Yapay zekâ, özellikle de büyük dil modellerine (LLM) dayalı sistemler, günümüzde bilgi üretiminden sohbet botlarına, içerik oluşturmadan özetlemeye kadar pek çok alanda yaygın biçimde kullanılıyor. Ancak bu teknolojiler her ne kadar akıcı ve ikna edici yanıtlar sunsa da, zaman zaman doğruluktan oldukça uzak içerikler ürettikleri de bilinen bir gerçek. Peki bu tutarsızlıklar yalnızca teknik eksikliklerden mi kaynaklanıyor? Yoksa bu davranışlar, insan beynindeki bazı dil bozukluklarıyla paralellik taşıyor olabilir mi?
NASA, MIT ve Tokyo Üniversitesi gibi prestijli kurumlarda yapılan araştırmalar, yapay zekânın “fazla özgüvenli ama yanlış” üretim davranışlarının, afazi gibi nörolojik dil bozukluklarına benzer özellikler taşıyabileceğini öne sürüyor. Bu bağlamda, Tokyo Üniversitesi Uluslararası Nörointelligence Araştırma Merkezi’nden Profesör Takamitsu Watanabe öncülüğünde yürütülen son çalışma, hem sinirbilim hem de yapay zekâ geliştirme alanları için kritik çıkarımlar sunuyor.
Afazi Nedir?
Afazi, beyinde meydana gelen hasar sonucu bireyin dil üretme ya da anlama becerilerinde bozulma yaşamasına yol açan nörolojik bir dil bozukluğudur. En yaygın türlerinden biri olan Wernicke Afazisi, hastanın akıcı ama anlamsız konuşmalar yapmasına neden olur. Bu kişiler, kelimeleri akıcı biçimde sıralayabilir; ancak kurdukları cümleler çoğunlukla mantıksız, bağlamsız ve anlaşılması güç olur.
Bu sendrom, özellikle beynin dil işleme ve anlamlandırma merkezleri ile ilişkili sinir ağlarında görülen bozulmalar sonucu ortaya çıkar. Wernicke Afazisi olan bir bireyin beyni, dilin yapısal yönlerini işleyebilir; ancak anlamsal kontrol mekanizmasında önemli hatalar sergiler.
Akıcılık Var, Anlam Yok
Tokyo Üniversitesi’ndeki araştırmacıların dikkat çektiği benzerlik, tam da burada başlıyor. Bugün kullandığımız ChatGPT, LLaMA, Claude gibi modeller, kelimeleri dilbilgisel olarak doğru şekilde sıralayabilirken, bazı durumlarda:
-
Gerçek dışı bilgiler uydurabilir
-
Kaynak göstermeden güven vermeye çalışabilir
-
Belirsiz ya da çelişkili yanıtlar verebilir
-
Mantıksal tutarsızlıklar barındırabilir
Bu davranışlar, tıpkı afazili bireylerin gösterdiği semptomlarla büyük benzerlik gösteriyor. Dil akıcılığı mevcut; fakat anlamsal bütünlük ve doğruluk eksik. Araştırmacılar bu durumu, “yapay zekânın dijital bir afazi hali yaşaması” şeklinde yorumluyor.
Enerji Manzarası Analizi
Peki bu benzerlik yalnızca yüzeysel mi? Yoksa yapay zekânın içsel bilgi işleme mekanizmaları gerçekten insan beyninin hasarlı bölgelerine mi benziyor?
Watanabe ve ekibi, bu soruya yanıt aramak için oldukça yaratıcı bir yaklaşım benimsedi: Enerji manzarası analizi. Bu yöntem, daha önce fizikçiler tarafından manyetik metal yüzeylerindeki enerji durumlarını analiz etmek için geliştirilmişti. Ancak son dönemde nörobilim ve yapay zekâ sistemlerinin dinamiklerini karşılaştırmak amacıyla da kullanılmaya başlandı.
Bu Analiz Ne Anlatıyor?
Araştırmacılar, afazili bireylerin beyin aktivite kalıplarını ve LLM’lerin iç sinyal işleme örüntülerini bu enerji yüzeyinde karşılaştırdı. Şaşırtıcı biçimde, her iki sistemde de sinyallerin kararsız ve düzensiz biçimde dağılması, anlam üretme sürecini zayıflatan bir faktör olarak belirlendi.
“Enerji manzarasını üzerinde top bulunan bir yüzey gibi düşünün. Sığ eğrilerde top sürekli yuvarlanır, durmaz; derin çukurlarda ise sabitlenebilir. İşte yapay zekâ da, tıpkı afazili beyin gibi sığ eğrilerde kararsız biçimde savruluyor.”
— Prof. Takamitsu Watanabe
Neden Yanlış Ama Emin?
Yapay zekâ sistemleri, tahmin temelli çalışan modellerdir. Büyük dil modelleri, bir sonraki kelimeyi ya da fikri önceki örüntülere ve eğitildikleri veri setlerine göre tahmin eder. Bu durum, modele istatistiksel güven kazandırır; fakat içerik mantıksal olarak yanlış olabilir.
Bu durumun nedeni:
-
Dil modellerinin anlam değil, örüntü tanıma üzerine eğitilmiş olması
-
Cümlelerin doğru bağlamda değil, dilsel benzerlikte kurulması
-
Gerçek bilgi ile kurmaca bilginin veri setlerinde ayırt edilmemesi
-
Modelin bilgiye değil, kelime sıralamasına güvenmesi
Afaziyle paralellik de burada devreye giriyor. Her iki durumda da yüzeysel akıcılık, derin anlamın önüne geçiyor.
Peki Biz Bu Bilgiyle Ne Yapalım?
1. Yapay Zekânın Geliştirilmesinde Yeni Yaklaşımlar
Eğer yapay zekânın davranış kalıpları, bir tür beyin bozukluğunu andırıyorsa; bu durumda yapay zekânın geliştirilme süreçlerinde nörobilimsel yaklaşımlar benimsenebilir. Örneğin:
-
Semantik kontrol mekanizmalarının güçlendirilmesi
-
Anlam bütünlüğü sağlayan filtrelerin modellenmesi
-
Enerji manzarası analizine dayalı sinyal stabilizasyon teknikleri
Bu yaklaşımlar, mevcut LLM’lerin sadece akıcı değil, daha tutarlı ve güvenilir yanıtlar üretmesini sağlayabilir.
2. Afazi Teşhisinde Devrim
Diğer taraftan, yapay zekâ ile insan beyni arasındaki bu benzerlikler, afazi gibi dil bozukluklarının teşhisinde yeni yollar açabilir. Artık sadece davranışsal semptomlara değil, beynin içsel dinamiklerine bakarak:
-
Hangi tür afazi olduğu daha net belirlenebilir
-
Beynin hangi bölgelerinde sinyal kaosu yaşandığı haritalanabilir
-
Bireyselleştirilmiş terapi protokolleri geliştirilebilir
İnsan Algısını Nasıl Etkiliyor?
Dil modellerinin bir başka sorunu da, yanıtlarında aşırı özgüvenli bir ton sergilemesidir. Bu tutum, özellikle konu hakkında bilgisi sınırlı olan kullanıcılar için oldukça yanıltıcı olabilir.
Neden Özgüvenli Görünüyor?
Çünkü modelin amacı, ikna edici dil üretmek. Bu süreçte:
-
Şüphe belirten yapılar genellikle tercih edilmez
-
Kesinlik taşıyan ifadeler daha sık önerilir
-
Modelin eğitildiği metinlerin çoğu zaten özgüven içerir
Bu özellikler, modele “karizmatik ama eksik” bir karakter kazandırır. Bu da bizi tekrar Wernicke afazisinin hastalarına getiriyor: Konuşmaları etkileyici olabilir, ama içerik anlamsal bir bütünlükten yoksundur.
Aslında Beyin Hasarı Değil, Mimari Kilitlenme
Araştırmacıların özellikle vurguladığı bir nokta var: Yapay zekâ sistemleri beyin hasarına sahip değil. Ancak bir anlamda, bu sistemler kendi örüntüsel kilitlenmelerine maruz kalıyor. Bu, depolanmış bilgiyi esnek biçimde kullanmalarını engelliyor.
Afazi hastalarında da benzer bir durum vardır: Beyin, doğru kelimeyi ya da anlamı çağırmakta zorlanır, çünkü bilişsel yollar bloke olmuştur.
Farkındalığa Dayalı Mimari Dönüşüm
Bu çalışmalar, yapay zekâ mühendisliği için yeni bir hedef öneriyor: Afaziden ilham alan hataların giderilmesi. Bunun için:
-
Model mimarisinde sinyal yoğunluğu kontrolü
-
Yanıt üretmeden önce dahili “tutarlılık filtresi”
-
Enerji manzarasına dayalı ön analiz sistemleri
Gelecekte geliştirilecek AI sistemleri, yalnızca akıcı değil; aynı zamanda gerçekten anlayan ve doğru yanıtlayan yapılar olabilir.
Yapay Zekâdan Afaziye, Afaziden Anlayışa
Yapay zekânın bugünkü haliyle yaşadığı sorunlar, yalnızca teknik yetersizlikler değil; aynı zamanda insan zihnindeki derin yapısal bozukluklara benzeyen örüntüsel hatalardır. Bu benzerlikleri anlamak, hem yapay zekâyı geliştirmek hem de beyinle ilgili bozukluklara çözüm bulmak açısından büyük önem taşır.
Yapay zekâ, beyinle yarışmıyor aksine onu yansıtıyor. Ve belki de bu yansıma, hem teknoloji hem de insan zihni hakkında daha doğru sorular sormamıza yardımcı olabilir.
Yapay Zekânın Aşırı Özgüveni: Dil Modelleri Beyin Bozukluklarını Nasıl Yansıtıyor? yazısı ilk önce BeeTekno | Güncel Teknoloji Haberleri ve İncelemeler yayınlanmıştır.