Strong AI

Güçlü yapay zekânın iki anlamı vardır. Zihin felsefesinde bu, uygun biçimde programlanmış bir bilgisayarın kelimenin tam anlamıyla zihne sahip olacağı ve işlediği şeyleri anlayacağı iddiasına John Searle'ün verdiği addır; 1980 tarihli Çin Odası argümanı bu görüşü çürütmek için yazılmıştır. Günümüzdeki teknik kullanımda güçlü yapay zekâ, neredeyse tüm bilişsel görevlerde insanlarla yarışabilen varsayımsal bir sistem olan yapay genel zekânın (AGI) eş anlamlısıdır. Bunun karşıtı olan zayıf yapay zekâ, günümüzde kullanılan dar kapsamlı, göreve özgü yapay zekâyı (AI) ifade eder ve her iki anlamda da henüz hiçbir sistem güçlü yapay zekâ olarak kabul edilmemiştir.

Searle'ün Güçlü Yapay Zekâ Hipotezi#

Searle her iki etiketi de Behavioral and Brain Sciences dergisinde yayımlanan "Zihinler, Beyinler ve Programlar" başlıklı makalesinde ortaya attı. Searle'ün kullanımında zayıf yapay zekâ, bilgisayarların zihni taklit etmek ve incelemek için güçlü araçlar olduğunu savunur. Güçlü yapay zekâ ise daha ileri gider: "Uygun biçimde programlanmış bilgisayar gerçekten bir zihindir; bilgisayarlara doğru programlar verildiğinde onların kelimenin tam anlamıyla anladığı ve başka bilişsel durumlara sahip olduğu söylenebilir." Bu hipotez, düşünmenin hesaplama olduğu görüşü olan hesaplamacılıktan çıkar; dolayısıyla doğru programı çalıştıran her makine, neyden yapılmış olursa olsun düşünür.

Çin Odası Argümanı#

Searle'ün Çin Odası argümanı, hiç Çince bilmeyen bir kişinin, İngilizce yazılmış bir kural kitabıyla birlikte bir odaya kilitlendiğini varsayar. Bir delikten Çince sorular gelir; kişi karakterleri kurallarla eşleştirir ve kuralların belirttiği karakterleri kopyalar. Verdiği yanıtlar, dışarıdaki ana dili Çince olan kişileri odadaki birinin Çince anladığına ikna eder. Kişi hiçbir şey anlamaz; Searle, program çalıştıran bir bilgisayarın da aynı durumda olduğunu savundu: Bilgisayar, sembolleri biçimlerine göre işler ve yalnızca sözdizimi anlam için yeterli değildir. Eleştirmenler, Searle'ün daha sonra yanıtladığı karşı görüşler ileri sürdü:

• Sistem yanıtı: Kişi, kural kitabı ve karalama kâğıtlarını da içeren bir sistemin yalnızca bir parçasıdır; sistemi bütün olarak ele aldığımızda sistem anlar. Searle, kuralları ezberleyip her şeyi kafasında yapabileceğini, ancak yine de hiçbir Çince anlamayacağını söyleyerek yanıt verdi.
• Robot yanıtı: Programı, sembollerini dünyadaki şeylerle ilişkilendirmek için kameralı ve motorlu bir robota yerleştir. Searle, sensör okumalarının programa işlenecek başka semboller olarak ulaştığını söyleyerek yanıt verdi. Kamerasından gelen görüntü Ultralytics YOLO26 algılayıcısından geçen bir robot, görüş alanına biri girdiğinde Searle'ün görüşüne göre anlayış değil, yalnızca ek veri olan sınıf indeksi 0'ı, güven puanını ve kutu koordinatlarını alır. Stevan Harnad, temel soruyu daha sonra sembollerin temellendirilmesi problemi olarak çerçeveledi: Semboller, bir sistemin dünyayı kendi algılaması ve dünyada eylemesi yoluyla nasıl anlam kazanabilir?
• Beyin simülatörü yanıtı: Programın, Çince konuşan bir kişinin beynindeki her nöron ateşlenmesini simüle etmesini sağla. Searle, bu ateşlenmeleri taklit eden devasa bir su borusu ve vana sistemini çalıştıran bir adam örneğiyle yanıt verdi. Beynin simülasyonu beyin olmadığı için bu adamın, simülasyon kadar az şey anlayacağını savundu.
• Diğer zihinler yanıtı: İnsanlar birbirlerinin anlayıp anlamadığını yalnızca davranışlarına bakarak değerlendirir; dolayısıyla aynı kanıt bilgisayarlar için de geçerli olmalıdır. Searle, sorunun birinin anlayıp anlamadığını nasıl bildiğimiz değil, anlamanın ne olduğu olduğunu söyleyerek yanıt verdi.

Güçlü Yapay Zekâ, AGI, Turing Testi ve Bilinç#

• AGI: Bir sistemin yapabilecekleriyle ölçülen yetenek sorusudur. Searle'ün güçlü yapay zekâsı, içsel anlayışla ilgili bir sorudur; onun görüşüne göre bir makine her davranış testini geçip yine de hiçbir şeyi anlamayabilir. Ray Kurzweil gibi gelecek bilimciler "güçlü yapay zekâ" ifadesini insan düzeyindeki AGI anlamında kullanır; güçlü yapay zekânın olası uygulamaları ve zorlukları hakkındaki tartışmalar da dâhil olmak üzere, günümüzde çoğu teknik yazının benimsediği anlam budur.
• Turing testi: Alan Turing, 1950'de "Makineler düşünebilir mi?" sorusunun yerine yalnızca sohbete göre değerlendirilen bir taklit oyunu konmasını önerdi. Çin Odası, tam olarak böyle bir testi geçmekten gerçek anlayışa geçiş adımını hedef alır.
• Bilinç: Searle'ün anlamında güçlü yapay zekâ, birçok filozofun öznel deneyimle ilişkilendirdiği zihinsel durumları ima eder. 19 araştırmacının 2023 tarihli raporu, yapay zekâ sistemlerini bilince ilişkin nörobilimsel kuramlardan çıkarılan gösterge özelliklerine göre inceledi ve "mevcut hiçbir yapay zekâ sisteminin bilinçli olmadığı", ancak göstergeleri karşılayan sistemler oluşturmanın önünde "belirgin teknik engeller bulunmadığı" sonucuna vardı.

Güçlü Yapay Zekâ ve Dil Modelleri#

Büyük dil modelleri (LLM'ler), oda gibi Çince ve başka birçok dilde akıcı biçimde sohbet edebildikleri için tartışmayı yeniden alevlendirdi. Emily Bender ve Alexander Koller, 2020 tarihli bir makalede yalnızca dilsel biçim üzerinde eğitilen bir sistemin anlam öğrenemeyeceğini savundu; diğerleri ise içsel dünya modellerine ilişkin kanıtlara işaret etti. "Ortaya Çıkan Dünya Temsilleri" başlıklı çalışmada (ICLR 2023) araştırmacılar, yalnızca yasal Othello hamle dizileri üzerinde bir GPT modeli eğitti. Sondaların modelin etkinleşmelerinden mevcut tahta durumunu okuyabildiğini buldu ve bu iç tahta durumunu düzenlemenin modelin tahmin ettiği hamleleri değiştirdiğini gösterdi.