Ana Sayfa

Yapay Zeka Her Şeyi Ele Geçirecek mi? Flood Fill ve Büyülü Çember

1 dk okuma

Makale, Photoshop'taki boya kovası aracının çalışma prensibi olan "flood fill" kavramını, otomasyon ve yapay zeka bağlamında ele alıyor. Yazar, bu "sel doldurma" mantığının ekonominin ve dijital işlerin tamamını kapsayıp kapsamayacağı sorusunu ortaya atıyor. Bazı görüşler, süper akıllı bilgisayarların ve robotların evrensel otomasyona yol açarak her şeyi ele geçireceğini öne sürse de, makale bu fikre karşı çıkıyor ve "büyülü çember" kavramını devreye sokuyor.

"Büyülü çember" terimi, oyun teorisinden geliyor ve Johan Huizinga'dan esinleniyor. Bu kavram, oyunların önceden belirlenmiş, kısıtlı bir alanda (fiziksel veya entelektüel) gerçekleştiğini ifade eder. Örneğin, satrançta rakibin şahını devirmek için fiziksel olarak uzanıp vurmak yerine, oyunun kurallarına uyulur. İnsan medeniyeti de, satranç tahtasından ekonomiye ve hukuka kadar uzanan, iç içe geçmiş karmaşık "büyülü çemberler" setidir. Bu büyük oyunların çemberleri, nihayetinde şiddetle desteklense de (örneğin mülkiyet hakları), kabul edilebilir eylemleri tanımlayan yine bu çemberlerdir. Tarım gibi bazı alanlarda ise "büyülü çember" yoktur; sadece güneş, yağmur, toprak gibi temel gerçeklikler vardır.

Peki, yapay zekanın "büyülü çemberi" nedir? Yazar, bunun hesaplamanın "büyülü çemberi" ile aynı olduğunu belirtiyor: "semboller içeri, semboller dışarı." Alan Turing'in 1936'da çizdiği bu sınır, yapay zekanın temel çalışma prensibini oluşturur. Tüm teknolojilerin "büyülü çemberleri" olmadığını (örneğin blender veya not defteri) vurgulayan makale, hesaplamanın paradoksal doğasına dikkat çekiyor: son derece esnek olmasına rağmen, aslında dar ve kısıtlı bir alanda çalışır. Bu çemberin içinde her şey birbirine dönüşebilir, ancak çemberin dışındaki gerçek dünya nesneleri (örneğin bir kuru yaprak) bu sisteme doğrudan dahil edilemez. Bu durum, yapay zekanın her şeyi "flood fill" edemeyeceği, çünkü belirli, sembolik sınırlara sahip olduğu anlamına gelir.

İçgörü

Yapay zekanın her şeyi otomatikleştireceği beklentisinin aksine, makine öğreniminin ve hesaplamanın doğasında var olan "semboller içeri, semboller dışarı" prensibiyle sınırlı bir "büyülü çember" içinde çalıştığını ortaya koyuyor.

Kaynak