Düşünen Makineler, Sorgulayan İnsanlar: Yapay Zekâ Felsefesine Derin Bir Bakış

Kodlardan Kavramlara Geçiş

Yapay zekâ (YZ) artık yalnızca algoritmalarla sınırlı bir teknoloji değil; aynı zamanda insanın kendini, zekâsını, anlam arayışını ve etik sorumluluklarını yeniden düşünmesini zorunlu kılan bir felsefî meydan okumadır. “Makineler düşünebilir mi?” sorusu, ilk bakışta sadece bilimkurgu çağrışımı yapabilir. Lakin bu soru, aslında insan zihninin ne olduğu, insan zihnini anlamanın ne olduğu, bilinç ve ahlakın kaynağının nerede bulunduğu gibi temel felsefi sorunları tetiklemektedir. Yapay zekâ felsefesi (YZF), zihin felsefesi, epistemoloji, ontoloji, etik ve hatta fenomenoloji gibi pek çok alanla iç içe geçmiş çok katmanlı bir disiplindir. Bu yazıda uzun zamandır felsefi bir bakışla üzerinde kafa yorduğum, yapay zekâ felsefesinin tarihsel temellerinden başlayarak, temel sorun alanlarına ve etik açmazlara kadar uzanan geniş bir yelpazeyi ele alacağım. Buradaki nihai hedefim, teknolojinin sadece işlevsel boyutunu değil, anlam üretme kapasitemiz üzerindeki etkisini de kavrayabilmektir.

1. Yapay Zekânın Felsefî Kökleri: Antik Düşlerden Derin Öğrenmeye

Yapay zekâ düşüncesinin tarihi, Aristoteles’in mantık sisteminden Leibniz’in evrensel hesaplama hayaline kadar uzanır. Descartes, makinelerin insan gibi konuşamayacağını savunsa da, bu ayrımın nerede başladığı hep tartışmalı kalmıştır. Hobbes’un “akıl yürütme hesaplamadır” iddiası ise modern YZ’nin metafizik zeminini kuran ilk güçlü cümlelerden biridir.

Alan Turing’in 1950 li yıllarda önerdiği Turing Testi, bir makinenin insanla ayırt edilemeyecek düzeyde diyalog kurabilmesini zekânın göstergesi olarak kabul etmiş ve bu, davranışsal zeka anlayışını felsefî bir sınav haline getirmiştir. Ancak Turing’in bu yaklaşımı, John Searle’ün ünlü Çin Odası Argümanı ile sarsılmıştır. Searle, sembol işleme sistemlerinin "anlamadan" yalnızca "taklit ettiğini" savunur. Bu argüman, günümüzde hâlâ canlıdır ve ChatGPT gibi büyük dil modellerinin “gerçekten anlayıp anlamadığı” tartışmalarını doğrudan etkilemektedir.

2. Düşünmek, Anlamak, Hissetmek: İnsan Zihni ile Makine Zekâsı Arasındaki Derin Fark

Bugün bilgisayarlar saniyede milyonlarca işlem yapabiliyor. Buradaki hız, her zaman zeka değildir. İnsan zekâsı bağlamı kavrar, mecazı çözer, ironi yapar ve sezgiye dayanır. Derin öğrenme algoritmaları örüntüleri tanıyabilir; fakat bir kelimenin bağlam içindeki çoklu anlamını çözümlemek, hâlâ insanın semantik gücüne aittir. Hubert Dreyfus, yapay zekânın sezgi, bedenlenmiş bilgi ve bağlamsal algıdan yoksun olduğunu savunur. Ona göre insan zekâsı, öğrenilmiş kuralların ötesinde bir "yaşanmışlık" taşır. Öte yandan, Daniel Dennett, yapay sistemleri “kasıtlı fail” gibi yorumlamamızı önerir; bu sistemlerin bilinçli olmaları gerekmez, yeter ki davranışları rasyonel ve öngörülebilir olsun.

Bu ayrım, yapay zekânın “gerçekten anladığı” mı, yoksa “öyleymiş gibi davrandığı” mı sorusunu doğurur. Simülasyon ile hakiki deneyim arasındaki bu çizgi, YZF’nin en kritik tartışma alanlarından biridir.

3. Paradigmalar Savaşı: GOFAI, Bağlantıcılık ve Bedenlenmiş Biliş

Yapay zekâ tarihine baktığımızda üç temel paradigma öne çıkar:

• GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence): Sembolik mantık, bilgi temsili ve mantıksal çıkarım sistemleriyle çalışır. Temsilci isimleri: Newell & Simon.

• Bağlantıcılık (Connectionism): Derin öğrenme, yapay sinir ağları, istatistiksel örüntü tanıma üzerine kurulu. Temsilci isim: Geoffrey Hinton.

• Bedenlenmiş ve Durumlanmış Biliş: Zeka, yalnızca beyinde değil; bedende, çevrede ve etkileşimde ortaya çıkar. Temsilci düşünür: Dreyfus, Merleau-Ponty etkisiyle.

Bu paradigmalar, insan zihninin ne olduğu konusundaki farklı ontolojik varsayımlara dayanır. GOFAI, zekâyı hesaplama; bağlantıcılık, örüntü tanıma; bedenlenmiş biliş ise anlamın beden ve dünya ile ilişkide oluştuğunu savunur.

4. Bilinç, Anlam ve Kasıtlılık: Zihin Felsefesinin Yapay Test Alanı

David Chalmers’in “bilincin zor problemi”, yapay zeka tartışmalarını metafizik düzeye taşır: Neden ve nasıl bir organizma deneyim yaşar? Makineler görüntü tanıyabilir, konuşabilir ama “bir şey olmak nasıl bir şeydir” deneyimine sahip olabilir mi?

Searle bu soruya “hayır” derken, Dennett gibi felsefeciler açıklamanın işlevsel düzeyde kalmasını savunur. “Anlam” yalnızca içsel mi olmalı, yoksa yeterince başarılı bir simülasyon da anlamlı kabul edilebilir mi?

Sembol topraklama problemi de bu bağlamda önemlidir: Bir kelimeye anlam kazandıran şey nedir? Deneyim mi, bağlam mı, duyusal etkileşim mi? Eğer yapay bir sistem yalnızca diğer sembollerle ilişkiliyse, gerçek anlamdan söz edebilir miyiz?

5. Yaratıcılık ve Duygular: Makineler Sanatçı Olabilir mi?

ChatGPT’nin şiir yazması, DALL·E’nin resim üretmesi ya da bir YZ sisteminin yeni besteler yapması… Bunlar yaratıcı mıdır? Yoksa yalnızca yaratıcıymış gibi mi görünür?

Turing’e göre "Bir makine bizi şaşırtabiliyorsa, yaratıcıdır." Ancak Chomsky gibi eleştirmenler, asıl yaratımın yalnızca yeni kombinasyonlar yapmak değil, çerçevenin dışına çıkmak olduğunu savunur.

Benzer bir tartışma duygular için de geçerli. Bir YZ üzgün görünebilir, hatta yüz tanıma sistemleriyle empati simülasyonu bile yapabilir. Ancak “üzülme” deneyiminin fenomenolojik boyutundan, yani duygunun hissedilmesinden yoksundur.

6. Etik Boyut: Yapay Zekânın Kararları ve Ahlâkî Sorumluluk

Yapay zekâ yalnızca düşünen bir sistem değil, aynı zamanda eyleyen bir aktör haline geliyor. Otonom araçlar, karar destek sistemleri, savaş robotları… Bu sistemlerin yanlış kararlarında sorumluluk kime ait olacak?

Etik felsefe burada devreye giriyor. “Yapay Ahlaki Failler” (Artificial Moral Agents – AMA) kavramı, makinelerin ahlaki karar vericiler olup olamayacağını tartışır. Ancak özerklik, kasıtlılık ve bilinç gibi etik için gerekli unsurlar makinelerde ne ölçüde vardır?

Ayrıca algoritmik önyargı, şeffaflık eksikliği ve mahremiyetin ihlali gibi pratik sorunlar, yapay zekâ çağında etik düzenlemelerin kaçınılmaz olduğunu göstermektedir.

7. Yapay Zekâyı Değil, İnsanlığı Yeniden Tanımlamak

Yapay zekâ felsefesi, bir anlamda insanı sorgulama felsefesidir. Makine ne kadar insanlaşırsa, insan da bir o kadar kendini tanımak zorunda kalır. Belki de asıl tehdit, makinelerin bilinç kazanması değil, bizim bilinci mekanikleştirmemizdir.