Yapay zekâ, dünya dışını araştırırken yanıltıcı olabilir
Dünya dışı yaşam arayışında yapay zekâ yardımcı olabilir mi? İnsan eliyle üretilen ve geliştirilen sistemler, insani önyargılardan bağımsız çalışabilir mi?
DUVAR - Yapay bir sinir ağı, cüce gezegen Ceres’in kraterlerinin birinde, bir üçgen içinde bulunan kare şeklinde bir yapı tanımladı; farklı kişiler bu algı üzerinde hemfikir oldular. İspanyol bir nöropsikolog tarafından yürütülen merak uyandırıcı bu görsel deneyin sonucunda, yapay zekânın dünya dışı zekâ (SETI) araştırmalarında uygulanırlığı sorgulanmaya başlandı.
Ceres, ana asteroit kuşağındaki en büyük nesne olsa da aslında bir cüce gezegendir. Gezegen, birkaç yıl önce, her türden spekülasyona yol açan, parlak noktaların gözlemlendiği ‘Occator’ adlı krateriyle ünlendi. NASA’nın Dawn adlı uzay aracı, bir sondajla bu parlak noktaların volkanik buz ve tuz salımlarından oluştuğunu keşfettiğindeyse bu gizem çözüldü.
KRATERDEKİ GİZEM
İspanya'da Cadiz Üniversitesi’nden araştırmacılar, bu parlak noktalardan ‘Vinalia Facuale’ adlı bir tanesine baktılar ve geometrik şekillerin açıkça gözlemlenebildiği bir bölgeyi gördüklerinde şaşkına döndüler. Bu tuhaflık, araştırmacıların ilginç bir deneye girişmelerini sağladı: İnsanların ve makinelerin, gezegenlerin imgelerini nasıl gördüklerini karşılaştırmak. Nihai hedef, yapay zekânın olası dünya dışı uygarlıkların tekno imzalarının keşfinde yardımcı olup olamayacağını incelemekti.
Gabriel G. De la Torre şöyle açıklıyor; “Bu konuda yalnız değildik, bazı kişiler Vinalia Faculae’de kare bir şekil fark etmişe benziyordu, biz de bunu bilişsel bir görsel algı görevi içinde insan zekâsıyla yapay zekâyı karşı karşıya getirme fırsatı olarak gördük. Bu sadece alışılmış bir görev olmayacaktı, artık sadece radyo dalgalarına dayanan dünya dışı yaşam araştırmaları olmayacağını öne sürerek, araştırmalar üzerindeki olumsuz imalara meydan okuyacaktı.”
Saptanmamış dünya dışı sinyaller meselesini (kozmik goril etkisi) çoktandır araştırmakta olan nöropsikologlardan oluşan bu ekip, ‘Occator’ görüntülerinde gördüklerini saptamaları için astronomi eğitimi almamış 163 gönüllüyü bir araya getirdi.
Daha sonra aynısını, evrişimli sinirsel ağ* temelli yapay bir görme sistemine uyguladılar. Sistem, onları saptayabilmesi için karelerden ve üçgenlerden oluşan binlerce görsel malzeme aracılığıyla daha önceden eğitildi.
YAPAY ZEKÂ BİZİ DE YANILTABİLİR
De la Torre’nin belirttiğine göre, “İnsanlar da yapay zekâ da görsellerdeki kareyi saptıyordu; fakat yapay zekâ bir de üçgen saptadı ve üçgen seçeneği insanlara gösterildiğinde, üçgen gördüklerini iddia eden insanların yüzdesi önemli bir biçimde arttı” Kare şekil, üçgenin içine kazınmış gibi görünüyordu.
Acta Astronautica dergisinde yayınlanan bu sonuçlar, araştırmacıların çeşitli yargılara varmasına yol açtı. De la Torre’nin söylediği kadarıyla, “Yapay zekâ bir yandan rağbet görmesine ve çoklu uygulamalara sahip olmasına rağmen aklımızı karıştırabilir, bize olması mümkün olmayan veya uydurma şeyler bulduğunu söyleyebilir, bu da onun dünya dışı tekno imzaların araştırıldığı görevlerde bazı durumlarda kullanışlı olduğu fikriyle uyuşuyor. Bu uygulamanın yapay zekâya uyarlanmasında, yapay zekâ dahilinde kullanılmasında dikkatli olmamız gerekiyor.”
De la Torre şunları ekliyor; “Diğer yandan, eğer yapay zekâ, aklımızla anlamadığımız veya kabul edemediğimiz bir şey bulursa, gelecekte bilinç düzeyimizin ötesine geçerek hazır olmadığımız bir gerçekliğin kapılarını açabilir mi? Ya Vinalia Faculae’deki kare ve üçgen, doğal olmayan yapılarsa?”
Sonuç olarak, nöropsikolog, yapay zekâ sistemlerinin yaratıcılarıyla aynı sorunlardan muzdarip olduğuna dikkat çekiyor: “Gelişim süreçlerine dair dile getirilen önyargılar, onlar insanların gözetim ve denetimi altındayken daha da fazla incelenmeli.”
De la Torre gerçekte şunu da kabullenerek sözlerini tamamlıyor, “Ne olduğunu henüz bilmiyoruz; fakat yapay zekânın Vinalia Faculae’de saptadığı şey büyük olasılıkla bir ışık ve gölge oyunu olabilir”.
*Convolutional Neural Networks (Evrişimsel Sinir Ağları), temel olarak görüntüleri sınıflandırmak, benzerlikleri kümelemek ve görüntülerdeki nesneleri tanımlamak için kullanılan derin yapay sinir ağlarıdır.
Yazının aslı Eurekalert sitesinden alınmıştır. (Çeviren: Serdar Aygün)