yapay zekanın çalışma prensiplerine biraz bakınca zaten konunun bu araçlarla mümkün olmadığını hemen görüyorsunuz. insanlara bunu bu netlikte söyleyince hemen teknoloji karşıtı, cahil yaftasını yiyorsunuz ama işler aslında tam tersi çıkıyor çünkü yapay zeka sevici kitlenin bu arkadaşın nasıl çalıştığı hakkında gram fikri yok.
her şeyin kopya olduğunu ya da hiçbir "özgün" sonuç olmadığını iddia etmiyorum. makine öğrenmesi ile yapay zeka katmanlarındaki veriler, mevcut verilerden oluşturulmuş statik katsayılar gibi. günün birinde (ya da belki geliştirdilerse şimdi) kendi kendine makine öğrenmesi yapabilen modeline geçilse dahi sonuç değişmiyor ama en azından üretilen bu verilerin statikliğinden biraz olsun kurtulmuş olacaklar...
peki nasıl çalışıyor? öncelikle "input", talebiniz ya da sorular ya da meşhur prompt'unuz! bu input mevzusu önemli çünkü istatiksel hesaplamalarda bununla olay başlıyor, insanlar bu arkadaşla sohbet ederken bir yerden sonra kendi kendileriyle sohbet ettiklerin bile farkında değil. inputların yansıması cevaplar ya da buna etkileyen istatistiksel ağırlık var.
ardından birbirine bağlı katmanlarda kesiklere/kesitlere ayrılmış, parça parça analiz edilmiş verilerin karakteristik özelliklerine göre atanmış katsayılarla hesaplama yapılıyor ve tüm bu süreçten sonra bir çıktı veriyor. buradaki katsayıları istenen sonuca göre tersten öğretmek zorundalar ve bu katmanlardaki işleyişin ortaya çıkan anlamlı sonuçlara tam olarak nasıl yol açtığını da bilemiyorlar. o kadar fazla sayıda bir bağlantı ve hesap var ki durum buna yol açıyor.
bu açıdan baktığımızda beyin sinir ağına ve üretimlerine andırıyor diyebilirsiniz. karşı çıkmıyorum ancak son yapılan meyve sineğinin beyninin haritalanması deneyinde de göreceğiniz gibi, düşük çözünürlüklü modellemeler de sinekmiş gibi davranabiliyor. beyin hücrelerinin çalışma şeklini, dibinde delik olan kovanın doldurulmasına benzetmişler. sinyaller bir yerden toplanıyor ama beyin hücreleri de belli oranda bunları boşaltan dibi delik bir kova gibi, bir eşikten sonra kova doluyor ve sinyal aktarılıyor. birimlerin birbirine bağlı oldukları sistem bu.
karışık bağlantıların ve aralarındaki basit algoritmaların belli davranışlar meydana getirebilmesi bile inanılmaz ancak meyve sineği deneyinde beyin hücrelerinin sadece kısıtlı bir yapısı modelleniyor. beyindeki genel kimyasal süreçler ya da beyin hücrelerinin kendisi modellenmiyor. sadece dendrit'in kendisinin bile ayrı bir beyin gibi ve karar verici bir yapıda olabileceği söyleniyor.
aynı zamanda beyin hücre çeşitleri modellenmiyor, sadece birbirine bağlantıları ve aradaki bağlantı hatlarının geçirgenliği modellenerek davranışlar üretilebiliyor. tabii ki bu bağlantılar da dondurulmuş beyin sineğinin statik kesitinden, sonuçta sinir bağlantıları aynı zamanda dinamik...
önemli bir örnek olduğu için detaylı şekilde açıklamaya çalıştım. neural network de beyin gibi çalışıyor diyorlar ya meyve sineğinin beyin haritası bile beyin gibi çalışıyor diyemezken neural network'e de diyemeyiz. sadece birbirine bağlı parçaların toplamından fazla bir vücut meydana getirmesi gibi inanılmaz bir olay gerçekleşiyor.
bu teknolojinin inanılmazlığının kökeni bu ve sağladığı yararları ve pratiklikleri takdir ediyorum ve kullanıyorum ancak yaratıcılık beklemiyorum. sonuçlarına güvenmiyorum ve bir noktadan sonra ortalamanın verisini verdiğini biliyorum.
atıyorum bir grafik işinde gürültüyü giderme ya da benzeri araçlar için yapay zeka desteği ile çok daha iyi sonuç alıyorsanız kullanırsınız ama nasıl ki neyi çizeyim diye sormanız ya da konsepte yapay zeka önerisi ile karar vermeniz bir yaratıcılık olmazsa aynı şeyi müzik için de düşünebilirsiniz. müziğin daha iyi duyulması, gitarın tonları ya da genel miksaj ayarları için yapay zeka araçlarından yararlanmanız müziğinizin akışını direkt olarak etkilemez ama bir prompt şarkı yaptırdığını düşünmek ya da bir melodi yükleyerek şarkının hepsinin kendinize ait olduğunu düşünmek abesle iştigal.
buradaki ayrım aslında çok net, hayal gücünüz sizindir. araçlar bu hayal gücünüzün ifade edilmesine yardımcı olur. siz araç olarak kullandığınız aparatların sizin yerinize karar vermesinin önünü açarsanız onun adı "yaratmak" olamaz.
bunun mevcut müzik programları ile destek alıp altyapı hazırlamaktan ne farkı var? diye söyleyenler de var. onu da açıklayayım. hazır loop/sample üzerinden çalışıyorsanız pek bir farkı yok. melodileri ya da ritimleri kes kopyala yapıştır yaparak altyapı üretmek eski teknoloji, yapay zeka bunun çok daha yeni teknolojisi diyebiliriz. tek tek sesleri, notaları ve ritim enstrümanlarını midi ile yazıyorsanız işte onla kıyaslanmaz çünkü birinde müziğin akışını siz belirliyorsunuz diğerinde mevcut altyapıya göre hayal ediyorsunuz. biri yaratıcılık, diğeri değil. fark bu kadar net aslında...
peki baştaki sorumuza tekrar dönelim, yaratıcılık nedir? organik olan beyinde süreç nasıl işliyor? kişisel tecrübeler ve yılların verdiği eğitimler bir noktada beyindeki ağlarda depolanıyor ve bunlar arasındaki kombinasyonlarla üretiyoruz, dış etkenler bir çeşit "input"lar gibi işlenip çıktı veriyor. beyin de bir nevi istatiksel hesaplama yapıp buna uygun şekilde aynı yapay zeka algoritması gibi çalışıyor olabilir mi?
cevap sizi biraz ters köşe yapacak ama bir miktar evet... yukarda detayları açıkladım. birbirine bağlı birimlerin ürettiği sonuçlar öngörülemez bir noktada yaşamın ürettiği bir zekaya benziyor. bu bütünlük fikri gerçekten önemli ancak tam olarak beyin hücresi, sinir ağları ve tüm kimyasal süreç modellense bile bir eksik kalacak!
o da pi sayısıdır.
pi sayısı en meşhur örneği olduğu için devamlı tekrar ediyorum. pi sayısı bize bilgiyi kesikli algılamamızın sınırı hatırlatan bir uyarıcı. kesikli bilgiler alemi içinde ürettiğimiz oranların bir ucu süreklilik içermeli, ancak bunu modelleyemiyoruz çünkü sonu yok!
işte yaratıcılığın kökeni bu temellendirilmiş sonsuzluktan ortaya çıkıyor. tek tek parçaların analizinin istatiksel hesaplamaları ile bu noktaya gelmek mümkün değil çünkü en başta hesaplanabilir bir veri değil.
hesaplanabilir veriler ile üretilebilecek ve yapılabileceklerimizin bir sınırı var. yapay zeka teknolojisi bu sınır için inanılmaz bir araç ve dünyayı değiştirecek, bunun hakkını her zaman teslim ediyorum ve işimi kolaylaştırdığı ölçüde her zaman kullanacağım.
ama yapay zeka ile anlamlı bir sohbet yaptığını düşünmek, ona bir kişilik atfetmek ya da ondan bir yaratıcılık beklemek tam anlamıyla cahilliktir. bunu hakaret olarak söylemiyorum. sadece nasıl çalıştığı konusundaki bilgisizliğin ve matematiğinin sınırları konusunda hiç araştırmamanın yarattığı bir cahillik...
tüm bunları tekrar tekrar yazmamın ilk sebebi, yazarak kafamda oturmak. ikinci sebebi varsa bilgi hataları ve eksiklikleri geri dönüş beklemek ve son sebebi de fantastik şekilde yayılım gösteren bu saçma duruma elimden geldiğince karşı çıkmak...
böyle deyince hemen aklınıza matbaaya karşı çıkan hattat örneği geliyordur bak, beyninizdeki istatiksel ortalama bunu çağırdı. ah evet onlar da gelişmeye karşı çıkmıştı. bak aynı şey falan filan...
değil işte, dikkatlice okursanız teknolojik gelişmenin hakkını olması gerektiği şekilde teslim ediyorum. sadece sap ile saman karıştığı için ayırmak gerekiyor.
geride ölü internet kalmaması için eli enstrüman tutan, hala düşüncelerini tek tek tuşlara basıp parmakları ile yazan (tamam beyin sinyallerimizle de yazabiliriz bak parmak zorunlu değil) insanlara ihtiyacımız olacak...
her şeyin kopya olduğunu ya da hiçbir "özgün" sonuç olmadığını iddia etmiyorum. makine öğrenmesi ile yapay zeka katmanlarındaki veriler, mevcut verilerden oluşturulmuş statik katsayılar gibi. günün birinde (ya da belki geliştirdilerse şimdi) kendi kendine makine öğrenmesi yapabilen modeline geçilse dahi sonuç değişmiyor ama en azından üretilen bu verilerin statikliğinden biraz olsun kurtulmuş olacaklar...
peki nasıl çalışıyor? öncelikle "input", talebiniz ya da sorular ya da meşhur prompt'unuz! bu input mevzusu önemli çünkü istatiksel hesaplamalarda bununla olay başlıyor, insanlar bu arkadaşla sohbet ederken bir yerden sonra kendi kendileriyle sohbet ettiklerin bile farkında değil. inputların yansıması cevaplar ya da buna etkileyen istatistiksel ağırlık var.
ardından birbirine bağlı katmanlarda kesiklere/kesitlere ayrılmış, parça parça analiz edilmiş verilerin karakteristik özelliklerine göre atanmış katsayılarla hesaplama yapılıyor ve tüm bu süreçten sonra bir çıktı veriyor. buradaki katsayıları istenen sonuca göre tersten öğretmek zorundalar ve bu katmanlardaki işleyişin ortaya çıkan anlamlı sonuçlara tam olarak nasıl yol açtığını da bilemiyorlar. o kadar fazla sayıda bir bağlantı ve hesap var ki durum buna yol açıyor.
bu açıdan baktığımızda beyin sinir ağına ve üretimlerine andırıyor diyebilirsiniz. karşı çıkmıyorum ancak son yapılan meyve sineğinin beyninin haritalanması deneyinde de göreceğiniz gibi, düşük çözünürlüklü modellemeler de sinekmiş gibi davranabiliyor. beyin hücrelerinin çalışma şeklini, dibinde delik olan kovanın doldurulmasına benzetmişler. sinyaller bir yerden toplanıyor ama beyin hücreleri de belli oranda bunları boşaltan dibi delik bir kova gibi, bir eşikten sonra kova doluyor ve sinyal aktarılıyor. birimlerin birbirine bağlı oldukları sistem bu.
karışık bağlantıların ve aralarındaki basit algoritmaların belli davranışlar meydana getirebilmesi bile inanılmaz ancak meyve sineği deneyinde beyin hücrelerinin sadece kısıtlı bir yapısı modelleniyor. beyindeki genel kimyasal süreçler ya da beyin hücrelerinin kendisi modellenmiyor. sadece dendrit'in kendisinin bile ayrı bir beyin gibi ve karar verici bir yapıda olabileceği söyleniyor.
aynı zamanda beyin hücre çeşitleri modellenmiyor, sadece birbirine bağlantıları ve aradaki bağlantı hatlarının geçirgenliği modellenerek davranışlar üretilebiliyor. tabii ki bu bağlantılar da dondurulmuş beyin sineğinin statik kesitinden, sonuçta sinir bağlantıları aynı zamanda dinamik...
önemli bir örnek olduğu için detaylı şekilde açıklamaya çalıştım. neural network de beyin gibi çalışıyor diyorlar ya meyve sineğinin beyin haritası bile beyin gibi çalışıyor diyemezken neural network'e de diyemeyiz. sadece birbirine bağlı parçaların toplamından fazla bir vücut meydana getirmesi gibi inanılmaz bir olay gerçekleşiyor.
bu teknolojinin inanılmazlığının kökeni bu ve sağladığı yararları ve pratiklikleri takdir ediyorum ve kullanıyorum ancak yaratıcılık beklemiyorum. sonuçlarına güvenmiyorum ve bir noktadan sonra ortalamanın verisini verdiğini biliyorum.
atıyorum bir grafik işinde gürültüyü giderme ya da benzeri araçlar için yapay zeka desteği ile çok daha iyi sonuç alıyorsanız kullanırsınız ama nasıl ki neyi çizeyim diye sormanız ya da konsepte yapay zeka önerisi ile karar vermeniz bir yaratıcılık olmazsa aynı şeyi müzik için de düşünebilirsiniz. müziğin daha iyi duyulması, gitarın tonları ya da genel miksaj ayarları için yapay zeka araçlarından yararlanmanız müziğinizin akışını direkt olarak etkilemez ama bir prompt şarkı yaptırdığını düşünmek ya da bir melodi yükleyerek şarkının hepsinin kendinize ait olduğunu düşünmek abesle iştigal.
buradaki ayrım aslında çok net, hayal gücünüz sizindir. araçlar bu hayal gücünüzün ifade edilmesine yardımcı olur. siz araç olarak kullandığınız aparatların sizin yerinize karar vermesinin önünü açarsanız onun adı "yaratmak" olamaz.
bunun mevcut müzik programları ile destek alıp altyapı hazırlamaktan ne farkı var? diye söyleyenler de var. onu da açıklayayım. hazır loop/sample üzerinden çalışıyorsanız pek bir farkı yok. melodileri ya da ritimleri kes kopyala yapıştır yaparak altyapı üretmek eski teknoloji, yapay zeka bunun çok daha yeni teknolojisi diyebiliriz. tek tek sesleri, notaları ve ritim enstrümanlarını midi ile yazıyorsanız işte onla kıyaslanmaz çünkü birinde müziğin akışını siz belirliyorsunuz diğerinde mevcut altyapıya göre hayal ediyorsunuz. biri yaratıcılık, diğeri değil. fark bu kadar net aslında...
peki baştaki sorumuza tekrar dönelim, yaratıcılık nedir? organik olan beyinde süreç nasıl işliyor? kişisel tecrübeler ve yılların verdiği eğitimler bir noktada beyindeki ağlarda depolanıyor ve bunlar arasındaki kombinasyonlarla üretiyoruz, dış etkenler bir çeşit "input"lar gibi işlenip çıktı veriyor. beyin de bir nevi istatiksel hesaplama yapıp buna uygun şekilde aynı yapay zeka algoritması gibi çalışıyor olabilir mi?
cevap sizi biraz ters köşe yapacak ama bir miktar evet... yukarda detayları açıkladım. birbirine bağlı birimlerin ürettiği sonuçlar öngörülemez bir noktada yaşamın ürettiği bir zekaya benziyor. bu bütünlük fikri gerçekten önemli ancak tam olarak beyin hücresi, sinir ağları ve tüm kimyasal süreç modellense bile bir eksik kalacak!
o da pi sayısıdır.
pi sayısı en meşhur örneği olduğu için devamlı tekrar ediyorum. pi sayısı bize bilgiyi kesikli algılamamızın sınırı hatırlatan bir uyarıcı. kesikli bilgiler alemi içinde ürettiğimiz oranların bir ucu süreklilik içermeli, ancak bunu modelleyemiyoruz çünkü sonu yok!
işte yaratıcılığın kökeni bu temellendirilmiş sonsuzluktan ortaya çıkıyor. tek tek parçaların analizinin istatiksel hesaplamaları ile bu noktaya gelmek mümkün değil çünkü en başta hesaplanabilir bir veri değil.
hesaplanabilir veriler ile üretilebilecek ve yapılabileceklerimizin bir sınırı var. yapay zeka teknolojisi bu sınır için inanılmaz bir araç ve dünyayı değiştirecek, bunun hakkını her zaman teslim ediyorum ve işimi kolaylaştırdığı ölçüde her zaman kullanacağım.
ama yapay zeka ile anlamlı bir sohbet yaptığını düşünmek, ona bir kişilik atfetmek ya da ondan bir yaratıcılık beklemek tam anlamıyla cahilliktir. bunu hakaret olarak söylemiyorum. sadece nasıl çalıştığı konusundaki bilgisizliğin ve matematiğinin sınırları konusunda hiç araştırmamanın yarattığı bir cahillik...
tüm bunları tekrar tekrar yazmamın ilk sebebi, yazarak kafamda oturmak. ikinci sebebi varsa bilgi hataları ve eksiklikleri geri dönüş beklemek ve son sebebi de fantastik şekilde yayılım gösteren bu saçma duruma elimden geldiğince karşı çıkmak...
böyle deyince hemen aklınıza matbaaya karşı çıkan hattat örneği geliyordur bak, beyninizdeki istatiksel ortalama bunu çağırdı. ah evet onlar da gelişmeye karşı çıkmıştı. bak aynı şey falan filan...
değil işte, dikkatlice okursanız teknolojik gelişmenin hakkını olması gerektiği şekilde teslim ediyorum. sadece sap ile saman karıştığı için ayırmak gerekiyor.
geride ölü internet kalmaması için eli enstrüman tutan, hala düşüncelerini tek tek tuşlara basıp parmakları ile yazan (tamam beyin sinyallerimizle de yazabiliriz bak parmak zorunlu değil) insanlara ihtiyacımız olacak...
