LEIBNIZ’IN DEĞİRMENİNDEN SEARLE’IN ÇİN ODASINA: Erken Dönem Makine Bilinci Yorumları ve Eleştirileri

Makinenin Ne Yaptığından Haberi Var mı?

            Yağmurlu soğuk bir akşamda, içerisi loş ışıkla aydınlatılmış butik bir kahveciye giriyorsunuz. İçeride yeni çekilmiş taze kahve çekirdeklerinin kokusunu aldınız. Arka planda yumuşak notalarda seyreden jazz müzikle birlikte ısıtıcıya doğru yaklaştınız ve üzerinden buhar çıkan filtre kahvenizden bir yudum alıp camlara düşen yağmur damlalarını seyre dalıyorsunuz. Yukarıdaki anlatının huzurlu bir hissiyat yarattığı, sanıyorum ki hepimizin hemfikir olabileceği bir konu. David Hume, bu tür hissiyatların nedeninin kavramların zihnimizde oluşturduğu çağrışımlar olduğunu düşünüyordu. Ona göre insan zihni deneyimler vasıtasıyla bir algı kazanıp bu algılar arasında bağlantı kurarak hayatı anlamlandırırdı. Peki ya makinelerin algı kazanma yöntemleri nasıldır? Eğer bu mümkünse tabii ki.

            “Büyük Dil Modelleri” istediğimiz sorulara saniyeler içinde yanıt verebiliyorlar; şiirler, makaleler yazıyorlar ve bilgisayar programları geliştirebiliyorlar. Bu modellerin görsel uzantılı platformları üzerinden “Midjourney” ve “Dall-E” gibi araçlarla çeşitli sanatsal veya teknik görseller üretmek de mümkün. Üstelik bu görsel ve metinsel eserlerin bir sanatçının dokunuşu olmadan üretildiğini ayırt etmek imkansız hale geldi. Öyleyse bu eserler sanat ve yapay zeka da sanatçı olarak kabul edilebilir mi? Peki ya yapay zekanın bu eserleri tasarlarken estetik kaygılar duyduğunu yahut yaptığı esere bakıp da bir tatmin duygusu geliştirdiğini söyleyebilir misiniz? Başa dönelim, makinenin yaptığı kahvenin kokusundan hoşlanması mümkün mü? Peki bir makine; yağmurdan sonraki toprak kokusuna, taze kitap kokusuna veya yeni pişmiş ekmek kokusuna karşı herhangi bir hissiyata sahip olabilir mi? Bunları hiç düşünmediyseniz sorun yok! Geçmişte bazı kişiler düşünmüş olacak ki birtakım düşünce deneyi ortaya atmışlar.

Çin Odasındaki Çevirmen

            Diyelim ki bir oyun oynuyoruz. Elinize iki ayrı kutu tutuşturup gerekli görevi tamamlamanızı istedik. İlk kutudaki kağıtlarda anlam veremediğiniz Çince metinler, diğer kutuda ise sırasıyla onlara atfedilen Almanca karşılıkları var. Çocuk oyuncağı! Sırasıyla kağıtları birbiriyle eşleştirdiniz ve görevi tamamladınız. Bravo! Artık Almanca / Çince çevirmen sayılırsınız, öyle değil mi? Bu işte bir yanlışlık olmalı, siz aslında ne Almanca ne de Çince biliyorsunuz. Tek yaptığınız şey hangisine ait olduğu önceden talimat verilen kağıtları birbiriyle eşleştirmekti. Kelimelerin ne anlama geldikleri veya neyi temsil ettikleri hakkında hiçbir fikriniz yok. 

            Searle Çin Odası düşünce deneyini gerçekleştirmeden 30 sene evvel bilgisayar biliminin öncü teorisyenlerinden Alan Turing kendi adıyla bildiğimiz testi ortaya atmıştı. Buna göre bir makine Turing testini geçebilmek için bir insanla çevrimiçi sohbet etmeli ve bu insan, bir makine ile yazıştığının farkına varamamalıydı. Searl ise Turing’in bu yaklaşımını hatalı buldu. Ona göre bir makine tamamen insan gibi yazabilir fakat bu, makinenin bir insan zekasına sahip olduğunu söylemeye yeterli gerekçe oluşturamazdı. Hal böyleyken Searl, makine bilincinden veya Turing’in ifade ettiği tür bir zekadan söz etmenin manasız olduğunu işaret edecek olan düşünce deneyini tasarladı fakat ondan önce birisi davranmıştı. 

            Yel Değirmenleri rüzgarın ne olduğunu bilirler mi? Searle’den tam üç yüz yıl önce henüz sanayi devremi bile yaşanmamışken Alman matematikçi Leibniz de Monadoloji eserinin 17. maddesinde bu konunun altını çizmişti. Leibniz, düşünebilen, deneyimleri olan ve buna göre davranan  fiziksel bir sistem hayal etmemizi istedi. Yel değirmenlerini rüzgar şiddeti arttığında tepki vererek enerji üretirler fakat onlara yakından baktığımızda ne görürürüz? Orada dişlilerden ve mekanik parçalardan başka, bize onların birer algıya veya bilince sahip olabileceklerini işaret edecek hiçbir delil yoktur. Leibniz aslında bu analojiyi evrenin tözü olarak düşündüğü monad kavramını açıklamak için kullanmıştı fakat bunun konumuzla alakası olmadığı için gelin Çin Odası deneyine gelen eleştiriler ve günümüz merceğinden bir bakışla birlikte yazımızı sonlandıralım.

SONUÇ: Eleştiriler ve Modern Makinenin İntikamı

            CPU (Central Processing Unit), elektronik cihazlarda işlemleri ve talimatları düzenleyerek gerekli komutların çalışmasını sağlayan birimdir. “Buraya nereden geldik?” dediğinizi duyar gibiyim. Searle’ın düşünce deneyinin en çok eleştirildiği noktalardan birisi, sistemin işleyişinin aşırı basite indirgendiği yönünde oldu. Baştaki oynadığınız oyunu hatırlayalım; kağıtları halihazırda bulunan talimatlara göre eşleyen siz, aslında sadece CPU’dan ibaretsiniz. Fazla dramatik oldu ama öyle. Deneyimlerin kaydedilmesi ve bilincin varlığı söz konusu olduğunda hafızanın göz ardı edilmesi mümkün mü? Hayır. Eşleştirme yaparken kağıtların sırasıyla kutulara konulduğu bilgisi olmadan bu işlem yapılamazdı. Neticede analoji incelendiğinde çevirmen makinenin, sadece CPU’dan değil, hafıza ve çevre birimlerinden oluşması gerektiği açığa çıkar. 

            Günümüze gelecek olursak söz konusu çevirmenin niteliği olarak istatistiki metotların yerini artık tamamen ANN (Artificial Neural Networks)’lerin aldığı söylenilebilir. Bunun düşünce deneyimizdeki yansıması nedir peki? Başlangıç koşullarından farklı olarak elinizdeki kutuların içine fazladan birer kelime kağıtları yerleştirildini farz edelim. İstatistiki modelleri baz aldığımızda kafanız karışıp anlamsız bir sonuç vermeniz öngörülebilirdi. ANN modellerde ise diğer kelimelerden yola çıkarak hala görece mantıklı bir tahmin geliştirebilirsiniz. Bunun temel sebebi sorgulandığında çalışma yönteminin istatistiki metotlara göre daha karmaşık olması göze çarpıyor. Yapay sinir ağları; adından da anlaşılacağı üzere insan beynini basitçe taklit ederek yüzlerce yapay nöron, lineer olmayan bir şekilde birbirleriyle etkileşime girer ve karmaşık problemlerin çözümü sağlanır. Buna göre daha önce modeli eğiten veride olmayan tamamen farklı bir kelime veya yapıyla karşılaşıldığında bile bağlamdan veya kelime kökeni gibi parametrelerden yola çıkarak akıl yürütebiliyor. Peki sizce burada makinenin dünya bilinci oluşmasından, insanlara benzer algılama biçimine sahip olmasından veya olayları anlamlandırmaya başlamasından söz edilebilir mi? Alman teorik fizikçi Sabine Hossenfelder’a göre doğru cevap; evet, yani en azından insanoğlunun kuantum mekaniğini anlamlandırabildiği kadar!

Referanslar

1) Cole, David, “The Chinese Room Argument“, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2024 Edition), Edward N. Zalta & Uri Nodelman (eds.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/win2024/entries/chinese-room/>.

2) Hume, David. A Treatise of Human Nature. 2nd ed., Oxford UP, 2000.

3) Sarle, Warren S. “Neural Networks and Statistical Models.” Proceedings of the Nineteenth Annual SAS Users Group International Conference, April 1994, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.

4) Leibniz, Gottfried Wilhelm. The Monadology. 1714. Translated by George R. Montgomery, Hackett Publishing, 1988.

5) Hossenfelder, S., 2023, ‘I believe chatbots understand part of what they say. Let me explain.’, available on YouTube.