Michael Wooldridge, herkesin sahip olmayı dilediği türden bir öğretmen gibidir: konuşması kolay, karmaşık fikirleri basit terimlere indirgeme konusunda harika, fazla entelektüel ya da havalı olmaya çalışmaz ve işi konusunda gerçekten heyecanlıdır. "Birinin daha önce anlamadığı bir şeyi kavradığında, gözlerindeki o ışığı görmeye bayılıyorum," diyor. "Bunu inanılmaz derecede tatmin edici buluyorum."
Sıradan bir adam izlenimi veriyor, oysa 500'den fazla bilimsel makalesi ve 10 kitabı olan bir Oxford profesörü olarak kesinlikle öyle değil. Genellikle, en sevdiği çalışması, klasik çocuk serisinin güncellemesi olan Ladybird'in Uzman Kitapları'na yapay zeka hakkında yaptığı katkıdır. "Bununla çok gurur duyuyorum," diyerek kitaplığından bana bir kopya uzatıyor. Güneşli bir bahar gününde, Oxford Üniversitesi'nin biraz sıradan bilgisayar bölümündeki çalışma odasındayız. Belki de kampüs ortamıdır, ama konuşmamız neredeyse bir seminere benziyor.
Wooldridge, özellikle 30 yılı aşkın süredir çalıştığı ancak hala sağlıklı bir dozda şüphecilikle yaklaştığı yapay zeka alanında yetenekli bir konuşmacıdır. Kraliyet Enstitüsü için 2023 Noel derslerinde, **Yapay Zeka Hakkındaki Gerçek** başlıklı konuşmasında, robotik bir köpek getirmiş ve okul çağındaki izleyicilerine ona beyzbol sopasıyla vurup vurmayacaklarını oylatmıştı. Pekiştirmeli öğrenmeyi açıklamak için, genç Matthew Broderick'in ABD askeri bilgisayarının kendisiyle tic-tac-toe oynamasını sağlayarak (gerçekten kazanmanın bir yolu olmadığını anlayana kadar) bir nükleer felaketi önlediği klasik 80'ler filmi **Savaş Oyunları**'nı yeniden yarattı. "Matthew Broderick o sırada Londra'daydı. Onu Noel dersine getirmeye çalıştık ama gelemedi," diyor Wooldridge. "Bu yüzden onuruna bilgisayarımıza BrodeRick adını verdik."
**Savaş Oyunları** aslında Wooldridge'in son kitabı **Oyun Teorisinden Hayat Dersleri: Karmaşık Bir Dünyada Stratejik Düşünme Sanatı**'nın konusuna oldukça yakın. Bu konuyu öğrencilerine 15 yılı aşkın süredir öğrettiğini söylüyor. Şimdi sıra bizde. Wooldridge'in kitabında matematik yok; bunun yerine oyun teorisini, Atlantik morina balıkçılığından Pepsi ve Coca-Cola rekabetine ve Tanrı'nın varlığına kadar her şeyi kapsayan, anlaşılması kolay 21 senaryoya dönüştürüyor.
"Nispeten az sayıda oyun teorisi modeliyle ne kadar çok küresel olayın açıklanabildiği şaşırtıcı," diyor Wooldridge. En basitlerinden biri, kitabında James Dean filmi **Asi Gençlik**'ten bir sahne kullanarak örneklediği (hiçbir öğrencisinin duymadığını itiraf ediyor) "tavuk" oyunudur. İki genç arabalarını bir uçuruma doğru sürer; ilk atlayan "tavuk" olur ve kaybeder. İkisi de aynı anda atlarsa berabere kalır; hiçbiri atlamazsa, büyük kaybedersiniz (spoiler: filmde olan budur).
Buradaki teori dersi Nash dengesiyle ilgilidir (ayrıntılara girmeyeceğiz) – ancak pratikte, bu oyunun gerçek hayatta sürekli oynandığını görüyoruz. Küba Füze Krizi eskiden başvurulan örnekken, şu anda bir başkası yaşanıyor: ABD-İran çatışması. "Birbirlerine karşı giderek artan tehditler savuran iki taraf var; bir noktada birinin geri adım atması gerekiyor," diyor Wooldridge. "Tehlike şu ki, eğer ikisi de geri adım atmazsa, geri dönüşü olmayan bir noktayı geçersiniz ve herkes için en kötü senaryo ortaya çıkar."
Bundan kurtulmanın bir yolu var mı? "Oyunun değişmesinin bir yolu, üçüncü bir tarafın devreye girip bir tarafa farklı davranması için bir teşvik sunmasıdır." Diğer bir seçenek de rakibinizle iletişim kurarak oyunu bypass etmektir. Küba Füze Krizi sırasında olan buydu, ancak burada daha az olası görünüyor. "Yine de söylemeliyim ki İran, ABD tarafının çok ama çok öngörülemez olması anlamında oyunu çok daha akıllıca oynuyor gibi görünüyor. Öngörülemez olmak da klasik bir oyun teorisi stratejisidir, ancak diğer tarafın nasıl yanıt vereceğini bilmesini çok zorlaştırır. Gerçekten mantıksız bir oyuncuya karşıysanız, oyun teorisinin söylediği şeylerden biri, en kötü senaryoya karşı riskinizi dağıtmanızdır."
Wooldridge, bunun sadece savaş ya da oyunlarla ilgili olmadığını vurguluyor. Kitabında oyun teorisini "çıkarları kendine odaklı tarafların birbirleriyle etkileşime girdiği durumları anlamayı amaçlayan matematiksel bir teori" olarak tanımlıyor. Bunun her türlü duruma uygulanabileceğini savunuyor: sosyal, politik ve felsefi.
"Sıfır toplamlı oyun" fikri, yaygın olarak yanlış anlaşılsa da (kısmen **Savaş Oyunları** sayesinde) yaygın bir terim haline geldi. Wooldridge, sıfır toplamlı bir oyunun sadece bir tarafın kazandığını diğerinin kaybettiği bir oyun olmadığını; amacın rakibinizi olabildiğince kötü kaybettirmek olduğunu açıklıyor. Yani teknik olarak satranç sıfır toplamlı bir oyun değildir çünkü sadece kazanmaya çalışırsınız, rakibinizi yok etmeye veya küçük düşürmeye değil. Bunun sosyal ve politik bir yanı var. "Bu sıfır toplamlı zihniyet çok zararlı. Çok erkeksi bir özellik," diyor. "Ve kanıtlar gösteriyor ki, hayatta yapabileceğiniz kadar iyi yapmamakla kalmıyor, aynı zamanda daha mutsuz oluyorsunuz. Kendi işleriniz üzerinde daha az kontrole sahip olduğunuzu hissediyorsunuz. Oyun teorisinden çıkarılacak en önemli derslerden biri, gerçekte etkileşimlerimizin çoğunun sıfır toplamlı olmadığıdır."
Bu çatışmacı dünya görüşü, popülist politikaları besler – "göçmenler işlerinizi almaya geliyor" anlamında. Başkaları kazandığı için siz kaybediyorsunuz. Wooldridge'in en sevdiği oyunlardan biri bizi tam tersini düşünmeye teşvik ediyor: 1971'de filozof John Rawls tarafından yaratılan Cehalet Peçesi. Fikir, toplumu istediğiniz gibi tasarlayabilmeniz, ancak daha sonra içine rastgele yerleştirilecek olmanızdır. Wooldridge buna "güzel bir düşünce deneyi... Sosyal olarak iyi bir sonucu teşvik ediyor, ancak insanlar yine de kendi çıkarlarını takip ediyor" diyor. Bill Clinton ve Barack Obama'nın da hayranı olduğunu ekliyor.
Oyun teorisinin yapay zekaya nasıl uyduğu hemen anlaşılmıyor, ancak Wooldridge, bugünlerde bunun büyük bir parçası olduğunu, özellikle de ana ilgi alanı olan çoklu etmen sistemlerinde – sizin adınıza hareket eden ve birbirleriyle etkileşime giren programlar – olduğunu açıklıyor. "Sizinle bir toplantı ayarlamak istersem neden sizi arayayım ki? Neden benim Siri'm doğrudan sizin Siri'nizle konuşmasın?" Bu tür etkileşimler çevrimiçi hayatımıza yerleşmiştir. Örneğin, son anda kazanan teklifi vermeye çalıştığınız eBay gibi çevrimiçi müzayedeler. "Eğer benim etmenim sizin etmeninizle etkileşime girecekse ve benim tercihlerim sizinkilerle uyuşmuyorsa, bu etkileşimler hakkında nasıl düşünmeniz gerektiğini açıklayan teori oyun teorisidir."
Wooldridge işe başladığında, yapay zeka neredeyse soyut bir kavramdı. Bilgisayar dünyasına amatör bir hevesle girdi. Kırsal Herefordshire'da, yerel elma şarabı şirketinde orta düzey bir yöneticinin oğlu olarak büyürken, 1980 civarında yerel elektronik mağazasının satılık bir ev bilgisayarı olması büyük bir olaydı. "Bu kulağa saçma geliyordu çünkü bilgisayarların milyonlarca sterlinlik şeyler olduğunu sanıyordum." Mağaza sahipleri kibarca denemesine izin verdiler (bir Tandy TRS-80'di). "Hafta hafta geri döndüm ve kendi kendime programlamayı öğrendim. Kelimenin tam anlamıyla mağazanın vitrininde bilgisayarın başında oturuyordum." Lisans eğitiminde bilgisayar okuduktan sonra, 1989'da yapay zeka alanında doktoraya başladı, ardından temelde erken internetin Birleşik Krallık kısmı olan Janet (Ortak Akademik Ağ) ile staj yaptı. Teknoloji o zamandan beri inanılmaz bir şekilde ilerledi, ancak Wooldridge'in dediği gibi, "mevcut yapay zeka devrimini yönlendiren temel teknikler 80'lerin ortalarında icat edildi." Makine öğrenimine güç veren mekanizma olan yapay sinir ağlarının öncüsü Geoffrey Hinton'dan bahsediyor. "1980'lerde yapay zeka devriminin önündeki tek engel, bilgisayarların yeterince güçlü olmaması ve yeterli veriye sahip olmamamızdı."
Sonuç olarak Wooldridge, 2020'de GPT-3'ün çığır açan başarısının büyük ölçüde "OpenAI'nin, aynı şeyi sadece 10 kat daha büyük yaparlarsa bunun sonuç vereceğine dair yaptığı bir bahse dayandığını" söylüyor. "O zamanlar ben de dahil olmak üzere birçok kişi buna çok şüpheyle yaklaşıyordu. Ben bir bilim insanıyım; ilerlemeleri sadece üzerine daha fazla bilgisayar gücü atarak değil, bilimsel gelişme yoluyla görmek isterim. Ama ortaya çıktı ki, bu aslında çok başarılı bir bahisti." Bu, OpenAI patronu Sam Altman ve benzerlerinin insanların düşündüğü gibi teknoloji dahileri olmadığı anlamına mı geliyor? "Sam Altman'la hiç tanışmadım, bilmiyorum," diyor diplomatik bir şekilde. "Açıkça olağanüstü bir şey ortaya koydu."
Dahi olsunlar ya da olmasınlar, bu yapay zeka öncüleri sınırlarına ulaşıyor olabilir. Birkaç yıl önce, Altman ve Google DeepMind'dan Demis Hassabis gibi insanlar birkaç yıl içinde AGI'ye – insan düzeyinde yapay genel zeka – ulaşmayı bekliyorlardı. "Kişisel olarak aşırı iyimser olduklarını düşünüyorum," diyor Wooldridge. ChatGPT ile Latince kuantum mekaniği hakkında konuşabilirsiniz, diye belirtiyor, "ama aynı zamanda, daha önce hiç görmediği evinize girip mutfağı bulup yemek masasını toplayabilecek bir yapay zekamız yok" – asgari ücretli bir insan işçinin yapabileceği bir şey.
"Sınırlar, üzerine atabileceğiniz bilgisayar gücü ve veridir. Ve veri artık gerçek bir kısıtlama haline geldi." Wikipedia'nın tamamının GPT-3'ün eğitim verilerinin sadece %3'ünü oluşturduğunu söylüyor. "Bir dahaki sefere 10 kat daha fazla veriyi nereden buluyorsunuz?" Veri bu nedenle değerli bir kaynak haline geliyor ve bazı kuruluşlar potansiyel bir hazineye sahip. "NHS, insanlar hakkında çok büyük miktarda verinin üzerinde oturuyor. Bu hayal edilebilecek en değerli veri türü." Özel şirketler bunun için çok para öderdi, diyor, "ama böyle bir anlaşmaya imza atan kişinin bunu yaptığına pişman olacağından şüpheleniyorum." Distopik bir gelecek senaryosu hayal ediyor: "NHS'ye yalnızca düzenli olarak sizi izleyen giyilebilir teknolojiye bağlanmayı kabul ederseniz erişebiliyorsunuz... Bence çok hızlı bir şekilde, çevrimiçi etkileyicilerin bir sonraki neslinin, hayat deneyimlerinin, söyledikleri, yaptıkları ve gördükleri her şeyin yapay zekaya veri sağlamak için toplanmasını temelde kabul ettiği bir dünyaya gidiyoruz."
Akademik bir bakış açısından Wooldridge, Silikon Vadisi'nin hem kaynaklar ("GPT-3'ü eğitmek için 20.000'den fazla yapay zeka süper bilgisayarı gerekiyordu; muhtemelen Oxford Üniversitesi'nin tamamında birkaç yüz tane var") hem de kamuoyu tartışması açısından yapay zeka alanına hakim olmasına içerliyor. "Anlatının, kesinlikle benim ve birçok meslektaşımın teşvik etmek veya inşa etmekle hiçbir ilgimizin olmadığı bir yapay zeka versiyonunu [kar odaklı, işleri ortadan kaldıran ve neredeyse tamamen büyük dil modellerine odaklanmış] tanıtan Silikon Vadisi tarafından çalındığını gördük," diyor. "Kariyerini daha iyi bir dünya inşa etmek ve insanların hayatlarını iyileştirmek için yapay zeka geliştirmeye adamış biri olarak bu biraz moral bozucu."
Şöyle devam ediyor: "Büyük resme bakarsanız, yapay zeka, büyük dil modelleri tüm dikkati üzerine çektiği için genellikle gözden kaçan çok çeşitli faydalar sunuyor." Oxford'da, basit bir ultrasondan kalp taramasını analiz edebilen ve cep telefonuyla aile hekiminize gönderilebilen, yapay zeka destekli bir araç geliştiren bir ekipten bahsediyor. "Bu, NHS'nin sağlamakta zorlandığı, ancak aniden çok düşük bir maliyetle sunulabilen pahalı bakım türüdür."
2025'te Wooldridge, bilimsel fikirleri halka açıklama becerisi nedeniyle Kraliyet Cemiyeti'nin prestijli Faraday Ödülü'nü kazandı. Şubat ayındaki konferansının başlığı **Bu Bize Vaat Edilen Yapay Zeka Değil** idi. O sıralarda, yapay zekanın bir "Hindenburg anı" yaşayabileceğini öne sürdü – Hindenburg kazası hava gemisi endüstrisini bir gecede yok etmişti. "Benzer bir yapay zeka felaketi görmemiz tamamen mümkün," diyor. "Bilgisayar programları her türlü şekilde başarısız oluyor ve biz, yapay zekanın giderek daha fazla yerleşik olduğu bir bilgi işlem ağına tamamen bağımlıyız." Bununla birlikte, varoluşsal riskler söz konusu olduğunda, "yapay zeka beni geceleri uykumdan eden şeyler listesinde üst sıralarda değil," diye ekliyor. "Bir robot devralmasından endişe etmiyorum. En azından ilk beşte değil." Nükleer savaşı daha büyük bir tehdit olarak görmesi pek de güven verici değil.
Eğer yapabilseydi, yapay zeka gelişimini yavaşlatırdı, "sadece neler olduğunu anlamak için daha fazla zamanımız olsun diye." Bunun, oyun teorisinde anahtar bir kavram olan klasik bir "mahkum ikilemi" olduğuna dikkat çekiyor. Standart senaryoda, iki mahkum birlikte işledikleri bir suçu itiraf edip etmemeye ayrı ayrı karar vermelidir. Biri itiraf eder diğeri etmezse, sadece itiraf eden serbest kalır. İkisi de itiraf ederse, her biri daha kısa bir ceza alır. İkisi de sessiz kalırsa, daha da kısa bir ceza alırlar. Yani ikisi de sessiz kalmayı kabul ederse daha iyi durumda olurlar, ancak hiçbiri diğerinin ne yapacağını bilmez. Sezgilere aykırı bir şekilde, oyun teorisi en akıllıca hamlenin itiraf etmek olduğunu söyler.
Aynı mantıkla, yapay zeka şirketleri öne geçmek için bir yarışa kilitlenmiş durumda. Rekabetleri, insanlık için net bir fayda sağlamadan daha fazla harcamaya, kaynağa ve enerji tüketen veri merkezlerine yol açıyor. Ama işte buradayız. "Yapay zekanın peşinden koşan az sayıda çok zengin şirketimiz var, aynı zamanda bir şeylerin çok yanlış gideceğinden korktuklarını söylüyorlar. Peki neden hala peşinden koşuyorlar? Çünkü geri adım atarlarsa başka birinin yapacağını düşünüyorlar."
Kendisi hiç Silikon Vadisi tarafından cezbedildi mi? "Bunun olabileceği birkaç nokta oldu, sanırım," diyor. "Ama bu yıl 60 yaşına giriyorum ve artık bu gençlerin oyunu." Bazıları, yapay zekanın bu kadar çok insan faaliyetinin yerini alacağı tahmin edildiğinden, artık okumanın bir anlamı olmadığını savunuyor. Wooldridge bunu böyle görmüyor. "Bilgisayar dünyasına bana iyi bir iş vereceğini düşündüğüm için girmedim. Gerçekten ilgilendiğim için girdim." Birçok ebeveynin ona çocuklarının üniversitede ne okuması gerektiğini sorduğunu söylüyor, "ve cevap şu: 'Gerçekten tutkulu oldukları bir şey okumalarına izin verin.' Bence bu açık ara en önemli şey."
**Oyun Teorisinden Hayat Dersleri: Karmaşık Bir Dünyada Stratejik Düşünme Sanatı** Michael Wooldridge tarafından 21 Mayıs'ta yayımlanıyor (Headline, £25). Guardian'ı desteklemek için guardianbookshop.com'dan bir kopya satın alın. Bu makalede ele alınan konular hakkında bir fikriniz var mı? Yayınlanmak üzere değerlendirilmek üzere e-posta yoluyla en fazla 300 kelimelik bir yanıt göndermek isterseniz, lütfen yapın. Mektubunuzun mektup bölümümüzde yayınlanması için lütfen buraya tıklayın.
Sıkça Sorulan Sorular
İşte doğal bir tonda ve net doğrudan yanıtlarla yazılmış konuya dayalı bir SSS listesi
Başlangıç Seviyesi Sorular
1 Bekle, herkes yapay zekanın dünyayı ele geçireceğinden korkmuyor mu? Bu uzman neden endişeli değil?
Cevap Profesör Wooldridge, robotların dünyayı ele geçirmesi fikrinin bilim kurgudan çok gerçeklik olmadığını söylüyor. Kendi hedefleri veya bilinci olan bir makine yaratmaktan çok uzak olduğumuza inanıyor. Gerçek tehlike bir robot isyanı değil, insanların teknolojiyi nasıl kullandığıdır.
2 Bir robot kıyametinden endişe etmemize gerek yoksa ne hakkında endişelenmeliyiz?
Cevap En büyük riskler, yapay zekayı kontrol eden büyük teknoloji şirketlerinden geliyor. Gizlilik kaybı, haksız kararlar veren taraflı algoritmalar ve dezenformasyonun yayılması konusunda endişeleniyor. Tehlike yapay zekanın kendisi değil, onu yöneten insanlara verdiği güçtür.
3 Peki yapay zeka gerçekten herhangi bir şey için iyi mi yoksa tamamen kötü mü?
Cevap Tamamen kötü değil. Profesör Wooldridge gerçek faydalara işaret ediyor. Yapay zeka, tıbbi taramalardaki hastalıkları tespit etmek, trafik akışını optimize etmek ve bilimsel araştırmalara yardımcı olmak gibi belirli, tekrarlayan görevlerde harikadır. Anahtar, onu insan yargısının yerine geçecek bir şey değil, bir araç olarak kullanmaktır.
4 Büyük teknolojinin bununla ne ilgisi var? Yapay zeka sadece bir bilgisayar programı değil mi?
Cevap Büyük teknoloji, en güçlü yapay zekayı eğitmek için gereken devasa bilgisayar gücüne ve büyük miktardaki veriye sahiptir. Nasıl inşa edileceğine ve kimin kullanacağına onlar karar verir. Risk, birkaç şirketin herkesi etkileyen bir teknoloji üzerinde çok fazla kontrole sahip olmasıdır.
İleri Seviye Sorular
5 Makale ara sıra gelen faydalardan bahsediyor. Wooldridge'in vurguladığı belirli bir gerçek dünya faydası nedir?
Cevap Sık sık bilim ve tıptaki atılımlara işaret ediyor. Örneğin yapay zeka, insanların yıllar alacağı bir görev olan milyonlarca protein yapısını saatler içinde analiz edebilir. Bu, ilaç keşfini ve hastalıkları anlamamızı önemli ölçüde hızlandırdı.
6 Makalede uyum problemi nedir ve Wooldridge bunun gerçek bir tehdit olduğunu düşünüyor mu?
