İlk 4 bölümde değerlendirmesini yaptığımız, podcast kanalımıza ismini veren Cahil Hoca kitabının ardından Jeff Hawkins tarafından yayınlanan Bin Beyin Teorisi kitabı hakkında bir değerlendirme yapmak istedik. Kitabın henüz yayınlanmış bir Türkçe çevirisi olmadığı için İngilizce baskısından okuduk. Ben de ne zamandır İngilizce bir kitabı baştan sona okumamıştım. Ali ile birlikte yaptığımız değerlendirmelerimizi sizlere aktarmaya çalışacağım.

Öncelikle neden bu kitabı önemsediğimizden bahsedeyim. Biliyorsunuz öğrenme dediğimiz olgu beyinde gerçekleşiyor ve henüz mekanizmasını çözebilmiş değiliz. Bu kitap, bize daha önceki bölümlerde yaptığımız değerlendirmelerle uyumlu bazı bilimsel araştırma sonuçları sağladı. Yalnızca kuru bir spekülasyon değil, bilimin ilerlediği yönde ilerlediğimizi bize göstermiş oldu. Kitapla ilgili türkçe kaynaklarda pek bir değerlendirme göremedim. Barış Özcan’ın yayınladığı güzel bir Youtube bölümü de var konuyla ilgili. Fakat biz kitabı daha çok kendi konularımız bağlamında ele alacağız.

Yazarın hayatı oldukça ilginç. Kendi başına bu konuya merak salması ve çalışmak için yaptığı fedakarlıklardan biraz bahsedeyim. Yazar aslen elektrik mühendisi ve İntel’de işe yeni başladığında, 1976 yılında yazılmış “Beyin Hakkında Düşünmek” isimli bir makale okuyor. Makalede şöyle bir ifade var. “Bilimsel çalışmalarda topladığımız tüm detaylı bilgilere rağmen, beynin nasıl çalıştığı hala derin bir gizem.” Bu ifade aslında elde edilen sonuçların bir çerçeveye oturtulamaması, yani yapboz parçalarından bir bütün oluşturamamak gibi bir anlama geliyor. Yazarımız bu makaleden hayli etkileniyor, aldığı ilhamla hayatını beynin nasıl çalıştığı gizemini çözmeye adıyor. İntel bünyesinde beyin üzerine çalışmak istiyor fakat kabul edilmiyor. MIT yapay zeka laboratuvarında yüksek lisans yapmak istiyor fakat bu da kabul edilmiyor. Hatta kendisine “beynin dağınık bir bilgisayar olduğu ve beyin üzerine çalışmanın anlamsız olduğu” söyleniyor. Bu kısım bana hayli ilginç geldi açıkçası. Teorik tezler üzerine çalışmak hem öğrenci, hem de akademisyen için riskli olabiliyormuş, çünkü 5 yıllık akademik bir çalışmanın ardından ortaya kabul edilebilir bir teori konulamazsa öğrenci mezun olamıyor. Aynı şekilde onunla ilgilenen akademisyen de ilerleyemiyor. Bizim yazarımız da bu yüzden akademik çalışmalarına başlayamıyor. Daha doğrusu resmi olarak başlayamıyor. Daha sonra kendisi bu konudaki yüzlerce makaleyi okuduğunu ve bu konuda kendini geliştirdiğini anlatıyor. Yani yazar otodidakt birisi. Bu çalışmalarını sürdürürken bir yandan da Silikon Vadisi’nde başarılı iş girişimleri oluyor. Elde ettiği birikimleri de kullanarak beyin üzerine çalışmak üzere bir araştırma şirketi kuruyor ve çalışmalara bizzat liderlik ediyor. Firmasının ismi de Numenta.

Kitapta dikkatimi çeken ilk şey, bu teorinin geliştirilmesi için çalışan bilim insanlarının konu üzerinde oldukça heyecanla çalışmaları oldu. Buldukları en ufak bir ipucunu dahi birbirleriyle en kısa zamanda paylaşmaları, günlük hayatlarında da sürekli bunun üzerine düşünmeleri gerçekten işlerine olan saygılarını gösteriyor. Richard Dawkins’in bile övgü dolu sözlerini kazanmaları boşuna değil. Zaten kitapta Dawkins’in Gen Bencildir kitabına yapılan atıflar da var. Beynin öğrenme mekanizması üzerine olan teorilerini temellendirirken doğal seçilim, evrimsel süreç, genlerin etkisi dahil birçok düşünceyi temel almışlar.

Kitabın değerlendirmesine başlamadan önce bu bölümde konuşacaklarımızın sizi hayli düşündüreceğini sandığım için buradan sonrasını dikkatle takip etmeniz faydalı olacaktır. Öncelikle kısaca Bin Beyin Teorisi’nin ne olduğunu ve hipotezlerini anlatacağım. Bunların bizim eğitim felsefemizle ne kadar örtüştüğünden bahsedeceğim.

Eski ve Yeni Beyin

Yazar, öncelikle beyni eski beyin ve yeni beyin olarak ikiye ayırıyor. Eski beyin, evrimsel süreçte bizim hayatta kalmamızı sağlayacak temel bedensel işlemleri kontrol eden kısım. Beynin %30’unu oluşturuyor ve tüm ilkel davranışlarımız bu kısmın kaslarımızı kontrolü ile gerçekleşiyor. Bu bölüm sadece reflekslerimizi değil, duygularımızı ve arzularımızı da kontrol ediyor. Her ne kadar küçük olsa da aslında karar alma mekanizmasında oldukça ağırlığı var. Yeni beyin, yani neokorteks ise kaslarla direk bağlantısı bulunmayan, tüm insani ve bilişsel bilgilerin değerlendirildiği, öğrenildiği ve saklandığı kısım. İnsanlar sürekli bu eski ve yeni beyin arasındaki bir çatışma içerisindedir diyebiliriz. Yazar burada bir pasta örneği veriyor. Neokorteks yani yeni beyin ortada duran bol kremalı bir pastayı yemenin ne kadar zararlı olduğunu söylese de kaslar üzerinde doğrudan bir etkisi olmadığı için, pastayı iştahla yemek isteyen eski beyne kolay kolay engel olamıyor. Eski beynin bu tarz mücadeleleri çoğunlukla kazandığını belirtiyor yazar.

Her ne kadar insanlık günümüze kadar olan gelişmeyi göstermiş olsa da eski beyni hala taşıyoruz ve insanlar arasındaki ilkel davranışlar, savaşlar, şiddet hala eskide olduğu gibi devam ediyor. Bir farkla, eskiden eski beynin etkisi yalnızca yerel bir tehdit iken, günümüzde neokorteks ile geliştirdiğimiz yüksek teknolojiler sayesinde eski beynin etkisi küresel felaketlere de yol açabilecek kadar büyük bir potansiyele sahip hale geldi. Buna en yakın örnek de Kuzey Kore ile Amerika arasında yakın zamanda gerçekleşen nükleer silah restleşmeleri diyebiliriz. Bin Beyin Teorisi

Bin Beyin Teorisi Nedir?

Neyse teoriyi ortaya koymaya devam edelim. Yazar, beynimizin aslında bir tahmin makinası olduğunu söylüyor. Bu teorinin gelişimi için çok önemli bir ifade. Çevremizden duyu organlarımızla algıladığımız tüm veriler neokorteks’te bulunan ve kortikal sütun adı verilen birimleri aktif ediyor. Bu kortikal sütun silindirik, 0.5 mm çapında ve 2.5 mm uzunluğunda yanyana dizilmiş spagettiler gibi ve tamamı da mendil büyüklüğünde bir kumaş gibi. Kortikal sütunlar içerisinde katmanlar var ve duyu organlarından gelen uyarılar bir katmana ulaştığında diğer katmanda bizim tahmin olarak algıladığımız bir etkiye neden oluyor. Mesela bir nesneye dokunmak üzereyken beynimizde ona dokunduğumuzda algılayacağımız şey neokorteks tarafından önceden tahmin ediliyor. Eğer tahmin ettiğimizin dışında bir şey olursa beyin hemen bu beklenmedik etkiye odaklanıyor. Çünkü tahminde bir hata oluştu. Ali’nin hata yapmanın beyin gelişimine ve öğrenmeye etkisi ile ilgili anlattıkları kitabın bu bölümüyle son derece uyumlu görünüyor.

Jeff Hawkins, mevcut teoriyi bir düşünce deneyi üzerinden geliştirdiklerini anlatıyor. Bu deneyde bir kahve fincanı üzerine düşünüyorlar. Ben deneyi biraz daha değiştirerek anlatmaya çalışacağım. Karanlıkta bir kahve fincanına parmağınızla dokunduğunuzu hayal edin. Elbette bunun kahve fincanı olduğunu bilmiyor ve görmüyorsunuz. Sizce dokunduğunuz şeyin bir kahve fincanı olduğunu anlayabilir misiniz? Belki doğru tahmin edebilirsiniz ama aslında elinizde henüz yeterli bilgi yok. Parmağınızla dokunduğunuz zaman onun belki porselen olduğunu ve yüzeyinin kıvrımlı olduğunu anlayabilirsiniz ama bu bilgiler fincanı tanımak için yeterli olmayacaktır. Fincanı tanımak için yapmanız gereken şey hareket etmek. Böylece daha fazla bilgi toplayabileceksiniz. Mesela diğer elinizi fincana uzatabilir ve daha fazla bilgi elde edebilirsiniz. Bu hareketin yapılabilmesi için iki şeyin bilgisine ihtiyacınız var:

  1. Fincanın vücudunuza göre konumu.
  2. Diğer elinizin vücudunuza göre konumu.

Birinci ve ikinci bilgi size diğer elinizin kahve fincanına göre konumunu verecektir. Böylece çok da zorlanmadan, karanlık bile olsa, diğer elinizde kahve fincanını bulabileceksiniz. Bu noktada karşımıza Bin Beyin Teorisinin özü ortaya çıkıyor. Beynin tüm bunları yapabilmesi için bir referans sistemine ihtiyacı var. Yani haritalandırma sistemine. Kitapta buna “reference frame” denmiş ama biz Türkçe’ye nasıl çevireceğimizi bilemedik. Bunu üç boyutlu bir koordinat sisteminde bir haritalandırma yöntemi olarak düşünebilirsiniz. Yani beynimizde vücudumuz, kahve fincanı, ellerimiz ve diğer tüm uzuvlarımız üç boyutlu güncel harita bilgisi içerisinde bulunuyor. Aksi halde diğer elimizde kolayca fincanı bulmamız mümkün olmazdı. Bu oldukça ilginç ve aynı zamanda normal bir şey gibi. İlginç olan kısım şu ki, burada anlattığımız durum oldukça statik. Normalde günlük hayatta sürekli hareket halindeyiz. Kendi uzuvlarımızın ve çevremizdeki her nesnenin, beynimizdeki bu harita üzerinde konumu sürekli olarak güncelleniyor. Yani beynimiz her an ve sürekli olarak çevreyi öğreniyor. Şu an bu podcasti dinlerken ya da bunları okurken çevrenizdeki pek çok nesnenin bilgisi beyninizde. Bu nesnelerin konumlarını, hızlarını ve doğrultularını dahi biliyorsunuz.

Bu arada henüz elimiz fincana ulaşmadı bile. Beynimizin yapabildiği diğer bir şey, elimizde fincana ulaşmadan önce onun konumunu tahmin etmesi. Elbette bunu mümkün kılan beynimizin sürekli uzuvlarımızın ve nesnelerin konumlarını sürekli güncellemesi. Böylece eliniz fincana değmeden önce o dokunma hissini tahmin ediyor. Mesela hemen eliniz değmeden el hareketinizi yavaşlatabiliyorsunuz. Bu referans sistemi bizlere hareket etme ve heraketlerimizin sonuçlarını öngörme imkanı tanıyor. Kitapta tüm bu sürecin kortikal sütunda aşağı yukarı nasıl gerçekleştiği, daha doğrusu gerçekleşebiliyor olduğu, anlatılmış. Şimdi dikkatinizi çekmek istediğim nokta şu: Bunları aslında pek çok hayvan yapabiliyor. Yani insan beynine özgü bir şey değil. Yanlış anlamadıysam bu sistemin eski beyinde olduğu zaten biliniyormuş.

Jeff Hawkins’in ve ekibinin keşfettiği şeylerden birisi bu sistemin kortikal sütunda da yer aldığı, yani yeni beyin dediğimiz neokortekste. Bu çok önemli bir keşif çünkü analitik düşünme dediğimiz ve insan zekasının özgünlüğünün neokortekste olduğu düşünülüyordu. Bu durumda aklımıza şu geliyor: Neokorteks de mi referans sistemi ile çalışıyor? Daha da heyecanlı bir şekilde sormak istersek, analitik düşünce aynı referans sistemi tarafından açıklanabilir mi? Bu soruyu cevaplamayı erteleyelim…

Şimdi eliniz fincana dokunduğu zaman, fincan hakkında farklı bilgiler elde edeceksiniz. Mesela kulpuna dokunabilirsiniz. Ya da tam üst kısmına. Bu ek bilgiler artık sizin fincanı tanımanızda yeterli olacaktır. Nesnelerin ve uzuvlarımızın bilgisini nasıl referans sisteminde tutuyorsak, Bin Beyin Teorisine göre, fincanın konum bilgisini de bir “fincan modeli” olarak referans sisteminde tutuyoruz. Burada işler biraz karışıyor. Fincanı nasıl bir konuma yerleştirebiliriz ki? Bu noktada referans sisteminde düşündüğümüz haritanın 3 boyutlu değil, çok boyutlu olması gerekiyor. Nesnelerin bilgisi, onların her bir özelliği ayrı bir boyut olcak şeklilde, çok boyutlu bir haritada saklıyoruz. Bunu hayal etmek biraz zor. Mesela fincan tanımında onun şekline ait özellikleri düşünün. Üstünün açık olması, yuvarlak olması, sapının olması vs. Bunların her birisi bir boyut ve bu çok boyutlu haritada bu fincanın konumu var. Elimizi hareket ettirerek, bu özellikleri öğreniyor ve ardından fincanı zihnimizdeki haritanın konumundan bularak tanıyabiliyoruz. Bu arada öğrendiğimiz nesneler arasında bu haritada yollar inşa ediyoruz. Mesela kahvenin konum bilgisi ve fincanın konum bilgisi arasındaki yolu öğreniyoruz çünkü fincanda genellikle kahve içiyoruz. Böylece aklımıza fincan gelince diğer yandan kahve de geliyor.

Nesneleri anlamak yeterince zorken daha zor bir soru soralım: Soyut kavramları nasıl öğreniyoruz? Matematik, adalet, sanat gibi… Jeff Hawkins’e göre dokunamadığımız ve duyularımızla algılayamadığımız bu kavramları da fincanı zihnimizde konumlandırdığımız gibi özelliklerini kullanarak konumlandırabiliriz. Bu kavramların özelliklerini zihnimizde konumlandırmak elbette fincandan daha zor. Bu yüzden de soyut kavramları öğrenmek bizi daha çok zorluyor. Bu arada zihnimizde konumları olan nesnelerin ve soyut kavramların aslında noktasal bir konumu yok. Bu yüzden, mesela, birinin yeşil dediği şeye başka bir kişi mavi diyebiliyor. Ya da birinin adil dediğine diğeri adil değil diyebiliyor. Aslında aynı kişi bile adaleti kendi içinde çelişkili tanımlayabiliyor.

Bu durumda düşünmek dediğimiz şey nedir? Düşünmek olarak tanımladığımız fenomen ise bu haritada hareket etmektir. Yeni bir şehirde gezerek yeni şeyler öğrendiğinizi hayal edin. Yeni mekanlar… Aynı şekilde zihninizdeki kavramlar arasında hareket ettiğiniz zaman bu kavramları daha iyi öğreniyor ve anlıyorsunuz. Hatta bu kavramlar arasında gezerken yeni şeyler keşfedebiliyorsunuz. Bin beyin teorisini ilginç yapan nokta, konumsal düşünme şekli ile soyut düşünme biçimini bu şekilde birleştirmesidir. Çok basit bir algoritma ile zekaya atfedilen tüm becerilerin mümkün olduğunu söylemesidir.

Hafıza

Bir başka konu da nasıl öğrendiğimiz ve bilginin nerede tutulduğu meselesi. Öğrenmek için gereken bazı şeyler var. Öncelikle uyarı konusunu ele almamız gerekiyor. Gördüğümüz ve duyduğumuz her şeyi öğrenmiyoruz. Beynimize duyu organlarından sürekli ve birçok uyarı geliyor. Fakat öğreneceğimiz şey her ne ise onunla ilgili yeterince uyarı gelmeli. Burada “yeterince” ifadesi çok çok önemli. Bir şey için yeterince uyarı gelmesi ancak pratik yapmakla veya çok yüksek bir odaklanma ile gerçekleşebilir. Yeterli uyarı geldiğinde beynimiz öğrenmeye çalıştığımız şey ile ilgili bir “referans çerçevesi” çerçeve model veya ilişkisel çerçeve de denilebilir. Sonuçta bir çerçeve model oluşturuyor. Eğer bu elimizdeki katı bir nesne ise dokunarak, çevirerek, görerek beynimizin bu modeli oluşturmasını sağlıyoruz. Ya cisim hareket etmeli, ya da siz. Oluşan bu model ile nesnenin özelliklerini ilişkilendiriyoruz. Sert veya yumuşak, sıcak ve soğuk, siyah veya beyaz, metal veya ahşap. Her ne ise, hepsini bu modelle ilişkilendiriyoruz ve bir dahaki sefere beynimiz için tahmin edilebilir hale getiriyoruz. Tabi öğrenmek istediğimiz şey matemetik gibi soyut bir şey de olabilir. Bu da yine önceki bölümlerde belirttiğimiz gibi bir şeyi öğrenmek için papağan gibi tekrar et, öğrendikten sonra da diğer her şeyi onunla ilişkilendir söylemimizle son derece uyumlu. Tekrar ederek yaptığımız pratik yeterli uyarı almamızı ve konu ile ilgili zihnimizde sağlam bir çerçeve model oluşmasını sağlıyor, daha sonra da her şeyi bu çerçeve üzerinde ilişkilendirerek bir bütünlük içerisinde değerlendiriyor ve öğreniyoruz. Bilgi ise kortikal sütun içerisindeki nöronların bağlantılarında tutuluyor. Ama bu bilgi sadece bir tane kortikal sütunda değil, pek çok yerde aynı anda tutuluyor. Bu yüzden travma yaşadığımızda ya da beynimizin bir bölgesine bir şey olduğu zaman, yine de yaşamımızı normal bir biçimde sürdürmemiz mümkün oluyor. Beynin bu yapısı blockchain teknolojisini anımsatıyor ama ortalığı çok karıştırmadan konuya dönelim.

Farklı İşlerin Aynı Zekanın Ürünü Olması

Bu arada neokorteks üzerinde farklı görevler üstlenen bölgeler olsa da, yakından baktığımız zaman hiçbir yapısal farklılık görünmüyor. Bu da şu demek, aslında görmek ve duymak aynı şey. Sadece uyarının geldiği organlar farklı, fakat karanlığın içinde dış dünyayı algılamaya çalışan neokorteks için uyarıların işlenme algoritması her ikisi için de aynı. Bu kısmı okurken benim aklıma ilk yarasalar geldi. Görme engelli olan yarasalar çıkardıkları ses dalgaları ile çevrelerini sanki görüyormuş gibi algılayabilirler. Bir de uzun zaman önce izlediğim bir belgeselde doğuştan görme engelli bir kişi altıgen şeklinde küçük bir binanın çevresine dokunarak etrafını gezip 3 boyutlu resmini çıkarmayı başarmıştı. Uyarıların işlenme algoritmasının aynı olması kitapta esasında hareket edebilme ve yön bulabilmemizi sağlayan beyin öğrenmesinin, aynı zamanda soyut kavramların öğrenebilmesi, bilginin depolanması ve öğrenme olarak adlandırdığımız her şey için aynı olması demektir. Bu kısım oldukça çarpıcı. Zaten kitabın tanıtımında konuşmanın, görmenin ve duymanın aynı öğrenme becerisinin bir ürünü olduğunun kabul edilmesi zor bir gerçek olduğu ifade edilmiş. Cahil Hoca’nın yazarı Ranciere’i burada tekrar andık çünkü onun felsefesine göre resim yapan, konuşan, matematik öğrenen zeka aynı zekaydı. Bu aslında kitaptaki en çarpıcı ve radikal iddiaydı aynı zamanda. Görüyoruz ki, son birkaç yılda Ranciere’in felsefi iddiasının günümüzde bilimsel olarak temelleri de atılmaya başlanmış. Toplumsal eğitim anlayışının bunu anlaması ve eğitim sistemine adapte etmesi maalesef onlarca yıl sürecek.

Neokorteksin Simülasyonu ve Oylama

Simülasyon teorilerinde belirtildiği gibi bir bilgisayar oyunun içinde yaşamıyoruz belki ama neokorteksin oluşturduğu dış dünya simülasyonunda yaşadığımız kesin. Bunu şu şekilde düşünebilirsiniz. Eğer ışığın tüm dalgaboylarını görebiliyor olsaydık veya yalnızca termal kamera gibi bir görüşümüz olsaydı çevre algımız nasıl değişirdi. Kısaca Dünya’yı gerçekte olduğu gibi görmediğimiz sonucuna ulaşıyoruz.

Yine kitapta dile getirilen bir başka konu ise kortikal sütunlar arasında yapılan bir çeşit oylama. Katı bir nesneden, bir resimden veya sözel bir ifadeden aldığımız uyarılar neticesinde neokortekste aktifleşen tüm kortikal sütunlar kendi modelleri ile bir tahmin yapıyorlar. Unutmayın her bir sütun aslında ayrı bir beyin gibi. Karşımıza çıkan her olayda her bir sütunun ayrı bir fikri var. Bu çok sesliliği oylama ile çözüyorlar. Bu sonuçlar aynı zamanda bizim algılarımızı oluşturuyor. Susuturulan seslerden bilincimizin haberi bile olmuyor. Elbette bu bizim yaşamımızı kolaylaştıran bir şey… Bir benzetmek yapacak olursak bu oylama sistemi, toplumdaki her bireyin kendi fikirlerinin birleşerek kamuoyu oluşturması gibi bir mekanizma. Kendi aralarında yaptıkları bu oylama sonucu farklı modeller arasında bir yargıya varıyorlar. Tarih boyunca aynı düşünceden yola çıkarak farklı yöntemler geliştirilebilmesi de böylece mümkün oluyor. Fakat eğitim açısından değerlendirmek gerekirse öğrencilerin neden öğretmenin açıklamalarından kaliteli bir öğrenme deneyimi yaşayamadığını da anlamış oluyoruz. Çünkü hoca, kendi zihnindeki çerçeve modeli bütünlükle açıklamadan, sadece o haftalık parçalardan bahsediyor ve öğrenciler bu parçaları birbiri ile ilişkilendirerek bir çerçeve model kuramıyorlar. Hatta belki her biri hocanın anlattığından farklı farklı yargılara vararak öğrenim kalitesinin daha da düşmesine neden oluyorlar.

Zekanın Yanılgıları

Bahsettiğimiz bu model çerçeve bazen istemeyerek de olsa oluşmuyor ve yanlış inanışlara sebep olabiliyor yazara göre. Mesela en basit örneği düz dünyacılar olarak bildiğimiz dünyanın yuvarlak olduğunu kabul etmeyen kesim. Yazar bunun ana sebebini 3 etkene dayandırıyor. Ayrıca bu 3 etken diğer tüm yanlış inanışlarda da ortak olarak bulunuyor. Aşı karşıtlığı veya küresel ısınma diye bir şeyin var olmaması gibi.

Birinci etken doğrudan deneyimleyememek. Dünya’nın bütününü göremiyoruz ve bu Dünya’nın yuvarlak olduğuna dair bir çerçeve model oluşturmamıza engel oluyor. Yaşadığımız bölgede engebeli bölgeler olsa da dünyayı sürekli sanki düzmüş gibi deneyimliyoruz. Bu da bizi yanılgıya sürüklüyor.

İkinci etken buna karşı olan delileri kabul etmemek. Mesela Nasa bize dünyanın yuvarlak olduğuna dair bazı görseller gösteriyor fakat bunu kendi gözümüzle görmediğimiz için bu konuda kimseye güvenmiyor ve delilleri reddediyoruz. Yine benzer şekilde Don’t Look Up filminde işlendiği gibi konunun ciddiyetini kavrayamadığımız için umursamıyoruz.

Son olarak da bu tarz yanlış inanışların toplumda bulaşıcı olması. Böyle kişiler etraflarına sürekli bu görüşlerini empoze ederek toplumda bu kanının yayılmasına ve yerleşmesine neden oluyorlar. Aynı zekaların eşitsizliği, birilerinin doğuştan bazı şeylere yetenekli olduğunu düşünmemiz gibi.

Yapay Zeka Çalışmaları

Yazar mevcut yapay zeka olarak adlandırılan çalışmaların aslında “zeka” tanımı ile uzaktan yakından alakası olmadığını ifade etmiş. Çünkü zeka kavramının içerisinde barındırdığı esneklik mevcut derin öğrenme algoritmalarında mümkün değil. Bu algoritmalar sadece tek bir amaç için kullanılabiliyor ve biraz önce anlattığımız gibi sürekli öğrenme durumunda değiller. Bu modeller geliştiriliyor ve tek bir amaç için kullanılıyor. Yazarın konudaki eleştirilerine tamamen katılıyoruz. Jeff Hawkins ve ekibinin ortaya attığı teori mevcut yapay zeka çalışmalarını çok radikal bir biçimde değiştirebilir. Kulağa oldukça korkunç geliyor. Bu yüzden kitabın neredeyse yarısı da yapay zekanın tehlikeleri ve hayatımıza etkilerine dair tartışmalar ele alınmış. Yazar geliştirlen yapay zekaların eski beyne ve dolayısıyla duygulara sahip olmayacağı için insanlık adına bir tehdit olmayacaklarını ve yine aynı sebeple onları istediğimiz gibi kullanmanın etik açıdan herhangi bir sorun olmayacağını iddia etmiş. Kısaca bilinç tartışmalarına girmiş ve bilinci çok basit bir tanıma indirgemiş. Bu konudaki felsefi tartışmaları hiç okumadığını, muhtemelen ciddiye almadığını ve anlamadığını sanıyoruz. Hatta lise kompozisyonu seviyesinde iddiaları da var. Bunların dışında yapay zeka üzerine pek çok konu ele almış ve bu kısımlar oldukça yetersiz olmuş. Kitabın son kısımlarını bu nedenle tartışmayacağız.

Özet

Bizim eğitim düşüncemiz açısından bu kitabın bulguları oldukça ilginç. Özetlemek gerekirse:

  • Aynı yapıya ve algoritmaya sahip olan kortikal sütunlar, yaptıkları işlerde farklılaşıyor. Eğer müzik çalıyorsak, ilgili kortikal sütunlarda öğrenme gerçekleşiyor. Eğer sosyalleşiyorsak, konuşma, insanları tanıma ile ilgili kortikal sütunlar daha aktif çalışıyor ve öğreniyor. Aslında hepsi aynı algoritmanın ürünü. Bireysel olarak farklılaşma çalışarak elde ettiğimiz birikimden ileri geliyor. Bu birikim farklılıkları yetenek olarak adlandırılıyor ama aslında bu doğuştan gelen bir şey değil. Jacques Ranciere’in zekaların eşitliği iddiası bu anlamda bilimsel olarak da desteklenmiş oldu.
  • Bu teori bize aynı şekilde insanın çok yönlü olabilmesinin doğallığı ve mümkünlüğünü anlatıyor. Bunları da Sanat ve Kompozisyon yazmak ile alakalı bölümlerde konuşmuştuk.
  • İnsan hata yaptığı zamanda beyinde daha fazla nöronun aktifleştiği ifade edilmiş. Teoriye özgü olmayan bu bilgi yazar tarafından da tekrar edilmiş. Bu konuyu da Beyin Plastisitesi ile alakalı bölümde konuşmuştuk.
  • Hareket etme ve öğrenme ilişkisi bize çalışmanın ne kadar önemli olduğunu tekrar hatırlattı.

Genel olarak teorinin bize ifade ettiği yeni perspektif bu şekilde. Ele aldığımız öğrenme konuları ile teorinin ilişkilerini de göstermiş olduk.

Sonraki bölümde görüşmek üzere, hoşçakalın…