Yapay zeka devrimi felsefenin en temel sorularını yanıtlamamıza nasıl yardımcı oluyor? (Bölüm 1)

Ben kimim? Ne yapmak için doğdum? Nasıl yaşamalıyım? İnsan varoluşuyla ilgili en büyük soruları çözmek için pek çok makale, pek çok kitap ve pek çok felsefi okul doğdu. Bu yazımızda, bu temel felsefi konular üzerine dünya lideri bir teknoloji uzmanının bakış açısından derin düşüncelerini aşağıdaki makale dizisi aracılığıyla okuyuculara sunmak istiyoruz.

Makale dizisi, Forbes tarafından Çin'de 1 numara olarak sıralanan teknoloji yatırım şirketi Sinovation Ventures'ın kurucusu yazar Kai-fu Lee'nin The Edge'deki makalesinden çevrilmiştir. Lee, Apple'da araştırma pozisyonlarında bulundu ve Microsoft ile Google Çin'deki operasyonlardan sorumluydu. Lee aynı zamanda dünyanın ilk ses tanıma sistemini yaratan bilgisayar bilimcisidir. Lee'nin sistemi şu anda Apple'ın Siri'sinde, Microsoft ürünlerinde ve diğer birçok şirkette kullanılıyor.

Yazar Kai-fu Lee, Çin'in 1 numaralı teknoloji yatırım şirketi Sinovation Ventures'ın kurucusu (Fotoğraf: China Daily)

BÖLÜM 1: YAPAY ZEKA'NIN BİRİNCİ VE İKİNCİ DALGASI

Yapay zekanın ilk dalgası

Herkes gibi benim de kendime her zaman sorduğum sorular: Ben kimim ve neden varım? İnsan olarak biz kimiz, neden varız? Üniversitedeyken çok daha masum bir bakış açısına sahiptim. Bilgisayarlar ve yapay zeka konusunda çok tutkuluydum ve kaderimin bilgisayar algoritmaları ile çalışmak olduğunu düşündüm ve meslektaşlarımla birlikte beynin nasıl çalıştığını, bilgisayarların nasıl beyin kadar akıllı olabileceğini, hatta beynin yerini alabileceğini hayal ettim. beyin ve buna yapay zeka denir.

O zamanki basit görüşüm buydu. Üniversite yıllarımda, yüksek lisans yıllarımda da bu işi sürdürdüm. Carnegie Meelon'a gittim ve konuşma tanıma alanında doktora derecemi aldım , ardından Apple, SGI, ardından Microsoft ve Google'a katıldım. O şirketlerde yapay zeka üzerine çalışmaya devam ettim. Zekanın nasıl çalıştığına dair arayışımız ve yapay zeka anlayışımız sanırım bize geri dönecek ve "Ah, beyin böyle çalışır" diyecek. Onu simüle ediyoruz ve zekanın tanımı budur. Hayatımızda en önemli şey bu olmalı: IQ'muz, düşünme, analiz etme, tahmin etme, anlama yeteneğimiz; bunların hepsi bilgisayardaki simülasyonla geliştirilebilir.

Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (yapay zeka alanında öncü kabul edilen üç bilim adamı) ve akıl hocam Raj Reddy (Hintli-Amerikalı bilgisayar bilimcisi Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy de aynı zamanda bir yapay zeka öncüsü). Bu insanların hepsi benim düşünce biçimim üzerinde derin bir etki bıraktı. Aynı zamanda bir zeka anlayışı peşinde olmaları da ahenkli. O zamanki görüş, eğer düşüncemizi somut adımlarla gerçekleştirecek bir süreç sağlarsak, insan zekasını, insan davranış biçimleriyle birlikte kurallar olarak uygulayacağımız yönündeydi.

Mesela açsam dışarı çıkıp yemek yemek isterim. Bu ay yanlışlıkla çok para harcadım, daha ucuz bir yere gideceğim. Daha ucuz olan yerin McDonald's olduğu ima ediliyor. McDonald's'ta kızarmış yiyeceklerden kaçınıyorum, bu yüzden sadece hamburger alıyorum. Bu "eğer, öyleyse, aksi halde" şeyleri bizim nasıl düşündüğümüzdür (düşündüğümüz gibi) ve uzman sistemlerin veya sembolik yapay zekanın üretimi de bu şekilde çalışır. Bunun çok sınırlayıcı olduğunun farkındayım çünkü kuralları yazdığımızda çok fazla kural çıkıyor.

MCC'de (Mikroelektronik Bilgisayar Şirketleri Konsorsiyumu) ​​tanıdığım en zeki insanlardan biri olan Doug Lenat adında bir profesör vardı. Bir gün bu işi halledeceğimizi ve bunun beyin olacağını düşünerek, aklımıza gelebilecek tüm kuralları yazmaları için yüzlerce kişiyi işe aldı. Araştırması Apple ve Microsoft tarafından desteklenmektedir. Onu ziyaret ettiğimde bana tüm bu farklı çiçek türlerini gösterdiğini, her çiçeğin ne olduğu, her çiçeğin kaç yaprağı ve hangi renklere sahip olduğu hakkındaki bilgilerini paylaştığını hala hatırlıyorum. Dünyada kavrayamayacağımız kadar çok bilgi olduğu ve etkileşimlerinin çok karmaşık olduğu ortaya çıktı. Bu mekanizmayı, kurala dayalı sistemleri, onu nasıl inşa edeceğimizi bilmiyoruz.

Bu ilk dalgaydı. İnsanlar kuralları biz yazabiliriz diye heyecanlanmaya başladı ama bu tam bir başarısızlıktı. Bu başarısızlığın sonucu, bazı açılardan yalnızca birkaç yararlı uygulamanın olmasıdır. Bu, insanları yapay zekanın başarısız olduğuna ve takip edilmeye değer olmadığına inandırıyor.

Kai-fu Lee'nin derinden etkilendiği yapay zeka alanında öncü bilim insanları: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (Fotoğraf: Slideplayer, Wikipedia)

Yapay zekanın ikinci dalgası

Carnegie Mellon'daki doktora çalışmamla aynı zamana denk gelen ikinci dalgaya uyduğum için şanslıydım. Bu çalışmada bir çeşit istatistik veya makine öğrenimini kullanıp kullanamayacağımızı merak ettim. Peki ya her şeyden örnekler toplasaydık ve sistemleri eğitseydik? İngilizcede farklı sesleri eğitmek için ses örnekleri, hayvan tanımayı eğitmek için köpek ve kedi örnekleri vb. olabilir. O zamanlar iyi sonuçlar veriyorlardı. Doktora tezimde geliştirip kullandığım teknoloji türü, kendi kendine yeten konuşma tanıma hoparlör sisteminin ilk örneği olan "Gizli Markov Modelleri" olarak adlandırılmaktadır. Bu sistem, Siri, Microsoft'un ses tanıma sistemi ve bilgisayar sesi ve bilgisayar görüşünde kullanılan diğer teknolojiler gibi birçok üründe kullanılmış ve hala kullanılmaktadır. Bu işi 1980'lerde Carnegie Mellon'da yaptım, tezimi 1988'de bitirdim ve 1990-1996 yılları arasında Apple'da, ardından 2000 civarında Microsoft Research'te çalışmaya devam ettim.

Bu çalışmanın hesaplamasının etkili olduğu konusunda iyimserdik çünkü sonuçların iyileştiğini gördük. Ancak on yıllık bir çalışmanın ardından kritik iyileştirmelerin sınırlarına ulaştığını görüyoruz. Daha fazla yukarı çıkamadılar, biz de korktuk. Yine pek çok kişi şöyle diyor: "1000 kelimeyi, 100 nesneyi tanıyabilirsiniz ama daha fazlasını tanıyamazsınız. İnsanlar, yeni oluşan kelimeler de dahil olmak üzere sonsuz bir kelime dağarcığını anlayabilir. Bu zekice değil. Bu yapay zeka değil." İkinci yapay zeka çöküşü, insanların yapabildiği şeyleri makinelerin de yapabileceğini kanıtlayamadığı için meydana geldi.

VnReview'a göre Daha fazlasını görün:

• Finlandiya üniversitelerinden ücretsiz çevrimiçi yapay zeka (AI) kursu
• Yapay zeka (AI) programlamayı öğrenmeye başlamak için 6 adım
• Yapay zeka (AI) ve sertifikasyon üzerine çevrimiçi kurslar