Güçlü AI
Yapay Zekanın en büyük hedefi: Bir makineyi, kendi insan beynimiz gibi, herhangi bir ortamda herhangi bir genel bilişsel görevi yerine getirebilecek kadar akıllı hale getirmek. Genel AI ekosistemi, bu AI çalışmalarını iki temelde sınıflandırır:
Belirli bir soruna veya görev alanına odaklanan Zayıf (dar) AI ve herhangi bir alanda herhangi bir görevi veya sorunu işleyebilecek istihbarat geliştirmeye odaklanan Güçlü (genel) AI.
Araştırmacıların bakış açısına göre, bir AI sistemi bir insanın yeteneklerine, insan bilgisinin tüm zekası, duygusu ve geniş uygulanabilirliği ile AI‘nın “güçlü” olmasıyla yaklaşır. Öte yandan, AI sisteminin belirli bir uygulamaya özel olarak kapsamı ne kadar dar olursa, kıyaslaması o kadar zayıf olur.
“Güçlü” AI terimi alternatif olarak geniş veya genel AI olarak anlaşılabilir. Yapay Genel Zeka (AGI), bir insanın yapabileceği herhangi bir fikri görevi başarıyla gerçekleştirebilecek akıllı makineler yaratmaya odaklanır. Bu hususta üç önemli ana gereksinim şarttır:
1- Bilgiyi bir alandan diğerine genelleme ve bir alandan bilgi alma ve başka bir yere uygulama yeteneği;
2- Bilgi ve deneyimlere dayanarak gelecek için planlar yapma becerisi ve
3- Meydana geldikçe çevreye uyum sağlama yeteneği.
Ek olarak, akıl yürütme, bulmaca çözme, bilgiyi ve sağduyu temsil etme ve planlama yeteneği gibi bu ana gereksinimlerle birlikte gelen yardımcı yönler vardır.
Bazıları, Güçlü AI için yukarıdaki tanımlamanın, gerçekten akıllı olarak sınıflandırılmak için yeterli olmadığını, çünkü sadece görevleri yerine getirip bir insan gibi iletişim kurabilmek için gerçekten güçlü bir AI olmadığını iddia etmiştir.
Bu güçlü AI tanımını güçlendirmek, insanların bir Turing testinin fiziksel bir versiyonu gibi, bir insan ile bir makine arasında ayrım yapamadığı sistemler fikridir. Turing Testi, konuşma ortamına bir insan, bir makine ve bir sorgulayıcı yerleştirerek zekayı test etmeyi amaçlamaktadır. Eğer sorgulayıcı insan ile makine arasında ayrım yapamıyorsa, o zaman Turing Testinden geçer. Günümüzde, bazı çok gelişmiş sohbetler ( ve hatta son Google Dubleks Demosu ) Turing Testini geçiyor gibi görünüyor.
Turing Testini oluşturan ikinci teste John Searle tarafından oluşturulan Çin Odası denir. Turing testini geçen bir makinenin yapıldığı ve bir insan Çince konuşmacısını, programın kendisinin canlı bir Çince konuşmacı olduğuna ikna ettiği varsayılmaktadır. Searle’ın cevaplamak istediği soru şudur: Makine kelimenin tam anlamıyla Çince anlamıyor mu? Yoksa sadece Çince anlama yeteneğini simüle etmek mi?
Test, kapalı bir odada, İngilizce olan bir talimat kitabı ile oturan bir insan tarafından gerçekleştirilir. Çince karakterler bir yuvadan geçirilir, odadaki insan talimatları İngilizce olarak okur ve Çince karakterlerle çıktı sağlar.
Bununla birlikte, Searle bunu gerçekten zekice saymaz, çünkü çıktıları zekice düşünülmüş olsa bile, kişi hala Çinceyi anlamamaktadır. Searle, bu mantık ile bilgisayarın Çince bilmediğini savunuyor.
Felsefede kaybolmak kolaydır, ancak AI vadesinin nasıl değiştiğini ve bu vadenin yeni ihtiyaçları karşılamak için nasıl uygulanabileceğini aklımızda tutmalıyız. Güçlü AI nin belirsizliği göz önüne alındığında, bu AI sistemlerinin yapabileceklerinin yeteneklerine bakmalı ve AI teknolojilerinin sürekli zorlayıcı sınırlarını göz önünde bulundurarak bunları spektrum boyunca haritalandırmalıyız.