İnsan beyni, son derece karmaşık düşünme ve öğrenme faaliyetlerini yalnızca onlarca wattlık enerjiyle gerçekleştiren, doğanın en etkileyici sistemlerinden biridir. Peki, bu olağanüstü verimliliğin sırrı nedir ve yapay zekâ bu sırdan neler öğrenebilir?

Belki de yapay zekânın geleceği, daha fazla enerji harcamakta değil; insan beyninin enerjiyi nasıl bu kadar akıllıca kullandığını anlamakta yatıyor.

Bugün sizleri, hepimizin sahip olduğu fakat sırlarını hâlâ tam olarak çözemediğimiz olağanüstü bir yapının içine götürmek istiyorum: İnsan beyni.

Yaklaşık 1,3-1,5 kilogram ağırlığındaki beynimiz; düşünür, öğrenir, hatırlar, karar verir, hayal kurar, konuşur, problem çözer ve çevresini anlamlandırır. Bütün bunları yaparken tükettiği güç, kabaca 12 watt mertebesindedir.  İşte asıl hayranlık uyandıran nokta budur.

Bugün yapay zekâ sistemlerinin daha hızlı, daha güçlü ve daha yetenekli olması için devasa veri merkezleri, binlerce işlemci ve büyük enerji altyapıları kuruluyor. Buna karşılık insan beyni, son derece karmaşık bilişsel faaliyetleri çok daha mütevazı bir enerji miktarıyla sürdürüyor.

Bu durum bize önemli bir soruyu aklımıza getiriyor:  Acaba geleceğin yapay zekâsını daha fazla enerji harcayarak mı, yoksa beynin enerjiyi kullanma biçimini anlayarak mı geliştireceğiz?

Belki de yapay zekânın geleceğinin anahtarı, laboratuvarlarda değil, kendi kafamızın içinde duruyor.

Beynin Enerji Sırrı

Beynin olağanüstü enerji verimliliğinin arkasında tek bir neden yoktur.

Beyin; milyarlarca nöronun, trilyonlarca bağlantının ve son derece karmaşık biyolojik süreçlerin oluşturduğu devasa bir ağdır. Fakat bu ağ, geleneksel bir bilgisayar gibi her şeyi sürekli ve aynı yoğunlukta işlemeye çalışmaz.

Beynin en önemli özelliklerinden biri kaynaklarını seçerek kullanmasıdır.

Her nöronun aynı anda maksimum kapasitede çalışmasına gerek yoktur. İhtiyaç ortaya çıktığında belirli nöronal ağlar daha fazla etkinleşir; diğerleri daha düşük düzeyde faaliyet gösterebilir.

Bunu günlük hayatımızdan da anlayabiliriz. Bir insan yürürken beyninin bütün kapasitesini yürümeye ayırmaz. Aynı anda çevresini görür, konuşabilir, sesleri ayırt edebilir, geçmiş deneyimlerinden yararlanabilir ve yaklaşan bir tehlikeyi fark edebilir.

Yani beyin bize şunu öğretmektedir: Zekâ, her şeyi aynı anda işlemek değil; doğru bilgiyi doğru zamanda işleyebilmektir.

Belki de geleceğin yapay zekâ araştırmalarında en önemli soru “Modeli nasıl büyütürüz?” değil, “Gereksiz hesaplamayı nasıl ortadan kaldırırız?” sorusu olacaktır.

Hafıza ile İşlem Aynı Yerde

Modern bilgisayarların önemli bir mimari problemi vardır: verinin bellekte tutulması ile hesaplamanın yapılması çoğu zaman farklı birimler arasında gerçekleşir.

• Veri bellekte bulunur.
• İşlemciye taşınır.
• İşlem gerçekleştirilir.
• Sonuç tekrar belleğe gönderilir.

Bu veri hareketleri özellikle büyük yapay zekâ modellerinde ciddi hesaplama, zaman ve enerji maliyetleri oluşturabilir.

Beyinde ise durum çok daha farklıdır. Beyin, bilgiyi yalnızca ayrı bir “depolama alanında” tutmaz. Öğrenme sırasında nöronlar arasındaki bağlantıların gücü ve yapısı değişir. Dolayısıyla hafıza ve hesaplama birbirinden tamamen kopuk iki işlem değildir.

İşte yapay zekânın geleceği açısından çok önemli bir fikir burada ortaya çıkıyor: Neden bilgisayar belleğini işlemciden uzak tutalım?

Neden veriyi sürekli bir yerden başka bir yere taşımak zorunda kalalım?

Bu sorular, bugün beyinden ilham alan bilgisayar mimarileri, in-memory computing ve nöromorfik hesaplama gibi alanların gelişmesini teşvik ediyor.

Geleceğin bilgisayarı belki de klasik anlamdaki “işlemci + bellek” ayrımından uzaklaşacak.

Başka bir ifadeyle: Bilgisayarlar düşünmeye yaklaştıkça, mimarileri de beyne yaklaşabilir.

Beyin Neden Her Şeyi Aynı Anda İşlemiyor?

Çünkü bunun bir enerji bedeli vardır. Beyin, çevresinden gelen her bilgiyi eşit önemde kabul etmez.

Bir odada yüzlerce ses olabilir. Ancak biz çoğu zaman konuştuğumuz kişinin sesine odaklanırız.

Bir caddede binlerce görüntü olabilir. Fakat dikkatimizi karşıdan karşıya geçen çocuğa yöneltebiliriz.

Bir kitapta yüzlerce kelime bulunur. Fakat zihnimiz anlam bakımından önemli olanları ilişkilendirerek bir bütün oluşturur.

Bu seçicilik, beynin en önemli enerji tasarrufu mekanizmalarından biridir.

İşte burada yapay zekâ için son derece önemli bir ders ortaya çıkar: Her veri değerli değildir.

Bugünkü dijital dünyada ise tam tersini yapıyoruz. Milyonlarca sensör sürekli veri üretiyor. Kameralar saniye saniye görüntü kaydediyor. Sunucular devasa miktarda bilgiyi depoluyor. Yapay zekâ sistemleri bu verilerin önemli bir bölümünü işlemek zorunda kalıyor.

Oysa beyin bize farklı bir model gösteriyor: Önce seç. Sonra işle.

Belki geleceğin akıllı sistemleri de aynı yöntemi kullanacak.

Seçici Dikkatin Gücü

Beynin enerji verimliliğinin arkasındaki en etkileyici kavramlardan biri seçici dikkattir. Dikkat, beynin sınırsız olmayan bilişsel kaynaklarını belirli bir noktaya yönlendirmesidir. Bir başka ifadeyle dikkat, zihnin “Şimdi bununla ilgilen!” demesidir.

Bu özellik yapay zekâya aktarıldığında çok önemli sonuçlar ortaya çıkabilir. Örneğin bir güvenlik sistemi sürekli olarak bütün kameraların görüntüsünü yüksek çözünürlükte analiz etmek yerine, normal durumlarda düşük enerjiyle çalışabilir. Bir hareket algılandığında sistem uyanabilir. Şüpheli bir durum ortaya çıktığında daha güçlü işlemci devreye girebilir. Tehlike tespit edildiğinde ise sistem bütün hesaplama kapasitesini o olaya yöneltebilir.

Bu yaklaşım, edge AI, sensör füzyonu ve olay tabanlı hesaplama gibi teknolojilerin geleceğinde önemli bir rol oynayabilir.

Beynin çalışma prensibi burada adeta şöyle seslenmektedir: “Her şeyi görmeye çalışma. Önemli olanı gör.”

Asıl Mesele 12 Watt Değil

Bütün bu tartışmaların sonunda “İnsan beyni 12 watt tüketiyor” cümlesine takılıp kalmak doğru değildir. Asıl mucize, o enerjinin nasıl kullanıldığıdır. Çünkü beyin yalnızca düşük enerji tüketen bir organ değildir.

Aynı zamanda:

• Öğrenir,
• Unutabilir,
• Hatırlar,
• İlişki kurar,
• Tahmin eder,
• Karar verir,
• Çevresine uyum sağlar,
• Yeni durumlar karşısında strateji değiştirebilir.

Üstelik bütün bunları son derece karmaşık bir biyolojik ağ içerisinde gerçekleştirir. Bu nedenle geleceğin yapay zekâsı için asıl soru belki de şudur: “Daha fazla işlem gücünü nasıl elde ederiz?” değil; “Daha az işlem gücüyle daha akıllı nasıl çalışabiliriz?”

İnsan Beyni: Geleceğin Teknolojisine Açılmış Bir Kitap

Bugün yapay zekâ için daha büyük modeller, daha güçlü yongalar (çipler) ve daha büyük veri merkezleri geliştiriyoruz. Ancak doğa bize başka bir yol gösteriyor. İnsan beyni:

• Az enerji,
• Seçici işlem,
• Yerel hafıza,
• Paralel çalışma,
• Uyarlanabilir bağlantılar

Ve gerektiğinde devreye giren işlem gibi prensipleri milyonlarca yıllık biyolojik evrim içerisinde bir araya getirmiş durumdadır. Belki de geleceğin bilgisayarları daha fazla enerji tüketen dev makineler olmayacak.

Belki geleceğin bilgisayarı;

• Neyi işleyeceğini bilen,
• Neyi görmezden geleceğini bilen,
• Ne zaman çalışacağını bilen

Ve gereksiz yere enerji harcamayan bir sistem olacak. İşte bu nedenle yapay zekânın geleceğine bakarken yalnızca yongalara ve veri merkezlerine değil, insan beynine de bakmak zorundayız.  Çünkü belki de yapay zekâ devriminin en büyük öğretmeni, yine insanın kendi beynidir.

Son Söz

Bugün milyarlarca doları yapay zekâyı daha güçlü hale getirmek için harcıyoruz.  Belki bundan sonraki büyük yarış, daha güçlü yapay zekâ üretme yarışı değil; aynı zekâyı daha az enerjiyle çalıştırma yarışı olacaktır. Ve bu yarışta insan beyninin bize vereceği ders oldukça açık: “Zekâ, ne kadar enerji harcadığınla değil; o enerjiyi ne kadar akıllıca kullandığınla ölçülür.”

Yazı dizisinin bir sonraki bölümünde: “Beyinden yapay zekâya: makineler düşünmeyi nasıl öğreniyor?” sorusunun peşine düşeceğiz.

Saygılarımla,

Prof. Dr. Ayhan ERDEM
Gazi Üniversitesi Öğretim Üyesi
aerdem@gazeteankara.com.tr
Gazete Ankara DHP-Köşe Yazarı
“Türkiye’nin kalbi Ankara’nın sesi”,