Bu kısa metnin başlığı okuyucuları yanlış anlamaya sevk edebilir, zira ChatGPT'nin ne pişireceğimizi düşünmekten, hatta günlük kararlarımızı teyit etmeye kadar en temel işlerimizde bile baş yardımcımız olduğu bir on yılda yaşıyoruz. Ancak biraz daha derine indiğimizde, bu sorunun cevabını saniyeler içinde ekrana yazdırarak değil, çalışma prensipleri ve mekanizması ile harika bir örnek teşkil ederek bulmamıza yardımcı olabilir.
Mimarlık, ürün tasarımı, oyun endüstrisi veya moda gibi tasarım alanlarında özgünlük; tasarımı ayırt edilebilir kılan temel unsurdur. Yapay zeka (YZ) gibi araçlar günlük hayatımıza girdiğinden beri, hem sanat hem de yaratıcılık alanlarında bir soru baş gösterdi: Eğer yaratıcılık insanların evrimsel süreçte kendilerini diğer hayvanlardan farklılaştırmak için edindiği bir yetenekse, o zaman neden makineler de bunu yapabiliyor? Bize göre daha mı yaratıcılar yoksa gerçekten bir şeyleri "yaratıyorlar" mı?
Bu soruların cevabını vermek kolay değil ve daha ileri tartışmaların konusu olabilir. Ana konuya gelmek için odağımızı bizi cevaplara götürme potansiyeline sahip faydalı bir kanala çevirebiliriz.
Yaratıcılık Nedir?
En temel anlamıyla, "bir şey yaratmak" fiili, bir olguyu ya da durumu dışavurum araçlarıyla ortaya koymak, şekil vermek anlamına gelir. Bu tanımda dışavurum eyleminin önemi göz ardı edilemez çünkü her yaratım, bir formda var olur. Tasarımcılar yaratıcı olmaya çalışırken, bu her zaman yeni bir şey ortaya koymak anlamına gelmez - mevcut fikirlerin ve deneyimlerin üzerine inşa etmek de yaratma eyleminin bir parçası olabilir. İyi olanın her zaman yepyeni bir şey olması gerektiğini varsaymak tartışmalıdır. Ampirik bir bakış açısıyla, bir şeyi yenilikçi bir şekilde ortaya koyma yeteneği söz konusu olduğunda, yaşam deneyimlerimizin parçalarını temel kaynak olarak kullanma eğilimindeyiz. Bu deneyimler, dünyayı tanımlamak için duyu organlarımızı kullanmaya başladığımız ilk günden beri birikmeye devam ediyor. Bu nedenle, bunları birer veri kümesi olarak sayabiliriz.
İlk olarak, makine tabanlı çıktıların yaratıcılık düzeyi, insan yaratıcılığının temel unsurlarından yoksun olduğu için bazı noktalarda insan yaratıcılığından farklılık gösterir. İnsanın yaratma eylemi, biraz kaos da dahil olmak üzere her iki zeka parçasının bir kombinasyonuna dayanırken, makine yaratımları yapım süreci boyunca istatistikleri ve kuralları temel alır. Aşağıdaki ikinci GIF'te, bir makinenin difüzyon modellerini kullanarak nasıl görüntü oluşturduğunu görebiliriz. (difüzyon modellerinin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için kaynaklara bakınız)
Özünde yaratım süreci bir kasıtlılık ve planlama içerir. Bilincin eksikliği, insan yaratıcılığını yapay ikizinden ayıran temel bir gerekliliktir.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Yapay zeka, bir girdi-çıktı mekanizması ile çalışır. Makineye veri (girdi) aktarımını durdurduğumuzda, bir noktada sonuçları tekrar etmeye başlayacaktır. Bu mekanizmanın performansını artırmanın yollarından biri, dışarıdan sağlanan verinin niteliği ve niceliğini iyileştirmektir. Bu da demek oluyor ki; makine yeni bir şey ürettiğinde bu, kendisine sağlanan toplu verilerin bir kombinasyonudur.
Daha basit tanımıyla, makine öğrenimi, milisaniyeler içinde hesaplama yapabilen bir makineye bir algoritmanın (belirli sıradaki işlemlerin) öğretilmesidir. Bu noktada, gündelik işlerde zamandan tasarruf etmek mümkündür. (Hayatımızdaki her sürecin daha fazla dijitalleşmeye başlamasının ana nedeni budur. Vakit nakittir!) Bir makine farklı girdileri nasıl birleştireceğini öğrendikten sonra; kısa sürede resimler, sesler hatta hikayeler üretebilir. Yapılması gereken tek şey, bir fikrin veya eylemin üretilme mantığını bilgisayarların anlayabileceği bir dilde açıklamaktır.
Yapay zekanın ürettiği bir yağlı boya üretimini inceleyelim. Bir bilgisayarın çizim yapmak veya boyamak için elleri olmadığı açıktır, bu nedenle gerekli veri setini içe aktardıktan sonra, eğitildiği modele bağlı olarak ekranda pikseller aracılığıyla dijital bir görüntü derleyecektir. Bilgisayarlar, klasik yağlıboya resminin temel özelliklerini bir araya getirmeyi öğrenerek, veri kümelerini işlemekte ustalaşabilirler. Fonksiyonlar ile eğitilmiş bir bilgisayar; renkler, ışık-gölge efektleri, fırça darbeleri ve desenler (tekrarlanan ve bütünüyle ilişki içinde olan) gibi 2 boyutlu bir sanat eserinin öğelerini tanıyabilir. Bu çalışma prensibine dayanarak, yapay zeka mevcut modellerin üzerine inşa ederek varyasyonlar oluşturur.
Sonuç
Özetle, yaratıcılığın temellerinden birinin girdi miktarını ve çeşitliliğini artırmaya dayandığı çıkarımını yapabiliriz. Çevreyi sadece görsel olarak değil, eylemler ve sonuçları açısından da gözlemlemek, bu gözlemleri bilinçli bir şekilde değerlendirmek ve iç dünyamızı keşfederek alışılmadık perspektifler kazanmak, nöroelektrik sistemimize koyduğumuz veri miktarını önemli ölçüde etkiler. Böylece beyin, farklı formlarda birleştirebileceği çok sayıda bilgiye sahip olduğu bir noktaya ulaşır ve sınırlarını aşarak, tıpkı yapay zeka gibi, beklenmedik veya spontane olana kapısını açar.
Daha önce bahsedildiği gibi, bir diğer önemli nokta ise çıktıları ifade etme yani dışa vurma yöntemidir. Gözlem yeteneğiyle birlikte bu beceri, insanların geliştirebileceği bir şeydir. Çağdaş sanatçıların eserleri, fikirleri ifade etmenin harika bir örneği olabilir; çünkü çağdaş sanatın temel meselesi estetik bir bakış açısını kapsamaktan ziyade; güzel, rahatsız edici veya şok edici olsun, bir fikrin veya duygunun hissiyatını karşıya vermeyi amaçlar.
Yapay Zeka, insanlar tarafından sağlanan her girdiyi mantıksal olarak yapılandırılmış bir çıktı vermek için birleştiren bir sistemdir. Buna karşılık insan yaratıcılığı, duygusal ve mantıksal zekanın harmonik ve kaçınılmaz bir sonucudur. İster insan ister eğitimli bir makine olsun, birini veya bir şeyi yaratıcı olmak gibi bir övgüye layık kılan şey, kendi yaşam deneyimlerinden (girdiler) ve bunları bilinçli bir şekilde ifade etme biçiminden (çıktılar) başka bir şey değildir.
"La razón de nuestra vida es expresar... expresar odio... expresar amor... expresar integridad y habilidad... todo cosas intangibles." - Louis Kahn
Comments