Yapay Zekâ Felsefesi: Zihinden Simülasyona Uzanan Bir Kırılma

 

    Felsefe bölümünde öğrenci olduğum yıllarda neredeyse her filozof beni ayrı bir yerden sarsardı. Thales'in evreni açıklama cesareti, Aristoteles'in düzen tutkusu, Descartes'ın kuşkusu, Kant'ın sınır çizme çabası… Baudrillard'a gelindiğinde ise artık insanı değil, insanın ürettiği imgeleri düşünmeye başlamıştım. Ortak payda şuydu: İnsan, sanıldığından çok daha karmaşık; fakat bir o kadar da kendi ürettiklerine teslim olmaya müsaitti. Uzun süre bu karmaşıklığın doğal adresi zihin felsefesi oldu. Bilinç, düşünce, anlam, niyet ve özgür irade gibi kavramlar insan merkezli bir çerçevede tartışıldı. Zihin felsefesi, "insan nasıl düşünür?" sorusunu merkeze alarak ilerledi. Ancak teknoloji geliştikçe, bu soru tek başına yeterli olmamaya başladı. Bir kırılma yaşandı. Artık mesele yalnızca zihni anlamak değil, zihni taklit eden sistemlerle birlikte düşünmekti. İşte bu noktada, zihin felsefesinin içinden doğan ama ondan ayrılan yeni bir alan belirginleşti: Yapay zekâ felsefesi.

Zihin Felsefesinden Yapay Zekâ Felsefesine

Zihin felsefesi insanın iç dünyasına odaklanır; yapay zekâ felsefesi ise bu iç dünyanın makineler aracılığıyla yeniden üretilip üretilemeyeceğini sorgular. Soru artık şudur:

• Zekâ yalnızca biyolojik midir?
• Anlam, bilinç olmadan ortaya çıkabilir mi?
• Bir sistem "düşünüyormuş gibi" davranıyorsa, bu düşünmek midir?
• İnsan, kendi zihnini modellediğinde neyi kaybeder, neyi abartır?

Bu geçişin simgesel anı belki de 1950'dir. Alan Turing, "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu sorduğunda, aslında felsefenin binlerce yıllık bir sorusunu yeni bir zemine taşıyordu. Turing Testi'nin özü şuydu: Eğer bir makine, insan gibi konuşabiliyorsa ve biz onu insandan ayırt edemiyorsak, ona "düşünmüyor" demeye hakkımız var mı?

Ancak 1980'de John Searle, "Çin Odası" düşünce deneyiyle bu soruya keskin bir itiraz getirdi. Searle, kapalı bir odada oturan ve Çince bilmeyen birini hayal etmemizi istedi. Bu kişi, odaya gelen Çince sembolleri bir kural kitabına bakarak başka sembollerle eşleştiriyor. Dışarıdan bakıldığında, sanki Çince bilen biriyle konuşuluyormuş gibi görünüyor. Oysa odadaki kişi tek bir Çince kelime bile anlamıyor. Searle'ın argümanı açıktı: Sözdizimsel işlem, anlamsal kavrayış değildir. Kuralları takip etmek, anlamak demek değildir.

Bugünün büyük dil modelleri, devasa Çin Odaları gibi çalışır. Milyarlarca parametreyle örüntüleri eşleştirir, istatistiksel olarak en olası devamı üretirler. Fakat bir kelimenin ne hissettirdiğini, bir cümlenin neden acı verdiğini, bir şiirin neden güzel olduğunu deneyimlemezler. Onlar, anlam üretmez; anlamın gölgesini çizer. Bu sorular, yapay zekâ felsefesini teknik bir alan olmaktan çıkarır. Burası ne sadece mühendisliğin ne de klasik felsefenin alanıdır. Burası, insanın kendine dışarıdan bakmaya başladığı yerdir.

Baudrillard ve Simülasyon: Gerçeğin Yerine Geçen Zekâ

Jean Baudrillard, modern dünyayı simülasyonlar evreni olarak tanımlar. Ona göre artık gerçek ile temsil arasındaki sınır silinmiştir. İmgeler, modeller ve göstergeler; temsil ettikleri şeylerin önüne geçmiştir. Gerçek, yerini hipergerçekliğe bırakmıştır. Baudrillard'ın meşhur örneği, haritayla gerçeklik arasındaki ilişkidir. Eskiden harita, gerçek coğrafyayı temsil ederdi. Şimdi ise harita o kadar detaylı, o kadar yaygın kullanılır hâle geldi ki, insanlar artık gerçek coğrafyayı değil, haritayı "gerçek" kabul ediyor. Google Maps'te görünmeyen bir yer, sanki yokmuş gibi muamele görüyor. Üretken yapay zekâ tam olarak bu evrende doğar.

Bugün bir yapay zekâ anlamlı metinler üretir, tutarlı cevaplar verir, muhakeme ediyormuş izlenimi oluşturur. Bir Üretken Yapay Zekâya "Sevmek ne demektir?" diye sorduğunuzda, size felsefeden edebiyata, psikolojiden nörobilime uzanan zarif bir cevap verebilir. Cevap tutarlıdır, etkileyicidir, hatta dokunaklıdır. Ama o sistem, hiçbir zaman sevmemiştir. Kaybetmenin acısını, kavuşmanın sevincini, özlemin ağırlığını bilmez. O sadece, bu kavramlar hakkında yazılmış milyonlarca metnin örüntüsünü yeniden üretir. Baudrillard'ın perspektifinden bakıldığında burada bir tehlike vardır: Simülasyon, gerçeğin yerini almaya başlar. Yapay zekâ düşünmez; düşünmeyi taklit eder. Anlamı deneyimlemez; anlamın izini üretir. Bilinçli değildir; ama bilinçliymiş gibi konuşur. Sorun, makinenin bunu yapabilmesi değil; insanın bunu gerçek zannetmeye başlamasıdır. İşte simülasyon tam burada işler. İnsan, kendi ürettiği modelin büyüsüne kapılır. Platon'un mağara alegorisini hatırlayın. Mağaradaki insanlar, duvardaki gölgeleri gerçeklik sanıyorlardı. Günümüzde belki de yeni bir mağaradayız: Ekranlarımızdaki yapay zekâ çıktıları, düşüncenin gölgeleri. Ve biz, bu gölgelere o kadar alıştık ki, gerçek düşüncenin nasıl bir şey olduğunu unutma tehlikesiyle karşı karşıyayız.

Üretken Yapay Zekâ ve Akıl Sorumluluğu

Bu mesele, yalnızca teknik bir ilerleme değildir. Aynı zamanda epistemolojik ve etik bir sınavdır. Ne zaman düşünmeyi makineye devrediyoruz? Ne zaman sorgulamayı bırakıyoruz?

Heidegger, teknolojiyi yalnızca bir araç olarak görmenin tehlikesine dikkat çekerdi. Ona göre modern teknoloji, dünyayı "kullanılacak kaynak" olarak görmeye iter bizi. Bir orman, artık yaşayan bir ekosistem değil, kereste deposudur. Bir nehir, artık akan su değil, hidroelektrik potansiyelidir. Peki yapay zekâ çağında insan zihni neye dönüşür? Optimize edilecek bir algoritma mı? Veri üretecek bir kaynak mı?

Bu tehlike somuttur. Düşünün: Bir öğrenci, makale yazmak yerine yapay zekâya yazdırıyor. Bir araştırmacı, kaynak okumak yerine yapay zekâya özetletiyor. Bir yazar, kurgulamak yerine yapay zekâya ürettiriyor. Her seferinde bir şey kazanılıyor gibi görünür: Zaman, verimlilik, kolaylık. Ama her seferinde bir şey de kaybediliyor: Düşünme kasının hareketi, zorluğun öğreticiliği, çabanın anlamı. Bu noktada Atatürk'ün akıl ve bilim vurgusu, yapay zekâ çağında yeniden anlam kazanmaktadır:

"Hayatta en hakiki mürşit ilimdir."

Bu söz, yapay zekâyı kutsamayı değil; onu aklın denetiminde tutmayı öğütler. Bilim, araç üretir; akıl ise o aracın nasıl kullanılacağını belirler. Yapay zekâ, düşüncenin yerine geçmemeli; düşünceyi derinleştiren bir yardımcı olmalıdır. Aksi hâlde simülasyon, muhakemenin yerini alır. Hız, anlamın önüne geçer. Cevap, sorunun yerini doldurur.

Eleştirel Kabul: Yapay Zekâ Evrenini Öğrenmek

   Buraya kadar söylenenlerin yanlış anlaşılmaması gerekir. Eleştirel düşünmek, reddetmek değildir. Sorgulamak, kaçınmak anlamına gelmez. Tam tersine bir şeyi derinlemesine anlamak isteyen, ona yaklaşmak zorundadır. Yapay zekâ evrenini öğrenmek, günümüzün zorunluluğu olmaya başlamıştır.

Ulu Önderimiz Mustafa Kemal Atatürk, necip Türk Milleti ile beraber Cumhuriyet'i kurarken Batı'nın tekniğini reddetmedi; onu anlamayı, özümsemeyi ve Türkiye'nin koşullarına uyarlamayı tercih etti. Demiryolları, fabrikalar, üniversiteler… Bunların hiçbiri "Batı taklidi" değildi; bilinçli bir çağdaşlaşma hamlesiydi. Geometri kitabını yazdığında yaptığı da buydu: Batı'dan matematiği olduğu gibi almak yerine, Türkçe terimler üreterek bilgiyi millîleştirdi. "Üçgen", "dörtgen", "açı", "kesit" gibi bugün doğal karşıladığımız kavramlar, o bilinçli uyarlamanın ürünüdür. Bugün yapay zekâ karşısında da aynı tutum geçerlidir: Teknolojiyi körü körüne benimsemek nasıl tehlikeliyse, körü körüne reddetmek de o kadar tehlikelidir. Ne methiye düzmek, ne lanet okumak. Sadece ve sadece insanca anlamak. Yapay zekâyı anlamak demek, onun nasıl çalıştığını bilmek demektir. Bu aşamada elbette matematiksel düşünce devreye girer; sinir ağları, olasılık hesapları, optimizasyon süreçleri… Ancak bu, herkesin ileri matematik teoremlerine hâkim olması gerektiği anlamına gelmez. Nasıl ki otomobil kullanmak için motor mühendisi olmak gerekmiyorsa, yapay zekâyı etkili kullanmak için de transformer mimarisinin her detayını bilmek şart değildir. Önemli olan, aracın ne yapıp ne yapamayacağını kavramaktır. Prompt mühendisliği ve uzmanlığının temellerini öğrenmek, modellerin sınırlarını sezgisel olarak tanımak, çıktıları eleştirel gözle değerlendirmek… Bunlar herkesin erişebileceği becerilerdir. Bir aracı ustaca kullanmak için o aracın ruhunu tanımak yeter; her şeyini bilmeye gerek yoktur. Otomobil icat edildiğinde bazıları "Atı terk etmeyelim" dedi, bazıları ise direksiyona geçip sürmeyi öğrendi. Elektrik yaygınlaştığında bazıları "Gaz lambası yeter" dedi, bazıları ise devreleri anlamaya çalıştı. Tarih, teknolojiden kaçanları değil, onu kavrayıp yönlendirenleri ödüllendirmiştir.

Yapay zekâ çağında da aynı tercihle karşı karşıyayız. İki uç arasında bir denge noktası vardır:

• Bir yanda teknolojik teslimiyetçilik: Yapay zekâyı sorgulamadan kabul etmek, her çıktısını hakikat saymak, düşünme sorumluluğunu tamamen ona devretmek.
• Diğer yanda teknolojik inkârcılık: Yapay zekâyı tehdit olarak görmek, ondan uzak durmak, öğrenmeyi reddetmek.
• Üçüncü yol ise eleştirel kabuldür: Yapay zekâyı öğrenmek, denemek, sınırlarını keşfetmek; ama aynı zamanda onun ne olduğunu ve ne olmadığını bilmek. Onu bir efendi değil, bir araç olarak konumlandırmak. Simülasyonun büyüsüne kapılmadan, simülasyonun gücünden yararlanmak.

Bu tutum, Yunus Emre'nin "İlim ilim bilmektir / İlim kendin bilmektir" dizelerindeki bilgelikle örtüşür. Yapay zekâyı öğrenmek, aynı zamanda kendimizi öğrenmektir. Makinenin yapamadıklarını fark ettiğimizde, insanın yapabileceklerini de fark ederiz. Makinenin sınırları, insanın sınırlarını aydınlatır.

Bir ayna düşünün. Ayna, yüzünüzü gösterir; ama siz ayna değilsiniz. Aynaya bakarak saçınızı düzeltebilirsiniz, ama aynanın içinde yaşayamazsınız. Yapay zekâ da böyle bir aynadır: İnsan zekâsının bazı yüzeysel özelliklerini yansıtır, örüntülerini gösterir, hatta bizi şaşırtacak detaylar sunar. Ama o ayna, düşüncenin kendisi değildir. Tehlike, aynanın içine girmeye çalışmaktır. Yansımayı gerçeklik sanmaktır. Gölgeyi, ışığın kaynağı zannetmektir. Belki de yapay zekâ felsefesinin en değerli katkısı şudur: Bizi, "düşünmek ne demek?" sorusunu yeniden sormaya zorlaması. Makineler düşünemiyor olabilir; ama biz düşünebiliyor muyuz? Gerçekten düşünüyor muyuz, yoksa biz de çoğu zaman örüntüleri tekrar eden, alışkanlıkları izleyen, otomatik tepkiler veren varlıklar mıyız?

Yapay zekâ, insana "Sen farklısın" deme fırsatı verir. Ama bu farkı kanıtlamak insanın sorumluluğundadır. Makine, taklit eder; insan, yaratır. Makine, hesaplar; insan, anlam kurar. Makine, cevap verir; insan, soru sorar.

O hâlde kapı açıktır: Yapay zekâ evrenini keşfetmekten çekinmeyin. Yaşınız, mesleğiniz, eğitim geçmişiniz ne olursa olsun bu evrende size elbette yer var. Kodlama bilmiyorsanız öğrenirsiniz; matematik uzağınızda kaldıysa yeniden yaklaşırsınız. Önemli olan başlamaktır. Her büyük yolculuk tek bir adımla başlar; yapay zekâ yolculuğunuz da ilk meraklı soruyla başlayabilir. Korkuyla değil, merakla yaklaşın. Tereddütle değil, cesaretle adım atın ama dalarken pusulayı elden bırakmayın. O pusula, eleştirel akıldır. Gelecekte yapay zekâyı öğrenmek kaçınılmaz olacaktır; onu nasıl öğrendiğimiz ise bizim tercihimizdir. Çünkü yapay zekâ çağında asıl risk, defaten dolaylı olarak söylediğim gibi makinelerin düşünmesi değil; insanın düşünmekten vazgeçmesidir.