Yapay Zeka Çağında Uzmanlık Ne Demek?

Her sanayide bir usta vardır.

Kaputu açmadan konuşur. Sen daha el frenini çekerken o sesi dinlemiştir. “Eksantrikten” der, çayından bir yudum alır. Açarlar, bakarlar, eksantrikten çıkar.

Yıllarca bunun nasıl bir sihir olduğunu düşünmüşümdür.

Bugün o ustanın cebinde, her soruya üç saniyede derli toplu ve kendinden emin cevap veren bir yapay zeka var. Yalnızca onun cebinde de değil, hepimizin. Sözleşme maddesi, sağlık sorusu, kod hatası, iş planı, cevap artık bedava.

Cevap bedavalaştıysa, yıllarını bir işe vermiş insan ne satıyor peki?

İki amatör, üç bilgisayar

1997’de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov, IBM’in Deep Blue bilgisayarına yenildi. Manşetler aynıydı, makine insanı geçmişti.

Asıl ilginç olan, sekiz yıl sonra kimsenin manşete taşımadığı bir turnuva. 2005’te serbest stil bir yarışma düzenlendi, herkes istediği gibi katılabiliyordu. Tek başına insan, tek başına bilgisayar ya da ikisi birlikte. Büyük ustalar güçlü motorlarla masaya oturdu.

Kazanan, iki amatör gençle üç sıradan bilgisayar oldu.

Kasparov bu sonucu kendi yazısında anlatır ve dersi tek cümleye indirir. Zayıf insan artı makine artı iyi bir süreç, hem güçlü insandan hem de güçlü makineden üstün çıkmıştı. O iki genç satrancı en iyi bilenler sayılmazdı, makinelerine ne zaman güvenip ne zaman güvenmeyeceklerini en iyi bilenlerdi.

Şunu da eklemem lazım, sonraki yıllarda motorlar o kadar güçlendi ki satrançta insanın katkısı neredeyse kalmadı. Ders yine de duruyor. Makine güçlendikçe insanın değerli katkısı yer değiştiriyor, cevap üretmekten cevabı tartmaya kayıyor.

Ustanın kafasındaki kütüphane

Sanayideki usta o sesi nasıl duyuyor?

1973’te iki psikolog, William Chase ve beş yıl sonra Nobel alacak olan Herbert Simon, insan zihninin ustalığı nasıl kurduğunu anlamak için usta satranççılarla acemileri karşılaştırdı. Deneklere gerçek bir oyundan alınmış bir tahta dizilişi beş saniye gösterildi, sonra ezberden kurmaları istendi. Ustalar tahtayı neredeyse kusursuz kurdu, acemiler birkaç taşı zor hatırladı.

Sürpriz ikinci turdaydı. Taşlar rastgele dizildiğinde, yani gerçek bir oyunda çıkamayacak anlamsız bir düzende, ustaların üstünlüğü eridi, neredeyse acemi seviyesine indiler.

Çünkü ustanın kafasında fotoğraf hafızası yok, örüntü kütüphanesi var. Yıllarla biriktirilmiş on binlerce tanıdık diziliş. Usta tahtaya bakınca taş görmüyor, hikaye görüyor. Sanayideki usta da motor sesinde yılların içinden tanıdık bir cümle duyuyor.

Rahatsız edici olan da burası. Yapay zekanın en iyi yaptığı iş tam olarak bu, devasa veriden örüntü çıkarmak. Uzmanlığın yıllar isteyen katmanı, makinenin en hızlı kopyaladığı katman çıktı.

Geriye ne kaldı o zaman?

Örüntünün bittiği yer

Deneyin asıl cevabı ikinci turda saklı. Ustayı aut eden şey rastgele diziliş, yani örüntünün geçerli olmadığı durumdu. Makineler için de aynısı geçerli. Eğitildikleri düzenin içinde parlıyorlar, düzenin dışına çıkınca kendinden emin biçimde yanılıyorlar. Kahneman ve Klein’ın sezgi üzerine ortak çalışması da aynı sınırı çizer. Düzenli bir ortam ve uzun geri bildirim yoksa sezgi konuşur ama bilmez.

Uzmanlığın yeni adresi bence burası. Örüntüyü bilmek yetmiyor artık, örüntünün nerede bittiğini hissetmek gerekiyor. “Bu durum tanıdık görünüyor ama tanıdık değil” diyebilmek.

O cümleyi makine kuramıyor, çünkü o cümle bilgiden çok sınır bilincinden çıkıyor.

Üç fiil

Uzmanlığı üç fiil üzerinden düşünürsek, yapay zeka bu üçünün fiyatını birden değiştirdi. Bilmek ucuzladı. Ezber, tanım, formül taşımak artık tek başına bir meslek sayılmıyor. Buna karşılık doğrulamak değerlendi, çünkü makinenin en tehlikeli yanı yanılırken de aynı tonda konuşması. Doğru cevapla yanlış cevap aynı güvenle geliyor, farkı dışarıdan bakan göremiyor, o alanda yaşamış olan görüyor. En değerlisi de sormak oldu. Cevap makineleri çoğaldıkça soru kıtlığı başladı. Hangi soru sorulmaya değer, hangi cevap parlak ama yanlış bir soruya verilmiş, bunu bilmek hala tamamen insanda.

Kendi hayatımdan bir örnek vereyim. Haftalık raporlarımı uzun süredir yapay zeka desteğiyle hazırlıyorum, benden hızlı ve benden düzenli. Bir gün tek bir satır bana ters geldi. Rakam matematik olarak doğruydu ama hikaye olarak yanlıştı, o dönemde o sayı o kadar iyi olamazdı. Kaynağa indim, veri girişinde bir kaydırma vardı. Onu yakalayan zekam olmadı, yıllardır o rakamların içinde yaşıyor olmam oldu.

Yanlış cevabın kokusunu almak, bugün uzmanlığı en kısa böyle tarif edebiliyorum.

“O zaman öğrenmeye gerek yok” tuzağı

Bundan çıkarılabilecek en yanlış sonuç, madem bilmek ucuzladı öğrenmenin de gereksizleştiğini düşünmek olur.

Tam tersi.

Doğrulamak bilgi ister, boş hafıza yargı üretemez. Örüntü kütüphanen yoksa makinenin çıktısını tartacak terazin de yoktur. Kasparov’un iki amatörü bile satrançtan anlıyordu, bilmedikleri bir oyunda motorlarını yönetemezlerdi.

Bir soru da kafamı kurcalıyor. O ters satırı yakalayabildim, çünkü yıllarca o rakamların içinde yaşadım. İşe yeni başlayan biri raporunu ilk günden makineye hazırlatırsa, o yılları nereden biriktirecek? Bunun net bir cevabını henüz kimseden duymadım, bende de yok. Yalnız kolay işi makineye bırakırken, öğrenmenin de çoğu zaman o kolay işlerin içinde saklı olduğunu unutmamak gerekiyor.

Bu hafta

Sana tek bir egzersiz bırakıyorum.

Yıllarını verdiğin alandan bir soruyu yapay zekaya sor. Cevabı acele okuma, didikle. Nerede haksız, nerede eksik, nerede tanıdık görünüp yanlış?

Bir hata bulursan o anı hatırla, senin uzmanlığının yeni evi orası. Hiç bulamadıysan iki ihtimal var. Ya makine o konuda gerçekten iyi ya da sen o konuda henüz yeterince derine inmedin. Bunu bilmek de bir başlangıç.

Senin işinde makinenin taklit edemediği kısım ne? Sanayideki ustanın kulağı gibi senin de bir şeyin var. Onu bul, onu büyüt.

Kaynaklar

• William G. Chase, Herbert A. Simon, “Perception in Chess”, Cognitive Psychology, 1973. Rastgele diziliş bulgusu sonraki çalışmalarda küçük farklarla doğrulandı.
• Garry Kasparov, “The Chess Master and the Computer”, The New York Review of Books, 2010. 2005 serbest stil turnuvası Kasparov’un aktarımıdır.
• Daniel Kahneman, Gary Klein, “Conditions for Intuitive Expertise: A Failure to Disagree”, American Psychologist, 2009.