Hayatımızdaki teknolojik araçların bir çoğu, tabiatı taklit ederek geliştirildi.

Yapay zeka da insan zekasının çalışma yöntemini taklit ederek öğreniyor.

Bir bebek öğrenmeye nasıl başlar?

Gördüğü nesneleri, yüzleri, işittiği sesleri, duyduğu kokuları, tatları ve dokunuşları birbirlerinden ayrıştırarak, bunlar arasındaki benzerlikleri keşfederek…

Yapay zeka da kendisine verilen sayısız metin, resim ve videoyla “eğitiliyor”.

Sesleri, renkleri, şekilleri, yüzleri, kelimeleri birbirinden ayırıp tasnif etmeyi öğreniyor.

Yapay zekanın eğitiminde kullanılan verinin miktarı ve çeşitliliği çok önemli.

Maruz bırakıldığı veriler ne kadar bol ve çeşitli ise o kadar sağlıklı bir eğitim süreci işliyor.

Eğer kısıtlı bir veri setiyle eğitilirse hatalı, gerçekten kopuk çıktılar üretmeye başlıyor.

Mesela “hayvan” kavramını öğrenmesi için sadece kedi resimleri ile eğitilirse, bir fil, maymun ya da zürafayı hayvan olarak tanımlayamıyor, kediden başka bir hayvan resmi çizemiyor.

Yani yapay zekanın insan zekasının ürettiklerine benzer “çıktılar” üretebilmesi için hem çok fazla hem de çok çeşitli “girdiye” ihtiyacı var.

İnsan beyni, kendini eğitmek için ihtiyaç duyduğu “bol veriyi” yani “girdileri”, beş duyu vasıtasıyla kolayca temin ediyor.

Fakat öğrenme süreci tabi ki sadece beş duyu ile algılanan “şeylerle” sınırlı değil.

İnsan, somut varlıkları öğrendikten sonra sevgi, öfke, neşe, hüzün gibi soyut hisleri, güzel, çirkin, doğru, yanlış gibi soyut kavramları öğrenmeye başlıyor.

Bu verinin kaynağı ise aileden başlamak üzere diğer insanlarla girilen etkileşimler oluyor.

Tarihi boyunca, ortalama insan zekasını şekillendirecek "eğitim verisi" sınırlı oldu.

Ömrünü, doğduğu küçük köyde yaşayıp tamamlayan insanların bir çoğunun hayatı boyunca göreceği nesnelerin, işiteceği seslerin, tanıyıp etkileşime gireceği başka insanların sayısı mahduttu.

Köyden şehre göçenler, daha önce görmedikleri miktarda yeni ve çeşitli eğitim verisine maruz kalıyorlardı.

Fakat şehir hayatının boca ettiği verileri hazmetmek hiç kolay bir iş değildi.

Herkesin aşağı yukarı aynı kafada olduğu köyden, hiç kimsenin birbirine benzemediği şehre gelenler, bu “yeni girdilere” daha kontrollü şekilde maruz kalabilecekleri gettolar oluşturdular.

Gettolar, şehir verisini (gürültüsünü) filtreleyen cam fanus misali minyatür köylerdi.

İletişim devrimi, insanları köylü, kentli demeden, gazete, dergi, radyo, televizyon ve nihayet internetten müthiş bir veri sağanağına maruz bıraktı.

Bu kadar çeşitlilikle başa çıkabilmek için Süpermen olmak lazımdı!

Süpermen’in hikayesinde bu duruma bir gönderme vardır:

Çocukluğunu köyde, bir çiftlik evinde, kalabalıklardan oldukça izole şekilde geçiren Süpermen, biraz büyüyüp kasabadaki okula gidince, çok uzaklardan gelen en zayıf sesleri bile işitebildiğini, röntgen bakışlarıyla duvarların arkasında olan bitenleri bile görebildiğini fark eder.

Bu büyük veri (kafasının içinde dönen tüm bu sesler ve görüntüler) onu çıldırma noktasına getirir.

Süpermen, ancak üstün hisleriyle algıladığı bu veriler arasından sadece kendi istediklerine odaklanıp diğerlerini filtrelemeyi öğrendikten sonra şehirde (Metropolis) Clark Kent olarak bir hayat kurabilecektir.

Biz Süpermen olmadığımız için, veri bombardımanı karşısında çevremize bir koza örüyor, işleyemediğimiz için bize gürültü gibi gelen başa çıkılmaz çeşitliliği filtrelerle bastırmaya çalışıyor ve kendimizi, mahsus küçülttüğümüz bir dünyaya hapsediyoruz!

Sosyal medya platformları bize “zaten bizim gibi düşünenlerin paylaşımlarını” seçip sunarak “sanal gettolar” oluşturmamıza yardımcı oluyor.

Fakat bu bizi bir kısır döngüye sokuyor.

"Filtre baloncuklarına" hapsolup, sürekli tekrarlanan, taraflı verilerle beslenince, kaçınılmaz şekilde kutuplaşıyor, radikalleşiyoruz.

Alternatif perspektiflere kapımızı kapatıyoruz.

Mütemadiyen beka endişesi içinde, “hain düşmanlara ve onların aldattığı gafillere” karşı bitmek tükenmek bilmez savaşlar verdiğimiz bir hayat tasavvuru ile zehirleniyoruz.

Bizi her geçen gün biraz daha dibe çekerek boğan bu girdaptan kurtulmanın bir yolunu bulmamız gerekiyor.