İlham mı, Algoritma mı? Yapay Zeka ve Yaratıcılığın Kesişimi

70 yıl önce matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Turing’in sorduğu soruydu makineler düşünebilir mi? Bugün yapay zeka kullanarak üretilen içeriklere baktığımızda ilk başta bize çok yaratıcı gelen görseller, videolar ve metinler üretebiliyor. Belki de birçok insanın aklına gelmeyecek türden içerikler. O halde yapay zekanın gerçekten yaratıcı olduğunu söyleyebilir miyiz?

Bu aslında yaratıcılıktan ne anladığımıza bağlı. İnsan zekasının en karmaşık aktivitelerinden birisi olarak yaratıcılık bazen karşılaştığımız en zor problemleri çözmemizi sağlarken bazen de estetik yönümüzü geliştirmemizi sağladı. Hangi yaratıcılık türü olursa olsun bütün yeniliklerin arkasında insanın düşünce ve hayal gücünün olduğunu söyleyebiliriz. Yaratıcılığımızı tetikleyen ise çoğu zaman tesadüfi gerçekleşen olaylar, hatalar ve deneyimlerimizden çıkardığımız birtakım sezgiler olmuştur.

Makinelerin yalnızca önceden programlandıkları görevlerle sınırlı olmadığını, insana özgü yetenekler ve kendine yeterlilikle çalıştığını hayal edin. Bu, mevcut yapay zekanın geliştirilmiş bir versiyonu olarak da düşünülebilecek yapay genel zeka çalışmaları ile gerçeğe dönüşebilir. 

Beynimizin en büyük yeteneği, farklı alanlar arasında bağlantılar kurup yeni fikirler üretebilmesi. Şu an yapay zeka bunu tam anlamıyla yapamıyor. Daha çok belli konulara odaklanmış durumda. Ama AGI’ye ulaşıldığında, yapay zeka bu esneklikle düşünmeye ve yeni fikirler geliştirmeye başlayabilir. Yapay genel zeka (AGI), kısaca insan beyninin tüm bilişsel yeteneklerine sahip bir yapay zekâ çalışma alanıdır. Yapay zekanın şu anki hedefi, insan gibi düşünebilen bir yapıya, yani yapay genel zekaya (AGI) ulaşmak. Yapay genel zeka, belirli konular yerine çok daha geniş alanlarda öğrenme ve düşünme kapasitesine sahip olacak. 

Son yıllarda yaygınlaşan üretken yapay zeka bilgisayar sistemlerinin metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyerek orijinal içerik oluşturmasına yarayan bir yapay zekâ teknolojisi dalıdır. Generative AI, belirli bir yazarın tarzına dayalı kısa bir öykü oluşturmak, var olmayan bir kişinin gerçekçi bir görselini üretmek, ünlü bir besteci tarzında bir senfoni oluşturmak veya basit bir metinsel tanımdan bir video klibi oluşturmak için kullanılabiliyor.

Üretken yapay zekâ sistemleri genellikle derin öğrenme ve sinir ağları kullanarak eğitilir ve veriyi işleyerek anlamlandırılabilir, üretebilir veya dönüştürebilir. Günümüzde üretken yapay zekâ sistemleri, sağlık, eğitim, savunma sanayi, medya, tarım, madencilik, finans, pazarlama, müşteri temsilciliği, yazılım geliştirme, oyun, sanat, yazarlık dâhil olmak üzere çok çeşitli alanda kullanılmaktadır. Yapay zeka (YZ), son yıllarda çok farklı alanlarda yenilikçi çözümler geliştirmiştir. 

Sürücüsüz otomobillerden, yapay zeka tabanlı eğitim sistemlerine kadar daha birçok alanda etkileyici yetenekleriyle çok büyük miktarda veriyi analiz ederek belirli görevleri mükemmel bir şekilde gerçekleştirmek için kullanılıyor. Ancak bilgi ve becerilerini bir alandan diğerine aktarma yetenekleri yok. Bundan dolayı aslında dar kapsamlı birer yapay zekâ örnekleridir. Çalışmaları süren yapay genel zekânın ise insan zekâsına benzer şekilde çok çeşitli görev ve alanlarda bilgi anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip olacağı düşünüldüğünde hayallerimizin ötesinde işler yapabileceğini söyleyebiliriz.

Yapay genel zekâ, genelleme yapabilmeyi, bir alanda öğrenileni diğer alanlarda kullanabilmeyi gerektirir. Belirli bir veri alanında çalışabilen bir yapay zekânın aksine genel yapay zekâ, farklı alanlardaki bilgi kümelerinin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu kavrayabilmeyi gerektiren karmaşık bir yapay zekâ modelidir. Bu da aslında insanların daha yaratıcı olmasını sağlayan özelliklerden biri. Bu alandaki ilerlemeler heyecan verici olsa da gerçek bir yapay genel zekânın oluşturulabilmesi için gereken, sağlam veri odaklı bir teknolojik altyapıya ne zaman ulaşabileceğimiz şimdilik belirsiz görünüyor.