Zihnin bir bilgisayar sistemine dijital aktarımı (başka bir deyişle zihin yükleme), zihnin sınırlı bir bit dizisi (1’ler ve 0’lar) olarak temsil edilmesini gerektirir. Klasik “depolanmış program bilgisayarı” paradigması ise, program ve verinin eşdeğer olduğuna işaret eder, böylece bit dizisinin kendisi, alıcı cihazda algoritma olarak yürütülen bir program şeklinde yorumlanabilecek hale gelir. Dolayısıyla, bu makalenin dayandığı başka bir kanıta göre, ne kadar karmaşık olursa olsun, sayısal ya da algoritmik bir makine (kendi kaderini tayin etme anlamında) özgür olamaz. Sonuç olarak, sınırlı bir bit dizisi özgür bir zihni yeterince temsil edemez ve dolayısıyla özgür bir zihin dijital olarak aktarılamaz, quod erat demonstrandum (ispat edilmek istenen önerme). Burada da görüldüğü gibi bu transferi gerçekleştirmenin imkansızlığı, özellikle bunu başarmak isteyenleri yakından ilgilendirmektedir. Bunun titiz bir ispat olmasını amaçladığımızdan, kesin tanımlar ve geçerlilik koşulları vermeliyiz. Makalenin en önemli kısmı bu tanımların ve koşulların anlamını ve mantıklı olup olmadığını açıklamaya ayrılmıştır (örneğin, gerçekten özgür olmanın kendi kaderini tayin etmek anlamına gelmesi gibi). Ayrıca, ispatın felsefi çıkarımlarına da özel önem verilmektedir. Son olarak bu tez, diğer yakından ilişkili (zihni “ayrıklaştırmak” için diğer olası teknolojik zorluklar veya zihnin bir maddi destekten diğerine dijital olmayan bir şekilde aktarılmasının mümkün olup olmadığı gibi) konulardan ayrılmaktadır.
Anahtar Kelimeler · Zihin yükleme · Özgür irade · Bilgi teorisi · Dijital aktarım · Depolanmış program bilgisayarı · Bit dizisi
Giriş
Zihnin bir bilgisayar sistemine dijital aktarımı (başka bir deyişle zihin yükleme), zihnin sonlu bir bit dizisi (ikili birimler: 1’ler ve 0’lar) şeklinde temsil edilmesini gerektirir. Başka bir deyişle, belirli bir anda beynin durumu “ölçülür”. Bu ölçümün sonucu, ya sadece beynin durumunun (aynı ya da başka bir biyolojik beyne) “geri yüklenebilecek” bir yedek olarak saklanması ya da aktarım sırasında işlevsel olarak orijinal beyne eşdeğer olması beklenen bir program olarak (elektronik bir cihazda) “yürütülmesi” için dijital bir desteğe aktarılır.
Bu nedenle, eğer insanlar (silikon altyapı yerine karbon kimyasına sahip) karmaşık biyolojik robotlardan başka bir şey değilse, o zaman bizi yöneten program -bizim aynı programı farklı bilgisayarlarda yürütmemize benzer bir şekilde- elektronik bir robota aktarılabilir.
Makalenin geri kalanı aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır. Bölüm 2’de etik ve teknolojik bir sorun olarak zihin yüklemenin ana hatlarını çizerek, makalenin geri kalanının konusunu oluşturacak olan üçüncü teknolojik zorluğa (program-veri eşdeğerliği) bir bağlam sunuyoruz. Bölüm 3’te bu çalışmanın dayandığı önceki araştırmayı ve bu araştırmanın ana sonucunu, yani bir sayısal (computational) makinenin özgür olamayacağını sentetik (önerme) olarak sunuyoruz. Bölüm 4’te, modern dijital bilgi işlemin program ve veri arasındaki eşdeğerlik ilkesine nasıl ulaştığını gösteriyoruz, ki yeni tezimiz, önceki argümanla birlikte, bu ilkeden türetilmektedir. Bölüm 5’te, kanıtlamamızın geçerlilik koşullarını ve varsayımlarını, ayrıca (argümanımızdan etkilenmeyen) diğer zihinsel aktarım biçimleriyle ilgili ayrımı belirtiyoruz. Bölüm 6’da, zihnin dijital aktarımının teknik olarak mümkün olduğu fikrinin bazı örtük varsayımlarına dikkat çekiyor ve karşı argümanlar sunuyoruz. Bölüm 7’de, bazı sonuç değerlendirmeleriyle makaleyi kapatıyoruz.
Zihin yükleme: etik ve teknolojik bir sorun
Bu zihin yükleme sürecini gerçekleştirmenin etik olarak arzu edilir olup olmadığı kesinlikle sorgulanabilir. Bazı tekno-optimist anlayışlar (Bostrom ve Roache 2008), yalnızca nihai olumlu sonuçları görmek istemektedir. Örneğin:
Zihni, hastalık veya yaşlanma nedeniyle bozulmaktan korumak ve hatta yüklenen bu zihni “kişisel asistan” olarak kullanmak;
Ölümcül hasta olan bir kişinin zihnini kurtarmak ve onu başka bir bedende “canlandırmak” (ölümsüzlük);
Belki de hesaplamalı rekabet yoluyla bir bireyin zihninin en iyi “versiyonlarını” seçmek;
Hatta bir dahinin zihninin farklı disiplinlerde veya farklı uyaranlar altında birden fazla örneğinin paralel çalışması
Ancak başka büyük soruların da ortaya çıkacağına şüphe yoktur. Örneğin orijinal biyolojik kişi canlı bırakılabilir mi, yoksa dijital kopyasıyla aynı anda yaşamasını önlemek için ötenazi uygulamalı mıyız? Her ikisi de bir süre “yaşamaya” devam ederse, birincinin kazandığı hak ve sorumlulukların elinde tutacak olan hangisidir? Orijinalle akraba olan diğer kişiler, geçerli bir ikame kabul etmediklerinden dolayı kopyayı yasal olarak reddedebilir mi? Aynı şekilde, bugün hala bilimkurgu dünyasına ait olsa da, bu prosedürün teknik bir gerçeklik olması halinde ortaya çıkabilecek diğer birçok etik sorunla devam edebiliriz.
Fakat buradaki amacımız zihin yüklemenin etik olarak arzu edilen bir şey olup olmadığını analiz etmek değil, daha ziyade teknolojik olarak uygulanabilir olup olmadığını analiz etmektir. Bu yüzden, burada geliştireceğimiz imkansızlık argümanı, zihin yüklemenin varsayılan avantajlarını belirsiz bir gelecekte elde etmek isteyenleri yakından ilgilendirmektedir. Ortaya çıkan teknolojik zorluklar arasında (daha az problemli olan alıcı cihazın modasının geçmesinin yanı sıra) aşağıdakilere dikkat çekiyoruz:
Fiziksel bir sistemi ölçmeye yönelik her süreç, temsil edilen gerçekliğin belirli bir derecede soyutlanmasını veya basitleştirilmesini varsayar. Ölçülecek olan şeylerle ilgili değişkenleri ve bunların kesinlik derecesini tanımlamak gerekir. Bu değişkenlerin hangileri olduğunu ve orijinal olanın “gerçek” kopyasını yapmak için ne kadarlık bir doğruluk payının yeterli olduğunu nasıl anlayacağız? Her bir nöronun tek tek elektro-kimyasal durumunu ölçmek gerekir mi? Söz konusu bu kopyanın ilgili tüm bilgileri içerdiğini nasıl bilebiliriz? (Sánchez-Cañizares 2016).
Bir analog sinyalde (yani, hem bağımsız değişkende –genellikle zamanda- hem de değer aralığında sürekli olan) bulunan enformasyonu dijitalleştirme işlemi iki ana adımdan oluşur: Sabit zaman aralıklarında ölçüm almayı içeren örnekleme; ve sürekli değer aralığını, ölçümün en az anlamlı kısmını (yuvarlama veya ortalama ile) ortadan kaldırarak, önceden tanımlanmış sonlu bir düzeyler kümesine dönüştüren niceleme. Dijitalleşme ile ilgili sorunları aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklıyoruz.
Bir bit dizisi, bir bilgi parçası veya bir program olarak yorumlanabilir. Mademki bir bilgisayar programı, kendi tanımı gereği (daha sonra açıklanacağı üzere) kendi içinde gerçekten özgür davranış sergileyemez, o zaman insan gibi kendi kaderini tayin eden bir varlığın davranışını da yeterince temsil edemez demektir.
Dijitalleştirmenin sorunları ile ilgili olarak; kolayca anlaşılabileceği gibi niceleme süreci, orijinal enformasyonda belirli bir bozulmaya (niceleme gürültüsü) neden olur ve bu da geri dönüşü olmayan bir enformasyon kaybıyla sonuçlanır. Buna karşılık, Harry Nyquist (1928) ve Claude Shannon’a (1949) dayanan örnekleme teoremi, örnekleme oranının yeterince yüksek (orijinal sinyalin bant genişliğinin en az iki katı) olması halinde, örnekleme dönüşümünün enformasyon kaybı yaşanmadan yapıldığını göstermektedir.
Elbette bu, orijinal bilginin sınırlı bir bant genişliğine sahip olmasını gerektirir. Uygulamada bu, aşina olduğumuz birçok eserde son derece ortalama bir şekilde yerine getirilmektedir. Örneğin, insan kulağı 20 kHz’den daha yüksek frekanstaki titreşimleri algılayamaz; bu nedenle bir müzik parçası dijitalleştirilirken, bu değerin üzerindeki bütün ses enformasyonları, en iyi kulağa sahip insanlar bile fark etmeksizin ihmal edilebilir. Aynı şekilde, yeterince yüksek sayıda seviye veya adımla niceleme yapılırsa, yuvarlama hataları da algısal bakımdan önemsizdir. Yukarıdakiler, bağımsız değişkenlerin iki uzay boyutu olduğu görmeyle ilgili dijital fotoğrafçılık hakkında olduğu kadar, diğer duyusal bilgi türleri (sıcaklık, basınç…) hakkında da benzer şekilde geçerlidir. O halde, resimler gibi dijitalleştirilecek beyin enformasyonlarının yalnızca (kendi algılama kapasiteleri ile sınırlı olan) duyular için enformasyon olmadığına dikkat etmeliyiz, bu nedenle sınırlı bant genişliği ve kesinliğin geçerli varsayımlar olduğunu kanıt olmaksızın kabul edemeyeceğimizi belirtmeliyiz.
Bu makalenin geri kalanında, geçerlilik koşullarını ve dayandığı varsayımları belirterek yalnızca üçüncü zorluğun saptamasını yapacağız. Diğer zorluklar daha gelişmiş bir teknoloji ile çözülebilse bile, bu üçüncüsü daha temel ve dolayısıyla çözümsüzdür.
Bu yazıda geliştirilen argüman, daha önce kanıtladığımız başka bir tezin (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a) devamı niteliğindedir. Kolaylık olması açısından, yeni argümanı kendi bağlamına daha iyi yerleştirmek adına o tezin iki bölümüne kısaca değineceğiz:
Bir sayısal makine özgür olamaz (ve aksi olarak, özgür bir varlık sayısal bir makine değildir).
Özgür bir varlık olma, başka bir deyişle kendi kaderini tayin etme özelliği, algoritmik olarak hesaplanabilir bir işlev değildir (yani, sayısal bir makine, özgür varlıklarla özgür olmayan varlıklar arasında bir karar algoritması aracılığıyla düzgün bir ayrım yapamaz). Daha genel bir bakış açısından bakılacak olursa, özgür irade (esasında) test edilebilir bir hipotez değildir (Northcott 2019).
İlgili okuyucu, daha ayrıntılı bir inceleme için Génova & Quintanilla Navarro’ya (2018a) bakabilir. Burada yalnızca, yeni argümanımızın dayandığı önceki tezimizdeki ilk bölümü çok özet bir şekilde ortaya koyacağız. Ardından bir sonraki bölümde yeni argümanla devam edeceğiz.
Tanım: Bir algoritma (i), kural tabanlı bir prosedür (ii) olup istenen sonucu (iii) sınırlı sayıda adımda elde eder. Bazı tartışmalara rağmen (Hill 2015; Vardi 2012), bu tanımın kökleri bilgisayar biliminin öncü çalışmalarına dayanmaktadır (Turing 1936). Yukarıdaki tanımda bulunan üç unsurdan, şu anda ikincisiyle özel bir şekilde ilgileniyoruz: her algoritma, elde etmesi gereken amaca göre tanımlanır. Bu nedenle, tüm diğer insan yapımı ürünlerde olduğu gibi algoritmanın da kendisine dışarıdan empoze edilen dışsal bir amacı vardır (Génova ve Quintanilla Navarro 2018b). Sayısal makineler, hesaplamaları algoritmik şekilde yapan makinelerden başka bir şey değildir ve bu nedenle, dışsal bir amaca sahip olma özelliğini diğer tüm makinelerle paylaşırlar.
Teknoloji felsefesinde kapsamlı bir şekilde ele alındığı üzere (Kroes 2010), bir makine hem fiziksel yapısını hem de yerine getirmesi gereken işlevi kapsayan ikili bir doğaya sahiptir. Bir makinenin düzgün çalışıp çalışmadığını anlamamıza izin veren şey, işlevini yerine getirmedeki başarı veya başarısızlığıdır. Bu nedenle bir makine, amacına atıfta bulunulmaksızın tanımlanamaz ve açıklanamaz. Bir makine, amacına ulaşmada başarısız olabilir fakat amacını değiştiremez. Bu nedenle, bir sayısal makinede çalışan algoritmanın temel unsuru, önceden belirlenmiş amacıdır. Bir algoritma amacını sorgulayamaz, çünkü aksi halde algoritma olmaktan çıkar.
Elbette bir makinede farklı seviyelerde hedef seçimi olabilir. Aslında, belirli bir dizi hedef arasından dinamik olarak seçim yapabilen, bunları öncelik sırasına koyabilen vb. algoritmalar bulunmaktadır. Dolayısıyla, ulaşılacak hedeflerle ilgili olarak bir tür meta-muhakeme gerçekleştirebilirler. Ancak, bu dinamik hedef-seçme algoritmaları da kendilerini analiz etmez ve kendi hedeflerini değiştiremezler. Aslında, uygun alt hedefleri seçmek için daha üst düzey hedeflere (meta-hedefler) sadık kalmaktadırlar. Hedef-seçim algoritmaları olarak davranmayı bırakmaya karar veremezler. Bu nedenle, bu itiraz argümanımızı etkilememektedir.
Tanım: Özgür bir varlık, faaliyetlerinin amaçlarını kendi kendine tasarlayabilen, yani kendi kaderini tayin eden bir varlıktır. Bu anlamda, kendi kaderini tayin etme (öz-belirlenim), hem hetero-determinizme hem de in-determinizme karşıdır. Hetero-determinizm, davranışın tamamen alınan uyaranlar ve bu uyaranların az ya da çok karmaşık programlara ve değerlendirme sistemlerine göre bir yanıt üretmek için geçirdiği sayısal ya da nörolojik işlemler tarafından belirlendiği durumlarda gerçekleşir (Başka bir deyişle hem uyaranlar hem de programlar, davranışı incelenen varlığın dışından gelir). In-determinizm, ya değerlendirme alt sisteminde (bir rastgelelik faktörü ile verilen karar) ya da yürütme alt sisteminde (ki aslında bu da, fiziksel sistemin tam olarak emredildiği gibi davranmadığı anlamına gelmektedir) fiziksel nedenlere bağlı olarak belirli derecede bir belirsizlik olduğunda gerçekleşir.
Özgürlük kavramı, bir öncekinden farklı olarak, tamamen biçimsel değildir, bu nedenle daha tartışmalı olması ve düşünce tarihinde uzun bir yolculuğa sahip olması şaşırtıcı değildir. Hedef seçme algoritmaları analizimizle ilgili olarak, bir kişinin özgür iradesinin, birinci dereceden hedefleri takip eden ikinci ve daha yüksek dereceden hedeflere sahip olma kapasitesi şeklinde anlaşılması gerektiğini iddia eden Frankfurt’un (1971) etkili bir duruşu olmuştur. Bununla birlikte, özne bu üst düzey hedefleri kendisi tasarlama kapasitesine sahip değilse (ki bu kesinlikle insanlar için geçerli olabilen bir şeydir), o zaman tanımımıza göre bu özne – kendi içinde sorunlu ve eleştirilen bir teori olan uyumlulukçu (compatibilist) bakış açısına göre ‘özgür’ kabul edilse de – gerçekten özgür bir varlık değildir (McKenna ve Coates 2021). Her halükarda, bu ispatın amaçları doğrultusunda, akla yatkınlığı (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a)’da daha ayrıntılı olarak incelenen bahsi geçen tanımdan hareket etmekteyiz.
İlk tez, bu iki tanımdan neredeyse anında elde edilmektedir. Bir sayısal makine (algoritmaları yürüten bir makine) hetero-determinedir; dolayısıyla özgür değildir (kendi kendini belirleyemez). Özgür bir varlık kendi amaçlarını tasarlama kapasitesine sahiptir; bu nedenle hetero-determine bir sayısal makineye eşdeğer olamaz. Sonuç olarak, ilk tezimizin iddia ettiği gibi:
Sayısal bir makine (computational machine) özgür olamaz.
Bu, şu ya da bu şekilde özgür varlıklar “üretmenin” tamamen imkansız olduğu anlamına gelmemektedir; yalnızca algoritmik ve sayısal bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanamayacakları ve inşa edilemeyecekleri anlamına gelmektedir; çünkü eğer özgür olsalardı, tamamen sayısal (computational) makineler olmazlardı. Öte yandan, tüm bu tartışmalarda insanoğlunun kendi kaderini tayin etme anlamında özgür olduğu varsayımı yapılmamıştır; belki de özgür değilizdir, sadece kendimizi anlayamayacak kadar karmaşığızdır. Özgür olsak bile, bizimkinin mutlak bir özgürlük olmadığı, çevreyle ve tarihsel ve bedensel insanlık durumumuzla çok sınırlı bir özgürlük olduğu oldukça açık görünmektedir. Dolayısıyla, en fazla şu sonuca varabiliriz,
Eğer özgürsek, o zaman sayısal (computational) makineler değiliz demektir.
İnsan özgürlüğünün makul bir olasılık olduğuna inanmaktayız, ancak insan olsun ya da olmasın, açıkça özgür zihinlerle sınırlandırılmış olan ispata devam etmek için bu ihtimale dayanmamız gerekmemektedir.
Program ve veri arasında eşdeğerlik
On dokuzuncu yüzyılın başlarındaki Jacquard Loom’dan yirminci yüzyılın ortalarındaki Alman gizli kodlarının deşifre makinelerine varıncaya kadar, modası geçmiş birçok programlanabilir makinede, program ve veri arasındaki ayrım katıydı. Belli bir anlamda, program kavramı henüz ortaya çıkmamıştı ya da son derece ilkeldi. Çoğu zaman, makineler bir fiş panosunda yer alan anahtar ve kablolar değiştirilerek “programlanıyordu”. Ancak, II. Dünya Savaşı’nın sona ermesinden hemen sonra, “kayıtlı program bilgisayarı” paradigması başarıyla uygulamaya konuldu. Yazarlığı ise, son zamanlarda tartışmalı bir konu haline gelmesine rağmen, genellikle John von Neumann’a atfedilmiştir (Copeland 2020). Alan Turing’in on yıl öncesinde, bütün programları çalıştırabilen Evrensel Makinesi ile bu kavramın doğuşundaki rolü de çok önemliydi.
Bu anlayışa göre, bir algoritmayı tanımlayan program, onu işleyen sayısal makine için bir veri girişi olarak ele alınır (ve böylece programlar, diğer herhangi bir bilgi parçası gibi yazılır, depolanır, dönüştürülür, indirilir vb.). Başka bir deyişle, program ve veri arasındaki fark giderek bulanıklaşır ve aslında sonunda biçimsel denkliğe ulaşılır.
Sonuç olarak, bütün programlar bir bit dizisi olarak temsil edilir ve herhangi bir bit dizisi, alıcı cihazda algoritmik olarak yürütülecek bir program olarak yorumlanabilir. Bir benzetme ile açıklamak gerekirse, bir müzisyenin notası, eserin tanımlayıcı bilgilerini içermektedir ve aynı zamanda bu notalar, müzisyenin parçayı yorumlarken “yürüttüğü” programdır. Aynı şekilde, dijitalleştirilmiş bir fotoğraf, bir görüntünün grafik bilgisidir ve aynı zamanda görüntüyü bilgisayar ekranında yeniden üreten “makine” için bir dizi talimat anlamına gelir.
Bu, bir bireyin zihin durumunu temsil ettiği varsayılan bir bit dizisinin, biçimsel olarak bir programa ya da algoritmaya eşdeğer olacağı ve bunun da bir bilgisayarda yürütülebileceği anlamına gelir. Şimdi, eğer bir programı çalıştıran bir sayısal makine gerçekten özgür olamıyorsa, o zaman hiçbir sonlu bit dizisi özgür bir varlığın durumunu tam olarak temsil edemez, çünkü bu dizi, daha önce de söylediğimiz gibi, biçimsel olarak bir programa eşdeğerdir. Başka bir deyişle:
Özgür bir zihin dijital olarak aktarılamaz, q.e.d.[2]
İspatın koşulları ve varsayımları
Özgür zihnin dijital aktarımının imkansızlığı argümanı üç ana temele dayanmaktadır:
(1) algoritmanın tanımı,
(2) özgür bir varlığın tanımı ve
(3) veri ve program arasındaki eşdeğerlik/denklik.
Bu argümanın zihinsel aktarımın akla gelebilecek diğer biçimlerini etkilemediğini vurgulamak önemlidir. Özellikle, aşağıdakilerin imkansız olduğunu göstermedik:
(a) özgür olmayan bir zihnin (başka bir deyişle, hetero-determine bir zihnin) dijital aktarımı;
(b) özgür bir zihnin bilgisayar dışı bir desteğe dijital olmayan aktarımı (başka bir deyişle, analojik aktarım).
Başka bir şekilde ifade etmek gerekirse, serbest biyolojik beyinler arasında dijital olmayan ancak analojik bir aktarım olasılığı açık kalır. Buna karşılık, imkansızlık argümanı, sayısal olmayan bir alıcıya farazi bir dijital aktarım için hala geçerlidir; başka bir deyişle, özgür bir biyolojik beyinden başka bir özgür biyolojik beyne dijital aktarım da aynı şekilde imkansızdır. Dolaylı olarak bu, dijital ışınlanmanın da imkansız olduğu anlamına gelir (ancak argüman diğer ışınlanma biçimleri hakkında kesin değildir).
Öte yandan, bir bakıma, özgür bir zihnin dijital bir aktarımı “alabileceğini” ve içeriğini, bu özgür zihnin kendi yöntemiyle uygulayacağı bir program (bir dizi talimat) olarak yorumlayabileceğini de belirtmekte fayda var. Başka bir deyişle, bir robot, özgür bir varlığın davranışını mükemmel bir şekilde taklit edemez, ancak özgür bir varlık, bir robot gibi davranmayı seçebilir.
Zihin yüklemenin imkanına ilişkin örtük varsayımlar
Son olarak, gösterdiğimizin aksine, zihinsel aktarımın teknik olarak mümkün olduğu görüşünün altında yatan bazı örtük varsayımlara da işaret etmek istiyoruz:
Beyin, sonuçta, karmaşık bir biyolojik makineden başka bir şey değildir ve özgürlük bir illüzyondan başka bir şey değildir;
Zihnin ilgili tüm işlevleri hesaplamaya dayalıdır (computational);
Bütün beyinlerin kodlarını çalıştıran evrensel bir makine var olabilir;
Zihin (zihinsel durum) bedensel beyinden kesinlikle ayrılabilir, yani zihin, herhangi bir bedene bağlı olmaksızın, farklı düzenlemelerde (bir beyin, bir bilgisayar) maddi bir alt tabakaya sahip olabilen soyut bir sayısal yapı olarak temsil edilebilir; ve
Rasyonalite özünde cismani olmayan bir şeydir, yani canlı bir bedenin rasyonalitesi değildir; bu beden doğar, büyür ve ölür, ama özünde durağan, zamansız bir rasyonalitedir.
Bu çok yönlü görüşe göre beyin, özünde (biyolojik) bir bilgisayar olup karmaşık bir bilgi işlem birimidir. Sonuç olarak, beyni (ve aynı zamanda insan bilgisini ve davranışını) anlamanın en iyi yolu, onu nedensel ilişkiler paradigması altında incelemektir. Beynin bu sayısal konsepti (Rescorla 2020) ana akım haline gelmiştir (örneğin bkz. Patricia Churchland, 1992), ancak saygın tüm bilim adamları tarafından da paylaşılmamaktadır. Bu anlayışın karşıtları arasında David Gelernter’den (2014, 2016) bahsedebiliriz: “İnsan ancak, onu bilgisayardan ayıran her şeyi göz ardı ettiğiniz takdirde, bir bilgisayardır”. En radikal ayrımlardan biri gerçekten de özgür iradedir. Özgürlüğü radikal bir şekilde onaylamaya cesaret edemeyenler, insanların nihai olarak karmaşık biyolojik robotlardan başka bir şey olmadığını düşünmenin cazibesine en kolay kapılacak olanlardır (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a).
Yapay zeka alanının bilimsel bir disiplin olarak kurulması; Allen Newell ve Herbert Simon’a 1975’teki ünlü ACM Turing Ödülü Konferansında (Newell ve Simon 1976) atfedildiği gibi, insan zihninin bir sembol sistemi olarak tanımlanabileceği fikriyle güçlü bir şekilde bağlantılı görünüyordu. Elbette bir bilgisayar, sembolik yapıları manipüle eden bir sistem olarak iyi bir şekilde karakterize edilebilir, ancak aynı fikir insan zihnine bu şekilde basitçe aktarılamaz: Kuralları yorumlamak ve takip etmek zekanın önemli bir parçası olsa bile zeka, kuralları takip etmekten ibaret değildir (Dreyfus 1992).
Diğerlerinin yanı sıra Raymond Tallis (2004), sayısal zihin görüşünün ötesindeki mantık hatalarını göstermiştir. Tallis’in görüşünü özetlemek gerekirse, gerçekte bu işlevler yalnızca bilgisayarı kullanan kişiyle bağlantılı olarak gerçekleştirilirken, bir bilgisayara sanki bilinçli bir özneymiş gibi faillik atfedilmesinde bir yanlışlık vardır; bilgisayar yalnızca bir araçtır, bu eylemlerin asıl öznesi ise insandır. Sayısal zihin kuramı[3], göstergebilim (semiyotik) açısından da eleştirilmiştir (Fetzer 2001; Nöth 2008).
Hesaplama, zihni anlamak için bir model olarak alındığında, ikincisinin temel amacının birincininkine benzer olduğu düşünülür ki bu da, problem çözmektir. Barrett ve diğerlerinin (2015) belirttiği gibi, “zihnin problem çözme olarak anlaşılması en azından son 50 yıldır hakim yaklaşım olmuştur, ancak zihnin bunu aştığı giderek daha açık hale gelmektedir”. Aslında, bir problem çözme kapasitesi olarak zekâya ilişkin bu indirgeyici, araçsal görüş; şayet çözülmeye değer problemlerin seçimini bir kenara bırakırsak (zeka için daha da temel değilmişçesine), Descartes’a kadar götürülebilir.
Elbette bu zihin anlayışlarına ilişkin hala güçlü tartışmalar vardır, ancak tezimizin insan zihninin hesaplamaya dayalı (computational) olmadığı iddiasına değil, bundan ziyade, hesaplama (computation) kavramı ile kendi kaderini tayin etme şeklinde anlaşılan özgür irade kavramı arasındaki karşıtlığa dayandığını unutmayınız (bkz. Bölüm 3). İspatımız, açıkça insan olsun ya da olmasın, özgür zihinlerle sınırlandırılmıştır.
Sonuç
Müzisyenin notası, farklı yorumcular tarafından farklı şekillerde yorumlanabilir, ancak kendi içinde, müzik eserinin kapalı ve çok sınırlı bir programı/tanımıdır ve açıkça kendi kaderini tayin eden bir varlık değildir. José Ignacio Latorre’nin sözleriyle, zihinsel aktarım konusunda tekno-iyimserlik, zihnin bir makineye aktarılmaya değer olduğunu savunur, çünkü “(zihin böylece) biyolojinin dayattığı sınırlara maruz kalmayacaktır” (2019). Mademki özgür olduğu varsayılan bir varlığın bedensel desteği olarak biyoloji, kesinlikle kendi sınırlarını dayatmaktadır; halbuki makine çok daha katı sınırlar dayatacaktır ki bu da, tüm makineleri karakterize eden hetero-determinizm tarafından özgür iradenin dışlanmasıdır.
Bir makine, her zaman programının itaatkar bir kölesidir (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a). Bu programlama, belirli bir anda özgür bir varlığın “portresine” veya “skoruna” karşılık gelse bile, makine hiçbir zaman gerçekten kendi kaderini tayin edemeyecek; her zaman bir taklit, isterseniz dinamik bir taklit, ama her zaman orijinalin soluk bir yansıması olacaktır. Zihni bir nevi mobil ve “otonom” bir portreye hapsetmek, – kesin olmasa bile – özgürlüğü kaybetme riskine değer mi?
Bostrom N, Roache R (2008) Ethical issues in human enhancement. In: Ryberg J, Petersen T, Wolf C (eds) New waves in applied ethics. Palgrave Macmillan, New York, pp 120–152
Churchland PS, Sejnowski TJ (1992) The computational brain. The MIT Press, Cambridge
Génova G, Quintanilla Navarro I (2018b) Discovering the principle of fnality in computational machines. Found Sci 23(4):779–794. https://doi.org/10.1007/s10699-018-9552-4
Sánchez-Cañizares J (2016) Entropy, quantum mechanics, and information in complex systems: a plea for ontological pluralism. Eur J Sci Theol 12(1):17–37
Tallis R (2004) Why the mind is not a computer: a pocket lexicon of neuromythology. Imprint Academic, Exeter
Turing AM (1936) On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem. Proc Lond Math Soc 2(42):230–265. https://doi.org/10.1112/plms/s2-42.1.230
YAZININ ASIL HALİ: Gonzalo Génova, Valentín Moreno & Eugenio Parra “A free mind cannot be digitally transferred” AI & SOCIETY (27/06/2022) – https://doi.org/10.1007/s00146-022-01519-7
NOT: Bu yazı eğitim ve bilginin yaygınlaşması amacıyla mehmetbulgen.com için Nursena Çetingül tarafından çevrilmiştir
* Bilişim Departmanı, Universidad Carlos III de Madrid, Avda. Universidad 30, Leganés, 28911 Madrid, İspanya
** Kelam Bilim Dalı (Yüksek Lisans Öğrencisi), Temel İslam Bilimleri, Marmara Üniversitesi, İstanbul, Türkiye
[1] “Computational machine” tabiri için “sayısal makine” ifadesi kullanılmıştır. (Çevirmenin notu)
[2] “Quod erat demonstrandum” ifadesinin kısaltması. Latince; gösterilecek olan, ispatlanmak istenen anlamına gelir. (Çevirmenin Notu)
ÖZGÜR BİR ZİHİN DİJİTAL OLARAK AKTARILAMAZ
Gonzalo Génova*, Valentín Moreno*, Eugenio Parra*
Çeviren: Nursena Çetingül**
Öz
Zihnin bir bilgisayar sistemine dijital aktarımı (başka bir deyişle zihin yükleme), zihnin sınırlı bir bit dizisi (1’ler ve 0’lar) olarak temsil edilmesini gerektirir. Klasik “depolanmış program bilgisayarı” paradigması ise, program ve verinin eşdeğer olduğuna işaret eder, böylece bit dizisinin kendisi, alıcı cihazda algoritma olarak yürütülen bir program şeklinde yorumlanabilecek hale gelir. Dolayısıyla, bu makalenin dayandığı başka bir kanıta göre, ne kadar karmaşık olursa olsun, sayısal ya da algoritmik bir makine (kendi kaderini tayin etme anlamında) özgür olamaz. Sonuç olarak, sınırlı bir bit dizisi özgür bir zihni yeterince temsil edemez ve dolayısıyla özgür bir zihin dijital olarak aktarılamaz, quod erat demonstrandum (ispat edilmek istenen önerme). Burada da görüldüğü gibi bu transferi gerçekleştirmenin imkansızlığı, özellikle bunu başarmak isteyenleri yakından ilgilendirmektedir. Bunun titiz bir ispat olmasını amaçladığımızdan, kesin tanımlar ve geçerlilik koşulları vermeliyiz. Makalenin en önemli kısmı bu tanımların ve koşulların anlamını ve mantıklı olup olmadığını açıklamaya ayrılmıştır (örneğin, gerçekten özgür olmanın kendi kaderini tayin etmek anlamına gelmesi gibi). Ayrıca, ispatın felsefi çıkarımlarına da özel önem verilmektedir. Son olarak bu tez, diğer yakından ilişkili (zihni “ayrıklaştırmak” için diğer olası teknolojik zorluklar veya zihnin bir maddi destekten diğerine dijital olmayan bir şekilde aktarılmasının mümkün olup olmadığı gibi) konulardan ayrılmaktadır.
Anahtar Kelimeler · Zihin yükleme · Özgür irade · Bilgi teorisi · Dijital aktarım · Depolanmış program bilgisayarı · Bit dizisi
Zihnin bir bilgisayar sistemine dijital aktarımı (başka bir deyişle zihin yükleme), zihnin sonlu bir bit dizisi (ikili birimler: 1’ler ve 0’lar) şeklinde temsil edilmesini gerektirir. Başka bir deyişle, belirli bir anda beynin durumu “ölçülür”. Bu ölçümün sonucu, ya sadece beynin durumunun (aynı ya da başka bir biyolojik beyne) “geri yüklenebilecek” bir yedek olarak saklanması ya da aktarım sırasında işlevsel olarak orijinal beyne eşdeğer olması beklenen bir program olarak (elektronik bir cihazda) “yürütülmesi” için dijital bir desteğe aktarılır.
Bu nedenle, eğer insanlar (silikon altyapı yerine karbon kimyasına sahip) karmaşık biyolojik robotlardan başka bir şey değilse, o zaman bizi yöneten program -bizim aynı programı farklı bilgisayarlarda yürütmemize benzer bir şekilde- elektronik bir robota aktarılabilir.
Makalenin geri kalanı aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır. Bölüm 2’de etik ve teknolojik bir sorun olarak zihin yüklemenin ana hatlarını çizerek, makalenin geri kalanının konusunu oluşturacak olan üçüncü teknolojik zorluğa (program-veri eşdeğerliği) bir bağlam sunuyoruz. Bölüm 3’te bu çalışmanın dayandığı önceki araştırmayı ve bu araştırmanın ana sonucunu, yani bir sayısal (computational) makinenin özgür olamayacağını sentetik (önerme) olarak sunuyoruz. Bölüm 4’te, modern dijital bilgi işlemin program ve veri arasındaki eşdeğerlik ilkesine nasıl ulaştığını gösteriyoruz, ki yeni tezimiz, önceki argümanla birlikte, bu ilkeden türetilmektedir. Bölüm 5’te, kanıtlamamızın geçerlilik koşullarını ve varsayımlarını, ayrıca (argümanımızdan etkilenmeyen) diğer zihinsel aktarım biçimleriyle ilgili ayrımı belirtiyoruz. Bölüm 6’da, zihnin dijital aktarımının teknik olarak mümkün olduğu fikrinin bazı örtük varsayımlarına dikkat çekiyor ve karşı argümanlar sunuyoruz. Bölüm 7’de, bazı sonuç değerlendirmeleriyle makaleyi kapatıyoruz.
Bu zihin yükleme sürecini gerçekleştirmenin etik olarak arzu edilir olup olmadığı kesinlikle sorgulanabilir. Bazı tekno-optimist anlayışlar (Bostrom ve Roache 2008), yalnızca nihai olumlu sonuçları görmek istemektedir. Örneğin:
Ancak başka büyük soruların da ortaya çıkacağına şüphe yoktur. Örneğin orijinal biyolojik kişi canlı bırakılabilir mi, yoksa dijital kopyasıyla aynı anda yaşamasını önlemek için ötenazi uygulamalı mıyız? Her ikisi de bir süre “yaşamaya” devam ederse, birincinin kazandığı hak ve sorumlulukların elinde tutacak olan hangisidir? Orijinalle akraba olan diğer kişiler, geçerli bir ikame kabul etmediklerinden dolayı kopyayı yasal olarak reddedebilir mi? Aynı şekilde, bugün hala bilimkurgu dünyasına ait olsa da, bu prosedürün teknik bir gerçeklik olması halinde ortaya çıkabilecek diğer birçok etik sorunla devam edebiliriz.
Fakat buradaki amacımız zihin yüklemenin etik olarak arzu edilen bir şey olup olmadığını analiz etmek değil, daha ziyade teknolojik olarak uygulanabilir olup olmadığını analiz etmektir. Bu yüzden, burada geliştireceğimiz imkansızlık argümanı, zihin yüklemenin varsayılan avantajlarını belirsiz bir gelecekte elde etmek isteyenleri yakından ilgilendirmektedir. Ortaya çıkan teknolojik zorluklar arasında (daha az problemli olan alıcı cihazın modasının geçmesinin yanı sıra) aşağıdakilere dikkat çekiyoruz:
Dijitalleştirmenin sorunları ile ilgili olarak; kolayca anlaşılabileceği gibi niceleme süreci, orijinal enformasyonda belirli bir bozulmaya (niceleme gürültüsü) neden olur ve bu da geri dönüşü olmayan bir enformasyon kaybıyla sonuçlanır. Buna karşılık, Harry Nyquist (1928) ve Claude Shannon’a (1949) dayanan örnekleme teoremi, örnekleme oranının yeterince yüksek (orijinal sinyalin bant genişliğinin en az iki katı) olması halinde, örnekleme dönüşümünün enformasyon kaybı yaşanmadan yapıldığını göstermektedir.
Elbette bu, orijinal bilginin sınırlı bir bant genişliğine sahip olmasını gerektirir. Uygulamada bu, aşina olduğumuz birçok eserde son derece ortalama bir şekilde yerine getirilmektedir. Örneğin, insan kulağı 20 kHz’den daha yüksek frekanstaki titreşimleri algılayamaz; bu nedenle bir müzik parçası dijitalleştirilirken, bu değerin üzerindeki bütün ses enformasyonları, en iyi kulağa sahip insanlar bile fark etmeksizin ihmal edilebilir. Aynı şekilde, yeterince yüksek sayıda seviye veya adımla niceleme yapılırsa, yuvarlama hataları da algısal bakımdan önemsizdir. Yukarıdakiler, bağımsız değişkenlerin iki uzay boyutu olduğu görmeyle ilgili dijital fotoğrafçılık hakkında olduğu kadar, diğer duyusal bilgi türleri (sıcaklık, basınç…) hakkında da benzer şekilde geçerlidir. O halde, resimler gibi dijitalleştirilecek beyin enformasyonlarının yalnızca (kendi algılama kapasiteleri ile sınırlı olan) duyular için enformasyon olmadığına dikkat etmeliyiz, bu nedenle sınırlı bant genişliği ve kesinliğin geçerli varsayımlar olduğunu kanıt olmaksızın kabul edemeyeceğimizi belirtmeliyiz.
Bu makalenin geri kalanında, geçerlilik koşullarını ve dayandığı varsayımları belirterek yalnızca üçüncü zorluğun saptamasını yapacağız. Diğer zorluklar daha gelişmiş bir teknoloji ile çözülebilse bile, bu üçüncüsü daha temel ve dolayısıyla çözümsüzdür.
Kanıtlamak istediğimiz tez şudur:
Bu yazıda geliştirilen argüman, daha önce kanıtladığımız başka bir tezin (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a) devamı niteliğindedir. Kolaylık olması açısından, yeni argümanı kendi bağlamına daha iyi yerleştirmek adına o tezin iki bölümüne kısaca değineceğiz:
İlgili okuyucu, daha ayrıntılı bir inceleme için Génova & Quintanilla Navarro’ya (2018a) bakabilir. Burada yalnızca, yeni argümanımızın dayandığı önceki tezimizdeki ilk bölümü çok özet bir şekilde ortaya koyacağız. Ardından bir sonraki bölümde yeni argümanla devam edeceğiz.
Tanım: Bir algoritma (i), kural tabanlı bir prosedür (ii) olup istenen sonucu (iii) sınırlı sayıda adımda elde eder. Bazı tartışmalara rağmen (Hill 2015; Vardi 2012), bu tanımın kökleri bilgisayar biliminin öncü çalışmalarına dayanmaktadır (Turing 1936). Yukarıdaki tanımda bulunan üç unsurdan, şu anda ikincisiyle özel bir şekilde ilgileniyoruz: her algoritma, elde etmesi gereken amaca göre tanımlanır. Bu nedenle, tüm diğer insan yapımı ürünlerde olduğu gibi algoritmanın da kendisine dışarıdan empoze edilen dışsal bir amacı vardır (Génova ve Quintanilla Navarro 2018b). Sayısal makineler, hesaplamaları algoritmik şekilde yapan makinelerden başka bir şey değildir ve bu nedenle, dışsal bir amaca sahip olma özelliğini diğer tüm makinelerle paylaşırlar.
Teknoloji felsefesinde kapsamlı bir şekilde ele alındığı üzere (Kroes 2010), bir makine hem fiziksel yapısını hem de yerine getirmesi gereken işlevi kapsayan ikili bir doğaya sahiptir. Bir makinenin düzgün çalışıp çalışmadığını anlamamıza izin veren şey, işlevini yerine getirmedeki başarı veya başarısızlığıdır. Bu nedenle bir makine, amacına atıfta bulunulmaksızın tanımlanamaz ve açıklanamaz. Bir makine, amacına ulaşmada başarısız olabilir fakat amacını değiştiremez. Bu nedenle, bir sayısal makinede çalışan algoritmanın temel unsuru, önceden belirlenmiş amacıdır. Bir algoritma amacını sorgulayamaz, çünkü aksi halde algoritma olmaktan çıkar.
Elbette bir makinede farklı seviyelerde hedef seçimi olabilir. Aslında, belirli bir dizi hedef arasından dinamik olarak seçim yapabilen, bunları öncelik sırasına koyabilen vb. algoritmalar bulunmaktadır. Dolayısıyla, ulaşılacak hedeflerle ilgili olarak bir tür meta-muhakeme gerçekleştirebilirler. Ancak, bu dinamik hedef-seçme algoritmaları da kendilerini analiz etmez ve kendi hedeflerini değiştiremezler. Aslında, uygun alt hedefleri seçmek için daha üst düzey hedeflere (meta-hedefler) sadık kalmaktadırlar. Hedef-seçim algoritmaları olarak davranmayı bırakmaya karar veremezler. Bu nedenle, bu itiraz argümanımızı etkilememektedir.
Tanım: Özgür bir varlık, faaliyetlerinin amaçlarını kendi kendine tasarlayabilen, yani kendi kaderini tayin eden bir varlıktır. Bu anlamda, kendi kaderini tayin etme (öz-belirlenim), hem hetero-determinizme hem de in-determinizme karşıdır. Hetero-determinizm, davranışın tamamen alınan uyaranlar ve bu uyaranların az ya da çok karmaşık programlara ve değerlendirme sistemlerine göre bir yanıt üretmek için geçirdiği sayısal ya da nörolojik işlemler tarafından belirlendiği durumlarda gerçekleşir (Başka bir deyişle hem uyaranlar hem de programlar, davranışı incelenen varlığın dışından gelir). In-determinizm, ya değerlendirme alt sisteminde (bir rastgelelik faktörü ile verilen karar) ya da yürütme alt sisteminde (ki aslında bu da, fiziksel sistemin tam olarak emredildiği gibi davranmadığı anlamına gelmektedir) fiziksel nedenlere bağlı olarak belirli derecede bir belirsizlik olduğunda gerçekleşir.
Özgürlük kavramı, bir öncekinden farklı olarak, tamamen biçimsel değildir, bu nedenle daha tartışmalı olması ve düşünce tarihinde uzun bir yolculuğa sahip olması şaşırtıcı değildir. Hedef seçme algoritmaları analizimizle ilgili olarak, bir kişinin özgür iradesinin, birinci dereceden hedefleri takip eden ikinci ve daha yüksek dereceden hedeflere sahip olma kapasitesi şeklinde anlaşılması gerektiğini iddia eden Frankfurt’un (1971) etkili bir duruşu olmuştur. Bununla birlikte, özne bu üst düzey hedefleri kendisi tasarlama kapasitesine sahip değilse (ki bu kesinlikle insanlar için geçerli olabilen bir şeydir), o zaman tanımımıza göre bu özne – kendi içinde sorunlu ve eleştirilen bir teori olan uyumlulukçu (compatibilist) bakış açısına göre ‘özgür’ kabul edilse de – gerçekten özgür bir varlık değildir (McKenna ve Coates 2021). Her halükarda, bu ispatın amaçları doğrultusunda, akla yatkınlığı (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a)’da daha ayrıntılı olarak incelenen bahsi geçen tanımdan hareket etmekteyiz.
İlk tez, bu iki tanımdan neredeyse anında elde edilmektedir. Bir sayısal makine (algoritmaları yürüten bir makine) hetero-determinedir; dolayısıyla özgür değildir (kendi kendini belirleyemez). Özgür bir varlık kendi amaçlarını tasarlama kapasitesine sahiptir; bu nedenle hetero-determine bir sayısal makineye eşdeğer olamaz. Sonuç olarak, ilk tezimizin iddia ettiği gibi:
Bu, şu ya da bu şekilde özgür varlıklar “üretmenin” tamamen imkansız olduğu anlamına gelmemektedir; yalnızca algoritmik ve sayısal bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanamayacakları ve inşa edilemeyecekleri anlamına gelmektedir; çünkü eğer özgür olsalardı, tamamen sayısal (computational) makineler olmazlardı. Öte yandan, tüm bu tartışmalarda insanoğlunun kendi kaderini tayin etme anlamında özgür olduğu varsayımı yapılmamıştır; belki de özgür değilizdir, sadece kendimizi anlayamayacak kadar karmaşığızdır. Özgür olsak bile, bizimkinin mutlak bir özgürlük olmadığı, çevreyle ve tarihsel ve bedensel insanlık durumumuzla çok sınırlı bir özgürlük olduğu oldukça açık görünmektedir. Dolayısıyla, en fazla şu sonuca varabiliriz,
İnsan özgürlüğünün makul bir olasılık olduğuna inanmaktayız, ancak insan olsun ya da olmasın, açıkça özgür zihinlerle sınırlandırılmış olan ispata devam etmek için bu ihtimale dayanmamız gerekmemektedir.
On dokuzuncu yüzyılın başlarındaki Jacquard Loom’dan yirminci yüzyılın ortalarındaki Alman gizli kodlarının deşifre makinelerine varıncaya kadar, modası geçmiş birçok programlanabilir makinede, program ve veri arasındaki ayrım katıydı. Belli bir anlamda, program kavramı henüz ortaya çıkmamıştı ya da son derece ilkeldi. Çoğu zaman, makineler bir fiş panosunda yer alan anahtar ve kablolar değiştirilerek “programlanıyordu”. Ancak, II. Dünya Savaşı’nın sona ermesinden hemen sonra, “kayıtlı program bilgisayarı” paradigması başarıyla uygulamaya konuldu. Yazarlığı ise, son zamanlarda tartışmalı bir konu haline gelmesine rağmen, genellikle John von Neumann’a atfedilmiştir (Copeland 2020). Alan Turing’in on yıl öncesinde, bütün programları çalıştırabilen Evrensel Makinesi ile bu kavramın doğuşundaki rolü de çok önemliydi.
Bu anlayışa göre, bir algoritmayı tanımlayan program, onu işleyen sayısal makine için bir veri girişi olarak ele alınır (ve böylece programlar, diğer herhangi bir bilgi parçası gibi yazılır, depolanır, dönüştürülür, indirilir vb.). Başka bir deyişle, program ve veri arasındaki fark giderek bulanıklaşır ve aslında sonunda biçimsel denkliğe ulaşılır.
Sonuç olarak, bütün programlar bir bit dizisi olarak temsil edilir ve herhangi bir bit dizisi, alıcı cihazda algoritmik olarak yürütülecek bir program olarak yorumlanabilir. Bir benzetme ile açıklamak gerekirse, bir müzisyenin notası, eserin tanımlayıcı bilgilerini içermektedir ve aynı zamanda bu notalar, müzisyenin parçayı yorumlarken “yürüttüğü” programdır. Aynı şekilde, dijitalleştirilmiş bir fotoğraf, bir görüntünün grafik bilgisidir ve aynı zamanda görüntüyü bilgisayar ekranında yeniden üreten “makine” için bir dizi talimat anlamına gelir.
Bu, bir bireyin zihin durumunu temsil ettiği varsayılan bir bit dizisinin, biçimsel olarak bir programa ya da algoritmaya eşdeğer olacağı ve bunun da bir bilgisayarda yürütülebileceği anlamına gelir. Şimdi, eğer bir programı çalıştıran bir sayısal makine gerçekten özgür olamıyorsa, o zaman hiçbir sonlu bit dizisi özgür bir varlığın durumunu tam olarak temsil edemez, çünkü bu dizi, daha önce de söylediğimiz gibi, biçimsel olarak bir programa eşdeğerdir. Başka bir deyişle:
Özgür zihnin dijital aktarımının imkansızlığı argümanı üç ana temele dayanmaktadır:
(1) algoritmanın tanımı,
(2) özgür bir varlığın tanımı ve
(3) veri ve program arasındaki eşdeğerlik/denklik.
Bu argümanın zihinsel aktarımın akla gelebilecek diğer biçimlerini etkilemediğini vurgulamak önemlidir. Özellikle, aşağıdakilerin imkansız olduğunu göstermedik:
(a) özgür olmayan bir zihnin (başka bir deyişle, hetero-determine bir zihnin) dijital aktarımı;
(b) özgür bir zihnin bilgisayar dışı bir desteğe dijital olmayan aktarımı (başka bir deyişle, analojik aktarım).
Başka bir şekilde ifade etmek gerekirse, serbest biyolojik beyinler arasında dijital olmayan ancak analojik bir aktarım olasılığı açık kalır. Buna karşılık, imkansızlık argümanı, sayısal olmayan bir alıcıya farazi bir dijital aktarım için hala geçerlidir; başka bir deyişle, özgür bir biyolojik beyinden başka bir özgür biyolojik beyne dijital aktarım da aynı şekilde imkansızdır. Dolaylı olarak bu, dijital ışınlanmanın da imkansız olduğu anlamına gelir (ancak argüman diğer ışınlanma biçimleri hakkında kesin değildir).
Öte yandan, bir bakıma, özgür bir zihnin dijital bir aktarımı “alabileceğini” ve içeriğini, bu özgür zihnin kendi yöntemiyle uygulayacağı bir program (bir dizi talimat) olarak yorumlayabileceğini de belirtmekte fayda var. Başka bir deyişle, bir robot, özgür bir varlığın davranışını mükemmel bir şekilde taklit edemez, ancak özgür bir varlık, bir robot gibi davranmayı seçebilir.
Son olarak, gösterdiğimizin aksine, zihinsel aktarımın teknik olarak mümkün olduğu görüşünün altında yatan bazı örtük varsayımlara da işaret etmek istiyoruz:
Bu çok yönlü görüşe göre beyin, özünde (biyolojik) bir bilgisayar olup karmaşık bir bilgi işlem birimidir. Sonuç olarak, beyni (ve aynı zamanda insan bilgisini ve davranışını) anlamanın en iyi yolu, onu nedensel ilişkiler paradigması altında incelemektir. Beynin bu sayısal konsepti (Rescorla 2020) ana akım haline gelmiştir (örneğin bkz. Patricia Churchland, 1992), ancak saygın tüm bilim adamları tarafından da paylaşılmamaktadır. Bu anlayışın karşıtları arasında David Gelernter’den (2014, 2016) bahsedebiliriz: “İnsan ancak, onu bilgisayardan ayıran her şeyi göz ardı ettiğiniz takdirde, bir bilgisayardır”. En radikal ayrımlardan biri gerçekten de özgür iradedir. Özgürlüğü radikal bir şekilde onaylamaya cesaret edemeyenler, insanların nihai olarak karmaşık biyolojik robotlardan başka bir şey olmadığını düşünmenin cazibesine en kolay kapılacak olanlardır (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a).
Yapay zeka alanının bilimsel bir disiplin olarak kurulması; Allen Newell ve Herbert Simon’a 1975’teki ünlü ACM Turing Ödülü Konferansında (Newell ve Simon 1976) atfedildiği gibi, insan zihninin bir sembol sistemi olarak tanımlanabileceği fikriyle güçlü bir şekilde bağlantılı görünüyordu. Elbette bir bilgisayar, sembolik yapıları manipüle eden bir sistem olarak iyi bir şekilde karakterize edilebilir, ancak aynı fikir insan zihnine bu şekilde basitçe aktarılamaz: Kuralları yorumlamak ve takip etmek zekanın önemli bir parçası olsa bile zeka, kuralları takip etmekten ibaret değildir (Dreyfus 1992).
Diğerlerinin yanı sıra Raymond Tallis (2004), sayısal zihin görüşünün ötesindeki mantık hatalarını göstermiştir. Tallis’in görüşünü özetlemek gerekirse, gerçekte bu işlevler yalnızca bilgisayarı kullanan kişiyle bağlantılı olarak gerçekleştirilirken, bir bilgisayara sanki bilinçli bir özneymiş gibi faillik atfedilmesinde bir yanlışlık vardır; bilgisayar yalnızca bir araçtır, bu eylemlerin asıl öznesi ise insandır. Sayısal zihin kuramı[3], göstergebilim (semiyotik) açısından da eleştirilmiştir (Fetzer 2001; Nöth 2008).
Hesaplama, zihni anlamak için bir model olarak alındığında, ikincisinin temel amacının birincininkine benzer olduğu düşünülür ki bu da, problem çözmektir. Barrett ve diğerlerinin (2015) belirttiği gibi, “zihnin problem çözme olarak anlaşılması en azından son 50 yıldır hakim yaklaşım olmuştur, ancak zihnin bunu aştığı giderek daha açık hale gelmektedir”. Aslında, bir problem çözme kapasitesi olarak zekâya ilişkin bu indirgeyici, araçsal görüş; şayet çözülmeye değer problemlerin seçimini bir kenara bırakırsak (zeka için daha da temel değilmişçesine), Descartes’a kadar götürülebilir.
Elbette bu zihin anlayışlarına ilişkin hala güçlü tartışmalar vardır, ancak tezimizin insan zihninin hesaplamaya dayalı (computational) olmadığı iddiasına değil, bundan ziyade, hesaplama (computation) kavramı ile kendi kaderini tayin etme şeklinde anlaşılan özgür irade kavramı arasındaki karşıtlığa dayandığını unutmayınız (bkz. Bölüm 3). İspatımız, açıkça insan olsun ya da olmasın, özgür zihinlerle sınırlandırılmıştır.
Müzisyenin notası, farklı yorumcular tarafından farklı şekillerde yorumlanabilir, ancak kendi içinde, müzik eserinin kapalı ve çok sınırlı bir programı/tanımıdır ve açıkça kendi kaderini tayin eden bir varlık değildir. José Ignacio Latorre’nin sözleriyle, zihinsel aktarım konusunda tekno-iyimserlik, zihnin bir makineye aktarılmaya değer olduğunu savunur, çünkü “(zihin böylece) biyolojinin dayattığı sınırlara maruz kalmayacaktır” (2019). Mademki özgür olduğu varsayılan bir varlığın bedensel desteği olarak biyoloji, kesinlikle kendi sınırlarını dayatmaktadır; halbuki makine çok daha katı sınırlar dayatacaktır ki bu da, tüm makineleri karakterize eden hetero-determinizm tarafından özgür iradenin dışlanmasıdır.
Bir makine, her zaman programının itaatkar bir kölesidir (Génova ve Quintanilla Navarro 2018a). Bu programlama, belirli bir anda özgür bir varlığın “portresine” veya “skoruna” karşılık gelse bile, makine hiçbir zaman gerçekten kendi kaderini tayin edemeyecek; her zaman bir taklit, isterseniz dinamik bir taklit, ama her zaman orijinalin soluk bir yansıması olacaktır. Zihni bir nevi mobil ve “otonom” bir portreye hapsetmek, – kesin olmasa bile – özgürlüğü kaybetme riskine değer mi?
KAYNAKÇA
Barrett N, Güell F, Murillo JI (2015) Los límites de la comprensión computacional del cerebro. Cuenta y Razón 34: 71–76 http://cuentayrazon.com/wp-content/uploads/2016/05/revista34.pdf
Bostrom N, Roache R (2008) Ethical issues in human enhancement. In: Ryberg J, Petersen T, Wolf C (eds) New waves in applied ethics. Palgrave Macmillan, New York, pp 120–152
Churchland PS, Sejnowski TJ (1992) The computational brain. The MIT Press, Cambridge
Copeland BJ (2020) The Modern History of Computing. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.) https://plato.stanford.edu/archives/win2020/entries/computing-history/
Dreyfus HL (1992) What computers still can’t do: the limits of artifcial intelligence. Harper and Row, New York
Fetzer J (2001) Computers and cognition. Why minds are not machines. Springer, New York
Frankfurt H (1971) Freedom of the will and the concept of a person. J Philos 68(1):5–20. https://doi.org/10.2307/2024717
Gelernter D (2016) The tides of mind: uncovering the spectrum of consciousness. Liveright, New York
Gelernter D (2014) The Closing of the Scientifc Mind. Commentary Magazine. https://www.commentarymagazine.com/articles/the-closing-of-the-scientifc-mind/
Génova G, Quintanilla Navarro I (2018a) Are human beings humean robots? J Exp Theor Artif Intell 30(1):177–186. https://doi.org/10.1080/0952813X.2017.1409279
Génova G, Quintanilla Navarro I (2018b) Discovering the principle of fnality in computational machines. Found Sci 23(4):779–794. https://doi.org/10.1007/s10699-018-9552-4
Hill RK (2015) What an algorithm is. Philos Technol 29(1):35–59. https://doi.org/10.1007/s13347-014-0184-5
Kroes P (2010) Engineering and the dual nature of technical artefacts. Camb J Econ 34(1):51–62. https://doi.org/10.1093/cje/bep019
Latorre JI (2019) La singularidad. http://lab.cccb.org/es/la-singularidad/
McKenna M, Coates DJ Compatibilism. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2021 Edition), Edward N. Zalta (ed.), https://plato.stanford.edu/archives/fall2021/entries/compatibilism/
Newell A, Simon HA (1976) Computer science as empirical inquiry: symbols and search. Commun ACM 19(3):113–126. https://doi.org/10.1145/360018.360022
Northcott R (2019) Free will is not a testable hypothesis. Erkenntnis 84(3):617–631. https://doi.org/10.1007/s10670-018-9974-y
Nöth W (2008) Sign machines in the framework of semiotics unbounded. Semiotica 169:319–341. https://doi.org/10.1515/SEM.2008.041
Nyquist H (1928) Certain topics in telegraph transmission theory. Trans Am Inst Electr Eng 47:617–644. https://doi.org/10.1109/T-AIEE.1928.5055024
Rescorla M (2020) The computational theory of mind. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.) https://plato.stanford.edu/archives/fall2020/entries/computational-mind/
Sánchez-Cañizares J (2016) Entropy, quantum mechanics, and information in complex systems: a plea for ontological pluralism. Eur J Sci Theol 12(1):17–37
Shannon C (1949) Communication in the presence of noise. Proc Inst Radio Eng 37(1):10–21. https://doi.org/10.1109/PROC.1984.12998
Tallis R (2004) Why the mind is not a computer: a pocket lexicon of neuromythology. Imprint Academic, Exeter
Turing AM (1936) On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem. Proc Lond Math Soc 2(42):230–265. https://doi.org/10.1112/plms/s2-42.1.230
Vardi M (2012) What is an algorithm? Commun ACM 55(3):5–5. https://doi.org/10.1145/2093548.2093549
YAZININ ASIL HALİ: Gonzalo Génova, Valentín Moreno & Eugenio Parra “A free mind cannot be digitally transferred” AI & SOCIETY (27/06/2022) – https://doi.org/10.1007/s00146-022-01519-7
NOT: Bu yazı eğitim ve bilginin yaygınlaşması amacıyla mehmetbulgen.com için Nursena Çetingül tarafından çevrilmiştir
* Bilişim Departmanı, Universidad Carlos III de Madrid, Avda. Universidad 30, Leganés, 28911 Madrid, İspanya
** Kelam Bilim Dalı (Yüksek Lisans Öğrencisi), Temel İslam Bilimleri, Marmara Üniversitesi, İstanbul, Türkiye
[1] “Computational machine” tabiri için “sayısal makine” ifadesi kullanılmıştır. (Çevirmenin notu)
[2] “Quod erat demonstrandum” ifadesinin kısaltması. Latince; gösterilecek olan, ispatlanmak istenen anlamına gelir. (Çevirmenin Notu)
[3] The Computational Theory of Mind
Araştırma Alanları
Araştırma Alanı Yazıları
Son Yorumlar
Haberler