Resim: Yapay zekâda sinir ağlarını ifade eden dil yanıltıcıdır (Shutterstock)
Anlam oluşturucular olarak, çevremizdeki dünyayla yaşadıklarımızı anlamak için konuşma veya işaret dili kullanırız. ChatGPT gibi (büyük dil modelleri kullanan) üretken yapay zekânın ortaya çıkışı, “anlam”ın nasıl tanımlanacağı konusununun sorgulanmasına da yol açıyor.
Yapay zekâ araçlarının yaptıkları şeyi “anladığı” şeklinde tasvir edilmesi oldukça popüler. Nobel ödüllü yapay zekâ öncülerinden Geoffrey Hinton bu konuda şunları söylemişti: “Beni gerçekten şaşırtan şey, sinir ağlarının1çn. yapay sinir ağları doğal dili anlama konusunda ne kadar iyi olduğu — üstelik bu düşündüğümden çok daha hızlı oldu….Ve ne söylediklerini gerçekten anlamaları beni hâlâ şaşırtıyor.”
Hinton, bu görüşünü Nobel Prize Outreach’in bilimsel direktörü Adam Smith ile yaptığı bir mülakatta da yineliyor. Bu mülakatta “sinir ağları, Chomsky dilbilim okulunun bugüne dek ürettiği her şeyden çok daha iyi dil işleme yetisine sahip” diyor.
Chomsky’ci dilbilim, Amerikalı dilbilimci Noam Chomsky’nin insan dilinin yapısı ve gelişimine ilişkin ortaya koyduğu teorilere atıfta bulunuyor. Chomsky, insanlarda doğuştan gelen evrensel bir dilbilgisi olduğunu ve bunun doğumdan itibaren herhangi bir dilin öğrenilmesini mümkün kıldığını öne sürüyor.
1990’lardan bu yana insanların dili nasıl anladığını araştırıyorum; buna dilin sinirbilimi üzerine 20 yılı aşkın bir süredir yaptığım çalışmalar da dahil. İnsanlar cümleleri okurken veya dinlerken beyin dalgalarını ölçtüğümüz çalışmaları da içeriyor. Edindiğim deneyimlere dayanarak, her ne kadar bu inanç giderek yaygınlaşsa da, yapay zekânın dili gerçekten “anlayabildiği” fikrine katılmadığımı belirtmek isterim.
Metin üretme
İlk olarak, birçok kişinin ekrandaki metin ile doğal dili aynı şey sanması talihsizliktir. Yazılı metin dille bağlantılıdır ancak aynı şey değildir.
Örneğin, aynı dil farklı görsel simgelerle yazılabilir. Hintçe ve Urduca buna iyi bir örnektir. Konuşma dilinde birbirlerini karşılıklı olarak anlayabilirler ve bu yüzden dilbilimciler tarafından aynı dil olarak kabul edilirler. Ancak yazı sistemleri tamamen farklıdır. Benzer şekilde Sırpça ve Hırvatça da aynı durumdadır. Bu yüzden yazılı metin, “dil” ile aynı şey değildir.
Şimdi makine öğrenmesi algoritmalarının doğal dili “anladıkları” iddiasına bakalım. Dilsel iletişim genellikle yüz yüze olur; konuşmacı ve dinleyici arasında paylaşılan belirli bir çevresel bağlamda, konuşma tonu, ses yüksekliği, göz teması, yüz ifadeleri ve duygular gibi işaretler eşliğinde gerçekleşir.
Bağlamın önemi
Bir kişinin ne söylediğini anlamak, sadece kelimeleri kavramaktan çok daha fazlasını gerektirir. Henüz dil konusunda uzmanlaşmamış bebekler bile bağlama ilişkin işaretleri kavrayabilir.
Örneğin, “Hamileyim” gibi basit bir cümlenin farklı bağlamlarda nasıl yorumlandığını düşünelim. Benim yaşımda biri söylediğinde, muhtemelen kocam bu habere inanamayıp şaşkınlıktan yere yığılırdı. Böyle bir anlayış ve tepkiyi, plansız hamileliğini erkek arkadaşına anlatan genç biriyle veya uzun yıllar süren kısırlık tedavilerinden sonra bu haberi eşine veren bir kadınla karşılaştırın.
Her durumda, mesajı alan kişi aynı cümleye farklı bir anlam (ve anlayış) yükleyecektir.
Yaptığım son araştırmada, bir cümlenin anlamını işlerken bireyin duygusal durumunun bile beyin dalgası desenlerini değiştirebildiğini gösterdim. Beyinlerimiz (ve dolayısıyla düşüncelerimiz ile zihinsel süreçlerimiz), diğer sinirbilimcilerin de işaret ettiği gibi, duygusal bağlamdan hiçbir zaman bağımsız değildir.
Dolayısıyla, her ne kadar bazı bilgisayar programları metin biçimindeki insan diline yanıt verebilse de, insanların ve beyinlerinin anlamada başardıklarının yakınından bile geçemez.
Yapay zekâ alanında çalışanlar sinir ağlarından söz ederken, beyin yapısını ve işlevini tanımlayan gerçek biyolojik beyin ağlarını değil de, bilgisayar algoritmalarını kastettiklerini unutmamak gerekir. “Uçuş” (kuşların göçü anlamında) ile “uçuş” (havayolu rotası anlamında) kelimelerini sürekli karıştırmak, ciddi yanlış anlamalara yol açabilir!
Son olarak, sinir ağlarının dili Chomsky’ci dilbilimin ortaya koyduğu teorilerden daha iyi işlediği iddiasını ele alalım. Bu alan, tüm insan dillerinin (bağlamın yanı sıra) dilbilgisi sistemleri aracılığıyla anlaşılabileceğini ve bu sistemlerin bazı evrensel dilbilgisiyle ilişkili olduğunu varsayıyor.
Chomsky, daha çok kağıt ve kalemle çalışan bir teorisyen olarak sözdizimi teorisi üzerine araştırmalar yaptı. Dil anlama sürecinin psikolojik veya sinirsel temelleri üzerine deneyler yapmadı. Dilbilim alanındaki görüşleri, cümle işleme ve anlama sürecinin altında yatan mekanizmalar hakkında hiçbir şey söylemiyor.
Ancak Chomsky dilbilim okulu, nörobiyolojik eksiklikler veya fiziksel travmalar dışında, bebeklerin ve küçük çocukların dili bu kadar kolay öğrenebilmelerinin nedenini sorgulamaktadır.
Dünyada en az 7.000 dil var ve hiç kimse doğacağı yeri seçemez. Bu da insan beyninin doğumdan itibaren kendi topluluğunun dilini anlamaya ve öğrenmeye hazır olması gerektiği anlamına gelir.
Bir çocuk, nerede doğarsa doğsun, insan beyni her dili öğrenme yeteneğine sahiptir. (Unsplash/tommao wang), CC BY
Chomsky, dil gelişimi hakkındaki bu gerçeğe dayanarak dil öğrenimi için (işleme için değil) (soyut) bir doğuştan gelen modül olduğunu öne sürdü. Nörobiyolojik açıdan bakıldığında, beyin doğumdan itibaren dili anlamaya hazır olmalıdır.
Bebeklerde dil uzmanlaşmasının birçok örneği olsa da, bunun altında yatan kesin sinirsel mekanizmalar hâlâ tam olarak bilinmemektedir, ancak bilinemez de değildir. Ancak bilimsel terimler yanlış kullanıldığında veya yanlış uygulandığında, araştırma konusu bilinemez hale gelebilir. İşte tehlikeli olan tam da budur: yapay zekâ ile insan anlayışını karıştırmak ciddi tehlikeli sonuçlar doğurabilir.
Kaynak: The Conversation, 5 Haziran 2025
