ChatGPT ve LLaMA üzere yapay zeka lisan modelleri, hayli akıcı ve bazen insanı şaşırtacak kadar gerçekçi cevaplar veriyor. Lakin vakit zaman çok emin bir formda yanlış bilgi sundukları da oluyor. Yeni bir araştırma da, bu yapay zeka sistemlerinin bilgi işleyiş biçiminin, birtakım beyin bozuklukları yaşayan insanların yaşadığı meselelerle şaşırtan halde emsal olabileceğini ortaya koydu.
Tokyo Üniversitesi’nden bir küme araştırmacı, bu yapay zeka modellerinin iç işleyişini, Wernicke afazisi olan kişilerin beyin aktiviteleriyle karşılaştırdı. Bu rahatsızlık, şahısların akıcı lakin anlamsız yahut baş karıştırıcı konuşmalar yapmasına neden oluyor. Araştırmacılar, iki farklı sistemde beklenmedik ortak noktalar buldu.
Çalışmada kullanılan “enerji görünümü analizi” yolu, hem insan beyninde hem de yapay zeka sistemlerinde bilginin nasıl hareket ettiğini gözler önüne serdi. Bu teknik aslında fizik alanında geliştirilmiş lakin karmaşık sistemlerin iç dinamiklerini anlamak için epey işe yarıyor.
Sonuçlar, hem afazi hastalarının beyninde hem de yapay zeka modellerinde, manalı bağlantısı zorlaştıran kimi sistemsiz ve katı kalıpların varlığını gösterdi. Yapay zeka bazen bilgiyi kendi içinde döndürüp, muhtaçlığı olan datalara ulaşmakta zorlanabiliyor. Bu, afazi hastalarının anlamsız konuşmalarıyla benzerlik taşıyor.
Araştırma, yapay zekanın bazen yanlış yanıtlar vermesinin aslında bir yanılgı değil, onun çalışma biçiminin bir kesimi olduğunu söylüyor. Bu da yapay zekanın yapısını anlamak için yeni bir perspektif sunuyor.
Bu bulgular yalnızca yapay zeka için değil, insan beyni üzerine de yeni kanıların de kapısını açıyor. Afazi üzere hastalıkların teşhisinde, yalnızca hastanın dışarıdan görünen davranışlarına değil, beynin bilgiyi nasıl işlediğine bakmak gerekebilir. Bu alandaki gelişmeler, daha evvel yapay zekanın otizmi tespit etmekte kullanılması üzere umut veren örnekleri de akıllara getiriyor.
Yapay zeka geliştirenler için de bu çalışma, bilgiye daha düzgün ulaşan ve onu daha âlâ organize eden sistemler tasarlamak için yol gösterici olabilir. İnsan beynindeki birtakım işleyişlerle benzerlikler, hem daha muteber yapay zekalar yapmak hem de beyin hastalıklarını anlamak için kıymetli bir adım olacaktır.
