S.761 - II

İstanbul Bienali'nde Bir Panel: Kolektif Zeka

Giriş

19 Eylül'de başlayan Yedinci İstanbul Bienali kapsamında 22 ve 23 Eylül tarihlerinde dört panel yer aldı. Bienal'in Egokaç kavramı bireyin egosundan sıyrılması, toplumsal ve kolektif düşüncenin ön plana çıkartılması, sanatçının sanatını bir podyumun üzerine koymaktansa seyircisiyle paylaşması ve seyircinin aktif olarak sanat ediminde yer alması gibi düşünceler ortaya koyuyor. Bu doğrultuda yapılan paneller de kolektif bilinç, birlikte varoluş, ve kolektif zeka başlıklarını taşıyorlardı.

Konuşmacı olarak katıldığım kolektif zeka paneline Japonya'dan Kazuhiko Hachiya (sanatçı), Kanada/Meksika'dan Rafael Lozano-Hemmer (sanatçı) ve İsveç'ten Peter Gärdenfors (bilişbilimci) katıldı. Panelin yöneticisi Jane Farver Amerika'dan gelemediği için paneli kolektif olarak yönettik. Önce Peter Gärdenfors zekanın evrimsel yönünü ele aldı ve üç aşama tanımladı: dilin gelişimi, sanatın ve sanatsal objelerin gelişimi, ve son olarak teknolojinin gelişimi. Teknolojiyle kastedilen daha çok yapay zeka araştırmalarıydı, bu yüzden ikinci olarak benim konuşmama karar verdik. (Bir yandan da çok daha ilginç olan sanatçıları sona saklamak niyetindeydik.) Ben Turing testi ve zekanın tanımlanması ile başladım, çok sınırlı bir zeka ve ona dayalı bir kolektif zeka tanımı önerdim. Sonra da Doğu-Batı kültürlerindeki bazı farkların tanımlar ve araştırmalar üzerine nasıl bir etkisi olabileceğine dair birkaç düşünce ile sözü Kazuhiko Hachiya'ya bıraktım.

Şekil 1 Hachiya'nın Thanks Tail çalışması

Hachiya'nın çalışmaları bir video projeksiyonuyla gösterildi, ve çok ilgi topladı. Özellikle arabalara kuyruk takma fikri çok beğenildi: arabanın arkasına takılan 30 santimlik bir robot kuyruğu sürücü kontrol edebiliyor, böylece size yol verenlere korna çalmak yerine (Japonlar ses kirliliği konusunda çok duyarlı) kuyruk sallayarak teşekkür edebiliyorsunuz. Hatalı sollamalarda da kuyruğunuzu düşürüp üzgün olduğunuzu belirtiyorsunuz.

Panelin yıldızı ise kuşkusuz Rafael Lozano-Hemmer oldu. Müzelerinde bulunan bir Aztek maskesini "Bu bizim kültür hazinemiz" gerekçesiyle Meksika'ya vermeyi reddeden Avusturya'ya vermiş olduğu cevap çok alkış aldı: "Tamam, maske kalsın. Ama iyi niyet göstergesi olarak Habsburg kraliyet mücevherlerinden birkaçını yollayıverin". Bu cevabı sadece sözle vermemiş, üstüne bir de enstalasyon yapmış. Yaptığı çalışmaları benim buraya sığdırmam zor, kendi web sayfasından görmenizi tavsiye ederim.

Yazımın bundan sonraki kısmında kendi konuşmamın planını takip ediyorum.

Zeka Kavramı ve Turing Testi

Zeka her şeyden önce yapay bir kavramdır. Tatmin edici bir tanımı olmayan bu kavramı biraz açabilmek için Alan Turing'i takip edelim.

Turing 1950 yılında yayınladığı bir makaleyle ünlü Turing Testi'ni tanımladı. En basit haliyle test bir bilgisayarın bir insanı beş dakikalığına kandırmasına dayanıyordu; eğer bilgisayarın karşısındaki insan bir bilgisayarla mı yoksa bir insanla mı karşı karşıya olduğunu anlayamazsa, program Turing Testi'ni geçmiş sayılıyor ve "zeki" kabul ediliyordu. Tabi bilgisayarı zorlamak için "çilek sever misin?", "sence erken seçim olsa koalisyon kurulur mu?" gibi sorular sormak serbest. Bildiğiniz gibi henüz Turing Testi'ni geçen bir bilgisayar programı yazılmadı.

Test uzun süre sadece davranışlara dayalı olmakla suçlandı; aklınıza gelen sorularla uzun bir cevap listesi hazırlar, zor sorulardan yakayı sıyırmak için de birkaç kural eklerseniz bu iş olur gibi görünüyordu, oysa böyle bir programa zeki demek saflık olur. Turing de bunu düşünmüş, böylesine uzun bir listenin hazırlanmasının bir beyin simülatörü yazmaktan daha zor olacağını söylüyordu.

Bana kalırsa Turing zekayı tanımlayamayacağını, daha doğrusu insanların herhangi bir tanımla yetinmeyeceğini farketmiş olmalı. Herhangi bir tanım "zeki" diye adlandırabileceğimiz şeylerin etrafına bir sınır çizmek demek, oysa zeka çok bulanık bir kavram. En mantıklısı kararı bir insana ve onun sezgilerine bırakmak. Ben de birazdan getireceğim basit zeka tanımını son kararı sezgilerinize bırakmak şartıyla yapacağım.

Zeki bir sistemi diğerlerinden ayıran özellikler arasından üç tanesiyle yetineceğim: uyum sağlama (adaptivity), etkinlik (efficiency) ve gürbüzlük (robustness). Burada "gürbüz" kelimesi İngilizce "robust" kelimesine karşılık geliyor. "Dayanıklı" demek belki kulağa daha hoş gelecek ama yanıltıcı olacak. Bu yüzden "gürbüz"ü bir teknik terim olarak tekrar tanımlayacağım. Zeka tanımına girebilecek öğrenme, problem çözme, iletişim, tahmin yürütme, dış dünyayı temsil edebilme gibi bir sürü özellik sayabilirsiniz. Argümanım zekanın sistemi değerlendiren kişi tarafından bahşedilen bir özellik olduğu, ve saydığım üç özelliğin bir sisteme "zeki" görüntüsü vermeye yeteceğidir. Şimdi bu kavramları tanımlayacağım.

Uyum sağlama zekanın belkemiğidir. Anlamı çevredeki değişiklikleri algılayıp sistemin amaçlarına ulaşmasını sağlayabilmek için gerekli değişiklikleri yapabilmektir. Yağmur yağmaya başladığında şemsiyenizi yanınıza almanız, böylece ıslanmayıp üşütmemeniz bir uyum sağlama örneğidir. Dikkat ederseniz şimdiden işin içine algı, planlama ve amaç girdi bile. Bunların insanda oldukları kadar karmaşık olmasını beklemiyorum.

Etkinlik kaynakların etkin bir şekilde kullanılması, ve iyi bir performans sağlanmasıdır. İyi ile mükemmel arasındaki açıklığın ne kadar olduğu belirsiz, bu da sistemi değerlendiren kişinin sübjektif bir zeka tanımı olacağı varsayımıyla uyumlu. Etkinliğe verebileceğim en iyi örnek MacGyver. Ne zaman başı sıkışsa elindeki bir paket makarna ve iki sabundan bir bomba imal etmeyi becerir.

Gürbüzlük bir sistemin hatalar ve sorunlar karşısında çökmeyip çalışmaya devam edebilmesidir. Dayanıklı ise zor şartlarda bile sistemde sorun çıkmaması demek. İşte acımasız bir örnek: On yaşında bir çocuk tökezlediğinde kollarını ileri savurup dengesini bulur, düşmez. Oysa yaşlı bir adam bu kadar hızlı hareket edemeyecek ve düşecektir. Çocuğun daha gürbüz bir dengesi vardır.

RoboCup'tan bir örnek vererek neden bu üç özelliği seçtiğimi anlatmaya çalışayım. Gözünüzün önüne futbol oynayan bir robot köpek getirin. Topu iterek yuvarlıyor, ve kaleye sokabilirse gol sayılıyor. İddiam uyum sağlayan, etkin ve gürbüz bir robotun bize zeki görüneceğidir.

Eğer robot hızı göz önüne alındığında mantıklı bir süre içinde gol atabiliyorsa etkin demektir. Eğer gol atmasına yardımcı olmayacak hareketler yapıyor, sağda solda geziniyorsa etkin değildir, pek zekiymiş gibi de durmaz.

Diyelim kalenin yerini değiştirdik. Uyum sağlayabiliyorsa bunu farkedip topu yeni kaleye atabilmelidir. Uyum sağlayamıyorsa gol atma şansı kalmaz.

Varsayalım dört bacağından biri bozuldu (dayanıklı değilmiş). Eğer gürbüzse üç bacağıyla da yürüyebilir. Biraz daha yavaş hareket edecektir, ama yürüme fonksiyonu durmayacaktır.

Bu üç özelliği kullanarak kolektif zekanın tanımına geçiyorum. Bu tanımda tek bir kriter kullanacağım: Bireylerden oluşan kolektif sistem, bu bireylerden herhangi birinden daha etkin, daha uyumlu veya daha gürbüz olmalıdır. Bu tanımı yapay öğrenme alanından bir örnek üzerinde açalım.

FORR (FOr the Right Reasons) Susan Epstein tarafından tasarlanmış ve kolektif zeka prensibine dayalı bir akıl yürütme sistemidir. FORR kullanarak oyun oynayan bir programın her biri oldukça basit bir çok danışmanı vardır. Programın "zeki" davranışının altında bu danışman programların pek de zeki olmayan önerileri yatar.

Örneğin "Gözcü" adlı danışman hedefe ulaşma durumuna bakar. "Yenilikçi" daha önce sistemin bulunduğu durumları tanır ve onlardan kaçınmayı önerir. "Köprücük" iki durum arasında bağlantı kurmaya çalışır. "Atılgan" büyük adımları ve yeni yerleri önerir. Bu danışmanlar her an fikirlerini asıl programa iletirler, ve birbirleriyle sürekli çelişirler. Fakat eğer bir danışman durumu çok net değerlendirebiliyorsa (örneğin Gözcü Tortuga'yı görüyorsa), o diğerlerinden daha çok bağırır ve sesini duyurur. Ortamda bağıran bir danışman yoksa kararlar oylamayla alınır. Her iki halde de asıl program danışmanların her birinden daha başarılıdır.

Kolektif davranış bir sisteme uyumluluk, etkinlik ve gürbüzlük getirebilir. Her birey ufak bir katkı yaptığı için sistem gürbüz olacaktır, bir kısmı zarar gördüğünde işlemeye devam edecek, bireylerin hataları ortalamadan dolayı sıfıra yakınsayacaktır. Paralel çalışmaya müsade ettiği için kolektif davranış etkinliği beraberinde getirebilir. İki forvetin bir defans oyuncusunu paslaşarak geçmesi tek forvetin geçmesinden çok daha kolaydır. Sistem daha uyumlu olacaktır, çünkü 50 küçük oyuncağı bir kutuya sığdırmak bir tek büyük oyuncağı sığdırmaktan daha kolaydır.

Karıncalar

Kolektif zeka örneği olarak karıncaların besin arama yöntemlerini vermek istiyorum. Karıncalar dolaşırken bir feromon salgılarlar, ve bu feromon buharlaşmadan önce bir süre geçtikleri yolda kalır. Karıncalar aynı zamanda ortamda bu feromonun varlığını algılayabiirler, ve feromon seviyesinin yüksek olduğu yolları tercih ederler.

Bu biyolojik mekanizma inanılmaz bir besin arama davranışıyla sonuçlanır. Önce karıncalar yuvadan çıkıp dağınık bir şekilde ortamı araştırırlar. Bir yiyecek bulan karınca bunu yuvasına taşır. Yiyeceğin bulunduğu yere daha kısa bir yoldan gelen karınca yuvasına daha çabuk döner. Bu yüzden salgıladığı feromon henüz buharlaşmadan tekrar üstünden geçer ve daha güçlü bir feromon izi oluşturur. Daha güçlü izler daha çok karınca tarafından tercih edileceğinden, kısa sürede bir döngü oluşur ve yuvayla besin arasındaki en kısa yol bütün karıncaların tercih ettiği yol haline gelir. Diyelim A kolonisi bu feromon prensibiyle yiyeceğini temin ediyor, B kolonisi ise bir mutasyon sonucu feromona duyarlı değil. B kolonisinin karıncaları yuvadan çıkıyor, yuva merkez olmak üzere Gauss dağılımına benzer bir sıklıkta ortamda geziniyor, buldukları yiyecekleri de yine değişik yollardan yuvaya taşıyorlar. Hangi koloni daha "zeki" görünecektir? Bütün kaynaklarını çabucak en kısa yol üzerinde yoğunlaştıran A kolonisi mi, yoksa rastgele arayan B kolonisi mi?

Daha önce belirttiğim gibi "zeka", sistemi değerlendirenin sistemde olduğunu veya olmadığını düşüneceği, öznel bir kavramdır. A kolonisi çok daha etkin olduğu için gözümüze daha zeki görünüyor. Bir önemli sonuç ise yaptığım kolektif zeka tanımına ilişkin. Dikkat ederseniz, hiçbir karınca tek başına yuvayla besin arasındaki en kısa yolu bulabilme özelliğine sahip değil. Böyle bir işi başaracak kapasiteleri, değişik yolları karşılaştıracak hafızaları yok. Ama koloni bu işi kolayca başarıyor, üstelik ne ortamın haritasını çıkartıyor, ne de "besin" ve "yuva" gibi kavramlara ihtiyaç duyuyor. Kolektif zeka sayesinde kolonideki her karınca kendisini en iyi yolda buluveriyor. Kolektif zekanın gücü buradan geliyor.

Doğu ve Batı

İlk gün yapılan panellerde izleyiciler sık sık kültürler arasında (özellikle Doğu ve Batı kültürleri arasında) farklılıklar olduğunu belirtip, bütün kültürler için aynı derece geçerli olabilecek bir sanat dilinin var olup olamayacağını, "bilinç", "zeka" gibi kavramların bambaşka tanımları olup olmayacağını sordular. Yerden göğe hakları vardı elbette. Ben de yapay zeka araştırmaları bağlamında kültür farklılıklarının etkisini biraz deşmeye çalışacağım. Öncelikle Doğu ve Batı arasındaki bazı temel farklılıkları gösteren bir alıntı yapacağım.

Antropologlar uzun süredir Doğu ve Batı kültürleriyle yetişmiş insanların kendilerini ve sosyal çevrelerini anlayış biçimlerindeki önemli farklılıkların altını çiziyorlar. Batı'da insanların çok daha ben-merkezci bir birey anlayışı var. Farklılıkları daha iyi görebilmek için birkaç örnek verelim: Mızmızlık eden çocuklarına yemek yedirmeye çalışan Amerikalı bir anne çocuğuna Afrika'daki açlardan ne kadar daha şanslı olduklarını söyleyebilir. Aynı durumdaki bir Japon çocuğuna bu yemeği üretmek için onca emek veren çiftçinin çocuğun isteksizliğini görse ne kadar alınacağını söyleyecektir. Üretimi artırmak isteyen bir Amerikan şirketi çalışanlarından her gün işe gelmeden aynaya bakmalarını ve yüz defa "Ben güzelim" demelerini istemiş. Aynı amaca ulaşmak için bir Japon firmanın yaptığı ise çalışanlarından her sabah bir meslekdaşlarına güzel olduğunu söylemelerini istemek olmuş. Amerikan anneleri çocuklarının büyüdüklerinde mutlu ve başarılı insanlar olmalarını ister. Çocukları için temennilerinin ne olduğu sorulduğunda bir Japon annesi ise şöyle bir cevap verir: "Büyüdüğünde başkalarını rahatsız etmeyen bir kişi olsun."

Bu örnekler kişinin kendisini ve çevresiyle olan ilişkisini ne kadar farklı görebildiğini gösteriyor. Amerikan toplumundan verilen örnekler kişinin diğerlerinden farklı ve özel olmak isteğini öne çıkartıyor. Oysa Japon toplumundan verilen örnekler kişinin uyumlu bir birey olmasının altını çiziyor. (Z. Kunda, Social Cognition, 1999)

Doğu ve Batı kültürlerindeki bu farklılık her konuda kendisini hissettirir. Batı kültürünün bilim anlayışının da bu doğrultuda, çok daha benmerkezci açıklamalar ve bağlantılar araması da normaldir. Yapay zeka bilimi yoğun bir Batı etkisinde palazlandı. Bu yüzden başlangıcından itibaren bireye önem verdi. Araştırmacılar zeki davranışın temellerinde yatan kurallar aradılar. Birey tek başına, zeki bir varlık olarak ele alındı ve çevresinden, toplumdan bağımsız olarak analiz edildi. Satranç bireyde zekanın göstergesi olarak görüldü. Bu yüzden yapay zeka metodları bilgisayarı zeki kılmayı başaramadılar. Doğal dilde bir tartışma yürütebilmenin satrançtan çok daha kolay olduğunu düşünen araştırmacılar yanıldıklarını anladılar. İnsanlara çok basit gelen davranışların kolektif prensiplerle oluşturulmuş ve geliştirilmiş son derece karmaşık mekanizmaları olduğu farkedildi. Biriken deneysel sonuçlar Batı'nın analitik metodolojisine en sonunda çevrenin ve kolektif davranış biçimlerinin bireyin gelişmesinde aslan payına sahip olduğunu kabul ettirdi.

Günümüzde, özellikle ilerleyen nöroloji ve beynin yapısını hakkında öğrenilenlerin sonucu olarak zekanın sistemlerde belirmesi (emergence) tartışılıyor. Beyin kendi başlarına son derece aptal sayılabilecek milyarlarca nörondan oluşuyor. Bu basit ünitelerin birleşimi ise inanılmaz işler başarabiliyor.

Bir yapay sinir ağını insan yüzlerini ayırdetmesi için eğitebilirsiniz. Eğitilmiş bir yapay sinir ağı bir dizi sayıdan ibarettir. Bu sayılara bakıp "Şurası gözleri tanıyor, burası burun için" diyemezsiniz. Göz ve burun yapay sinir ağının içinde bir yerlerde temsil edilen kavramlar değildir. Ama sistem kolektif olarak tanıma işini gerçekleştirir. Bir anlamda her "nöron" FORR'daki danışmanlar gibi iş görür.

Bunun da ötesinde yapay sinir ağı gürbüzdür. Bir kısmını silerseniz başarısı biraz azalır, ama tamamen çökmez. Beyin de bu özelliğe sahiptir. Mesela bir araba motoru gürbüz değildir, bir parçasını sökerseniz çalışmaz. Karmaşık bir sistemde sorun yaşayabilecek yüzlerce parça olduğundan gürbüz olmanın evrimsel değeri çok yüksektir.

Bitiş

Satranç kırk yıl boyunca yapay zeka araştırmacılarının hedefi oldu. Şimdi yeni hedef çok daha kolektif bir zekaya yönelik: RoboCup, robotlardan oluşan bir futbol takımı yaratmak. Şu an yaklaşık 5000 araştırmacı bu çok yönlü konu üzerinde çalışıyor. Daha önce verdiğim örneklerin ışığında projeyi bugünkü haline getirenlerin Japon araştırmacılar olduğunu söylersem şaşırmayacaksınız.

Son olarak panel esnasında Rafael Lozano-Hemmer'in bir gözleminden çıkan düşünceleri aktarmak istiyorum. Günümüz çağdaş sanatında teknoloji yoğun bir biçimde kullanılıyor. Yapılan enstalasyonlara bakarsanız bilgisayarlar, projektörler, kameralar son derece yaygın. Lozano-Hemmer teknolojiyi bu kadar serbest bir şekilde kullanmaya pek sıcak bakmadığını söyledi. Eğer insan ve araba karşılaştırmasına bakarsanız, teknolojinin eksiğini hemen görürsünüz. İnsanlar, ve diğer biolojik sistemler, evrim süzgecinden geçtikleri için gürbüz olmak zorundalar. Eğer bir kemiğim kırılırsa veya bir tarafım kesilirse bir süre sıkıntı çekerim, ama sonra iyileşir ve yaşamaya devam ederim. Oysa teknolojiyi biz yaratıyoruz. Kullandığımız teknikler kırılgan ve ekonomik nesneler üretiyorlar, oysa örneğin insan beyninde ekonomi yoktur, her şeyin bir sürü kopyası bulunur. Teknoloji insana yeni uzuvlar sağlıyor, arabayla daha hızlı, Internet'le daha bilge oluyoruz. Ama aynı zamanda daha kırılgan da oluyoruz. Her yıl araba kazalarında ölen binlerce insan bunun en net örneği.

İlgili Siteler

Ant Colony Optimization

Albert Ali Salah

Yazıyla ilgili görüş ve yorumlarınızı aasalah@hotmail.com ve yorum@teknoTurk.org adreslerine yollayabilirsiniz.