Demis Hassabis: Yapay Zekânın Geleceği Sandığımızdan Çok Daha Büyük

Bir Nobel ödülünü almış bir bilim insanının Londra'da bir sanat kurumunun salonunda ne yapacağı sorusu, bu kaydın en ilk şaşırtıcı ayrıntısı. Demis Hassabis, RSA'nın Albert Madalyası için düzenlediği bu oturumda sadece ödülü almıyor; matematiği, sinemayı ve nörobilimi tek bir sohbette buluşturuyor. Konuşmanın ilk sorusu zaten işaret ediyor: yaratıcılık ile yapay zeka arasındaki ilişki son bir yılda gerçekten neye dönüştü.

Sanatçılarla birlikte tasarlanan araçlar

Hassabis, ekibinin rakiplerinden farklı bir yol izlediğini anlatıyor: araçları baştan sona seçkin yaratıcılarla birlikte tasarlamışlar. Özellikle yönetmen Darren Aronofsky ve EVE Online'ı geliştiren İzlandalı şirket gibi isimlerle çalışmışlar. Buradaki fikir, ürünün teknik özelliklerini sonradan ölçmek değil, araç ne işe yarayacağını baştan yaratıcıya sormak. Aynı yaklaşım DeepMind'ın bilim tarafında da geçerli: protein katlama problemi üzerine çalışırken alanın en büyük otoriteleriyle birebir oturup tartışma yöntemi seçilmiş.

Bu işbirliğinin somut sonucu, üretken yapay zeka araçlarında prototip aşamasının ucuzlaması. Piyasa sunumu hazırlamak yerine kısa bir fragman çekebilmek, sinema için erken doğrulama. Hassabis'in asıl vurgusu, alanın zirvesindeki isimlerin araçlardan çekindikleri değil, tam tersine araçları fikirlerini erken test edebildikleri için sevdiği. Yeni gelen yaratıcılar için ise bu, finansman olmadan önce profesyonel bir iş kalitesine ulaşmanın yolu.

Hassabis'in reddettiği şey de belirgin: sıradan, birkaç saniyelik ilgi çekmek için üretilen yapay zeka işi. Onun deyimiyle bu, yaratıcı açıdan zayıf bir emek, eğlence olarak kabul edilebilir ama bambaşka bir yatırıma layık değil. DeepMind'in ölçüsü burada net: en iyi bilim insanı ya da yaratıcının üretimini on katına çıkarabilecek bir araç mı, yoksa dikkat çeken bir gösteri mi.

İki aşamalı bir gelecek tahmini

Konuşmanın analitik çekirdeği, yaratıcılığın geleceğine dair iki aşamalı tahmin. İlk aşama önümüzdeki on yıl: en iyi bilim insanlarının ve yaratıcıların üretimini on katına çıkarabilecek olağanüstü araçların bulunduğu bir dönem. İkinci aşama ise bu araçların bağımsız sistemlere dönüşmesi ve asıl sorunun ortaya çıkması. Hassabis'e göre bu ikinci aşamada insan teması, insan yaratıcılığı ve zanaat, her zamankinden daha çok değer kazanacak.

Buradaki kaygı somut bir soruya dayanıyor: zanaat, yani bir şeyi uzun yıllar çalışarak öğrenme ve ustalaşma, yaratıcılığın ölçüsü olmaktan çıkarsa ne olur? Bugün bir eseri kopyalayabiliyoruz ama orijinalini aynı değerde görmüyoruz. Kısa yol bir klavye ustası ya da matematikçi yetiştirmeye yeter mi? Hassabis'in yanıtı bir tanım değil, bir çağrı: neyi değerli sayacağımıza topluca karar vermemiz gerekiyor.

Geleceği bilen yok

Hassabis'in bu bölümdeki tavrı, bütün söylemin kırılma noktası. Teknoloji uzmanlarının geleceği bildiğini iddia etmesine itiraz ediyor ve bunun ya yalan ya da gizli bir çıkar olduğunu söylüyor. Ancak hemen ardından mesajı dengeliyor: gelecek yazılmadı, bu iyi haber. Teknoloji neredeyse her şeyi kolaylaştırabilecek güçte olduğu için toplumun ne istediğini bilmesi gerekiyor. Teknoloji tek başına bırakılırsa, sosyal medyanın gösterdiği gibi yalnızlık ve bağımlılık üreten bir yola gider.

Buna karşılık Oyunlaştırdığı fiziksel dünya da aynı tedavi altında. Veri merkezleri yapay zeka devriminin en görünür altyapısı olurken, bunların çevresini nasıl tasarladığımız bir sağlık ve ilham meselesi. İkinci Dünya Savaşı'ndan bu yana büyük şehirlerde bu duyarlılığın gerilediğini, Art Deco'nun Londra'daki güzelliğinin bir noktada durduğunu söylüyor. Zenginlik dönemi, maliyeti tek ölçü olmaktan çıkarıp insana etkisini de hesaba katan bir yapı inşa etmek için fırsat.

Eğitim: sınıfı baş aşağı çevirmek

Sahnenin sonunda İngiltere eğitimi geliyor. Soru, yapay zekanın eğitim sistemine nasıl entegre edileceği ve bunun çocukların bilişsel gelişimine etkisi. Hassabis'in yanıtı iki cümleyle özetlenebilecek kadar net: eğitimde kökten bir değişim gerekli, ve çocukları bu araçları kullanmaya eğitmek zorunlu. Onun kıyaslaması kolay: bu, doksanlarda bilgisayar ya da internetin öğretilmesi gibi. O teknolojiyi kullanmayan çocuklar dünyadan geride kalır.

Somut öneri, sınıf modelini tersine çevirmek. Ezber ve tekrar yerine, yapay zeka desteğiyle sınıf dışında öğrenme: ihtiyacı olan öğrenciye öğretmenin zamanından çok daha fazlası. Ona göre bu, dünyanın en iyi ders anlatıcılarının videolarını izleyebilen herkes için bir kişisel öğretmen demek. Sınıfta kalan iş ise ders programı hazırlamak değil; yaratıcılık, girişimcilik, ekip çalışması ve liderlik gibi becerileri kovalayan, proje tabanlı bir müfredat.

Bu önerinin altında acı bir gözlem var. Mevcut sistem elli yıllık, savaş sonrası dönemin ürünü ve belirli bir öğrenci tipine göre tasarlanmış. Zekâca güçlü öğrenciler yeterince cesaretlandırılmıyor, geciken öğrenciler yeterince desteklenmiyor. Bir tarafta denemekte başarısız olmanın riski, diğer tarafta sıkılmanın riski. Öğretmenler de aynı materyalleri tekrar tekrar hazırlamak zorunda kalıyor, ki bu hem anlamlı değil hem zaman kaybı.