Yapay Zeka Epistemolojisi

21. Yüzyıl Perspektifi: Yapay zeka (AI) epistemolojisi, bilgi felsefesinin (epistemoloji) AI ile kesişimini temsil eder. Bu alan, AI sistemlerinin bilgi nasıl edindiği, temsil ettiği, akıl yürüttüğü ve "anladığı" soruları inceler. Geleneksel epistemolojinin temel kavramları (doğru inanç, gerekçe, adalet) AI bağlamında yeniden yorumlanır: Bir AI, veri setlerinden "öğrenerek" bilgi edinebilir mi? Bu bilgi, insan benzeri bir anlayış mı içerir yoksa sadece simülasyon mu? 21. yüzyılda, AI'nin hızlı gelişimi (makine öğrenimi, derin öğrenme) bu tartışmaları dijital epistemik sorunlara (önyargılı veri, deepfake'ler, algoritmik karar alma) taşır. Alan, sembolik mantık, olasılıksal akıl yürütme ve hibrit modeller etrafında şekillenir. Ana Konular ve TartışmalarAI epistemolojisi, şu ana sorular etrafında döner:

• Bilgi Temsili ve Edinimi: AI, bilgiyi sembolik (mantıksal kurallar) mı yoksa bağlantıcı (nöral ağlar) yolla mı temsil eder? Bilgi, veriyle mi yoksa deneyimle mi edinilir?
• Akıl Yürütme ve Belirsizlik: AI, mantıksal çıkarımlarda (dedüksiyon) veya olasılıksal modellerde (Bayes teoremi) nasıl rasyonel davranır? Non-monotonik mantık (yeni kanıtlarla inanç revizyonu) gibi sorunlar, AI'nin epistemik esnekliğini test eder.
• Anlama ve Bilinç: AI, "anlama"ya sahip midir? (Örn. Chinese Room argümanı: Sembol manipülasyonu anlama mı getirir?)
• Epistemik Sorumluluk: AI'nin ürettiği bilgi, önyargılı mıdır? İnsan epistemik ajansını (karar verme özerkliği) nasıl etkiler?

21.yüzyıl tartışmaları, sembolik AI'nin (kural tabanlı) yerini istatistiksel ve hibrit modellere bırakmasını yansıtır. Turing Testi gibi davranışsal yaklaşımlar, rasyonel ajan modelleriyle (hedef odaklı öğrenme) evrilir, ancak genel zeka (AGI) hala epistemik bir zorluk olarak kalır.

• Diğer Etkiler: Roger Penrose (Gödelian argümanlar, 1994-2014), AI'nin non-komputabl bilgi sınırlılığını savunur. John Searle'in Chinese Room'u (1980, 21. yy'da devam eden), AI'nin semantik anlama eksikliğini vurgular. Daniel Kahneman'ın ikili sistem teorisi (2011), AI'ye sezgisel vs. analitik bilgi modellemesi için ilham verir.

Sonuç

21.yüzyılda AI epistemolojisi, bilgi üretimini demokratikleştirirken (veri erişimi) yeni sorunlar doğurur: Algoritmik önyargılar, deepfake'ler ve epistemik balonlar (echo chambers). Düşünürler, AI'yi epistemik bir araç olarak konumlandırırken, insan-merkezli bilgi normlarını koruma ihtiyacı vurgulanır. Bu alan, etik ve bilgi felsefesiyle iç içedir; örneğin, Floridi'nin çalışmaları dijital epistemik adaleti önceler.

Russell ve Norvig'in Yapay Zeka Epistemolojisi: Rasyonel Ajan Yaklaşımı

Russell ve Norvig, YZ'yi dört temel yaklaşımla tanımlarlar, ancak kitaplarının ana teması, YZ'yi rasyonel olarak hareket eden sistemler inşa etme (Acting Rationally) olarak görmeleridir. Bu, epistemolojik sorunları pratik ve hesaplamalı sorunlara dönüştürür.

1. Rasyonel Ajan ve Bilgi İlişkisi

Kitabın merkezinde yer alan "ajan" kavramı, ortamı algılayan ve buna göre eylemler gerçekleştiren bir varlıktır. Bu ajanın rasyonel (akılcı) olması demek, mevcut bilgisine ve algılarına dayanarak beklenen faydayı maksimize edecek şekilde hareket etmesi demektir.

• Epistemolojik Problem: Ajanın bilgisi (Knowledge) ve gerekçelendirmesi (Justification) ne anlama gelir?
• Russell/Norvig Cevabı: Ajanın bilgisi, ortam hakkında sahip olduğu temsiller (representations) kümesidir. Gerekçelendirme ise, bu bilginin ajanın rasyonel eylemlerini (yani beklenen faydayı maksimize eden eylemleri) üretme yeteneği ile sağlanır.

2. Bilgi ve Muhakeme (Knowledge and Reasoning)

Kitapta, epistemolojinin ana konuları olan bilgi ve muhakeme (akıl yürütme), YZ sistemlerinin temel yapı taşları olarak incelenir.

Epistemolojiden Aksiyolojiye (Değer Kuramına) Geçiş

Geleneksel epistemoloji "Ne bilebilirim?" sorusuna odaklanırken, Russell ve Norvig'in "rasyonel ajan" modeli, kaçınılmaz olarak değer kuramı (aksiyoloji) ve etik alanına geçer.

• Fayda (Utility) ve Performans Ölçüsü: Bir YZ ajanının eylemleri, ajanın dünyadaki hedeflerini (yani arzu edilen durumları) maksimize etme yeteneği ile değerlendirilir. Bu hedefler, ajanın performans ölçüsünü ve dolayısıyla onun değer sistemini oluşturur.
• Problem: Ajan rasyonel hareket etse bile, rasyonel eylem her zaman etik eylem midir?
• Kitabın son baskıları, "Yararlı YZ" (Beneficial AI) bölümü ile bu epistemolojik/aksiyolojik sorunu ele alır. Russell, ajanın gerçek insan hedeflerini kesin olarak bilmemesi gerektiğini ve ajanın insan hedefleri hakkında belirsizlik içinde hareket etmesi gerektiğini savunarak (bir tür bilişsel alçakgönüllülük), kontrol sorunlarına çözüm aramıştır.

Özetle

Stuart Russell ve Peter Norvig'in YZ epistemolojisi, felsefi spekülasyondan çok, mühendislik odaklı bir yaklaşımdır:

Bilgi, rasyonel bir ajanın başarılı eylemler üretmesini sağlayan, biçimsel olarak temsil edilmiş bir yapıdır. Muhakeme ise, bu bilgiyi algılara dayanarak yeni, eyleme rehberlik eden sonuçlara ulaştıran hesaplamalı bir süreçtir.

Bu yaklaşım, epistemolojiyi soyut bir alandan çıkarıp, bilgisayar bilimleri ve mühendislik için pratik, uygulanabilir araçlar (mantık, olasılık, öğrenme algoritmaları) sunan bir temel disiplin haline getirir.

Özet

• AIMA’nın epistemolojik tezi: YZ, “bilgi nedir?” sorusunu yalnızca teorik değil, işlevsel ve pratik bir düzlemde yanıtlar.
• Bilgi: temsil edilen, işlenen, belirsizlik altında güncellenen ve eyleme dönüştürülen bir şeydir.
• Epistemoloji ile köprü: Platon’un “gerekçelendirilmiş doğru inanç” tanımı, YZ’de “temsil + çıkarım + öğrenme + eylem” olarak yeniden inşa edilir.