Alan Turing’ın 1950’li Değerlendirmesi, Yapay Zekayı 75 Yıl Boyunca Yan Yolda Bıraktı

Alan Turing’ın 1950’de yayımlanan ünlü makalesi, yapay zekâ (AI) alanının 75 yılı boyunca yönünü belirleyen iki temel varsayımı ortaya koydu. Peter J. Denning, yeni kitabı Turing's Mistake: Escaping the Yoke of Unintelligent Machineste, bu varsayımların günümüz AI araştırmalarını hâlâ şekillendirdiğini ve bu yüzden insan seviyesinde zekâya ulaşmanın çok uzak olduğunu savunuyor.

Denning’e göre, Turing’ın ilk iddiası, zekânın fiziksel bir bedenden bağımsız olarak var olabileceği ve bu nedenle bilgisayar yazılımında yeniden yaratılabileceği yönünde. İkinci iddia ise, bir makinenin zekâsını, insanla yapılan sohbette başarılı bir taklitle kanıtlayabileceği, yani Turing Testi’nin geçerli bir ölçüt olabileceği yönünde. Bu iki varsayım, AI araştırmalarının temelini oluşturmuş ve Denning, bu kabulün AI karmaşasını yarattığını ileri sürüyor.

Denning’in argümanının merkezinde, insan anlayışının büyük bir kısmını ifade eden “tacit knowledge” (gizli bilgi) kavramı yer alıyor. Makale, bu gizli bilginin beş ana kategorisini tanımlıyor: ortak akıl, günlük insan ve çevre etkileşimleri, duygular ve algı, pratik performans becerileri ve kültürle iç içe geçmiş sosyal ve tarihsel bilgi. Bu alanlar, makine öğreniminin yakalayamadığı, bilgisayarların işleyebileceği biçimde kodlanamayan bilgileri içeriyor. Örneğin, Douglas Lenat’ın 1980’lerde başlattığı Cyc projesi, dört on yıl süren çalışmanın ardından yaklaşık 25 milyon giriş içeriyor, ancak Denning, bu veri haznesinin uzman sistemleri “uzman” seviyesine çıkarmak için yeterli ortak akıl sağlamadığını belirtiyor.

Pratik becerilerin zorluğu, Denning’in örneklerinden birinde mükemmel bir keman çalıcıyla açıklanıyor. Bir virtüöz kemancı, müziği çalarken duyduğu güzelliği bir öğrenciye anlatamaz; çünkü “ne yapacağınızı” (know‑what) bit olarak kodlayabilirken, “nasıl yapacağınızı” (know‑how) kodlamak için gerekli bedensel ve duygusal bağlamı eksik. Aynı şekilde, bir robot, biyolojik bir beden olmadan insanları gözlemleyip taklit ederse bile, müziği çalarken hissedilen duygu ve izleyicinin aldığı etkiyi kavrayamaz. Denning, bu örnekleriyle sezgi, içgüdü, hayal gücü ve anlık yaratıcılığın da makinelere taşınamayacağını vurguluyor.

Denning, tüm bu sınırlamaların temelinde “temsil problemi” olduğunu öne sürüyor. Bilgisayarlar, sadece fiziksel olarak tanımlanabilir veri ve talimatlarla hesaplama yapabilir; gizli bilgi ise bu çerçeveye doğal olarak uymayan bir yapıya sahip. “Her kelimenin arkasında, anlamı veren derin bir gizli bilgi havuzu bulunur,” diyor; “kelimeler, anlamların sembolik temsilleridir, kendileri anlam değildir.” Bu nedenle, ChatGPT, Claude ve Gemini gibi büyük dil modelleri yalnızca kelimeleri manipüle eder, söylediklerinin anlamını bilmez. Denning, bağlamın da AI için büyük bir engel olduğunu belirtiyor; bağlam, sözcüklerin, eylemlerin ve kararların anlamını belirleyen çevresel koşulları içerir. Kültür ise değerler, normlar, yargılar, tarih, topluluklar ve güç ilişkilerini kapsayan bir engel olarak tanımlanıyor. Sonuç olarak, Denning, insan seviyesinde zekâya ulaşmanın, gizli bilginin ve bağlamın bilgisayarlar için hâlâ çözülmemiş bir gizem olduğu sürece mümkün olmadığını savunuyor.