Yapay zeka aslında gelişmiş otomatik tamamlama

Şaka gibi gelen bir gerçek: düğün konuşmanı yazan, kodunu düzelten ve kara delikleri anlatan yapay zeka, en derinde telefonunun bir mesajda sonraki kelimeyi önermesiyle aynı şeyi yapıyor. Sıradaki ne diye tahmin ediyor, tekrar tekrar, çok hızlı.

Hepsi bu. İşte numara bu. Ve bunu bir kez gördüğünde, bütün mesele büyü gibi olmaktan çıkıyor ve çok daha anlamlı hale geliyor, yapay zekanın tökezlediği tüm o tuhaf haller dahil.

Büyük sır: sonraki kelimeyi tahmin ediyor

Telefonuna “gökyüzü” yaz, sana “mavi” önerir. Bu minik bir tahmin makinesidir. “Mavi” nin güvenli bir bahis olduğunu bilecek kadar cümle görmüştür.

Modern bir sohbet botu, neredeyse absürt bir seviyeye büyütülmüş aynı fikirdir. Ona bir komut verirsin, o da en olası sonraki kelimeyi hesaplar. Sonra o kelimeyi cümleye ekler, bütüne tekrar bakar ve sıradakini tahmin eder. Ve yine. Ve yine, yüzlerce kez, yanıtın bittiğine karar edene dek. Kompozisyon, şiir, tarif, ev sahibine özür: hepsi en iyi tahmin kelime kelime kurulur.

Asla bitmiş bir düşünceyi yazıp sonra sana okumaz. Daha çok, cümleyi yalnızca buraya kadar gören ve her şeyin nereye varacağını bilmeden sonraki kelimeye karar vermek zorunda olan bir yazara benzer. Sonucun tutarlı görünmesinin nedeni, her tahminin ondan önceki tüm kelimelerle şekillenmesidir.

Dur, kelime tahmini nasıl koca bir kompozisyon yazıyor?

İmkansız gibi görünen kısım bu, o yüzden dürüst yanıt şu: bunun bu kadar iyi çalışacağını kimse de beklemiyordu.

Sıçrama, 2017 yılında Google araştırmacılarının geliştirdiği transformer adlı bir tasarımla geldi. Süper gücü bağlama dikkat etmesidir. Sonraki kelimeyi seçerken yalnızca ondan öncekine bakmaz. Mesajındaki her önemli şeyi bir anda tartar ve sıradakiler için hangi kısımların en çok önem taşıdığını çıkarır. Ondan “doktor kendi” ile başlayan bir ifadeyi tamamlamasını iste, bağlamı çoktan not etmiştir ve “İngiliz anahtarı” na değil “steteskop” a yönelir.

Bu numarayı yeterince derine yığ ve ona yeterince örnek ver, tuhaf bir şey olur. Tüm insan yazınında sonraki kelimeyi tahmin etmede gerçekten iyi olmak için modelin kelimelerin altındaki örüntüleri kapması gerekir: dilbilgisi, ton, gerçeklere dair kabaca bir sezgi, bir şakanın biçimi, bir savın adımları. Bu beceriler programlanmadı. Boşluk doldurma oyununda çok ama çok iyi olmanın yan etkileridir.

Tahmin etmede nasıl bu kadar iyileşti

Bir yapay zeka seninle sohbet edebilmeden önce okula gider. Çok yoğun ve pek sosyal olmayan bir okula.

Eğitim sırasında model devasa bir metin yığınını okur (halka açık internetin büyük bir dilimini, kitapları, makaleleri ve forumları düşün) ve tek bir tekrarlı oyunu oynar: sonraki kelimeyi ört ve onu tahmin etmeye çalış. Yanlış tahmin ederse biraz ayar yapar. Doğru tahmin ederse pekişir. Bunu trilyonlarca kelime üzerinde milyarlarca kez yap, o da yavaşça neredeyse her üslupta her cümleyi bitirmede ürkütücü derecede iyi bir makineye dönüşür.

Bir şeyi netleştirmekte fayda var: yapay zeka interneti ezberleyip sana parçalarını geri yapıştırmıyor. Metin parçaları değil, örüntüler öğrendi. İşte bu yüzden hiçbir yerde daha önce var olmamış, Poğaça adındaki kedin hakkında bir cümle yazabilir. Örüntüleri yeniden harmanlar, bir yanıtı aramaz.

Bu tek fikir yapay zekanın yaptığı her şeyi neden açıklıyor

İşte ödül. Yapay zekayla ilgili merak uyandıran, sinir bozan ya da keyif veren neredeyse her şey aynı noktaya çıkar: olası kelimeleri tahmin eder, gerçeği aramaz.

Her birinin daha derin bir hikayesi var. Yapay zeka gözünü kırpmadan yanlış bir gerçek ileri sürdüğünde, tahmin makinesi doğru bir yanıt yerine akıcı bir yanıt seçiyordur, ki bu tam olarak yapay zekanın neden kendinden emin bir şekilde uydurduğu meselesidir. Aynı şeyi iki kez sorup farklı yanıtlar aldığında, bu fabrikadan gelen bir tutam rastlantıdır, yapay zekanın neden hiçbir zaman aynı yanıtı iki kez vermediğinin sebebidir. Meşhur harf sayma hatası ise metni parçalara ayırma biçiminden gelir, yapay zekanın strawberry kelimesindeki R’leri neden sayamadığının tüm hikayesi budur. Farklı belirtiler, aynı motor.

”Otomatik tamamlama” kulağa aptalca geliyor. Peki neden bu kadar akıllı görünüyor?

Çünkü “yalnızca kelime tahmin ediyor” demek, büyük ölçekte olup biteni fena halde küçümser.

Bir mahkeme savunmasında, bir Python fonksiyonunda, bir haikuda ve bir ayrılık mesajında sonraki kelimeyi güvenilir biçimde tahmin edebilmek için modelin, bunların her birinin nasıl kurulduğuna dair işleyen bir sezgi geliştirmesi gerekir. Yeterince çok metin türünde yeterince iyi tahmin etmek, altındaki mekanizma hâlâ olasılık olsa da, kısa sürede anlamaya çok benzemeye başlar. Buna “sadece otomatik tamamlama” demek, bir senfoniye “sadece hava basıncı değişimleri” demeye benzer. Teknik olarak doğru, fena halde eksik.

Yani iki fikri aynı anda tutmak yerindedir. Yöntem gerçekten sonraki kelimeyi tahmin etmektir. Ve sonuçlar cidden yararlı, yaratıcı ve bazen onu kullanandan daha akıllı olabilir.

Benzetmenin çöktüğü yer

Bu konuda dürüst olmak eli yanmaktan korur. “Gelişmiş otomatik tamamlama” iyi bir zihin modelidir ama sınırları vardır.

Yapay zekanın söylediği şeyin doğru olup olmadığına dair hiçbir fikri yoktur. “Doğru mu?” için değil, “iyi bir devam gibi mi duruyor?” için eniyileme yapar. Çoğu zaman ikisi örtüşür. Örtüşmediğinde, kendinden emin, yanlış ve güzel yazılmış bir yanıt alırsın. Uygulama bunun için tasarlanmadıysa seni sohbetler arasında hatırlamaz da, ve çok uzun bir konuşmada ipin ucunu kaçırabilir, çünkü her zaman önündeki kelimelerle çalışır.

Pratik ders: dil, yazma, açıklama, fikir üretme ve yeniden ifade için ona güven, gerçekleri, sayıları ve doğruluğun gerçekten önemli olduğu her şeyi ise iki kez kontrol et. Ona bir kâhin gibi değil, hızlı ve çok okumuş bir stajyer gibi davran.

Kendin dene

Bunu gerçekten kavramanın en iyi yolu, farklı modellerin aynı komutta farklı tahminler yaptığını görmektir. Aynı kelimeleri okur ve biraz farklı devamlar tahmin ederler, işte bu yüzden biri e-postanı tam tutturur, diğeri katı, robotik bir taslak verir. Onları yan yana dizmek, soyut fikri gerçekten görebileceğin bir şeye dönüştürür.

Özetle

Gürültüyü ayıkla, modern yapay zeka olağanüstü iyi bir sonraki kelime tahmincisidir. Orada olanı okur, olası olanı tahmin eder ve bir yanıt bulana dek tekrarlar. Bu basit döngü, hayal etmesi güç bir ölçekte, yazmaya, kod yazmaya, açıklamaya ve arada bir seni şaşırtmaya yeter, ve tökezlemelerinin bu kadar tuhaf biçimde insani olmasının nedeni de budur.

Bunu bilmek yapay zekayı daha az yararlı yapmaz. Onu kullanmada seni daha iyi yapar, çünkü artık ne zaman ona yaslanacağını, ne zaman ödevini kontrol edeceğini bilirsin. Bu sezgiyi kazanmanın en hızlı yolu, birkaç modelle kendin oynayıp tahmin edişlerini izlemektir.