Yapay zekâ her şeyi bilir mi?

Yapay zekâ her şeyi bilir mi? www.yzokul.com.tr

Yapay zekâ her şeyi bilir mi? Kısa yanıt hayır. Genellikle YZ olarak kısaltılan yapay zekâ, öğrendiklerinden yanıtlar üreten bir bilgisayar programıdır. Her şeyi bilmez çünkü bilgisinin sınırları vardır. Bu kitabın geri kalanı, hiçbir teknik altyapıya ihtiyaç duymadan takip edebileceğin sade örneklerle bu sınırları adım adım açıklar. 1

Bir yapay zekâ sistemi, yanıtlar üretmek için çok sayıda örnekle eğitilmiş bir bilgisayar programıdır. Bir insan değildir ve kendine ait bir zihni yoktur. Bir soru yazdığında program, eğitimindeki örüntülerden olası bir yanıt hesaplar. Duyguları, görüşleri ve ne yaptığına dair bir farkındalığı yoktur. 2

Bir model, eğitildiği materyalden öğrenir. Bu materyale eğitim verisi denir: büyük bir metin, görsel veya başka örnekler topluluğu. Bu materyalde olmayan şeyler, modelin öğrendiklerinin parçası değildir. Örneğin, eğitim verisi hiçbir zaman nadir bir bitkiyi içermediyse, model o bitkiyi araştıramadığı sürece bilemez. 3

Eğitim belirli bir zamanda gerçekleşir ve sonra durur. Eğitimin sona erdiği tarihe eğitim kesme tarihi denir. Bu noktadan sonraki olaylar modelin eğitiminde yoktur. Örneğin, belirli bir yıla kadar eğitilmiş bir model, başka bir yolla öğrenme imkânı yoksa sonraki yıl gerçekleşen bir haber olayını bilemez. 4

İnternet erişimi olmayan bir model bilgi araştıramaz. İnternet erişimi, programın güncel bilgiler için web'de arama yapabildiği anlamına gelir. Böyle bir modele yakın zamanda gerçekleşen bir olayı sorarsan, bilmediğini söyleyebilir veya güncel olmayan bir yanıt verebilir. Eğitiminden sonra gerçekleşen ve araştıramadığı bir şeyi bilemez. 5

Bazı sistemler daha yeni bilgiler bulmak için web araması gibi araçlar kullanabilir. Araç, modelin sahip olmadığı verileri almak için çağırabildiği ek bir programdır. Bu, eğitim verisinin ötesinde bilgi ekler. Örneğin, arama aracı olan bir sistem bugünün hava durumunu veya yakın zamandaki bir spor sonucunu çevrimiçi araştırarak bulabilir. 6

Bir araç yalnızca ulaşabildiğini verir. Araç kullanılamıyorsa veya sınırlıysa, sistemin bilgisi de aynı şekilde sınırlıdır. Örneğin, yalnızca belirli web sitelerini kapsayan bir arama aracı, diğer sitelerdeki bilgileri kaçırır. Sistemin erişimi araca bağlıdır ve aracın sınırları vardır. 7

İnternet kaynakları yanlış veya eksik olabilir. Bunları okuyan bir sistem bu hataları alabilir. Örneğin, bir web sayfası tarihsel bir olay için yanlış bir tarih belirtebilir. Sistem bu tarihi kontrol etmeden kopyalarsa, bir araç kullanmış olsa bile yanıtı yanlış olur. Yanlış kaynaklar yanlış bilgiye yol açar. 8

Bir kaynak bir hikâyenin yalnızca bir kısmını anlatabilir. Ona dayanan bir sistem, önemli gerçekleri eksik bırakan bir yanıt verebilir. Örneğin, bir haber makalesi bir olayın başlangıcını bildirip sonunu bildirmeyebilir. Sistem sonra tam gibi görünen kısmi bir yanıt verir. Eksik kaynaklar sistemi ve soruyu soran kişiyi yanıltır. 9

Bilgiye sahip olmak ile onu doğru kullanmak iki farklı şeydir. Bir sistem bir olguyu barındırıp yine de onu kötü kullanabilir. Bunun nedeni, yanıt üretmenin olguyu saklamaktan ayrı bir süreç olmasıdır. Örneğin, bir model kesirleri toplama kuralını bilip yine de bir problemi çözerken hata yapabilir. 10

Bir model matematiksel bir kuralı açık ve doğru şekilde açıklayabilir. Örneğin, kesirleri toplamak için önce ortak bir payda bulman gerektiğini söyleyebilir. Bu, kuralın bildiklerinin bir parçası olduğunu gösterir. Açıklama doğru ve takip etmesi kolaydır, bu yüzden modelin kuralı her zaman kusursuz uygulayacağını varsayabilirsin. 11

Aynı model, aynı kuralı bir hesaplamada uygularken hata yapabilir. Örneğin, ortak payda bulmadan payları ve paydaları doğrudan toplayabilir. Kuralı bilmek, onu doğru kullanmayı garanti etmedi. Bu, bilgi ile doğru uygulamanın ayrı beceriler olduğunu ve bir modelin birine sahip olup diğerine sahip olmayabileceğini gösterir. 12

Yaygın bir inanış, yapay zekânın her şeyi bildiğidir. Bu inanış eğitim sınırlarını ve araç sınırlarını görmezden gelir. Bir model yalnızca eğitim verisinin içerdiğini ve araçlarının ulaşabildiğini bilir. Örneğin, internet erişimi olmayan bir model yakın zamandaki bir olayı bilemez. Bu inanış yanlıştır çünkü bu sınırları gözden kaçırır. 13

Bir başka yaygın inanış, internet erişiminin bir sistemi her şeyi bilen hâle getirdiğidir. Yanlış veya eksik kaynaklar yine de neleri bilebileceğini sınırlar. Örneğin, bir sistem yanlış bir olgu içeren bir web sayfası bulup onu tekrarlayabilir. İnternet erişimi yardımcı olur ama kötü kaynaklar sorununu ortadan kaldırmaz. Sistemin bilgisi ancak kaynakları kadar iyidir. 14

Üçüncü bir yaygın inanış, bir olguyu söyleyebilen bir sistemin onu her zaman doğru kullanacağıdır. Bilgiyi uygulamak yine de ters gidebilir. Örneğin, bir model bir dilbilgisi kuralını kusursuz açıklayıp sonraki cümlede o kuralı çiğneyebilir. Bir olguyu söylemek ile onu kullanmak farklı yeteneklerdir. Doğru bilginin doğru kullanım anlamına geldiğini varsaymamalısın. 15

Yapay zekâ her şeyi bilmez. Bilgisi eğitim verileriyle ve kullanabildiği araçlarla sınırlıdır. Bilgiyi doğru kullanmak ayrı bir meseledir ve bir model bir kuralı söyleyip onu uygularken yine de hata yapabilir. YZ yanıtlarını kullanırken bu sınırları hatırla ve önemli olguları kendin kontrol et. 16