Beyin Yapmak – Michael Graziano

Kendinin bilinçli olduğuna inanan yapay bir beyin yapabiliriz. Peki bu, bilincin zor problemini çözdüğümüz anlamına mı gelir?

//
6 Okunma
Okunma süresi: 30 Dakika

Sinirbilimin son yüzyıldaki çalışmalarına göre beyin bir makine, bilgiyi işleyen bir cihazdır. Ancak bir şekilde, bu bilgilerin en azından bir kısmına ilişkin öznel bir deneyime de sahiptir. İster kafamızda dönüp duran düşüncelerden ve anılardan isterse duyularımızla algıladığımız şeylerin farkındalığından bahsediyor olalım, beyin bir şekilde kendi verilerini deneyimler. Yani bilinci vardır. Peki bu nasıl olabilir?

Bu soru, bilincin “zor problemi” olarak adlandırılmıştır ki burada “zor”, “imkansız” a işaret eder. Bilinç konusu, onlarca yıldır bilim insanları arasında önemli bir konu sayılmazdı: Eğer bir şeyi inceleyemiyorsanız, anlayamıyorsanız veya yapamıyorsanız o zaman o şey bilimin kapsamında değildir. Bu görüşe göre sinirbilimciler, bilgiyle birlikte gelen o belirsiz bilinçlilik duygusuna değil, bilginin beyinde nasıl işlendiğine ilişkin mekaniğe bağlı kalmalıdır. Yine de bu fenomenin var olduğu inkar edilemez. Peki, bilinç olayı tam olarak nedir?

İşte bu soruyu sormanın daha keskin bir yolu: Bir beyin yapabilir miyiz? Yapay zeka her yıl daha da akıllı hale geliyor ancak makinelerimize hiçbir zaman bilinç kazandırmadık. İnsanlar bir zamanlar bir bilgisayarı yeterince karmaşık hale getirirsek kendi kendine bir şekilde “uyanacağını” düşünmüşlerdi. Ama henüz böyle bir şey gerçekleşmedi (bildiğimiz kadarıyla). Görünüşe göre bilinç denilen bu hayati kıvılcım, makineye tasarlanarak konulmalı. Dolayısıyla, bilincin tam olarak ne olduğunu ve nasıl yapılacağını bulma yarışı hala devam ediyor.

Bu yarışa ben de, bilinci anlamaya yönelik bir çaba olan Dikkat Şeması Teorisi (Attention Schema theory) adındaki bir yaklaşımla katıldım. Teorim, bilincin tuhaf bir yan ürün olmadığını, beyindeki bilgiyi düzenlemeye yarayan bir araç olduğunu ve çoğu insanın düşündüğü kadar gizemli olmadığını öne sürüyor. Kulağa bir miktar iddialı gelse de, bilinci, onu yaratabilecek kadar kavramış olmaya yakın olduğumuza inanıyorum.

Şimdi bir düşünce deneyi yapacağım. Bakalım, varsayımsal olarak ve parça parça yapay bir beyin inşa edip bilinçli hale getirebilecek miyiz? Süreç yavaş olabilir, her adımdan sonra yol gittikçe uzuyor gibi görünebilir ancak sistematik bir yaklaşımla mühendislerin izleyebileceği bir yol oluşturabiliriz.

Kamera gözleriyle donatılmış bir robot hayal edin. Bakması için herhangi bir şey seçelim; örneğin bir tenis topu. Bir tenis topunun bilincinde olacak bir beyin yapabilirsek- sadece bu yeterlidir- o zaman temel sıçramayı yapmış olacağız.

Başlamak için beynimizde hangi bilgiler olmalıdır? Elbette, top hakkında bilgi olmalı. Işık göze girer ve sinyallere çevrilir. Beyin bu sinyalleri işler ve topun bir tanımını oluşturur. Tabii ki kelimenin tam anlamıyla kafada bir topun resminin oluşmasını kastetmiyorum, söylemek istediğim şey beyinin renk, şekil, boyut ve konum gibi bilgileri düzenlediği. Yeni sinyaller geldikçe beyin sürekli revize ettiği bir veri seti oluşturur, dosya gibi bir şeydir bu. Buna bazen dahili model (internal model) denir.

Gerçek bir beyinde oluşturulan dahili model her zaman hatalıdır –taslak halindedir – ve bu hatalılık önemlidir. Beynin topun ayrıntılı, bilimsel olarak doğru bir tanımını oluşturması enerjinin ve bilgi işlem kaynaklarının israfı olacaktır. Bu nedenle kolaya kaçar. Renk buna iyi bir örnektir. Gerçekte milyonlarca dalga boyundaki ışık, farklı kombinasyonlarda birbirine karışır ve topun farklı kısımlarından yansır. Ancak gözler ve beyin, bu karmaşıklığı renk özelliğiyle sadeleştirir/basitleştirir. Renk beynin bir yapımıdır. Bu bir karikatür, gerçekliğin bir temsilidir ve hayatta kalmak için de epey yeterlidir.

Robot sizinle aynı şekilde topun bilincinde olabilir mi? İçsel bir duyguya sahip olduğunu iddia eder mi?

Ancak beyin basitleştirilmiş bir model oluşturmaktan fazlasını yapar. Çok sayıda model oluşturur ve bu modeller, kaynaklar için birbirleriyle rekabet eder. Bir sahne tenis raketleriyle, birkaç kişiyle, uzaktaki ağaçlarla ve beynin aynı anda derinlemesine işleyemeyeceği kadar çok şeyle dolu olabilir. Bu nedenle beynin bir şeylere öncelik vermesi gerekir.

Bu odaklanmaya dikkat denir. Dikkat kelimesini sevmediğimi itiraf etmeliyim çünkü günlük dilde çok fazla çağrışımı var. Sinirbilimcilerin dikkat ile kastettikleri belirli bir şeydir, mekanik bir şey. Beyindeki belirli bir dahili model o andaki rekabeti kazanır, rakiplerini bastırır ve beynin çıktılarına hükmeder.

Bütün bunlar normal bir beynin tenis topunun görüntüsünü nasıl işlediğinin bir resmini verir. Burada değin hiçbir problem veya gizem yok. Bir bilgisayar ve bir kamera ile prensipte tüm bunları robotumuza yerleştirebiliriz. Robotumuza bir topun dahili bir modelini verebilir ve dikkatini topa odaklayabiliriz. Fakat robot, sizinle aynı şekilde topun bilincinde midir? İçsel bir duyguya sahip olduğunu iddia eder mi? Bilinç çalışan bazı akademisyenler bu soruya evet yanıtını verecektir. Görsel farkındalık, görsel işlemeden doğar.

Fakat ben hayır derdim. İlk adımı attık ama yapacak daha çok işimiz var.

Robotumuza sorular soralım. Beyin-yapma düşünce deneyini yaparken dilsel bir işlemci de yapabiliriz. Robotumuz soruları alır, dahili modellerinde bulunan bilgilere erişir ve sorulara bu temelde yanıtlar verir.

“Orada ne var?” diye soralım.

“Bir top” der.

‘Topun özellikleri nelerdir?’ diye soralım.

‘Yeşil, yuvarlak ve şu konumda’ der. Robotumuz bu bilgileri içerdiği için buna cevap verebilir.

Şimdi şunu soralım: ‘Topun farkında mısın?’

“Hesaplanamıyor” der.

Neden? Çünkü makine, şu ana kadar ona verdiğimiz dahili modellere erişiyor ve soruyla ilgili hiçbir bilgi bulamıyor. Top hakkında birçok bilgi var ancak farkındalığın ne olduğu hakkında hiç bilgi yok. Ve kendisi hakkında da bilgi yok. Sonuçta şunu sorduk: ‘Topun farkında mısın?’ Kendisinin ne olduğuna dair bir bilgisi bile yok, bu yüzden tabii ki bu soruya cevap veremez. Bu, dijital kameranıza soru sormak gibidir: ‘Çektiğin fotoğrafın farkında mısın?’ Kamera bu alanda hesaplama yapamaz.

Ama bunu halledebiliriz. Hadi, robotumuza ikinci bir dahili model ekleyelim. Şimdi ihtiyacımız olan şey bir benlik modeli.

Benlik modeli, diğer herhangi bir dahili model gibi, beyinde bir araya getirilen bilgilerdir. Bu bilgi, vücudun fiziksel şeklini ve yapısını, kişiliğe ilişkin bilgileri ve otobiyografik anıları içerebilir.  İnsan benlik modelinin özellikle önemli bir parçasına beden şeması denir.

Beden şeması, beynin fiziksel benliğinin (nasıl hareket ettiği, neyin ona ait olduğu, neyin olmadığı vb.) dahili modelidir. Bu karmaşık ve hassas bir ekipmandır ve hasar görebilir. İngiliz nörolog Oliver Sacks, hastanede felç olmuş bir halde uyanan ve birinin ona korkunç bir şaka yaptığını anlayan bir adamın hikayesini anlatır. Adam uyandığında yatağında lastikten, kadavra bacağına benzeyen bir bacak bulur. İğrenerek bacağını tutar ve yataktan atar. Ne yazık ki bacak ona bağlıdır ve bu yüzden o da bacakla birlikte gider.

Açıkça, Sack’in hikayesindeki adamın dahili benlik modeli, bir parçasının, bacağının kendisine ait olduğu gerçeğini artık algılayamayacak şekilde bozulmuştur. Beyin hasarının da benlik modelinin şu veya bu yönünü bozabileceği birçok yol vardır. İşleri bozmak korkutucu derecede kolaydır.

Robotumuza “Bize kendinden bahset” diyelim.

Artık beynimizin bir top modelinin yanı sıra bir benlik modeli de olduğuna göre ona daha fazla soru sorabiliriz.

‘Bize kendinden bahset’.

Şöyle cevap verir: ‘Ben bir insanım. Bu konumda duruyorum, bu kadar uzunum, bu kadar kiloyum, Buffalo’da büyüdüm, iyi bir adamım’ veya dahili benlik-modelinde mevcut olan herhangi başka bir bilgi.

Şimdi şunu soralım: ‘Senin ile top arasındaki ilişki nedir?’

Tüh. Makine iki dahili modeline de erişiyor ama hiçbir yanıt bulamıyor. Benlik hakkında pek çok bilgi var. Top hakkında da çok sayıda ayrı bilgi. Ancak ikisi arasındaki ilişki ve hatta sorunun ne anlama geldiği hakkında hiçbir bilgi yok.

‘Topun farkında mısın?’ diye soralım.

“Hesaplanamıyor” diyecektir.

Bir duvara daha çarptık. Yalnızca bu iki dahili modelle donatılan bir robot, Turing testini yine geçemez: makinemiz insan yerine geçemez (veya insan sayılamaz).

Peki neden dahili modeller var? Beynin gerçek amacı, kendiniz ve çevrenizdeki dünya üzerinde bir miktar kontrol sahibi olmaktır. Ancak üzerinde iyi ve güncel bir dosyanız yoksa ne olduğunu ne yapıldığını ve bundan sonra ne yapabileceğini bilmez ve hiçbir şeyi kontrol edemezsiniz. Dahili modeller, izlenmesi yararlı olan şeylerin kaydını tutar. Şimdiye kadar robotumuza topun ve kendisinin bir modelini verdik. Ancak sahnenin üçüncü bariz bileşenini ihmal ettik: benlik ve top arasındaki karmaşık ilişki. Robot dikkatini topa odaklar. Bu, akıllıca kontrol edilmesi gereken bir kaynaktır. Açıkça top, robotun beyninin izlemesi gereken süregelen gerçekliğin önemli bir parçasıdır. Şimdi bu ilişkinin bir modelini ekleyelim ve bize ne sonuç verdiğini görelim.

Ne yazık ki artık standart sinirbilime başvuramayız. Tenis topları gibi somut şeylerin dahili modelleri üzerine onlarca yıllık araştırmamız olmasına rağmen dahili dikkat modelleri hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyoruz. Böyle bir şeyin olabileceği bilim insanlarının aklına gelmemişti. Yine de neye benzeyebileceği konusunda özel bir gizem yok. Onu robotumuza yerleştirmek için bir kez daha hangi bilgilerin bulunması gerektiğine karar vermemiz gerekiyor. Muhtemelen, topun dahili modeli gibi, dikkatin mikroskobik fiziksel detaylarını değil genel, soyutlanmış özelliklerini tanımlayacaktır.

Örneğin, dikkati, bir şeye zihinsel olarak sahip olmak veya tepki vermenizi sağlayan bir şey olarak tanımlayabilir. Bunu içinizde bulunan bir şey olarak tanımlayabilir. Bunların hepsi dikkatin genel özellikleridir. Ancak bu dahili model muhtemelen nöronlar, sinapslar veya elektrokimyasal sinyaller – fiziksel somunlar ve cıvatalar gibi şeyler hakkında ayrıntılar içermeyecektir. Beynin, kırmızı bir topa kırmızı demek için kuantum elektrodinamiğinin teorik bir kavrayışına ihtiyaç duyması gibi, bu şeyleri bilmesine de gerek yoktur. Görsel sistem için renk sadece bir nesnenin yüzeyindeki bir şeydir. Ve böylece, bu dahili modeldeki bilgilere göre, dikkat herhangi bir fiziksel mekanizmaya sahip olmayan bir şeydir.

En son modelimiz ile, makineye kendi dikkat sürecinin- o topla olan ilişkisinin- eksik ve biraz yanlış bir resmini verdik. ‘Topla arandaki ilişki nedir?’ diye sorduğumuzda makine kendi dahili modellerine erişecek ve mevcut bilgileri rapor edecektir: ‘Topa zihinsel olarak sahibim.’

Bu kulağa umut verici geliyor. Sonrasında şunu soralım: ‘Bize bu zihinsel sahiplik hakkında daha fazla bilgi ver. Fiziksel mekanizma nedir?’ Ve sonra garip bir şey olur.

Modeller, dikkatin nasıl uygulanacağına dair ayrıntılı özellikler içermez. Neden içersinler ki? Bu nedenle, yapılmış-bir-beyin sadece kendi eksik bilgilerine dayanarak cevap verebilir. İnsanlara sorulduğunda, rengin milyonlarca ışık dalga boyu ile gözler arasındaki bir etkileşim olduğunu söylemezler, bunun bir nesnenin özelliği olduğunu söylerler. Sonuçta, beyinleri rengi bu şekilde gösterir. Benzer şekilde bizim yaptığımız bir beyin de modelinin kendi soyutlamalarını, bir şekilde herhangi bir özel donanımdan bağımsız bir şey gibi tanımlayacaktır çünkü (en iyi ihtimalle) kendi modelinde bu şekilde gösteriliyordur.

Der ki: ‘Fiziksel bir mekanizma yok. Nasılsa öyle işte. O fiziksel değil ve benim içimde yer alıyor. Nasıl kollarım ve bacaklarım benim fiziksel parçalarımsa fiziksel olmayan bir parçam da var. Zihinsel olarak bir şeylere sahip ve benim bu şeylere göre hareket etmemi sağlıyor. Bu benim bilincim.’

Robotu biz yaptık, bu yüzden neden böyle söylediğini biliyoruz. Dahili modellerine erişerek konuşan bir makine olduğu için bu modellerde bulunan bilgiler ne olursa olsun doğru olduğunu bildiriyor. Ve fiziksel olarak tutarsız bir özelliği, fiziksel olmayan bir bilinci rapor ediyor çünkü dahili modelleri belirsiz fiziksel gerçekliğin eksik tanımlarını içeriyor.

Şimdi elimizde ürkütücü gelmeye başlayan bir şeyimiz var: sadece bir makine olmadığı konusunda ısrarcı bir makine.

Bunu biz biliyoruz ama o bilmiyor. Nasıl yapıldığı hakkında hiçbir bilgisi yok. Dahili modelleri şu bilgileri içermez: “Bu arada, biz dahili modellere erişen bir bilgi işlem cihazıyız ve modellerimiz eksik ve yanlış.” Dahili modelleri olduğunu veya hiç bilgi işlemediğini bildirecek durumda bile değildir.

Emin olmak için şöyle soralım: ‘Sadece içsel modelleri olan bir bilgisayar olmadığından emin misin ve bu yüzden mi farkındalığa sahip olduğunu iddia ediyorsun?’

Dahili modellerine erişen makine şöyle der: ‘Hayır, ben topun öznel farkındalığına sahip bir kişiyim. Farkındalığım gerçektir ve hesaplama veya bilgi işleme ile hiçbir ilgisi yoktur.’

Teori, robotun neden teoriye inanmayı reddettiğini açıklar. Ve şimdi elimizde kulağa ürkütücü gelmeye başlayan bir şeyimiz var: Sadece bir makine olmadığı konusunda ısrar eden bir makine. Bilgiyi işleyerek çalışırken bunu yaptığını reddediyor. Bilinci olduğunu söylüyor ve bilinci biz insanların tarif ettiği gibi tarif ediyor. Ve bu sonuca iç gözlem yoluyla, dahili modellere erişen bir bilişsel makine katmanıyla ulaşıyor. Makine kendi iç modellerinin ona dayattıklarından başka bir sonuca varamıyor.

Kuşkusuz, bir tenis topu biraz sınırlı bir örnektir. Yine de aynı mantık her şey için geçerli olabilir. Bir sesin farkındalığı, anımsanan bir hatıra, öz-farkındalık… Beyin-yapma deneyi, bir beynin nasıl ısrar edebileceğini gösterir: ‘Ben X’in farkındayım.’

Ve bu, bilincin merkezi sorusudur.

Bilinç araştırması, bir tür büyü veya sihri varsaydığı için tıkanmıştır. Böyle bir şeyin olmaması gerektiğini hepimiz bildiğimiz için kimse bu kelimeyi kullanmaz. Yine de bilinç araştırmacıları – çoğu bilimsel bilinç araştırmacısı diyebilirim – şu soruyu sorarlar: ‘Beyin bu imkansız görünen özü, içsel bir deneyimi nasıl üretir?’

Araştırmacılar bu soruyu sorarak daha da büyük bir gizem yaratır. Beyinden çıkan bu zekice öz nasıl oluyor da fiziksel güçler kullanıyor, bu yolu ve sinapsları yönlendiriyor, benim onun hakkında yazmamı ya da akademisyenlerin onun hakkında tartışmamı sağlıyordur? Bu yaklaşımla ilgili bir tür sihirli bir tutarsızlık vardır.

Ancak bu fenomeni açıklamak için sihre ihtiyacımız yok. Beyinler bilince sahip oldukları konusunda ısrar ederler. Bu ısrar, daha derin içsel bilgilere erişen bilişsel makinelerin iç gözlemin sonucudur: Ve yaptığımız beyine eklediğimiz gibi bir dahili dikkat modeli, tam olarak ama tam olarak bu bilgiyi içerecektir.

Bazı çevrelerde popüler bir eğilim, bilinci bir yanılsama olarak reddetmektir. Bilinç yoktur ve bu nedenle muhtemelen herhangi bir amaca hizmet edemez. İnsanlar, Dikkat Şeması teorisiyle ilk karşılaştığında bazen onu ikonoklastik kategoriye koyarlar ancak bu bir hatadır. Bu teoride, bilinç yararsız olmaktan çok uzaktır çünkü makinenin çok önemli bir parçasıdır.

Diyelim ki bir şehir haritanız var. Bu kesinlikle faydalıdır. Onsuz, hedefinize asla ulaşamayabilirsiniz. Harita şehrin mükemmel bir görüntüsü müdür? Hayır. Kusursuz düz yollar ve düzgün açılarla dolu iki boyutlu, siyah-beyaz bir şehir diye bir şey yoktur. Ancak şehrin kendisi gerçektir, harita gerçektir, içindeki bilgiler çoğunlukla basitleştirilmişse de geçerlidir ve bu nedenle haritanın pratik kullanımı tartışmasızdır. Tüm bunları bilerek muhtemelen şehrin gerçekliği üzerinde bir varoluşsal kriz yaşamayacaksınız veya haritanın içeriğini ya da varlığını bir illüzyon olarak görmeyeceksiniz. Gerçek çok daha basit: şehirfaydalıdır ama tam olarak doğru değildir.

Bilgisayarların karmaşık hale gelip kendiliğinden bilincinin oluşmasını bekleme günleri geride kaldı.

Dikkat dediğimiz gerçek bir şey var: beynin kaynaklarını sınırlı bir dizi sinyale odaklamak için çılgınca karmaşık ama çok güzel bir şekilde uyarlanmış bir yöntem. Dikkat önemlidir. Onsuz, içimize akan bilgi bolluğu bizi felç ederdi. Ama bir şeyi kontrol edemiyorsanız ona sahip olmanın bir anlamı yoktur. Kontrol teorisinin temel bir ilkesi şudur: bir şeyi kontrol etmek için sistemin dahili bir modeline ihtiyacı vardır. Beyin, kendi dikkatini izlemek ve kontrol etmek için bir dikkat şeması oluşturur. Bu bir harita gibidir. Dikkatin ne olduğu ve belirli bir anda ne yaptığı hakkında basitleştirilmiş ve biraz biçimsiz bilgiler içerir.

Bir dikkat şeması olmadan beyin bilince sahip olduğunu iddia edemez. Bilincin ne olduğu hakkında hiçbir bilgisi olmayacaktır ve bununla ilgili soruları nasıl yanıtlayacağını bilemeyecektir çünkü benliğin dünyadaki herhangi bir şeyle nasıl ilişkili olduğu hakkındaki bilgiden yoksundur. Benimle top arasındaki ilişki nedir? -Hesaplanamaz.

Bundan daha da kötüsü, kendi odak noktası üzerindeki kontrolünü kaybedecektir. Harita olmadan bir şehirde gezinmeye çalışmak gibi, dikkatin karmaşıklığında bir dikkat modeli olmadan savrulup duracaktır. Ve hatta bunun da ötesinde, bir bilinç yapısından yoksun olan beyin, aynı özelliği diğer insanlara atfedemez. Diğer insanların bilinçli kararlar veren bilinçli varlıklar olduğu anlayışını kaybeder.

Bilinç önemlidir. Bunu açıklamaya yönelik birçok modern girişimin aksine, Dikkat Şeması teorisi bilinci önemsizleştirmenin veya reddetmenin tam tersini yapar; ona önemli bir yer verir.

Bilim adamları, bilinci beynin içinde yüzen sihirli bir öz olarak düşündükleri sürece bu konu mühendisler için pek ilginç olmayacaktır. Ama eğer bilinç çok önemli bir bilgi setiyse, beynin doğru çalışmasını sağlayan bir tür haritaysa, o zaman mühendisler bunu bilmek isteyebilirler. Bu da bizi yapay zekaya geri getiriyor. Bilgisayarların karmaşık hale gelmesini ve kendiliğinden bilinç kazanmasını bekleme günleri geride kaldı. Bilincin, bir bilgisayara zaten bariz hiçbir pratik fayda getirmeyecek, bir peri özü olarak göz ardı edildiği günler de öyle. Bilinç bu açıdan bakıldığında birdenbire makine için inanılmaz derecede kullanışlı bir alet haline geliyor.

İşleyen bir dikkat şeması oluşturmak, mevcut teknolojinin kapsamı içindedir. Bir grup çalışması gerektirir ancak yapılması mümkündür. Bilincin ne olduğunu bilen, buna sahip olduğuna inanan, onu başkalarına atfeden ve insanlarla karmaşık sosyal etkileşime girebilen yapay bir beyin yapabiliriz. Bu şimdiye kadar hiç yapılmadı çünkü kimse hangi yolu izleyeceğini bilmiyordu. Şimdi belki bu yolun bir en azından belirsiz bir resmini görebiliyoruz.


Michael Graziano – “Build-a-brain”, (Erişim Tarihi: 10.11.2022)

Çevirmen: Beyza Nur Doğan

Site Editörü: Taner Beyter

Boğaziçi Üniversitesi Yabancı Diller Eğitimi Bölümü'nden mezun olmuştur. İstanbul Kent Üniversitesi'nde okutman olarak çalışmanın yanında çeşitli yayınevleri için sosyal bilimler alanında çeviriler yapmaktadır. İlgi alanları antropoloji, psikoloji ve başta din felsefesi olmak üzere felsefenin tüm alanlarıdır.

Bir cevap yazın

Your email address will not be published.

Önceki Gönderi

Ciddi Ateist Felsefe: O Zamanlar Ve Şimdi – William Lane Craig

En Güncel Haberler Analitik Felsefe:Tümü