Bugün öğrendim ki: Moravec paradoksunun bir örneği: İnsanların zahmetsizce yaptığı şeyler, bilgisayarlar için genellikle çok daha zordur. Örneğin, bir bilgisayara satranç veya dama oynamayı öğretmek, ona yürümeyi veya yüzleri tanımayı öğretmekten çok daha kolaydı.
Algının, akıl yürütmeden daha fazla hesaplama gerektirdiği gözlemi
Moravec paradoksu, Hans Moravec'in 1988'de yazdığı şu gözlemdir: "Bilgisayarların zeka testlerinde yetişkin düzeyinde performans göstermesini veya dama oynamasını sağlamak nispeten kolaydır; ancak algı ve hareketlilik söz konusu olduğunda onlara bir yaşındaki bir çocuğun becerilerini kazandırmak zor veya imkansızdır." İnsanlara çabasız görünen yüz tanıma veya yürüme gibi becerilerin gelişmesi milyonlarca yıllık evrim gerektirirken, matematik gibi soyut akıl yürütme yeteneklerinin evrimsel açıdan yakın zamanda ortaya çıkması nedeniyle bu sezgisel olmayan durum yaşanıyor olabilir. Bu gözlem, 1980'lerde Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky ve diğerleri tarafından dile getirilmiştir.
Benzer şekilde Minsky, tersine mühendislik yapılması en zor insan becerilerinin, bilinçli farkındalık düzeyinin altında olanlar olduğunu vurgulamıştır. "Genel olarak, zihnimizin en iyi yaptığı şeylerin en az farkındayızdır," diye yazmış ve eklemiştir: "kusursuz çalışan karmaşık süreçlerden ziyade, iyi çalışmayan basit süreçlerin daha çok farkındayız." Steven Pinker, 1994 yılında "otuz beş yıllık yapay zeka araştırmasının ana dersinin, zor problemlerin kolay, kolay problemlerin ise zor olmasıdır" diye yazmıştır.
2020'lere gelindiğinde, Moore yasası uyarınca bilgisayarlar 1970'lere kıyasla yüz milyonlarca kat daha hızlıydı ve Moravec'in 1976'da öngördüğü gibi, ek işlemci gücü nihayet algı ve duyusal becerileri ele almaya başlamak için yeterli hale geldi. 2017'de önde gelen makine öğrenimi araştırmacısı Andrew Ng, "neredeyse bir saniyeden daha az zihinsel düşünce gerektiren tipik bir insanın yapabileceği her şeyi, muhtemelen şimdi veya yakın gelecekte yapay zeka kullanarak otomatikleştirebiliriz" şeklinde "oldukça kusurlu bir temel kural" sundu. Şu anda yapay zekanın hangi görevlerde mükemmelleşme eğiliminde olduğuna dair bir fikir birliği yoktur.[güncelleme gerekir]
İnsan becerilerinin biyolojik temeli
[düzenle]
Moravec tarafından önerilen paradoksun olası bir açıklaması evrime dayanmaktadır. Tüm insan becerileri, doğal seçilim süreci tarafından tasarlanmış mekanizmalar kullanılarak biyolojik olarak uygulanır. Doğal seçilim, evrimleri süresince tasarım iyileştirmelerini ve optimizasyonlarını koruma eğiliminde olmuştur. Bir beceri ne kadar eskiyse, doğal seçilimin tasarımı iyileştirmek için o kadar çok zamanı olmuştur. Soyut düşünce çok yakın zamanda gelişmiştir ve sonuç olarak, uygulamasının özellikle verimli olmasını beklememeliyiz.
Moravec'in yazdığı gibi:
İnsan beyninin büyük, yüksek oranda evrimleşmiş duyusal ve motor kısımlarında kodlanmış olan, dünyanın doğası ve içinde nasıl hayatta kalınacağı konusunda bir milyar yıllık deneyimdir. Akıl yürütme dediğimiz kasıtlı sürecin, insan düşüncesinin en ince tabakası olduğuna inanıyorum; sadece bu çok daha eski ve çok daha güçlü, ancak genellikle bilinçsiz olan duyusal-motor bilgi tarafından desteklendiği için etkilidir. Hepimiz algısal ve motor alanlarda olağanüstü olimpiyat sporcularıyız, o kadar iyiyiz ki zor olanı kolay gösteriyoruz. Ancak soyut düşünce yeni bir numaradır, belki 100 bin yıldan daha az bir geçmişi vardır. Henüz onda ustalaşamadık. Doğası gereği o kadar da zor değildir; sadece biz onu yaparken öyle görünür.
Bu argümanı ifade etmenin kompakt bir yolu şöyle olabilir:
Herhangi bir insan becerisinin tersine mühendisliğinin zorluğunun, o becerinin hayvanlarda evrimleştiği süre ile kabaca orantılı olmasını beklemeliyiz.
En eski insan becerileri büyük ölçüde bilinçsizdir ve bu yüzden bize çabasız görünürler.
Bu nedenle, çabasız görünen becerilerin tersine mühendisliğinin zor olmasını beklemeliyiz, ancak çaba gerektiren becerilerin mühendisliğinin zor olması gerekmez.
Milyonlarca yıldır evrimleşen becerilere bazı örnekler: yüz tanıma, uzayda hareket etme, insanların motivasyonlarını yargılama, top yakalama, ses tanıma, uygun hedefler belirleme, ilginç olan şeylere dikkat etme; algı, dikkat, görselleştirme, motor beceriler, sosyal beceriler ve benzeri ile ilgili her şey.
Daha yakın zamanda ortaya çıkan becerilere bazı örnekler: matematik, mühendislik, oyunlar, mantık ve bilimsel akıl yürütme. Bunlar bizim için zordur çünkü bedenlerimizin ve beyinlerimizin birincil olarak evrimleştiği şeyler bunlar değildir. Bunlar, tarihsel zaman içinde yakın zamanda edinilmiş ve çoğunlukla kültürel evrim yoluyla iyileştirilmesi için en fazla birkaç bin yılı olan beceriler ve tekniklerdir.
Yapay zeka üzerindeki tarihsel etki
[düzenle]
Yapay zeka araştırmalarının ilk günlerinde, önde gelen araştırmacılar genellikle sadece birkaç on yıl içinde düşünen makineler yaratabileceklerini tahmin ediyorlardı (yapay zekanın tarihine bakınız). İyimserlikleri, kısmen mantık kullanan, cebir ve geometri problemlerini çözen, dama ve satranç gibi oyunlar oynayan programlar yazmadaki başarılarından kaynaklanıyordu. Mantık ve cebir insanlar için zordur ve zekanın bir işareti olarak kabul edilir. Birçok önde gelen araştırmacı[a], "zor" problemleri (neredeyse) çözdükten sonra, görme ve sağduyulu akıl yürütme gibi "kolay" problemlerin yakında çözüleceğini varsaydı. Yanılıyorlardı (ayrıca yapay zeka kışına bakınız) ve bunun bir nedeni, bu problemlerin hiç de kolay değil, aksine inanılmaz derecede zor olmasıdır. Mantık ve cebir gibi problemleri çözmüş olmaları konu dışıydı, çünkü bu problemlerin makineler tarafından çözülmesi son derece kolaydır.[b]
Rodney Brooks, erken dönem yapay zeka araştırmalarına göre zekanın "satranç, sembolik entegrasyon, matematiksel teoremleri kanıtlama ve karmaşık kelime cebiri problemleri çözme gibi, yüksek eğitimli erkek bilim insanlarının zorlayıcı bulduğu şeyler olarak en iyi şekilde nitelendirildiğini" açıklar. "Dört veya beş yaşındaki çocukların çaba sarf etmeden yapabileceği şeyler, örneğin kahve fincanı ile sandalye arasında görsel olarak ayrım yapmak, iki bacak üzerinde yürümek veya yatak odalarından oturma odasına yollarını bulmak, zeka gerektiren faaliyetler olarak düşünülmüyordu. Zeka temelli beceriler repertuvarına hiçbir estetik yargı da dahil edilmedi."[9]
1980'lerde bu durum Brooks'u yapay zeka ve robotik araştırmalarında yeni bir yöne yöneltecekti. "Bilişin olmadığı. Sadece algılama ve eylem. Yapacağım tek şey bu olacak ve geleneksel olarak yapay zekanın zekası olarak düşünülen şeyi tamamen dışarıda bırakacağım" diyen akıllı makineler inşa etmeye karar verdi.[9] Bu yeni yöne "Nouvelle AI" adını verdi.
Yapay zekanın tarihi üzerine 1983 tarihli bir bölümde, yapay zekanın kurucusu Allen Newell, bu fikri "mit" olarak nitelendirerek eleştirdi. "İnsanın daha yüksek akıl yürütme fonksiyonlarını otomatikleştirmenin nispeten kolay olduğu, ancak insanın hayvanlar aleminin geri kalanıyla paylaştığı ve otomatik olarak iyi bir şekilde gerçekleştirdiği fonksiyonları (örneğin tanıma) otomatikleştirmenin çok zor olduğuna dair bir mit gelişti" diye yazdı.
Arvind Narayanan, Moravec'in paradoksunu "hangi problemlerin yapay zeka için kolay veya zor olacağına dair tahmin gücü" yerine "yapay zeka topluluğunun üzerinde çalışmaya değer bulduğu şey hakkında bir ifade" olarak tanımlar.[12]
Kültürel referanslar
[düzenle]
Dilbilimci ve bilişsel bilimci Steven Pinker, 1994 tarihli The Language Instinct (Dil İçgüdüsü) adlı kitabında bunu yapay zeka araştırmacıları tarafından ortaya çıkarılan ana ders olarak görmektedir.
Ayrıca bakınız
[düzenle]
Yapay zeka etkisi
Somutlaşmış biliş
Yapay zekanın tarihi
Kapsama mimarisi
Notlar
[düzenle]
Referanslar
[düzenle]
Kaynakça
[düzenle]