Organik Zekânın Savunulması — I. Uyum ve Tolerans

İlim ilim bilmektir, İlim kendin bilmektir.

— Yunus Emre

Bir bedenin kendisini bir hastalıktan koruması için, sandığımızdan daha fazla yol vardır. En bildiğimiz —ve dilimizin neredeyse tümüyle savaş istiaresine emanet ettiği— yol dirençtir (resistance): İstilacıyı tespit et, çoğalmasını durdur, yükünü azalt, nihayetinde yok et. Ne var ki bağışıklığın, uzunca bir süre gölgede kalmış bir başka marifeti daha vardır ki immünolojinin kavram dağarcığına ancak yakın tarihte sarih biçimde girmiştir: tolerans (tolerance). Medzhitov, Schneider ve Soares’in 2012’de Science’ta hatırlattığı üzere, konağın hayatta kalması her zaman patojeni öldürmesine bağlı değildir; konak, patojenin yükünü hiç azaltmadan da, onun yol açtığı hasarı sınırlayarak, dokusunu koruyarak, kısacası onunla bir arada var olmayı sürdürerek de sağ kalabilir. Direnç, düşmanı ortadan kaldırır; tolerans, ortadan kaldıramadığıyla yaşamayı öğrenir. Ve Råberg ile arkadaşlarının gösterdiği gibi (2007), bu ikisi ayrı genetik zeminlere yaslanan, ayrı hayatta kalma sanatlarıdır.

Bu ayrım, naçizane, bir immünoloji teferruatından çok daha fazlasını söyler; zira zekâya dair muhayyilemiz de, tıpkı savunmaya dair muhayyilemiz gibi, neredeyse bütünüyle direnç kutbuna yaslanmıştır. Zeki saydığımız fiil, çoğu zaman bir çözme fiilidir: Belirsizliği eritmek, bilinmeyeni bilinene indirgemek, problemi kapatmak, muğlaklığı bir neticeye bağlamak. Oysa organik zekânın —ve bu yazıda savunmaya çalışacağım marjinal değerin— asıl merkezinde, bana kalırsa bir tolerans melekesi durur: Öngörülemeyenin ortasında işlevini yitirmeden kalabilmek, hesaplanamayacak olana uyum sağlamak, muğlaklığı bir an evvel kapatmaya mecbur olmadan taşıyabilmek. İşte tam da bunu —hesap kesmeyi değil, kesilemeyene tahammülü— hesap makinesi olarak tasarlanmış hiçbir zekâ henüz beceremez.

Modern yapay zekânın kudretini ve haddini aynı anda en berrak gören tariflerden biri, François Chollet’e aittir. On the Measure of Intelligence’te (2019) Chollet, zekâyı bir beceri (skill) ile değil, bir beceri edinme verimliliği (skill-acquisition efficiency) ile tanımlamayı önerir: Bir dizgenin zekâsı, önceki bilgisine ve tecrübesine oranla, daha önce hiç görmediği ve tasarımcısının dahi öngörmediği yeni problemlere ne ölçüde ve ne kadar iktisatla uyum sağlayabildiğidir. Buradaki incelik şudur: Sınırsız veri ve sınırsız önsel (prior) ile bir dizgeye herhangi bir beceri “satın alınabilir”; ve bu satın alınmış beceri, dizgenin kendi genelleme gücündeki fakirliği örtebilir. Chollet’in bu sezgiyi somutlaştırmak için kurduğu ARC ölçütü —Soyutlama ve Muhakeme Külliyatı (Abstraction and Reasoning Corpus), yani doğuştan gelen insani önsellere olabildiğince yakın, asgari örnekten genelleme isteyen bir sınav— 2019’dan 2024 sonuna dek, temeldeki dil modelleri elli bin kat büyütüldüğü hâlde, uzun süre çözülmeden kaldı; ilk ciddi çatlaklar ancak 2024’ün son günlerinde, büyük muhakeme modelleriyle belirdi (birazdan bu itiraza döneceğim). Bu direniş tesadüf değildir: Ölçek, becerinin bir kısmını satın alır; uyumu satın alamaz.

Zira bir çocuğun, avuç dolusu örnekle, hiç görmediği bir örüntüyü kavrayıp bambaşka bir bağlama taşımasında, “büyük veri” ile açıklanamayan bir şey vardır. Çoğu modern modelin kavramsal esnekliği, eğitim aşamasında devasa örnek uzaylarına yaslanırken, çocuk çoğu zaman birine, ikisine kanaat eder. Buna genellikle akıcı zekâ (fluid intelligence) deriz; ama mesele, terimden derindir. İnsan, dünyayı bir modele sığdırdığı için değil, model çöktüğünde bile ayakta kalabildiği için zekidir.

Bu “ayakta kalma”nın neye benzediğini, yapay zekâ hülyasına en erken ve en inatçı itirazı yönelten Hubert Dreyfus’ten öğreniriz. What Computers Still Can’t Do’da (1972) Dreyfus, insan uzmanlığının bir kurallar kümesinin uygulanmasından ibaret olmadığını; onun bedenlenmiş (embodied), duruma gömülü (situated), sözcüklere tam dökülemeyen bir nasıl-bilgisi olduğunu ileri sürer. Buradaki ayrım, Gilbert Ryle’ın The Concept of Mind’da (1949) çizdiği nasıl bilmek (knowing how) ile ne bilmek (knowing that) ayrımına dayanır: Bisiklete binmeyi bilmek, bisiklet fiziğinin denklemlerini bilmek değildir. Michael Polanyi’nin The Tacit Dimension’ı (1966) bu örtük bilgiye adını verir:

We can know more than we can tell.

(Söyleyebildiğimizden fazlasını bilebiliriz.) — Polanyi, The Tacit Dimension

Ustanın elindeki bilgi çoğu zaman böyledir: Dile tam dökülemeyen, ancak icra edilerek gösterilebilen bir bilgi. Dreyfus ile kardeşi Stuart’ın beceri edinimine dair beş basamaklı modeli (1986) tam da bunu resmeder: Acemi kurallara sıkı sıkıya tutunur; usta ise kuralları çoktan geride bırakmış, durumu bir bütün olarak sezen kişidir. Gerçek dünyada öğrenmek, kuralları biriktirmek değil, kuralların artık gerekmediği o bedensel “seziş”i edinmektir. Merleau-Ponty’nin (1945) ve sonradan Varela, Thompson ve Rosch’un The Embodied Mind’da (1991) enaksiyon (enaction) kavramıyla derinleştirdiği görüş de budur: Biliş, dünyanın pasif bir temsili değil, bedenin dünyayla eyleyerek kurduğu canlı bir ilişkidir.

Bu, bana yabancı bir bilgi değildir; günlerimin büyük kısmını tam da bu türden bir nasıl-bilgisini biriktirerek geçiriyorum. Hiçbir protokol, bir deneyin o günkü hâlini bütünüyle yazamaz: Bir jelin yürüyüşündeki bir tuhaflık, bir pipetleme alışkanlığının el terbiyesi, bir dizileme koşusunun “yolunda gitmediği” hissi… Biyoinformatik bir boru hattının çıktısına bakıp, henüz adını koyamadan, bir şeyin eğrildiğini sezdiğim çok olmuştur; çoğu zaman bunun bir batch effect olduğu ancak saatler sonra, ölçülüp adlandırıldığında sarahat kazanır. Ceteris Paribus yazımda “geri kalan”ın, tanımı gereği, kaydetmeyi düşünemediğimiz şeyleri de barındırdığını söylemiştim; işte o kaydedilmeyeni önceden sezen el, kuralların bittiği yerde başlayan bedensel bilginin ta kendisidir.

Belki de bu farkın en keskin adını, Brian Cantwell Smith koyar. The Promise of Artificial Intelligence’te (2019) iki zekâ kipini ayırır: reckoning — bilgisayarların fevkalâde olduğu türden hesaplayıcı akıl yürütme; ve judgment (hüküm) — duruma uygun, ahlâki bir bağlılığa demirlenmiş, sorumlu bir düşünce kipi. Yalın bir örnekle: reckoning, bir satranç hamlesinin sonuçlarını kusursuzca hesaplayabilir; judgment ise o oyunu, o masada, o an oynamanın yerinde olup olmadığını tartar. Smith’in tanısı serttir: Yapay zekâ, dünyayı değiştirecek muazzam reckoning dizgeleri üretecektir; lâkin bugünkü tasavvuruyla hiçbir yapay zekâ, judgment için gerekene yaklaşamamaktadır. Zira hüküm vermek, bir şeyi önemsemeyi gerektirir; John Haugeland’ın meşhur ifadesiyle, bilgisayarlar “hiç umursamaz” (don’t give a damn). Bu, dikkat çekici biçimde, Aristoteles’in phronēsis (pratik bilgelik) kavramına —neyin iyi neyin kötü olduğuna dair, tikel duruma göre eyleyen o ahlâki seziş— dönmektir; nitekim bu bahsi Düşünme ve Yargının Ahlâkiyeti yazımda başka bir vesileyle işlemiştim.

Buradan, çağın merkezî tartışmasına varırız. Bender ve arkadaşlarının 2021’de “stokastik papağanlar” (stochastic parrots) diye adlandırdığı büyük dil modelleri (BDM; İng. large language models, LLM), ardındaki dünyayı kavramaksızın makul metin üreten dizgeler olarak tarif edilmişti. Mitchell ve Krakauer’in PNAS’ta (2023) gösterdiği üzere bu tartışma, çoğu zaman “anlama”nın neye sayılacağı sorusunda düğümlenir — Shanahan’ın (2024) hatırlattığı gibi, bu makinelere insani zihin fiillerini yakıştırırken kullandığımız dil, kolayca bizi yanıltır. Mesele, makinenin biçimi (form) üretip üretemediği değildir; bunu şüphesiz üretir. Mesele, o biçimin altında dünyaya demirlenmiş bir anlamın olup olmadığıdır. Shannon Vallor bu durumu, The AI Mirror’da (2024) tek bir istiareyle özetler: Yapay zekâ, geriye bakan bir aynadır. Verimizin okyanuslarından dövülmüş bu ayna, bize yalnızca verinin bulunduğumuzu söylediği yeri gösterir; birlikte ilk kez adım atabileceğimiz yeri asla. Optimizasyon, tanımı gereği, geçmişin izdüşümüdür.

Fakat bu yazının asıl iddiası, ne salt hesaplayıcı akıldadır, ne de yalnızca ustanın bedensel sezişinde. Organik zekânın en marjinal, en zor taklit edilir katmanı, bana kalırsa bir üstbiliştir (metacognition) — Flavell’in 1979’da adlandırdığı, kişinin kendi bilişini dışarıdan görebilme, izleyebilme, denetleyebilme melekesi. En yalın hâliyle, bir işi yaparken aynı anda “acaba yanılıyor muyum?” diye kendine sorabilmektir. Ama burada kastettiğim, bir sınav stratejisinden fazlasıdır; eski dilin irfan dediği şeye yakın bir haldir: İnsanın, ne bildiğini değil, asıl ne bilmediğini bilebilmesi. Bu, Sokrates’in “bilmediğini bilmeme” hâline karşı koyduğu o kadim uyanıklıktır; ve Ceteris Paribus yazımda değindiğim üzere, öğrenmenin bize kazandırdığı en sahih şey çoğu zaman kendi cehaletimizin gitgide daha berrak bir haritasıdır. İşte tolerans buraya geri döner: Toleranslı zihin, belirsizliği bir an evvel kapatarak ona direnmez; onu görebildiği, adlandırabildiği ve —kapatamasa da— taşıyabildiği için toleranslıdır. Nassim Taleb’in Antifragile’da (2012) tarif ettiği, düzensizlikten beslenen kırılmazlık da bir bakıma budur: Öngörülemeyeni bir arıza saymak yerine, onunla güçlenmeyi bilen bir varoluş. Geriye bakan bir ayna kendi kör noktasını göremez; çünkü kör noktayı görmek, verinin dışına çıkmayı gerektirir — bir aynanın yapamadığı tam da budur.

Burada makul bir ses yükselir: Bu tarif edilen açık, kapanmakta olan bir açık değil midir? Nihayet, 2024 sonunda büyük muhakeme modelleri (large reasoning models) ARC’ta ilk çatlakları açmadı mı; makine, uyum sağlamayı da mı öğreniyor? Bu itirazı ciddiye almalıyım, zira bir kabiliyet açığının er ya da geç kapanması pekâlâ mümkündür. Gelgelelim savım, bir performans açığından çok, bir tür farkına dokunur. Makine bir çıktıyı eşitlese bile, ona direnç yoluyla ulaşır: Daha fazla hesap, daha fazla veri, daha fazla ölçek. Organik zekânın uyumu ise tolerans yoluyladır — bedene, sonluluğa, ölümlülüğe ödenen bir bedelle; dünyanın fazlasını eritemeyeceğini bildiği için onunla var olmayı seçen bir zekânın marifetiyle. İki survivor’ın aynı eşiği aşması, onların aynı sanatı icra ettiği anlamına gelmez.

İkinci ve daha köklü bir itiraz da yükselebilir: Bütün bu tarif, gizli bir insan-merkezciliğe (anthropocentrism) yaslanmıyor mu — zekâyı, tesadüfen bizde bulunan hususiyetlere göre tanımlayıp sonra makinenin onlardan yoksun olduğunu “keşfetmek”? İtiraz haklı bir uyanıklık taşır; iki cevabı vardır. Birincisi Chollet’indir: İnsani önseller, bizim anlamlı biçimde erişebildiğimiz yegâne referans çerçevesidir; bedensiz, hiçbir yerden bakan, “nesnel” bir zekâ ölçütü tanımı gereği elimizde yoktur. İkincisi daha derindir: Bu yazı, insanın üstün olduğunu değil, başka bir kipte var olduğunu ileri sürüyor. Direnç ile tolerans arasındaki fark bir hiyerarşi değil, bir tür farkıdır. Ve toleransın bir bedeli olması tesadüf değildir: Ancak incinebilen bir beden hasara tahammül edebilir; ancak kaybedecek bir şeyi olan, belirsizliği taşımayı bir yük olarak duyar. Geriye bakan aynanın tehlikesizliği, aynı zamanda onun yoksulluğudur — riske attığı hiçbir şey olmadığından, tahammül de edemez. Organik zekânın toleransı, onun kırılganlığından ayrı düşünülemez.

Organik zihnin itibarı, daha iyi hesap kesmesinde değildir — bu hususta çoktan geride kalmıştır ve kalmaya da devam edecektir. İtibarı, öngörülemeyene konaklayabilmesindedir: Dünyanın parantez içine alınamayan fazlasını yok etmeye çalışmak yerine ona tahammül ederek, ona uyum sağlayarak, onun içinde kendisi kalarak var olabilmesinde. Bengi bir kesinlik beklemek yerine, kendi cehaletinin haritasını taşıyabilmesinde. Başladığımız yere, o sessiz immünoloji dersine dönersek: Ortadan kaldıramadığıyla yaşamayı bilen konak, daha zayıf olan değil, çoğu zaman daha bilge olan survivor’dır. Ve belki de insanı, kendi yarattığı en güçlü aynanın karşısında ayakta tutacak olan da, direncinin gücü değil, toleransının irfanıdır.