Yapay zekanın teorik olarak belirlenmiş sınırları var olabilir mi?

Kopenhag Üniversitesi'nden araştırmacılar, yapay zeka açısından her zaman istikrarlı olacak algoritmalar geliştirmenin matematiksel açıdan imkansız olduğunu ilk ispatlayan kişiler oldu.ChatGPT ve benzeri makine öğrenmesi tabanlı teknolojiler günümüzde hızla yaygınlaşıyor. Ancak, en gelişmiş algoritmalar bile sınırlamalarla karşılaşıyor. Kopenhag Üniversitesi araştırmacıları, temel problemlerin ötesinde daima istikrarlı olacak yapay zeka algoritmalarının matematiksel olarak imkansız olduğunu gösteren çığır açan bir keşif yaptılar. Bu araştırma, algoritmalar için geliştirilmiş test protokollerinin önünü açabilir ve makine işlemesi ile insan zekası arasındaki esas farklılıkları vurgulayabilir.Sonuçları ortaya koyan bilimsel makale, teorik bilgisayar bilimi alanında önde gelen uluslararası konferanslardan birinde yayımlanmak üzere onaylandı.Makineler, tıbbi tarama görüntülerini doktorlardan daha doğru bir şekilde yorumlayabilir, yabancı dilleri çevirebilir ve yakın zamanda arabaları insanlardan daha güvenli bir şekilde sürebilecek hale gelebilir. Ancak, en iyi algoritmaların bile zayıf yönleri vardır. Kopenhag Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden bir araştırma ekibi, bu zayıf yönleri ortaya çıkarmaya çalışıyor.Örneğin, otomatik bir aracın bir tabelayı okumasını ele alalım. Eğer birisi tabelanın üzerine bir çıkartma yapıştırırsa, bu durum insan sürücünün dikkatini dağıtmayabilir. Fakat, eğitildiği işaretlerden farklı olduğundan, işaretin değişmiş olması bir makineyi kolayca etkileyebilir. Amir Yehudayoff bu durumu şu şekilde açıklıyor:"Algoritmaların girdi biraz değiştirildiğinde, çıktının neredeyse aynı kalacağı biçimde istikrarlı olmasını istiyoruz. Gerçek hayat, insanların görmezden gelmeye alışkın olduğu her türlü paraziti içerirken, bunlar makinelerin kafasını karıştırabilir."Ekip, diğer ülkelerden katılan araştırmacılarla birlikte, basit problemlerin ötesinde her zaman istikrarlı olacak makine öğrenimi algoritmalarını oluşturmanın mümkün olmadığını ilk kez kanıtlamış oldu. Bu sonucu açıklayan makale, teorik bilgisayar bilimi alanında önde gelen uluslararası konferanslardan biri olan Foundations of Computer Science (FOCS) konferansı için yayımlanmak üzere onaylandı. Amir Yehudayoff, şu ifadeleri dile getiriyor:"Doğrudan otomatik araba uygulamaları üzerinde çalıştığımızı belirtmek isterim. Ancak, bu, algoritmaların daima istikrarlı olamayacağı kadar karmaşık bir sorun gibi görünüyor."Yehudayoff, bu açıklamalarına ek olarak, bu çalışmanın otomobillerin geliştirilmesiyle ilgili önemli sonuçlar doğurmayabileceğini de vurguladı:"Eğer algoritma yalnızca çok nadir görülen birkaç durumda hata yapıyorsa, bu kabul edilebilir. Ancak, bu hata çok geniş bir koşullar yelpazesi içerisinde sık sık tekrarlanıyorsa, bu kötü haber demektir."Bu bilimsel makale, algoritmalarındaki hataları tespit etmek için endüstri tarafından kullanılamayacak. Profesör, amacın bu olmadığını belirtiyor ve şöyle açıklıyor:"Makine öğrenimi algoritmalarındaki zayıflıkları tartışmak için bir dil geliştiriyoruz. Bu, algoritmaların nasıl test edilmesi gerektiğini açıklayan kılavuzların geliştirilmesine öncülük edebilir. Ve bu, uzun vadede yine daha iyi ve daha istikrarlı algoritmaların geliştirilmesini beraberinde getirebilir."Sezgilerden MatematiğeDijital gizliliğin korunmasına yönelik algoritmaların test edilmesi de olası bir uygulama olabilir. Amir Yehudayoff bunu şu sözlerle açıklıyor:"Bazı şirketler, gizliliği korumak için tamamen güvenli bir çözüm geliştirdiklerini iddia edebilirler. İlk olarak metodolojimiz, böyle bir çözümün kesinlikle güvenli olamayacağını ortaya koymaya yardımcı olabilir. İkincil olarak, zayıf noktaları da saptayabilecektir."Ancak makale, her şeyden önce teoriye önemli bir katkıda bulunuyor. Yehudayoff özellikle matematiksel içeriğin devrim niteliğinde olduğunu ekliyor:"Sezgisel olarak; istikrarlı bir algoritmanın, üzerine az miktarda girdi paraziti eklenmiş olsa bile, normaldeki kadar iyi çalışması gerektiğini anlıyoruz. Ancak teorik bilgisayar bilimcileri olarak kesin bir tanıma ihtiyacımız var: Problemi matematik dilinde tanımlayabilmeliyiz. Algoritmanın tam olarak ne kadar parazite dayanabileceğini ve istikrarlı olduğunu kabul edersek çıktının orijinal çıktıya ne kadar yakın olması gerektiğini belirlemeliyiz. İşte bu sorulara yanıt aramaya çalıştık."Makale, teorik bilgisayar dünyasında büyük yankı uyandırdı, ancak en azından şimdilik teknoloji endüstrisinden henüz bir ilgi görmedi. Amir Yehudayoff bu durumu, şu sözleriyle ifade ediyor:"Yeni bir teorik gelişme ile uygulamalarda çalışan insanların ilgisi arasında her zaman biraz gecikme payı bırakmalısınız. Üstelik bazı teorik gelişmeler, sonsuza dek fark edilmemiş olarak kalabilir."Ancak Yehudayoff, son olarak şunları ekliyor:"Makine öğrenimi, hızla ilerlemeye devam ediyor ancak gerçek dünyada çok başarılı olan çözümlerin dahi sınırlamaları olduğunu unutmamak gerekir. Makineler bazen düşünebiliyor gibi görünebilirler, fakat nihayetinde insan zekasına sahip değiller. Bunu akılda tutmak önemlidir."