Turing Testi

Turing testi nedir ve nasıl çalışır?

‍Turing Testi, bir sohbet sırasında bir bilgisayarın bir insanı, insan olduğuna ikna edip edemeyeceğini ölçen bir yapay zeka testidir. Bir insandan, konuştuğu kişinin insan mı yoksa bilgisayar mı olduğunu değerlendirmesi istenir. Eğer kişi, aslında bir bilgisayarla konuştuğu halde karşısındakinin insan olduğuna inanırsa, bilgisayar Turing Testi'ni geçmiş olur.

Özetle, bu test bir bilgisayarın insanı o kadar iyi taklit edip edemediğini, yani insanı gerçekten bir insanla konuştuğuna inandırıp inandıramadığını ölçer. Elbette bu testle ilgili birçok detay var.

Turing Testi’nin amacı nedir?

Bu soru ilk bakışta garip görünebilir çünkü amacı açık gibi: Bir makinenin sohbet sırasında insanı ikna edici şekilde taklit edip edemeyeceğini anlamak. Ancak daha derin bazı noktalar da var.

Bir makinenin gerçekten insan gibi düşünceye veya zekâya sahip olup olmadığını mı yoksa sadece bir insanı kandırıp insan olduğuna inandırıp inandıramadığını mı test ediyoruz? Burada bir fark var.

İnsanları, temel düşünce veya zekâ açısından taklit etmek, genellikle insanların Turing Testi'ni düşündüklerinde akıllarına gelen şeydir – yani insanların, bir insanla mı yoksa bir makineyle mi sohbet ettiklerini ayırt edememesi. Aslında test ilk başta bu şekilde tasarlanmamıştı çünkü insanları "kandırmak" serbestti. Örneğin, yazım hatası yapmak, bir bilgisayarın insanı kandırıp kendisinin insan olduğuna inandırmasının bir yolu olabilir; çünkü normalde bir makine yazım hatası yapmaz.

Temeldeki sorun, testlerin kuralları olması ve bu nedenle kaçınılmaz olarak bazı açılardan kusurlu olmalarıdır. Örneğin, test edilen kişiyle ne kadar süre konuşulduğu önemlidir. 5 dakikalık bir konuşmada insanı taklit etmek, yüz saatlik bir sohbete göre çok daha kolaydır. Kısa sürede işe yarayan hileler, uzun sürede işe yaramayabilir.

Turing testini kimin yaptığı önemli mi?

Makine ile insanı ayırt etme konusunda eğitimli bir bilim insanını kandırmak, sokaktan herhangi birini kandırmaktan çok daha zordur – sadece cevapları değerlendirme yeteneği nedeniyle değil, aynı zamanda hangi soruları soracağını bilmesi nedeniyle de.

Bilgisayar, insan seviyesinde bir “düşünme” ve zekaya sahip olsa bile, bu test edeni kandırmak için yeterli olmayabilir. Çünkü bilgisayarın yanıtları fazla kusursuz veya duygusuz olabilir.

Turing Testi ile ilgili felsefi tartışmalar da var; örneğin bilgisayarlar genel insan seviyesinde zekaya ulaşırsa, bunun makinelerin “düşünebildiği” veya bilinçli olduğu anlamına gelip gelmeyeceği gibi. Alan Turing’in bu testle kısmen aşmak istediği soru da buydu. Bir makine insanı doğru şekilde taklit edebiliyorsa, pratikte “düşünüyor” demektir.

Tabii ki, bu onun bilinçli olduğu veya bir insan gibi düşündüğü anlamına gelmez. Aslında, insan gibi düşünmediği kesindir. Bu sorunun asıl ilgi çekici yanı, pratik açıdan bakıldığında ortaya çıkar. Örneğin, uçaklar uçar. Önemli olan budur. Kuşları uçuş şekliyle taklit etmemeleri ise çok daha az ilgi çekicidir.

Turing Testi, sonuçlara odaklanır; bu sonuçlara nasıl ulaşıldığına değil.

Daha önemli bir nokta ise, Turing Testi’nin genellikle makine zekasının en az insan seviyesine ulaştığı bir durumu tanımlamak için kullanılmasıdır. Yukarıda anlatılan tüm kusurlar dikkate alındığında, bir makinenin teknik olarak Turing Testi’ni geçip geçmediğiyle ilgilenenler ise çok daha azdır.

Turing Testi’ni geçmek, özellikle test uzun süreli ve bilgili kişiler tarafından yapılıyorsa, teknik açıdan etkileyici bir başarı olabilir. Ancak, tüm insanları her zaman kandırabilen bir makine kadar etkileyici değildir. Tabii ki test süresi uzadıkça ve değerlendirenlerin uzmanlık seviyesi arttıkça, bu iki senaryo birbirine yaklaşır.

Bir bilgisayarın Turing testini geçmesine yakın mıyız?

Artık testin ne olduğunu anladığınıza göre, bir sonraki soru şu olmalı: "Bir bilgisayarın bu testi geçmesine yakın mıyız?" (yani, genel insan zekâsına ulaşmak). Kısa cevap: "Hayır".

Doğal Dil İşleme alanında (bir bilgisayarın tek bir sözel ifadeden niyeti anlaması – tüm sesli asistanların temel teknolojisi) büyük ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, genel insan seviyesinde zekadan hâlâ çok uzağız.

Mevcut teknoloji, belirsizlik (belirsiz ifadelerin arkasındaki anlamı kavrama), hafıza (önceden söylenen bilgileri mevcut sohbete dahil etme) veya bağlam (ifade edilmeyen ama mevcut duruma ilişkin önemli bilgileri hesaba katma) konularında pek iyi değil. Kısacası, mevcut teknoloji ihtiyaç duyulan seviyeden çok uzakta.

Sorunun bir kısmı, mevcut yapay zeka teknolojisinin öğrenmek için devasa miktarda veriye ihtiyaç duyması. Büyük miktarda tekrar eden verinin bulunduğu her alan, yapay zekanın uygulanması için uygun; örneğin konuşma tanıma ve görüntü işleme, hatta sürücüsüz araçlar.

Doğal Dil İşleme'deki (NLP) başarı, bağlam veya hafıza gerektirmeyen, tek seferlik ifadeler ve sorular için neredeyse sınırsız veri bulunabilmesine dayanır. "Portakal suyu almak istiyorum" dediğimde, çoğu durumda bu, anlamak için ek bir bağlam veya hafıza gerektirmeyen basit bir ifadedir. Buradaki niyet: “Portakal suyu almak” şeklindedir.

Bağlam veya hafıza devreye girdiğinde, işin boyutu değişir. Eğer “portakal suyu almak istiyorum” dersem ama daha önce portakal suyu ticareti yapan bir finansal yatırımcı olduğumu belirtmişsem, bu durumda burada anlatmak istediğim şey, portakal suyu fiyatı yükselirse kazandıracak bir finansal enstrüman almak olur.

‍

Peki şimdi verimiz nasıl görünüyor? “Portakal suyu almak” demek: marketten bir şişe portakal suyu almak anlamına gelebilir VEYA kişi daha önce portakal suyu ticareti yapan bir yatırımcı olduğunu belirtmişse, portakal suyu fiyatına bağlı bir finansal enstrüman almak istediği anlamına gelir.

Eğer yatırımcı az önce susadığını söylediyse, bu sefer marketten bir şişe portakal suyu almak istediği anlamına gelir. Yani yeni bir veri noktası daha ekliyoruz: VEYA kişi daha önce portakal suyu ticareti yapan bir yatırımcı olduğunu belirtmişse ama yakın zamanda susadığını da söylediyse, marketten bir şişe portakal suyu almak istiyordur.

Bir finansal kuruluş, kullanıcıların insan seviyesinde "zeka"ya sahip olduğuna inandığı bir ticaret botu başlatırsa hızla sorunlarla karşılaşırdı.

Turing testini geçmek imkansız mı?

Ne yazık ki, sohbet verisi çok boyutludur. Hatta sonsuz boyutludur. Bu da, makine öğrenimi algoritmalarının her olası boyut için büyük miktarda veriye sahip olması gerektiği anlamına gelir ki, bu da elbette imkansızdır.

Bu, elbette, Turing Testi’ni geçmenin imkansız olduğu anlamına gelmez. Bunu yapmanın mümkün olduğunu biliyoruz çünkü beynimizde zaten bu teknoloji var. Tıpkı yüzyıllar önce insanların, kuşların uçtuğunu görerek uçmanın mümkün olduğunu bilmeleri gibi.

Sorun şu ki, bu konuda yapay zekaya yaklaşımımız büyük veri üzerine kurulu olamaz; çünkü yeterli boyutlulukta büyük veri mevcut değil. Çok fazla değişken, çok fazla boyut var. Google bile her gün daha önce hiç görmediği 800 milyon arama alıyor. Bu da veriyle çözmenin ne kadar zor olabileceğine dair bir fikir veriyor.

Google’dan Ray Kurzweil, insan beynini bir ölçüde taklit etmeye çalışan bir yaklaşım izliyor. 2029 yılına kadar genel zekaya ulaşacağımızı ve çok zor bir Turing Testi’ni geçebileceğimizi tahmin ediyor.

Onun tahmini, bu alandaki ilerlemenin üstel olacağı varsayımına dayanıyor ve bu nedenle bugün elde edilen görece mütevazı ilerlemeler bile, eğer ilerlemenin üstel bir seyirde olduğunu kabul edersek, göründüğünden çok daha anlamlıdır.

Haklı olup olmadığını zaman gösterecek, ancak bu bize şunu söylüyor: Büyük bir atılımın önümüzdeki 10 yıl içinde gerçekleşmesi pek olası değil.

Bir makinenin güvenilir bir Turing testini geçmesi ne anlama gelir?

Son olarak, bir makinenin güvenilir bir Turing Testini geçmesinin ne anlama geleceği sorusu var. Eğer makine testi, insanların masa oyunlarında yenildiği gibi, büyük veri yaklaşımlarıyla geçerse, bunun etkileri, testi bir beyin kopyalama yaklaşımıyla geçmesine göre daha az önemli olurdu.

Beyin kopyalama yaklaşımı, makinenin düşünmeyi insan olarak tanımladığımız şekilde yapmaya daha yakın olacağı anlamına gelir. İnsanlar gibi, anlamı çok az örnekten çıkarabilir; her seferinde yüzlerce örneğe ihtiyaç duymadan anlamı kavrayabilir.

Yukarıda da belirtildiği gibi, büyük veri yaklaşımı mümkün olmadığı için, atılımı sağlayacak olanın 'beyin kopyalama' yaklaşımı olması daha olasıdır. Bu da makinelerin yalnızca sohbetlerde değil, birçok alanda genel bir zekaya ulaşmış olacağı anlamına gelir.

Bunun etkisi abartılamaz; çünkü bu, toplumun tamamen yeniden şekillenmesine yol açabilir. Özellikle de makineler kendilerini anlamlı şekillerde geliştirme yeteneğine sahip olursa, zekalarının üstel olarak artması ve hayatımızın kökten değişmesi mümkün olur.

İnsanların makinelerle etkileşimi

Daha gündelik konulara dönersek, bir makine insan seviyesinde olsa bile, onlarla insanlarla olduğu gibi etkileşime gireceğimiz anlamına gelmez. İnsanlarla etkileşim de her zaman verimli değildir. Bir iş arkadaşınıza telefonda bir şeyi anlatmak, bazen ona göstermekten çok daha zahmetli ve verimsiz olabilir. Keşke insanların da web üzerinden erişilebilen bir grafik arayüzü olsaydı!

Sesli arayüzler (veya sohbet tabanlı arayüzler) bilgi girme ya da çıkarma konusunda açıkça sınırlamalara sahiptir. Bazı durumlarda bilgiyi grafik olarak göstermek ya da bir grafik arayüzde tıklamak, sesli arayüz kullanmaktan çok daha verimlidir. Bot platformları bu yüzden kullanıcıyı her zaman doğru yola yönlendirmeye çalışır ve sohbetin dağılmasına izin vermez.

Demek istediğim şu ki, bilgisayarlar bilgi alma ya da sağlama konusunda insanlar gibi arayüzlerle sınırlı değildir; bu nedenle makinelerle yapılan sohbetler, eldeki göreve en uygun arayüzün kullanılmasını gerektirecektir.

Turing Testinin geçilmesi insan-bilgisayar etkileşimi açısından büyük bir dönüm noktası olurdu, ancak gerçek insan-bilgisayar 'sohbetleri' sadece ses ve metinle sınırlı kalmayacaktır.

Sıkça Sorulan Sorular

Turing Testi, Winograd Şeması Yarışması veya ARC Challenge gibi diğer yapay zeka ölçütleriyle nasıl karşılaştırılır?

Turing Testi, yapay zekanın insan sohbetini taklit edip edemediğini kontrol ederken, Winograd Şeması Yarışması ve ARC Challenge gibi yeni ölçütler daha çok akıl yürütme, sağduyu ve problem çözmeye odaklanır. Yani yüzeysel taklitten ziyade daha derin bir zekayı ortaya çıkaran şeylere.

Turing Testi günümüz yapay zeka araştırmalarında hâlâ geçerli mi, yoksa bugün daha iyi alternatifler mi var?

Turing Testi hâlâ faydalı bir düşünce deneyi ve dönüm noktası olarak görülüyor, ancak birçok araştırmacı artık onu eski buluyor. Modern testler, gerçek anlama, mantık ve genelleme yeteneğini ölçmeye odaklanıyor.

Kültürel veya dilsel önyargı, Turing Testinin sonuçlarını nasıl etkiler?

Evet. Yapay zeka, belirli kültür veya dillere özgü deyimleri, esprileri ya da göndermeleri yanlış anlayabilir; bu da bazı bağlamlarda insan olmadığını anlamayı kolaylaştırır.

Turing Testinin geçilmesi, 'insan' olmanın anlamını nasıl yeniden tanımlar?

Bir makine zorlu bir Turing Testini geçerse, insan olmanın biyolojiyle mi yoksa davranışla mı ilgili olduğunu ve düşünme şeklimizi gerçekten neyin benzersiz kıldığını yeniden düşünmemize neden olabilir.

Yapay zekanın insan olmadığını ortaya çıkarmada genellikle en etkili olan soru türleri hangileridir?

Bağlama, duygusal inceliklere veya gerçek dünya sağduyusuna dayanan sorular—örneğin, alaycılığı, belirsiz göndermeleri ya da çelişkili bilgileri yorumlamak—genellikle yapay zekanın insan olmadığını en hızlı şekilde ortaya çıkaranlardır.