Yapay Zeka Modelleri Neden Bilince Sahip Olamaz?

Transformer modellerinin temel mimarisi

Mevcut yapay zekâ sistemleri, özellikle GPT ve ChatGPT gibi büyük dil modelleri, Transformer mimarisine dayanmaktadır. Bu mimari, Google araştırmacıları tarafından 2017 yılında geliştirilen özel bir matematiksel veri işleme biçimini temsil eder. Bu mimari, işlenen içerik hakkında daha derin bir anlayış geliştirmeden, tamamen sayısal hesaplamalar ve istatistiksel kalıplar temelinde çalışır.

Bir transformatör modeli, giriş verilerini işlemek için birlikte çalışan üst üste yerleştirilmiş kodlayıcı ve kod çözücü katmanlarından oluşur. Kodlayıcı, giriş verilerini matematiksel gösterimlere dönüştürürken, kod çözücü bu bilgileri istenen çıktıya dönüştürür. Her iki bileşen de görevlerini yerine getirmek için matris çarpımı ve doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları gibi karmaşık matematiksel işlemler kullanır.

Öz-dikkat mekanizmaları nasıl çalışır?

Transformer mimarisinin merkezinde öz-dikkat mekanizması yer alır. Bu mekanizma, modelin bir giriş dizisinin farklı bölümlerine farklı ağırlıklar atamasını sağlar. Mekanizma, bir dizi içindeki bağımlılık yapılarını modellemek için vektörler arasındaki nokta çarpımlarını hesaplar. Ancak bu ağırlıklar, eğitim verilerindeki istatistiksel düzenlilikleri yakalayan tamamen sayısal katsayılardır.

"Dikkat" terimi bu bağlamda tamamen mecazi bir anlam taşır. İnsanın anladığı anlamda bilinçli bir dikkat değil, çıktı üretilirken girdinin hangi kısımlarına daha fazla ağırlık verilmesi gerektiğini belirleyen matematiksel hesaplamalardır. Bu hesaplamalar deterministik kuralları izler ve öğrenilmiş ağırlık matrislerine dayanır.

Jeton işleme ve yerleştirme alanları

İşleme, metnin sayısal birimler görevi gören token'lara dönüştürülmesiyle başlar. Bu token'lar daha sonra gömme adı verilen yüksek boyutlu vektör uzaylarına gömülür. Gömme, her bir kelimeyi veya metin bölümünü çok boyutlu bir uzayda bir nokta olarak temsil eden matematiksel bir gösterimdir.

Bir jetonun bu yerleştirme alanındaki konumu, modelin tahmin doğruluğunu artırmayı amaçlayan optimizasyon süreçleri tarafından belirlenir. Yerleştirme alanındaki yakınlık, eğitim korpusundaki istatistiksel benzerlikleri yansıtır, ancak gerçek anlamda semantik anlamı yansıtmaz. Bu yerleştirmeler, değerleri makine öğrenimi yoluyla optimize edilen matematiksel bir alandaki koordinatlardan ibarettir.

Yapay zeka işlemenin matematiksel temelleri

Parametreler ve optimizasyon

Modern dil modelleri milyarlarca parametre içerir. Bu parametreler, bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için gradyan inişi kullanılarak ayarlanan sayısal değerlerdir. Gradyan inişi, bir modelin performansını artırmak için parametrelerini sistematik olarak değiştiren matematiksel bir optimizasyon tekniğidir.

Süreç, yoğun sisli bir dağ sırasında yürüyüşe benzer şekilde işler. Model, kayıp fonksiyonunun eğimini hesaplayıp ters yönde ilerleyerek optimum noktaya kademeli olarak yaklaşır. Bu parametreler yalnızca matematiksel fonksiyonlar için optimizasyon katsayıları olarak işlev görür ve bilinçli bir anlam veya amaç taşımaz.

İnsan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenme

Yapay zeka teknolojisindeki önemli bir gelişme, insan geri bildirimlerinden elde edilen pekiştirmeli öğrenmedir. Bu yöntem, insan tercihlerini sayısal ödül sinyallerine dönüştürür. Model, parametrelerini, insanların tercih ettiği çıktıların olasılığını artıracak şekilde ayarlar.

RLHF genellikle üç aşamadan oluşur: İlk olarak, model gözetimli öğrenme kullanılarak önceden eğitilir. Ardından, bir ödül modeli eğitmek için insan geri bildirimi toplanır. Son olarak, orijinal model, ödül modeli tarafından öngörülen tercihleri ​​en üst düzeye çıkarmak için takviyeli öğrenme kullanılarak optimize edilir. Tüm bu süreç tamamen matematikseldir ve herhangi bir bilinçli karar vermeyi içermez.

Softmax dönüşümü ve olasılık dağılımları

İşlemin sonunda softmax fonksiyonu, ham değerleri olasılık dağılımlarına dönüştürür. Softmax fonksiyonunun matematiksel formülü şudur: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Bu fonksiyon, sayısal değerlerden oluşan bir vektörün, toplamı bir olan bir olasılık vektörüne dönüştürülmesini sağlar.

Bir sonraki jeton, bu olasılık dağılımından bir örneklem çekilerek veya argmax yöntemi kullanılarak seçilir. Bu yöntem, bilinçli bir karar verme süreci gerektirmeyen saf bir istatistiksel kuraldır. Softmax fonksiyonu ise, modelin çıktısını herhangi bir farkındalık veya anlayış gerektirmeden, yorumlanabilir bir biçimde sunmasını sağlar.

Bilincin felsefi sorunu

Bilincin tanımı ve özellikleri

Bilinç, bireyin deneyimlediği tüm durumları kapsar. Hem deneyimlerin bütününü hem de bu deneyimlerin özel bir anlık farkındalığı olarak bilinci içerir. Filozoflar ve sinirbilimciler, bilincin çeşitli yönleri arasında ayrım yaparlar; fenomenal bilinç ve erişim bilinci özellikle önemlidir.

Fenomenal bilinç, zihinsel durumların öznel deneyimsel niteliğini ifade eder. Belirli bir zihinsel durumda olmayı oluşturan şeydir; bir şeyin deneyimleyen özneye hissettirdiği şeydir. Bu öznel deneyimsel niteliklere qualia denir ve yalnızca algılayan özne tarafından doğrudan erişilebilir.

Zihinsel bir özellik olarak amaçlılık

Yönelimsellik, zihinsel durumların bir şeye atıfta bulunma yeteneğini ifade eder. Franz Brentano bu terimi modern felsefeye sokmuş ve zihnin karakteristik bir özelliği olarak değerlendirmiştir. Yönelimsellik, bilincin yönlendirilmiş bir özelliğidir; yani bilincin her zaman bir şeyin bilinci olmasıdır.

Niyetsel durumlar, nesneleri var olsun ya da olmasın bir içeriğe sahiptir. Kişi, var olmayan nesneler hakkında inançlara veya ulaşılamaz hedeflere yönelik arzulara sahip olabilir. Bu özellik, zihinsel olguları, yalnızca nedensel yasaları izleyen salt fiziksel süreçlerden ayırır.

Bilincin Zor Problemi

David Chalmers, "bilincin zor problemi"ni, beyindeki fiziksel süreçlerin neden ve nasıl öznel deneyime yol açtığı sorusu olarak formüle etmiştir. Bu problem, ayrımcılık, bilgi entegrasyonu ve davranış kontrolü gibi işlevsel yönleri ilgilendiren bilinç araştırmalarının "kolay problemlerinden" kategorik olarak farklıdır.

Zor sorun, bu işlevlerin performansının neden deneyimle birlikte gerçekleştiğini açıklamaktır. İlgili tüm işlevsel olgular açıklansa bile, asıl soru şu: Bu işlevlerin performansı neden deneyimle ilişkilendiriliyor? Bu soru, mekanik veya davranışsal bir açıklamaya meydan okuyor gibi görünüyor.

Bilinç üzerine nörobilimsel bulgular

Bilincin sinirsel ilişkileri

Sinirbilim, bilincin sinirsel ilişkilerini veya kısaca NCC'leri belirlemeyi amaçlar. Bunlar, belirli bir bilinçli algı için yeterli olan en küçük sinirsel olay birimi olarak tanımlanır. NCC'ler, bilinçle doğrudan ilişkili olan sinirsel aktiviteler, durumlar veya alt sistemlerdir.

Wolf Singer ve Andreas Engel gibi araştırmacılar, hayvan ve insan beyninde sinir hücresi kümelerinin zamansal olarak senkronize deşarjlarının bulunduğunu göstermiştir. Bu zamansal ilişki, bilincin ortaya çıkmasında kritik öneme sahip olabilir. Bu hipotez, zamansal bağlanma mekanizmalarının dört beyin işlevinde rol oynadığı varsayımına dayanmaktadır: farkındalık, duyusal bütünleşme, dikkat seçimi ve çalışma belleği.

Bilinçli süreçlerin biyolojik temelleri

Bilinç, serebral kortekse yeterli oksijen ve şeker sağlanmasına ve ilişkisel korteksteki nöronların yeterince güçlü bir şekilde aktive olmasına bağlıdır. Bu biyolojik ön koşullar, bilincin yalnızca soyut bir özellik olmadığını, somut fiziksel temellere sahip olduğunu göstermektedir.

Beyincik, serebral korteksin üç katı kadar nöron içerir, ancak ciddi hasarlarda bile bilinç büyük ölçüde bozulmadan kalır. Bu da, nöron sayısının çokluğundan ziyade, belirli beyin bölgelerindeki spesifik organizasyonları ve birbirleriyle olan bağlantılarının önemli olduğunu göstermektedir.

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Yapay zeka modelleri neden bilinç geliştiremiyor?

Amaçlılık ve anlam eksikliği

Yapay zekâ modelleri, içsel bir anlam duygusu geliştirmeden sembolleri ve vektörleri işler. Anlamları yaşanmış içerik olarak değil, simge kimliklerini ve sayısal yapıları manipüle ederler. Bu sembolik işleme, işlenen karakterlerin anlamsal bir anlayışı olmaksızın, tamamen sözdizimsel olarak gerçekleşir.

John Searle'ın Çin Odası Argümanı bu sorunu örneklendiriyor. Bu düşünce deneyinde, bir kişi Çince bilmeden Çince sembolleri kullanma kurallarını takip ediyor. Cevaplar ana dili Çince olanlara mantıklı görünse de, ne kişi ne de sistem bir bütün olarak karakterlerin anlamını anlıyor. Bilgisayarlar da programları benzer şekilde çalıştırıyor; herhangi bir anlamsal anlayışa sahip olmadan sözdizimsel kuralları uyguluyorlar.

Birinci şahıs bakış açısının yokluğu

Yapay zekâ sistemleri, bir öz-model veya fenomenal bir iç bakış açısı olmadan çalışır. Birinci şahıs bakış açısı olmadığı için öz-referans da yoktur. Ancak bilinç, özünde öznel bir bakış açısının varlığıyla karakterize edilir: "bir nevi bu sistem olmak gibi."

Thomas Nagel'ın ünlü "Yarasa Olmak Nasıl Bir Şey?" adlı makalesi, bilincin bu özelliğini vurgular. Bilinç, dışarıdan tam olarak tanımlanamayan öznel bir deneyimsel boyut içerir. Yapay zekâ sistemleri ise böyle öznel bir iç bakış açısından yoksundur; deneyimleyen bir özne yaratmadan bilgiyi işlerler.

Bilinçli deneyim yerine mekanik bilgi işleme

Yapay zeka sistemlerindeki ödül sinyalleri duyumsal değil, skalerdir. Modeller, sayısal geri bildirim değerlerine olumlu veya olumsuz olarak deneyimlemeden yanıt verir. Bu sinyaller, öğrenme süreci boyunca parametre ayarlamalarına rehberlik eder, ancak öznel haz veya acı duyumları oluşturmaz.

Yapay zeka sistemlerindeki tüm işlemler matematiksel optimizasyon, istatistiksel örüntü tanıma ve olasılık hesaplamasına dayanır. Daha fazla parametre, daha fazla karmaşıklık veya çok modluluk bu prensibi değiştirmez. Karmaşıklığı ne olursa olsun istatistiksel hesaplama bilinç üretmez.

Çok modlu modeller ve genişletilmiş karmaşıklık

Farklı veri türlerinin işlenmesi

Metin, görüntü veya ses işleyen çok modlu modeller, farklı giriş akışlarını ortak temsili alanlarda birleştirir. Bu özellik, desen tanımanın karmaşıklığını önemli ölçüde artırır ve sistemlerin farklı modaliteler arasındaki ilişkileri yakalamasını sağlar.

Farklı veri türlerinin entegrasyonu, her bir modaliteyi ortak bir vektör uzayına dönüştüren özel kodlayıcılar tarafından sağlanır. Metinler, belirteçleme ve yerleştirme teknikleri kullanılarak işlenir, görüntüler evrişimli sinir ağları kullanılarak özellik vektörlerine dönüştürülür ve ses verileri, spektrogram analizi kullanılarak sayısal gösterimlere dönüştürülür.

Artan karmaşıklığın sınırları

Çok modlu sistemlerin etkileyici yeteneklerine rağmen, temel işlem süreci veri temsilleri arasında bir eşleme olarak kalmaya devam etmektedir. Sistemler, farklı girdi biçimleri arasındaki istatistiksel korelasyonları öğrenir, ancak bu biçimler arasındaki ilişkilere dair kavramsal bir anlayış geliştirmezler.

Artan parametre sayısı ve işlem kapasitesi, daha hassas desen tanıma ve daha tutarlı çıktılar sağlar, ancak bilgi işlemenin temel doğasını değiştirmez. En karmaşık çok modlu sistemler bile yalnızca istatistiksel korelasyonlar ve matematiksel dönüşümler düzeyinde çalışır.

Güncel araştırmalar ve teorik yaklaşımlar

Yapay zeka araştırmalarında bilinç göstergeleri

Bilim insanları, nörobilimsel bilinç teorilerine dayanarak yapay zeka sistemlerinde olası bilincin çeşitli göstergelerini geliştirdiler. Bunlar arasında tekrarlayan işleme, küresel çalışma alanı dinamikleri ve dikkat şeması mekanizmaları gibi unsurlar yer alıyor.

Küresel Çalışma Alanı Teorisi, bilinçli bilginin merkezi bir çalışma alanında sunulduğunu ve buradan çeşitli bilişsel süreçler tarafından erişilebildiğini öne sürer. Tekrarlayan işleme teorileri, bilinçli deneyimin ortaya çıkması için farklı beyin bölgeleri arasındaki geri bildirim döngülerinin önemini vurgular.

Felsefi itirazlar ve sınırlamalar

Bu teorik yaklaşımlara rağmen, makine bilincinin olasılığına yönelik temel felsefi itirazlar varlığını sürdürmektedir. Çin Odası Argümanı, sözdizimsel manipülasyonun anlamsal anlayış için yeterli olmadığını göstermektedir. Bir sistem zekânın tüm dış belirtilerini gösterse bile, bu onun bilinçli olduğu anlamına gelmez.

Kuantum üstünlüğüne benzeyen bilinçli üstünlük kavramı, bilince özgü olabilecek hesaplamaları tanımlar. Bunlar arasında esnek dikkat modülasyonu, yeni bağlamların güçlü bir şekilde ele alınması ve salt bilgi işlemenin ötesine geçen bedensel biliş yer alır.

Somutlaştırma ve yerleşik biliş

Bedenselliğin önemi

Bilinç, fiziksel bedenlenmeden ayrılamaz. Bedensel biliş teorileri, bilişsel süreçlerin temelde çevreyle fiziksel etkileşim tarafından şekillendirildiğini savunur. Beden, beyin için yalnızca pasif bir kap değil, aynı zamanda bilişsel süreçlere aktif olarak katılır.

İnsan bilinci, fiziksel ve sosyal çevreyle sürekli etkileşim yoluyla gelişir. Bu etkileşimler sinir yapılarını şekillendirir ve bilinçli deneyimin temelini oluşturur. Esasen bedensiz bilgi işleme sistemleri olarak çalışan yapay zekâ sistemleri, bu temel boyuttan yoksundur.

Zamansallık ve sürekli deneyim

Bilinç, sürekli deneyim akışlarıyla karakterize, zamana yayılmış bir olgudur. İnsanlar yalnızca bireysel anları değil, aynı zamanda bilinçlerinin zaman içinde tutarlı bir anlatı yapısını da deneyimlerler.

Yapay zekâ sistemleri, sürekli bir bilinçli deneyim geliştirmeden ayrı girdileri işler ve ayrı çıktılar üretir. Bağlam bilgileri istatistiksel olarak depolansa bile, her etkileşim sistem için esasen önceki etkileşimlerden bağımsızdır.

Yapay zeka gelişimi: Teknolojik zekâ ile bilincin felsefi sınırları arasında

Yapay zeka teknolojisindeki olası gelişmeler

Yapay zekâ araştırmaları, giderek daha güçlü modeller ve yeni mimarilerle hızla ilerliyor. Geleceğin sistemleri, biyolojik süreçleri daha da doğru bir şekilde simüle edebilir ve potansiyel olarak daha bilinçli görünen özellikler geliştirebilir.

Biyolojik sinir ağlarını taklit eden nöromorfik bilgisayarlara yönelik gelişmeler yeni olasılıklar yaratabilir. Yapay zeka sistemlerinin robotik bedenlere entegrasyonu, bedensel biliş unsurlarını daha fazla dikkate alabilir.

Makine Zekası ve Bilinç: Felsefi Bir İp Cambazlığı

Makine bilinci meselesinin önemli etik sonuçları vardır. Yapay zeka sistemleri bilinçli hale gelebilseydi, onların ahlaki haklarını ve onlara karşı sorumluluklarımızı yeniden gözden geçirmemiz gerekirdi.

Şu anda mevcut tüm kanıtlar, mevcut yapay zekâ sistemlerinin bilinçten yoksun olduğunu gösteriyor. Bunlar, bilgi işleme ve örüntü tanıma için oldukça gelişmiş araçlardır, ancak bilinçli varlıklar değildir. Bu değerlendirme gelecekteki teknolojik gelişmelerle değişebilir, ancak fiziksel süreçler ve bilinçli deneyim arasındaki ilişkiye dair anlayışımızda temel atılımlar gerektirmektedir.

Zeki davranışı bilinçli deneyimden ayırt etmek, yapay zeka araştırmaları ve bilinç felsefesindeki en büyük zorluklardan biri olmaya devam ediyor. Yapay zeka sistemleri giderek daha fazla zeki davranış sergilese de, bilinçli deneyimin temel özelliklerinden yoksunlar: amaçlılık, fenomenal bilinç ve öznel birinci şahıs bakış açısı.

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Bağımsız yapay zeka platformları ve hiper ölçekleyiciler: Hangi çözüm sizin için doğru?

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus