Yapay zekanın (AI) ve bilgisayarların neyi yapamadıklarını tahmin etmek saçma bir şey. AI’ın 60 yıllık tarihi boyunca, şüpheciler, makinelerin asla başaramayacaklarını düşündükleri görevleri belirlemeye çalıştılar. Bu tür görevler, bir satranç oyunu oynamaktan müzik parçalarını üretmeye, bir araba sürmeye kadar değişmektedir. Hemen hemen her an, yanlış oldukları kanıtlanmıştır.
Ama AI 2018’de burada bizleri şaşırtıyor, ancak hala onun yapamadığı şeyler var. Bazıları diğerlerinden daha anlamsız olsa da, hepsi şu anda eksik olan makine zekasının bir kısmını gösteriyorlar. İşte daha yapılacak şeylerin altını çizen altı örnek.
Komik şakalar yazmak
Bir AI araştırmacısıysanız, bunu (muhtemelen) sizin erişebildiğiniz bir yerde alçak dallarda asılı meyve olarak düşünün. Sonuçta, iyi bir şaka yazmak kolay olmalı, değil mi? Şimdiye kadar şaka üreten AI’lar yaratma çabalarına bir bakalım.
Bu yılın başlarında, cesur bir kodlayıcı, 43.000’den fazla şaka üzerinde bir nöral ağ denedi ve ondan yeni şakalar üretmesini istedi.
Bir şaka komik olsun ya da olmasın, çok özneldir, ama en büyük bangi jumping atlayıcısının bile, oralarda kıkırdayacak kadar çok şey bulması mümkün değildir. IBM’in Jeopardy!’si makinelerin, aynı kelimeye çoklu anlamlar yüklemek gibi dilbilimsel karmaşıklıkları anlayabileceğini gösterdi. Ama şimdiye dek bilerek mizahi bir etki yapmadı.
İşte bir meydan okuma: (kodlayıcı olmayan) insan kitlesinin yüzde 50’sini güldüren komedi malzemesinden 3 dakikalık bir liste yapan ve sunan Bir AI yaratmak. Ayrıca hiçbir şakanın çalınmasına izin vermemek.
İyi romanlar yazma
Narrative Science gibi şirketlerin yükselişi ve spor raporlaması için algoritmaların kullanılması, yazma eylemine günümüzün bilgisayarlarının erişemediğini gösteriyor. Ancak, bir makinenin henüz bir roman yazmasını beklemiyoruz. Bu, ister popüler tür olan kurgu olsun, isterse de gösterişli ciddi edebi kurgu türünde olsun, böyledir.
Her ikisinden birinin yazılması, sadece yerel bir futbol oyunundaki skor gibi, bilgi parçalarını ortaya çıkarmak için metin üretmeyi gerektirmez. Bu, okuyucularla rezonansa giren (ya da bu fikrin bilerek altını çizen) bir anlatının oluşturulması ve sonra bunu anlatmanın en iyi yolunu bulmak anlamına gelir.
Düzyazı yazmak için kullanılan AI’ın etkileyici bir gösterişi var. Bazen çok basit olanlar da var. Ama biz ne sayısal bir Jane Austen ne de J.K. Rowling için herhangi bir zamanda nefesimizi tutup beklemiyoruz.
Yaratıcı stratejiler oluşturmak
Bir seviyede, bu basit olarak doğru değildir. Google DeepMind’in oyun oynayan AI’ı gösterdi ki, Atari video oyunları oynamak gibi bir noktada, destek öğrenmesinde ustalaşmış akıllı ajanlar gerçekten optimal stratejileri formüle edebiliyorlar. Ayrıca, yaratıcılığın yapay zeka için dokunulmaz bir alan olmadığına da inanıyoruz.
Bununla birlikte, burada bahsettiğimiz şey, örneğin, önemli bir avukatın eşsiz argümanlar oluşturma veya üst düzey bir CEO’nun şirkete cesurca yeni yönlerde liderlik etme yeteneklerinin tanımlanması türünden yaratıcı stratejileri formüle etme yeteneğidir.
Bu sadece verileri analiz etmekle ilgili değil; yapılandırılmamış problemleri çözme işine girişmek ve hangi bilgi parçalarının uygun olduğuna ve hangilerinin güvenli bir şekilde göz ardı edilebileceğine karar vermekle ilgilidir.
Genellikle de bu görevlerde mükemmel olmak aşağıdaki yeteneği gerektirir.
İnsan olmak
Zorlu bir hedef, değil mi? Hayır, tam anlamıyla bunu kastetmiyoruz: Eğer bir makine tam anlamıyla insan olarak düşünülseydi, o zaman bu asla olmazdı. Onun yerine bu, merhamet ve bizi insan olarak yönlendiren şeylere dokunma becerisi gibi özellikleri ifade ediyor.
Makineler, bireysel kullanıcıların duygusal durumlarını yüz ifadeleri ve ses kalıpları gibi şeyler aracılığıyla tanımlamakta çok başarılı oluyorlar. Daha sonra, bu içgörüyü, bizimle etkileşim kurma yollarını değiştirmek için kullanabiliyorlar, örneğin üzüldüğümüzde veya mutlu olduğumuzda belirli oynatma listelerini öneriyorlar.
Ama bilgisayarlar kanser gibi hastalıkları tanımlamakta iyi olabilirler, bir insan doktorun yerine, onun bir ölümcül hastalık nedeniyle ölmekte olduğunuzu söylemesini ister misiniz? İşe daha hafif yandan bakarsak, Moneyball gibi kitaplar ve filmler bize veri analizinin kazanan spor takımlarını nasıl seçilebileceğini gösteriyor. Ama bir AI, üst düzey bir spor antrenörü olabilir mi? Bunlar önemli insan rolleridir ve öngörülebilir gelecek için insanlar için var olmaya devam edeceklerdir.
Makineler bu becerileri kazanamazsa, işyerinde yapabilecekleri şeyler sınırlanır.
Kahve yapmak
Evet, pek çok akıllı kahve makinesi var, ama bizim bahsettiğimiz şey bu değil. Kahve Testi, Apple’ın kurucu ortağı Steve Wozniak tarafından, makine zekası ve robot el becerisinin çeşitli yönlerinin bir ölçüsü olarak ileri sürüldü. Wozniak testinde, rastgele bir Amerikan evine giren, kahve makinesini bularak, su ekleyerek, bir kupa bularak ve doğru düğmelere basarak kahve oluşturan bir makineyi kastediyor.
Bu testle ilgili hoşumuza giden şey, ne kadar ölçülebilir olduğudur. Yapay Genel Zeka’yı ölçmeye yönelik diğer girişimler ya felsefi soyutlamalara odaklanmakta ya da halihazırda ulaşılmış bulunmaktadır. Wozniak’ın testi, görüntü tanıma gibi alanlarda yüksek performans gerektirir, ancak aynı zamanda genelleştirilmiş, çok amaçlı bir zekaya da ihtiyaç duyar. Şimdiye kadar, bu henüz elde edilemedi.
İnsanlardan oluşan spor ekiplerini yenmek
Bunu bir bonus olarak düşünün. Bunun nedeni, bir fincan kahve yapmak gibi, sadece AI hakkında değil, aynı zamanda robotik’in ilgili alanıyla da ilgili: donanımdan yazılıma kadar.
Aynı şekilde AI eğer zeki kabul edilirse genelleştirilmelidir, o zaman robotlar tamamen kendi potansiyellerine kadar yaşayacaklarsa çok amaçlı olmalıdırlar. Bunu, Boston Dynamics’in Atlas robotu gibi göstermeye başlıyoruz, ki bu robot parkurda koşmanın yanı sıra ters parendede de iyi bir performans gösteriyor.
Ama AI satrançta ustaları yenmek, dünyanın en iyi oyuncularına karşı Go oyunlarını kazanmak gibi entelektüel başarılara da imza attı. Aynı şey robotlar için geçerli olamadı. Bir robot takımının bir insan futbol takımı yendiğini görecek miyiz? Oyunun gerektirdiği hız ve sayısız yetenek göz önünde bulundurulduğunda, bu çok uzak görünüyor.
Yanılıyor muyuz?
AI bize nesnelerin ne kadar hızlı hareket ettiğini gösteriyor. Daha da önemlisi, bu ilerlemenin çoğu, “bilgisayar asla x’i yapamaz” gibi ifadelere bir cevap olmuştur.
AI araştırmalarında ilerlerken, bunlar uğraşılması gereken engellerden bazılarıdır. Özellikle de AI ve robotlarla işyerinde düzenli olarak çalışmaya başladığımızda.
Bu yazı, Newtech dergisinin Ocak ayı sayısından alınımıştır.