Bağlamı Anlayan Yapay Zeka Oluşturma: Zorluklar ve Atılımlar

On yıl önce yapay zeka sistemleriyle çalışmaya başladığımda, bağlamı anlama konusundaki yetersizlikleri acı verici derecede belirgindi. Görünüşte basit bir soru sorardınız, ancak sistemin insanların sezgisel olarak anladığı bağlamsal nüansları kavrayamaması nedeniyle hedefi tamamen ıskalayan bir cevap alırdınız.
Bağlam anlayışı, yapay zeka geliştirmedeki en önemli zorluklardan birini temsil eder. Anlamı durumsal farkındalığa, kültürel bilgiye ve konuşma geçmişine dayanarak zahmetsizce yorumlayan insanların aksine, geleneksel yapay zeka sistemleri daha geniş bağlamı gerçekten "anlamadan" öncelikle desen tanıma ve istatistiksel analiz üzerinde çalışmıştır.
Bu bağlamsal boşluk çok sayıda şekilde ortaya çıkar: Bir yapay zeka alaycılığı tanıyamayabilir, kültürel referansların önemini kaçırabilir veya yeni bilgileri yorumlamak için önemli bağlam sağlayan bir konuşmanın önceki bölümlerini unutabilir. Bu, mükemmel bir kelime dağarcığına sahip ancak beş dakika önce söylediklerinize dair sosyal farkındalığı veya hafızası olmayan biriyle konuşmak gibidir.

Bağlam tekil bir kavram değil, çeşitli unsurları kapsayan çok boyutlu bir çerçevedir:
Dilsel bağlam, belirli bir ifadeyi çevreleyen kelimeleri, cümleleri ve paragrafları içerir. Birisi "Buna dayanamıyorum" dediğinde, önceki cümle "Bu sandalye sallanıyor" yerine "Bu müzik güzel" ise anlam önemli ölçüde değişir.
Durumsal bağlam, iletişimin gerçekleştiği ortamı, zamanlamayı ve koşulları anlamayı içerir. Bir sokak köşesinde kaybolmuş bir şekilde durmakla liderlik hakkında bir konferansta oturmak arasında "yol tarifi" talebi farklı bir anlam ifade eder.
Kültürel bağlam, iletişimi şekillendiren paylaşılan bilgi, referanslar ve normları içerir. Birisi "Hamlet çekmek"ten bahsettiğinde, kararsızlığa atıfta bulunur; ancak kültürel bağlamı olmayan bir yapay zeka Shakespeare okumaya başlayabilir.
Kişilerarası bağlam, ilişki dinamiklerini, paylaşılan geçmişi ve etkileşimleri renklendiren duygusal durumları içerir. Arkadaşlar birbirlerinin iç şakalarını anlar ve duyguları işaret eden tonlardaki ince değişiklikleri tespit edebilir.
Yapay zeka sistemlerinin bağlamı insanların anladığı şekilde gerçekten anlayabilmesi için, tüm bu boyutları aynı anda kavraması gerekiyor. Bu, araştırmacıları onlarca yıldır meşgul eden devasa bir zorluk.

Bağlam-farkında yapay zeka oluşturma yönündeki erken girişimler, kural tabanlı sistemlere ve elle kodlanmış bilgiye büyük ölçüde dayanıyordu. Geliştiriciler, belirli bağlamları ele almak için binlerce eğer-o zaman kuralını titizlikle programlıyorlardı. Örneğin: "Kullanıcı 'morali bozuk' diyorsa ve daha önce bir iş görüşmesinden bahsettiyse, yanıt verirken görüşmeye atıfta bulunun."
Bu yaklaşım hızla sürdürülemez hale geldi. Potansiyel bağlamların sayısı esasen sonsuzdur ve her senaryo için yanıtları elle programlamak imkansızdır. Bu sistemler kırılgan, yeni durumlara genelleme yapamayan ve beklenmedik girdilerle karşılaştıklarında sık sık bozulan sistemlerdi.
N-gramlar ve temel makine öğrenimi gibi istatistiksel yöntemler, sistemlerin dil kullanımındaki kalıpları tanımasına izin vererek durumu bir nebze iyileştirdi. Ancak, bu yaklaşımlar hala uzun vadeli bağımlılıklarla mücadele ediyordu; bir konuşmada çok daha önce bahsedilen bilgileri güncel ifadelere bağlıyordu ve daha geniş dünya bilgisini birleştiremiyordu.
Erken tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları gibi daha da gelişmiş sinir ağı yaklaşımları, bağlamsal farkındalığı iyileştirdi; ancak konuşmalar uzun veya karmaşık hale geldiğinde hâlâ "bağlam amnezisinden" muzdarip oldular.

Atılım, 2017'de AI sistemlerinin ardışık bilgileri işleme biçimini temelden değiştiren Transformer mimarisinin tanıtılmasıyla gerçekleşti. Metni sırayla birer kelime işleyen önceki modellerin aksine, Transformers, bir pasajdaki tüm kelimeleri aynı anda dikkate almalarını ve aralarındaki ilişkileri tartmalarını sağlayan "kendi kendine dikkat" adı verilen bir mekanizma kullanır.
Bu mimari, modellerin çok daha uzun bağlamsal bağımlılıkları yakalamasını ve binlerce kelime önce bahsedilen bilgilerin farkında olmasını sağladı. Vaswani ve diğerlerinin ünlü "dikkat ihtiyacınız olan tek şeydir" makalesi, bu yaklaşımın diller arasında bağlamsal anlamı daha iyi koruyarak makine çevirisi kalitesini önemli ölçüde artırabileceğini gösterdi.
Bu mimari yenilik, giderek daha karmaşık bağlamsal anlama yetenekleri gösteren BERT, GPT ve bunların halefleri gibi modeller için ortamı hazırladı. Bu modeller, belirli uygulamalar için ince ayar yapılmadan önce sayısız bağlamda dil kullanım kalıplarını özümsemelerine olanak tanıyan geniş metin gövdelerinde önceden eğitilmiştir.
Bu modellerin ölçeği, milyonlarca parametreden yüz milyarlara kadar katlanarak büyüdü ve bu da giderek daha ince bağlamsal kalıpları yakalamalarına olanak sağladı. En büyük modeller artık, kafa karıştırıcı referansları netleştirmelerine ve ima edilen anlamı anlamalarına yardımcı olan ilkel "sağduyu" bilgisi biçimlerine sahip görünüyor.

Metin tabanlı bağlamsal anlayış önemli ölçüde gelişmiş olsa da, insanlar bağlamı anlamak için yalnızca kelimelere güvenmiyor. Durumları görsel ipuçları, ses tonu, beden dili ve hatta ince çevresel faktörler aracılığıyla yorumluyoruz.
Çok modlu yapay zekadaki son atılımlar bu boşluğu kapatmaya başlıyor. CLIP, DALL-E ve bunların halefleri gibi sistemler, dili ve görsel bilgileri birbirine bağlayarak daha zengin bir bağlamsal anlayış yaratabilir. Örneğin, kalabalık bir stadyumun görüntüsü ve "maç" hakkında bir metin gösterildiğinde, bu sistemler görsel ipuçlarına dayanarak beyzbol, futbol veya futbola atıfta bulunup bulunmadığını çıkarabilir.
İşitsel-görsel modeller artık ses tonundan ve yüz ifadelerinden duygusal durumları tespit edebilir ve bağlamsal anlayışa önemli bir katman daha ekler. Birisi alaycı bir şekilde "Harika iş" dediğinde veya içtenlikle söylediğinde, anlam tamamen değişir; bu yeni sistemlerin kavramaya başladığı bir ayrımdır.
Bir sonraki sınır, bu çok modlu yetenekleri konuşma AI ile entegre ederek farklı duyusal kanallarda aynı anda bağlamı anlayan sistemler yaratmaktır. Yemek yaptığınızı tanıyan (görsel bağlam), sinirli ses tonunuzu duyan (sesli bağlam), bir tarif okuduğunuzu fark eden (metinsel bağlam) ve açıkça belirtmeden ilgili yardımı sunan bir yapay zeka asistanı hayal edin.

Gelişmiş dil modelleriyle bile, AI sistemleri uzun etkileşimler boyunca tutarlı bağlamsal belleği korumakta zorluk çekmiştir. Erken büyük dil modelleri, bir konuşmada daha önce bahsedilen ayrıntıları "unutur" veya bilgi boşluklarını kabul etmek yerine cevaplar uydururdu.
Geri çağırma-artırılmış üretimdeki (RAG) son atılımlar, AI sistemlerinin harici bilgi tabanlarına ve önceki konuşma geçmişine başvurmasına izin vererek bu sınırlamayı ele alıyor. Bu sistemler, yalnızca eğitim sırasında kodlanan parametrelere güvenmek yerine, tıpkı insanların hafızalarına danışması gibi, gerektiğinde ilgili bilgileri aktif olarak arayabilir.
Bağlam pencereleri (yapay zekanın yanıt üretirken dikkate alabileceği metin miktarı), en gelişmiş sistemlerde sadece birkaç yüz belirteçten yüz binlercesine önemli ölçüde genişledi. Bu, uzun değişimler boyunca tutarlılığı koruyan çok daha tutarlı uzun biçimli içerik üretimi ve sohbete olanak tanır.
Aynı derecede önemli olan, muhakeme yeteneklerindeki gelişmelerdir. Modern sistemler artık çok adımlı muhakeme görevlerini gerçekleştirebilir, karmaşık sorunları yönetilebilir adımlara bölebilir ve süreç boyunca bağlamı koruyabilir. Örneğin, bir matematik problemini çözerken, ara sonuçları ve varsayımları, insanın çalışma belleğini yansıtacak şekilde takip edebilirler.

Yapay zeka sistemleri bağlamı anlamada daha yetenekli hale geldikçe, yeni etik düşünceler ortaya çıkıyor. Kültürel ve sosyal nüansları kavrayan sistemler, kullanıcıları daha etkili bir şekilde manipüle edebilir veya eğitim verilerinde bulunan zararlı önyargıları artırabilir.
Etkileşimler boyunca bağlamsal hafızayı koruyabilme yeteneği, gizlilik endişelerini de beraberinde getiriyor. Bir yapay zeka haftalar veya aylar önce paylaşılan kişisel bilgileri hatırlarsa ve bunları beklenmedik bir şekilde gündeme getirirse, kullanıcılar bu bilgileri gönüllü olarak paylaşmış olsalar bile gizliliklerinin ihlal edildiğini hissedebilirler.
Geliştiriciler, kontrollü unutma, kişisel bilgileri saklamak için açık rıza mekanizmaları ve önyargı azaltma stratejileri gibi tekniklerle bu endişeleri gidermek için çalışıyorlar. Amaç, müdahaleci veya manipülatif olmadan bağlamı yeterince iyi anlayan bir yapay zeka yaratmaktır.
Ayrıca şeffaflık zorluğu da var. Bağlamsal anlayış daha karmaşık hale geldikçe, kullanıcıların yapay zeka sistemlerinin sonuçlarına nasıl ulaştığını anlamaları giderek zorlaşıyor. Bağlama bağlı senaryolarda yapay zeka karar alma sürecini açıklama teknikleri aktif bir araştırma alanıdır.

Bağlamsal anlayıştaki atılımlar çok sayıda alanı dönüştürüyor:
Sağlık hizmetlerinde, bağlamsal olarak farkında olan yapay zeka, hastanın şikayetlerini tıbbi geçmişi, yaşam tarzı faktörleri ve mevcut ilaçları içinde yorumlayabilir. Bir hasta semptomlarını tarif ettiğinde, sistem genel bir senaryoyu takip etmek yerine bu kapsamlı bağlamı temel alarak ilgili takip soruları sorabilir.
Müşteri hizmetleri sistemleri artık etkileşimler boyunca konuşma geçmişini ve hesap bilgilerini koruyarak, bilgileri tekrarlamanın sinir bozucu ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Dil kalıplarından duygusal durumları tespit edebilir ve tonlarını buna göre ayarlayabilirler; bağlam gerektirdiğinde daha resmi veya empatik hale gelebilirler.
Eğitim uygulamaları, bir öğrencinin öğrenme yolculuğunu izlemek, bilgi boşluklarını ve yanlış anlamaları belirlemek için bağlamsal farkındalığı kullanır. Bu sistemler, standartlaştırılmış içerik sunmak yerine, açıklamaları öğrencinin önceki sorularına, hatalarına ve gösterilen anlayışına göre uyarlar.
Yasal ve finansal belge analizi, bağlamsal anlayıştan muazzam fayda sağlar. Modern yapay zeka, maddeleri tüm sözleşmelerin, ilgili mevzuatın ve içtihatların daha geniş bağlamında yorumlayabilir, bilgi aşırı yüküyle uğraşan insan değerlendiricilerin gözünden kaçabilecek tutarsızlıkları veya potansiyel sorunları tespit edebilir.
Yazma asistanları gibi yaratıcı araçlar artık uzun çalışmalarda tematik tutarlılığı koruyor ve genel metin tamamlama yerine yerleşik karakterler, ortamlar ve anlatı yaylarıyla uyumlu içerik öneriyor.

İleriye bakıldığında, birkaç umut vadeden araştırma yönü bağlamsal yapay zekayı daha da dönüştürebilir:
Epizodik bellek modelleri, yapay zeka sistemlerine insan otobiyografik belleğine benzer bir şey kazandırmayı amaçlamaktadır; sadece istatistiksel örüntülerden ziyade belirli olayları ve deneyimleri hatırlama yeteneği. Bu, paylaşılan tarihe dayalı çok daha kişiselleştirilmiş etkileşimlere olanak tanır.
Nedensel akıl yürütme çerçeveleri, korelasyona dayalı örüntü tanımanın ötesine geçerek neden-sonuç ilişkilerini anlamaya çalışır. Bu, yapay zekanın karşıt olgular ("Eğer...") hakkında akıl yürütmesini ve yeni bağlamlarda daha doğru tahminler yapmasını sağlar.
Farklı kültürel çerçeveler arasında bağlamın nasıl değiştiğini anlamak için kültürler arası bağlamsal modeller geliştiriliyor ve bu da yapay zeka sistemlerini daha uyarlanabilir ve Batı kültürel normlarına karşı daha az önyargılı hale getiriyor.
Somutlaştırılmış yapay zeka araştırması, fiziksel bağlamın (etkileşime girebilme yeteneğine sahip bir ortamda bulunmanın) bağlamsal anlayışı nasıl değiştirdiğini araştırır. Nesneleri görebilen, manipüle edebilen ve alanlarda gezinebilen robotlar ve sanal aracılar, yalnızca metin içeren sistemlerden farklı bağlamsal modeller geliştirir.
Nihai hedef, insan benzeri bağlamsal anlayışa sahip yapay genel zeka (AGI) yaratmaktır; bu sistemler, tüm bu bağlam biçimlerini sorunsuz bir şekilde entegre ederek dünya hakkında insanlar kadar etkili bir şekilde iletişim kurabilir ve akıl yürütebilir. Bu dönüm noktasından hala çok uzakta olsak da, atılımların hızı bu yönde istikrarlı bir şekilde ilerlediğimizi gösteriyor.
Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, makinelerle olan ilişkimizi katı, komuta dayalı etkileşimlerden giderek daha fazla insan-insan iletişimine benzeyen akıcı, bağlamsal açıdan zengin işbirliklerine dönüştürüyorlar. Bağlamı gerçekten anlayan yapay zeka yalnızca teknik bir başarı değil; insanlığın teknolojik yolculuğunda temel bir değişimi temsil ediyor.