Yapay zeka (YZ), iş dünyasından günlük yaşama kadar birçok alanda devrim yaratacağı beklentisiyle hızla gelişiyor. OpenAI, Anthropic ve Google gibi teknoloji devleri, insan düzeyinde zeka (AGI) vaadiyle modellerini tanıtırken, yeni araştırmalar bu sistemlerin “düşünme” biçiminin sanılandan çok farklı olduğunu ortaya koyuyor. Yapay zekanın akıl yürütme yeteneği, insan beyninin dünyayı anlamlandırma şekline benzemiyor; bunun yerine, devasa bir kural setini ezberlemeye dayanıyor. Bu bulgular, yapay zekanın sınırlarını ve geleceğini tartışmaya açıyor.
Yapay Zekanın “Düşünme” Biçimi Mercek Altında
Santa Fe Enstitüsü’nde yapay zeka üzerine çalışan Prof. Melanie Mitchell, modellerin işleyişini anlamak için kullanılan antropomorfik (insan merkezli) ifadelerin yanıltıcı olabileceğini belirtiyor. Mitchell’in son makaleleri, büyük dil modellerinin (LLM) akıl yürütme yeteneğinin, probleme özgü kestirme çözümlerden (heuristik) oluşan bir “torba”ya dayandığını öne sürüyor. Bu, yapay zekanın, insanlar gibi neden-sonuç ilişkilerini kavrayarak genel bir dünya modeli oluşturmaktan ziyade, her durum için ayrı bir kural öğrendiğini gösteriyor.
“Kestirme Çözümler Torbası” Teorisi
“Mekanik yorumlanabilirlik” adı verilen yeni bir araştırma alanı, yapay zeManhattan haritasıka modellerinin iç işleyişini aydınlatıyor. Bu çalışmalar, modellerin karmaşık problemleri çözmek için insan beynindeki gibi bir dünya modeli oluşturmak yerine, milyonlarca spesifik kuralı öğrenip uyguladığını ortaya koyuyor. Harvard Üniversitesi’nden araştırmacı Keyon Vafa, bu teoriyi “bir şeylerin kilidini açtığını” hissettiren bir buluş olarak tanımlıyor.
Vafa ve ekibi, Manhattan’ın yoğun sokak ağını kullanarak bir yapay zeka modelini milyonlarca navigasyon talimatıyla eğitti. Model, %99 doğrulukla yön tarifleri verebilse de, oluşturduğu “zihinsel harita” gerçek Manhattan haritasından çok farklıydı. Model, Central Park’ı aşan veya imkânsız manevralar içeren yollar öneriyordu. Bu, yapay zekanın her başlangıç noktası için ayrı bir kural seti ezberlediğini ve esnek bir harita oluşturmadığını gösteriyor. Vafa, “Bu, insanlardan farklı olarak, yapay zekanın belirli durumlar için özel çözümler ürettiğini ortaya koyuyor,” diyor.
Matematikteki Tuhaf Yaklaşım
Yapay zekanın matematik problemlerindeki performansı da benzer bir tablo çiziyor. Araştırmalar, modellerin belirli bir sayı aralığında (örneğin, 200-210) çarpma işlemi için ayrı bir kural seti, başka bir aralık için ise farklı bir set kullandığını gösteriyor. Bu, insan beyninin matematiği genelleştirerek çözme yaklaşımından çok uzak. İnsanlar, birkaç örnekle bir kuralı öğrenip genelleştirebilirken, yapay zeka her durum için ayrı bir kural ezberliyor. Bu yöntem, modellerin neden devasa veri setlerine ihtiyaç duyduğunu ve küçük değişikliklere karşı neden hassas olduğunu açıklıyor.
Esneklik Eksikliği ve Performans Sınırları
Araştırmalar, yapay zekanın esneklik eksikliğini de gözler önüne seriyor. Vafa’nın ekibi, sanal Manhattan’ın sadece %1’lik bir kısmında yolları kapattığında, modelin navigasyon performansı dramatik bir şekilde düştü. Bu, yapay zekanın öğrendiği kuralların dar bir kapsama sahip olduğunu ve yeni durumlara uyum sağlamakta zorlandığını gösteriyor. İnsanlar, birkaç denemeyle yeni bir beceri öğrenebilir veya yol çalışmaları gibi engellere kolayca uyum sağlayabilirken, yapay zeka bu tür değişikliklere karşı kırılgan kalıyor.
Bu bulgular, yapay zeka modellerinin neden bu kadar büyük olduğunu ve neden devasa veri setleriyle eğitilmeleri gerektiğini de açıklıyor. İnsan beyni bilgiyi sıkıştırarak genelleştirirken, yapay zeka her olası senaryo için ayrı bir kural öğreniyor. Bu, modellerin aynı zamanda neden benzer performans seviyelerine ulaştığını ve gelişimlerinin bir plato evresine girmiş olabileceğini de gösteriyor. 2023, 2024 ve 2025 yıllarında önde gelen modellerin zeka puanlarını karşılaştıran bir grafik, Google, OpenAI, xAI ve diğerlerinin performanslarının birbirine yaklaştığını ve belirgin bir sıçrama olmadığını ortaya koyuyor.
Gelecek İçin Ne Anlama Geliyor?
Bu araştırmalar, yapay zekanın sınırlarını anlamak kadar, onu geliştirmek için de yeni yollar sunuyor. MIT’den yapay zeka araştırmacısı Jacob Andreas, modellerin eksikliklerini anlamanın, daha doğru, güvenilir ve kontrol edilebilir sistemler tasarlamaya olanak sağlayacağını belirtiyor. Örneğin, yapay zekanın dünya modelleri oluşturma yeteneğini geliştirmek, esneklik ve genelleştirme kapasitesini artırabilir.
Öte yandan, teknoloji liderlerinin iddialı öngörüleri devam ediyor. Elon Musk, 2026’da yapay zekanın insan zekasını aşacağını öne sürerken, OpenAI CEO’su Sam Altman, AGI’ye işaret eden sistemlerin ufukta göründüğünü iddia ediyor. Ancak, geçmişteki iyimser tahminler örneğin, 1970’te MIT profesörü Marvin Minsky’nin birkaç yıl içinde insan düzeyinde zeka öngörüsü—gerçekleşmemişti. Bu nedenle, yeni bulgular, yapay zekanın geleceği hakkında daha temkinli bir yaklaşımı teşvik ediyor.
Yapay zeka, etkileyici yetenekleriyle hayatımızı dönüştürmeye devam ediyor. Ancak, yeni araştırmalar, bu sistemlerin insan gibi düşünmekten çok, devasa kural listelerini ezberlemeye dayandığını gösteriyor. Bu durum, yapay zekanın sınırlarını anlamak ve onu daha esnek, güvenilir bir teknoloji haline getirmek için önemli bir fırsat sunuyor. Gelecekte, yapay zekanın “düşünme” biçimi, insan beynine ne kadar yaklaşabileceği sorusu, bilim dünyasının en merak uyandırıcı tartışmalarından biri olmaya devam edecek.
