Yapay zeka, genellikle aptal gibi görünmekten çekinmeyen bir yapıya sahiptir. Yüzsüzdür biraz. Öğrenmekte olan bir yapay zeka önceden programlanmış bilgilerin haricinde bir durumla karşılaştığında, meseleyi açığa kavuşturmak için öğreticisine sorular sormaktan çekinmez.
Gelin görün ki sohbet botu, ses asistanı ya da genel kapsamlı konuşmalar yapan bir robotla konuşma işlemi, insan öğretici için oldukça sıkıcı bir hal alabilir. ‘Elma nedir?’, ‘Tiramisu nedir?’, ‘Bu yemek hakkında bildiğin bir şey var mı ahmak yemek tarifi robotu?’ gibi sorular söz konusudur zira.
Evet, yazının ana fikrini kaptınız sayılır. Japonya’da bulunan Osaka Üniversitesi’ndeki araştırmacıların son yaptıkları bir çalışmada altını çizdikleri gibi, yapay zeka ile muhatap olmanın beraberinde getirdiği esaslı bir sorun var: Soru sormak onlar için en iyi öğrenme yöntemi olabilir ama, sorulan sorular irrite edici ya da sıkıcı hal almaya başladığında, öğreticilerin Sıtkı sıyrılabiliyor. Yapay zeka için bilmediğini öğrenmek, yeterli değil. Aynı zamanda sahip olduğu bilgiyi insanları tatmin edecek şekilde sunmanın yollarını da bilmek zorunda.
Araştırmacıların yeni tasarladıkları yöntem, ‘ima yoluyla sözlü anlatım’ olarak bilinen bir yaklaşımı kullanıyor. Bu yöntem yapay zekaya, tıpkı insanların yaptıkları gibi sohbet ederek işini hallet demenin bir başka yolu aslında. Yapay zeka neyin ne olduğunu insanlara sorarak değil, bilakis onlarla sohbet ederek öğrenmek istediği şeyi dolaylı yollardan teyit ettiriyor bu yöntemle.
Bu durumu bir örnekle açıklayalım.
Yapay zekanın ‘nasi goreng’ tabirinin kökenine dair tahminlerde bulunmak için yeterli ön bilgiye sahip olduğunu ve kelimenin Endonezya diliymiş gibi bir his uyandırdığına dair kanaat getirdiğini düşünelim. Muhatap olduğu insan bu yemeği (‘nasi goreng’i) pişireceklerini söylediğinde yapay zeka soru sormadan, soracağı soruyu içeren bir cümle kurarak, son zamanlarda yakınlarda kaliteli Endonezya restaurantlarının açıldığını söyler. Karşısındaki şahıs ‘evet sanırım öyle’ diyerek teyit edince, bu kelimenin Endonezya kategorisine ait olduğu hükmünü vererek, o kategoriye dahil eder.
Yapay zeka muhtemelen bu açıklamanın gerçek anlamda mantıklı olup olmadığını kestirmek için yakın zamanda gerçekleşen restoran açılışları ve çevrimiçi incelemeleri temel veri olarak kullanabilir. Fakat eğer fazla seçenek çıkmazsa karşısına, “Cidden oldukça kaliteli restoranlar olmalı bu civarda” diyerek, tahminini onaylatmaya çalışabilir.
Gördüğünüz üzere zarflayarak bilgi alma yöntemini sadece insanlar değil, yapay zeka da kullanmaya başladı artık.
