Bilişsel Bilimler Elkitabı Taslağı: 4. Bölüm

Turing Salonu’ndan Çince Odası’na: Makineler Düşünebilir mi ya da Makineler Uzman Olabilir mi?

İçindekiler (Alt Başlıklar)

• Turing Sınaması
• Parry ve Eliza Türü İzlenceler
• Karşı Çıkışlar
1. Öz-açılma Karşı Çıkışı
2. Bedensizlik Karşı Çıkışı
3. Eşduyum (Empati) Karşı Çıkışı
4. Bilgi Karşı Çıkışı
5. Uzmanlık Karşı Çıkışı "Dil, Gericidir" Savı
6. Bilgisayar ve İnsan Karşı Çıkışı
Zeka ve Düşünce Karmaşası
7. Girdi-Çıktı Karşı Çıkışı
• Daha Güçlü Bir Turing Sınaması Önerisi ve İnsan Zekası Düzeyinde X İnsan Zekası Düzeyinin Üstünde İzlenceler
• Çince Odası Tartışması
• 'Ping-fa'’ Olarak Zeka
• İnsan Zekasını Ayırt Edebilmek
• Sonuç Olarak

Turing Sınaması

Matematikçi Alan Turing (1912-1954), 1950 tarihli çığır açan makalesinde ilgi çekici bir soruya odaklanıyordu: “Makineler düşünebilir mi?” Bu soruyu yanıtlamak için bir yöntem bulunabilir miydi? Turing’in yanıtı, Taklit Oyunu oldu. Bu oyunda 3 kişi var: Bir kadın (A), bir erkek (B) ve bir sorgucu (C). Sorgucu ayrı bir odada duruyor. Klavye aracılığıyla, diğer odadaki iki kişiyle kurduğu iletişimin amacı, hangisinin kadın olduğunu anlamak. Diğer odadaki 2 kişinin amacı ise, yalnızca birinin kadın olmasına karşın, sorgucuyu kadın olduklarına inandırmak. Turing şunu öneriyor: “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu “yukarıdaki A bir makine olsa ne olur?” sorusuna çevirmek. Diğer bir deyişle, bir makine, bir insanı (sorgucuyu) insan olduğuna inandırabilir mi? Bu oyuna, ‘Turing Sınaması’ deniyor. Kısacası; öyle bir makine yapalım ki bu makine, klavye aracılığıyla insanlarla iletişim kursun ve insanlar, onun makine olduğunu anlayamayıp insan sansınlar.

Turing Sınaması’nı geçene 100,000 Dolarlık büyük bir ödül var. ‘Löbner Ödülü’ olarak adlandırılan bu yarışma, 1991’den beri gerçekleştiriliyor. Henüz Sınama’yı geçen yok. 1991’deki yarışmada, bir insan, derin Shakespeare bilgisi nedeniyle, makine sanılmıştı. Öte yandan, bilişsel bilimcilerin büyük bir bölümü, bu sınamayı pek ciddiye almıyorlar çünkü Turing Sınaması’nı geçmenin makinelerin düşünebildiğini göstermek için yeterli olmadığını ileri sürüyorlar. Sınamayı geçmek, gerçek düşünceyi değil aldatma becerisini gösteriyor. Şimdilik burada duralım.

Turing Sınaması’ndaki bilgisayarın iletişim özelliğine bakalım: Birtakım sorular soruluyor; bilgisayar bu sorulara yanıt veriyor. Yani “makineler düşünebilir mi?” sorusu, birincisi, dilbilimsel bir konu olarak ele alınıyor. Oysa, dil ve düşünce ilişkisi, bilişsel bilimlerde en tartışmalı konulardan biridir. İkincisi, ister istemez, davranışçı bir yaklaşım sözkonusu: Girdilere ve çıktılara bakarak, kara kutuyu yani makinenin kendisini kavramaya çalışıyoruz. Üçüncüsü, bu sınama, bedensiz bir sınama. Makine ve sorgucu, yüzyüze değiller. Belki şu yapılabilirdi: Bir insan, bir makinenin vereceği yanıtları ezberleyip sorgucunun sorularına bu yanıtları verip bu yanıtların insan ürünü mü bilgisayar ürünü mü olduğunu sorabilirdi. Bu çabanın bilimselliğini korumak için, bütün iletişim oturumu kaydedilirdi. Gerçekte, benzer bir girişim, toplumsal düşünce dünyasında çokça denenmiştir. Bir araştırmacı, şöyle bir alan deneyi yapmıştır: Önce bir felsefecinin metnini okumuş, daha sonra bir yarıkuslunun (şizofren) sözlerini okumuştur. Dinleyicilere hangisini kimin yazdığını sorduğunda, insanların ayırtedemediğini görmüştür. Aynı biçimde, doksanlarda, Bakırköy ‘Akıl ve Sinir Hastalıkları’ Hastanesi’nin hekimleri ve ‘hasta’larının çıkardığı sanat dergisi Şizofrengi, Türkiye’de gelmiş geçmiş en iyi yazın (edebiyat) dergisi sayılabilir.

Parry ve Eliza Türü İzlenceler

Turing Sınaması, gerçekte, makineler üstüne değil, insanlar üstünedir. İnsan, “makineler düşünebilir mi?” sorusuna yanıt aramaktadır çünkü böylece kendisini anlamak istemektedir. Turing Sınaması da, insanın kendini anlama çabasında önemli bir yere sahiptir. Turing’in makalesinden sonra, konuşan izlenceler (chatbot) geliştirilmiştir. Bu izlenceler, açkı (anahtar) sözcük temelli çalışmaktadır. Altta yatan düşünceye değil, yüzeysel dil öğelerine dayanırlar. Bunlardan en ünlüleri, Yansıtımcalı (Paranoyak) Parry ve Yansısal Sağaltımcı (psikoterapist) Bilgisayar İzlencesi Eliza’dır.

1972’de, Yansıtımcalı Parry İzlencesi’yle şöyle bir deney yapılmıştır: 8 deneyimli yansı hekimi (psikiyatrist), klavye aracılığıyla, gerçek yansıtımcalılarla ve Parry’yle yazışmışlardır. Yansı hekimlerine, yazıştıklarının bir bölümünün bilgisayar izlencesi olduğu söylenmemiş ve kişilerin yansıtımca düzeyini değerlendirmeleri istenmiştir. Bunun dışında, 33 yansı hekimine, bu yazışmaların yazılı metni ulaştırılmış; onlardan da yansıtımca düzeylerini değerlendirmeleri istenmiştir. Çalışma bittikten sonra, yazıştıklarının bir bölümünün bilgisayar izlencesi olduğu bildirilmiş ve hangilerinin insan hangilerinin bilgisayar izlencesi olduğunu bulmaları istenmiştir. Yansı hekimleri, iki durumda da, şans değerinden, yani % 50’den yukarı çıkamamışlardır.

Diğer bir izlencenin, Yansısal sağaltımcı bilgisayar izlencesi Eliza’nın çok sayıda çeşitlemesi bulunmaktadır. Bu çeşitlemelerde, izlence, kullanıcıya, ne sorunu olduğunu sormakta; yanıttaki sözcüklere göre yanıt vermektedir. Örneğin, “babamla sorunum var” diyen bir kullanıcıya verebileceği şu tür kalıp yanıtlar bulunmaktadır:

"Biraz açar mısınız?"
(Babayı açkı sözcük olarak kullanarak) "Annenizle de var mı?"
"Baskıcı mı?"
"Her şeye karışıyor mu?" vb.

Bu yanıtları verebilmek için, bir varlığın insan olması gerekmez. Zaten alanda çalışan birçok uzman da, danışanına insanmış gibi değil de, gözlerinin önünde akan sayısız veri satırı olarak bakmaktadırlar. Bir insanın babasıyla yaşayabileceği sorunlar, alt alta dizilebilir bir nitelik taşıyorsa, sorunları konuşma etkinliğinin sonuçları belirlenimcidir. Diğer bir deyişle, bir insanın babasıyla yaşadığı sorunla ilgili yapılabilecek konuşma seçenekleri, sonludur. Bir bilgisayar, bu sonlu dizelgeden rastgele sorular atarak, sorunun köküne inebilir. Zaten, bir sorunu olan insan, genellikle, konuşmak isteyen insandır. Bir-iki denemeden sonra kendisi zaten açıklar.

Yukarıdaki olası yanıtlarda, insancıl yansıbilimci Carl Rogers’ın açık etkisini görmekteyiz. Yansıbilimci, eşit olmayan bir ilişki koymuyor. Karşıdakini dinliyor, ona enaz cesaretlendiricilerle ("anladım" gibi, "hı hı" demek gibi), özetleyicilerle ("sanıyorum şimdiye kadar söyledikleriniz şöyle özetlenebilir:… " gibi), yeniden-kavramsallaştırıcılarla ("şöyle de diyebilir miyiz?:…" gibi) vb. en az müdahaleyle yanıtlar üretiyor. Aynı biçimde, Yansıtımcalı Parry de, yansıtımcalı bir insanın verebileceği yanıtları veriyor.

Karşı Çıkışlar

Elbette, Eliza türü izlencelere karşı çıkışlar bulunmakta. Bunların bir bölümüne yanıt vermesi kolay. Bir bölümü ya zor ya da henüz yanıtsız. Kolaylardan başlayalım:

1) Öz-açılma Karşı Çıkışı

Bir insan yansıbilimcinin bir birey-tarihi, bir yaşamı vardır. Yansıbilimcinin elindeki araçlardan biri de, öz-açılmadır. Yani, gerekli olduğu durumlarda, yansıbilimci kendi yaşamındaki benzer durumlardan ya da sorunlardan sözedebilir (Gerçi bu, ne kadar mantıklı bir yol olabilir, tartışmalı). Oysa, bir bilgisayarın yaşamı yoktur. Bu eleştiriye şöyle yanıt verilebilir: Bilgisayarın izlencesine yaşam öyküsü ekleyebiliriz. Hatta birden fazla yaşam öyküsü ekleriz; bilgisayar, öz-açılma gerektiğinde, o anki danışana hangi yaşam öyküsü daha uygunsa, onu açar. Bu, insan yansıbilimcilere karşı, çok üstün bir özelliktir. İnsan yansıbilimcilerin yardım etkinliği, yansıbilimcinin kendi yaşamının ve değer yargılarının gölgesinde kalmaktadır. Türkiye’deki yansıbilimciler, sık sık, İsrail’den örselenme (travma) uzmanlarını çağırmaktadır. Bu yansıbilimcilerin İsrail vahşetinden kaçan Filistinli sığınmacılara yapabilecekleri yansıbilimsel yardım, ürkütücüdür. Çoğu zaten, Araplar’ı ‘terörist’ olarak görmekte; Irak’ta yaşanan katliamlara karşın, Amerika’yı ve İsrail’i dünyaya özgürlük getiren ülkeler olarak yüceltmektedirler. Bu yansıbilimciler, sözgelimi, intihar bombacılarını, hastalıklı kişilikler olarak tanımlamakta ve bu görüşün son derece bilimsel olduğunu ileri sürmektedirler. Askerlerin bir savaşta canını feda edecek denli kendinden vazgeçmiş olmalarının, yaşamı zindan edilen Iraklılar’ın ve Filistinliler’in intihar bombacısı olmalarıyla aynı altyapıyı paylaştığını görememektedirler.

Daha birçok örnek verilebilir: Deprem mağdurlarına yansıbilimsel yardım götürülmektedir. Bu yardımda, yaşanılan sıkıntıların sorumlusu olarak, doğal bir olay, deprem gösterilmekte; ancak, asıl sorumlunun, doğa değil toplumsal yapılar olduğu unutulmaktadır. Çok kez söylendi: Japonya’da da deprem oluyor ama çok az insan ölüyor. Deprem kuşağındaki bir ülke, insanına gerçekten değer veriyorsa, onların başına yıkılacağı kesin olan yapılara izin vermez. Yalılar yıkılmıyor da neden Avrupa tarihinde işçilerin kalabileceği küçük küçük odalar olarak tasarlanıp sonra biçim değiştirmiş apartmanlar ve derme çatma evler yıkılıyor acaba?..

Bunlar, insan yansıbilimcilerin yardım etkinliklerinin içeriğine yönelik eleştiriler. Bir de, seçtikleri alanlar, yansıbilimcilerin yaşam öykülerinin gölgesinde kalıyor. Yansıbilimcilerin çoğu, Türkiye’de baskı görmüş ve görmekte olan insanlara yardım götürmemektedir. Siyasal görüşleri, buna engel olmaktadır. Ama bunun ötesinde, pek de siyasal olmayan sorunları çözmek için de çaba harcamamaktadırlar. Örneğin, töre cinayetleri ve Batman’daki intiharlar üstüne en etkili araştırmalar ve uygulamalar, yansıbilimcilerden değil gazetecilerden ve yansıbilim eğitimi almamış olan sivil toplum kuruluşu çalışanlarından gelmektedir.

Elbette burada "nasıl bir yansıbilim istiyoruz?" sorusuna yanıt verecek değiliz. Bilişsel bilim sınırlarına geri dönelim: Eliza’nın birden fazla birey-tarihi olabileceği için, insan yansıbilimcilere karşı en az bir tane üstünlüğü bulunmaktadır.

2) Bedensizlik Karşı Çıkışı

Eliza, bir izlencedir. Bir izlence olduğu için, sözel olmayan davranışları çözemez. Oysa, iletişimde, sözel olmayan davranışlar çok önemlidir. Bu eleştiriye şu yanıt verilebilir: Eliza’ya duyarlar (sensor) ve kameralar ekleyerek, dış dünyadan klavye dışında da bilgi almasını sağlayabiliriz. Yüz ifadelerine yine yüz ifadeleriyle yanıt veren makineler geliştirilmektedir. Yazmak yerine doğrudan konuşarak da iletişim kurulabilir. Konuşma tanıma araçları, Eliza’ya, kullanıcının ses tonuyla gelen duyguları çözmekte yardımcı olabilir. Ama belki bunlardan daha önemlisi, gelecekte, Eliza’nın bedenlendirilmesidir. İnsanımsı robot çalışmaları sürmektedir. Bu robotlar, diğer robotlardan ayrı olarak, insan görüntüsünde ve insan işlevinde geliştirilmektedirler.

3) Eşduyum (Empati) Karşı Çıkışı

Bu karşı çıkışa göre, yansıbilimsel yardımın temel öğesi, eşduyumdur. Diğer bir deyişle, kendisini başkasının yerine koyabilme becerisidir. İnsan, eşduyum gösterebilir; bilgisayar, insan olmadığından, eşduyum gösteremez. Ancak, bir çok insan yansıbilimci, bu beceriyi kullanmamaktadırlar. Ayrıca, eşduyum, yoktan varolan bir şey değildir. Eşduyum, tek başına iyi niyet demek değildir. Bilgiyi ve çözümleme gücünü de gerektirir. Oysa, birçok insan yansıbilimcinin toplumsal olaylara ilişkin bilgisi ve çözümleme gücü son derece yetersizdir. Toplumun en tutucu değerlerini ‘yansıbilimsel yardım’ adı altında danışanlarına şırınga etmektedirler. Dayak yediği için evden kaçan kadına, “kadının yeri, kocasının yanıdır. Evine dön!” diyebilmekte ve insanların kendi canlarına kıymalarına yol açabilmektedirler. Herşeye ilaç yazan ve çok sayıda insanın yok yere ilaç bağımlısı olmasının sorumluluğunu taşıyan yansı hekimleri de (psikiyatrist), toplumun en tutucu değerlerini şırınga eden yansıbilimcilerden farklı değildir.

Ayrıca, yansıbilimciler, diğer birçok meslekte de olduğu gibi, yoğun iş yükü altında çalışmaktadırlar. İşlerini yorgun argın yaptıklarından verimleri düşmektedir. Bu yorgun argınlıkta eşduyum gösterebilecekleri tek insan türü, yorgun argın insan türü olabilir. Bilgisayar yansıbilimcinin böyle bir sorunu yoktur.

4) Bilgi Karşı Çıkışı

Bu karşı çıkışa göre, bilgisayar, insan kadar ve insan gibi bilgili olamaz. Önce ‘insan kadar’a bakalım. Bilgisayarın sığası ve işlem hızı, insanınkinden kat kat ileridedir. İnsan, bilgilerin ne kadarını aklında tutabiliyorsa, o kadarını kullanabilir. Oysa bilgisayara, binlerce insanın belleğindeki bilgileri yükleyebiliriz. Gerçekte, insanların bilgisi, bölük pörçük ve eksiktir. İnsan belleğini, bilgisayarda olduğu gibi, parçasızlaştıracak (defragmentation) bir komut da bulunmamaktadır.

Bir de ‘insan gibi’ye bakalım. İnsan gibi bilgi sahibi olmak ne demektir? Daha doğrusu, ele aldığımız konuya özelleştirirsek, insan yansıbilimci gibi bilgi sahibi olmak ne demektir? İnsan yansıbilimcinin eğitiminin temelde iki kaynağı bulunmaktadır: Birincisi, uygulama sırasında öğrenilen olay incelemeleri. İkincisi, 'Diagnostic and Statistical Manual' (Tanı ve Sayılama Elkitabı) olarak adlandırılan Amerika’da yayınlanmış ve çeşitli aralıklarla güncellenen bir kitaptır. Bu kitaptaki tanı biçimleri, algoritma olarak yazılmıştır. "Şu, şu, şu belirtiler varsa, kişi, şu hastalığı yaşamaktadır" türü koşullu önermelerden oluşmaktadır. İnsan yansıbilimci, ya bu kitabı ezberlemek zorunda kalmaktadır ya da görüşme sırasında kitaba bakamayacağından, görüşmeden sonra bakmakta; bu da görüşme sırasında birtakım yanlışlara yolaçmaktadır. Oysa, koşullu önermeler ve bu önermeler üzerinden arama yapma, bilgisayar yansıbilimcinin uzmanlık alanıdır. İnsan yansıbilimcinin sorduklarından daha uygun sorularla, tanı önermelerini rahatlıkla sınayabilir.

5) Uzmanlık Karşı Çıkışı

Bu karşı çıkışa göre, yansıbilim, uzmanlık gerektiren bir iştir. Bilgisayarlar, bir uzmanın işini yapamaz. Yapay zeka çalışmaları ise, bunun tam tersini söylüyor: Uzmanlık alanlarını modellemesi kolay, çünkü sınırlı bir alan içinde yani bir uzmanlık alanı içinde, soru-yanıt örüntüleri, sınırlı sayıdadır. Tıpta ve kimyada çok sayıda araştırma ve tanıma izlencesi geliştirilmiştir. Bunlar, oldukça başarılıdır.

Asıl, genel bir model geliştirmesi zor. Çünkü soru-yanıt örüntüleri sonsuz sayıdadır. Gelebilecek soruları öngörmek olanaksızdır. Ünlü örnek şudur: Eliza türü izlenceye "hekimler iç çamaşır giyer mi?" diye sorduğumuzda, izlence, yanıt verememektedir. Arkatasar bilgisi yoktur. Ama bir alanda uzman olabilir. Başka bir yazıda, bilgisayar mühendislerinin en azından bir bölümünün sigorta attığında ne yapacaklarını bilmediklerini söylemiştik. Bu, eğitimin yetersizliğinden değil, uzmanlığın sınırlamasından ileri gelmektedir. Bir insan 10 yıl (4 yıl artı 2 yıl artı 4 yıl olsun) çok yoğun çalışarak, bir alanın uzmanı olabilir. Ancak, örneğin bir Konfüçyüs gibi ("görüşleri doğrudur yanlıştır" demiyoruz) konuşabilmek, bu ölçülerle açıklanamaz. Aynı biçimde, bir alandaki İngilizce kaynaklara hakim olan bir insan, İngilizce gazete okumakta zorlanır çünkü gazeteler, genele ilişkin olduklarından, çeşit çeşit sözcük içerirler; uzmanlık alanlarında kullanılan sözcüklerin sayısı ise çok fazla değildir. Yansıbilim alanındaki durum, daha da içler acısıdır: İnsanı açıklama savındaki bir bilim olduğunu ileri süren yansıbilim, toplumsal bilimler alanında, en az sözcük kullanan alandır. İnsan yaşantısı, alabildiğine geniştir; ancak, doğa bilimlerini model alarak, insanı açıklamaktan uzaklaşmış olan yansıbilim, bir yandan insanların arasına neredeyse karbon kağıdı koyacak kadar indirgemeci yönüyle bir yandan da son derece kısıtlı mesleksel söz dağarıyla günümüzde, dediği gibi olmayan ‘hayalet bilimler’den biridir.

Yansıbilimle ilgili üç ek nokta, insan yansıbilimcinin etkinliklerinin bilimselliğinden ve güvenirliğinden kuşku duymamıza yol açmaktadır: Birincisi, bir insanın üniversitede yansıbilim okuyabilmesi için, toplumla ilgili hiçbir şey bilmesine gerek yoktur. Yansıbilim eğitimi, tarih, coğrafya, yazın, felsefe, mantık vb. bilgisi gerektirmemektedir. Önkoşul olarak sayabileceğimiz tek ders, 2. ya da 3. sınıfta verilen sayılama ders(ler)ini geçebilmek için, orta düzey matematik bilgisidir. Yansıbilim, bağlamsız bir bilgi demeti olduğundan, yansıbilimci de dünyada olan bitenleri lütfedip bilimsel dergilerdeki gelişmeleri, haberleri ya da gazeteleri izleyerek öğrenmedikçe, herhangi bir eğitimsiz insanın bilişsel düzeyinden öteye geçememektedir.

İkincisi, yansıbilimin araştırma nesnesi tam olarak belli değildir. Çünkü yansıbilimin kurulduğu dönemde, zihin felsefesi, olanakları gelişkin olmayan bir sinirbilime dayanıyordu. Descartes türü ikicilik (dualizm) yaygındı. Gerçekte, yansıbilimin doğuşu, fiziğe bilim içinden (dışarıdan değil) bir tepkiydi. Fiziğin açıklayamadığı insan olgularını bilimsel olarak açıklamak üzere kurulmuştu. Ancak, Descartes’ın etkisi, bu ilk yansıbilimin yöntem seçiminde de kendisini göstermektedir. Bu yöntem, içebakıştır. İçebakışın yanıltıcı olabileceği onyıllar sonra anlaşılmış, davranışçı akımlar gelişmeye başlamıştır. Öncesinde, yansıbilim, kendini ruhu inceleyen bilim olarak tanımlarken; davranışçı yaklaşım, ruh gibi fizikötesi yaratımlara gönderme yapmayı kaldırmış ve gözlenebilir davranışlar üzerinde durmuştur. Amerikalı araştırmacıların etkilendikleri üç yansıbilimcinin hiç biri, kendini 'psikolog' olarak tanımlamamaktaydı. Pavlov, kendini bedenbilimci (fizyolog) olarak görmekteydi. Bekhterev, kendini tepkebilimci (reflexolog) olarak görürken; Kornilof ise, tepkibilimci (reactolog) olarak tanımlamaktaydı. Bunların bu tanımlamaları, ruh gibi insanın ürettiği kavramları, araştırma alanlarından dışarı atmak, diğer bir deyişle, Descartes’çı ruh-beden ikiliğini kırmak içindi.

'Psikoloji'nin, tarihi boyunca, elle tutulur insanlarla değil –çünkü insanlar 3 boyutludur- duvara yansıtılmış yansılar gibi, 2 boyutlu gerçekliklerle ilgilendiği görülmektedir. İnsan, 'psikoloji' için, kağıt üstündeki bir veridir. Oysa, Eflatun’un mağarasındaki gölgeler üstüne değil, o gölgelerin sahibi olan varlıklar üstüne çalışmak gerekir. Ve gölgeler 2 boyutlu olsa da; gölgelerin sahipleri, 3 boyutludur. Daha da ileri gidip, o gölgelerin ardında olan varlıkları inceleyen varlığımızı incelememiz gerekir. İnceleyen varlığımız da 3 boyutludur. Bu söylenenler, yansıbilimin kökten bir eleştirisini gerektirir.

'Psikoloji' olarak adlandırılan biçimsiz alana, 'yansıbilim' diyoruz çünkü biz de yukarıda anılan araştırmacılar gibi, ruh-beden ikiciliğini reddediyoruz. Sinirbilim çalışmaları, daha pek de fazla gelişmediği söylenebilecek bugün bile; eskiden, ruha, periye, cine bağlanan olayları bilim sınırları içinde açıklayabilmektedir. Bundan sonraki evre, EEG türü beyin ve sinir görüntüleme araçlarının küçülmeleri, ucuzlamaları ve tansiyon-ölçerler gibi her eve girmeleridir. Böylece, insanlar, başları ağrıdığında, sorunun, beynin hangi bölgesinden ileri geldiğini bilecek ve gelecekte, açıklanamayacağı söylenen daha birçok ‘ruhsal’ denilen olay, günışığına çıkacaktır. Bu gelişme, tıp ve sinirbilim gibi uzmanlıkların halklaşmasını ve bilginin akademik dünyanın dışına taşmasını getirecektir.

'Psikoloji'ye 'yansıbilim' dememizin diğer bir nedeni, gerçekte, 'psikoloji'nin cinlerin, perilerin bilimi değil, yansıları inceleyen bir alan olmasıdır. Bu yansılar, iki yönlüdür. İnsan, yaşar ve yaşadıkça, dış gerçeklik, ona yansır ve insan, bu içselleştirilmiş yansılara çeşitli yöneylemciler (operatör) uygulayıp yeni yansılar oluşturur.

'Psikoloji'ye 'yansıbilim' dememizin son nedeni, siyasaldır. 'Psikoloji' yerine, 'reflectoloji' diyebilirdik. Demiyoruz çünkü tek tek sözcüklerin, biraraya geldiklerinde, insanın bilişsel dünyasını biçimlendirdiğini düşünmekteyiz. İnsanların anadilini yitirip artık 'Amerikan İmparatorluğu' olarak adlandırılan devletin bir yurttaşı gibi düşünmesi, uzak bir olasılık değildir. Pasifik’teki birçok ada-devlet, dinini ve dilini yitirmiştir. Bu konudaki en güzel örnek, Filipinler örneğidir. Daha önce İspanya’nın sömürgesi olan bu ada-devletin adı, İspanya Kralı Filip’ten gelmektedir. Filipinler, 'Filip'in adaları' demektir. Düşünün bir ülkenin adının, ‘Buşistan’ olduğunu. Sömürgecilerin sömürgeciliğin gülen yüzü olarak adalara getirdiği Katolik papazların etkinlikleri meyve vermiştir. Bugün, 'Filipinliler'in % 90’ı koyu Katolik’tir. Katolik’ten daha Katolik olmuş ‘Filipinliler’in onlarcası, her yıl, İsa’nın çarmıha gerilişini anmak için, kendi istekleriyle çarmıha gerilmekte; ellerine ve ayaklarına çivi çakılarak öylece beklemektedirler. Katolikler’in inançları, bir totem inancından daha mı kutsaldır ve daha mı üstündür?

İkincisi, ‘Filipinliler’in toplumsal yaşantıları ve birikimleri, sömürgecilerce yerle bir edilmiş; yeni doğanlara zorla İspanyol adları verilmiştir. Bugün de, Filipinliler, yaklaşık 100 yıl önce İspanya’nın bölgeden çekilmesinden sonra bile, İspanyol adları taşımaktadırlar. Üçüncüsü, daha sonra Amerikan sömürgesi olmuşlardır ve bebekken İngilizce öğrenmekte, aynaya bakmaktan ve kendi ana dillerinden utanç duymaktadırlar. Onlara Robinson’un Cuma’ya yaptığı gibi, tüm uygarlıkları Avrupalılar’ın ve Amerikalılar’ın yarattığı, bunların en üstün insanlar olduğu düşüncesi aşılanmıştır. ‘Psikoloji’ye dönersek, insanlar, gerçekte, “sosyoloji (toplumbilim), antropoloji (insanbilim), linguistik (dilbilim), terapi (sağaltım)” vb. diyerek, Filipinliler’e aşılanan bu düşünceyi olumlamaktadırlar. Bu, bir Öztürkçe çabası değildir. Sömürgence dillere karşı, bir Özdilce çabasıdır. Her dil, kendi olanaklarıyla, kendi dilbilimsel araçlarıyla, kendi bilişsel dünyasını yaratabilmelidir.

İnsan yansıbilimcinin etkinliklerinin bilimselliğinden ve güvenirliğinden kuşku duymamıza yol açan son nokta, yansıbilimcilerin çoğunun bilim felsefesi ve bilim tarihi okumamış olmalarıdır. Yansıbilim bölümleri, öğrencileri, bilim felsefesi ve bilim tarihi okumadan mezun etmektedir. En bilgili olanları, Popper’a ilişkin bölük pörçük bilgileriyle, diğer bilim felsefelerinden habersiz bir biçimde, ‘bilim’ yaptıklarını ileri sürmektedirler. Bir felsefe ya da toplumbilim öğrencisinin ikinci sınıfta edindiği bilgilere ve kavramsal çerçeveye bile sahip değillerdir.

"Dil, Gericidir" Savı

Bu noktada, burada ilk kez "dil, gericidir" olarak adlandırdığımız savı açıklayalım: Birçok bilim ya da bilgi alanı, çıkışında verilen adın çizdiği sınırların ötesine geçmiş; ancak adlar, aynı kalmıştır. Bu durum, kavram kargaşasına yol açmaktadır. Örneğin, yapay zeka alanı, canlı olmayan özdekten zeki izlenceler ya da varlıklar yaratma gibi bir amaçla ortaya çıkmış; ancak sonraları, yapay sinir ağlarını ve genetik algoritmaları çalışmanın yanında, canlı özdekten ve canlı hücrelerden yapılan illa zeki olmayan ama belli bilişsel iç durumları yükleyebileceğimiz uzuvluklar (organizma) üstüne de çalışmaya başlamıştır. Yapay zeka, artık, yapay zeka çalışmamaktadır. Yapay zeka diye tek bir alan olduğu yönlü görüşe karşı çıkanların sayısı da az değildir. Bunun yerine, yapay zekanın alt alanlarının artık yeni bağımsız alanlar olduğu söylenmektedir (örneğin/ robot çalışmaları, sinirsel bilgisayım (neurocomputing), yapay sinir ağları, hücre mimarlığı, konuşma tanıma araçları geliştirme, (robot çalışmalarından ayrı olarak) insanımsı robot çalışmaları, makine öğrenmesi vb.). Buna koşut olarak, çeşitli üniversitelerde, artık, yüksek lisans ve doktora düzeyinde, yapay zeka dersi açılmamaktadır; ‘yapay zeka’ sözü, çok genel bulunmaktadır. Onun yerine, yukarıda saydığımız artık bağımsızlaşmış alanlar için ayrı ayrı dersler açılmaktadır. Öte yandan, alana hala ‘yapay zeka’ denmesi, bu çalışmaların yeniden kavramsallaştırılmasında bir engel olmaktadır.

Bir diğer örnek, tutumbilimden (iktisat) gelmektedir. Tutumbilim/ iktisat/ ekonomi, başlangıçta, tutumlu olmanın bilimi ve eldeki herzaman kıt olan kaynakları en etkili biçimde kullanma bilimi olarak tanımlanmıştır. Sonrasında, tutumbilim alanında, çok sayıda düşünsel okul ortaya çıkmış ve bu okullar, tutumbilimin bu biçimde tanımlanmasını reddetmişlerdir. Kurumsalcı okul, tutumbilimi, toplumsal kurumların insanlara olan etkisini inceleyen bilim olarak tanımlamaktadır. Birinci yaklaşımdan temel olarak ayrıldığı nokta, insanların ussal varlıklar olmaması ve ussallıktan çok alışkanlıkların ve toplumsal kurumların bir ürünü olmasıdır. Böyle bir yaklaşım, elbette, birinci tanımı doğru bulmayacaktır. Bir diğer örnek, Marksçı tutumbilimdir. Marksçı okul, tutumbilimi emeğin bilimi olarak tanımlayarak, tarih boyunca sınıf çatışmalarını; üretim araçlarının mülklüğünü ve üretim biçimlerini incelemektedir. Kurumsalcı okul, Marksçı okulla az çok örtüşürken, Marksçı okulun birinci tanımı reddetmesinin nedeni şudur: Kaynaklar, gerçekte kıt değildir. Kıtlığı yaratan, gelir dağılımındaki eşitsizliklerdir. Dolayısıyla, tutumbilimin daha doğru bir tanımı, gelir dağılımındaki eşitsizlikleri ortadan kaldırmanın bilimi olacaktır. Sonuç olarak, bu üç okul da, tutumbilim çatısı altında yeralmaktadır. Yine bu alan için verilen ‘tutumbilim/ iktisat/ ekonomi’ adları, alana deli gömleği giydirmektedir. Bugün ‘yansıbilim’ adı da, ‘tutumbilim’ adı da, tarihsel adlardır. Alan tanımı yapamamakta; çizemediği sınırları tarihsel bir haritayla kabul ettirmektedirler. 100 yıl önce, bilimler arası yapılmış bir işbölümü, elbette, günümüzde yapılmakta olan ve yapılması istenen işbölümünden farklıdır. Bilişsel bilim de, bu 100 yıl önceki bilimler arası işbölümünün bir gözden geçirilmesidir. İlerleyen onyıllarda, yeni alanların çıkmasına şaşırmamak gerekir. Yeni alanlar çıktıkça, bu işbölümü yenilenecek; bugün ‘bilişsel bilimler’ ya da ‘yansıbilim’ olarak adlandırdığımız alanlar evrilerek, sıklıkla, bu adların sınırlarından taşan çalışmalara girişeceklerdir ve yeni bilim adları ortaya çıkacaktır.

Sonuç olarak, bilim adlarını ve genel olarak kavramsal adları, tanımlayıcı olarak değil başlangıç için bir çıpa olarak görmek gerekir. Gemi, bir limana demir atar; sonra başka limanlara uğradıkça ya da uçak gemisine döndükçe; adı, ‘Mor Taka’dan, ‘Okyanus Gezgini’ne dönüşebilir. Okyanus Gezgini, okyanuslara açılarak, ‘Mor Taka’lıktan çoktan çıkmıştır.

6) Bilgisayar ve İnsan Karşı Çıkışı

Bu karşı çıkışa göre, bilgisayar, soğuk bir varlıktır. İnsanlar, sorunlarını bilgisayarlarla konuşmak istemezler. Bu, doğru değil. Şimdilik bilgisayarları bir yana bırakalım: İnsanların bir bölümü, sorunlarını eşe-dosta anlatırken; başkaları, yakınlarının, sorunlarını bilmesinden çekinerek, bir yabancıya, yani yansıbilimciye giderler. İnsanlar, yansıbilimciye neden gidiyorlarsa, sorunlarını bilgisayara anlatmayı da aynı nedenle yeğlemektedirler. Bilgisayara girişte, gerçek ad yerine takma ad girilebilmektedir. Oysa, bir insan yansıbilimci, herşeyin kaydını tutmak durumundadır. Bu kayıt tutma etkinliği, birçok insanı yansıbilimciye gitmekten caydırmaktadır.

Elbette, burada, “ya bilgisayar ya insan” demiyoruz. Tek başına bilgisayarın da yardımı olabileceği gibi; insan yansıbilimciler, bu tür izlenceleri, kendi yardım etkinliklerine bir destek olarak kullanabilirler.

7) Zeka ve Düşünce Karmaşası

Yine Turing Sınaması’na dönersek, bir kavram kargaşası ortaya çıkmaktadır. Yansıbilimci olmak, zeka gerektirir mi? Yansıbilimciler, genel bir zekayı mı kullanıyor yoksa yansıbilimcilik özel bir zekayı mı gerektirir? Eliza türü izlenceler, zeki sayılabilir mi? Bu izlenceler zekiyse, insan yansıbilimciler de zekidir. Öte yandan, bu izlencelere ‘zeki’ diyemiyorsak, yansıbilimcilerin etkinliklerini de ‘zeki’ olarak adlandırmak zor görünüyor.

İkincisi, Turing, özgün olarak, "Makineler zeki olabilir mi?" sorusunu değil "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu sormuştu. Bu ikisi, çok farklı şeyler ama biz sıklıkla bunları karıştırıyoruz. Asıl çaba şu: İnsanın kendini eşsiz kıldığını düşündüğü özelliklere makineler de sahip olabilir mi? Dolayısıyla, kavram kargaşası, bir yandan birinci bölümde söylediğimiz gibi, geri bir zihin felsefesine dayanmaktan bir yandan da bu çabanın genel çerçevesinden kaynaklanıyor.

8) Girdi-Çıktı Karşı Çıkışı

Bu karşı çıkışa göre, Eliza türü izlencelerin yanlıları, temel bir noktada yanılmaktadırlar. İnsanı anlama çabası içerisinde, yalnızca girdilere ve çıktılara odaklanmakta, izlenceyi davranışçıların yaptığı gibi kara kutu olarak görmekte ve konuyu dilbilime indirgemektedirler. Dahası, makine, insanı yalnızca taklit etmektedir. İnsan gibidir ama insan değildir. Bu karşı çıkışa aşağıda gireceğiz.

Daha Güçlü Bir Turing Sınaması Önerisi ve İnsan Zekası Düzeyinde X İnsan Zekası Düzeyinin Üstünde İzlenceler

Daha güçlü bir Turing sınaması önerelim: Bir odada, bir insan, bir de makine olsun. Diğer odadaki bilgisayar, hangisinin insan hangisinin makine olduğunu bulmaya çalışsın. Bu, Turing sınaması için ileri bir adım olacaktır. Bu sınamayı özgönderimle (recursion) geliştirebiliriz: Bir insanla bir makineyi ayırtedebilen bir makineyi bir insandan ayırtedebilen bir makine geliştirilebilir mi? Bu, özgönderimle, sonsuza dek gider.

Çok sayıda Turing Sınaması çeşitlemeleri önerilmiştir. Bunlardan bize göre en etkileyici olanı, Stuart Watt’ın önerisidir: Stuart Watt, ‘Tersine Turing Sınaması’ olarak adlandırılan önerisinde, insanın 3. bölümde ele aldığımız türden yanılgıları üzerinde durmuştur. Turing Sınaması’nı geçen bir izlence, insanların insan mı bilgisayar mı diye ayırt edemedikleri durumları ayırt edememeli; ayırt edebildikleri durumları ayırt edebilmelidir. Diğer bir deyişle, ne zaman bir insan sorgucu, ayırt edemiyorsa, izlence de ayırt edememeli; ne zaman ayırt edebiliyorsa, izlence de ayırt edebilmelidir. Çeşitli araştırmacılar, Turing Sınaması’nın zaten, bu ‘Tersine Turing Sınaması’nı önkabul olarak aldığını belirtmektedirler.

İlk bakışta, aynıymış gibi görünse de, yukarıdaki öneri ve Stuart Watt’ın önerisi, birbirinden farklıdır. Birinci öneride, Turing Sınaması’nı geçebilen izlencenin zihinsel düzeyi, insanınkinden daha ileri olacaktır. Watt’ın önerisinde ise, izlencenin zihinsel düzeyi, insan zekası düzeyindedir. Bu ayrım, bilişsel bilimlerle mühendislik arasında da sıklıkla görülen bir ayrımdır. Bilişsel bilimlerde, insanı modelleme çabası, ‘bilişsel modelleme’ adlı ayrı bir alan doğurmuştur. Yapay zeka alanı ise, yukarıda belirtildiği gibi, çıkışında, insan zihnini modellemeye çalışmıştır; ancak bu çaba, daha çok, insan zekasının ötesini amaçlamaktadır. Bu ayrımın, katı bir ayrım olmadığı da akılda tutulmalıdır.

Çince Odası Tartışması

Kimi araştırmacılara göre, Turing Sınaması’na en ciddi eleştiri, düşünür John Searle’den gelmiştir: Bir oda düşünelim. Bu odada, Çince komutların yazdığı tabelalar bulunmakta. Bir de komutlar kitabı var. Komutlar kitabında, bilgisayarların verdiği Çince yanıtlara verilebilecek yanıtlar yazıyor. Çince bilmeyen bir insan, bu odaya giriyor ve kitap yardımıyla, bilgisayarla iletişim kurmaya başlıyor. Gelen Çince yazıya, kitaba bakıp Çince yanıt veriyor. Dışarıdan izleyen biri, bu insanın Çince bildiğini sanır. Oysa, Çince bilmemektedir; yalnızca komutları vermektedir. Bu tartışmayı Turing Sınaması’na uygularsak, Turing Sınaması, ağır bir darbe alır. Bir bilgisayarın bir insanın ayırt edemeyeceği denli insan gibi iletişim kurması, o bilgisayarın düşünebildiğini ya da zeki olduğunu göstermez. Anlam, sözdizimsel (sentaktik) izlencelerin kavrayamayacağı bir şeydir.

Elbette Çince Odası Tartışması’na verilmiş çok sayıda yanıt oldu. Yeniden yansıbilimcilere dönelim: Bir insanın ‘Tanı ve Sayılama Elkitabı’nı okuyabilmesi için zeki olması gerekir mi? Gerçekte, gerekmez. ‘Tanı ve Sayılama Elkitabı’, diğer birçok bilimsel elkitabında ve yasalarda olduğu gibi, yemek reçetesi gibidir. Çok az sayıdaki durumlar dışında hepsi, algoritma olarak yazılmaktadır. Dolayısıyla, bize göre, Çince Odası Tartışması, bilgisayarların zeki olamayacağını değil insanların zekalarından kuşku duymamız gerektiğini gösteriyor.

'Ping-fa' Olarak Zeka

Bu bölümün başında, Turing Sınaması’nı geçmenin gerçek düşünceyi değil aldatma becerisini gösterdiğinin ileri sürüldüğünü belirtmiştik. Doğru. Gündelik yaşamda, insanlar, iletişim kurarken, düşünme niteliğine sahip olduklarını göstermek amacıyla konuşmazlar. Belli amaçları vardır. Öte yandan, aldatma kavramının da hafife alınmaması gerekir. Aldatma, insanlık tarihindeki ilk ‘strateji’ kitabı ‘Ping-fa’yı (Savaş Sanatı) yazan Sun Tzu’nun düşüncesinde, ‘ping-fa’nın özüdür. ‘Ping-fa’dan bir bölüm, şöyledir:

"Savaş oyunu", bir aldatma felsefesidir. Hazır olduğunda, güçsüzmüş gibi görünmeye çalış.
Etkin olduğunda, etkin değilmiş gibi davran.
Düşmana yaklaştığında, uzakmış gibi görün.
Uzaktayken, yakınmış gibi görün.
Düşmanın güçlü bir konumu varsa, onu oradan uzaklaştırmak üzere kandır.
Düşmanın kafası karışıksa, kararlı ol.
Düşman katıysa, ona karşı savaşmaya hazırlan.
Düşman güçlüyse, ondan kaçın.
Düşman öfkeliyse, onda engellenmişlik düşüncesi yarat.
Düşman daha az güçlüyse, onu kendini beğenmişliğe özendir.
Düşman rahatsa, onu işe koştur.
Düşman birlikse, onu parçalara ayır.
Onu hazırlıksız yakala, öyle saldır.
En az beklediği durumda, oradan uzaklaş.
Kazanabileceğin bir yer bulacaksın.
Asıl niyetini baştan açık edemezsin.

(Sun Tzu, Bölüm 1: Çözümleyim, Parça 4; çev. U. B. Gezgin)

Turing Sınaması da, gerçekte bir tür ‘ping-fa’dır. İki taraf vardır. Karşındakini aldatmayı başarırsan zekisindir. Başaramıyorsan ya zeki değilsindir ya da zekanı dışavuramamışsındır. Oysa, elimizdeki olanaklara bakılırsa, son 2,500 yıldır, bir insanın ya da genel olarak bir varlığın zeki olup olmadığını ancak başarımla (performans) ya da sözel davranışla anlayabiliyoruz. Zekasını dışavuramayan bir varlığın zekiliği kuşkuludur. Öte yandan, karşısındakini aldatabilen bir varlığa, sırf insan değil diye, ‘zeki’ dememek, yanlış olur.

İnsan Zekasını Ayırt Edebilmek

Gerçekte sorun, insanlığın (henüz?) insanların zeki olup olmadıklarını anlamaya yarayacak ve zeka düzeylerini ölçebilecek ölçüm araçlarına sahip olmamasından kaynaklanmaktadır. Genel zeka-özel zeka karşıtlığı, (henüz?) çözülebilmiş değildir. Diğer bir deyişle, genel bir zeka mı var ve bu zeka, özel alanlara mı uygulanıyor yoksa birden fazla ve değişik alanlara uygulanan, birbirlerinden bağımsız zeka türleri mi var?

İkincisi, ölçüm için kullanılan zeka sınamalarının gerçekten amaçladıkları yapıyı ölçüp ölçmediği tartışmalıdır. Sözel sorular, dilden bağımsız olamaz; şekilli sorular ise, başka bir nedenle yanıltıcıdır: Birincisi, insanların yaşamlarında şekillerle olan ilişkileri aynı değildir. Mühendislik benzeri alanlarda eğitim görmüş olanlar için, şekilli sorular çok kolaydır. Gerçekte, bu tür şekilli soruları, zeka düzeyini ölçmek için kullanmak, çağımızda araçsal aklın ve kılgısal (teknik) bilginin yüceltilmesinin bir başka örneğidir. Toplumsal alanlarda eğitim almış bir insana şekilli sorular yerine, metin üzerinden sorular sorulmalıdır. Şekilli soruların yanıltıcılığının bir başka nedeni, parçacı olmasıdır; bütüncül değildir: İki (ya da dört) şekil verilir; aralarında bir benzerlik vardır; üçüncü (beşinci) bir şekil verilip bunun yanına en uygun hangi şeklin geldiği sorulur. Tüm toplumların bu tür sorularla ilişkisi aynı değildir. Örneğin Japonya’da 7 yaşındaki çocuklara, rastgele birtakım şekiller verilip “bu şekillerle bir kuş yap” dendiğinde, kısa sürede, şekillerden bir kuş oluştururlarken; bunu, Avrupa’da yetişkinler yapamamaktadırlar. Bu çocukların, geleneksel zeka sınamaları verildiğinde düşük zekalı sayıldığı görülmektedir. Gerçekte, farklı bir toplumdan olmaları, zeka sınamaları eliyle cezalandırılmaktadır.

Turing Sınaması’nın bir çeşitlemesini önerelim: Bir odada iki insan olsun. Bunlardan biri, geleneksel zeka sınamalarına göre, düşük zekalı diğeri de ileri zekalı olsun. Bir sorgucu, diğer odadan, klavye aracılığıyla iletişim kursun. Sorgucu, büyük olasılıkla, bu iki insanın hangisinin düşük zekalı hangisinin ileri zekalı olduğunu ayırt edemeyecektir. Bölümün başında belirtilen olay da, bu kanıyı güçlendirmektedir: 1991’deki yarışmada, bir insan, derin Shakespeare bilgisi nedeniyle, makine sanılmıştı. Turing Sınaması’nın, önce, zeki olan insanla zeki olmayan insanı ayırtedebilmesi gerekir. Bunu yapamıyorsa, bilgisayarı hiç ayırt edemez.

Bütün bunlardan önce, şunu sormak gerekiyor: Zeka diye bir yapı gerçekten var mı yoksa eski zihin felsefesinin yanılsamalarından biri mi? 19. yüzyılda hala zihin felsefesi, meleklerle, ruhlarla uğraşıyordu. Zeka da böyle bir şey midir? Bu soruya yanıt vermesi zor.

Sonuç Olarak

Sonuç olarak, Turing Sınaması’nın bilişsel bilimler tarihinde, bir çıkmaz sokak olduğunu düşünenlerden değiliz. Daha doğrusu, sokak, çıkmaz olabilir; Turing Sınaması’ndan hiçbir izlence geçemeyecek olabilir. Ama bizi yönlendirdiği sokak, insanın kendini sorgulamasında ve öz-kavrayışını ileri düzeylere taşımada, önemli bir trafiğe kapalı gezinti yolu olmuştur. En azından, şunu öğrenmiş bulunuyoruz: İnsanı, et, kemik ve kandan başka özdeklerle modellemek olanaklı. Bu modelleme çabası, başarısız olmuş olabilir. Ancak, birtakım gündelik konuşmaların nasıl sözdizimsel olduğunu, zeka gerektirmediğini, anlamsal bir dizgeyi hiç mi hiç gerektirmediğini gösteriyor. Yani birçok insan, düşünmeden konuşuyor. Bu düşünmeden konuşmayı modelleyebiliyor olmak bile, büyük bir başarıdır.

Bu olumlu tabloya bir kuşku çıkması düşerek, bu bölümü kapatalım: Duhem-Quine Bütünlük Savı’nı modelleme çalışmalarına uyarlayalım. Duhem-Quine Bütünlük Savı, şudur: Bulgular, bir kuramı desteklemiyorsa; bu, ya kuramın yanlış olduğunu ya kuramın öngörülerinden birinin yanlış olduğunu ya da yardımcı önermelerin yanlış olduğunu gösterir. Aynı biçimde, bir izlence, beklediğimiz sonuçları vermiyorsa, ya izlencenin kendisi ya izlencenin varsayımları ya da yardımcı önermeler yanlıştır. İzlence çalışıyor ise, hiçbir zaman, izlencenin gerçekliğe uygun bir model olup olmadığına emin olamayız. Yardımcı önermeler ve izlencenin varsayımları birarada yanlış olabilir. Bu yanlışlık, izlence, gerçekliğe uygun bir model olmamasına karşın, izlencenin böyle bir model olduğunu düşünmemize yolaçabilir. Diğer bir deyişle, bir modeli sınamak, sonuçlara bakıp “model tuttu” ya da “model tutmadı” demek denli basit değildir. Ama her zorluğun, küçük kolay parçaların biraradalığından kaynaklandığını akılda tutarak, bir yerden başlamak gerekiyor.

Kaynakça

Colby, K. M. (1981). Modeling a paranoid mind. Behavioral and Brain Sciences, 4(4), 515-560.

Colby, K. M., Hilf, F. D. ve Weber, S. (1971). Artificial paranoia. Artificial Intelligence, 2, 1-25.

Colby, K. M., Hilf, F. D., Weber, S. ve Kraemer (1972). Turing-like indistinguishability tests for the validation of a computer simulation of paranoid processes. Artificial Intelligence, 3, 199-222.

Foerst, A. (1999). Artificial sociability: from embodied AI toward new understandings of personhood. Technology in Society, 21, 373-386.

Gezgin, U. B. (2548/ 2005a). 2500 yıl önceden günümüzü açıklayan bir Asyalı: tarihteki ilk 'strateji' kitabının yazarı Sun Tzu. (‘Asya Kitabı’ içinde.) http://ulas.teori.org/

Gezgin, U. B. (2005b). “Aaa! bu burç sayfasında yazanlar, tam beni anlatıyor!” ya da Barnum Etkisi üzerine. Yayınlanmamış inceleme. http://ulas.teori.org/ Gezgin, U. B. (2001a).

Tinsel sağaltımcı bilgisayar izlencelerinin olanaklılığı/ olanakdışılığı üzerine: -Bilgi felsefesi alanında vö. bir inceleme. Bilişim Teknolojileri Işığında Eğitim Kongresi, ODTÜ, Türkiye. http://ulas.teori.org

Gezgin, U. B. (2001b). Tutumbilim, tutumbilimci ve etik. 1. Ulusal Uygulamalı Etik Kongresi, ODTÜ, Türkiye. http://ulas.teori.org

Saygın, A. P., Çiçekli, İ. ve Akman, V. (2000). Turing Test: 50 years later. Minds and Machines, 10, 463-518.

Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433-460.

Ulaş Başar Gezgin/ 30.06.2548 (2005)/ Bangkok
E-posta yerleği: ulas at teori nokta org
Ağ sayfası: http://ulas.teori.org/index.php?option=com_content&task=view&id=325&Itemid=28