Yapay Zekayı Kodsuz ve Elle Hesaplamak Mümkün mü?

ChatGPT'ye bir cümle yazıyorsun, cevap geliyor. Arada ne olduğu çoğu zaman bulanık kalıyor: katman, parametre, dikkat, fine-tuning. Kelimeler artıyor, anlayış aynı yerde duruyor. Colorado Boulder Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi doçenti Tom Yeh bunun tersini deniyor. Modeli bir sayfaya sığdırıyor, kalemi eline alıyor, her çarpımı yazıyor. Projenin adı AI by Hand. Kod yok, GPU yok, çerçeve yok.¹

İlk bakışta bu, milyar parametreli dünyaya karşı küçük bir inat gibi durur. Yeh'in iddiası başka: jargonun altında neredeyse her modelin aynı işi tekrarladığını görmek. O iş çoğu zaman matris çarpımıdır. Çarpımı elle yapınca sihir dağılır; kalan şey toplama ve çarpmanın ritmidir.

Tek sayfada bir model

Yeh, 2023 sonundan 2024'e kadar yirmi sekiz hesap yürüyüşü yazdı; sonra seriyi baştan sıraladı. İlk durak matris çarpımı. Sonra çok katmanlı algılayıcı, geri yayılım, yığın normalleştirme, bırakma (dropout). Tekrarlayan ağlar ve LSTM geliyor. Öz-dikkat ve dönüştürücü (transformer). Otomatik kodlayıcılar, çekişmeli üretici ağlar, CLIP, uzman karışımı, BitNet, insan geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme. Her yazıda model bir örnek boyuta indiriliyor; kalemle uçtan uca gidilebiliyor.²

Örnek bilerek küçük tutuluyor. İki üç satırlık bir ağırlık tablosu, birkaç girdi sayısı, bir etkinleştirme eşiği. Hesap bitince elinde bir çıktı var. O çıktı ChatGPT'nin ürettiği romana benzemez. Ama "ağ ne yaptı?" sorusunun cevabı artık bir slogan değil, senin yazdığın satırlar olur.

Bu yaklaşım üniversite notu gibi de durmuyor. Yeh'in laboratuvar çizgisi insan merkezli yapay zeka: modelin içini okunabilir kılmak, karakutuyu açmak. AI by Hand, o araştırma dilini halka açık bir alıştırmaya çeviriyor. Üniversite sayfası da bunu açık yazıyor: kalem-kağıt yöntemiyle yapay zeka okuryazarlığını genişletmek.¹

Neden kodu bir kenara bırakıyor?

Bugün öğrenme yolu çoğu kişide aynı: bir video, bir defter, bir kütüphane çağrısı. Eğitim komutu çalışıyor, kayıp düşüyor, ekranda grafik çıkıyor. İşe yarıyor. Ama aradaki sayıların ne yaptığı çoğu zaman atlanıyor. Yeh'in seçimi tersine çevirmek: önce sayıyı sen üret, sonra makinenin aynı sayıyı verdiğini gör.

Benzer bir disiplin başka yerde de var. Soroban adlı açık ders deposu, küçük eğitim koşularını önce kağıtta yaptırıyor; sonra kod, assert ile senin rakamını doğruluyor. Makineyle kağıt anlaşmazsa hangisinin yanlış olduğunu bulmak dersin kendisi oluyor.³ Ortak fikir şu: anlamak, çıktıyı izlemekten önce hesabı taşımak demek.

Senin ekranına ne dokunuyor?

Bu yazı seni sohbet kutusunu silmeye çağırmıyor. Tersine: arkasında ne olduğunu sade Türkçeyle görmeye çağırıyor. Bir ileri geçişte girdiler ağırlıklarla çarpılıyor, toplanıyor, bir etkinleştirme fonksiyonundan geçiyor. Etkinleştirme, sayıyı "geçsin / kısılsın / ezilsin" diye büken küçük bir kuraldır; ReLU gibi isimler bu kuralın markasıdır. Geri yayılımda hata geriye doğru dağılıyor; her ağırlık "ben bu hataya ne kadar ortak oldum?" sorusuna sayısal cevap veriyor. Ağırlıklar buna göre biraz kayıyor. Eğitim dediğimiz şey, büyük ölçüde bu kaymanın tekraridir.

Dikkat mekanizmasında sorgu, anahtar ve değer adlı üç matris birbirine bakıyor. Model hangi kelimeye veya parçaya ağırlık vereceğini bu çarpımlarla seçiyor. Chat botunun uzun bir metinde "asıl cümleyi" tutması, sihirli bir hafıza değil; bu skorların yumuşak bir sıralamasıdır. Elle bir kez yazınca, "model dikkat etti" cümlesi boş bir övgü olmaktan çıkar.

Bunları bir kez elle yaptığında, sonraki haber başlığı değişiyor. "Yeni model çıktı" cümlesi hâlâ merak uyandırır; ama artık sihir cümlesi gibi gelmez. Parametre sayısı büyüdükçe hesap aynı türden kalır, sadece ölçek büyür. Yeh'in tekrar eden bulgusu da bu: jargonun altında neredeyse her şey matris çarpımı zinciri.²

Ne mümkün, ne değil

Dürüst sınır burada başlıyor. Elle hesap, eğitim setini yutmaz. Bir dönüştürücüyü üretim ölçeğinde kağıtta koşturamazsın. Yeh'in Excel çalışma kitapları ve canlı seminerleri aynı fikri daha hızlı tekrarlatır; yine de örnekler kasten küçük tutulur. Bu bir mühendislik kısayolu değil, bir okuma aracı. Okuma aracı olduğu için de şunu vaat etmez: "bu yöntemle kendi dil modelini kur". Vaadi daha mütevazı ve daha sağlam: "bu yöntemle sihir cümlesini kır".

Yine de aracın değeri net. Yapay zeka konuşması şiştikçe, "anladım" hissi de ucuzluyor. Kalem, o ucuzluğu bozuyor. Yanlış çarptığında sayfa seni yakalıyor; kütüphane seni sessizce geçirmiyor. Bir sonraki sefer modelin "düşündüğünü" sandığın yerde, aslında hangi matrislerin çarpıldığını sorabilirsin. Cevabı bilmesen bile sorunun kendisi, sihirden bir adım uzaktır.

Kerem

İstanbul'da yaşıyor. Teknoloji yazıyor.