Yapay Anlak (Artificial intelligence / künstliche Intelligenz)

AI insan Usunun, Logosun mekanik bir modelini üretebilmek için duyulan bir tutkudur. Boşa çıkan çok sayıda milyarlarca dolarlık projeyi güdüleyen bu tutku henüz Usun kendisi ile uyum ve iletişim içinde olmayan kör bir tutkudur. Doğal bilinç — kavramlarını kavramaksızın düşünen yapay-olmayan bilinç — tarihsel gelişimi boyunca Logosu çeşitli tanrı tasarımları altında yorumladı, ve her durumda tapınma edimi birincil konumunu korudu. Şimdi AI’nin kendisi bir kült nesnesi yapılmakta, projenin ilk tanrılar ve ilk tapınma edimleri ile başladığı bile ileri sürülmektedir. Bir süredir aynı kavramsız bilinç alanı — şirketler, üniversiteler, bireyler — imgelemin önüne açılan yeni bir fırsatı yakalamıştır, ve bu kez heves Logosun kendisini yaratmaktan daha önemsiz değildir. Burada can sıkıcı, yakışıksız ve aptalca olan şey bu uğraşın bir eşlemini üretmeyi istediği şey konusunda, Us konusunda tüm bilgiden yoksun olması, körlemesine ilerlemesidiır.

“Yapay Anlak” ya da “AI” Anlak ile olmaktan çok Us ile ilgilidir ve amaç Usu simüle etmek, onu mekanik olarak yeniden yaratmaktır. Yaratıcılık insana uyar. Ama bu tutku, salt tutku olduğu için, düşüncesiz ya da usdışı bir güdüdür ve Logosa, kendi Usuna mekanik alanına yaraşır imgeleri ve düşlemleri ile yaklaşma çabası içindedir. Amaç salt bir hesap makinesine, özdeksel bir düzeneğe evrensel Logosu yüklemektir. Ve amaç ve elde edilen sonuçlar arasında hiçbir yakınlık ve benzerlik olmasa da, mekanik sonuçlar mekanik bilinç için doğallıkla doyum vericidir. Yapılanın ne olduğu ve hedefin ne kadar uzağına vurduğu konusunda en küçük bir kavrayış yoktur. Teknolojinin budalalık tarafından geliştirilmekte olması Usun hilesinin bir başka biçimidir.

Koma Zhang for Quanta Magazine

Ele aldığı nesnenin saltık nesne olmasından ötürü AI direnilmez bir çekim alanı oluştururken, alanda öne çıkan görüşler sık sık bir sığlık ve saçmalık tablosu izlenimini verir. Ve ileri sürülen görüşler genel olarak konuya bir anlak sorunu olarak değil ama bir aptallık sorunu olarak yaklaşıldığını gösterir. ‘Anlak’ başlığı altına alınan yetkinlikler arasında gözde olanlar “optik karakter tanıma,” “doğal dili anlama” (ki ‘sesli’ komutları tanıma demektir), “nesneleri taşıma” vb. gibi bütünüyle mekanik işlemlerdir. Ama asıl önemli özlemler arasında ‘uslamlama,’ ‘bilgi,’ ‘öğrenme,’ ‘algı’ gibi yetiler ve yetenekler vardır ve bu ikinciler hiçbir biçimde mekaniğe indirgenemeyecek olmalarına karşın birinciler ile aynı başlık altına alınır. “Deep” learning,” “deep mind,” ya da giderek “deep history” vb. gibi anlatımlarda “deep” bir kural olarak “sığ” anlamına gelir.

🛑 Neural networks Neural networks Yet “the best approximation to what we know is that we know almost nothing about how neural networks actually work and what a really insightful theory would be,” said Boris Hanin, a mathematician at Texas A&M University and a visiting scientist at Facebook AI Research who studies neural networks. (LINK) Nöronal örüntü (neural network) bir sinir hücreleri devresidir ve biolojiye aittir. Yapay nöronal örüntü denilen şey yapay değil çünkü nöronal değildir. Ne nöronlar ile ne de başka bir biolojik kavram ile bir ilgisi vardır. Terim tıpkı AI terimi gibi uygunsuz, kaba, ve geçersizdir. Sözde yapay nöronların, devrelerin vb. biolojik yapılar ile hiçbir benzerliği yoktur ve bütünüyle uygunsuz olarak kullanılan biolojik terimler problemin güçlüğüne yeni yanılsamalar eklemekten başka bir işe yaramaz. Sinaps öncesi nöron (üstte) yakındaki sinaps sonrası hücre (altta) üzerindeki alıcıları etkinleştiren bir nörotransmitter bırakır. Bir “makine” ya da “kara kutu” olarak betimlenen bir fonksiyon (işlev). Düzenek her girdi için karşılık düşen bir çıktı verir.       Nöral devre (neural circuit) biyolojiye ait bir terimdir ve sinapslar yoluyla kendi aralarında bağlantılı sinir hücrelerinin bir oluşumunu belirtmek için kullanılır. Nöral devreler birbirleri ile bağlanarak büyük ölçek beyin örüntüleri oluşturur. Ve düşünme süreçleri de tüm beden ile etkileşim ve iletişim içinde olan bu bütün sinirsel örüntü üzerinde yer alır. Öte yandan, yapay nöron (artificial neuron) adı biolojik nörona andırımlı olduğu düşünülen matematiksel bir fonksiyon olarak tanımlanır. Yapay nöral örüntüler biolojik nöral örüntülerden esinlenerek yapılsa da, yapay bağlantılar biokimyasal iletişimi pek andırmayan mekanik bağlantılardan öteye geçmez. Biolojik bağlantılar kimyasal ve elektriksel sinapslar aracılığıyla kurulur. Nöronları (sinir hücreleri) birbiri ile bağlayan sinapslarda neurexinler denilen ve hücre imleşimini (signalling) düzenleyen protein molekülleri işlev görür. Ve bütün bir sinir hücresi membranı yine hücre imleşiminde işlevsel olan membran-üstü proteinler ile örtülüdür. Öte yandan, yapay nöronda girdi salt bir elektrik akımıdır ve alıcı yan da yalnızca mekanik-elektriksel bir düzenektir. Bağlantıların göreli olarak yalın sinir iletim düzeneğine öykündüğü düşünülür. Ama iç örgen işlevlerin denetleyen bu göreli olarak yalın biolojik bağlantıların işleyişi konusunda henüz yeterli bilgilerin olmaması bir yana, beyindeki düşünme süreçleri mekaniğin ve kimyanın ötesinde biolojik belirlenimler taşır. Yapay anlak henüz bilinmeyene öykünmeden öte bir anlam ve değer taşımaz.

Bir Fili gözden kaçıran AI (LINK)

Bu resimde nöral network dağınık oturma odası sahnesindeki birçok imgeyi yüksek olasılık düzeyleri ile tanır.

Tabloya bir fil eklenince problem doğar. Alt-sol köşedeki sandalye bir koltuk olur, yakında duran bardak yiter, ve fil % 60 olasılık düzeyi ile bir sandalye olarak tanınır. (LINK)

🛑 Makine öğrenimi / Machine learning Makine öğrenimi / Machine learning Deneyim yoluyla ‘kendiliğinden’ gelişen program algoritmalarının bir incelemesinden oluşan makine öğrenimi Yapay Anlağın bir parçası olarak görülür. “Öğrenme” algoritmaların önceden programlanmış olmaksızın tahminlerde ve kararlarda bulunma işlemini anlatır. Öğrenme bu bağlamda “eğitim verileri/training data” denilen bir örneklemler dizisi üzerine dayanan tahminler ve kararlarda bulunmaktan oluşur. (Kullanılan tüm terimler her durumda semantik ile ilgisiz soyut mekanik işlemleri belirtir.) Örge tanıma / Pattern recognition Verilerdeki örgeleri ve düzenleri tanıma işlemi hücre imleşiminden mühendisliğe dek birçok alanda verilerin sınıflandırılmasına hizmet eder. Makine öğreniminde örge tanıma verili bir girdi değerini etiketleme ve benzer etiketleri sınıflandırma işlemini anlatır. Dizi etiketleme / Sequence labeling Makine öğreniminde, dizi etiketleme gözlenen bir değerler dizisinin her bir üyesine bir sınıf etiketi atayan bir tür örge tanıma görevidir. Örneğin verili bir tümcedeki ya da belgedeki her bir sözcüğe bir konuşma parçasının etiketlenmesi dizi etiketleme işleminin sık kullanılan bir bölümüdür. Sağınlık düzeyi özel algoritmalar yoluyla arttırılır. Örge denkleme / Pattern matching Verili bir etiket dizilerinin belirli bir örge oluşturduğu saptandığı zaman bunlar denklenmiş olarak kabul edilir. Örge denklemenin genellikle örge tanımadan daha sağın olması beklenir ve yaklaşık denklik yeterli sayılmaz.

Böyle bir ussal ‘makine’yi yapmaya karar vermeden önce neyin yapılacağının bilinmesi gerekir. Ama AI yapmak istediğinin ne olduğu konusunda tam bilgisizlik içindedir. Yaptığı işe uygun olabilecek bir adlandırma da bulamamakta, çünkü yaptığının ne olduğunu bilmemektedir. Usun bilgisi görgül değil kuramsal bir sorundur ve sözde ‘felsefi’ ıvır zıvırın bütünüyle dışında Platon’dan Hegel’e klasik felsefe tarihinin uğruna çabaladığı erektir. AI problemi çocuk oyununa çevirir ve insan düşüncesini en son mantıksal-kavramsal düzleminde ele almaksızın, ve estetik ve etik alanlarını da dışlayarak, bütünüyle kavramsal bir problemi elektrik yükleri, mikroçipler ve finansal yatırım terimlerinde çözmeye girişir. Öyle görünür ki bu tür fiziksele indirgemecilik herşeyden önce bu alanda çalışan insanların kendilerinin birer robot olarak kalmaları sonucuna götürecektir.

📹📹📹 IQ ve AI IQ ve AI This postal robot aims to help humans deliver hundred of pounds of mail. (LINK)     The History of Artificial Intellgence (LINK)       Smart robots working in the #Alibaba warehouse alongside humans. (LINK)

AI girişiminde usun ya da kavramsal dizgenin bütünsel bilgisizliğinden ötürü başlıca nicelik kavramı üzerinde odaklanma ve ona doğru bir indirgemecilik vardır. AI alanında mekaniğin kimya ve biyoloji karşısındaki birincilliği bu saplantıya bağlıdır. Mekanik en alt doğa kategorileri olan uzay, zaman ve özdeğin bilimidir ve bu en öğesel doğa kavramları mekaniğin yalın ya da soyut düzleminde nicelik kavramının kendisi gibi davranırlar. Tüm kavramsız düşüncenin mekanik üzerinde ve dolayısıyla matematik üzerinde odaklanmasının nedeni budur. Ama nicelik kavramının bütün bir ussal kavramsal dizgeyi taşıyacak arkhe gibi görülmesi ilkelliktir. Bu durum önemli bir ölçüde kavramsal bilginin doğası, yöntemi ve dizgesi konusunda mantıksal olguculuk (ya da mantıksal görgücülük) ve analitik gelenek tarafından kalıt bırakılan tam bilgisizliğe bağlıdır.

John von Neumann (1903 Budapeşte-1957 Washington).       Von Neumann genel olarak zamanının en önde gelen matematikçisi olarak ve büyük matematikçilerin son temsilcisi olarak kabul edilir. 190 IQ ile, von Neumann data makineleri için bugün de kullanımda olan kayıtlı ya da depolu program kavramını geliştirdi (stored-program computer). Kimi ölçümlere göre, Neuman’ın quantum kuramı, atom bombası ve veri makineleri üzerine çalışmaları ile modern dünya üzerinde 20’nci yüzyılın başka her matematikçisinden daha büyük etkide bulunduğu söylenir.   Neuman insan düşünmesinin kavramsal süreçlerini hesap makinesinin işlemlerinin terimlerine indirgenebileceğini, uslamlamanın hesaplama olduğunu, ve insan beyninin ve bir hesap makinesinin eşdeğer olduğunu düşünmez. “The computer and the Brain”de (1958), Neuman kendisi girişiminin bir “approach toward the understanding” olmadığını belirterek başlar.   Anlak ya da Us söz konusu olduğunda, IQ ister düşük ister yüksek olsun etkisiz ve yararsızdır, çünkü IQ pekala bir makinenin dijital mekanik işlemlerinine indirgenebilirken, kavram mantığı IQ ölçme yöntemlerinin kendilerini bileşenleri olarak alır. Ve bir kavramın mekanik olarak nasıl anlatılabileceği konusunda herhangi bir kavrayış bir yana, özdeksel uyaranlar (ses ve ışık dalgaları) tarafından etkinleştirilen algı süreçleri konusunda bile henüz hiçbir bilgi ve dolayısıyla hiçbir mekanik uygulama yoktur. Optik imge tanıma ve ayrıca ses tanıma işlemleri henüz kavram ve anlamdan bütünüyle yoksun salt mekanik işlemlerdir.

ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), yklş. 1946. ABD Kara Kuvvetlerinin J. Presper Eckert, Jr., ve John W. Mauchly tarafından geliştirilen ENIAC veri makinesi von Neuman tarafından elden geçirildi ve bir kayıtlı-program makinesi olarak yeniden yapılandırıldı.

Henüz yeni bir mitoloji düzlemi gibi davranan AI alanında yaygın olarak benimsenen görüş insan düşünme süreçlerinin dijital makineleri yöneten aynı ilke üzerine dayandığı biçimindedir. Bu ilke bir hesaplama ilkesidir ve buna göre insan beyni aşağı yukarı dijital bir veri işlemcisi gibi çalışır. Makinelerin de ‘nicelik’ kavramı üzerine işlediği kabul edildiğinde, sonuç mekaniğin matematikselleştirilmesi ve hesaplamanın bilgi yapılmasıdır. Düşünmeyi matematiğe indirgeyenler bunu matematiği çok iyi anladıkları için değil, tersine hiç anlamadıkları için yaparlar. Bunların ne sayı kavramının çıkarsaması konusunda bir bilgileri vardır, ne de aritmetiksel işlemlerin doğasının ne olduğu konusunda. Ne sonsuz küçüklüğü ya da sonsuz büyüklüğü düşünebilirler, ne de oran kavramını anlama gibi bir sorunları vardır. Usu mekaniğe indirgeme ediminin kendisini mekanik olarak ya da düşünmeksizin yerine getirirler.

Buna ek olarak, bilgiyi simgeselleştirenler ve sonra matematiğin dilinin de simgesel olması ölçüsünde bilgiyi matematikselleştirenler de vardır:

Bu bakış açısından insan anlıkları “simge kullanabilen şeyler” olarak, semiotik dizgeler olarak görülür (minds as semiotic (or “sign-using”) systems). Simgelerin ya da imlerin ussal düşünmenin birimleri yapılması ile problemin bütünüyle rayından çıkar, çünkü “simgesel mantık” bir mantıksal pozitivistin dediği gibi “hiçbir ahlak kapsamayan bir mantık” türüdür. Ama böyle simgelerden ve imgelerden türetilen mantık doğallıkla hallusinasyona yetenekli olmalıdır.

•     AI Has a Hallucination Problem That's Proving Tough to Fix Tech companies are rushing to infuse everything with artificial intelligence, driven by big leaps in the power of machine learning software. But the deep-neural-network software fueling the excitement has a troubling weakness: Making subtle changes to images, text, or audio can fool these systems into perceiving things that aren’t there.   Yukarıdaki resimde kayak yapmaya çıkmış iki insan vardır. Resmi tanımlaması istendiğinde, Google'un Cloud Vision hizmeti yüzde 91 kesinlik ile bir köpek gördüğü yanıtını verdi. Aynı program %100 köpek olan bir köpeği %3 kuşku payı ile ve ancak %97 kesinlik payı ile köpek olarak tanıdı. (LINK)

Özdeksel Makineler hiç kuşkusuz özdekseldir, ve özdek düşünmez, anlamaz, yargılamaz, algılamaz, duyumsamaz. Yalnızca çekme-itme kuvvetinin belirişi olan mekanik davranış gösterir, ya da bir elektrik yükünün varlığının ya da yokluğunun işlevi olarak dijital terimlerde çıktılar üretir. Burada sayılar ile hiçbir ilgileri olmayan ve matematiksel hiçbirşey imlemeyen sözde artılar ve eksiler ya da sıfırlar ve birler ya da pozitifler ve negatifler (ya da başka hangi anlatımı kullanırsak kullanalım yalnızca karşıtlar olan terimler) yanyana dizilir ve kağıda ya da ekrana bir pixel basılır. Makinenin bütün ‘entellektüel’ becerisi bundan daha ileri gitmez. Bu fiziksel işe ansal ya da düşünsel demek bir makine olmayı gerektirir.

Düşünce mekaniğin terimlerinde anlatılamayacak özdeksel-olmayan bir varlık kipidir. Özdeksel insan beyninin bir işlevi olan özdeksel-olmayan insan düşüncesinin varlık kipini özdekselin varlık kipinden ayırmak için ona tinsel ya da ansal deriz ve onu mekanik nesneleri de kapsayan görüngüsel ya da görgül, duyulur, fiziksel vb. varlıklardan ayırırız. AI şimdiki emekleme aşamasında düşüncenin bu ansal düzlemini mekaniğin özdeksel düzleminden ayırdetmeyi başaramaz. Sık sık görgül bilimcilerin “bilinç problemi” dedikleri şeyi ele almaya çalıştıklarını görürüz. Büyük olasılıkla düşüncelerin, duyguların, duyumların atomik ya da moleküler nesneler olduklarını, laboratuar aygıtları vb. ile incelenebileceklerini varsaymaktadırlar. Bu kasıtsız pozitivizm yirminci yüzyılın başlarında tüm bilimi fiziğe, daha doğrusu mekaniğe indirgemeyen çalışan mantıksal pozitivizm ile aynı duyusalcı güdüyü paylaşır. Bu ikinci pozitivizm türü çoktandır tarih olmuşken, birincisi bitimsizdir, çünkü doğal usun öz-bilinçsiz, kendiliğinden etkinliğinden başka birşey değildir. Bu yüzeysel düşünme yolu için duyuların bilgeliği en yüksektir ve yalnızca özdek vardır.

Özdeksel insan beyni tarafından düşünülen bir kavram herhangi bir yolda fiziksel değildir. Tinseldir. Bedene bağımlı olmasına karşın özdeksele indirgenebilecek türde birşey değildir, çünkü düşünce özdeğin çelişkili karşıtı olarak, düşünsel olan özdeksel-olmayan olarak görülür. Ve sonuçta düşünselden özdeksele geçiş olanaksız görünür. Bu düzeye dek düşünce ya da kavram bağıntılarını ‘mekanik’ bağıntı türlerine indirgemek herşeyden önce mekanik düşünmenin kendi analitik mantığı zemininde olanaklı değildir. Bu düşünme kendini başlıca çelişkiyi yadsıma ve böylece başlıca çelişki üzerine işleyen realiteden soyutlama yoluyla tanımlar.

Düşünsel olan ancak düşünce yoluyla irdelenebilir ve mekaniğin ikili dili gerçekte sayısal anlamda da iki sayısı ile bütünüyle ilgisizdir. Yirminci yüzyıl analitik gelenek düşünürlerinin başardıkları tek şey ‘iki’ sayısının ne olduğu problemini çözmek bir yana, genel olarak sayının ne olduğunu anlamanın bile mekanik-analitik kafaya göre bir problem olmadığını göstermek oldu.

Ekranda pixellerin gösterdiği harfler, imgeler vb. elektronik makine için harfler, imgeler vb. değildir. Onları anlamlandıran, onlara evrensel kategorileri yükleyen yeti yalnızca o yüklediği evrenseller ile iş gören insan usudur. AI “problem çözme” terimi ile tanımlandığı zaman değişen birşey yoktur, çünkü normal olarak “problem” insan düşüncesinin problemidir ve dijital terimlere dönüştürülebilen problemler algoritmalar yoluyla yeniden formüle edildiklerinde yalnızca ikili mekanik işlemler düzlemine indirgenmiş olurlar.

Nazilerin Enigmasının kodlarını kırmaya çalışan insanların hiç birinin kavramlar konusunda herhangi bir bilgisi yoktu ve yaptıkları mekanik iş için böyle bir bilgi gerekli değildi. “Beyin ve makine ilişkisi” üzerine düşünürken bile yalnızca fiziksel terimlerde düşünüyorlardı — norolojik modeller, sinir hücreleri vb.

Yapay Anlak üzerine çalışmaların ayırdedici özelliği fenomenleri belirlemek için yanlış terimlerin kullanılmasıdır. Buna açıkça banaliteyi örtmenin bir yolu olarak başvurulur. İlk yanlışlık ‘Intelligence/Anlak’ teriminin kendisidir. Örneğin optik karakter tanıma işlemi bile ‘yapay anlak’ terimi altına getirilir. İlk veri işleme makinelerinde elektriksel tüpler ile yapılan işlemlere ‘matematiksel uslamlama’ deniyor ve bu tür çabaların sonuçta bir ‘elektronik beyin’ üreteceğine inanılıyordu. Bu boşinanç ve tutku ortamında ussallık ve bilgi minimaldir ve sık sık karşımızda aşağı yukarı yeni tanrılar yaratmak isteyen mitolojik bir esrime ortamı gibi birşey vardır.

Bir insan gibi uslamlama yapabilecek bir makinenin üretilebileceği miti 1950’lerde ABD hükümetini bu işe milyonlarca dolar yatırmaya götürdü. Ama yaklaşık yirmi yıl sonra, 1970’lerin başında yalnızca bir moronluğun finanse edildiği anlaşıldı ve “AI winter” dönemi başladı. 1980’lerde yine esrime sağgörüyü yendi, aynı yanlışlar bir kez daha yinelendi, ve birkaç yıl sonra milyar dolarlar ile yürütülmekte olan projeler bir kez daha çökmeye başladı. Bugün ‘AI’ harflerinin bir simgeden öte, en kaba el ve ayak işlerini en yüksek ansal işlemler olarak göstermeye yarayan aldatıcı bir reklam logosundan öte bir anlamı ve değeri yoktur.

İnsanı bir ‘makine’ olarak kabul eden görüş çok yeni değildir. Makineyi ‘insan’ yapmak isteyen daha yeni görüş ise görünürde o eski görüşün tersini ister. Ama bir bakıma aynı şeyi ister, çünkü makineyi ve insanı eşitler. Eski görüş indirgemeci bir eğilimin ürünü idi ve benzer olarak Viyana Çevresinin mantıksal pozitivistleri de düşünce fobileri nedeniyle tüm bilimlerin fiziğe indirgenebileceğine inanıyorlardı. Makineyi insan yapma görüşü ise makineye makine olarak düşünme ve anlama yetenekleri kazandırmada makineyi insana yükseltme gibi bir amaç taşıyor görünür.

Yirminci yüzyılın ortalarında “bir makine düşünebilir” hipotezi pozitivist bilimcilerin çabaları sonucunda kavramsız, popüler imgeleme sıkı sıkıya yerleşti. Bu konuda kendisi mitlere düşkün bir kültürün yalancı kahramanı yapılan Alan Turing’in katkısı önemlidir, üstelik “The original question, ‘Can machines think?’ I believe to be too meaningless to deserve discussion” demesine karşın. Ama sorunu ilgili olduğunu düşünebildiği her açıdan tartışmanın önüne geçemedi. Kendini nicelik mantığına indirgeyen soyut bilinç daha yüksek kavramların somut düzlemine çekildiğinde sudan çıkmış balığa döner.

“[Alan] Turing was talking very seriously about programming digital computers to think. He also pioneered the discipline now known as Artificial Life, using the Ferranti Mark I computer at Manchester University to model biological growth.” The Rutherford Journal.org

“We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields. But which are the best ones to start with? Even this is a difficult decision. Many people think that a very abstract activity, like the playing of chess, would be best. It can also be maintained that it is best to provide the machine with the best sense organs that money can buy, and then teach it to understand and speak English. This process could follow the normal teaching of a child. Things would be pointed out and named, etc. Again I do not know what the right answer is, but I think both approaches should be tried. “We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.” A. M. Turing (1950) “Computing Machinery and Intelligence.” Mind 49: 433-460.

Alan Turing hiç kuşkusuz Enigmayı deşifre etmek ve dünyayı Nazilerden temizlemek için üzerine düşeni ve elinden geleni yaptı. Ama bir İngiliz mitinin daha yaratılması uğruna bir kollektif çalışmanın başarısının onuru Turing’e yüklendi. Bu mite inanarak Gordon Welchman’ı bütünüyle silen “The Imitation Game”  tarafından ‘Bombe’ bir Alan Turing buluşu olarak gösterildi. Welchman ve Turing ile birlikte çalışmış olan ve henüz anımsanmayan öteki iki önemli ad Hugh Alexander ve Stuart Milner-Barry’dir.

Gordon Welchman’ın Alan Turing’in Polonyalılar tarafından yapılan elektro-mekanik Enigma deşifre makinesi (bomba kryptologiczna) üzerine dayanan tasarımını geliştirmesinden (‘trafik analizi’ ile) ve şifrenin kırılma süresini bir kaç saate indirmesinden sonra ‘Bombe’ etkili olmaya başladı. Welchman’ın katkısından önce deşifre işlemi günlerce sürüyordu. Savaş sırasında 200 kadar Bombe yapıldı ve doruğunda bu işlem günde 4.000 kadar mesajın kırılmasını sağlıyordu. Savaştan sonra ‘gizlilik’ uğruna tüm ‘Bombe’lar yok edildiği için uzun bir süre makinin nasıl işlediği bile anlaşılamadı.

Enigmanın kodları Bletchley’deki ekip tarafından kırılmadan çok daha önce Polonyalı matematikçiler tarafından kırıldı. Ama Enigmanın birçok ayrı modeli vardı ve zaman içinde şifrelerin karmaşası arttırılyordu.
Enigma makineleri değişik modelleri olan ve tecimsel, diplomatik ve askeri haberleşmeyi korumak için yirminci yüzyıl ortalarına dek birçok ülke tarafından kullanılan bir dizi şifre makinesinin ortak adı idi. Enigma I. Dünya Savaşının sonunda Alman mühendisi Arthur Scherbius tarafından icat edildi. 1932 sıralarında Polonyalı Marian Rejewski permutasyonlar kuramını kullanarak ve Alman askeri mesajlarındaki açıkları bularak mesaj şifresini kırdı ve bir süre sonra Fransızların da yardımı ile Polonyalılar makinenin bağlantılar yapısını da çözerek kendileri bir Enigma modeli ve çeşitli şifre tabloları ürettiler. 1938'de Almanlar Enigma makinesine yeni rotorlar ekleyerek şifrenin karmaşasını arttırdılar. Polonyalıların buluşu Bletchley'deki ekip için temeli sağladı. Ek olarak, Polonyalılar Fransız ve İngiliz askeri haberalma temsilcilerini kendi deşifreleme teknikleri ve makineleri konusunda bilgilendirdiler. (LİNK: THE POLISH BOMBA)   Herşeyin Enigma üzerinden gönderildiği ve bir kez kodlar kırılır kırılmaz Almanların yapacağı herşeyin önceden bilineceği düşüncesi bir mittir. Alman mesajlarının yalnızca bir bölümü Enigma üzerinden gönderiliyor, mesajların büyük kütlesi kara trafiiği ile iletiliyor, en kritik mesajlar radyo ile gönderilmiyor, ve birçok mesaj kırılmaları yüzlerce saati gerektirecek bir yolda iki kez şifreleniyordu. Almanların kendileri Enigma trafiğinin kırılacağını tahmin ettikleri için savaş sırasında yeni rotorlar ekleyerek makinenin karmaşasını arttırdılar. İngiltere için en ciddisi Denizaltı trafiği için kullanılan dört rotorlu makineler idi.   Bu arada Almanlar da İngiliz kodlarını kırıyorlardı. İngiliz ticaret filosunun kodları Alman kod kırma birimi B-Dienst tarafından gülünç denebilecek bir kolaylık ile kırıldı ve bu ayrıca Kraliyet Donanmasının ve daha sonra ABD Donanmasının kodlarını kırmalarını da sağladı. Rommel'in 1942 başarısının önemli ölçüde Kahire ve Londra'dan New York'a gönderilen mesajların kodlarının kırılmasına bağlı idi.

‘Machine intelligence’ (MI) teriminin temelinde bir makinenin düşünebileceği hipotezi yatar. İster mekanik isterse dijital olsunlar, hesap makinelerinin insan tarafından programlanması onlara insan düşüncesine andırımlı bir özellik yüklüyor görünür. Ama MI makinelerin “bilinç ve yaratıcılık” yeteneklerini taşıyabileceğini ve insanlar ile yarışma gücünde olduğunu da ileri sürer. MI insan ansal yapısının makinelerde yeniden üretilebileceğini, insanın tüm ansal niteliklerinin makinelere yüklenebileceğini kabul eder.

Yapay Anlak (AI) ya da Makine Anlağı (MI) terimleri ile denmek istenen şey ne anlama, ne de düşünmedir. Bütünüyle başka birşeydir. ‘Düşünme’ ya da ‘anlama’ ile anlaşılabilecek olanın en uzağında duran şeydir. Aslında ‘dijital’ teriminin anlatması gerektiği gibi, bir düzenek kipindeki doğanın davranışının en alt, en yalın, en öğesel türüdür. Kimyasal bile değildir. Ve teleolojik ya da biyolojik olmanın bütünüyle gerisine düşer. ‘İkili’ dediğimiz bir dizgenin, gerçekte sayısal bile olmayan bir mekanik karşıtlık ilişkisinin üzerine giydirilen tüm biçim, tüm algoritmalar mekanik olmaktan bütünüyle uzak, baştan sona düşünsel ve insansaldır. Varoluşun saltık yapıtının, insan düşüncesinin doğanın böyle en öğesel özdeksel ilişkilerine, quantum mekaniği düzlemindeki ilişkilerine betimleyici bir ad olarak yüklenmesi bir anlak edimi değil ama bir aptallık edimidir — tıpkı Türkçe’de bir veri makinesinin ‘bilgi’nin sayılabilir birşey olduğunu imleyen bir oxymoron ile adlandırılmış olması gibi.

Düşünme Platon ve Aristoteles’ten bu yana Özdeğin karşıtı olarak Biçim ile, İdea ile bağlanır. Fiziksel/doğal şeyler özdek ve biçimin birliğidir. Biçimsiz özdek salt bir soyutlamadır ve düşünsel, soyut biçim saltık olarak duyusal özdeğin karşıtı olan şeydir. Makinenin (özdeksel bir düzeneğin) insan düşüncesi ile ilişkisi bu özdek-biçim birliğinde biçimsel yana aittir. Özdek biçimden soyutlandığında gerçekte kendisi bir biçim belirlenimi olan, bir kavram olan ‘özdek’ten de soyutlanır ve geriye özdeğin kendisi bile değil ama salt bir hiçlik kalır. Bu düzeye dek özdeği belirli, somut, fiziksel özdek yapan şey onda kapsanan karşıt yan, düşünsel ya da ideal yandır. Giderek ‘özdek’ kavramı gibi bir kavramı kullanmaksızın özdekten söz etmek bile olanaksızdır ve demek istediğimizin dışsal, insan bilincinden bağımsız özdek olmasına karşın, onu ancak düşünce ile, tam olarak karşıtı olan biçimsel kavram ile anlatabiliriz.

• Mekanik düzlem (ya da düzeneksel düzlem) özdeksel doğanın en alt örgütlü düzlemidir ve yalnızca ve yalnızca uzay, zaman ve özdek kavramlarının ilişkileri ile belirlenir.
• Kimya mekanikten daha yüksektir, çünkü hem onu bütünüyle kapsar, hem de ondan daha çoğudur: Atomların birbirleri ile ilişkileri, birleşmeleri ve ayrılmaları mekanik ilişkiyi kapsamasına karşın, mekanikten, salt bir düzenek ilişkisinden, salt mekanik yerçekimi kuvvetinin ilişkisinden daha çoğudur; yalnızca özdeksel devimden daha çoğunu, mekanik alanda olmayan özdeksel ya da tözsel değişimleri ilgilendirir. Bir kimyasal sentez salt mekanik bir süreç değil, kimya mekanik değildir. Onu negatif olarak, bir kıpı olarak, ortadan kaldırılmış olarak kapsar.
• Yaşambilim kimyanın ötesidir, ve bu alanda mekaniğin ve kimyanın ötesinde olan ve onları kapsayan ereksellik (teleoloji) etkindir. DNA yalnızca mekanik değildir; salt kimyadan da ötesidir; ve bir DNA molekülü bir tür algoritma ya da program kapsar, salt mekanik ve kimyasal özelliğinin ötesinde olan bir ereği, kendinde yaşamı gösterir. Duyarlık ya da duyum dirimlinin belirlenimidir, ve özdekseli öncülü ya da momenti olarak almasına karşın kendisi özdek değildir. İnsan düşüncesi benzer olarak mekanik ve kimyasal özdeği öncülü olarak almasına karşın, onunla karşıtlık içinde tinsel ya da ansal dediğimiz bir belirlenimdir.

Optik Karakter Tanıma Yapay ‘Anlak’ olarak kabul edildiği zaman, bu açıkça doğru değildir, çünkü görsel harflerin ya da dijital ses dalgalarının tanınması minimal mekanik işlemler yoluyla yerine getirilir. Genel olarak duyusal verilerin tanınması olarak düşünüldüğünde, bu yapay makine yetenekleri ‘anlama’ karakterini ancak bir eğretilemenin gücüyle taşır. Gerçekte bir tür ’duyu’ yetisi simülasyonu gibi görünseler de, ‘algı’ bile değildirler, çünkü algıda bile salt mekanik ya da kimyasal duyumdan daha çoğu olarak gerece uygulanan bir kavram vardır.

Makine düşünmesi alanında ilk çalışmaları yapan kişi kalkülüsün de bulucusu olan Leibniz oldu. Ama o da düşünmenin ‘mekanik’ bir süreç olduğu yanılgısı içinde idi.

Ramon Llull bir tür önerme mantığı geliştirmeye çalıştı ve düşüncelerini Ars generalis ultima ya da Ars magna başlığı altında yayımladı (1305). Llull’un düşüncesi çok soyut ve desteksiz genellemelerden öteye geçmeyen kurgular üzerine dayanıyordu. Örneğin çok yalın bir kaç doğru düşünce işleminin olduğunu kabul ediyor ve bu öğesel doğrular yoluyla tüm geri kalan bilginin türetilebileceğini varsayıyordu.

•	“The history of the modern computing machine goes back to Leibniz and Pascal. Indeed, the general idea of a computing machine is nothing but a mechanization of Leibniz's calculus ratiocinator.” (Wiener 1948: 214)

Leibniz characteristica universalis adını verdiği bir evrensel dil yoluyla tüm uslamlamayı hesaplamaya indirgeyebileceğini düşünüyordu. Tasımları matematikselleştirme çalışmaları hiçbir sonuç vermedi, çünkü nicelik kavramı Bir ve Çoktan başka, ya da dilersek sayıdan başka hiçbirşey kapsamaz. Ve sayıyı kavramları anlatmak için kullanma gibi anlamsız bir girişim gerçekte çok gerilere, Pisagorculara dek gider. Düşünme işlemini aritmetiksel terimlere indirgeme girişiminde bulunan başka düşünürler de aritmetiğin nicel bağıntılarının hiçbir biçimde nicelik ile sınırlı olmayan kavram bağıntılarını anlatmanın bir aracı olamayacağını anlamadılar.

Gerçekte nicelik kavramı ve onun Bir ve Çok mantığının bir açınımı olan aritmetiksel ilişkilerinin kendileri kavramsal mantık temeline dayanır ve tüm aritmetiksel işlemler, en karmaşık aritmetiksel işlemler temel olarak birimlerin artma (ya da eksilme) ilişkileridir. Aritmetiğin mantığa temel olabileceğini düşünmek genel olarak bir yapının herhangi bir bölümünün yapının kendisine temel olabileceğini düşünmek gibidir.

		Alan Turing’in öngörüsünün gerçekleşmesi olan HAL 9000 şimdiye dek geliştirilmiş en başarılı Yapay Anlaktır.