- Katılım
- 26 May 2024
- Mesajlar
- 4
- Tepkime puanı
- 2
Sevgili dostlar bilen bilir yapay zeka denen konu bu aralar çok popüler çünkü özellikle de sanatlar konusunda bir çığır açtığı düşünülmekte ancak birçok konuda olduğu gibi bu konuda da doğrular ve yanlışlar çok fazla. Örneğin bir iddiaya göre yapay zeka, ki abartı olduğu iddianın kendisinden belli, "2031 yılına kadar tekilliğe varılacak"mış (Newcomb) tekillik derken kastedilen iş için gereken makine izdüşümünü düşünüp sonra da şimdi elimizdeki yapay zekanın durumuna bakınca bir hayli uzak görüyorum bu iddiayı Yapay zekanın temelinde yatan oldu makine öğrenmesidir ve makine öğrenmesi de yeni bir teknoloji değildir. Bu bilgileri göz önüne alarak bu yazıda abartılar ile varılmış olan yanlışları inceleyeceğiz bunu da yazı yazma, görsel sanatlar ve programcılıktaki durumu hakkındaki belirli abartıları göz önünde bulunduracağım
Görsel: Elindeki veri ile İngilizce ay isimlerini tahmin etmeye çalışıp başarısız olan Microsoft Excel...
İlk önce "yapay zeka kendi başına yazı yazabiliyor mu" sorusunu sormamız gerekiyor ancak maalesef son gelişmelere rağmen yapay zeka kendi başına yaratıcı denebilecek yazılar yazamamaktadır, oysa ki yapay zeka denilen birçok model GPT serisinde üretilmiş LLM yani dil üretim modelleridir, bu modellerin ise asıl amacı metin üretmek iken bu işte bu kadar ilkel kalmaları gerçekten de konunun yanlış anlaşıldığını ortaya çıkarıyor. Yapay zeka gerçekten de yazı yazmayı kolaylaştırıyor ancak bir insanın yardımı olmadan yazı üretemiyor ve ürettiği yazılarda da sürekli kendini tekrar eden ifadelerle okunurluğun az olduğu gözüküyor. Yapay zeka kendisine verilen veriyi döndüğü için yazım yanlışı yapmıyor bu da aslında onu otomatik düzeltme algoritması gibi bir yetkiye sahip olduğunu gösteriyor ancak otomatik düzeltme teknolojisi de yeni bir teknoloji denemez. Dediğim gibi GPT ve benzeri LLM teknolojilerin asıl amacı veri olarak verilen yazıların dilini algılayıp buna göre bir dönüş sağlamaktır, bu da makine öğrenmesinden geçmekte ve bir metne dönüştürülebildiği sürece bu yapay zeka algoritmaları herhangi bir veri setini üretebiliyorlar. Aslına bakıldığında yepyeni bir teknoloji değil de önceden "pandas" veya "PySpark" ile yapılan veri analiz sistemlerinin bir ileri versiyonu denebilir, verileri topluyor ve bu verilere benzer bir veriye dair tahminde bulunuyor mesela bir benzerini de Microsoft Excel'de 2013'den beri olan tahmin algoritmasında görüyoruz, bir tabloda yazılan bilgilerin bir benzerini içerisine girilen bilgiler sayesinde üretiyordu ve öneride bulunuyordu. Ancak, tabii ki, birçok konuda yardımcı olsa hatta bazı konularda insanlardan daha iyi performans sergilediği durumlar var ancak bu bilgisayarın sağladığı düşünebilme gücünden kaynaklanıyor bunun için de elektrik lazım ve yaratıcılık konusuna değinmesek dahi yine insana ihtiyaç duyuyor.
Görsel: Görselleri metin şeklinde göstemenin iki temel şekli olan bitmap ile svg
Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported - User:Wgabrie Wikimedia
Görsel sanatlar konusunda yapay zekadaki gelişmeler takdire şayan denebilir, en fazla clipart veri tabanıyla yazıları görsele dönebilen üretkenlik algoritmalarından (Zhu) sadece metin ile görsele dönebilen algoritmalara geçildiğini gördük peki bu görsel sanatları bitirecek nitelikte bir yenilik diyebilir miyiz? İlk önce yazı üretiminden daha farklı bir algoritmanın burada kullanıldığını söylememiz gerekiyor, tabii ki bir görseli metin dosyasına çevirip bunu birr dil üretim algoritmasına öğretip sonra dönmek de olasıdır ancak bunun pek üretici olmadığını 2022 yılında bambaşka bir algoritmayla daha iyi sonuçlar elde eden stable diffusion projesi kanıtlamış oldu, burada kullanılan algoritma aslında istatistikte kullanılan difüzyon ve integral gibi grafik gösterimlerin üretilmesinde kullanılan matematiğin otomatikleştirilerek gösellere belirli isimlerin verilmesi ve bilgisayara şekillerin matematiksel düzeninin öğretilmesiydi bu sayede aynı kelime makineye dönülünce makine de matematiksel hesaplamanın bir benzerini görsele çevirerek dönmekte. Bu birazcık vektör grafiklerine benziyor ancak farklı tarafı artık "euler yöntemi" ile bir "gündelikleşme" (Liu) vardır haliyle de artık basit bir vektör grafiği oluştumaktan çok daha karmaşık bambaşka bir sürece girilmiştir. Bing ve ChatGPT'nin görsel üretme algoritmaları ise bu algoritmalardan türemedir ancak dediğim gibi ellerindeki veriyle kısıtlılar ve tüm sanat tarzlarını en iyi şekilde bilebilme imkanı yok o yüzden tamamen tüm sanatçıların yerine geçebilme imkanı yok ancak gerçekten de yaratıcılık gerektirmeyen işlerde ve basit grafiklerde işi kolaylaştırdığı söylenebilir ancak yine de bu konuda bir tehdite olduğu söylenebilir.
Görsel: Makine öğrenmesinin kriptoniti olan matematik
Gelelim işin özüne yani yapay zekanın yazılım olan ilişkisiyle, ilk önce şunu söylemem gerekiyor ki yazılım yazabilmek için matematik bilgisine ihtiyacınız vardır ve matematik bilgisi ise öğrenildiği gibi düşünerek mantık ile üretilen bir bilgidir, yapay zekada mantık diye bir şey yoktur sadece hafıza bu hafızada tutulan veri ve bu veriyi işleyen algoritma vardır, haliyle de yapay zeka matematik yapamamaktadır. Dr. Vegard Antun'dan alıntı yapan Cambridge araştırma görevlisi Matthew Colbrook bu konuda yapay zekanın kısıtlı olması konusundaki "verileriniz ne kadar doğru olursa olsun, gerekli sinir ağını oluşturmak için asla mükemmel bilgiye ulaşamazsınız" (Colbrook) demekte ve bunun ebebini de yapay zekanın matematiği öğrenmekten ziyade, yani bir işlemin sonucunun neden bu olduğunu akıl etmesi, yapay zeka sadece matematiği elindeki veriyle yanıtlıyor haliyle de yapay zeka matematik yapamıyor sadece taklit ediyor. Aynı yazıda Colbrook bu kararsız algroitmaların hayati derecedeki önemli faaliyetlerde güvenilmez olduğunu söylüyor ve insanlığın ilk kez makine öğrenmesine boyunu aşan görevleri vermesi değil bu, Jaron Lanier'in yapay zekaya yapay zeka denmesine karşı çıktığı makalede 2019'da Boeing’s 737 max model jetlerde yazılımı işleyen bir otomatik pilot ile ilgili olan bir faciayı anlatıyor. Algoritmayla kendi kendine işleyen otomatik pilot "pilotlar ile inatçı şekilde kavga etmiş" ve "iki ölümcül kazaya neden" olmuş (Lanier). Öğrenmekten çok elindeki veriye göre hareket etmesi de elindeki veri ne kadar yanlışsa o kadar inatçı şekilde gerçekten bu konuya hakim kişiye karşı çıkmasına neden oluyor ve işin kötü tarafı kendisinde mantık diye bir şey olmadığından yanlış olduğunun gerçekten farkına hiçbir şekilde varamıyor. Yazılım konusunda da yapay zekanın insanların yerine geçmesi için de matematik yapabilen bir model olması gerekiyor ancak hesap makinesinden hallice şimdiki haliyle bunu yapabileceğini pek sanmıyorum.
Özetlersek, yapay zeka gerçekten heyecan verici bir gelişme ve gerçekten de birçok işte işimizi kolaylaştırıyor ancak birçok konuda yepyeni bir gelişme değil. İlk önce yapay zeka dediğimiz birçok program ve algoritmanın temelinde yatan süreç yazı üretme diyebiliriz ve yazıyı elindeki veriler ile üretme veya bir yazıyı elindeki verilere göre düzeltme denen işler zaten önceden yapılabiliyordu ancak şimdi ise daha yüksek makine gücüyle daha ileri ve karmaşık süreç ile yapabiliiyor ve bu önceki süreçlerin aksine daha derin ve çok daha işi kolaylaştıran ancak yine de insana ihtiyaç duyan bir iş çünkü yeni bir şey üretmekten ziyade önceki verileri toplayarak kendisini tekrar ediyor ve okunurluk ile ilgili sorunlara yol açabiliyor. Görsel sanatlardaki yapay zekanın etkisi ise başka bir konu, burada makinenin şekillerin matematiksel değerini öğrenmesi ve bunu ileterek önceki görsellere benzer görseller oluşturması var ve bu makinenin kendini aştığını gösteriyor ancak bir sanattan çok belirli grafiklere kolay yoldan ulaşılması demek daha doğru olur ancak yine de yapay zekanın burada tehdit oluştuması var. Son olarak ise yapay zeka yazılım konusunda ne yapabiliyor diye bakıyoruz ve görüyoruz ki matematik yapamadığı için yazılımı da mantık kurarak değil elindeki bilgiyle işliyor bu da hatalara neden oluyor. Şu sonuca varıyoruz, hayır, yapay zeka herşeyin sonu değil yeni bir başlangıç ve bu yeni başlangıç da yeni imkanlar ile birlikte geliyor.
Özetlersek, yapay zeka gerçekten heyecan verici bir gelişme ve gerçekten de birçok işte işimizi kolaylaştırıyor ancak birçok konuda yepyeni bir gelişme değil. İlk önce yapay zeka dediğimiz birçok program ve algoritmanın temelinde yatan süreç yazı üretme diyebiliriz ve yazıyı elindeki veriler ile üretme veya bir yazıyı elindeki verilere göre düzeltme denen işler zaten önceden yapılabiliyordu ancak şimdi ise daha yüksek makine gücüyle daha ileri ve karmaşık süreç ile yapabiliiyor ve bu önceki süreçlerin aksine daha derin ve çok daha işi kolaylaştıran ancak yine de insana ihtiyaç duyan bir iş çünkü yeni bir şey üretmekten ziyade önceki verileri toplayarak kendisini tekrar ediyor ve okunurluk ile ilgili sorunlara yol açabiliyor. Görsel sanatlardaki yapay zekanın etkisi ise başka bir konu, burada makinenin şekillerin matematiksel değerini öğrenmesi ve bunu ileterek önceki görsellere benzer görseller oluşturması var ve bu makinenin kendini aştığını gösteriyor ancak bir sanattan çok belirli grafiklere kolay yoldan ulaşılması demek daha doğru olur ancak yine de yapay zekanın burada tehdit oluştuması var. Son olarak ise yapay zeka yazılım konusunda ne yapabiliyor diye bakıyoruz ve görüyoruz ki matematik yapamadığı için yazılımı da mantık kurarak değil elindeki bilgiyle işliyor bu da hatalara neden oluyor. Şu sonuca varıyoruz, hayır, yapay zeka herşeyin sonu değil yeni bir başlangıç ve bu yeni başlangıç da yeni imkanlar ile birlikte geliyor.
Kaynakça
- Colbrook, Matthew. “Mathematical Paradox Demonstrates the Limits of AI.” University of Cambridge, 17 Mar. 2022, www.cam.ac.uk/research/news/mathematical-paradox-demonstrates-the-limits-of-ai.
- Lanier, Jaron. “There Is No A.I.” The New Yorker, 20 Apr. 2023, www.newyorker.com/science/annals-of-artificial-intelligence/there-is-no-ai.
- Liu, Qiang. “Rectified Flow.” Www.cs.utexas.edu, 2022, www.cs.utexas.edu/~lqiang/rectflow/html/intro.html. Accessed 27 May 2024.
- Newcomb, Tim. “A Scientist Says the Singularity Will Happen by 2031.” Popular Mechanics, 9 Nov. 2023, www.popularmechanics.com/technology/a45780855/when-will-the-singularity-happen/.
- Zhu, Xiaojin, et al. “A Text-To-Picture Synthesis System for Augmenting Communication.” National Conference on Artificial Intelligence, 22 July 2007, pp. 1590–1595.
