Yapay Zeka Modelleri Neden Bilinç Sahibi Olamaz?

Transformer modellerinin temel mimarisi

Günümüz yapay zeka sistemleri, özellikle GPT ve ChatGPT gibi büyük dil modelleri, Transformer mimarisi olarak adlandırılan bir mimariye dayanmaktadır. Bu, 2017 yılında Google'daki araştırmacılar tarafından geliştirilen özel bir matematiksel veri işleme biçimidir. Bu mimari, işlenen içeriğin daha derin bir anlayışını geliştirmeden, tamamen sayısal hesaplamalar ve istatistiksel kalıplar temelinde çalışır.

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

Öz dikkat mekanizmaları nasıl çalışır?

Transformer mimarisinin özü, Öz Dikkat Mekanizmasıdır. Bu mekanizma, modelin bir girdi dizisinin farklı bölümlerine farklı ağırlıklar vermesini sağlar. Mekanizma, bir dizi içindeki bağımlılık yapılarını modellemek için vektörler arasında skalar çarpımlar hesaplar. Bununla birlikte, bu ağırlıklar, eğitim verilerindeki istatistiksel düzenlilikleri yakalayan tamamen sayısal katsayılardır.

Bu bağlamda "dikkat" terimi tamamen mecazi anlamdadır. İnsanlardaki bilinçli dikkati değil, çıktıyı oluştururken girdinin hangi kısımlarına daha fazla ağırlık verilmesi gerektiğini belirleyen matematiksel hesaplamaları ifade eder. Bu hesaplamalar deterministik kurallara uyar ve öğrenilmiş ağırlık matrislerine dayanır.

Token işleme ve yerleştirme alanları

İşlem, metnin sayısal birimler olarak işlev gören belirteçlere (token) dönüştürülmesiyle başlar. Bu belirteçler daha sonra gömme (embedding) adı verilen yüksek boyutlu vektör uzaylarına yerleştirilir. Gömme, her kelimeyi veya metin parçasını çok boyutlu bir uzayda bir nokta olarak gösteren matematiksel bir temsildir.

Bu gömme uzayındaki bir tokenin konumu, modelin tahmin doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlayan optimizasyon süreçleri tarafından belirlenir. Gömme uzayındaki yakınlık, eğitim veri kümesindeki istatistiksel benzerlikleri yansıtır, ancak kesin anlamda anlamsal anlamları yansıtmaz. Bu gömmeler, değerleri makine öğrenimi yoluyla optimize edilen matematiksel bir uzaydaki koordinatlardır.

Yapay zekâ işlemenin matematiksel temelleri

Parametreler ve optimizasyon

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

Bu süreç, yoğun sisli bir dağda yürüyüş yapmaya benzer. Model, kayıp fonksiyonunun eğimini hesaplayarak ve ters yönde hareket ederek kademeli olarak optimum noktaya yaklaşır. Bu parametreler yalnızca matematiksel fonksiyonlar için optimizasyon katsayıları olarak hizmet eder ve bilinçli bir anlam veya amaç taşımaz.

İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme

Yapay zeka teknolojisindeki önemli bir gelişme, İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirilmiş Öğrenme'dir. Bu yöntem, insan tercihlerini sayısal ödül sinyallerine dönüştürür. Model, insan tarafından tercih edilen harcamaların olasılığını artırmak için parametrelerini ayarlar.

RLHF genellikle üç adımdan oluşur: İlk olarak, model denetimli öğrenme kullanılarak önceden eğitilir. Ardından, ödül modelini eğitmek için insan geri bildirimi toplanır. Son olarak, orijinal model, ödül modeli tarafından tahmin edilen tercihleri ​​en üst düzeye çıkarmak için takviyeli öğrenme kullanılarak optimize edilir. Bu sürecin tamamı tamamen matematikseldir ve bilinçli karar verme içermez.

Softmax dönüşümü ve olasılık dağılımları

İşlemin sonunda, softmax fonksiyonu ham değerleri olasılık dağılımlarına dönüştürür. Softmax fonksiyonunun matematiksel formülü şöyledir: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Bu fonksiyon, sayısal değerlerden oluşan bir vektörü, toplamı bire eşit olan olasılıklardan oluşan bir vektöre dönüştürür.

Bir sonraki token, bu olasılık dağılımından bir örneklem alınarak veya bir Argmax yöntemi kullanılarak seçilir. Bu Argmax yöntemi, bilinçli karar verme olmaksızın tamamen istatistiksel bir kuraldır. Softmax fonksiyonu ise, modelin çıktılarını yorumlanabilir bir biçimde sunmasına olanak tanır; herhangi bir bilinçli düşünce veya anlayış rol oynamaz.

Bilincin felsefi problemi

Bilincin tanımı ve özellikleri

Bilinç, bir bireyin deneyimlediği tüm durumları kapsar. Hem deneyimlerin bütününü hem de bu deneyimlerin belirli bir tür anlık algısı olarak bilinçli farkındalığı içerir. Filozoflar ve nörobilimciler, bilincin çeşitli yönlerini birbirinden ayırır; bunlardan fenomenal bilinç ve erişim bilinci özellikle önemlidir.

Fenomenal bilinç, zihinsel durumların öznel deneyimsel niteliğini ifade eder. Belirli bir zihinsel durumda olmayı oluşturan şeydir; deneyimleyen öznenin bir şeyi nasıl hissettiğidir. Bu öznel deneyimsel niteliklere qualia denir ve bunlar yalnızca algılayan özne tarafından doğrudan erişilebilir.

Zihnin bir özelliği olarak niyetlilik

Niyetlilik, zihinsel durumların bir şeye atıfta bulunma kapasitesini ifade eder. Franz Brentano bu kavramı modern felsefeye kazandırmış ve zihnin karakteristik bir özelliği olarak kabul etmiştir. Niyetlilik, bilincin yönlendirilmiş özelliğidir; yani bilincin her zaman bir şeyin bilinci olmasıdır.

Niyetsel durumların, nesnelerinin var olup olmamasına bakılmaksızın içeriği vardır. Bir kişi var olmayan nesneler hakkında inançlara sahip olabilir veya ulaşılamaz hedefler için arzular besleyebilir. Bu özellik, zihinsel olayları yalnızca nedensel yasalara uyan saf fiziksel süreçlerden ayırır.

Bilincin Zor Problemi

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

Zor olan problem, bu işlevlerin yerine getirilmesinin neden deneyimle birlikte gerçekleştiğini açıklamaktır. İlgili tüm işlevsel gerçekler açıklansa bile, şu soru kalır: Bu işlevlerin yerine getirilmesi neden deneyimle bağlantılıdır? Bu soru, mekaniksel veya davranışsal bir açıklamaya meydan okuyor gibi görünüyor.

Bilinç üzerine nörobilimsel bulgular

bilinçle ilgili sinirsel karşılıklar

Sinirbilim, bilinçliliğin sinirsel karşılıklarını veya NCC'leri (sinirsel korelasyonlar) aramaktadır. Bunlar, belirli bir bilinçli algı için yeterli olan en küçük sinirsel olay birimi olarak tanımlanır. NCC'ler, bilinçle doğrudan ilişkili sinirsel aktiviteler, durumlar veya alt sistemlerdir.

Wolf Singer ve Andreas Engel gibi araştırmacılar, hayvan ve insan beyninde sinir ağlarının zamansal olarak senkronize deşarjlarının var olduğunu göstermişlerdir. Bu zamansal korelasyon, bilincin ortaya çıkması için çok önemli olabilir. Hipotez, zamansal senkronizasyon mekanizmalarının dört beyin fonksiyonunda rol oynadığı varsayımına dayanmaktadır: farkındalık, duyusal algının entegrasyonu, dikkat seçimi ve çalışma belleği.

Bilinç süreçlerinin biyolojik temeli

Bilinç, beyin korteksine yeterli oksijen ve glikoz sağlanmasına ve ayrıca ilişkisel korteksteki nöronların yeterince güçlü bir şekilde aktive edilmesine bağlıdır. Bu biyolojik ön koşullar, bilincin yalnızca soyut bir özellik olmadığını, somut fiziksel temellere sahip olduğunu göstermektedir.

Beyincik, beyin korteksinden üç kat daha fazla nöron içerir; ancak ciddi hasar durumlarında bile bilinç büyük ölçüde korunur. Bu, önemli olanın nöronların salt sayısı değil, belirli beyin bölgelerindeki özel organizasyonları ve bağlantıları olduğunu düşündürmektedir.

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 zekâ modelleri neden bilinç geliştiremez?

Niyet ve anlam eksikliği

Yapay zekâ modelleri, herhangi bir içsel anlam geliştirmeden sembolleri ve vektörleri işler. Anlamları yaşanmış içerik olarak değil, belirteç kimliklerini ve sayısal yapıları manipüle ederler. Bu sembolik işleme, manipüle edilen sembollerin herhangi bir anlamsal anlayışı olmaksızın, tamamen sözdizimseldir.

John Searle'ın Çin Odası Argümanı bu sorunu örneklemektedir. Bu düşünce deneyinde, bir kişi Çince anlamadan Çince sembolleri manipüle etme kurallarını izler. Yanıtlar anadili Çince olanlar için mantıklı görünse de, ne kişi ne de sistem bir bütün olarak karakterlerin anlamını anlamaz. Bilgisayarlar da benzer şekilde programları yürütürler; anlamsal anlayışa sahip olmadan sözdizimsel kuralları uygularlar.

Birinci şahıs bakış açısının yokluğu

Yapay zekâ sistemleri, öz model veya olgusal içsel bir bakış açısı olmadan çalışır. Birinci şahıs bakış açısı olmadığı için öz referans da yoktur. Ancak bilinç, özünde öznel bir bakış açısının varlığıyla karakterize edilir; yani "İşte bu sistem böyle işliyor.".

Thomas Nagel'in ünlü "Bir Yarasa Olmak Nasıl Bir Şey?" denemesi, bilincin bu özelliğini vurgular. Bilinç, dışarıdan tam olarak tanımlanamayan öznel bir deneyim boyutunu zorunlu olarak içerir. Yapay zeka sistemleri böyle bir öznel içsel bakış açısına sahip değildir; deneyimleyen bir özne yaratmadan bilgiyi işlerler.

Bilinçli deneyim yerine mekanik bilgi işleme

Yapay zekâ sistemlerindeki ödül sinyalleri duyusal değil, sayısal değerlerdir. Modeller, sayısal geri bildirim değerlerine olumlu veya olumsuz olarak deneyimlemeden tepki verirler. Bu sinyaller yalnızca öğrenme sürecinde parametre ayarlamalarını kontrol eder, ancak öznel zevk veya acı duyumları yaratmazlar.

Yapay zekâ sistemlerindeki tüm işlemler matematiksel optimizasyon, istatistiksel örüntü tanıma ve olasılık hesaplamasına dayanır. Daha fazla parametre, daha yüksek karmaşıklık veya çok modluluk bu prensibi değiştirmez. İstatistiksel hesaplama, karmaşıklığı ne olursa olsun, bilinç yaratmaz.

Çok modlu modeller ve genişletilmiş karmaşıklık

Farklı veri türlerinin işlenmesi

Metin, görüntü veya ses işleyen çok modlu modeller, farklı girdi akışlarını ortak temsili alanlarda birleştirir. Bu yetenek, örüntü tanıma karmaşıklığını önemli ölçüde artırır ve sistemlerin farklı modaliteler arasındaki ilişkileri kavramasını sağlar.

Farklı veri türlerinin entegrasyonu, her bir modaliteyi ortak bir vektör uzayına dönüştüren özel kodlayıcılar aracılığıyla sağlanır. Metin, belirteçleme ve gömme teknikleriyle işlenir, görüntüler evrimsel sinir ağları kullanılarak özellik vektörlerine dönüştürülür ve ses verileri spektrogram analizi yoluyla sayısal gösterimlere dönüştürülür.

Artan karmaşıklığın sınırları

Çok modlu sistemlerin etkileyici yeteneklerine rağmen, temel işlemleme veri temsilleri arasında bir eşleme olarak kalmaktadır. Sistemler farklı girdi modları arasındaki istatistiksel korelasyonları öğrenir, ancak bu modlar arasındaki ilişkilerin kavramsal bir anlayışını geliştirmezler.

Parametre sayısının ve işlem kapasitesinin artması, daha hassas örüntü 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 araştırma ve teorik yaklaşımlar

Yapay zeka araştırmalarında bilinç göstergeleri

Bilim insanları, bilinçle ilgili nörobilimsel teorilere dayanarak, yapay zeka sistemlerinde olası bilinç için çeşitli göstergeler geliştirmişlerdir. Bunlar arasında tekrarlayan işlemleme, küresel çalışma alanı dinamikleri ve dikkat şeması mekanizmaları gibi unsurlar yer almaktadır.

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

Felsefi itirazlar ve sınırlamalar

Bu kuramsal yaklaşımlara rağmen, makine bilincinin olasılığına yönelik temel felsefi itirazlar devam etmektedir. Çin Odası argümanı, sözdizimsel manipülasyonun anlamsal anlayış için yetersiz olduğunu göstermektedir. Bir sistem zekânın tüm dış belirtilerini gösterse bile, bu onun mutlaka bilinçli olduğu anlamına gelmez.

Bilinçli üstünlük kavramı, kuantum üstünlüğüne benzer şekilde, bilince özgü olabilecek hesaplamaları tanımlar. Bunlar arasında esnek dikkat modülasyonu, yeni bağlamların güçlü bir şekilde ele alınması ve bedenlenmiş biliş yer alır; yani salt bilgi işlemenin ötesine geçen yönler.

Bedenleşme ve bağlamsal biliş

Somutlaştırmanın önemi

Bilinç, fiziksel bedenden ayrılamaz olabilir. Bedenlenmiş biliş teorileri, bilişsel süreçlerin temelde çevreyle fiziksel etkileşim tarafından şekillendirildiğini savunur. Vücut, beynin yalnızca pasif bir kabı değil, bilişsel süreçlere aktif olarak katılan bir unsurdur.

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

Zamansallık ve sürekli deneyim

Bilinç, sürekli deneyim akışlarıyla karakterize edilen, zamansal olarak uzanan bir olgudur. İnsanlar sadece bireysel anları değil, zaman içinde bilinçlerinin tutarlı bir anlatı yapısını deneyimlerler.

Yapay zekâ sistemleri, sürekli bir farkındalık deneyimi geliştirmeden, ayrık girdileri işler ve ayrık çıktılar üretir. İstatistiksel bağlamsal bilgiler depolansa bile, sistem için her etkileşim esasen önceki etkileşimlerden bağımsızdır.

Yapay Zeka Gelişimi: Teknolojik Zeka ve Bilincin Felsefi Sınırları Arasında

Yapay zeka teknolojisindeki olası gelişmeler

Yapay zekâ araştırmaları, giderek daha güçlü modeller ve yeni mimarilerle hızla gelişiyor. Gelecekteki sistemler, biyolojik süreçleri daha da doğru bir şekilde simüle edebilir ve potansiyel olarak bilinç benzeri özellikler geliştirebilir.

Biyolojik sinir ağlarını taklit eden nöromorfik bilgisayarlardaki gelişmeler yeni olanaklar açabilir. Yapay zeka sistemlerinin robotik bedenlere entegrasyonu, somutlaştırılmış bilişsel yönlere daha fazla önem verilmesini de sağlayabilir.

Yapay zekâya karşı bilinç: Felsefi bir denge oyunu

Makine bilinci meselesinin önemli etik sonuçları vardır. Yapay zekâ sistemleri bilinç kazanabilirse, onların ahlaki haklarını ve onlara karşı sorumluluklarımızı yeniden gözden geçirmemiz gerekecektir.

Şu anda mevcut tüm kanıtlar, günümüz yapay zekâ sistemlerinin bilinç sahibi olmadığını göstermektedir. Bunlar, bilgi işleme ve örüntü tanıma için son derece gelişmiş araçlardır, ancak bilinçli varlıklar değildirler. Bu değerlendirme, gelecekteki teknolojik gelişmelerle değişebilir, ancak fiziksel süreçler ve bilinçli deneyim arasındaki ilişkiye dair anlayışımızda temel atılımlar gerektirir.

Zeki davranış ile bilinçli deneyim arasındaki ayrım, yapay zeka araştırmalarında ve bilinç felsefesinde en büyük zorluklardan biri olmaya devam etmektedir. Yapay zeka sistemleri giderek daha fazla zeki davranışlar sergilerken, bilinçli deneyimin temel özelliklerinden yoksundurlar: niyet, olgusal farkındalık 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