Nöronlar mı güçlü, silikon çipler mi?
Son haftalarda robotlar ve yapay zekânın modern yaşamın merkezine nasıl yerleşebileceğini konuştuk. Şimdi bir adım ötesine geçip bilgisayarın insan beynine dönüştüğü bir geleceği tahayyül edeceğiz. Aklınıza cyborg’lar ve transhümanizm gelebilir fakat onlar başka bir teknolojinin konusu. ‘Sentetik biyolojik zekâ’ysa yeni gelişen bir teknobilim alanı; nöronları hafıza ve işlemci yerine kullanarak bilgisayar çiplerine üstün marifetler kazandırmayı hedefliyor.
Ekim 2022’de ‘Bilgisayarlara Organik Beyin Takviyesi’ başlıklı yazımda ‘DishBrain’ adlı çığır açan bir çalışmaya yer vermiştim. Avustralyalı ve Çinli biliminsanları bilgisayar devresi özelliği kazandırdıkları nöron hücrelerine ‘pingpong’ oyunu oynatmayı başarmışlardı. İşte o araştırmacılar sonunda asıl hedeflerine ulaştılar ve dünyanın ilk biyolojik zekâ sistemini 2 Mart’ta dünyaya tanıttılar. 2,5 yıl evvel fütüristik bir deney olarak değerlendirdiğim bu teknolojinin kısa zamanda kullanıma sunulması etkileyici… İsterseniz hemen canlı nöronlarla çalışan bir sunucu kiralayarak, örneğin duygu tanıma özelliği olan bir sohbet botu yapmayı deneyebilirsiniz.
Avustralyalı Cortical Labs adlı şirketin geliştirdiği CL1 adı verilen hibrit sistem, öğrenme ve uyum sağlama için nöronları, hız ve hassasiyet için silikon çipleri kullanıyor. İnsan beyni hücrelerinin teknolojide kullanılması başta etik olarak kulağa hoş gelmeyebilir ancak işin aslı başka. Nöronlar, pluripotent kök hücrelerden elde ediliyor. Pluripotent, vücutta her hücrenin şeklini alabilen hücre anlamına geliyor. Bunların genetik olarak yeniden programlanmasıyla elde edilen nöron hücreleri silikon elektrotların uçlarına yerleştirilerek bilgisayar çiplerine dönüştürülüyor. Böylece insanınkine benzer zekâ kabiliyetiyle bilgisayarın hesaplama gücü arasındaki büyük boşluk kapanmaya başlıyor. Yapay zekânın ‘genel yapay zekâ’ya dönüşmesi yani insan gibi düşünme becerisi kazanmasının en olası yolu ‘sentetik biyolojik zekâ’ sistemlerinden geçiyor olabilir.
‘AKILLI TASARIM’IN AKLI!
New Atlas dergisinin internet sitesinde yayımlanan uzunca makaleden aktardığım bu gelişmeyi iyice analiz edebilmek için birkaç kez ChatGPT’nin yardımına başvurdum. GPT konuyu yeterince öğrendikten sonra nöron çiplerin silikon muadillerine kıyasla neden ve nasıl daha verimli olacağını sordum. Aldığım yanıtlar, beni haberin odağından bambaşka bir noktaya taşıdı. Kıyaslama adeta doğanın, evrenin, yaradılışın teknolojisiyle insanın teknolojisini karşılaştırıyordu! Her şey neden var, evrensel düzenin ardındaki sır nedir gibi felsefi sorulara verilen yanıtlardan biri ‘akıllı tasarım’dır (intelligent design). İşte bu kıyaslama insanın tasarımıyla doğanın ‘aklı’ arasındaki farkı epeyce görünür kılıyor.
Gerçekçi bir okuma için evvela nöronların kısıtlamalarıyla başlayalım. Genel uygulamadaki zorlukların başında yavaş sinyal iletimi geliyor; nöronlar milisaniyelerle bilgi aktarırken çiplerin hızı nanosaniyelerle ölçülüyor. Toplu üretimleri silikon devrelere göre daha zor. Biyolojik materyallerle ilgili kırılgan-
lık ve etik sorunlar da var. Yine de bunları doğanın mucizesi nöronların eksiği değil, insan teknolojisinin yetersizliği olarak görmek daha doğru. Şimdi gelin, insan beynini yeryüzündeki en gelişmiş bilgisayar olarak kabul edelim ve yaradılışındaki teknolojinin ne kadar üstün olduğunu anlayalım:
Enerji verimliliği: Nöronları efektif kılan özelliklerin başında geliyor. İnsan beyni sadece 20 vat güçle çalışıyor. Silikon çiplerse boşta olsalar bile sürekli elektrik gücü gerektiriyor. Nöronlar, yalnızca olaya dayalı sinyaller gönderiyor ve daimi enerji tüketiminden kaçınıyor. GPT-4 gibi büyük yapay zekâ modelleriyse durmaksızın megavatlarca güç ve tonlarca su kullanıyor, bunlar da maliyeti arttıran ve sürdürülebilirliği zorlaştıran unsurlara dönüşüyor.
Paralel işlem ve bilgi depolama: Nöronlar aynı anda hem hafıza hem işlemci olarak çalışabiliyor. Hesaplamaları daha verimli ve seri hale getiren bu özellik birden fazla süreci yönetmeyi de mümkün kılıyor. Silikon çiplerse bilgiyi ardışık olarak işleyebiliyor ve ayrı ayrı depolama üniteleri gerektiriyor. Bu da gecikme ve enerji yükü oluşturuyor.
Öğrenme ve uyum sağlama: Nöronlar, sinaptik plastisite sayesinde yeni bağlantıları dinamik olarak kurabiliyor. Silikon çipli geleneksel yapay zekâ modellerindeyse yeni şeyler öğrenmek için büyük veri kümeleri kullanmak ve algoritmayı tekrar tekrar eğitmek (data training) gerekiyor. Ayrıca nöronlar deneyim kazandıkça kendi kendilerini organize edebiliyor ve yeniden yapılandırabiliyor. Silikon çipse sabit bir mimari olduğu için bir kez tasarlandıktan sonra mantığı değişemiyor.
Dayanıklılık ve hata toleransı: Nöronlar zarar gördüklerinde iyileşebilir ve işlevlerini sürdürmek için bağlantıları yeniden yönlendirebilir. Silikon çiplerdeyse tek bir arıza noktası (örneğin bir transistörün kırılması) tüm sistemin çökmesine neden olabilir. Nöronlar hatalı verilerle geleneksel yapay zekâdan daha iyi başa çıkabiliyor. Yapay zekâysa bu konuda oldum olası zorluk çekiyor ve genellikle kapsamlı ince ayarlar gerektiriyor.
Bilişsel ve bağlamsal anlayış: Nöronlar, karmaşık, yapılandırılmamış ve bağlamsal problemleri doğal olarak daha iyi çözebilecek yapıya sahipler. Desen tanıma, sezgisel ve bağlamsal mantık kurmakta doğal olarak üstünler. Yapay zekâysa kelime kelime çalışıyor ve daha katı, insan benzeri ince akıl yürütmelerde zorlanır. Nöronlar farklı kavramsal temalar arasında bağlantılar kurabilir, örneğin duyguları deneyimlere bağlayabilirler. Silikon çipler içinse insan zekâsının yalnızca küçük bir kısmını sergilemek bile devasa veri kümeleri işlemeyi gerektiriyor.
