Özgün adı: “Is consciousness a battle between your beliefs and perceptions?”
Sihirbazın birdenbire kayıplara karıştığı bir sihirbazlık gösterisinde olduğunuzu hayal edin. Sihirbazın bir yerlere saklandığından eminsiniz, fakat yine de ortadan kaybolmuş gibi görünüyor değil mi? Mantığımız ne derse desin, kendimizi bu şaşkınlıktan alıkoyamayız. Peki bilinçli deneyimlerimiz neden bu kadar baskındır?
Algıdaki bu çatışma aslında beynimizin ağsal (wired) yapısıyla ilgili benzersiz bir şeyler söyler. Örneğin sihirbazlık gösterisini, genel bilgi-işleme yöntemimizle karşılaştıralım. Farzedin ki dışarıda yağmur yağdığını söyleyen beş arkadaşınız var ve aksini bildiren bir de hava durumu sitesi. Dışarıdaki durum sitedeki bilgiden açıkça farklı olduğu için muhtemelen sitenin yanlış olduğunu düşünecek ve bu bilgiyi görmezden geleceksiniz. Oysa bilinçli algı söz konusu olduğunda tuhaf, baskın bir şeyler vardır. Görme, duyma ve hissetme gibi algısal deneyimlerimiz açıkça ‘yanlış’ olduğunda bile, deneyimlerimizi öylece görmezden gelemeyiz.
Bu neden böyledir? Yapay Zeka alanındaki son gelişmeler bu bilmeceye yeni bir ışık tutmaktadır. Bilgisayar bilimlerinde örüntü-tanıma (pattern-recognition) nöral ağları –diğer bir deyişle derin öğrenme modelleri– için öngörücü kodlama adı verilen (predictive learning) bir işlemden faydalanılır. Bu ağlar, bilgiyi pasif bir şekilde aşağıdan-yukarıya (bottom-up) almak yerine dünya hakkında yukarıdan-aşağıya hipotez oluşturabilir ve bu hipotezlerini gözlemlerle karşılaştırabilirler. Genellikle böyle daha iyi çalışırlar. Örneğin nöral ağ bir kedi tanımladığında, önce bir kedinin neye benzediğine dair tahminde ya da imgelemede bulunmasına izin veren bir model geliştirir. Sonrasında, modelin eşleşip eşleşmediğini görmek için diğer her bir veri ile karşılaştırır.
Her ne kadar çok etkili sonuçlar alınsa da, bu model bir hayli zaman ve eğitilecek (train) yüklü miktarda bilgi gerektirir. Facebook’un YZ araştırmaları başkanı Yann LeCun bir çözüm olarak “son 20 yılda derin öğrenme alanının en çarpıcı fikri “ olarak görülen üretken çekişmeli ağları -ÜÇA- (generative adversarial networks) kullanmayı önerir. Üretken çekişmeli ağlarda üretici (generative) ağı gerçeğine olabildiğince yakın kedi görüntüleri yaratmak için eğitebiliriz. Ayırıcı (discriminator) ağı ise yapay kedi görüntüleri ve gerçek olanları birbirinden ayırmak için eğitiriz. Daha sonra da bu iki ağı birbiriyle yarıştırırız. Ayırıcı, sahte olanları yakaladığı için üretici ise bundan yakalanmayan resimler ürettiği için ödüllendirilir. Bu yarış başladığında ağlar, kurnaz bir sanat taklitçisinin gerçek bir sanatkârı taklit etmeye çalışması gibi, birlikte çalışır ve birlikte uzmanlaşırlar. Bu süreç, öğrenmeyi iki taraf için de daha etkili kılar.
Üretken çekişmeli ağlar, kullanışlı bir mühendislik harikası olduğu kadar, insan beynini anlamak için kullanışlı bir analojidir aynı zamanda. Memelilerin beyinlerinde algısal bilgileri kodlamakla sorumlu sinirler birden fazla amaca hizmet eder. Mesela, bir kedi gördüğünüzde ateşlenen sinirler bir kedi hayal ettiğinizde ya da onu hatırladığınızda da ateşlenir. Hatta rastgele ateşlendikleri bile olur. Dolayısıyla, ne zaman sinirsel devrelerimizde bir etkinlik olsa, beyin içsel ya da dışsal belirtileri anlayabilme ihtiyacı duyar.
Bu uygulamayı algısal gerçeklik gözetimi (perceptual reality monitoring) olarak adlandırabiliriz. 17. yy İngiliz filozoflarından John Locke duyusal öz-gözetim (sensory self-monitoring) işini gerçekleştiren bir çeşit içsel bir organa sahip olduğumuza inanmıştır. Fakat Locke’u eleştirenler, halihazırda dünyayı duyular yoluyla tespit etmek için kurulmuş bir sistem varken doğanın onun üstünde büsbütün ayrı bir organ yerleştirme zahmeti içine neden girmiş olabileceğini sorgulamışlardır. Bir şeyin gerçek olup olmadığını anlayabilmek için öncelikle onu duyumsamamamız, örneğin koklamamız gerekir. Bu durumda öz-gözetim bu mekanizmanın içinde olabilecekken neden ayrı bir organ olarak inşa edilsin?
Üretken çekişmeli ağlar hakkında bildiklerimiz ise Locke’un fikrinde bir haklılık payı olduğunu gösteriyor. Algı sistemimiz nöral kaynakları kullandığı için, bir kısmı farklı işlevler için kullanılır. Bu yüzden gerçekten bir kedi görmek ve hayal etmek durumunda aynı nöronlar işler. Fakat bu, sinyallerin neye işaret ettiğiyle ilgili bir karmaşaya sebep olur. İşte bu nedenle, ne zaman bir şey görüp ne zaman hayal ettiğimize karar verecek bir ayırıcıya (discriminator) ihtiyaç duyarız. Bu üretken çekişmeli ağ tarzı içsel duyu organı –ya da her neyse– iyi bir öngörücü kodlama mekaniğinin gelişimini arttırmak adına bir rakip olarak davranmaya hazır olmalıdır.
Eğer bu yaklaşım doğruysa, bilinç deneyiminin bir çeşit mantıksal çıkarımla ilişkili olduğunu söyleyebiliriz. Mesela, üretkenden gelen algısal işaret bir kediden bahsediyor ve ayrıştırıcı da bu işaretin dünyanın mevcut durumunu doğru bir şekilde yansıttığına karar veriyorsa, gerçek bir kedi görüyoruzdur. Tam tersi de geçerlidir: acı hissetmemizi gerektiren hiçbir durum yokken acı hissedebiliriz, hatta ampute organda bile acı hissedildiğini söyleyen raporlarla karşılaşabiliriz. Ayrıştırıcı işlevini düzgün yerine getirdiği noktaya kadar ona güvenmeye meyilliyizdir. Ve tabi ki öznel izlenimler ve rasyonel inançlar arasında bir çatışma olduğunda da bilinçli deneyimden yana oy kullanmak bize makul gelir.
Algının bu baskınlığı insanlara özgü bir özellik değildir. Sihirbazlık gösterileri karşısındaki şaşkınlık ve hayret yetileri bazı primatların da oylarını bilinçli deneyimden yana kullandığını gösteriyor. Gördükleri şey ve olması gereken arasında bir çatışma olduğunu onlar da hissediyor. Bu da bize, onların algı nöronlarının da yukarıdan-aşağıya işleyebildiğini söyler. Yani ÜÇA teorisi, insan-olmayan hayvanların da bizimkinden çok da farklı olmayan bir bilinç deneyimi yaşadıklarını öne sürüyor.
Bu gelişmeler YZ’nın geleceği için zorlu sorular da getiriyor. Çok karmaşık bir üretken çekişmeli ağ yapısı ile bir robot inşa etsek bilinçli olur mu mesela? ÜÇA teorisine göre, robot benzer bir yukarıdan-aşağıya öngörü ve hayal etme mekanizması kullanacağından, öngörücü kodlama yapabilir, hatta belki de mevcut üretken ağları kullanarak bizim gibi “hayal edebilir”. Böyle bir robot tıpkı bizim gibi, nedensiz acı hissini görmezden gelemezdi ve muhtemelen iyi bir sihirbazlık gösterisinin tadını çıkarabilirdi.
Bilinç kuramı üretmenin zorluğu su götürmez bir gerçek. Ve böyle bir kuramın tam olarak ne içereceğini dahi bilmiyoruz. Bu yüzden, bu robotlar gerçekten bilinçli olsaydı bile bunu anlayabilecek bir pozisyonda olmazdık. Aynı şey hayvanların bilinçli olup olmadığı sorusu için de geçerlidir. Fakat şimdilik, en azından bilincin mekanizmasıyla ilgili bazı varsayımları detaylandırarak, onları önsezilerimizle karşılaştırıp test edebilir, daha da önemlisi, konu hakkında deneyler yapabiliriz. Ve son olarak şunu söyleyebiliriz ki: devamlı olarak algıdaki sahtelik ve sahtekarlıkları denetleyen içsel bir şüphe mekanizmasına sahip zihin modeli, şuana kadar sahip olduğumuz en parlak fikirlerden biridir.
