Bu makaleyi bir insan ve yapay zekâ birlikte yazdı

Hayatın her alanına girmeye başlayan yapay zekâ, bizim yerimize makale de yazabilir mi? Bir insan yeteneği olarak görülen güzel yazı yazma alanı da yapay zekâlara bırakılabilir mi? Yazma uğraşısını, edebiyatı da mı yapay zekâya kaptıracağız? Şair ruhlu yapay zekâ mümkün mü?

Bir süreden beri İngilizce yazan g-mail kullananların dikkatini çeken bir özellik var. Sizi tanıyan g-mailiniz, siz birkaç kelime yazdıktan sonra, sizin ne yazacağınızı tahmin ediyor ve cümlenizi tamamlıyor. Örneğin, siz en yakın arkadaşınıza, İngilizce, Pazar günkü programımızda… diye yazdığınızda, yapay zeka araya girip, cümlenin geri kalanı için öneride bulunuyor; bir değişiklik var mı? Eğer yazmak istediğiniz buysa, bilgisayarınızın tab tuşuna basmanız yeterli.

Fakat yapay zekânın bu tahmini kısa metin önerileri nereye kadar gidebilir? Birkaç cümle versek, yapay zekâ bize roman yazabilir mi? Bizim yazma sitilimizi öğrenen yapay zekâ, bizim yerimize, dostlarımıza uzun mektuplar kaleme alabilir mi? Öğrenci kullanıcıların kompozisyon ödevlerini de yapmaya kadar gidebilir mi? Günün birinde belki haber de yazabilir mi?

Tüm bu soruların yanıtlarını merak eden The New Yorker dergisi ilginç bir deneyime imza attı. Derginin makaleleri bir yapay zekâya tanıtıldı. Derginin yazarlarından John Seabrook’un başladığı makalede yer alan her bölüm sonundaki bir paragrafı, yazının akışına göre öngörüde bulunarak Smart Compose adlı yapay zeka yazdı.

İşte bir insanın ve yapay zekânın birlikte yazdığı makalenin bazı kısımlarından sizin için derlediklerimiz:

Yapay zeka için büyük, insanlık için geriye adım mı?

“Sol elimin başparmağına bir göz attım ve hâlâ Tab tuşunda olduğunu gördüm. Ben ne yaptım? Bilgisayarım benimle birlikte ortak çalışma yapan bir yazara mı dönüştü? Bu, yapay zekâ için ileriye doğru küçük bir adım, ama benim için de geriye doğru bir adım mı?

Boynumun arkasındaki deri karıncalandı. Robotlarla uğraşan bilim insanlarının ‘tekinsiz vadi’ olarak adlandırdığı, insana çok fazla benzeyen bir makineyle et ve kanın arasındaki mesafeye verdiğim istem dışı bir tepki bu…

Boynumun arkasındaki deri karıncalandı. Robotlarla uğraşan bilim insanlarının ‘tekinsiz vadi’ olarak adlandırdığı, insana çok fazla benzeyen bir makineyle et ve kanın arasındaki mesafeye verdiğim istem dışı bir tepki bu…

Son günlerde, Google’ın 2018 Mayıs ayında Gmail kullanan bir buçuk milyar insana sunduğu (Bu sayı, yaşayan bütün insanların yaklaşık beşte birine denk geliyor) Smart Compose özelliğinin önerilerini göz ardı etmeye çalışıyordum.

Smart Compose (Akıllı Oluşturma) siz cümlenizi daha bitirmemişken, size cümlenin sonu hakkında tavsiyelerde bulunuyor. Yazdığınız kelimelere ve milyonlarca Gmail kullanıcısının bu kelimelerin ardından yazdığı sözcüklere dayanan ‘kelime tahmini’ sizin düşüncelerinizin nereye doğru gidebileceğini öngörüyor. Size cümlenin sonu hakkında gri harflerle Yapay Zeka’nın önerisini sunan özellik, zaman kazandırarak cümleyi sizin için toparlıyor. Tab tuşuna basıyorsunuz ve 20 kere daha tuşlara basmanıza gerek kalmıyor. Ben de ilk kez Yapay Zeka’yla bir cümle kurmuş oluyorum.

Haftada 2 milyar kez tuşa basmaktan kurtulmak

Smart Compose’un başındaki isimlerden Paul Lambert, bu fikrin akıllarına gelmesinde, yazılım mühendislerinin kod yazımında kullandıkları bir mantığın etkili olduğunu söyledi. Kodlar birbiriyle aynı uzun dizileri içeriyor, bundan dolayı da mühendisler ‘kod tamamlayıcı’ adını verdikleri kısa yollar kullanıyor.

McKinsey’in yaptığı bir araştırmaya göre, ortalama bir ofis çalışanı, iş gününün dörtte birini e-postaya harcıyor. Smart Compose, kullanıcılarını haftada 2 milyar tuş vuruşundan kurtarıyor.

İsterseniz Smart Compose’dan kolayca çıkabiliyorsunuz, ama dikkatimi sıklıkla dağıtsa da ben bunu tercih etmedim. Yapay Zeka’nın ne yazacağımı biliyor gibi görünmesine kendimi kaptırdım. Belki de yazmak benim işim olduğu için, basit bir e-posta yazarken bile, cümlelerimi özgün fikirlerimin kişisel bir ifadesi olarak görmeye meyilliyim. Bu yüzden çoğunlukla cümlenin ortasında ya da daha başındayken, Yapay Zeka’nın ne yazmak istediğimi doğru bir şekilde tahmin edebildiğini bu kadar sıklıkla görmek endişe vericiydi. Bazen, makine benimkinden daha iyi bir fikre sahip gibi duruyordu.

Çoğunlukla cümlenin ortasında ya da daha başındayken, Yapay Zekâ’nın ne yazmak istediğimi doğru bir şekilde tahmin edebildiğini bu kadar sıklıkla görmek endişe vericiydi. Bazen, makine benimkinden daha iyi bir fikre sahip gibi duruyordu.

Şimdiye kadar insanlığa münhasır bir hakkı, bizim türümüze özel bir yeteneği savunur gibi, cümleleri sonuna kadar kendim yazdım. Google’ın, Brooklyn’den Boston’a en hızlı gitme yolunu tahmin etmesine memnuniyetle onay veriyorum. Ancak algoritmalarının cümlemin sonunu tamamlamasına izin verirsem, makinenin bundan sonra benim yerime düşünmesi ne kadar zaman alacak?

Tab tuşunun temsil ettiği dijital geri dönülmez yola henüz girmedim. Yolun öteki tarafında makinelerin yazma işini üstlendiği, insanların -5 bin yıl önce yazı sistemimizin temelini oluşturan piktogram ve hiyerogliflerin modern versiyonu- emojilerle iletişim kurduğu garip yeni bir diyar olduğunu hayal ettim.

Sistem nasıl çalışıyor?

Smart Compose yazım denetiminin bir hayli ötesine geçiyor. Kafamda oluşturduğum kelimeleri düzeltmekle kalmıyor, onlarla bana geliyor. Bunu yaparken de, makine öğreniminin alt dalı olan derin öğrenmenin önsezi gücünü kullanıyor. Büyük veri kümelerindeki olasılıkları hesaplamanın gelişmiş bir yöntemi olan makine öğrenimi; yol bulma, görsel tanıma, arama, oyun ve sürücüsüz otomobiller gibi son yıllardaki olağandışı Yapay Zekâ gelişmelerinin neredeyse tamamında kullanıldı.

Bu kullanımlardan biri de işte bu yazının konusu olan örnek. Gmail.com’dan bir yıl boyunca gönderilen e-postalardaki kelime örgülerini analiz ederek, şimşek gibi hızlı milyarlarca olasılık hesabı yapıyor.

Örneğin, Eğer Cuma günü ‘İyi’ kelimesini yazarsanız, ‘İyi hafta sonları’ diye bir tahmin almanız, Salı gününe göre çok daha fazla olasılık. Fakat şimdilik, uzun önerilerin isabetsiz olma ihtimali daha fazla: Orijinal metinden ne kadar uzaklaşırsanız, tahmin o kadar daha isabetsiz oluyor.

Oğlumla gurur duymam gerektiğini düşünen yapay zeka

Sonunda geri dönülmez yola girdim. Cümlenin kendisi tekdüzeydi. Oğluma e-posta yazarken “Seninle g-” diye başladım ve amacım “seninle güzel zaman geçirdim” demekti. Fakat yapay zekâ bana, “Seninle gurur duyuyorum” dememi önerdi.

Seninle gurur duyuyorum? Aaa! Ben bunu yeterince söylemiyorum. Açık ki, Smart Compose, bunun benim konumumdaki pek çok babanın oğluna e-postada yazdığı şey olduğunu düşünüyor. Tab’a bastım. Büyütülecek bir şey yok.

Yine de klavye başında otururken ‘tekinsiz vadi’nin boynumun arkasındaki derinin karıncalanmasına neden olduğunu hissedebiliyordum. Smart Compose, benim düşüncelerimin nereye doğru gittiğini doğru tahmin etmiyordu, gerçekten de etmedi. Garip olan şey, makinenin benden daha düşünceli olmasıydı.”

Smart Compose, benim düşüncelerimin nereye doğru gittiğini doğru tahmin etmiyordu, gerçekten de etmedi. Garip olan şey, makinenin benden daha düşünceli olmasıydı.

Yapay zekânın yazının bundan sonrası için önerdiği devam metni ise şöyle:

Bu cümlemle, benim hislerimle düşüncelerimi birbirinden ayırmak istiyor gibi göründüğünü kastediyorum. Başka bir şekilde söylemek gerekirse, Smart Compose beni tanımak istiyor gibi gözüküyor.

New Yorker dergisinin bu farklı uygulamasına yapay zeka ile imza atmış makalenin yazarı Seabrook, metne şöyle devam ediyor:

Yapay zeka insandan daha iyi yazabilir mi?

“Şubat ayında OpenAI isimli yapay zeka şirketi, Smart Compose’un daha güçlü versiyonu olan GPT-2’nin son halinin kullanıcıların erişimine açılmasının, açıklanandan daha geçe kaldığını duyurdu.

Buna gerekçe olarak da, makinenin yazmada çok iyi olması gösterildi. Bu duyuru, eleştirmenler tarafından fazlasıyla gösterişli bir reklam kampanyası olarak görüldü (Twitter’da hakaretler uçuştu). Ancak bu açıklama şirketin biraz çelişkili misyonunun bir parçası: Bir yandan Yapay Zeka teknolojisini olabilecek en hızlı şekilde geliştirmeye çalışıyorlar, diğer yandan da OpenAI’nın baş teknoloji sorumlusu Greg Brockman’ın dediği gibi, ‘insanlığı sevmeleri’ öğretilmemiş süper-zeki makinelerin oluşturabileceği tehdide hazırlanıyorlar.

OpenAI 2015’te kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak, ödeme şirketi Stripe’ın baş teknoloji sorumlusu Brockman, Tesla’dan Elon Musk, Y Combinator’dan Sam Altman ve Google Brain’i bırakarak bu girişimin başmühendisi olan Ilya Sutskever tarafından kuruldu. Kurucuların amacı, kâr amacı gütmeyen bir kuruluşun özel sektörle rekabete girebilecek uzmanlık ve kaynakla buluşmasıydı.

OpenAI’nin kurucularına göre, buluşlar -güvenli olduğu sürece- açık kaynak olarak paylaşılacak, böylece birkaç şirketin yeni ve çok geniş bir dünyanın neredeyse ölçülemez hazinelerini ele geçirmesi engellenecek. Brockman’ın söylediği gibi, bu kadar fazla değeri olan bir süper-zeki makine, ona sahip olan şirkete o kadar çok servet katar ki, ‘Kapitalizmi bozabilir’ ve dünya düzenini yeniden elden geçirmek gerekebilir. Brockman, “Sağlayacağı faydaların olabildiğince geniş bir şekilde dağıtılmasını istiyoruz” diyor.

Bilgisayarlar nöronlarımızı taklit ediyordu ama artık ötesine de geçti

Bilgisayarların temelini oluşturduğu “sinir ağları” beyindeki nöronlar gibi, canlandırıldıkları zaman birbirlerini harekete geçiriyorlar. Bu canlandırma, beyinde az miktarda elektrik akımıyla, makinelerde ise veri akışıyla sağlanıyor. Bu sistemleri çalıştırmak ve soğutmak için gereken enerji maliyetleri yüzünden, GPT-2 boyutundaki bir sinir ağını eğitmek pahalı.

Başını Emma Strubell’in çektiği UMass Amherst’teki araştırmacıların yakın zamandaki bir çalışmasına göre, devasa bir sinir ağını eğitirken ortaya çıkan karbon ayakizi, yaklaşık 5 otomobilin kullanım ömürleri boyunca ortaya çıkardığına denk.

Open AI, önümüzdeki yıllarda milyarlarca dolar daha yatırıma ihtiyaç duyduğunu belirtiyor. Bilgisayarların hesaplama hızı, işlemcilerin güçlerini her iki yılda bir ikiye katladıklarını söyleyen Moore Kanunu’nu bile aşan bir hızda gelişiyor. Çip tasarımındaki, ağ mimarisindeki ve bulut temelli kaynaklardaki gelişmeler, hızı her sene 10 kat artırıyor. 2018‘deki hız, 2012‘dekinden 300 bin kat fazla.

Sonuç olarak sinir ağları, gelecek bilim insanlarının bilgisayarlar hakkında öngördüğü ancak yakın zamana kadar yapılamayan her türlü şeyi yapabiliyor.

Örneğin, Yapay Zeka çevirisi, üç yıl öncesine kadar hataya çok açıktı. Başka bir dildeki kelimelerin yaklaşık anlamı çıkartılabiliyordu. 2016’da sinir ağlarıyla yapılan çeviriye geçilince, Google Translate tıp gibi alanlarda tercümanların insan olması zorunluluğunu ortadan kaldırdı. Annals of Internal Medicine’da yakın zamanda yayımlanan bir makaleye göre, Google Translate İngilizce olmayan tıp çalışmalarını bu dile çevirmek için yeterince isabetli sonuçlar sunuyor. Bu çeviriler, sağlıkla ilgili kararların alındığı sistematik analizler için de güvenilir bulundu.

Şimdiye kadar bir yazı gördüğünüzde, bu işin içinde bir insanın olduğunun kanıtıydı. Artık bu işin içinde gerçek bir insanın olduğuna dair bir belge olmayacak.

OpenAI’ın 33 yaşındaki baş bilim insanı Ilya Sutskever, Yapay Zeka’nın en büyüklerinden kabul edilen genç bir bilim insanı. Buluştuğumuzda, üzerinde “Gelecek Gözetlenmeyecek” yazılı bir tişört giyiyordu. Gözetimli öğrenme, sinir ağlarının nasıl eğitileceğinin denetlendiği ve bilgilerin etiketlendiği yoğun işgücü gerektiren bir süreçti. Gözetimsiz öğrenmede ise artık etiketlemeye gerek yok. Artık ‘kedi’ diye etiketlenerek kedilerin makinelere tanıtılmasındansa, makineler artık kedilerin görüntülerini deneme-yanılma yöntemiyle ayırt edebiliyor.

“Bu şey simya gibi”

Sutskever, GPT-2’yi bana anlatırken gözleri büyülenmiş gibi açık bir şekilde “Ona işlemciyi ver, veriyi ver ve sana inanılmaz şeyler yapsın” ifadesini kullandı. “Bu şey” dedikten sonra doğru kelimeyi bulmak için düşünme arası verdi ve “Bu şey simya gibi!” dedi.

Önde gelen bir Yapay Zeka araştırmasının başındaki bir bilgisayar uzmanının, kendi çalışmasını Ortaçağ’da bilim insanı olduğu kadar da büyücü olan erkekler tarafından yapılan bir çalışmaya benzetmesi çok şaşırtıcıydı. Simya, Aydınlanma’yla birlikte bitmedi mi?

GPT-2, OpenAI’ın ilk dil modeli olan GPT’den on kat daha büyük bir sinir ağı üzerinde çalışıyor. OpenAI’nin tam sürümün yayımlanmasını geciktireceğini açıklamasının ardından, biri Şubat, biri Mayıs, biri de Ağustos’ta olmak üzere üç tane daha zayıf versiyon internette yayımlandı. Şirketin araştırma direktörü Dario Amodei, neden tam versiyonu yayımlamadıklarını şöyle açıkladı: “Şimdiye kadar bir yazı gördüğünüzde, bu işin içinde bir insanın olduğunun kanıtıydı. Artık bu işin içinde gerçek bir insanın olduğuna dair bir belge olmayacak.”

Bu, oğlumla yaşadığım geri dönülmez an gibi geldi. “Seninle gurur duyuyorum” demenin neresi -baba-oğul arasındaki yakınlık gibi- insanca, neresi makinenin ürettiği bir yazı? Aradaki farkı söylemek gün geçtikçe daha zorlaşacak.”

Makinenin yazının devamı için önerdiği kısım:

İlk yılın sonuçları umut vadedici ancak büyük meseleler de ortaya çıkmayı bekliyor. Amodei’ye Yapay Zeka’nın insanları uzmanlık alanlarında geçmesinden korkmamız gerekip gerekmediğini sordum. “Hayır, bence bunun insanların robot olacağı bir toplum olmayacağını anlayabiliriz” dedi. Herhangi bir yeni teknolojinin güvenliliği, çoğunlukla nasıl düzenlendiğine bağlı. Eğer makineler kendileri için düşünmeye başlarsa, bu bir sorun olabilir. Ancak insan zekasını gerçekten kopyalamak istiyorsak -ki çoğumuz istiyor- bilim insanlarının keşfedebileceği pek çok yön var.”

Makalenin orjinaline ve tamamına şu linkten ulaşabilirsiniz:

https://www.newyorker.com/magazine/2019/10/14/can-a-machine-learn-to-write-for-the-new-yorker

Bu yazı ilk kez 7 Kasım 2019’da yayımlanmıştır.

Fikir Turu

John Seabrook ve Smart Compose tarafından kaleme alınan “Bir Makine New Yorker için makale yazmayı öğrenebilir mi? Sonraki Kelime” başlıklı makalenin bir kısmı Eren Umurbilir tarafından İngilizceden Türkçeye çevrilmiştir. Metin, Fikir Turu’nun editoryal katkılarıyla yeniden düzenlenmiştir. Makalenin orjinaline ve tamamına şu linkten ulaşabilirsiniz: https://bit.ly/2JXAE3E

Yorumu Gör

avatar

Send this to a friend