Beynimiz ve Sun'i sinir Ağları

Burhan Gören

Akıllara durgunluk veren beynimiz bilgisayarlara benzemektedir. Gürültülü bir odada bir fısıltıyı farkettiğimizde, loş bir koridorda gördüğümüz yüzü tanıdığımızda veya politik bir demeçte yer alan ince bir îmâyı sezdiğimizde beynimizin ne kadar mükemmel olduğunu fark ederiz. Ya ciltler dolusu ansiklopedilere sığdırılamayan bilgileri olan hafızamıza ne demeli? Şüphesiz bilgisayarların beynimizle kıyası kabil değil. Ancak hız ve hafıza kapasitelerinden istifade edilerek Öğrenme, düşünme ve karar verme gibi zihnî fonksiyonları mekanik mânâda ve sınırlı ölçülerde de olsa programcılık metoduyla bilgisayarlar üzerinde taklit etme yolları araştırılmaktadır. Programcılık sahasında Önemli bir yer işgal eden bu çalışmalar, “sun'î zeka” (artifıcial intelligence) çalışmaları olarak adlandırılır. Bu sahada son yıllarda ümit verici neticeler elde edilmiştir. Hâlihazırda elyazılarını kitap harflerine çeviren, sınırlı ve basit seviyede de olsa okuduğunu “anlayan” ve cümle kuran, “konuşan” ve konuşulanı “anlayan”, belli diller arasında basit tercümeler yapan programlar mevcuttur. Benzer şekilde savaş teknolojisinde savaş uçaklarının ve gemilerinin tanımlanmasında sun'î zeka çalışmalarından istifade edilmektedir. Bu çalışmaların bir diğer ürünü olan "uzman sistemler" (expert systems), belli sahalarda uzmanlaşmış kişilerin tecrübe birikimlerini bir kaideler zinciri halinde modelleyerek, meselâ tirelim sektöründe hata tespiti gibi konularda, uzmanlarınkine yakın performans gösterebilmektedir.

Sun'î zeka çalışmalarında çeşitli metotlar uygulanagelmiştir. Ancak bunlardan birisi, başlı başına geniş bir araştırma sahası halini almış bulunuyor. “Sunî sinir ağları” (artifîcial neural network) adıyla anılan bu saha, beynin sinir ağlarından ilham alınarak geliştirilmiştir.

Sun'î sinir ağları üzerinde yapılan çalışmalar kırk yıl kadar öncesine dayanmaktadır. O yıllarda daha ziyade teorik planda yapılan bu çalışmalar, bilgisayar teknolojisinin hızlı gelişmesiyle, yakın geçmişte pratik uygulama ve deneme imkânına kavuşmuştur.

Bu yeni sahada ilham kaynağı olan fikir, ilk olarak Donald O. Hebb adlı Kanadalı bir psikolog tarafından 1949'da öne sürüldü. O zamana kadar hafıza ve öğrenmenin biyolojik temelleri konusunda hakim olan fikir, bu faaliyetlerin çok büyük çaplı sinir devreleri tarafından gerçekleştirildiği yönündeydi. Bu görüşün aksine Hebb, öğrenmenin basit ölçekte bir sinir mekanizmasıyla gerçekleşebileceğini düşünüyordu. Hebb'in hipotezine göre: “İki sinir hücresi (nöron) arasındaki eşzamanlı faaliyetler, aralarındaki bağlantının (sinaps) kuvvetlenmesine yol açmaktadır.” 1963 yılında bir tür deniz salyangozunun beyni üzerinde yapılan deneyler neticesinde, yine benzer bir hipotez ortaya atıldı. Bu hipoteze göre ise: “İki hücre arasındaki sinaps, öndeki hücreye bağlı üçüncü bir hücrenin arkada yer alan hücreyle eşzamanlı faaliyeti neticesinde güçleniyordu.”

Gerçek sinir hücrelerinde sinapslar, bir sinir hücresindeki elektrikî faaliyeti, diğer hücredeki faaliyeti uyarıcı veya engelleyici sinyallere dönüştürürler. Eğer hücreye gelen uyarıcı sinyaller, engelleyici sinyallerden yeterli miktarda büyükse hücre, aksonları yoluyla kendisini takip eden sinapslara bir elektrik sinyali gönderir. Kısacası matematikî olarak belli bir eşik değerin üzerinde sinyal üreten bir fonksiyon mevzubahistir.

İnsan beynindeki sinir hücreleri hakkında, bu hipotezleri destekler veriler elde edilmiş olsa da, bugün hâlâ bilgilerin nasıl işlendiği ve öğrenmenin nasıl gerçekleştiği hususu henüz sırlarını korumaktadır. Ancak bu hipotezlerin denenmesi ve yeni metotlar geliştirilmesi için sun'î sinir ağlarından istifade edilmesi çok şeyler öğrenilmesini sağladı. En azından insan zihninin mükemmelliği, bir kez daha ortaya çıkmış oldu.

Beynin akıl almaz hız ve kapasitede çalışmasının temelinde, sayıları yüz milyarı bulan sinir hücrelerinin paralel çalışmasının yattığı düşünülmektedir. İşte sun'î ağlar, bu temel fikirden ve mevcut hipotezlerden hareketle geliştirilmektedir.

Sun'î sinir hücrelerini andıran elektronik çipler temsilî sinapslarla bağlanarak sun'î sinir ağlarını oluştururlar. Sinapsların faaliyetleri, bağlantılara ayarlanabilir sayısal değerler verilerek modellenir. Sinapslardaki sayısal değerler, gerçek sinir hücrelerindeki ateşleme sıklığına tekabül eder. Bu tür modellerde gerçek sinir hücrelerini oluşturan dentritler ve aksonlara, yer verilmez.

Sun'î sinir ağlarında elektronik devreler genellikle birkaç kademede yer alırlar ve mesajlar tek istikamette akarlar. İlk kademede işlenmemiş bilginin verildiği girdi hücreleri, son kademede ise, işlenmiş son bilginin alındığı çıktı hücreleri bulunur. Aradaki kademelerde bilgi işlene işlene son kademeye kadar gelir. Bir hücreye gönderilen sinyaller, üzerlerinden geçtikleri sinapslarda bulunan sayılarla çarpılıp toplanır, böylece hücreye ulaşan toplam sinyal bulunur. Hücrenin kendisini takip eden hücrelere göndereceği sinyal bunun bir fonksiyonudur. Sûn'î sinir ağlarında, “sigmoidal fonksiyonlar” gibi fonksiyon türleri de kullanılmaktadır.

Genellikle sun'î sinir ağları ile çalışan bilgisayarlarda öğrenme, denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) olmak üzere iki şekilde gerçekleştirilir. Denetimli öğrenme, bir öğretmen nezaretinde verilen eğitime benzer. Denetimsiz öğrenmede ise, insanın bir öğretmene ihtiyaç duymadan aldığı bilgileri değerlendirerek neticeler elde etmesi ve böylelikle öğrenmesi taklid edilmeye çalışılmaktadır. Meselâ sun'î sinir ağları ile çalışan bir bilgisayara el yazısı harflerini tanıtma problemini düşünelim. Bunun için aynı harfin çok değişik şekilleri, girdi kademesindeki hücrelere ham bilgi olarak verilir. Her defasında çıktı hücrelerinin bulunduğu kademede harfin tanımlanabilmesi için sinapslardaki sayısal değerler ayarlanır. Bu işlemin defalarca tekrarından sonra bilgisayar, elyazısı harflerini tanır hale gelmektedir.

Bu sahayla uğraşan ilim adamları, araştırmalarının beynin çalışma prensiplerine ışık tutacağı ümidindeler. Hâlihazırdaki ağlarda, sinapslardaki değerlerin ayarlanmasının mesaj akışının aksi istikametinde yapılması, belli bir hücrenin yanlış çalışmasına karşı sistemin çok hassas olması, bilginin basit ve tesirli bir şekilde temsil edilip işlenmemesi, ilk planda sun'î ağlar ile çalışan bilgisayarların beynimizle çelişen yönleri arasında sayılabilir. Bu güçlükleri aşabilmek üzere beyinde bilgiyi temsil etmek için kullanıldığı tahmin edilen ve “popülasyon kodları” olarak adlandırılan bir metot üzerinde çalışmalar başlamıştır. Bu prensibe göre bilgi, aktif sinir hücrelerinin oluşturduğu toplulukların meydana getirdiği desen kalıpları ile temsil edilmektedir. Buna göre beynimizde karışık bir şekil, meselâ bir insan yüzü, belli bir grup sinir hücresinin kodlandığı desene uygun biçimde aktif hale geçmesiyle temsil edilmektedir. Maymun beyni üzerinde yapılan deneylerle teyid edilen bu mekanizma, eğer sun'î ağlarda başarıyla uygulanabilirse, şimdiye kadar karşılaşılan güçlüklerin bir kısmı aşılacak gibi gözüküyor. Ancak elbette, bunun için sun'î ağlarda başarıyla çalışacak beynimizden ilham alınmış matematikî metotların geliştirilmesine ihtiyaç vardır.

Kuşlar insanlara, tabiatta kendilerine sunulan imkânları kullanmak yoluyla uçulabileceğine dair iyi bir ilham kaynağı olmuşlardı. Aynı şey belki de daha çarpıcı olarak insan beyni ve sun'î zeka çalışmaları için de geçerlidir. Ancak bugün uçaklar kanat çırpmıyorlar, pervane veya jet motorlarla yol alıyorlar. Sun'î sinir ağlarında da durum farklı değil. Beyindeki faaliyeti izaha yönelik hipotezlerden ilham alınarak çalışmalara başlanmıştı.

İnsan zekasını taklit etme noktasında yapılan bu araştırmaların hangi seviyeye kadar ilerleyebileceği sorusu akla geliyor kuşkusuz. İnsan gibi düşünen bilgisayarların yapılması gerçekleşebilecek mi? Bunun için insanda ruh ve kalbin renberliğinde gerçekleşen idrak sürecinin mekanik mânâda sun'î bir beyinde, ne ölçüde taklit edilebileceğini düşünmek gerekir. Ne ölçüde geliştirilirse geliştirilsin, böyle bir beyin, mevcut bilgilere ancak taklidi mânâda vâkıf olabilir ve onları asla varlık âlemindeki hakikatleri ve İlâhî gayeyi bilme mânâsında “hikmet”e çeviremez. Bu açıdan ne gerçek bir benlik ne de gerçek bir anlayış ve idrak mevzubahis olacaktır. Diğer taraftan bilgisayarlarda bu taklit kabiliyeti iyice geliştirilerek zahiren insana benzer robotlar üretilmesi mümkün gözüküyor. Sun'î zeka çalışmalarındaki hızlı gelişmelerin müjdelediği “akıllı robotlar” ilk planda insanlığa sağlayacağı faydaları getirdiği için cazip bir fikir olarak düşünülebilir. Ancak bugün konuyla uğraşan kimi uzmanlar “yeniden bir insan yaratmak” hayaliyle yanıp tutuşuyorlar ve bunun, nihaî hedefleri olduğunu açıkça ifade ediyorlar. Gerçekleşemeyecek bu hedefin ilmî bir kimlikle kamuoyuna takdimi, aslında kendini bilmezliğin ve insanın gerçek mahiyetini kavramaktan uzak olmanın bir ifadesidir. Bu hedefler çerçevesinde yapılan çalışmaların insanlığa yarar mı yoksa zarar mı getireceği ise ayrı bir konu. Ümidimiz bu çalışmaların, kendi - varlık temellerine vâkıf ilmi kadrolarca hayırlı istikametlere yöneltilmesi.

KAYNAKLAR

- Alan, Yusuf, “Robotik Kültür” Sızıntı, Nisan 1993

- Hilton, Geoffrey E., “How Neural Networks Learn from Experience”, Scientıfic American, September 1992

- Kandel, Eric R., Robert D. Hawkins, “The Biological Basis of Learning and Individuality”, Scientifıc American, September 1992

- Lippmann, Richard P., “An Introduction to Computing with Neural Nets”, IEEE ASSP MAGAZINE, April 1987

- Milner, Peter M., “The Mind and Donald O. Hebb”, Scientıfic American, January 1993

- Widrow, Bernard, “30 years of Adaptive Neural Networks: Perceptron, Madaline, and Backpropogation”, Proceedingis of the IEEE Vol. 78 No. 9, September 1990