İntellekt – Şüur

Bir pişiyin ya da həşəratın gözündən dünyanın necə göründüyü sizə də maraqlı gəlibmi? Belə sualların bizə çətin gəlməsinin səbəbi dünyaya məhz insan pəncərəsindən baxmağımızdır. Əlbəttə bundan çıxış yolumuz yoxdur kimi görünür, lakin əlimizdən gələn yeganə şey ən azı bütün insanlar üçün doğru olan anlayışlar və ideyalarla dünyanı izah etməkdir. Bu obyektivlik prinsipi ilə ətrafımızda baş verən bir çox fenomeni izah etmişik. Lakin, önümüzdə dayanan daha çətin tapşırıqlar var və bunlardan biri dünyaya vasitəsi ilə baxdığımız, onu başa düşməkdə istifadə etdiyimiz beynimizi obyektiv müstəviyə gətirməkdir. Bu tapşırığın özü həddən artıq paradoksal səslənsə də, bunun mümkünlüyünə ümidim böyükdür. Əgər təbiətin bir parçası olan insan təbiətin bir çox sirrini izah edə bilibsə, niyə də beyin öz sirlərini izah edə bilməsin. İnsanı digər canlılardan fərqləndirən onun yüksək intellekti və özünü dərk etmə qabiliyyətidir, şüurudur. İlk baxışdan intellekt və şüur sırf insana aiddir kimi görünsə də, məsələyə daha obyektiv baxdıqda bunun heç də belə olmadığı aydın olur. İntellekt və şüur heç də ikili, 0 ya 1 dəyərlərinə sahib ola biləcək fenomen yox, dərəcələrlə mövcud olan bir fenomendir. Qarşımızda duran əsas vəzifə intellekt və şüurun beyində və təkcə insan beyni yox, digər mürəkkəb beynə sahib canlılarda necə işlədiyini başa düşməkdir. Əlbəttə, bu öz növbəsində nə vaxtsa intellekt və şüurun maşında kodlanması ehtimalına işarədir. Ağıllı və şüurlu maşının insanlıq üçün ən böyük təhlükə ola biləcəyini fikirləşənlər az deyil, hətta çoxdur. Bu qorxunun əsassız olduğuna inanıram, çünki istənilən bir uğur və ya elmi kəşf insanlığa ziyan vura bilər. Önəmli olan odur ki, bütün bu uğurlar məsuliyyətli şəkildə istifadə olunsun və yalnız insanlığı önə aparmaq niyyəti güdsün.


Ağıllı arı

61d-sphex-ichneumoneus.jpg
Şəkil 1. Sfeks arısı çəyirtkə ovunda.(Mənbə: American İnsects)

Sfeks adlanan arı növü öz yumurtalarını qoymaq üçün çox maraqlı davranışlar sərgiləyir. İlk öncə dişi arı kiçik bir yer qazır. Sonra yumurtaları ora yerləşdirdikdən sonra qarşısına çıxan bir çəyirtkəni özünə qurban seçir. Çəyirtkəni öldürmədən xüsusi zəhəri ilə iflic etdikdən sonra, onu yuvaya yumurtaların yanına yerləşdirir. Bu yolla balalar yumurtadan çıxdıqlarında bir növ onlar üçün dondurulmuş qidadan faydalanırlar. Bu davranış ilk baxışdan insanda heyrət doğurur; sanki, bu arı bütün bu etdiklərinin nəticələrini analiz edir və ağıllı qərarlar verir. Lakin, Niderlandlı alim Tinbergenin təcrübəsi məsələni daha da maraqlı edir (1). Belə ki, bu arı çəyirtkəni iflic etdikdən sonra onu qazdığı kiçik çalanın tuşuna qədər gətirir, içəri girib son yoxlamalarını etdikdən sonra qurbanını çalaya salır. Təcrübə zamanı hər dəfə arı son yoxlama üçün çalaya girəndə, çəyirtkə təcrübəni aparanlar tərəfindən çalanın tuşundan bir neçə santimetr aralı yerləşdirilir. Çaladan çıxan arı heç nə olmamış kimi yenidən çəyirtkəni tuşa gətirir və yenidən yoxlama üçün çalaya girir. Bu təcrübə nə qədər təkrar olunsa belə, arı düşdüyü döngüdən xəbərdar olmur. Sözünü etdiyimiz təcrübədən alınan nəticə budur ki, arının davranışları sırf mexaniki, daha doğru desək avtomatik təbiətlidir. Belə dəqiq hesablanmış kimi görünən davranış şəkli milyon illərin təbii seçməsinin məhsuludur və bu davranış arının genetik kodunda necəsə öz əksini tapır. İddia etmək olar ki, əgər bu eksperiment milyon illər davam edərsə, bəzi arılar ixtiyari mutasiyalar hesabına bu eksperimentə əks strategiya öyrənə bilər və yalnız bu əks strategiyaya sahib olan arılar sağ qalacağı üçün zaman keçdikcə bütün bu növ (və ya ona artıq yeni növ də demək olar) arılar bu eksperimentdə aldanmazlar. Oxşar ağıllı davranışlar sərgiləyən canlılar tək arılar deyil, maraqlı nüans isə odur ki, canlılar sadədən mürəkkəbə doğru getdikcə arılarda müşahidə etdiyimiz bu avtomatiklik yavaş-yavaş öz yerini sanki başqa bir növ intellektə verir.

Kompüter və insan beyni

İnsan beyninin üstün öyrənmə qabiliyyəti onu digər canlılardan intellekt yarışında daha önə atır. İnsan beyni necə öyrənir? İlk öncə bəzi kompüter terminləri ilə tanışlıq bu izahatı daha ürəyəyatan edəcəkdir. Yəqin, çoxumuz ‘hardware’ və ‘software’ sözlərini eşitmişik. Azərbaycan dilinə tərcüməsi sərt qat və yumşaq qat deyə edilə bilər.

Sərt qat (ing. hardware): Bu termin kompüterin mexaniki hissələrinə aid edilir. Mexaniki hissələrə misal olaraq ana məlumat prosessorundan tutmuş, içəridə olan tranzistorları və naqilləri göstərmək olar.

Yumşaq qat (ing. software): Bu qat abstrakt şəkildə sərt qatın üzərində yerləşir, lakin bu qata cavabdeh hər hansı sərt bir mexaniki cismi göstərə bilmərik. Ona görə nümunə ilə izah yerinə düşər. Gündəlik işlətdiyimiz kompüterlər ümumi məqsədli (ing. General purpose) cihazlardır, yəni onlar sadəcə spesifik tapşırığı yox istənilən (bir az şişirtmə oldu) tapşırığı yerinə yetirə bilərlər. Məsələn, paltar yuyan maşının da içərisində kompüter var, lakin o kompüterin vəzifəsi ancaq paltarları yumaqdır. Avtomobillərdə, kombilərdə və digər bu kimi əşyalarda yerləşdirilən kompüterləri spesifik məqsədli kompüter adlandırırlar. Kompüterlerə verilən tapşırığı — və ya buna el arasında proqram da deyirlər — yumşaq qat adlandırırlar. Ümumi məqsədli kompüterlerde bir kompüter bir neçə bir-birindən tam fərqli tapşırığı yerinə yetirə bilər. Spesifik kompüterlerin isə yalnız bir tapşırığı olur. Spesifik kompüterleri fərqləndirən məsələ odur ki, bir tapşırığı yumşaq qatdan sərt qata daşımaq olar. Başqa sözlə, adətən spesifik kompüterlerin mexanikaları yerinə yetirdikəri tapşırığa görə dizayn edilir. (yuxarıda arının genetik koduna həkk olunmuş davranış nümunəsinə bənzər). Deməli, yumşaq qatın mövcudluğu sərt qatın bir-birindən tam fərqli tapşırıqları yerinə yetirməsi üçün vacibdir. Ümumi məqsədli kompüterlə siz nüvə reaktorunu idarə edə, ən son çıxan video oyunu oynaya, hər hansı riyazi hesablama apara və ya internetdə hər hansı bir adamı necə deyərlər ‘stalk’ edə bilərsiniz. Ümumi məqsədli kompüterdə bütün bu tapşırıqları yerinə yetirən bir sərt qat, yəni mexaniki hissələr toplusu mövcuddur. Əlbəttə ümumi məqsədli kompüterin də edə biləcəyi işlərin bir limiti var, yəni elə tapşırıqlar ola bilər ki, biz onu ümumi məqsədli arxitekturada kodlaşdıra bilməyək.

İnsan beyni haqqında düşünərkən, onu nəzəri olaraq kompüterlərdə olduğu kimi iki qata ayırmaq olar: sərt qat (ing. hardware), yumşaq qat (ing. software). Lakin, beyni fərqləndirən digər fundamental xüsusiyyətlər var, bu xüsusiyyətlərdən ən önəmlisi haqqında danışacağam. İlk öncə beynin sərt və yumşaq qatlarına nə aiddir onu deyək:

Beynin sərt qatı: Jurnalımızın əvvəlki sayılarında beyin haqqında məhz neyroelm bucağından yazılmış məqalələr mövcuddur. Kobud şəkildə demək olar ki, beyin milyardlarla neyrondan ibarət şəbəkələrdən ibarətdir. Şəbəkə dedikdə neyronlar arasındakı ‘naqilləri’ də nəzərdə tuturuq. Məhz beynin materialını təşkil edən bu şəbəkəyə beynin sərt qatı deyə bilərik.

Beynin yumşaq qatı: Neyronlar elektrik potensiyalına malikdirlər və neyronlarda xaricdən daxil olan impuls hesabına bu potensiyal ani olaraq yüksələ bilir. Məhz bu ani aktivliyə neyronun aktivləşməyi kimi baxmaq olar. Potensiyaldakı yüksəlişdən yaranan impuls yuxarıda naqillər olaraq təsvir etdiyimiz neyron şaxələri ilə eyni şəbəkədəki digər neyronlara da ötürülür. Naqillər bir-birinə xüsusi çıxıntılarla birləşirlər. Həmin birləşmə nöqtələri isə eyni təbiətli deyillər, məsələn onların impuls keçirtmə qabiliyyətləri fərqli ola bilər ki, beynin öyrənmə qabiliyyəti üçün önəmli şərtdir, buna bir də qayıdacağıq. Təsəvvür edin ki, milyardlarla kiçik lampanı müəyyən qanunauyğunluqla bir birilərinə naqillərlə birləşdirmisiniz. Hər hansı bir lampaya ətrafdan elektrik verdikdə, bu elektrik enerjisi naqillərdən axaraq digər lampaları da müəyyən qanunauyğunluqla yandırır. Nəticədə gördüyünüz, milyarladla lampanın yanıb-sönməsindən yaranan işıqların möhtəşəm rəqsidir. Məhz bu rəqs bizim düşüncələrimizi, yuxularımızı, xəyallarımızı, qorxularımızı, nifrət və sevgimizi, şüurumuzu və.s yaradır. Bu rəqs fenomeni ilə yuxarıda sadaladığım insani xüsusiyyətlərimizlə birbaşa əlaqə haqqında elm uzun illərdir düşünür, amma hələ ki, bu rəqsin adını çəkdiyimiz fenomenləri necə kodlaşdırdığı tam məlum deyil. Beyindəki neyronal rəqsləri beynin yumşaq qatı adlandıracağıq.

Həm kompüterdə, həm də beyində abstrakt iki mərtəbə olmasına baxmayaraq bu mərtəbələrin əlaqələri kifayət qədər fərqlidir. Kompüterdə yumşaq qat və ya yazdığımız proqram kompüterin arxitekturasını dəyişmir, yəni elə bir kod yoxdur ki, özünün üzərində işlədiyi ana platada bir naqili ləğv edib yenisini çəksin. Başqa sözlə burada iki qat arasında xətti iyerarxiya mövcuddur. Beyində isə məsələ daha mürəkkəbdir. Beyində, yuxarıda dediyimiz neyronal rəqslər beynin arxitekturasını dəyişə bilər. Yəni, rəqs nəticəsində neyronlar arası bəzi əlaqələr zəifləyə, digərləri güclənə bilər. Maraqlısı odur ki, arxitekturanın dəyişməyi artıq yeni təbiətli rəqslər deməkdir. Burada biz dairəvi iyerarxiyanin şahidi oluruq. Bu dairəvi iyerarxiya tək beyində yox, hüceyrə səviyyəsində də müşahidə olunur və canlı sistemləri avtomobildən, kompüterdən və digər insan tərəfindən dizayn edilmiş cihazlardan fərqləndirən ən önəmli məfhumdur. Fikirləşin, neyronal rəqslərin dinamikası beyin arxitekturası tərəfindən təyin olunur və arxitekturanın öz məhsulu onun özünü dəyişir. Bunun kompüterdə ekvivalenti o olardı ki, yazdığımız proqram kompüterin ana platasını dəyişsin.

Beyində mövcud olan bu dairəvi iyerarxiya onun öyrənmə qabiliyyətinin əsasını təşkil edir. Beyin necə öyrənir? Beyin mükafat mexanizmi əsasında daima özünün arxitekturasını dəyişərək öyrənir.

Mükafat mexanizmi

Mükafat mexanizmi süni intellekt sahəsində önəmli mövzudur və hətta bu mexanizmə əsaslanaraq bəzi ‘ağıllı’ proqramlar da yazılıb. Bu mexanizmi aşağıdakı nümunə ilə izah etmək olar:

Təsəvvür edin, hər hansı bir fərd (insan, robot və ya qarışqa fərqi yoxdur) müəyyən bir mühit daxilində yaşayır. Bu fərdin yaşadığı mühit və digər fərdlər ilə yalnız müəyyən repertuar çərçivəsində mümkün qarşılıqlı əlaqələri ola bilər. (məsələn insan uça bilməz və ya saatda 500 km /saat ilə qaça bilməz). Bu fərd ilk öncə bu repertuarından ixtiyari hərəkətlər etməyə başlayır. Lakin, bu ixtiyari hərəkətlərdən bəziləri ona mükafat olaraq qayıdır (insanda bu dopamin sintezi ilə baş verir). Məhz fərd üçün mükafata səbəb olan hərəkətləri fərd öyrənir və oxşar vəziyyətlərdə ona əvvəllər mükafat verən hərəkətləri etməyə çalışır.

Elmi ədəbiyyatda intellektin universal tərifi problemli məsələlərdən biridir, lakin ən öndə gedən fikir odur ki, intellekt fərdin müxtəlif mühitlərdə öz mükafatlarını maksimallaşdırma qabiliyyətidir (2). İntellekt isə dərəcələrlə gəlir, məsələn yuxarıdakı sfeks arısı nümunəsində gördüyümüz kimi, eksperiment arının mühitini dəyişir və artıq arı yeni mühitdə çətinliyə düşür. Yuxarıda təkamül biologiyasına əsaslanaraq iddia etdik ki, bu mühit daimi olarsa arının yeni (süni) mühitdən baş aça bilən yeni növu meydana gələ bilər. Nəticə odur ki, intellekt spektrında bir ucda yerləşənlərə öyrənmək bəzən milyon illər ala bildiyi halda, digər ucda yerləşənlərə (məs. insan) bu bir neçə dəqiqə ala bilər.

Mükafat mexanizmi və dairəvi iyerarxiya

Beyin mükafat mexanizmi ilə daima öz arxitekturasını dəyişərək öyrənir. Müəyyən neyronal rəqslər əgər beyində mükafat hissinə səbəb olursa o zaman beyin o neyronal rəqsi eyni vəziyyətdə gələcəkdə yenidən aktivləşdirmək üçün bəzi neyronal əlaqələri möhkəmləndirir bəzilərini isə zəiflədir. Heyvanların beynində digər maraqlı nüans yumşaq qatın bir hissəsinin zaman keçdikcə sərt qatı (beynin anatomiyasını) formalaşdıran genetik koda transfer olmasıdır. Yuxarıda danışdığımız spesifik məqsədli kompüter nümunəsində olduğu kimi. Transfer dedikdə öyrənmənin birbaşa genetik kodda öz əksini tapmağını nəzərdə tutmuram, bu, mümkün deyil. Öyrənilmiş davranışlar genetik koda təbii seçmə ilə daxil olur. Tutaq ki, daha əvvəl haqqında danışdığımız arılardan biri genetik kodundakı mutasiya nəticəsində çəyirtkənin yerinin süni şəkildə dəyişdirildiyini başa düşə bilir. Təbii ki, həmin arının həyatda qalmaq şansı digərlərindən çoxdur (əgər bu eksperimentdən xilas olmaq həyatda qalma şansını xeyli artırırsa) və bir neçə nəsil sonra arı populasiyasının hamısı həmin arının genlərinə sahib olur. Nəticə etibarı ilə, öyrənilmiş davranış ilə əlaqədar olan gen növün genetik koduna transfer olmuş olur. Digər bir misal kimi, linqvistika ilə əlaqəli məqalələrimizdən bilirik ki, uşaq dünyaya gələrkən dil öyrənmə qabiliyyəti ilə doğulur. Bu hazırlıq da çox güman uzun illər ərzində baş verən beyin təkamülü prosesində ortaya çıxıb. Başqa sözlə, dil öyrənmək qabiliyyəti bizim genetik kodumuza həkk olunub. Uşaq doğularkən bu genetik kod dil danışmağa hazır beyin arxitekturasına tərcümə olunur.

Gündəlik həyatımızda, biz də bəzən sfeks arısını xatırladırıq. Məsələn, otağa girərkən əlimizi işığı yandırmaq üçün elektrik açarına atırıq. Bu hərəkət uzun zaman təkrar olunduqdan sonra, beynimizdə bu hərəkətə cavabdeh neyronal rəqsi oyadan neyronlar arası şəbəkə daha da güclənir. Müəyyən vaxtdan sonra biz artıq bu hərəkəti o qədər mexaniki yerinə yetiririk ki, bəzən bunu etdiyimizdən şüurlu (xəbərdar) belə olmuruq. Əgər bir gün siz evə gəlməzdən əvvəl elektrik açarının yeri dəyişdirilərsə siz bir neçə dəfə əlinizi səhv yerə aparmalı olursunuz (bu nöqtədən sonra beyin artıq yeni şəbəkəni gücləndirməyə başlayır). Sfeks arısından fərqli olaraq, insan bu döngüdən tez çıxmağa nail olur. Döngüdən tez çıxma qabiliyyətini insanın şüurlu olması ilə əlaqəndirmək olar. Lakin, şüur fenomeni özu heç də asan izaha malik deyil. Şüur nədir? Şüur intellektlə necə əlaqəlidir? Şüur yalniz insanamı xasdır, yoxsa o da intellekt kimi dərəcələrlə mövcuddur? Nə vaxtsa şüurlu kompüter hazırlamaq olarmı?

Şüur

Biz şüurlu canlılar olaraq ətraf mühitlə əlaqəmizi dərk edirik. Güzgüyə baxanda bu mənəm deyə fikirləşirik. Obyektiv müstəvidə deyə bilərik ki, beynimiz öz içində özümüzü, ətraf mühiti və özümüzün ətraf mühitlə əlaqəsinin modelini qurur. Məsələn, biz gələcəyi və ya hansı nəzəri vəziyyəti beynimizdə rahat simulasiya edə bilirik. Bunun mümkünlüyü yəqin ki, yuxarıda dediyim modellərə görədir. Yuxarıdakı fərd və mühit nümunəsi üzərindən izah etsək, fərd mühitlə əlaqə zamanı ‘beynində’ kiçik bir fərd və ətraf mühit modeli yaradır. Bütün bunların beyində hansı mexanizmlə baş verdiyi hələ də tam məlum deyil. Bu iç-içə quruluşun (diaqram) neçə mərtəbə olduğunu da demək çətindir.

Untitled-1
Diaqram 1: fərd özünün ətrafla münasibətinin daxili modelini yaradır. Mən düşünürəm və mən bilirəm ki, mən düşünürəm. Mən bilirəm ki, mən düşündüyümü bilirəm (və ya mən düşündüyümü bildiyimi bilirəm)…?

Bəs intellekt və şüur necə əlaqəlidir? İntellekt spektrında hansı nöqtədən sonra canlı şüurlu olmağa başlayır? Təbiətdə insandan başqa şüurlu canlı varmı sualına cavab bizi mətləbə yaxınlaşdıra bilər. İntellektin heyvanlar aləmində dərəcələrlə mövcud olması faktı bir növ şüurun da dərəcələrlə mövcud olmasına eyham edir. Lakin, hər hansı bir heyvanın şüurlu olub olmadığı nəticəsinə gəlmək üçün kifayət qədər inandırıcı eksperimentlərə ehtiyacımız var. Belə eksperimentlərdən biri psixoloq Gordon G. Gallup tərəfindən irəli sürülüb. Bu eksperiment güzgü testi adlanır. Belə ki, anesteziya edildikdən heyvanın üz nahiyəsində hər hansı bir nöqtəyə hər hansı bir işarə çəkilir və heyvan aylldıqdan sonra güzgüylə üzbəüz qoyulur. Əgər, o, güzgüyə baxaraq həmin işarəni yoxlamağa başlarsa bu özünü dərk etməyə işarə sayılır. Bu testdən fil, şimpanze, delfin, bəzi quş növləri uğurla keçirlər. 18 ayı tamam olmuş homo sapiens də bu testdən uğurla keçir. Maraqlısı ordadır ki, bu testdə uğurlu olan canlıların intellektual göstəriciləri də yüksəkdir. Düzdür, bu testi əminlikə şüur testi adlandırmaq bəlkə də yanlış olardı, amma belə nəticəyə gəlmək olar ki, yüksək intellekt öz növbəsində özünü dərk etmə deməkdir.

Ağıllı kompüter

Nə vaxtsa kompüterlər insan qədər və ya insandan daha ağıllı ola bilərlərmi? Bu suala hə və yox cavabı verənlər var. Kompüterdə insan intellektinin simulyasiyası, beynin yumşaq qatını sərt qatından nəzəri olaraq ayırıb onu başqa bir sərt qat üzərində implementasiya etmək tələb edir. Əlbəttə, bu simulasiya üçün yazacağımız proqram (əgər indiki arxitekturaya sahib kompüterlərdən istifadə ediriksə) beyindəki dairəvi iyerarxiyani də simulasiya etməlidir. Lakin, bu nə qədər mümkündür? Nəticəni necə ölçə bilərik, yəni nə zaman deyə bilərik ki, maşın bizim qədər ağıllıdır?

Cəhdlər və uğurlar

Hal-hazırda sifət tanıyan, şəkil çəkən, dünyada ən yaxşı şahmatı oynayan və.s bu kimi əvvəllər yalnız insanın edə biləcəyi düşünülən tapşırıqları yerinə yetirən kompüter proqramları mövcuddur. Lakin, insan beynini fərqli qılan odur ki, o bir-birindən fərqli bu tip bir neçə tapşırığı yerinə yetirə bilir. Yəni, beyin kifayət qədər ümumi işləyir, yuxarıda sadaladığım proqramlar isə beynin edə bildiyi bir tapşırığa fokuslana bilir. Siz şahmatda Kasparovu məğlub edən proqramla musiqi və fəlsəfədən debat apara bilməzsiniz. Proqramlardakı bu çatışmazlığı intellektin universal tərifinin əksikliyi ilə əlaqəndirmək olar. Lakin, son illər yuxarıda danışdığım fərd və mühit ideyası üzərinə qurulmuş intellekt modelinə əsaslanan daha geniş repertuarda intellekt sərgiləyən proqramlar üzərində çalışılır. Məsələn, Google Deep Mind laboratoriyası müxtəlif oyunları oynaya bilən ümumi məqsədli proqramlar üzərində işləyirlər. Bu tip proqramlar, bir-neçə fərqli tip oyunları ‘öyrənə’ və ‘performanslarını’ təlim keçdikcə artırmağı bacarırlar. Bütün bunlar hələ də, bizə insani intellektə sahib maşınları vermir. Çünki, insan beyninin edə bildikləri və etdikləri hələ də bu proqramları xeyli üstələyir. Bəs şüur necə, onu proqramlaya bilərik mi? Düzdür, hələ də intellekt və şüur arasındakı əlaqəni tam bilmədən bu cür proqramı hazırlamaq çətin işdir. Lakin, yuxarıda da dediyimiz kimi, şüurlu proqram intellekt sərgiləməkdən başqa həm də özü-özünü dərk etməyi bacarmalıdır. Yəni, süni intellekt sahəsinin qarşısında duran vəzifə intellekt sərgiləyən və şüurlu kompüter modeli hazırlamaqdır. İntellekt sərgiləyən modellər mövcud olsa belə hələ də şüur mövzusunun sirləri açılmamış qalır. Şüuru nə vaxtsa kompüterə köçürmək üçün ilk öncə insan beynində şüurun necə ortaya çıxdığını öyrənməliyik…

Turing Testi

Nə vaxt maşının insan qədər ağıllı olduğunu deyə bilərik sualına cavab olaraq Alan Turing öz tarixi ‘Hesablama Maşını və İntellekt’ məqaləsində aşağıdakı eksperimenti irəli sürür (3). Əgər insan yalnız çat vasitəsilə əlaqə qurduğu digər otaqda olan insan və robotu ayıra bilməzsə o zaman robotu insan qədər ağıllı saymaq olar.

Turing_Test_version_3.png
Şəkil 2. Turing testinin diaqramı. (Mənbə:Wikipedia)

Bu test üçün dəyişənlərdən biri testin aparıldığı müddətdir. Son illərdə sosial şəbəkələrdə insan cildinə girmiş spam proqramlarının uğuru onu göstərir ki, qısa zaman müddətində testi keçə biləcək proqramlar var. Lakin, testin müddəti uzandıqca bu testin tələbləri də böyüyür,çünki bu biri otaqda olan insanın sualları daha da subyektivləşməyə başlayır.

Bu test həqiqətənmi intellekti ölçə bilər sualına ziddiyətli cavablar çoxdur, lakin bu test intellekt mövzusunun fikirləşdiyimizdən də sürüşkən olduğuna bariz işarədir.

Səhnə arxası

Hər bir yazı hazır olduqdan sonra Elmi Spektr komandasının üzvləri həmin yazı barədə öz düzəlişlərini,təklif və iradlarını bildirirlər. Əvvəlki saylarımızdan fərqli olaraq,bu sayımızda redaktə işi zamanı ortaya çıxan maraqlı söhbətləri çap etmək qərarına aldıq. Aşağıda yazının üzərində müzakirə gedən hissəsini və ortaya çıxan dialoqları oxuya bilərsiniz. Bu dialoqları çap etməyimizdəki əsas məqsəd bəzi mövzuların mübahisəyə açıq olduğunu,əslində cavablardan çox suallarımızın olduğunu göstərməkdir. Jurnalımızın məqsədi cavablar verməkdən daha çox, oxucularımızı sual verməyə,araşdırmağa həvəsləndirməkdir. Maraqlı sual maraqlı cavabdan daha maraqlıdır.

‘Təbii ki, həmin arının həyatda qalmaq şansı digərlərindən çoxdur.’

Ərtoğrul: Bu düzgün iddia deyil. Bunun üçün mühitdən təzyiq lazımdır. Əgər arının yaşadığı mühitdə onun müdrikliyinə ehtiyac yoxdursa, onun həyatda qalma şansı daha çox olmaz. Bir də ki, burada dediyindən elə çıxır ki, sanki bir mutasiya spesifik olaraq arının bir davranışını dəyişdirə bilər. Sən deyən dəyişikliyin olması üçün çox təməl mutasiya olmalıdır ki, bu da arının davranışının bir çox baxımdan dəyişər. Əslində elə buna görə arı söhbəti tutmur, çünki söhbəti tutmaq üçün lazım olan neyral bazanın dizayn məsafəsi arınınkından çox uzaqdadır. Bunun fərqində olduğunu bilirəm, yəni misal olaraq demisən, amma elədirsə belə bir footnote yazmağa dəyər.

Nəriman: Düzünü desəm, bu cümləni mən özüm birinci dəfədir görürəm, redaktə edənlərdən kimsə yazıb səhv etmirəmsə, razıyam həyatda qalmaq şansı söhbətinə girməmişdim orijinalda. Əslində mənim nümunəm bu idi ki, deyək ki, mühitdə həmişə dediyimiz ‘wasp’ eksperimenti aparılır və arıların içindən hansısa bu eksperimentdə ‘aldanmır’. Nəticədə bu arı digər arıların döngüdə ilişməklərinə baxmayaraq, bu döngüdən cıxmış olacaq.Onun növbəti nəsli daxil.

Ərtoğrul:Misal kimi məntiqli səslənə bilər, amma dediyim odur ki, bu bioloji olaraq mümkün olan şey deyil. Arıdan yox, daha qəliz bir canlıdan eyni misalı versən daha düzgün olar yəqin ki.

Nəriman: Yaxşı onda arının indiki davranışları haradan gəlir? Bu davranışlar da genetik ‘filtering’ dən sonra ortaya çıxıb.Və mən dediyim nümunə sırf nəzəri nümunədir. Onsuzda ‘wasp’ eksperimenti təbiətdə milyon il davam edə bilməz. Söhbətin məğzi odur ki, arının indiki ağıllı görünən davranışları sırf genetik ‘filtering’ in nəticəsidir.

Rəşad: Onlari mən yazmışdım və tam düzgün olmadıqlarının da fərqindəydim əslində. Amma nəzəri nümunə kimi uyğun olar deyə düşündüm. Yazıda olan nümunəni istifadə etmək istəyirdim, ona gorə elə oldu.

‘linqvistika ilə əlaqəli məqalələrimizdən bilirik ki, uşaq dünyaya gələrkən dil öyrənmə qabiliyyəti ilə doğulur, bir növ beynin arxitekturası dil öyrənmək üçün hazır olur. Bu hazırlıq da çox güman uzun illər ərzində baş verən beyin təkamülü prosesində ortaya çıxıb. Başqa sözlə, dil öyrənmək qabiliyyəti bizim genetik kodumuza həkk olunub’

Rəşad: Yaxşı nümunə deyil məncə bu. Sənin arqumentini dəstəkləmir. Sən elə bir şey göstərməlisən ki, təkamül ərzində nə vaxtsa insanlar onu öyrənməli olublar, indi isə beyində artıq var doğulanda. Dil öyrənə bilmək beynin plastik olmağından dolayıdır, bu da həmişə dnt-də olub. Yəni beynin plastik olmağı nə vaxtsa öyrənilmiş bir şey deyil.

Nəriman: Aha, onsuzda onu göstərmək istəyirəm ki, dil qabiliyyəti ilk öncə öyrənilib sonra sağ qalmada önəmi böyük olduğu üçün iki qat sərt qata qədər ötürülüb,yəni genetik koda,yox?Və indi hal-hazırda uşaq doğulanda bu genetik kod beyni təkamül ərzində öyrənilmiş önəmli şəbəkələrlə təmin edir.

Rəşad: Bəlkə doğulanda bizə verilən şəbəkə heç dəyişməyib, sadəcə dil təkamül edib? Yəni, ola bilərdi ki, hər hansı dili öyrənməyə hazır şəbəkə o vaxtlar da olub. Sadəcə həmin şəbəkə işə yaramaz olub, öyrənə biləcəyi qəliz bir dil olmayıb ortalıqda. Sonradan hər nəsil dili bir az inkişaf etdirib və təbii ki, nəsildən nəslə keçib, hə?

Nəriman: Şəbəkə həmişə olub deyirsən? Onda belə cıxır sabah sənin tanış olacağın bir insanın sifətini kodlaşdıran şəbəkə indi də səndə var, sadəcə sən o insanı görəndə şəbəkə işə düşəcək. Diyəsən yaxşı nümunə vermədim ya da sən deyəni tutmadım 😀

Rəşad: Şəbəkə sözündə problem yaşayırıq məncə 😀 Qəbul edək ki, öyrənmə prosesi müəyyən qaydaya uyğun səpələnmiş nöqtələri bir-birinə birləşdirməkdir. Dil öyrənmək məsələsi – uşaq doğulanda nöqtələr birləşməmiş olur, dil mənimsənildikcə nöqtələr arası şəbəkə əmələ gəlir. Dediyim odur ki, insanlar danışmağa başlayandan bəri nöqtələrin yeri və sayı dəyişməyib. Amma dil təkamül elədiyi üçün nöqtələr arasında əmələ gələn şəbəkə daha qəliz olmağa başlayıb.

Mənbələr

  1. Dawkins, R. (2016). The Selfish Gene. Oxford: Oxford University Press.
  2. Shane Legg, Marcus Hutter (2007).Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence.Minds & Machines, 17:4, 391-444
  3. A. M. Turing I.—Computing Machinery and İntelligence. Mind (1950) LIX (236): 433-460 doi:10.1093/mind/LIX.236.433

Bir cavab yazın

Sizin e-poçt ünvanınız dərc edilməyəcəkdir.

Begin typing your search term above and press enter to search. Press ESC to cancel.

Yuxarı qayıt