Bilinç nedir, ve makineler buna sahip olabilir mi?
Odalarınız arası yürüyüşler ile sınırlı kaldığınız şu günlerde, arabanız ile keyifli bir yolculukta olduğunuzu hayal edin. Gösterge panelinde, yakıtınızın azaldığını haber veren ışığın yanmaya başladığını fark ettiniz. Sizi (nöronların karmaşık bir topluluğunu) o ışığın varlığından haberdar eden şey nedir? Ya sofistike bir elektronik-mühendislik parçası olan otomobili bundan habersiz kılan şey? Bu insan harikası, bizimkine benzer bir bilinçle donatılıyor olsa ne olurdu? Peki bu sorular bilimsel olarak incelenebilir mi?
Modern hesaplamalı biliminin kurucuları Alan Turing ve John von Neumann, makinelerin bilinç de dahil olmak üzere beynin tüm yeteneklerini taklit etme olasılığını gözler önüne serdiler. Yapay zekadaki son gelişmeler ise bu olasılığın tekrar canlanmasını sağladı.
Makine öğrenmesinin Nörobiyoloji ışığında gerçekleştirdiği gelişim; onu insanlara yaklaştıran, bazen ise aşan, yapay nöral ağların oluşumunu sağlamıştır.
Bu ağlar, gerçek beyinlerin biyofiziksel özelliklerini taklit etmeseler de, tasarımları, doğrusal olmayan giriş-çıkış fonksiyonları, yakınsak projeksiyonlu katmanlar ve değiştirilebilir sinaptik ağırlıklar dahil olmak üzere çeşitli nörobiyolojik kavrayışlardan yararlanmıştır.
Bilgisayar bilimlerinde ve bilgisayar donanımlarında gerçekleşen son gelişmeler, daha öncesinde insan beyninin bir ayrıcalığı olarak kabul edilen karmaşık problemlerin yüksek başarı oranı ile çözümlenmesinin artık bir ayrıcalık olmaktan çıktığını gösteriyor. Onlar bilincin eşiğindeler mi?
Tıbbi bir kavram olarak uyanıklık durumu ve uyanıklığın değerlendirilmesinde kullanılan “bilinç”i, bu bağlamda kullanmak yerine hesaplamalara etki sağlayacak şekilde tanımlayalım.
Burada bilinçli hesaplamanın iki temel boyutunu ele alacak olursak global kullanılabilirlik (C1) ve kendi kendine izleme (C2) terimlerini kullanabiliriz. ( global availability, self-monitoring)
Bilincin Çoklu Anlamları
CO: Bilinçsiz İşlem
“We cannot be conscious of what we are not conscious of”
– J. Jaynes, The Origin of Consciousness in the Breakdown of the Bicameral Mind
Bilincinde olmadığımız şeyin bilincinde olamayız.
Bu gerçekçiliğin sonuçlarından ve bu sonuçların getirdiği büyük problemlerden kaçınamayız. Bilinçdışı süreçlerimize kör olduğumuz için zihinsel yaşamımızdaki rollerini küçümseme eğilimindeyiz. Bununla birlikte, bilişsel sinirbilimciler, bilinçli bir deneyim oluşturmadan görüntü ve ses gibi uyaranları sunmayı sağlayan çeşitli araçlar geliştirdiler ve daha sonra işlem derinliklerini araştırmak için davranışsal testler ve görüntüleme yöntemlerini kullandılar. Subliminal rakamların, kelimelerin, yüzlerin veya nesnelerin bilinçsiz bir şekilde tanınabilir olduğunu; motor, anlamsal(semantic) ve karar verme düzeylerini etkileyebilir olduğunu gösterdiler. Nörogörüntüleme yöntemleri de beyin alanlarının büyük çoğunluğunun bilinçsiz olarak etkinleştirilebildiğini ortaya koymaktadır.
C1: Global Kullanılabilirlik
Bu kavram, bilincin “farkındalık eylemi”ne karşılık gelir (Ör: “Sürücü ışığın bilincindedir.”)
Bilişsel bir sistem ile “yakıt deposu ışığının” zihinsel temsili gibi, belirli bir düşünce nesnesi ile arasındaki ilişkiyi ifade eder. Bu nesnenin sözgelimi sözlü ve sözsüz raporları gibi, daha ileri işlemler için seçildiği görülmektedir. Bu anlamda bilinçli olan bilgi, organizma için küresel olarak kullanılabilir hale gelir; örneğin, onu geri çağırabilir, harekete geçebilir ve onun hakkında konuşabiliriz. Bu anlamda “bilgiyi akılda tutmak” ile eş anlamlıdır.
C2: Kendi Kendine İzleme
Mevcut derin öğrenme ağları tarafından uygulanan hesaplamalar çoğunlukla insan beynindeki bilinçdışı operasyonlara karşılık gelir. Bununla birlikte, yapay sinir ağları ilhamlarını Nörobiyoloji’den aldıkları gibi, yapay bilinç de insan beyninin bilinç üretmesine izin veren mimarileri araştırarak ve daha sonra bu bilgileri bilgisayar algoritmalarına aktararak ilerleme sağlayabilir.
İnsanlar, kendileri hakkında; bedenlerinin düzeni ve pozisyonu, bir şeyi bildikleri ya da algıladıkları, bir konu hakkında hata yapıp yapmadıkları ile ilgili çeşitli bilgileri içeren bir çok şey bilebilirler. Bu bilinç duyumu, içgözlem ya da üstbiliş (meta-cognition) olarak adlandırılan şeye karşılık gelir: kişinin kendi bilgi ve yeteneklerinin içsel temsillerini anlama ve kullanma yeteneği.
C1 ve C2 Donanımlı Makineler:
Makinelere C1 ve C2 hesaplamaları nasıl eklenebilir?
Araba ışık örneğine dönelim. Mevcut makinelerdeki “yakıt azalıyor” ışığı bilinçsiz modüler sinyalin (C0) prototipik bir örneğidir. Işık yanıp söndüğünde, makinedeki diğer tüm işlemciler bilgisiz bir şekilde değişmeden kalır; karbüratöre yakıt enjekte edilmeye devam edilir ve araç durmadan benzin istasyonlarının yanından geçer (GPS üzerinden bize istasyonların nerede olduğunu gösterebilse dahi). Mevcut otomobiller veya cep telefonları, büyük ölçüde birbirlerinden “habersiz” olan özel modül koleksiyonlarıdır. Bu makineyi küresel bilgi mevcudiyeti (C1) ile donatmak, bu modüllerin bilgi paylaşmasına ve yaklaşan problemi çözmek için işbirliği yapmasına izin verecektir (insanların ışığın farkına vardığında yaptığı ya da susayan bir filin su kaynağı araması gibi).
Yapay zeka belirli sorunları çözmede önemli başarılar sağlamış olsa da, tek bir sistemde birden çok işlem uygulamak ve bunları esnek bir şekilde koordine etmek halen aşılması zor sorunlar arasında yer alıyor.
1960’lı yıllarda, “karatahta sistemleri” (blackboard systems) olarak adlandırılan hesaplamalı mimariler, bilgiyi yayınlamak, esnek ve yorumlanabilir bir şekilde diğer modüllerin kullanımına sunmak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu tasarımın global kullanılabilirlik (C1) ile benzer işlevselliğe sahip olmaya çalıştığı aşikar. Son yıllarda oluşturulan, Pathnet isimli yeni bir mimari, birçok özel sinir ağı boyunca hangi yolun belirli bir göreve en uygun olduğunu öğrenmek için genetik bir algoritma kullanır. Bu mimari, görevler arasındaki iletişim için sağlam, esnek performans ve genelleme sağlar. Bu şekilde, primat benzeri bilinçli esnekliğe doğru ilk adım oluşturabilir. Pathnet, belirli bir görevde hangi içsel yapılandırmaların en başarılı olduğunu izlemek için ilgili bir mimari kullanır ve bu bilgiyi sonraki işlemlere rehberlik etmek için kullanır. Robotlar, öğrenme ilerlemelerini izlemek ve kaynaklarını bilgi kazanımını en üst düzeye çıkaran problemlere yönlendirmek için programlanmıştır. Böylece bir tür “merak” duyumuna sahip olabilirler.
Günümüzde makine öğrenim sistemlerinin çoğu kendi kendini izlemekten yoksundur. Bilgilerinin kapsamını ve sınırlarını, veya başkalarının kendilerinden farklı bir bakış açısına sahip olup olamayacağını gösteremeden (C0) hesaplamalarda bulunurlar. Birkaç istisna dışında: Bayesian ağları ve bunun üzerine geliştirilen programlar, olasılık dağılımlarını hesaplar ve bu sayede nöral ağların olasılıklarını takip edebilir.
Örneğin bir birincil hesaplama, klasik bir evrişimsel sinir ağı tarafından gerçekleştirilirse, birincinin performansını tahmin etmek için ikinci, hiyerarşik olarak daha yüksek bir sinir ağını eğitmek mümkündür.
Kendi kendini izleme (C2) bileşeninin önemli bir unsuru, gerçekliği gözlemleyebilmedir. Bayesian yaklaşımlarının yapay zekada kullanımı ile, fiili algı (şimdiki), prospektif planlama (gelecek) ve geriye dönük analiz (geçmiş) için birlikte kullanılabilecek üretken öğrenme modelleri geliştirilebilmektedir. İnsanlarda belirli duyusal alanlar hem algıya hem de hayal gücüne dahil olur. Bu nedenle, kendi kendine üretilen ve harici olarak tetiklenen aktiviteyi ayırmak için bazı mekanizmalara ihtiyaç vardır. Üretken modelleri eğitmek için güçlü bir yöntem olan Çekişmeli öğrenme (Adversarial learning), kendi ürettiği temsillerin gerçekliğini eleştirel olarak değerlendirmek için ikincil bir ağın üretken başka bir ağa karşı “rekabet etmesini” içerir. Bu şekilde bir gerçeklik gözlemi (C2) oluşturulabilir. Bu gerçeklik gözleminin global kullanılabilirlik (C1) mekanizmalarıyla birleştirilmesi sonucu oluşturulacak makine, hem o anda varolan algısal temsillerin bütününe erişim sağlayabilecek hem de işlemek istediği içeriğin, dünyadaki mevcut durumun yansıması olup olmadığını anlayabilecektir. Böylelikle makine, insan bilincini çok daha iyi bir şekilde taklit edebilecektir.
C1 ve C2 ile donatılmış bir makinenin bilinçli bir varlık gibi davranacağını; örneğin, bir şeyi görebileceğini, ona güvenebileceğini, başkalarına rapor edebileceğini yahut kendi kendini izleme mekanizmaları bozulduğunda halüsinasyonlar görebileceğini ve psikotik bozukluğa sahip bir insanla aynı algısal yanılsamaları yaşayabileceğini öne sürebiliriz. Yine de, böylesine tamamen işlevsel bir bilinç tanımı bazı okuyucuları tatmin etmeyebilir. Bazı üst düzey bilişsel işlevlerin zorunlu bir şekilde bilince bağlı olduğunu varsayarak bilinci “aşırı entelektüelleştiriyor muyuz”? Deneyimsel bileşeni bir kenara mı bırakıyoruz? (“bilinçli olmak” nasıl bir deneyim?) Sübjektif deneyimler bir hesaplama tanımına sığdırılabilir mi?
Yanıt yok