Vartan Halis Yıldırım yapay zekâ çeviri programlarında Batı Ermenicesinin doğru biçimde yer almamasının nedenlerini sıralıyor, nasıl imkânlar geliştirilebileceği konusunda öneriler sunuyor.

Daha önce yayınlanan girizgah niteliği taşıyan yazımda Batı Ermenicesinin güncel durumu ve yapay zekânın sunduğu çözümleri ele almıştım. Batı Ermenicesinin, tarihinde birçok kez olduğu gibi tekrar bir plan ve tartışma sürecinde ele alınması gerektiği vurgusuyla yazı bitmişti. ‘Bu dilin sorunlarını teknoloji çözecek’ iyimserliği ile ‘Ne yapsak da sonuç alınamayacağı’ karamsarlığının karşısında dengeli bir yaklaşım geliştirilmesi gerekli.

Asıl belirtmek istediğim, yapay zekânın kullanımıyla dilsel ve kültürel gelişmelerin, Batı Ermenicesi gibi dillerde çok çabuk sınırlarına ulaşacağıdır. Bir devlet dili olarak herhangi bir dil için teknolojik imkânlar sonuna kadar kullanılabilirken, bu durum devletsiz diller için geçerli değildir. Tarihsel çalışmalarında Marx’ın mekân ve zaman konusundaki incelemelerine dayanan Harry Harootunian, eşzamanlı olmayan eşzamanlılık kavramına dayanarak Ermeni toplumunun aynı zaman ve mekânda bulunmadığını söylerken, bizlerin de bunu sadece tarihsel bir dönemle sınırlı algılamaması gerekir.

Marx’a göre, para biçimi, yüz yüze takasın aksine, eşzamanlı olmayan veya gecikmeli mal alışverişini mümkün kılmak için ortaya çıkmıştır. Ancak meta üretiminin gerekliliklerinden biri de eşzamanlılık şartıdır; kapitalist, bir ürünü üretmek için gereken farklı faaliyetleri senkronize edebilmelidir. Yani eşzamanlı bir eşzamansızlık durumu mevcuttur.

Yapay zekanın evrenselleşmesindeki en büyük engel de kapitalist ilişkilerdedir. Şu an yapay zekanın amiral gemisi olan ChatGPT örneğinde bakarsak, tüm insanlığın yararına olabilecek bir uygulamanın, insanların çoğunun çıkarlarını dışlayabilecek bir yönelim ile şirketlerin kâr oranlarını artıran bir yapıya dönüşmesi tehlikesini görüyoruz. Dünyanın gelişen teknolojik imkânları ile insanlığın,doğanın ve diğer canlıların yaşam kalitesinin korunması ve yükseltilmesi aynı anlama gelmiyor; aralarında doğrudan bir ilişki yok. Teknolojinin bize sunduğu şartların zamanı ile bizim içinde bulunduğumuz zaman bile aynı değil.

Devlet ne yapabilir?
İkinci mesele, evrensel olarak devletin teknolojik gelişmelerin çok gerisinde kalması ve bu gelişmelere engel olmasıdır. Devletin merkezde olduğu iktidar ilişkilerinin aksine, devlet siyasal gelişmelerin önündeki en önemli muhatap olarak durmaktadır. Şimdi, nelerin daha farklı yapılabileceğine bakalım: Batı Ermenicesinin tekrar toplumsal bir dil olması, eğitim kurumlarında ve resmi kurumlarda görünür hale gelmesi, diğer dillerle iletişim kurabilmesi için yasaların değişmesi gerekmektedir. Ermenice şarkı üretenlerin, tiyatro oynayanların ve kitap yazanların yaşamlarını sürdürebilecek maddi imkânlara kavuşması da gereklidir. Sokakta, üniversitede ve bürolarda insanlar, Ermeniceyi herhangi bir tehdit hissetmeden konuşabilmelidir. Devletin ve belediyelerin açtığı iş alanlarında, Ermenice bilmenin insanlara ne gibi avantajlar sağladığını sormak önemlidir.

Bu durumu siyasetle nasıl ilişkilendirebileceğimize ve farklı bir siyasetle neler yapılabileceğine bir örnekle yaklaşabiliriz: Türkçe öğretmenliği okuyan kişilerin, aynı zamanda bu ülkede konuşulan Batı Ermenicesi, Rumca, Kurmanci, Kırmanci (Zazaki) ve Lazca gibi dillerde de eğitim alabilecekleri bir müfredat oluşturulabilir. Bu diller, üniversite eğitiminin genel bir parçası haline getirilebilir. Çok dilli bir eğitim, Türkiye’nin çok dilli yapısıyla uyumlu bir gelişme anlamına gelir. İnsanlar, bu dilleri konuşarak yaşamlarını sürdürebilir, diğer dillerle eşit bir ilişki kurabilir ve tahmin edilenden çok daha fazla insan bu dilleri öğrenmeye ve kullanmaya başlar. Türkiye’de çok dilli yerel eğitime geçiş ve dil kullanıcılarının dil öğrenme konusunda karar merciine dönüşmesi gibi köklü değişimlere ihtiyaç vardır. Yani, önümüzde duran mesele yalnızca teknolojik hamleyle çözülecek bir durum değil, üzerinde tekrar tekrar düşünülmesi ve yazılması gereken bir süreçtir. Teknolojik imkanlar ile toplumsal imkanlar birbirine denk gelmemektedir.

Günlük yaşamda yapay zekâya uyumlu Batı Ermenicesi üretmek

Üretimdeki dijital süreçlerin etkisiyle, ev yaşamı ve günlük yaşam da yapay zekâya açılmaktadır. Şu anda birçok cihazla iletişim hâlâ analog yöntemlerle sınırlı; bize bildirim veren çaydanlıklar, araba navigasyonları ve robot süpürgeler gibi. Ancak yapay zekâ sayesinde bu sınırlamaların aşılabileceğine inanıyorum. Evdeki tüm işleri sesli komutlarla yönetmeye yaklaştığımız bir dönemdeyiz. Ses ve dil yapay zekâ kullanımında yer aldığında, bu dilin Batı Ermenicesi olması da mümkündür.

Devletli diller bu süreçte nizami ve öngörülebilir bir ilerleme kaydederken, Batı Ermenicesinin bu konuda özel bir inisiyatif geliştirmesi gerektiği aşikâr. Çeviri programlarında otomatik olarak devletli diller geçer iken, Batı Ermenicesi beklemektedir. Bir süredir iletişimde olunan ve Batı Ermenicesini kullandığı dillerden biri yapmaya hazır olan yapay zekâ şirketlerinden birinin bu konuda beklentisi, geniş tabanlı bir arşiv oluşturulmasıdır. Batı Ermenicesi metinlerinin sayısının yüksek olmasının yanı sıra, yaşamın çeşitli alanlarından gelmesi de bir diğer önemli beklenti. Futbol yazılarından yemek tariflerine, film eleştirilerinden tarihi romanlara kadar çok çeşitli alanlardan gelen metinlerin toplanması gerekmektedir.

Buradaki kritik nokta, dijital bir Batı Ermenicesi kaynağı oluşturmak ve bunu tüm yapay zekâ programlarına ve internet kullanıcılarına açık hale getirmektir. Bu kaynak, sadece tek bir şirketin çıkarına değil, bu alanda çalışmak isteyen tüm kuruluşlara açık olacak şekilde tasarlanmalıdır. Görünen o ki, böylesi bir çalışma için, kendiliğinden gelişecek bir otomatik sistem maalesef yok. Böylesi bir adım ile Batı Ermenicesinin dijital dünyada hak ettiği yeri alması sağlanabilir. Yazılı kaynak açısından bölgedeki diğer dillere göre daha ileri olan Batı Ermenicesi, bu konuda diğer dillere örnek teşkil edebilir.

Bir süredir ChatGpt adlı yapay zekânın firması Openai ile iletişim halindeyim. Bu konuda gerekli adımlarla kendi teknolojik hizmetlerinde Batı Ermenicesini de sunabileceklerini bana geçtiğimiz haftalarda belirttiler. Koordinasyon ve organizasyon gerektiren bu sürecin beklentilerini, taleplerini ve ihtiyaçlarını belirlemek belki de en önemli adım şu an.

Şunu akılda tutmamız gerekiyor. Teknolojik imkânlar, devletsiz diller için son derece sınırlı bir şekilde kullanılıyor. Google’ın Tehlike Altındaki Diller Projesi (Endangered Languages Project), Microsoft’un Kültürel Miras için Yapay Zeka (AI for Cultural Heritage) veya Mozilla’nın Ortak Ses (Common Voice) girişimleri daha çok dillerin arşivlenmesine odaklanmış durumda. Ancak bu projeler, dilin kullanıcılarının kendi dillerini daha geniş imkânlarla kullanmasını ya da dili kullananların sayısını artırmayı doğrudan hedeflemiyor ve bunun için gerekli toplumsal şartları dile getirmiyor o yüzden bu girişimler, son derece kısıtlı bir noktadan ileri gidemiyor.


Bir dili arşivlemek
Bir dili arşivlemenin hatalı bir yanı da, dilin zamanla gelişen ve değişen bir yapı olduğunu yeterince dikkate almamak. Dilin geçmişini bilmek ve onu daha iyi kullanmak önemli olsa da, günümüzde salt eski haliyle konuşmaya çalışmak, dili geliştirmenin yolu değil; aksine, zamanın gerisinde kalmak ve diğer insanlar tarafından anlaşılmamak anlamına gelebilir. Batı Ermenicesi, İstanbul, Beyrut ve yurtdışındaki nüfusuyla geniş bir ağa sahiptir. Ezcümle arşivleme, bir dilin öğrenilmesi için gerekli bir adım olsa da, burada kalmak yetersiz olacaktır. Panlex gibi çeşitli dillerde çeviri yapan programlarda ise, Batı Ermenicesi ancak içeriği olmayan bir seçenek olarak sunulmakta. Kaynak bulma ile bunu kullanma konusunda yaşanan zorluklar ortada. Batı Ermenicesi, internetteki mevcut kaynakları tespit etmede ve adapte etmekte yaşanılan zorluklara bir örnek gibi de görülebilir aslında.

Peki dil söz konusu olduğunda yapay zekâ nasıl çalışıyor, araştırmalar bize ne gösteriyor, Batı Ermenicesi için neler yapılabilir?

Hangi imkânlar var?
Yapay zekânın yapay sinir ağları diye adlandırılan parçası, insan beynindeki sinir hücrelerinin (nöronların) yapısını ve çalışma biçimini taklit eden bir algoritmadır. Bu ağlar, verilerden öğrenme ve karar verme süreçlerini modellemek için kullanılır. Hrayr Harutyunyan, Aram Galstyan, Maxim Raginsky ve Greg Ver Steeg çalışmalarında bu ağlardaki sisteme dair analizlerinde şunu diyorlar: Yoğun bir bilgi depolanması sırasında ağırlık tabanlı sorunlar ortaya çıkmaktadır. Bu yöntem, durumu karmaşık hale getirebiliyor ve kullanılmayan ve önemsiz bilgiler çalışmayı kötüleştiriyor.

Yapay sinir ağlarında ağırlık tabanlı sınırlar problemli olabilir çünkü kullanılmayan ağırlıklar bile genelleme sınırlarını etkilerken, buradaki bilim insanları tarafından önerilen tahmin tabanlı sınırlar, bu sorunu önlüyor ve özellikle sinir ağlarında daha anlamlı sonuçlar üretiyor. Sorunları aşabilmek için tahminlerle işleyen bir yapay sinir ağları üzerine duruluyor çalışmalarında.

Diğer taraftan ise Marco Baroni ve Nathanaël Carraz Rakotonirina ise daha az veriyle daha verimli sonuçlara odaklanan dil kullanımı üzerinde çalışmalarda bulunuyor.

Etkili sonuçlar için
MemoryPrompt, daha küçük modellerde kullanıldığında bile, çok büyük dil modellerine kıyasla etkili sonuçlar verebiliyor. Küçük modellerde MemoryPrompt, çok büyük dil modellerine kıyasla daha az bilgiye sahip olmasına rağmen, gerçek bağlam güncellemelerini izleme görevlerinde yüksek performans sergiliyor. Bu çalışmalar gösteriyor ki, yapay zekâ, Batı Ermenice öğrenimi ve kullanımında insanın düşünme biçimlerini taklit ederek daha yüksek seviyelerde karşımıza çıkacak ve dijital kaynak olarak gerekli olan kaynak sayısı ileride daha da azalacak. Bu yazı özelinde düşünürsek, Batı Ermenice kullanımında, birbirini karşılıklı olarak bloke edecek bilgi yığınları yerine, insani tahmin etme özelliği yeni bir dil kullanımı için üzerine durulabilir. Batı Ermenicesi üzerine düşünülecek bir çok konuyu şu an gündemimize getirecek bir eşikteyiz aslında.

İnsanın düşünme yöntemlerini taklit etmek
İnsanın düşünme yöntemlerini taklit etme yolunda ilerlemek isteyen yapay zekânın bir başka alanda da gelişmesi beklenilmekte: Öğrenme süreçlerindeki bir çok duyuya aynı anda seslenme özeliği. Dil öğrenme süreci yalnızca sesi duymak ya da okumakla sınırlı değildir. Ses tonları ve beyinde yerleşen imgelerle de yakından ilişkilidir. Öfkeli kelimeleri zihnimizde belirli yüzler ve olaylarla birleştiririz. "Ben açım" denildiğinde, hissedilen duygunun belirli olması gibi. Sadece bir metni tekrar etmek yeterli değildir; günlük yaşamda belirli duygular da yaşanır. Yapay zekânın interaktif konuşma özelliği bu eksikliği bir adım da olsa kapattı, şimdi ise sesli sohbetlerin resimlerle ya da hologramlarla desteklenmesi hedefleniyor. Önümüzdeki yıllarda, sohbetlerde konuya göre yüz ve vücut ifadeleri değişebilen hologramlarla Batı Ermenicesi sohbet imkânı yakalayabiliriz. Bu, potansiyel değişimlerden sadece biri.

Okullarda ne yapılabilir?
Avrupa’nın çeşitli okullarında yapay zekâ derslerin bir parçası olmaya başladı. Okullarda yapay zekâ tabanlı dil uygulamaları, öğrencilerin Batı Ermenicesi öğrenme sürecini kolaylaştıracak araçlar geliştirmelerini de sağlayabilir. Şu an yapay zekâ, insanların kendi programlarını ve uygulamalarını, bir programcı eğitimi vererek kullanmalarını destekleme aşamasına yaklaştı. Öğrencilerin, kendi kullandıkları uygulamalar ve oyunlar için Batı Ermenicesi seçeneği oluşturmaları hem dil hem de teknoloji alanındaki yeteneklerini geliştirecektir. Yani bu dijital dünyada Batı Ermenicesini, kendi yaşam alanlarında kullanmak, dil öğrenimini bir atölye haline getirmek suretiyle bu süreç hem daha eğlenceli hem de verimli hale getirilebilir. Batı Ermenicesi ile oynanan piyeslerin öğrencilerin dile yakınlığını artırması gibi, bu süreç de ona paralel düşünülebilir. Hele ki şu an yapay zekânın her akıllı telefonda kullanılan bir uygulamaya dönüştüğünü düşündüğümüzde, bu tür adımlar daha da mümkün hale geliyor.

Yapay zekâ teknolojilerinin Batı Ermenicesi’nin korunması ve yaygınlaştırılması için kullanılması, yalnızca dil bilimciler ve teknoloji uzmanlarının iş birliğiyle değil, aynı zamanda Batı Ermenicesi konuşan toplulukların aktif katılımıyla mümkün olabilir. Toparlamak gerekirse, burada bahsi geçen teknolojik adımlara dair bazı öneriler şöyle sıralanabilir:

-Daha Fazla Dijital İçerik Üretimi: Batı Ermenicesinde sesli kitaplar, eğitim videoları ve podcastler üretilerek dilin dijital varlığı artırılabilir.

-Yapay Zekâ ve Eğitim: Okullarda ve kurumlarda, atölye tarzında çalışmalarla dilin kullanımına ve kullanıldığı alanların genişletilmesine dair adımlar atılabilir.

-Çeviri ve Dil Modeli Geliştirme: Batı Ermenicesinin daha geniş bir veri tabanına eklenmesi, yapay zekâ tarafından daha doğru çeviri ve içerik üretimi yapılmasını sağlayacaktır.

-Topluluk Destekli Uygulamalar: Batı Ermenicesi konuşan topluluklar, dilin öğretimi ve kullanımı konusunda daha fazla uygulama geliştirilmesi için geri bildirimde bulunarak süreci hızlandırabilir.

-Ortak Veri Tabanı Oluşturulması: Tüm yapay zekâ programlarının ortak kullanımına açılacak bir veri tabanı oluşturulması, Batı Ermenicesinin yayılmasında önemli bir adım olacaktır.

Vartan Halis Yıldırım