Kuantum Bilgisayarlar – 2

Ali Fevzi, 19 Aralık 2014

Matrix filminde yapay zekâyı temsil eden Ajan Smith’e ait bir replik vardır: “İşte bu yüzden Matrix bu şekilde yeniden tasarlandı, uygarlığınızın doruk noktası olarak… Sizin uygarlığınız diyorum, çünkü bizler sizin adınıza düşünmeye başladığımız zaman, aslında bizim uygarlığımız oldu. Bütün olup biten bu işte… Evrim, Morpheus evrim! Tıpkı dinozorlar gibi… Pencereden bak: Sizin zamanınız geçti. Gelecek bizim dünyamız, Morpheus! Gelecek bizim zamanımız.”

Hâlihazırda kullandığımız, pek çok “akıllı” elektronik ürün bulunsa da, henüz bu sözleri söyleyebilecek seviyede bir yapay zekânın varlığından yâda imkân dâhilinde olduğunu söyleyemiyoruz. Fakat geleceğe dönük, umut verici sonuçların ortaya çıkmasını sağlayan ve yapay zekâ alanındaki çalışmaları besleyen 3 önemli olgu mevcut. İlki, gün geçtikçe hızlanan ve kapasitesini arttıran bilgi işleme gücü; İkincisi, Internet ortamında her gün katlanarak büyüyen bilgi ortamı ve son olarak ta, daha iyi sonuçlar veren öğrenme ve karar verme algoritmaları, insan beyninin benzetimini esas alan yaklaşımlardır. Kuantum bilgisayarlar ve kuantum teknolojilerin, başarılı oldukları takdirde, sunacağı yeni imkânlar, bu üç önemli etmene katacağı faydalar, hiç şüphesiz yapay zekânın kaderinde de belirleyici olacaktır. Yapay zekâ alanında en ciddi araştırmaları yapan ve ümit verici sonuçlara ulaşan iki dünya devi bilişim şirketinin, IBM ve Google, bünyesinde kuantum bilgi işlemeye yönelik çalışmalar için ekip bulundurması ve ciddi bütçeler ayırması bu yüzdendir.

Bilgi işleme hız ve kapasitenin, zekâ seviyesi ile doğrudan ilişkili olduğuna dair ortaya attığı “Hızlandırmanın geriye dönüş kanunu” (The law of Accelerating Returns) ile meşhur olan gelecek bilimci, Ray Kurzweil’e göre, bilgi işleme hızı artarak devam ederse 2029 yılında insanları zekâ olarak geçecek bir AI mümkün olacak. Daha önce Singularity ve Kuantum bilgisayarlar yazısında bahsedildiği gibi, bunun gerçekleşmesi için artık sınırlarına ulaşmış silikon tabanlı işlemcilere alternatif bulunmasına bağlı ve buna, şuan için en uygun çözüm, kuantum bilgi işleme olarak durmaktadır. Ray Kurzweil için, Bill Gates, “Yaşayan en zeki gelecek bilimci” yorumunu yapmıştı. Bunun sebebi 90’lardan beri yazdığı kitaplarda, geleceğin teknolojileri hakkında tahminler yürütmesi ve şuana kadarda bunlarda başarılı olmasıdır. Örnek olarak, 1990 yılında, bir bilgisayarın, satrançta insanları yenecek kadar zeki olacağı tarihi 1998 olarak vermişti. 1997’de IBM tarafından geliştiren Deep Blue adlı yapay zekâ dünya satranç şampiyonu Kasparov’u yenerek, kendisini doğruladı. Niteliğin nicelikten çıktığını, bu yüzden yeterince hızlı, gelişmiş ve karmaşık bir yapıya sahip olan bir bilgisayarların idrak, bilinç, irade gibi manevi özelliklere de sahip olacağını savunan Ray Kurzweil’in hayal ettiği gelecek için, kuantum bilgisayarlarında, mevcut teknolojilerin hız ve kapasitesini katacakları için kilit konumdadır.

Her zekâ ne kadar iyi olursa olsun eğitilmesi gerekir ve öğrenmeye mecburdur. Larry Page, Google firmasının kurucularından ve şuan ki CEO’su, şuan gelinen aşamada daha iyi arama motoru yapmak için AI geliştirmiyoruz, daha iyi AI yapabilmek için arama motorlarını kullanıyoruz diyor. Yapılan her sorgu ve kullanıcıların sonuçlara olan tepkisi arka planda çalışan yapay zekâya yeni şeyler öğretiyor. 2024 yılında Google’ın pazarlayacağı ürün AI olacaktır, arama motoru değil. Günümüzde belki de en ileri seviye yapay zekâ olarak tanımlayabileceğimiz IBM firmasına ait Watson, gücünü, dijital ortamda kayıtlı milyonlarca dokümanda yaptığı nitelikli arama faaliyetinden alıyor. Watson ilk olarak basına, Türkiye’de Selçuk Yöntemin sunduğu “Büyük Risk” adlı yarışmanın orijinali olan “Jeopardy” de sanki bir yarışmacı gibi yarıştırmasıyla tanıtıldı. Yarışmada daha önce en yüksek ödülleri kazanmış iki eski yarışmacı karşısında muhteşem bir performans sergileyen Watson, karmaşık sorulara, kısa sürede internete bağlanmadan, insan gibi cümle kurup, konuşarak verdiği doğru cevaplar ile izleyenleri etkilemişti. Şu an bulut dediğimiz internet ortamında, dağınık modüller halinde, farklı sunucularda farklı algoritmalarla ama tek bir yapı gibi hareket etmekte; hem sürekli kendini geliştirmekte hem de bilgisayar uygulamalarına yapay zekâ desteği vermektedir. Örnek olarak, sağlık alanında girilen belirtilere göre hastalık teşhisi koyabiliyor, finans alanında yatırım tavsiyesi verebiliyor, herhangi bir konuda milyonlarca yazıyı tarayıp ilgili cümleleri mantıklı bir yapıda birleştirip, tutarlı bir paragraf oluşturabiliyor yâda tamamen yeni bir yemek tarifi oluşturabiliyor. Watson’ı özel kılan eğitimli olması. Daha önceden öğretildiği kelimeler, dokümanlar ve onların insanlar için ifade ettiği anlamlarını, yeni karşılaştığı bilgiyi analiz etmekte kullanıyor ve sonuçlara göre kendini yeniden programlayabiliyor.

Kuantum bilgisayarların, teorik olarak ispatlanmış, günümüz bilgisayarlarına göre çok daha iyi yapabileceği iki uygulama mevcut. İlki, bir sayıyı, asal çarpanlara ayırma ki, ilk yazıda bahsettiğimiz şifre kırmakta kullanılabilecek bir özelliktir. Diğeri ise sıralanmamış bir listede arama yapmaktır. Örneğin 1 milyon tane elemanı olan bir listede arama yaptığımızı düşünelim. Liste sıralı olmadığı için bulmak istediğimiz elemanı aramaya başladığımızda, hangi yöntemi kullanırsak kullanalım, matematiksel olarak ortalama 500 bin karşılaştırma yapmamız gerekir. Fakat AT&T Bell Laboratuarlarından, Lov Grover, 1997 yılında geliştirdiği algoritma yardımı ile kuantum bilgisayarların bu işi yaklaşık 1000 kadar adımda çözebileceğini göstermişti. Grover algoritması olarak literatüre geçen bu algoritma ile Watson, bir Kuantum bilgisayar ile yeteneklerini en az yüz misli katlayacaktır.

Yapay Zekâ’dan amaç insan gibi düşünen bir makine yapmak olunca, insanın zihinsel aktivitelerinin merkezi olan beynin nasıl çalıştığı azami önem kazanıyor. Örnek olarak, makine öğrenmede sıklıkla kullanılan, sinir ağları (neural networks) metodu, beyin hücrelerinin organizasyonel yapısından esinlenmiştir. Beynin çalışma yapısı ve onun bir benzerini yapma üzerine çalışmalar halen devam etmektedir. Bu alanda iki ünlü Amerikalı bilim insanı Roger Penrose ve Stuart Hameroff’un ortaya attığı “Kuantum Bilinç” teorisine göre; Bilinç, tek tek nöronlardan, nöronları birbirlerine bağlayan sinaps, akson ve dentritlerin tamamından, yani bunların kendi aralarındaki etkileşimlerinden ortaya çıktığını savunuyorlar. Sinir ağları sadece veri iletiminde bulunmuyor aynı zamanda bilgi işlemin bir parçası olarak görev yaptıklarını, bunu da kuantum yasalarının geçerli olduğu mikro tüpçüklerden oluşan hücre yapılarından kaynaklandığına dair ciddi çalışmaları mevcut. Günümüz, ikili sayısal sitemde lineer işlem yapan bilgisayarlarının bu benzersiz kuantum özelliklerini taklit edemeyecekleri için asla insan gibi düşünemeyeceklerini, beynin ayarında bir makine yapılamayacağını söylüyorlar. Tabiî ki kuantum bilgi işlemeye ve ona özel algoritmalara dayalı bir bilgi işleme sahip bir bilgisayar için bu bir engel olmayacaktır.