Makale, yapay zekanın (YZ) "düşünme" veya "biliş" yeteneğine sahip olduğu yönündeki yaygın algıyı sorguluyor. Yazar, YZ sistemlerinin insan bilişinden temelden farklı çalıştığını ve bu terimleri kullanmanın yanlış anlamalara yol açtığını savunuyor. YZ'nin karmaşık görevleri yerine getirebilmesi, aslında büyük veri kümeleri üzerindeki istatistiksel modelleri ve algoritmaları kullanarak örüntü tanıma ve tahmin yapmasından kaynaklanıyor. Bu süreçler, insan beyninin anlama, bilinç veya niyet gibi özellikleriyle karıştırılmamalıdır.
"Biliş" gibi terimlerin YZ için kullanılması, teknolojinin gerçek yetenekleri ve sınırlamaları hakkında yanıltıcı beklentiler yaratıyor. Bu durum, hem araştırmacıların hem de halkın YZ'yi yanlış anlamasına neden olabilir, etik tartışmaları karmaşıklaştırabilir ve YZ'nin gelecekteki gelişimini olumsuz etkileyebilir. Makale, YZ'nin işleyişini daha doğru tanımlayan "örüntü tanıma", "istatistiksel çıkarım" veya "optimizasyon" gibi terimlerin kullanılmasının önemini vurguluyor. Bu, teknolojinin potansiyelini daha gerçekçi bir zeminde değerlendirmemizi sağlar.
Sonuç olarak, makale bilimsel söylemde ve kamuoyunda dilin hassasiyetinin altını çiziyor. YZ'nin ne olduğunu ve ne olmadığını açıkça ifade etmek, bu teknolojinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve toplumda doğru bir şekilde konumlandırılması için hayati önem taşıyor. YZ'nin potansiyelini tam olarak anlamak ve risklerini yönetmek için, onun insan zihniyle eşdeğer olmadığını kabul etmek ve ona uygun bir dil kullanmak gerekiyor.
Yapay zekanın işleyişini tanımlarken kullanılan dilin, teknolojinin gerçek yetenekleri ve sınırlamaları hakkında kamuoyunun algısını ve etik tartışmaları derinden etkilediğini vurguluyor.