir, iÅŸlerini farklı sürelerde de bitirebilir, ama tümü de aynı sonuca ulaşıp aynı çıktıyı verecektir. Hesaplamanın fiziksel altyapı seçimine bağımlı olmaması olgusunun teknik adı "alt katmandan bağımsızlık"tır. Bu sayede bilgisayar programlama derslerinde cihazı oluÅŸtu­ ran maddelerin kimyasından bahsetmemize gerek kalmaz. Tek bir iÅŸe özgü, örneÄŸin sadece iki sayıyı ve bir arit­ metik iÅŸlem sembolünü girdi alıp o iÅŸlemi o sayılara uy­ gulayacak ÅŸekilde inÅŸa edilmiÅŸ makineler de Turing maki- BEYi NLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 4 3 nesi olarak modellenebiliyor ve ben onlara da "bilgisayar" deme yanlısıyım, ama bilgisayar denince genelde akla programlanabilen, yani farklı iÅŸleri nasıl yapacağına dair talimatları girdi olarak belleÄŸine alıp uygulayabilen cihaz­ lar geliyor. BaÅŸka her bilgisayarı bu ÅŸekilde taklit edebilme özelliÄŸine "evrensellik" denildiÄŸini 9. Soru'nun cevabında görmüştük Hesaplama yapabilen her sisteme "bilgisayar" demenin şöyle ilginç bir sonucu oluyor: Bu durumda insanlar da bil­ gisayar! Bellek ve zaman kısıtlarını bir an için göz ardı eder­ sek, insanlar kuÅŸkusuz kimi algoritmaları ezberleyip icra edebiliyorlar. Dahası, kendilerine verisiyle birlikte (diyelim ki bir kağıda yazılı olarak) verilen, daha önce hiç görme­ miÅŸ oldukları bir algoritmayı (mesela bir TM tarifini veya bildikleri bir programlama dilinde yazılmış bir bilgisayar programını) o veri üzerinde adım adım gerçekleÅŸtirmeyi de beceriyorlar. Yani evrensellik özellikleri de var gibi. Zaten henüz olmamış eylem ve olayların kafamızda benzetimini yapma yeteneÄŸimizin olduÄŸunu biliyoruz, bu da evrensel bir makineye gereken taklit yeteneÄŸine pek benziyor. Ama bir dakika! Çok mu ileri gidiyoruz ne? Matema­ tik ve mantık kurallarına baÄŸlı kalarak iÅŸlemler yapan bir insanı örnek alarak Turing makinesi diye bir model yarat­ tık Bunun üzerine bilgisayar bilimini kurduk. Tamam, iyi bilgisayarlar TM benzetimi yapabildiklerinden bu mode­ lin gücüne eriÅŸebiliyorlar. Ä°nsanlar da bunu yapabiliyor. Ama bu yüzden insanlara "bilgisayar" demek, bilgisayar kavramını fazla geniÅŸletmek olmuyor mu? Ä°nsanlar hep ispat yapan matematikçi modunda çalışmak zorunda de­ ÄŸil ki! Daha "insani" ÅŸekilde davrandıklarında, normalde "bilgisayar" dediÄŸimiz aygıtların asla taklit ederneyeceÄŸi ÅŸeyler de yapamazlar mı? Burada 1. Soru'nun cevabında tartıştığımız "Makineler düşünebilir mi?", "Ä°nsan düzeyinde yapay zeka mümkün mü?" sorularına döndüğümüzü fark ettiniz mi? Artık on­ lara yanıt verme vakti geldi. Benzetim kavramının güzelliÄŸi ÅŸudur: Parçalarının ça­ lışma ve birbirleriyle etkileÅŸme prensiplerini bildiÄŸiniz 44 50 SORUDA YAPAY ZEKA her sistemin benzetimini (gelecek davranış hesaplamasını ya da sık kullandığımız deyimle, taklidini) kağıt-kalemle yapabilir, ya da bunu yapan bir TM (bilgisayar progra­ mı) inÅŸa edebilirsiniz. ÖrneÄŸin, belli bir hızla havaya atı­ lan cisimlerin Dünya'nın yerçekimi ve atmosferiyle na­ sıl etkileÅŸeceÄŸine iliÅŸkin kuralları yüzyıllardır biliyoruz, o nedenle fırlatma yönü, hızı, cismin kütlesi vs. verileri alıp o cismin kaçıncı saniyede hangi konumda olacağını adım adım hesaplayarak uçuÅŸ simülasyonunu yapan bir program yazabiliriz. Veya parçacık fiziÄŸini bildiÄŸimiz ka­ darıyla, evrenin herhangi bir köşesindeki canlı ya da can­ sız herhangi bir fiziksel varlığın (iç yapısı ve etkileÅŸtiÄŸi ortam hakkında yeterince detaylı bilgimizin, bunları de­ polayabilecek büyüklükte belleÄŸimizin, süreci izieyecek sabrımızın vs. olduÄŸunu varsayarak), ÅŸu andan itibaren gelecekte nasıl evrilip nasıl davranacağını (tüm temel par­ çacıklarının birbirleriyle itiÅŸip çekiÅŸerek her adım sonra­ sında ne duruma geçeceklerini) hesaplayan, yani o varlı­ ğın cevaplayabileceÄŸi herhangi bir soruyu bu ÅŸekilde onu taklit ederek cevaplayabilen bir makineyi prensipte inÅŸa edebiliriz. Uzun lafın kısası, bilgisayarlarımıza insanları birebir taklit ettirebiliriz (Görünüş, boy bos, doku, koku gibi detaylar hem benim çok ilgimi çekmediÄŸinden, hem de insansı robot teknolojisi bu konuda ikna edici bir hızla ilerlediÄŸinden, "taklit" derken esas önemsediÄŸimin söz ve davranışlar gibi biliÅŸsel çıktılar olduÄŸunu fark etmiÅŸsiniz­ dir). Ä°nsanlar ve (diÄŸer) bilgisayarlar karşılıklı olarak bir­ birlerini taklit edebildikleri için (bellek ve hız gibi baÅŸta göz ardı ettiÄŸimiz hususlar dışında) birinin diÄŸerine bir üstünlüğü olduÄŸu söylenemez. MüthiÅŸ, deÄŸil mi? Ä°nsanlar dahil evrendeki her ÅŸeyin fiziksel sistemler olduÄŸunu, fiziksel sistemlerin makro düzeydeki davranışlarının onları oluÅŸturan parçacıkların basit yasalarca yönetilen mikro düzeydeki davranışiarına baÄŸlı olduÄŸunu, bu mikro alemin yasalarının da hesapla­ nabilir ÅŸeyler olduÄŸunu kabul ettiÄŸinizde, bir hesap maki­ nesi çok ulvi bir nitelik kazanıyor. Ä°ÅŸin bu yönüne sonraki soruda döneceÄŸiz. B EYi NLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 45 Genelde bilgisayarları anlatan kitaplarda insanlar "kul­ lanıcı" rolündedir. Oysa resme doÄŸru bakarsak, insanın beyninin sürekli olarak duyu (girdi) organlarından bilgi alan, fizik kurallarına (tabii ki) dayalı bir mekanizmay­ la o bilgiyi iÅŸleyen, hesapladığı çıktıyı da bedenin çeÅŸitli yerlerine sinyaller olarak gönderen bir bilgisayar, bütü­ nünün de et ve kemik gibi malzemelerden yapılmış bir "otonom robot" olduÄŸunu görürüz. Bu bilimsel anlayışın insan denen varlığın deÄŸerini azalttığını ileri sürenlere al­ dırmayın. Robotuz dediysek harika robotlarız, en azından bu gezegende kendi varlığının sırrını çözmeyi ilk baÅŸaran varlıklar biziz ve anlama serüvenimiz daha yeni baÅŸlıyor. Bilgisayar bilimi de tıpkı fizik ve matematik gibi bu serü­ vende kullanacağımız temel araçlardan biri. 121 DoÄŸanın programlama dili nedir? Masanızda veya cebinizdeki bilgisayarınızda donanııni yazılım ayrımını net ÅŸekilde görebilirsiniz. "Donanım", makinenin elle tutulup gözle görülen, kütlesi olan, bu­ günden yarına önemli ÅŸekilde deÄŸiÅŸmeyen fiziksel kıs­ mıdır. Ama bilgisayarınız sadece bundan ibaret deÄŸildir. Telefonunuza bugün yeni bir uygulama programı indirip kullandınızsa, o artık dünkü telefonunuzdan farklıdır. Ne deÄŸiÅŸti? Yazılımı. Aynı uygulamayı milyonlarca baÅŸka insan da yükleye­ bilir, ama bu yüzden ne sizin, ne de onların telefonlarının ağırlığı birazcık bile artmaz. Demek ki yazılım madde veya enerjiden deÄŸil, bilgiden oluÅŸan ilginç bir ÅŸey (KuÅŸkusuz her programın ille de cihazın belleÄŸinde bir yere "yazıl­ ması", yani madde ve enerji örüntüleriyle temsil edilmesi gerekiyor, ama geçen soruda gördüğümüz "alt katmandan bağımsızlık" olgusu nedeniyle, o maddenin tam olarak ne olduÄŸu kritik deÄŸil, donanım bambaÅŸka bir maddeden 46 50 SORUDA YAPAY ZEKA yapılsa da program aynı program). Ä°nsanın donanırıılyazı­ lım iliÅŸkisine "beden/ruh iliÅŸkisiyle aynı ÅŸey" diyesi geliyor. Turing makinesi kavramına aÅŸina olduÄŸumuz için bu iÅŸlere bilimsel yaklaÅŸabiliriz. Kendisine tarifi veri­ len (teybine girdi olarak yazılan) baÅŸka baÅŸka algorit­ maları çalıştırma kabiliyetine sahip Turing makineleri­ nin olduÄŸunu görmüştük Yani bir adet fiziksel makine (donanım) inÅŸa etmek (veya satın almak) gerekiyor, o donamma farklı farklı iÅŸler (belleÄŸine farklı farklı ÅŸey­ ler yazarak) yaptırılabiliyor. Benzer ÅŸekilde, "bilgisayar olarak insan" modelimizde de bir kafada birçok farklı düşünce, bilgi, fıkra, ÅŸarkı vs. bulunabiliyor. Elektronik bilgisayarlarımızda "program" dediÄŸimiz o elle tutulma­ yan, ama "makineye can katan" ÅŸeylerin insanlarda da böyle bir karşılığı var. Yapay zekaya insanı taklit ederek ulaÅŸmak isteyenlerin bu taklidi hangi düzeyde yapacaklarını düşünmeleri ge­ rekli. Çünkü çoÄŸu karmaşık sistem gibi insanlar da birçok "katman"da modellenebiliyor ve bu katmanların kuralları (deyim yerindeyse, o düzeylerde icra edilen algoritmala­ rın yazıldığı programlama dilleri) birbirlerinden farklı. En altta evrenin temel kuralları var. Ezelden beri ge­ çerliler. Ne kadar hızlı koÅŸarsanız koÅŸun ışık hızına va­ ramayacağınızı, iki kere ikinin dört ettiÄŸini, kütleyle enerjinin arasındaki iliÅŸkiyi filan belirleyen bu kurallar. Nasıl Karayolları Trafik Kanunu'nda ülkedeki her otomo­ bilden, her yoldan, her kavÅŸaktan, her yayadan ayrı ayrı bahsedilmiyor, ama bunların tümü yine de o kanuna göre iÅŸliyorsa (tamam, Türkiye'de bunun çok kötü bir benzet­ me olduÄŸunun farkındayım! ) sözünü ettiÄŸim fizik yasala­ rı da her temel parçacıktan ayrı ayrı söz etmiyor, ama her ÅŸey o yasalara uygun iÅŸliyor. Yani en alt düzeyde bakarsak evrende "fizik kuralla­ rı" adında bir program çalışıyor (Bunun daha altında bir katman olmadığından bu program, yukarıda telefonları­ mızdakiler için söylediÄŸimin aksine, bir yere açıkça yazılı deÄŸil, sadece "var". Fizikçilerin iÅŸi bu programı keÅŸfet­ mek. Bu kuralları yazmaya kalksak o kadar da uzun bir BEYi NLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 4 7 metin çıkacağını pek sanmıyoruz, "programlama dili"nin de "matematik" dediÄŸimiz, geliÅŸtirilmelkeÅŸif serüveninin bir kısmını gördüğümüz sistem olduÄŸuna eminiz). Bu programın girdisi evrenin ÅŸimdiki halinin bir tarifi, çıktısı da bir sonraki andaki halinin. Evrenin programı sürekli aktif. Bu bakış açısıyla bilgisayar evrenin kendisi, hesap­ ladığı ÅŸey de kendi geleceÄŸi. (Bu programın nereden çıktığını veya neden baÅŸka türlü deÄŸil de böyle olduÄŸunu merak edenlere Max Tegmark'ın "Matematiksel Evrenimiz" (Our Mathematical Universe) ki­ tabını önermekle yetineyim). Önceki soruda bir insanın tümüyle bir bilgisayar tara­ fından benzetimlenebileceÄŸini öne sürerken bu en alt kat­ manın terimlerini kullanmıştım. Bu katman baÄŸlamında insanları oluÅŸturan parçacıklar da fiziksel etkileÅŸim için­ de oldukları çevreleriyle birlikte sürekli bir sonraki anda ne olacaklarını hesaplıyorlar. Oysa bize asıl derdimiz bu deÄŸil gibi geliyor, deÄŸil mi? Atomlarımızın deÄŸil, çocuk­ larımızın nerede olacağını hesaplamaya çalışıyoruz. Bir sonraki soru bu düzeyle ilgili. 1 3 1 YaÅŸ m ı n programlama dili nedır? Uzun süre önce ortalıkta sadece kuark-gluon çor­ bası vardı. Tabii ki kuarklarla gluonlar da fizik yasa­ larına göre devindi. Aradan zaman geçti, hidrojenden yıldızlar doÄŸdu, onlar diÄŸer elementleri piÅŸirdi, geze­ genler oluÅŸtu, kimileri birbiriyle çarpışıp tuzla buz oldu. Bunların hepsi kalabalık bir bilardo masasındaki top­ ların devinimi gibi, göze ne denli karışık görünse de o hep geçerli temel basit kurallara uyarak gerçekleÅŸti. Bir süre sonra Dünya'da bir denizde, o zamanki koÅŸulların tetiklediÄŸi sayısız kimyasal tepkime zincirlerinden birinin sonunda, çevredeki hammaddelerden kendi kendisinin 48 50 SORUDA YAPAY ZEKA yeni bir kopyasını üretebilen bir mekanizma oluÅŸtu. Bu, tarihin en önemli olayıydı. Bu andan itibaren olanları da sadece maddenin yapıtaÅŸlarının fizik yasalarına göre bir­ birleriyle çarpışması, sekmesi, takılması, sökülmesi olarak anlatmaya devam edebiliriz elbet, ama bu "öz kopyalayıcı" düzenek bize hikayeyi baÅŸka bir dille aniatma olanağı ve­ riyor: Bireylerin, üremenin, nesillerin, türlerin konuÅŸuldu­ ÄŸu, ama asıl aktörün genler olduÄŸu yaÅŸamın diliyle. Bu sahipsiz kimya laboratuvarındaki tepkime çarbası­ nın içinde bir gün, öz kopyalayıcı bu ilk düzeneklerden biri, ya da belki de birbirlerinin kopyalarını üretmeye ya­ rayan iki düzenek (A hammaddelerden B kopyalan üreti­ yor, B de A kopyalan üretiyor) kendilerini kimyasal do­ ÄŸası gereÄŸi kolayca kabarcık ÅŸeklini alan bir lipit zarının içinde buldu. Ãœremelerine ket vuracak baÅŸka moleküller­ den korunmalarını saÄŸlayan bu hücrenin içinde çoÄŸaldık­ ça çoÄŸaldılar, baloncuk bu içeriÄŸi üleÅŸen iki baloncuÄŸa dönüştü. Sonra onlar da bölünüp çoÄŸaldıkça çoÄŸaldı. tık canlının ortaya çıkışından kısa süre sonra sayısız kopyası olmuÅŸtu. Gelgelelim, "tek rakibi kendisi" olan bu ilk tür, Dünya'nın ilelebet hakimi olamadı. Kopyala­ ma süreci dış etkenierin de iÅŸe karışmasıyla mükemmel çalışmıyor, arada bir orijinalinden azıcık farklı bir kopya ortaya çıkıyordu. Bu farklılık yeni düzeneÄŸin kendisini kopyalamasını engellemiyorsa bu kez bu yeni canlı çoÄŸal­ maya baÅŸlıyordu. Kaynaklar kısıtlı olduÄŸundan, bu çoÄŸal­ ma yarışında diÄŸerlerinden küçük de olsa bir avantajı olan türler daha çabuk çoÄŸalıyor, altta kalanın canı çıkıyordu. Farklı coÄŸrafi konumlarda hayatta kalıp üreyebilmek için farklı özellikler avantaj saÄŸladığından, zaman içinde (daha az uyumlu olanların kaynaklara eriÅŸme ve üreme yarışını kaybedip tükenınderi nedeniyle) gezegenin her köşesi tam da bulundukları yöreye uygun tasarlanmış, çok düşünülerek birbirleriyle müthiÅŸ uyumlu bir ortak yaÅŸam ağına yerleÅŸtirilmiÅŸ gibi görünen, milyonlarca fark­ lı türle doldu. Aslında her ÅŸey öz kopyalama, mutasyon ve rekabetin sadece koÅŸullara uygun bedenleri üreyecek kadar süre hayatta bırakmasının doÄŸal sonucuydu. BEYi NLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 49 Dünyada bugün hüküm süren tüm canlılarda bulunan DNA molekülü, daha küçük moleküllerin (Turing maki­ nesinin teybi gibi tek boyutta) dizilmesiyle oluÅŸmuÅŸ bir zincir. Bir bireyin DNA'sı, o bireyin sıfırdan nasıl inÅŸa edi­ leceÄŸine iliÅŸkin bilgileri kapsıyor. Her hücremizde tüm bu bilgiyi içeren DNA'mızın bir kopyası var. Adları A, T, G, C harfleriyle baÅŸlayan dört ünlü molekülün kopyalan art arda dizilerek "yazılmış" (aslında evrilmiÅŸ) bir harf dizisi olarak yorumlanabilen DNA, bilgisayar mühendisi gözüy­ le bakıldığında bir veri dosyası, bir iÅŸletim sistemi, veya belki en iyisi, bir programlar kütüphanesi olarak görüle­ bilir. Bu son bakış açısına göre uzun DNA dizisinin bazı kısımları "gen" adını verdiÄŸimiz programlar. Bir bedende trilyonlarca hücre, bir DNA'da da on bin­ lerce gen olabiliyor. Bütün bu programlar aynı anda ça­ lışmıyor. Hücredeki kimyasal ortama göre sadece bazıları çalışıyor, diÄŸerleri susuyor (Vücutta farklı görevleri olan hücreler bu açınalkapama sistemi sayesinde birbirlerin­ den farklılaşıyor). Gen programlama dilinde A, C, G, T harflerinden olu­ ÅŸan her üç harflik dizinin bir anlamı var. Bir üçlü "prog­ ram başı" anlamına geliyor, "program sonu" üçlüsü var ve diÄŸer üçlü kombinasyonlar da deÄŸiÅŸik amino asidere (bunlar meÅŸhur moleküller) karşılık geliyor. Hücre için­ deki ÅŸahane bir mekanizma (bu geni tetikleyen bir kimya­ sal durum varsa veya engelleyen bir durum yoksa) bu üç­ lüleri baÅŸtan sona kadar sırayla okuyup belirttikleri amino asitleri Lego parçaları gibi art arda birbirlerine takıyor. Sonunda ortaya çıkan ÅŸeye protein deniyor. Yani gendeki tarife göre özel bir protein üretilmiÅŸ oluyor. Bu proteinler acayip moleküller! Ve bir sürüsü var. Her biri fizik kuralları gereÄŸi ayrı ÅŸekilde katlanıp ayrı bir bi­ çim alıyor ve böylece proteinlerin kullanıldığı çok daha zengin bir Lego oyunu mümkün hale geliyor. Organlar hep bunların deÄŸiÅŸik kombinasyonlarından oluÅŸuyor. Åžimdiye dek anlattığım kadarıyla gen programlama dili, okurlarım arasındaki bilgisayarcılara çok basit gel­ miÅŸ olabilir. "Ne yani, program dediÄŸin sadece bir dizinin 50 50 SORUDA YAPAY ZEKA parçalarının art arda listelenmesinden mi ibaret? DeÄŸiş­ kenler, döngüler, altprogram çaÄŸrılan, programlamayı zor yapan tüm o diÄŸer özellikler nerede?" itirazı yükselebilir (Bunlar bir Turing makinesinin teyp kafasını sadece sol­ dan saÄŸa deÄŸil, saÄŸdan sola da hareket ettirebilme ve tey be ilk yazılı olan dizideki harfleri deÄŸiÅŸtirebilme kabiliyede­ rine denk geliyor). Ama durun, daha karmaşıklık denizi­ ne ayağımızı bile sokmadık. Yukarıda hangi gen programının ne zaman çalıştırılaca­ ğını hücredeki kimyasal ortamın belirlediÄŸini söylemiÅŸtim. Hücrenin ne hücresi (deri mi, kemik mi, sinir mi, vs.) ola­ cağından ne zaman bölüneceÄŸine dek bir yığın ÅŸey DNA üzerindeki çeÅŸitli kimyasal tetiklerin çekilip çekilmemesi­ ne baÄŸlı. Ve o tetiklemeler de baÅŸka genlerin yukarıda anla­ tılan ÅŸekilde vereceÄŸi çıktılara (ve bazen ne yiyip içtiÄŸinize, bazen karanlıkta uyuyup uyumadığımza ve bir sürü baÅŸka etkene) baÄŸlı! Karmakarışık bir kontrol ağı, döllenmeden itibaren tüm hücrelerin bölünmesini, bölünmemesini, özelleÅŸmesini, icabında ölmesini düzenleyerek sıfırdan bir canlıyı inÅŸa etmek için her hücrenin genlerini uygun ÅŸekil­ de açıp açıp kapatıyor. Bilinçli bir mühendisin bir seferde tasarlamasıyla deÄŸil de DNA'da milyonlarca yıl boyunca rasgele mutasyonların ve deÄŸiÅŸen çevre ÅŸartlarının denk gelmesiyle oluÅŸan kısmi deÄŸiÅŸikliklerle ÅŸekillenmiÅŸ bu iÅŸle­ tim sistemi tam bir arapsaçı ve nice akıllı insan onca yıldır çalışma ÅŸemasını tam olarak çözmeye çalışıyor. Aslında oyunun kuralı yaÅŸamın baÅŸlangıcından beri aynı: Öz kopyalayıcıların daha çok kopyasının çıkarılma­ sı. Genler kendi kopyalan çoÄŸalsın diye bedenler inÅŸa edi­ yorlar, o bedenler rekabete raÄŸmen üremeyi becersin diye de tasarım ÅŸeması koÅŸullara göre deÄŸiÅŸiyor. BaÅŸarılı birey­ ler üretürebilen genler, zaman içinde rakiplerinin yerini alıyor. Genler iyi yazılmış gibi görünen programlar, ama onları yazan bir "üst akıl" yok. Bazı türlerde yine bu çaÄŸlardır süren "Bir birey inÅŸa et ki genlerini paylaÅŸan yeni bireyler üretsin" döngüsü sıra­ sında "beyin" diye bir organ evrilmiÅŸ. Ama bazı beyinler kontrolden çıkıp oyunu bozabiliyor. GöreceÄŸiz. BEYiNLE R ve DiGER BiLGi SAYARLAR 51 1 41 Beyin nasıl bir bilgisayardır? Birden fazla hücreden oluÅŸan canlılarda bu hücrelerin birbirleriyle koordineli olarak çalışması gerekir. ÖrneÄŸin süngerler suyu pompa gibi davranarak ernerken içindeki besinleri süzer. Bu sırada bedenlerindeki kanalları siste­ matik olarak geniÅŸletip darlaÅŸtırmalan için her hücrenin diÄŸer hücrelerin yaydığı sinyallere tepki vererek davran­ dığı bir sistem evrilmiÅŸtir. Kimi sünger türlerinde bu sinyaller kimyasaldır, bir hücre bu iÅŸe özgü moleküller salgılar; diÄŸerleri de suyun akışıyla taşınan bu moleküller yanlarına varınca algılar. Bu düzenek yavaÅŸtır, pompalama döngüsü dakikalar ala­ bilir. BaÅŸka süngerlerde evrim çok daha hızlı bir alternatif keÅŸfetmiÅŸtir: Hücre zarlanndan iyon akımı yoluyla ger­ çekleÅŸtirilen elektrik sinyalleri. Yani yaÅŸamın altyapısı hücrelerin birbirleriyle haber­ leÅŸmesi için kimyasal ve elektriksel sinyaller kullanması­ na el vermekteydi. Bedenler büyüyüp organlar özelleÅŸtik­ çe eÅŸgüdümün önemi de arttı ve uzmanlık alanlan iletiÅŸim olan, tel benzeri uzantılarla birbirlerine baÄŸlanarak bir aÄŸ oluÅŸturan sinir hücreleri evrildi. Sinir hücrelerinin bedenin (gözlerden gelen girdi hat­ larına yakın) bir köşesinde yoÄŸun bir aÄŸ oluÅŸturduÄŸu "be­ yin" denen organın evrildiÄŸi canlılara odaklanalım. Böyle bir aÄŸ bellek iÅŸlevi görebilir (hücreler arasındaki baÄŸlan­ tıların güçlü mü zayıf mı olduÄŸuna göre farklılaÅŸan örün­ tüler farklı bilgileri kaydetmek için kullanılabilir) , duyu organlannca uyarılan hücreler bu aÄŸa girdi, kaslar gibi hareket vs. yollarla dış dünyada etki yaratabilecek olanla­ ra sinyal taşıyanlar da çıktı olarak görülebilir. Birbirlerini tetikleyen hücrelerarası etkinleÅŸme örüntüleri kimi duyu girdilerine veya vücut kimyasından doÄŸan sinyallere yanıt olarak karmaşık yardamlann icra edilmesini saÄŸlayacak ÅŸekilde dizilebilir. Demem o ki, beyin bir bilgi iÅŸlem maki­ nesidir. Kelimeyi renkli bir benzetme olarak deÄŸil, teknik 52 50 SORUDA YAPAY ZEKA bir terim olarak kullanıyorum; beyin tam teÅŸekküllü bir bilgisayardır. Bu önemli gerçeÄŸi sindirrnek için günümüzün elekt­ ronik bilgisayarlarının temel mimarisiyle beynimizinkini karşılaÅŸtırmak yararlı olabilir. KarşılaÅŸtırma hakkaniyete uygun olsun diye ÅŸartları eÅŸitleyelim: Bir bedeni sevk ve idare problemiyle uÄŸraÅŸan bir beyinle otonam bir robotun davranışlarını kontrol etmekle görevli bir bilgisayarı kar­ şılaÅŸtıralım. Kontrol bilgisayarı, robotun algılayıcılarından (kame­ ra, mikrofon, pusula, jiroskop, basınçölçer, vs.) gelen verileri girdi olarak alır. Bu veriler söz konusu algılama cihazları tarafından O ve l'lerden oluÅŸan diziler olarak yorumlanabilen iki seviyeli elektrik sinyalleri olarak gön­ derilir. Zaten bilgisayarın içinde de her ÅŸey O ve l'ler cin­ sinden yazılır. Temel bilgisayar mimarimizde (tıpkı Turing makine­ sinin tek bir kontrol birimi ve tek bir teyp kafası olduÄŸu gibi) veri üzerinde iÅŸlem yapan tek bir birim vardır. Ãœze­ rinde iÅŸlem yapılacak bilgiler, sıraları geldiÄŸinde, bellekte tutuldukları yerlerden bu "merkezi iÅŸlem" birimine getiri­ lir, sonuçlar da geri taşınır. ÇoÄŸu bilgisayarın belleÄŸi fark­ lı hız ve kapasitede birkaç kısımdan oluÅŸur ve iÅŸlenecek veriler o sırada büyük ama yavaÅŸ kısımdaysa eriÅŸiirneleri sistemi yavaÅŸlatabilir. Bilgisayarın o sırada çalışuracağı (robotumuzun nasıl davranacağını belirleyen) program da kullanıcısı (belki de robotu tasarlayan mühendis) tarafından belleÄŸe yerleÅŸti­ rilmiÅŸtir. Bilgisayar bir döngü içinde programın bir sonra­ ki adımdaki komutunu iÅŸlemciye taşır, orada "okuduÄŸu" komutun emrettiÄŸi iÅŸlem için gereken verileri getirir, iÅŸle­ mi ("ÅŸu O, l örüntüsünü görürsen ÅŸu yeni örüntüyü kur" türünden bir dönüşümle) gerçekleÅŸtirir, gerekiyorsa so­ nucu taşır ve emredilen sıradaki komutu yükler. Program alabildiÄŸine karmaşık bir hesaplamaliÅŸleme dizisini gerek­ tiriyor olabilir, bilgisayar açısından fark etmez. Onun her adımda yaptığı budur. Program alınan girdilere ve algoritmasına kodlanmış B EYi NLER ve DiGER BiLGi SAYARLAR 53 olan amaca göre ÅŸu anda yapJlacak hareketin ne olduÄŸu­ nu hesaplayınca robotun ilgili "eyleyici" birimlerine (te­ kerleÄŸi döndüren motor, ses çıkarılacaksa hoparlör, ışık yakılacaksa fener, vs.) gerekli sinyalin gönderilmesini em­ reder. Bu eylemin sonucunda durum (robotun konumu, kameranın aldığı görüntü, vs.) deÄŸiÅŸir ve "Åžimdi ne yap­ malı?" döngüsü sürer gider. Gelelim beyne. GöreceÄŸiz ki beynin yapısı daha karışık, anlaması da daha zor. Bunun sebebi, iki sistem arasındaki diÄŸer farklılıkların sebebiyle aynı: Elektronik bilgisayar bir mühendislik ürünüdür, tek iÅŸlemeili TM modeli esas alınarak ve anlaşılması, hata teÅŸhisi ve onarımı kolay ol­ sun diye net sınırlada ayrılan modüllerden oluÅŸacak ÅŸekil­ de tasarlanmıştır. Beyin ise, anlaşılına veya tamirci tara­ fından sökülebilme kolaylığının hiç umursanmadığı, tek "amacın" eldeki ÅŸemada ufak tefek deÄŸiÅŸiklikler yaparak eldeki malzemeden çevreye daha uyumlu üretken bireyler yaratmak olduÄŸu kör evrimin ürünüdür. Beyin, duyu organlarından gelen verileri girdi olarak alır. Bu veriler söz konusu organlardan elektrik sinyalleri olarak gönderilir. Sinir hücrelerinin ("henüz etkinleÅŸme­ di" 1 "etkinleÅŸti" ayrımıyla) rahatlıkla O ve l olarak yo­ rumlanabilen bir veri taşıma kipi varsa da, bazı durum­ larda etkinleÅŸme sıklığı gibi O, l'den ziyade küsuratlı sayılarla daha doÄŸal ifade edilen bir gösterimi destekliyor gibi görünürler. Tek iÅŸlemcili, programın her adımının bir öncekinin bitmesini beklediÄŸi modelin tersine, beyindeki her sinir hücresi (yüz milyar tane olabilir! ) aynı anda iÅŸ görebilir. Basitçe, her biri aslında aynı iÅŸlemi yapmaya kurguludur: Girdi tellerinden (duyu organlarından veya beyindeki diÄŸer hücrelerden) gelen sinyallerin ağırlıklı toplamını hesapla, sonuç bir eÅŸik deÄŸerin üzerindeyse etkinleÅŸerek baÄŸlı ol­ duÄŸun diÄŸer hücrelere sinyal yolla! Bu hesapta kullanılan ağırlıklar, "Aynı anda etkinleÅŸen iki hücrenin arasındaki baÄŸlantının ağırlığı artar" gibi basit kurallarla güncellene­ bilir. Sonuçta beyin birbirini tetikleyerek yanıp sönen hüc­ relerin oluÅŸturduÄŸu etkinleÅŸme örüntüleriyle dolup taÅŸar. 54 50 SORUDA YAPAY ZEKA Bu "dağıtık" mimaride verilerin ve komutların bellek­ ten sırayla merkezi iÅŸlemciye taşınıp iÅŸlenmesi yoktur. Her ÅŸey her yerde gibidir ! Bir adım sonra, hangi hücrelerin O , hangilerinin 1 diyeceÄŸini ve hangi baÄŸlantının ağırlığının ne olacağını belirleyen "program" , tüm baÄŸlantıların ÅŸim­ diki ağırlığına baÄŸlıdır, yani beynin her yerine dağılmış vaziyette ve sürekli deÄŸiÅŸmektedir! BaÄŸlantı ağırlıkları uygun seçilirse duyu örüntülerinin iç örüntüleri, onların da baÅŸka iç örüntüleri tetiklediÄŸi çok karmaşık hesaplamalar, motor sinir hücreleri aracılığıyla da ilginç beden davranışları programlanabilir, hatta bu mil­ yar iÅŸlemeili bilgisayar kendisini tek bir birey gibi hisse­ debilir. Evrim denen "kör programcı" , bir sonraki soruda göreceÄŸim