YAPAY ZEKÂ BİR SANATÇI OLABİLİR Mİ?
Sean Dorrance Kelly*
31 Mart 1913’te Viyana’daki Musikverein Konser Merkezinin Büyük Salonunda, Alban Berg’in bir orkestra icrasının tam ortasında bir kavga patlak verir.[1] Ortalık karışır. Mobilyalar kırılır. Polis, konser organizatörünü, fazla tanınmayan opera bestecisi Oscar Straus’u yumrukladığı için tutuklar. Daha sonra duruşmada Straus, seyircilerin hayal kırıklığıyla dalga geçer. Yumruğun, bütün gecenin en uyumlu sesi olduğu konusunda ısrar eder.
Ama tarih farklı bir hüküm vermiştir: Konserde orkestra şefi olan Arnold Schönberg, 20. yüzyılın belki de en yaratıcı ve etkili bestecisi olarak tarihe geçmiştir.
Müzikal düzenlemeyi on iki notadan herhangi birinin baskın olmasına izin vermeyecek şekilde değiştirerek geleneksel tonaliteyi reddeden Schönberg’in ahenksiz müziğinden hoşlanmayabilirsiniz. Ama kendisi insanların müzikten anladığı şeyi değiştirdi. Onu gerçekten yaratıcı ve yenilikçi bir sanatçı yapan şey de işte bu. Schönberg’in teknikleri artık film müzikleri ve Broadway müzikallerinden Miles Davis ve Ornette Coleman’ın caz sololarına kadar sızmıştır.
Yaratıcılık, insan varoluşunun en gizemli ve etkileyici başarılarından biri. Peki ama nedir yaratıcılık dediğimiz şey?
Yaratıcılık sadece yenilik değildir. Piyano başına oturtulan bir bebek de bir dizi yeni nota çıkarabilir, ancak bunlar anlamlı bir şekilde yaratıcı değildir. Yaratıcılık tarihle sınırlıdır: Bir dönemde veya yerde yaratıcı sayılan şey, başka bir yerde gülünç, aptalca veya çılgın olarak göz ardı edilebilir. Bir şeyin yaratıcı olarak sayılması için, bir topluluğun bu fikri kendisi için iyi olarak kabul etmesi gerekir.
Schönberg’in ya da diğer birçok modern sanatçının durumunda olduğu gibi, bu kabulün evrensel olması gerekmez. Böyle bir kabul yıllarca gerçekleşmeyebilir; bazen yaratıcılık yanlışlıkla nesiller boyunca göz ardı edilir. Ancak sonuçta bir yenilik, bazı topluluklar tarafından kabul edilmedikçe, ondan yaratıcı olarak bahsetmenin pek bir anlamı yoktur.
Yapay zekâdaki gelişmeler, yaratıcılık alanı da dahil olmak üzere her alanda insanların yerini yakında makinelerin alacağına dair tartışmalara yol açtı. Bir fütürist olan Ray Kurzweil, 2029 yılına kadar ortalama eğitimli bir insanı geçebilecek bir yapay zekâ üreteceğimizi tahmin ediyor. Oxfordlu bir filozof olan Nick Bostrom daha ihtiyatlı. Bir tarih vermiyor, ancak filozofların ve matematikçilerin, temel sorular üzerindeki çalışmalarını, “neredeyse tüm ilgi alanlarında insanların bilişsel performansını büyük ölçüde aşan bir zekâya” sahip olarak tanımladığı “süper zeki” haleflerine bırakmalarını öneriyor.
Her iki düşünür de, makinelerde insan düzeyinde zekâ üretildiğinde, ilerlemede bir patlama olacağına inanıyor; Kurzweil bunu “tekillik”, Bostrom ise “zekâ patlaması” olarak adlandırıyor. İnanışlarına göre böyle bir patlamada makineler her alanda çok hızlı bir şekilde bizim yerimizi alacak. Bunun gerçekleşeceğini çünkü bu insanüstü becerilerin, ilgili tüm hesaplamaların çok daha hızlı yapılması dışında, (Bostrom buna “süper zekâ hızı” diyor), sıradan insan becerileriyle aynı olduğunu savunuyorlar.
Peki ya insan becerisinin en yüksek seviyesi olan yaratıcı yenilik? En yaratıcı sanatçılarımız ve düşünürlerimiz makineler tarafından büyük ölçüde geride mi bırakılmak üzere?
Hayır.
İnsanın yaratıcı becerisi, toplumsal olarak yerleşik olduğu için, yapay zekâdaki gelişmelere yenik düşmeyecek. Aksini söylemek hem insanın ne olduğunun hem de yaratıcılığımızın ne anlama geldiğinin yanlış anlaşıldığına işaret eder.
Bu iddia mutlak değil, kültürümüzü ve teknolojik beklentilerimizi yönetmesine izin verdiğimiz normlara bağlıdır. İnsanoğlu geçmişte cansız totemlere de büyük bir güç ve deha atfetmiştir. Yapay zekâya sahip makineleri bizden çok daha üstün görmemiz ve doğal olarak onlara yaratıcılık atfetmemiz gerçekten de olası, ancak bu, makineler bizi geride bıraktığından değil, biz kendimizi küçümsediğimizden olacak.
Burada, öncelikle derin öğrenme paradigmasının başarılarından son zamanlarda ve bu paradigmanın yapay zekâdaki diğer takipçilerinden bahsediyorum. Geçmişte yapay zekâ araştırmalarına başka paradigmalar hâkimdi. Ama bunlar vaatlerini yerine getiremediler. Gelecekte başka paradigmalar da gelecek, ancak özelliklerini anlamlı bir şekilde tanımlayamadığımız gelecekteki soyut bir yapay zekânın harika şeyler başaracağını varsaymak, teknolojinin olanakları hakkında mantıklı bir tartışma yürütmek değil, mit yaratmak demektir.
Yaratıcı bir şeyler ortaya koyma, farklı alanlarda farklı şekilde işler. Burada farklı yaratıcılık türlerinin tam bir sınıflandırmasını sunamam, bu nedenle ana fikri belirtmek için müzik, oyun ve matematikten oluşan üç farklı örnek içeren bir argüman taslağı hazırlayacağım.
Kulağa Güzel Geliyor
Schönberg gibi, müzikten anladığımız her şeyi değiştirecek kadar insanüstü bir yaratıcı yeteneğe sahip bir makine hayal edebilir miyiz?
Bunu bir makinenin yapamayacağını iddia ediyorum. Nedenini görelim.
Bilgisayarda müzik besteleme sistemleri oldukça uzun bir süredir var. 1965’te, daha 17 yaşındayken Kurzweil, günümüzdeki derin öğrenme algoritmalarını tanımlayan örüntü tanıma sistemlerinin bir öncüsünü kullanarak, kulağa müzik gibi gelecek bir beste üreten bir program yazdı. Bu programın farklı çeşitleri bugün de kullanılmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları, örneğin, bir dizi Bach kantatını girdi olarak alıp, Bach’ın tarzına çok benzeyen bir müzik besteleyebiliyor ki, uzmanlar bile bu bestelerin orijinal olduğuna inanıyor. Ama bu yalnızca bir taklit. Bir sanatçının çırakken yaptığı şey tam da bu: Özgün, orijinal bir ses üretmek yerine başkalarının stilini kopyalamak ve bunda mükemmelleşmek. Schönberg’in radikal yeniliği bir yana, Bach’la ilişkilendirdiğimiz türden bir müzikal yaratıcılık da değil bu.
Peki bu ne anlama geliyor? Schönberg gibi yepyeni bir müzik yapma yöntemi icat eden bir makine olabilir mi? Elbette böyle bir makineyi hayal edebilir ve hatta yapabiliriz. Kendi beste yapma kurallarını değiştiren bir algoritma verildiğinde, Schönberg’in o zamanlar yaptığı gibi, bugün iyi müzik olarak kabul ettiğimiz müzikten farklı bir müzik yapan bir makineyi kolaylıkla üretebiliriz.
Ama işler burada karmaşıklaşıyor.
Schönberg’i sadece müzik bestelemenin yeni bir yolunu yaratmayı başardığı için değil, aynı zamanda insanlar onun içinde dünyanın nasıl olması gerektiğine dair yeni bir bakış açısı geliştirebildikleri için yaratıcı bir yenilikçi olarak görüyoruz. Schönberg’in vizyonu, modernitenin yalın, temiz ve etkili minimalizmini içeriyordu. Yeniliği, yalnızca müzik bestelemek için yeni bir algoritma bulmak değildi; şu anda ihtiyaç duyulan şeyle konuşabilen müziğin ne olduğu hakkında düşünmenin bir yolunu bulmaktı.
Bazıları çıtayı çok yükselttiğimi iddia edebilir. Bir makinenin yaratıcı sayılabilmesi için neyin toplumsal olarak gerekli olduğuna dair mistik, ölçülemez bir hisse ihtiyacı olduğunu mu savunuyorum? Hayır, savunduğum şey bu değil. Bunun iki nedeni var.
Birincisi, Schönberg’in müzikal kompozisyon için yeni bir matematiksel teknik önerdiğinde, müziğin ne olduğuna dair anlayışımızı değiştirdiğini unutmayın. Bir tür sosyal duyarlılık gerektiren yaratıcılık, yalnızca bu tür geleneğe meydan okuyan yaratıcılıktır. Dinleyiciler onun tekniğini, 20. yüzyılın başlarında Viyana’da ortaya çıkan radikal modernitenin kalbindeki gelenek karşıtlığını yakalayan bir teknik olarak deneyimlememiş olsalardı, onu estetik değeri olan bir şey olarak algılamayabilirlerdi. Buradaki nokta, radikal yaratıcılığın gündelik yaratıcılığın “hızlandırılmış” bir versiyonu olmadığıdır. Schönberg’in başarısı, Oscar Straus ya da başka bir ortalama bestecinin gösterdiği yaratıcılığın daha hızlı ya da daha iyi bir versiyonu değildir, tür olarak tamamen farklıdır.
İkincisi, benim argümanım, eserin deha standartlarını karşılaması için, yaratıcı sanatçının toplumsal gerekliliğe duyarlılığının bilinçli olma zorunluluğuna dayanmamasıdır. Bunun yerine bizzat bizim eseri bu şekilde yanıt veren bir şey olarak yorumlayabilmemiz gerektiğini savunuyorum. Bir makinenin bestesini böyle bir dünya görüşünün parçası olarak yorumlamak yanlış olur. Buna yönelik argüman basittir.
Kurzweil’in makinelerin insan düzeyinde zekâya ulaşabileceğine dair iddiaları, bir insan zihnine sahip olmanın sadece bir dizi hesaplamalı algoritmayı takip eden bir insan beynine sahip olmak olduğunu varsayar; bu, hesaplamacılık adı verilen bir görüştür. Ancak algoritmaların ahlaki çıkarımları olabilse de kendileri ahlaki failler değildir. Othello’yu tesadüfen daktilo başında yazan maymunu harika bir yaratıcı oyun yazarı olarak sayamayız. Bu üründeki muhteşemlik yalnızca tesadüfidir. Bir makinenin ürününü harika olarak görebiliriz, ancak çıktının yalnızca tesadüfi bir eylemin veya algoritmik biçimciliğin sonucu olduğunu bilirsek, onu insanın iyiliği için bir dünya görüşünün ifadesi olarak kabul edemeyiz.
Bu nedenle, bana öyle geliyor ki, bir insandan başka hiçbir şey gerçek anlamda yaratıcı bir sanatçı olarak anlaşılamaz. Belki bir gün yapay zekâ, hesaplamacı biçimciliğinin ötesine geçecek, ancak bu, şu anda hayal bile edilemeyecek bir sıçrama gerektirecektir. Öyle olmasa, yalnızca insan faaliyetini taklit eden yeni algoritmalar veya prosedürler aramazdık; insan olmanın temeline ilişkin yeni malzemeler arıyor olurduk.
Bir insanı molekül molekül kopyalarsak yine insan olacaktır. Ama zaten böyle bir varlığı üretmenin bir yolunu bulduk: Yaklaşık dokuz ay sürüyor. Şu anda bir makine, bir insanın yapabileceğinden çok daha az ilginç şeyler yapabilir. Örneğin, Bach tarzında müzik yaratabilir, hatta bazı uzmanların Bach’ınkinden daha iyi olduğunu düşündüğü bir tür müzik bile yaratabilir. Ancak bunun nedeni, müziğinin önceden var olan bir standarda göre değerlendirilebilmesidir. Bir makinenin yapamayacağı şey, müziğin niteliğini yargılamak veya müziğin ne olup olmadığını anlamak için standartlarımızda değişiklikler getirmektir.
Bu, yaratıcı sanatçıların ellerindeki araçları kullandıklarını ve bu araçların da yaptıkları sanatı şekillendirdiğini inkâr etmek değildir. Trompet, Davis ve Coleman’ın yaratıcılıklarını fark etmelerine yardımcı oldu. Ancak trompet kendi başına yaratıcı değildir. Yapay zekâ algoritmaları, insanlardan çok müzik aletleri gibidir. Eski bir American Idol yarışmacısı olan Taryn Southern, kısa bir süre önce perküsyonun, melodilerin ve akorların algoritmik olarak müzik ürettiği bir albüm çıkardı, ancak sözlerini kendisi yazdı ve istediği sonuçları verene kadar enstrüman algoritmasında defalarca ince ayar yaptı. 1990’ların başında David Bowie bunun tam tersini yaptı: Müziği yazdı ve Verbalizer adlı bir Mac uygulamasını kullanarak rastgele cümleleri şarkı sözlerine dönüştürdü. Kayıt cihazlarından sentezleyicilere, örnekleyicilerden (sampler) döngüleyicilere (looper) dek müzik endüstrisinin diğer araçları gibi, yeni yapay zekâ araçları da sanatçı insanın yaratıcı becerilerini teşvik ederek (ve bu becerilerin sınırlarını yansıtarak) ve aktarılmasına yardımcı olarak çalışıyor.
Sınır tanımayan oyunlar
Şu anda dünyanın en iyi Go oyuncuları olan derin öğrenme sistemlerinin başarıları hakkında çok şey yazıldı. AlphaGo ve türevleri, Go oyununu oynamanın tamamen yeni bir yolunu yarattıklarına dair güçlü iddialara sahiptir. Usta oyunculara, uzun süredir yanlış olduğu sanılan bazı açılış hamlelerinin zafere götürebileceğini gösterdiler. Go programı, ustaların garip ve yabancı olarak tanımladığı bir tarzda oynuyor. En iyi Go oyuncularından biri olan Shi Yue, AlphaGo’nun oyunu hakkında “gelecekteki oyunların böyle olacağını hayal ediyorum” dedi. Algoritma gerçekten yaratıcı görünüyordu.
Bazı açılardan öyle gerçekten. Ancak oyun oynamak, müzik bestelemek veya roman yazmaktan farklıdır: Oyunlarda başarının nesnel bir ölçüsü vardır. AlphaGo’dan öğrenecek bir şeyimiz olduğunu biliyoruz çünkü kazandığını görüyoruz.
Ancak Go’yu bir “oyun alanı” yapan da budur, dünya hakkında yalnızca sınırlı şeyler söyleyen basitleştirilmiş bir durumdur.
İnsan yaratıcılığının en temel tarzı, kendimize ilişkin anlayışımızı değiştirmesinde yatar, çünkü o neyin iyi olarak kabul edildiğine ilişkin anlayışımızı değiştirir. Bunun tersine, Go oyununda iyiliğin doğasıyla ilgili bir şey yoktur: Bir Go stratejisi ancak ve ancak kazanırsa iyidir. İnsan yaşamı genellikle bu özelliğe sahip değildir: En yüksek yetkinlik durumlarında nesnel bir başarı ölçüsü yoktur. Sanatta, edebiyatta, müzikte, felsefede veya politikada kesinlikle böyle bir şey yoktur. Aynı şekilde yeni teknolojilerin geliştirilmesinde de.
Çeşitli oyun alanlarında, makineler bize yaratıcılığın çok kısıtlı bir biçimi hakkında bir şeyler öğretebilir. Ancak alanın kuralları önceden oluşturulmuştur; sistem ancak bu kısıtlamalar içinde iyi oynamayı öğrendiği için başarılı olabilir. İnsan kültürü ve insan varlığı bundan çok daha ilgi çekicidir. Elbette insanların nasıl davrandığına dair normlar var. Ancak gerçek anlamda yaratıcılık, bazı önemli insani alanlarda bu normları değiştirme becerisidir. Oyun alanlarındaki başarı, bu daha temel türden yaratıcılığın elde edilebileceğinin göstergesi değildir.
Bu bir nakavt
Bir şüpheci, argümanın yalnızca oyunları sanatsal dehayla karşılaştırdığım için işe yaradığını iddia edebilir. Bilimsel ve matematiksel alanda başka yaratıcılık paradigmaları da vardır. Bu alanlarda mesele bir dünya görüşüyle, şeylerin gerçekte nasıl olduğuyla ilgilidir.
Bir makine, yaratıcı dehasına boyun eğmek zorunda kalacağımız kadar bizden çok ötede matematiksel kanıtlar bulabilir mi?
Hayır.
Bilgisayarlar çok zamandır önemli matematik başarılara yardımcı oldu. Ancak katkıları pek yaratıcı olmadı. Bir bilgisayar kullanılarak kanıtlanan ilk büyük teoremi ele alalım: Herhangi bir düz haritada, iki “ülke”nin aynı renge sahip olmaması için, haritanın en fazla dört renkle boyanabileceğini belirten dört renk teoremi örneğin (bu aynı zamanda bir kürenin yüzeyindeki ülkeler için de geçerlidir).
Yaklaşık yarım yüzyıl önce, 1976’da Illinois Üniversitesinden Kenneth Appel ve Wolfgang Haken bu teoremin bilgisayar destekli bir kanıtını yayınladılar. Bilgisayar milyarlarca hesaplama yaparak binlerce farklı türde haritayı kontrol etti; haritaların sayısı o kadar çoktu ki, insanların her bir olasılığın bilgisayarın görüşüne uygun olduğunu doğrulaması lojistik açıdan olanaksızdı. O zamandan beri, bilgisayarlar çok çeşitli yeni kanıtlara yardımcı olmaya devam ediyor.
Ancak süper bilgisayar, çok sayıda vakayı kontrol ederken yaratıcı bir şey yapmıyor. Bunun yerine aslında epey sıkıcı bir şey yapıyor. Bu, yaratıcılığın neredeyse tam tersi. Ayrıca, burada olan biten, normalde matematiksel bir kanıtın sunması gerektiğini düşündüğümüz türden bir anlayıştan o kadar uzak ki, bazı uzmanlar bu bilgisayar destekli stratejileri matematiksel kanıtlar olarak dahi görmüyorlar. Bir matematik filozofu olan Thomas Tymoczko’nun öne sürdüğü gibi, kanıtın doğru olup olmadığını doğrulayamıyorsak, o zaman aslında yaptığımız tek şey potansiyel olarak hataya açık bir hesaplama sürecine güvenmekten başka bir şey değildir.
Sonuçlara güvendiğimizi farz etsek bile, bilgisayar destekli kanıtlar, bilgisayar destekli bestelere benzer. Bize değerli bir ürün veriyorlarsa, bu çoğunlukla esas olarak insanın katkısı nedeniyledir. Ancak bazı uzmanlar, yapay zekânın ileride bundan daha fazlasını başarabileceğini savunuyor. O hâlde bu, nihai olarak, kendi kendine dayanarak kendi başına yeni teoremleri kanıtlayan bir makine olacaktır.
Kurzweil ve Bostrom’un iddia ettiği gibi, bunun gibi bir makine matematiksel yaratıcılıkta bizi geçebilir mi? Örneğin, bir yapay zekânın matematikte henüz çözülmemiş, son derece önemli ve zor bir probleme çözüm bulduğunu varsayalım.
Burada iki olasılık var. Birincisi, kanıt son derece zekicedir ve alanın uzmanları onu incelediklerinde doğru olduğunu görürler. Bu durumda, kanıtı keşfeden yapay zekâ alkışlanacaktır. Makine yaratıcı bir matematikçi olarak bile kabul edilebilir. Ancak böyle bir makine, tekilliğin kanıtı olmayacaktır; bizi yaratıcılıkta, onun ne yaptığını anlayamayacak kadar geçmezdi. Bir tür insan düzeyinde yaratıcılığa sahip olsa bile, bu onu kaçınılmaz olarak insanüstü âleme götürmezdi.
Bazı matematikçiler müzik virtüözleri gibidir: Mevcut bir ifadedeki akıcılıkları ile ayırt edilirler. Srinivasa Ramanujan, Emmy Noether ve Alexander Grothendieck gibi dâhiler muhtemelen Schönberg’in müziği yeniden şekillendirdiği gibi matematiği yeniden şekillendirdi. Başarıları, yalnızca uzun süredir kanıtlanamayan hipotezleri kanıtlamaları değildi; yalnızca salt muhakeme kuvvetlerine değil, aynı zamanda diğer matematikçileri buluşlarının önemine ikna etme yeteneklerine de dayanan yeni ve beklenmedik akıl yürütme biçimleriydi. Matematikçileri uzun süredir şaşırtan bir probleme zekice bir kanıt bulan bir yapay zekâ, AlphaGo ve türevlerine benziyor; evet etkileyici, ancak bir Schönberg değil.
Bu da bizi diğer seçeneğe getiriyor. En iyi ve en parlak derin öğrenme algoritmasının serbest bırakıldığını ve bir süre sonra “yeni bir teoremin kanıtını buldum, ancak en iyi matematikçilerinizin bile anlayamayacağı kadar karmaşık” dediğini varsayalım.
Bu aslında mümkün olamaz. En iyi matematikçilerin bile anlayamadığı bir kanıt, gerçek anlamda bir kanıt sayılmaz. Bir şeyi kanıtlamak, onu birine kanıtladığınız anlamına gelir. Nasıl ki bir müzisyen, iyi müziğin ne olduğuna ilişkin estetik anlayışını izleyicisine kabul ettirmek zorundaysa, bir matematikçi de diğer matematikçileri kendi doğruluk anlayışına inanmaları için iyi nedeni olduğuna ikna etmelidir. Bir iddianın matematikte geçerli bir kanıt sayılması için, onu anlayacak bir konumda olan bağımsız uzmanlar tarafından anlaşılır ve onaylanabilir olması gerekir. Kanıtı, onu anlaması gereken uzmanlar anlayamazsa, topluluk onu kanıt olarak kabul etmeyi reddeder.
Bu nedenle matematik, sanıldığından da çok müziğe benzer. Bir makine, yaratıcılıkta bizi fersah fersah geçemez çünkü ya başarısı anlaşılır olur ya da anlaşılmaz olur ki bu durumda onu herhangi bir yaratıcı ilerleme olarak sayamayız.
İzleyicinin Gözünden
Mühendislik ve uygulamalı bilim bir bakıma bu örneklerin arasında bir yerdedir. Burada sanki nesnel, harici bir başarı ölçüsü gibi bir şey vardır. Köprü inşasında veya tıpta, satrançta olduğu gibi “kazanamazsınız,” ancak köprünün yıkılıp yıkılmadığı veya virüsün yok edilip edilmediği görülebilir. Gerçi bu nesnel kriterler, yalnızca alan oldukça iyi bir şekilde belirlendiğinde devreye girer: Örneğin, güçlü, hafif malzemeler veya belirli hastalıklarla mücadele eden ilaçlar gibi. Bir yapay zekâ, kulağa bir Bach kantatı gibi gelen bir beste yapan veya harika bir Go stratejisi bulan yapay zekâ ile aynı şeyi yaparak, bir ilacın keşfine yardımcı olabilir. Böyle bir yapay zekâ, otonom bir yaratıcı özne olarak değil, tıpkı mikroskop, teleskop veya hesap makinesi gibi, insanın yeni keşiflerini mümkün kılan bir araç olarak anlaşılmalıdır.
Bu noktada özel görelilik teorisini düşünebiliriz. Albert Einstein, göreliliğin “kâşifi” olarak hatırlanır; ama bunun nedeni, uzay ve zamanın yapısını daha iyi tanımlayan denklemleri bulan ilk kişi olduğu için değildir. George Fitzgerald, Hendrik Lorentz ve Henri Poincaré gibileri, bu denklemleri Einstein’dan önce yazmıştı. Einstein’ın teorinin kâşifi olarak kabul edilmesinin nedeni, denklemlerin ne anlama geldiğine dair orijinal, dikkate değer ve gerçek bir anlayışa sahip olması ve bu anlayışı başkalarına aktarabilmesidir.
Bir makinenin, yaratıcılık açısından Einstein’ınkiyle karşılaştırılabilecek bir fizik yapabilmesi için, diğer fizikçileri kendi fikrinin değeri konusunda en az Einstein kadar ikna edebilmesi gerekir. Bu da önermelerini, fikrinin geçerliliğini bize iletmeyi amaçlayan önermeler olarak kabul etmemiz demektir. Pinokyo masalındaki gibi bize benzer bir makine ortaya çıkarsa, ona bir insan gibi davranmak zorunda kalırdık. Bu ise ona sadece zekâyı değil, aynı zamanda insanlara uygun haysiyet ve ahlaki değeri de atfetmemiz gerektiği anlamına gelir. Bana öyle geliyor ki bu senaryodan çok uzağız ve yapay zekânın ister derin öğrenme biçiminde ister başka bir biçimde olsun, mevcut hesaplamacı paradigmasının bizi ona yaklaştıracağını düşünmek için hiçbir neden yok.
Yaratıcılık, insanı tanımlayan özelliklerden biridir. Gerçek yaratıcılık kapasitesi, yani varlığın doğasına dair anlayışımızı güncelleyen, güzel, iyi ya da doğru olmanın ne demek olduğunu anlama biçimimizi değiştiren türden bir yaratıcılık, insan olmanın temelinde yatar. Ancak bu tür bir yaratıcılık, bizim ona değer vermemize ve bu hâliyle onu önemsememize bağlıdır. Yazar Brian Christian’ın da işaret ettiği gibi, insanlar yaratıcılığa karşı onu en yüksek olanaklarımızdan biri olarak görmeyi bırakıp daha çok makineler gibi davranmaya başlamış durumda.
Bugün kaç kişinin konuşurken önceden belirlenmiş bir senaryoyu takip etmelerini gerektiren bir işi var? Bu içi boşaltılmış maskaralıkta, gerçek, özgün, yaratıcı ve açık uçlu insan sohbetinden geriye ne kaldı? Bu tür işler, bir makinenin yapabileceği türden kurallara uymayla şekillenmiyor mu? Bu tür önceden yazılı işlerin içine çekildiğimiz ölçüde içimiz ne kadar boşalıyor? Günümüzün ne kadarını bilgisayarda üretilmiş formları ve anketleri doldurarak, en basit, en hayvani dürtülerimizle çalışan tıklama tuzağına düşerek, bağımlılığa yatkınlığımızı sürekli uyanık tutmak için tasarlanmış oyunlar oynayarak, makine benzeri faaliyetlerle dolduruyoruz?
İnsan yetkinliğinin en derin alanlarından bazılarında da bu kafa karışıklığı tehlikesiyle karşı karşıyayız. Makinenin sunduğu anlayamadığımız kanıtların gerçek “kanıtlar” olduğunu kabul edersek, örneğin toplumsal otoriteyi makinelere devrettiğimizde, matematiksel yetkinliklerin sanki hiç insan anlayışı gerektirmediğini de kabul etmiş oluruz. Böylelikle de yaratıcılığımızın ve zekâmızın en yüksek biçimlerinden birini alıp onu evet ya da hayır biçiminde, tek bir bilgi formuna indirgemiş oluruz.
Böyle bir bilgiye sahip olsaydık bile, altında yatan nedenleri biraz anlamadan bunun bizim için pek bir değeri olmazdı. Matematiğin temelinde yatan akıl yürütmenin temel karakterini gözden kaçırmamalıyız.
Sanat, müzik, felsefe ve edebiyat için de bu öyle. Makine “yaratıcılığını” kendi yaratıcılığımızın yerine koymaya izin verirsek, o zaman makineler gerçekten de anlaşılmaz bir şekilde bizden üstün görünmeye başlayacaklardır. Ancak bunun nedeni, yaratıcılığın insan olmakta oynadığı temel rolün izini kaybetmiş olmamızdır.
*Prof. Dr., Felsefe bölümü, Harvard Üniversitesi.
[1] Bu makalenin aslı MIT Technology Review’da yayınlanmıştır: https://www.technologyreview.com/2019/02/21/239489/a-philosopher-argues-that-an-ai-can-never-be-an-artist/