20. yüzyılın ilk yarısı. Finans, sigortacılık, muhasebe. Nüfus artışı ile birlikte inanılmaz bir yoğunluk yaşanıyor bu alanlarda. Sistem bugünkünden farklı değil bu arada, faizler, mevduat hesapları filan aynı. Ama sorun ne? Evet. Bilgisayar yok. Tüm bu işlemleri, hesabınızda kaç para olduğunu, faiz gelirlerini, tüm hesapları kim yapıyor. Tabi ki insanlar. Her şeyi ama her şeyi… Birinin borcuna faiz uygulanacak. Bir başkasının bakiyesi güncellenecek. Bir diğerinin yaptığı ödemeler hesaba geçirilecek. Tüm bunlar için bir insan gerçekten dosyayı açıyor. Rakamları okuyor. Gerekli oranı tablodan buluyor. Hesabı yapıyor. Sonucu yazıyor.
Kaydı kapatıyor. Sonra sıradaki hesap geliyor. Ve bir sonraki. Tabi hacim büyüdükçe bankalar, şirketler bu hesaplar için onlarca, yüzlerce insan çalıştırmaya başlamıştı. Ama tabi sistem şişmeye başlamıştı. Bir çözüm gerekiyordu. Sonra. Sonra savaşlar geldi… Para ve savaşlar. Tüm gelişmelerin arkasında maalesef bu itici güçler var. Savaşlar geldiğinde balistik hesaplar, cephane kayıtları, ölüm kalım sayıları. Makinelerin henüz yapamadığı bu devasa hesaplama işleri de insanlara bölüştürülüyordu. Ve bu insanlara ne deniyordu biliyor musunuz? Bu hesaplamaları yapan insanlara. Computer. Evet. Ya da calculator… Bilgisayar. Ya da hesap makinesi…
Şimdi bunun üzerine bir düşünmek lazım. İnsanın makineleşmesi hikayesinin başlangıcıdır burası. değil. Ve sorumuz şu: Bu kelime neden insandan makineye bu kadar kolay geçebildi? Bunun cevabı için bu “computer”lerin yaptığı işe biraz daha yakından bakmak gerekiyor. Bu insanlar aslında yepyeni bir çözüm üretmiyorlardı. Yeni bir matematik yöntemi bulmaları beklenmiyordu. Çoğu zaman yöntem zaten belliydi. Onun görevi yöntemi uygulamaktı. Bu değeri oku. Tablodan karşılığını bul. Şununla çarp. Sonucu buraya yaz. Sıradaki kayda geç.
Ve en çarpıcısı tüm bunları yaparken tüm sistemi anlamaları, bu işin nereye varacağını bilmeleri de gerekmiyor. Yani anlamaları gerekmiyordu, kendilerine söyleneni yapmaları yeterliydi. Bir bakıma bu insanlar… biyolojik bilgisayarlardı. Ve aslında ortadan da kaybolmadı bu computerler. Sadece artık onlara computer demiyoruz. Bugün de milyonlarca insan işinin önemli bir bölümünde hâlâ aynı şeyi yapıyor. Bilgiyi al. Kurala göre işle. Çıktıyı üret. İnsan işlerine biraz uzaktan baktığınızda, şaşırtıcı derecede büyük bir bölümünün böyle çalıştığını görüyorsunuz. Biraz üzücü. Ama neyse. Bu ayrı bir konu.
Bizim asıl konumuz şu. 20. yüzyılın başlarında bu rutin, iş dünyasından çok daha büyük bir yerde karşılığını buluyordu. Matematiğin kendisinde. Dönemin en büyük matematikçilerinden David Hilbert ve çevresindeki matematikçiler de çok iddialı bir hayalin peşindeydi. Matematiği sağlam, eksiksiz ve kesin kurallara dayanan biçimsel bir sistem haline getirmek. Bu arayışın içinden de çok güçlü bir soru çıktı. Bir matematiksel önerme verildiğinde… Onun doğru olup olmadığını belirleyecek genel bir yöntem olabilir miydi? Önermeyi verelim. Yöntem belirli kuralları adım adım uygulasın. Ve sonunda bize kesin olarak cevap versin: Evet. Ya da: Hayır.
Bu problemin de bir adı vardı. Entscheidungsproblem… Yani karar problemi. Ve eğer böyle genel bir yöntem bulunabilirse… En azından bu tür matematiksel sorular için doğru cevaba ulaşılabilirse… Bir insanın sezgisine bağlı olmak zorunda değildi. Prosedür yeterli olabilirdi. Fakat burada çok temel bir problem vardı. Bir “mekanik yöntemden” söz ediyoruz. Peki… Bir yöntemin mekanik olması tam olarak ne demek? Bir işlemi hangi noktaya kadar küçük adımlara bölebiliriz? Hangi zihinsel işlemler yalnızca kuralların uygulanmasıdır? Bugün “algoritma” dediğimiz şeyin sınırı nerede başlar, nerede biter?
Bunu kesin biçimde tanımlamadan Hilbert’in sorusuna da kesin bir cevap veremezsiniz. Ve 1936’da… 24 yaşında genç bir İngiliz matematikçi sahneye çıkacaktı. Alan Turing. Turing sanılanın aksine bir bilgisayar yapmak istemiyordu. Başka bir sorunun peşindeydi o. Hesaplamak ne demek? Ve Turing bu soruya cevap vermek için çok ilginç bir şey yaptı. Bir makineye değil… Zaten hesap yapan şeye baktı. İnsana. Masasının başındaki o computerı düşünün. Turing onun zekâsını açıklamaya çalışmadı. Bilincini de. Yaratıcılığını da. Tam tersine… Bütün bunların hesaplama için gerekli olmadığı anları ayırdı. İnsan önündeki bir sembole bakıyor.
O anda hangi aşamada olduğunu biliyor. Buna karşılık gelen kuralı uyguluyor. Gerekirse yeni bir sembol yazıyor. Sonra dikkatini başka bir yere kaydırıyor. Ve devam ediyor. Oku. Kurala bak. Yaz. İlerle. Turing’in fark ettiği şey buydu. Bu işlemi yapan kişinin ne yaptığını anlaması gerekmiyordu. İşlemin neden yapıldığını bilmesi de gerekmiyordu. Kurallar yeterince kesin tarif edilmişse… Onları uygulayabilmesi yeterliydi. Burada Turing “insan bir makinedir” demiyordu. İnsan düşüncesinin tamamını da mekanikleştirmiyordu. Çok daha belirli bir şeyi ayırmıştı: İnsanın zihinsel faaliyetinin mekanik olarak tarif edilebilen kısmını.
Ve bir süreç tamamen mekanik olarak tarif edilebiliyorsa… İşte onu gerçekleştiren şeyin insan olmasına da gerek yoktu. Turing’in asıl dehası da buradaydı işte. İnsanın yaptığı işin içindeki makineyi bulmuştu. Daha ortada elektronik bilgisayar yokken… Hesaplamayı insan bedeninden ayırmıştı. Şimdi sıra ikinci sorudaydı: Bu soyut işlemi gerçekten bir makineye verirsek… Bir makine ne kadarını yapabilir? Turing bunu görmek için gerçek bir makine yapmadı. Az önceki insan computerı mümkün olan en basit hâline indirgedi. Önünde semboller var. Bir sembolü okuyor. O sembole karşılık gelen kuralı uyguluyor. Gerekirse sembolü değiştiriyor.
Sonrakine geçiyor. Ve bunu tekrar ediyor. Turing’in hayal ettiği makine de bundan fazlasını yapmıyordu. Oku. Kuralı uygula. Yaz. Devam et. Ne yaptığını anlamasına gerek yoktu. Sonucun ne anlama geldiğini bilmesine de. Biraz önce masada oturan insanın yaptığı mekanik işlem… artık insan olmadan devam edebiliyordu. Turing’in hayal ettiği şey buydu. Bugün ona Turing makinesi diyoruz. Ama burada asıl önemli olan makinenin kendisi değil. Turing, hesaplama dediğimiz şeyi ilk kez insanın zihninden ayırıp çıplak hâliyle ortaya koymuştu. İnsanı aradan çıkardığınızda geriye iki şey kalıyordu: Bilgi. Ve o bilgiyle ne yapılacağını söyleyen kurallar.
Buradaki kırılma çok büyük. Çünkü eğer bir işi açık ve kesin kurallara dönüştürebiliyorsanız… O kuralları uygulayanın ne yaptığını anlaması gerekmiyordu. Hatta insan olması da gerekmiyordu. Hesaplama artık zihne değil, prosedüre aitti. Ama Turing tam burada daha da şaşırtıcı bir sonuca ulaştı. Bu fikir çok güçlüydü… Fakat sınırsız değildi. Çünkü her problem böyle bir prosedüre dönüştürülemiyordu. Hilbert’in hayal ettiği gibi, her matematiksel soruyu önüne koyup kuralları çalıştırdığınızda sonunda mutlaka “doğru” ya da “yanlış” diyecek genel bir yöntem yoktu. Bazı problemlerin çözümü için mesele daha hızlı bir makine yapmak değildi.
Daha fazla zaman vermek de değildi. O problemi her durumda çözecek bir algoritma zaten var olamazdı. İşin tarihsel ironisi de burada. İnsanlık henüz elektronik bilgisayarı bile yapmamıştı. Ama Turing… bir bilgisayarın prensipte yapabileceklerinin sınırını çoktan çizmişti. Fakat aynı çalışmanın içinde çok daha büyük bir fikir saklıydı. O güne kadar bir makineyi düşünme biçimimiz oldukça basitti: Bir makine, yapmak üzere inşa edildiği şeyi yapar. Dokuma tezgâhı dokur. Hesap makinesi hesaplar. Saat zamanı gösterir. Başka bir iş istiyorsanız… Başka bir makine yaparsınız. Çünkü makinenin ne yaptığı, fiziksel olarak ne olduğuna bağlıdır.
Turing’in modelinde ise ilk kez bu bağ gevşiyordu. Çünkü makinenin davranışını belirleyen şey artık yalnızca fiziksel yapısı değildi. Kurallarıydı. Ve Turing burada çok güçlü bir şey fark etti: Bu kuralların kendisi de sonuçta sembollerle yazılabiliyordu. Yani az önce birbirinden tamamen farklı gördüğümüz iki şey… Makinenin üzerinde çalıştığı veri ve makineye ne yapacağını söyleyen talimat… aslında aynı şeye dönüştürülebiliyordu: Bilgiye. İşte algısal kırılma burada. Bir makinenin nasıl davranacağını da bilgi olarak tarif edebiliyorsanız… O tarifi başka bir makine okuyabilir. Ve tarif edilen makinenin yaptığı şeyi o da yapabilir.
Artık her iş için ayrı bir fiziksel makineye ihtiyacınız yok. Tek bir makine yapabilirsiniz. Ona hangi makinenin kurallarını verirseniz… O makine gibi çalışır. Turing buna evrensel makine dedi. Ve belki de modern bilgisayarın en temel fikri tam olarak buydu: Makinenin işlevini, makinenin kendisinden ayırmak. Bundan sonra makineyi değiştirmek için her seferinde yeni bir makine yapmak gerekmeyecekti. Bazen yalnızca… bilgiyi değiştirmek yeterli olacaktı. Bugün bunun ne kadar acayip bir fikir olduğunu fark etmek zor. Çünkü hayatımız bunun üzerine kurulu. Telefonunuzu düşünün. Fiziksel olarak aynı cihaz… Bir saniye önce hesap makinesi.
Şimdi kamera. Biraz sonra navigasyon cihazı. Sonra müzik çalar. Sonra oyun konsolu. Telefonun parçalarını değiştirmediniz. Bilgiyi değiştirdiniz. Programı değiştirdiniz. Ve aynı madde… başka bir makine gibi davranmaya başladı. İlk bölümde Jacquard’ın dokuma tezgâhında bunun ilk işaretlerinden birini görmüştük. Kart değişiyordu. Desen değişiyordu. Ama makine hâlâ dokuma tezgâhıydı. Turing’in fikrinde ise bilgi artık makineye yalnızca ne yapacağını söylemiyordu. Çok daha temel bir şeyi belirliyordu: Makinenin ne olacağını. Ve 1936’da bütün bunlar hâlâ bir matematikçinin kağıdı üzerindeydi.
Ortada bu fikri gerçekleştirecek elektronik bir bilgisayar yoktu. Ama birkaç yıl sonra dünya savaşa girecek… Hesaplama artık soyut bir matematik problemi olmaktan çıkacak… Ve insanlık bu fikirlere hiç olmadığı kadar ihtiyaç duyacaktı. Bunun cevabını görmek için çok beklemek gerekmeyecekti. 1939’da İkinci Dünya Savaşı başladı. Ve savaş, hesaplamaya duyulan ihtiyacı bir anda başka bir seviyeye taşıdı. Topçu atışları hesaplanacak. Uçuş rotaları çıkarılacak. Radar verileri işlenecek. Şifreli mesajlar çözülecek. Üstelik artık mesele yalnızca doğru cevabı bulmak değildi. Cevabı zamanında bulmaktı.
Bir şifreyi üç gün sonra çözmenin hiçbir anlamı olmayabilirdi. Daha fazla insanı masaya oturtarak bunun üstesinden gelmenin de bir sınırı vardı. İnsan bilgisayarlar yavaştı. Yoruluyorlardı. Hata yapıyorlardı. Ve bazı hesapların içerdiği ihtimal sayısı, insan gücüyle taranamayacak kadar büyüktü. Turing’in kağıt üzerinde sorduğu soru artık gerçek dünyanın problemiydi: Kuralları belli olan bu işlemleri neden insanlara yaptırıyoruz? Bletchley Park’ta Turing ve diğer kriptologlar, Almanların Enigma ile şifrelediği mesajları çözmeye çalışırken tam olarak böyle bir problemle karşılaştılar.
Enigma’nın olası ayarlarını tek tek insanların denemesi pratik değildi. Ama hangi ihtimallerin eleneceğini belirleyen mantık tarif edilebiliyordu. O halde bu işi bir makine yapabilirdi. Bombe makineleri binlerce olasılığı sistematik biçimde eleyerek insanların önündeki işi dramatik biçimde küçülttü. Bir süre sonra Lorenz şifrelerini çözmek için geliştirilen Colossus ile bu mantıksal işlemlerin önemli bir bölümü elektronik devrelere taşındı. Atlantik’in diğer tarafında ise Amerikan ordusunun başka bir derdi vardı. Topçu atış tablolarını hazırlamak. Bu hesapları yapan yine insan computerlardı. Ve yetişemiyorlardı.
Çözüm, 1940’ların ortasında ortaya çıkan ENIAC oldu. Yaklaşık 18 bin vakum tüpü kullanan, bir odayı dolduran devasa bir elektronik hesap makinesi. İnsanların saatlerce, günlerce yaptığı hesapları çok daha hızlı gerçekleştirebiliyordu. Böylece birkaç yıl içinde tuhaf bir dönüşüm gerçekleşti. Yüzyılın başında computer… hesap yapan insandı. Şimdi hesap giderek insandan alınıyor… makineye veriliyordu. Ama hâlâ önemli bir sorun vardı. Bu makineler çok hızlıydı… Fakat esnek değillerdi. ENIAC’a farklı bir problem verdiğinizde bugün yaptığımız gibi yeni bir program açmıyordunuz.
Makinenin çalışma biçimini değiştirmek için kabloları yeniden bağlamak, anahtarları yeniden ayarlamak gerekiyordu. Çünkü makineye ne yapacağını söyleyen şey, henüz makinenin işlediği diğer bilgiler gibi ele alınmıyordu. Ve modern bilgisayara giden son büyük kırılma tam burada yaşandı. Şimdi çok basit düşünelim. Bilgisayara verdiğiniz sayılar nedir? Bilgi. Peki: “Bu iki sayıyı topla.” “Sonuç sıfırsa buraya dön.” “Değilse sonraki işlemi yap.” Bunlar nedir? Onlar da… bilgi. Yani makinenin üzerinde çalıştığı veriyle… Makineye o veriyle ne yapacağını söyleyen talimat… Özünde aynı şekilde kodlanabilir. O halde programı neden kablolara gömelim?
Onu da belleğe koyabiliriz. İşte stored-program, yani saklı program fikrinin özü bu. Program da artık makinenin okuyabildiği bilgiye dönüşüyordu. Ve bu küçük görünen değişiklik bilgisayarı tamamen başka bir şeye çevirdi. Artık farklı bir iş yapmak için farklı bir makine kurmak zorunda değilsiniz. Aynı makineye farklı bir program veriyorsunuz. Bugün telefonunuzun bir saniye hesap makinesi, bir saniye sonra kamera, sonra harita, sonra oyun olabilmesinin altında hâlâ bu fikir var. Fiziksel makine değişmiyor. İçindeki talimat değişiyor.
Turing’in 1936’da kağıt üzerinde tarif ettiği evrensel makine fikri böylece gerçek dünyanın bilgisayarlarına yaklaşmaya başlamıştı. Ve burada insanlık çok önemli bir eşiği geçmişti. Önce bilgiyi insan zihninin dışına çıkarmıştık. Sonra taşımayı öğrendik. Kodladık. Ölçtük. Şimdi ise… bilgiyi işleme işini de zihnimizin dışına çıkarıyorduk. Fakat bu başarı beraberinde çok daha rahatsız edici bir soru getirdi. Çünkü makinelerin hesap yapabileceği artık ortadaydı. Peki hesaplama, insan zihninden söküp alabildiğimiz tek şey miydi? Turing birkaç yıl sonra bu soruyu çok daha açık biçimde soracaktı:
Bir makine düşünebilir mi? Yani. Turing’i galiba yeterince abartmıyoruz. Bu soruyu 1950 yılında soruyor. Bilgisayarlar henüz birkaç yıldır var. Ve bir odayı dolduruyorlar. Ve Alan Turing, daha bu makineler emekleme aşamasındayken… Onların bir gün düşünebileceğini tartışmaya açıyordu. Ondan birkaç yıl sonra Cahit Arf de Erzurumda yine bu tartışmayı başlatmaya çalışmıştı ama biz bu tarihi fırsatı kaçırdık maalesef. Neyse. Ama tabi burada çok önemli bir problem vardı. Bir makinenin hesap yapıp yapmadığını anlamak kolay. İşlemi verirsiniz. Sonuca bakarsınız. Peki düşünmek? Bir şeyin düşündüğünü nasıl anlayacağız?
Aslında bu sorunun makineden önce çözülmesi gereken başka bir tarafı vardı: Bir insanın düşündüğünü nasıl anlıyoruz? Karşınızdaki insanın zihnine erişiminiz yok. Düşüncelerini göremiyorsunuz. Bilincini ölçemiyorsunuz. Sizin gördüğünüz şey davranışı. Bir şey söylüyorsunuz. Cevap veriyor. Sorunuzu anlıyor gibi görünüyor. Bir şakayı yakalıyor. İtiraz ediyor. Fikrini değiştiriyor. Ve bütün bunlardan içeride düşünen bir zihin olduğu sonucuna varıyorsunuz. Turing burada çok kendine özgü bir hamle yaptı. “Düşünmek” kelimesinin ne anlama geldiğini çözmeye çalışmadı. Çünkü bunun bizi sonu gelmeyen bir felsefi tartışmaya götüreceğini düşünüyordu.
Onun yerine soruyu değiştirdi. Bir insanla bir makineyi yalnızca verdikleri cevaplardan tanımaya çalışsaydınız… hangisinin hangisi olduğunu anlayabilir miydiniz? 1950’de yayımladığı Computing Machinery and Intelligence makalesindeki o meşhur test de buradan çıktı zaten. Bir insan düşünün. Karşısında iki kişi var ama ikisini de göremiyor. İletişim yalnızca yazıyla kuruluyor. Taraflardan biri insan. Diğeri makine. İstediğiniz soruyu sorabilirsiniz. Amacınız hangisinin makine olduğunu bulmak. Makinenin amacıysa sizi yanıltmak. Burada Turing’in yaptığı şey “İnsanları kandırabilen her makine bilinçlidir” demek değildi.
Daha ilginç bir şey yapıyordu. Zekâyı makinenin içine bakarak değil, ortaya çıkardığı davranış üzerinden tartışmayı öneriyordu. Çünkü bir noktada garip bir problemle karşılaşıyoruz. Bir makine sizinle konuşabiliyorsa… Sorularınızı anlayıp uygun cevaplar verebiliyorsa… Bir tartışmayı sürdürebiliyorsa… Hata yapıp düzeltebiliyorsa… Ve bütün bunları yaparken onu bir insandan ayıramıyorsanız… Tam olarak hangi noktada: “Ama o düşünmüyor.” diyeceğiz? Ve daha önemlisi… Bunu neye dayanarak söyleyeceğiz? Bu soru bilgisayar tarihini bir anda başka bir yere taşıdı. Çünkü artık mesele makinenin ne kadar hızlı hesap yaptığı değildi.
İnsanla makine arasındaki sınırın nerede olduğu tartışılıyordu. Ama burada hikâyenin ikinci tarafı başlıyor. Çünkü bir makinenin dışarıdan zeki görünmesi… İçeride gerçekten bir şey anladığı anlamına gelir mi? Bir örnek düşünün. Çince bilmiyorsunuz. Tek kelime. Ama önünüzde son derece ayrıntılı bir talimat kitabı var. Size üzerinde Çince semboller bulunan bir kağıt veriliyor. Ne yazdığını bilmiyorsunuz. Kitaba bakıyorsunuz. Kitap diyor ki: Bu sembol geldiyse şu sembolü bul. Arkasından bu geldiyse şunu ekle. Sonra ortaya çıkan sembolleri dışarı gönder. Siz de aynen yapıyorsunuz. Dışarıdaki kişi Çince bir soru sormuştu.
Ve sizin dışarı gönderdiğiniz semboller… Çince verilmiş kusursuz bir cevap. Dışarıdaki insan açısından odada Çince bilen biri var. Ama siz biliyorsunuz ki yok. Siz Çince öğrenmediniz. Soruyu anlamadınız. Cevabı da anlamadınız. Yalnızca sembolleri doğru kurallara göre işlediniz. Bu, filozof John Searle’ün 1980’de ortaya attığı meşhur Çince Odası düşünce deneyiydi. Ve bizi hikâyenin başından beri peşimizden gelen aynı probleme geri getiriyor. İlk insan computerlarımızı hatırlayın. Onların da yaptıkları hesabın anlamını bilmeleri gerekmiyordu. Bilgiyi alıyorlardı. Kurala göre işliyorlardı. Sonucu üretiyorlardı.
Sonra onların yaptığı bu işlemi makineye verdik. Makine daha hızlı yaptı. Sonra aynı makineye farklı programlar vererek farklı işler yaptırmaya başladık. Şimdi ise aynı prensibi çok daha ileri taşıyoruz. Bir sistem öyle karmaşık sembol işlemleri yapıyor ki… Dışarıdan baktığımızda ortaya çıkan davranış bize zekâ gibi görünüyor. Ve soru artık şuna dönüşüyor: Bilgiyi işlemekle, bilgiyi anlamak arasındaki fark tam olarak ne? Çünkü eğer arada bir fark varsa… Onu bir yerde gösterebilmemiz gerekiyor. Ama eğer gösteremiyorsak… Çok daha rahatsız edici başka bir ihtimal ortaya çıkıyor:
Belki de bizim düşünmek, anlamak, karar vermek dediğimiz şeylerin en azından bir kısmı… Sandığımız kadar gizemli değildir. Belki insan zihni de bütün o sezgilerin, anlamların ve düşüncelerin altında… bilgi işleyen fiziksel bir sistemdir. Ve işte bilgisayarın hikâyesi tam burada teknoloji tarihinden çıkıp çok daha büyük bir soruya dönüşüyor. Çünkü başladığımız yerde bilgisayar bir insandı. Sonra insanın yaptığı işlemi makineye verdik. Şimdi ise makineye bakıp… insanın ne olduğunu yeniden sormaya başlıyoruz. Ve bugün bu soru artık yalnızca felsefecilerin yaptığı bir düşünce deneyi değil. Çünkü makineler gerçekten bizimle konuşuyor.
Yazıyorlar. Çeviri yapıyorlar. Görüntüleri tanıyorlar. Kod yazıyorlar. Sorularımıza cevap veriyorlar. Bazen daha önce karşılaşmadıkları bir probleme çözüm üretebiliyorlar. Turing’in 1950’de sorduğu soru artık geleceğe ait değil. Ama ilginç olan şu: Hâlâ cevabını bilmiyoruz. Çünkü bilgisayarların ne kadar geliştiğini biliyoruz. Nasıl çalıştıklarını da büyük ölçüde biliyoruz. Ama hâlâ “düşünmek” dediğimiz şeyin tam olarak ne olduğunu bilmiyoruz. Ve belki de bütün bu hikâyenin bizi getirdiği en ilginç yer burası. Çünkü bilgisayarları geliştirirken yalnızca makineleri keşfetmedik. Kendimizi parçalara ayırmaya başladık.
Bir zamanlar hesap yapmak insan zihninin yeteneğiydi. Sonra hesaplamanın içindeki kuralları ayırdık. Makineye verdik. Hafıza insana ait görünüyordu. Bilgiyi makinelerde sakladık. Satranç strateji gerektiriyordu. Makineler dünya şampiyonlarını yendi. Dil, insan zekâsının en belirgin özelliklerinden biriydi. Şimdi makineler bizimle dil üzerinden etkileşime giriyor. Her seferinde sınırı biraz daha geriye çekiyoruz. Ve her seferinde geride aynı soru kalıyor: Peki insana özgü olan ne? Belki bilinç. Belki anlam. Belki öznel deneyim. Bunların sınırını henüz bilmiyoruz.
Çünkü bir makinenin insanın yaptığı bir şeyi yapabilmesi, onu bizim gibi yaptığı anlamına gelmiyor. Bir uçak uçar ama kuş gibi uçmaz. Bugünkü yapay zekâ sistemleri de dil üretebilir, problem çözebilir, örüntüler bulabilir. Ama asıl ilginç olan zaten bizim gibi olup olmadıkları değil. Bizim gibi olmadan ne kadar ileri gidebildikleri. Bu da bizi dönüp kendimize bakmaya zorluyor. Belki hesaplama, hafıza, dil, muhakeme, yaratıcılık, anlama ve bilinç dediğimiz şeyleri tek bir paket gibi düşünmekte fazla acele ettik. Bilgisayar tarihi boyunca o paketi açıp içindeki parçaları tek tek ayırmaya başladık. Ama şimdi biraz daha geriye çekilelim.
Çünkü üç bölüm boyunca bilgisayarların hikâyesini anlattığımızı düşünüyorsanız… Aslında başından beri başka bir şeyi takip ediyorduk. Bilgiyi. En başta bilgi insana bağlıydı. Bir insan bir şey biliyordu. O insan öldüğünde, bildiklerinin büyük bölümü de onunla birlikte yok olabiliyordu. Sonra yazıyı icat ettik. Ve ilk büyük bağı kopardık. Bilgi artık onu bilen insan olmadan da var olabiliyordu. Kağıt ve matbaa geldi. Bilgi yalnızca saklanmadı, çoğaldı. Elektrik geldi. Bilginin taşınması, onu taşıyan insanın ya da nesnenin hareketinden ayrıldı. Shannon geldi. Metnin, sesin, görüntünün altında aynı şeyi gördük: Bit.
Bilgi ölçülebilir hale geldi. Landauer’le bunun yalnızca soyut bir kavram olmadığını gördük. Bilgiyi silmenin bile fiziksel bir bedeli vardı. Bilgi fizikseldi. Turing’le birlikte ise başka bir bağ koptu. Bilgiyi yalnızca zihnimizin dışında saklamıyor, çoğaltmıyor ve taşımıyorduk. Onu işleme işini de zihnimizin dışına çıkarıyorduk. Belki bilgi teknolojilerinin bütün tarihini tek bir çizgide böyle okuyabiliriz. Bilgi önce hafızamızdan bağımsızlaştı. Sonra bedenimizden. Mesafeden. Ve sonunda… onu işleyecek insan zihninden. Bugün milyarlarca makine durmaksızın bilgi saklıyor, taşıyor, kopyalıyor, dönüştürüyor ve işliyor.
Ve buradan bakınca serinin başında değindiğimiz o metafor yeniden ortaya çıkıyor. Sanki bütün bu hikâye boyunca biz bilgi teknolojileri geliştirmemişiz de… bilgi kendisine giderek daha iyi taşıyıcılar bulmuş gibi. Önce insan beyni. Sonra taş ve kil. Kağıt. Matbaa. Elektrik. Delikli kartlar. Bellekler. Mikroçipler. Ve şimdi birbirine bağlı milyarlarca makine. Elbette bilgi gerçekten bir şey “istemiyor”. Ama tarih boyunca her büyük kırılmanın ortak bir sonucu var: Bilgi, onu üreten insana biraz daha az bağımlı hale geliyor. Belki “bilgi teknolojisi” dediğimiz şeyin özü de bu. Bilgisayar değil. İnternet değil. Yapay zekâ da değil.
Hepsi çok daha eski bir arayışın farklı aşamaları: Bir insanın zihnindeki bilgiyi, o insandan nasıl bağımsız hale getiririz? Binlerce yıl önce birkaç işareti kile kazıyarak başladık. Sonunda yalnızca bilgiyi değil… bilgiyle ne yaptığımızı da zihnimizin dışına çıkardık. Bu yüzden bilgisayarın icadı bu hikâyenin başlangıcı değildi. Bilgisayar… yazıyla başlayan çok daha eski bir hikâyenin devamıydı. Ve belki hikâyenin en tuhaf tarafı da şu: İnsan önce bilgisayarı kendine benzetmeye çalıştı. Ama onu yaptıkça… kendisine bakmaya başladı.
