Barr’a göre NNTT kavramı, seçilen tasarımın mühendisliğini "NSF’ye akıllı bir öneri sunabileceğimiz bir noktaya" getirmeyi amaçlayan üç yıllık bir programın ikinci yılında. Astronomlar, bunun finanse edileceği konusunda umutlu.

Bölümlü Aynalı Teleskop (SMT) için Özel Finansman

Bu arada, geleceğin teleskopları için ikinci büyük tasarım rafa kaldırılmış değil. Aksine, California’da özel finansman aldı ve NNTT’den önce yapılması kesin.

Bu, Lawrence Berkeley Laboratory’de Jerry Nelson’ın başkanlık ettiği grup tarafından tasarım mühendisliği yapılan bölümlü aynalı teleskop, yani SMT’dir. Nelson, 10 metrelik bir açıklık seçtiğini söylüyor; çünkü bununla "astronomide niteliksel olarak yeni bir şey yapabilirsiniz."

Nelson, 10 metrelik birincil aynayı, mecazi anlamda, 36 adet altıgen, 1,8 metre çapında parçaya—dev bir mozaikteki karolar gibi—"kesti". Hünerin, her bir parçayı parabolik bir yüzeyin bir bölümü haline getirmek ve parçaların tek bir ayna gibi çalışmasını sağlamak olduğunu söylüyor.

Nelson ve Terry Mast, her bir segmentin arkasına üç serbestlik derecesi için üç eyleyici yerleştiren bir etkin denetim sistemini ilk olarak tasarladı. Her aynanın herhangi bir anda nerede olduğunu bilmek için bir kenar-algılama sisteminde karar kıldılar. Bir yer değiştirme algılayıcısı, komşu segmentler arasında köprü kurar. Tasarım gereği, bir kapasitör olan algılayıcı, yalnızca iki segment arasındaki yükseklik farkları olan göreli hareketleri algılayabilir. Algılayıcılar doğru yerleştirildiğinde, herhangi bir anda tüm aynaların nerede olduğunu belirlemek için yeterli bilgi üretilir. George Gabor tarafından tasarlanan algılayıcılar, her segmentin arkasındaki evrensel bir montaj plakasına cıvatalanmıştır. Her bir eyleyici, motor tahrikli bir vidadır.

Nelson, Roger Angel gibi, yeni teknoloji teleskobu için yeni bir parlatma yöntemi geliştirmiştir. Her segment bir parabolün farklı bir parçası olmak zorundadır ve eksen dışıdır; yani kendi merkezleri etrafında bir dönel yüzey değildirler.

Gerilmeli Ayna Parlatma

California Üniversitesi, Berkeley’den Jacob Lubliner ile Nelson’a ait olan bu buluş, gerilmeli ayna parlatma olarak adlandırılır ve bir optikçinin iki cam parçasını birbirine sürttüğünde, bunlardan birinin (sürtme sırasında düzeltmeler yapılmadıkça) kusursuz küresel bir şekil alacağı gerçeğinden yararlanır. Parlatmanın en kolay yoludur ve Nelson, zaman kazandıran bu yalınlıktan yararlanmaya karar vermiştir. Yönteminde, bir ayna segmenti, yüzeyini istenen asimetriye deforme etmek için kenarları boyunca 48 ağırlıkla asılır. Ardından küresel bir şekle parlatılır. Ağırlıklar kaldırıldığında, segment—Nelson’ın açıkladığı gibi patates cipsleri gibi—doğru şekle gevşeyerek döner. En kötü durumdaki segmentlerin yüzeyleri boyunca tepe‑vadi deformasyonları 200 mikrona ulaşır. Segmentler herhangi bir nedenle kusursuz değilse, Nelson nihai şekil düzeltmelerini yapmak için arka tarafa bir eğme düzeneği takabilir.

Nelson’ın segmentli aynalı teleskobu, Keck Vakfı’ndan sağlanan 70 milyon dolarlık bir hibe ile Hawaii’de Mauna Kea’da inşa edilecektir. İnşaattan sonra, Keck Teleskobu’nun günlük işletimi California Üniversitesi tarafından finanse edilecek ve her iki kurumdan gökbilimciler kullanım zamanını paylaşacaktır.

Ön Uç Bilgisayar Çevre Birimleri Olarak Teleskoplar

Astronominin geleceği, yoğun bir veri akışı ve arşivleme sorunlarını içerecektir. NOAO’dan Jacques Beckers, "Eski günlerde her şey fotoğrafik plakalar üzerindeydi," diyor. "Şimdi her şey bilgisayar bantlarında. Yeni bilgileri lazer disklerine koymak zorunda kalacağız." Gerçekten de, diyor, teleskoplar bilgisayarlar ve elektronik aygıtlar için ön uç çevre birimleri haline gelecektir.

Geleceğin gökbilimcileri, dev yeni teknoloji teleskoplarıyla daha da geriye bakabilecekler.

(lütfen 26. sayfaya bakınız)

Sorular, Zekâ ve Zeki Davranış

Martin A. Fischler
Oscar Firschein
Yapay Zekâ Merkezi
Stanford Research Institute
Menlo Park, CA 94025

Bölüm 1

"Birçok insan, doğal dilin bir türünü kullanarak serbestçe iletişim kurabilme yeteneğinin zeki bir varlığın temel bir niteliği olduğuna inanır."

Bu makaledeki amacımız, zekânın doğasına ilişkin üç geniş soruyu ele almaktır:

Zekâ nedir ve ne ölçüde insan türüne özgü bir niteliktir?
Zekâ nasıl ölçülebilir ya da değerlendirilebilir?
Zeki davranış sergileyebilen mekanizmaların doğası nedir? Özellikle, zeki davranış sergileyecek bir makine tasarlanabilir mi?

Zekânın Tanınması

Zekâyı tanımak, onu tanımlamaktan ya da ölçmekten daha kolaydır. "Zekâ" sözcüğü gündelik konuşmada kullanılır ve sözlük tanımı vardır; ancak üzerinde uzlaşılmış bilimsel bir anlamı yoktur ve zekâyla ilişkili nicel doğal yasalar henüz keşfedilmemiştir. Bu durum göz önüne alındığında, insan zekâsına dair anlayışımız arttıkça zekâ kavramı değişime açıktır. Ayrıca, bilimsel bir tanım olmadan, zekâyla ilgili konulardaki toplumsal tartışmaların büyük bir bölümü (örneğin zekâ bakımından ırksal farklılıklara ilişkin iddialar) akılcı biçimde çözülemez.

Zekânın sözlük tanımı, örneğin şu tür ifadeleri içerir: (1) uygun davranış uyarlamalarıyla (yeni) durumların üstesinden başarıyla gelme yeteneği; ya da (2) sunulan olguların karşılıklı ilişkilerini, istenen bir hedefe yönelik eylemi yönlendirecek biçimde algılama yeteneği. İlk ifadeyle "öğrenme"yi, ikincisiyle ise hedefe yönelik davranışı, problem çözmeyi ve anlamayı ilişkilendirebiliriz. Zekânın bazı ek nitelikleri arasında akıl yürütme, sağduyu, planlama, algı, yaratıcılık ve bellekte tutma ile geri çağırma yer alır.

Zeki Davranışın Bileşenleri

Zekâ kuramları öncelikle zeki davranışın başlıca bağımsız bileşenlerini belirlemek ve mekanizma, süreç, bilgi, temsil ve hedefler arasındaki önem ve etkileşimleri saptamakla ilgilenir. Özellikle bu kuramlar aşağıdaki konuları ele alır:

Performans kuramları: Zekânın varlığı ya da derecesi nasıl sınanabilir? Zeki davranış sergileyebilen bir sistemin temel işlevsel bileşenleri nelerdir?
Yapısal/işlevsel kuramlar: Zekânın elde edilmesini sağlayan mekanizmalar nelerdir?
Bağlamsal kuramlar: Zeki davranış ile bir organizmanın başa çıkmak zorunda olduğu çevre arasındaki ilişki nedir?
Varlık kuramları: Zeki davranışın mümkün olması için gerekli ve/veya yeterli koşullar nelerdir?

Kuramlar, bir bilgi birikimi içinde örtük olan nesneler ve aralarındaki ilişkiler hakkında, tanımlarla sınırlandırılmış ifadelerdir. Dolayısıyla zekânın tanımları ile kuramları birbirinden ayrılamaz. Zekânın nicel tanımları, zekâyı IQ testleriyle ölçülen insan niteliği olarak örtük biçimde tanımlamaktan, beynin toplam bilgi işleme kapasitesinin (normal beden işlevlerini desteklemek için gerekenden öte) boyutuyla ölçüldüğünü varsaymaya kadar uzanır.

Bununla birlikte, zekâ tanımlarının en çok ayrıştığı boyut, yapısal (içsel) ile bağlamsal (dışsal) olandır. Yapısal uçta, zekâ insanın (ya da hayvanın) sinir sisteminin akıl yürütme yetkinliği olarak görülür. Bağlamsal uçta ise zekâ, bir organizmanın fiziksel ve toplumsal çevresine uyum sağlama yeteneği olarak değerlendirilir. Bu ikinci durumda, hedefler, beklentiler, depolanmış bilgi ve önceki deneyim, içsel akıl yürütme donanımı kadar önemli ve anlamlıdır.

Doğal mı Soyut mu?

Zekâ kuramları büyük ölçüde, zekâyı canlı organizmalarda (özellikle insanda) ortaya çıkan doğal bir olgu olarak mı tanımladığımıza, yoksa belirli özelliklere sahip soyut bir yeti olarak mı tanımladığımıza bağlıdır.

Eğer zekâ, belirli biyolojik yapıların bir sonucu olarak görülürse, zeki davranışı tekil ya da tutarlı bir mekanizmanın mı ürettiğini, yoksa zekânın görece bağımsız bir dizi sürecin sonucu mu olduğunu sormak makuldür. Uygulamalı açıdan ayrıca, zekâ gerektiren belirli görevlerde insan performansını öngörmek için hangi tür ölçümlerin gerektiğini de sorabiliriz.

Örneğin, zekâ son derece bütünleşik bir süreçse, o zaman IQ test puanı gibi tek bir sayının, bir insanın neredeyse her türlü zihinsel görev alanındaki performansını öngörmede iyi bir gösterge olması oldukça mümkündür. Zekânın gevşek biçimde bütünleşmiş farklı mekanizmaların bir bileşiminden doğduğu ölçüde, insan performansının öngörülmesi, ilgi duyulan özgül görevle çok daha yakından ilişkili testlere bağlı olacaktır.

Bileşik mi Tekil mi?

Zekâya ilişkin çoğu psikolojik kuram ve bu kuramlardan örtük olarak türeyen zekâ testleri, zekânın görece az sayıda bileşen faktörün bir bileşimi olduğunu ve muhtemelen tek bir bütünleştirici faktörün baskın olduğunu varsayar. Bu kuramlar, performans ölçümlerine dayandıkları ve farklı performans testleri arasındaki ilişkiler ve korelasyonlar hakkında savlarda bulundukları için "performans kuramları" olarak adlandırılabilir. Bu tür kuramlar büyük ölçüde deneysel niteliktedir ve önemli bir pratik yarara sahip olmakla birlikte, zekânın doğasına ilişkin çok az içgörü sunarlar.

B. T. Butcher’ın Human Intelligence adlı eserinde belirttiği gibi:

İnsan zekâsının incelenmesi, bireysel farklılıklar hakkında büyük bir bilgi birikimi sağlamıştır; ancak bilişsel işleyişin temel yasaları hakkında çok az şey ortaya koymuştur.... Bir kavramın değerli olabilmesi için, yalnızca istatistiksel desteğe sahip olmaktan daha fazlasını sunması ve bir dizi ilişkili performanstan kör bir soyutlama olmaktan öteye geçmesi gerekir.

İlgimizin büyük bölümü, yapısal ya da işlevsel zekâ kuramları olarak adlandırılabilecek olanlarla ilgili olacaktır. Bunlar, zeki davranışın temeli olarak belirli fiziksel ya da biçimsel yapıları öneren ve ardından ortaya çıkan işlevselliği inceleyen kuramlardır. Örneğin, zekânın biçimsel mantıksal çıkarımın bir sonucu olduğunu varsayarsak, mantıksal akıl yürütmenin doğasında bulunan sınırlamalar nedeniyle biçimsel sistem içinde gerçekleştirilemeyeceği gösterilebilecek insan yetenekleri olup olmadığını sorabiliriz. Mantıksal sistemlerin, genellikle insanlara atfetmediğimiz sınırlamaları gerçekten vardır.

Var Olan mı Olmayan mı?

Son olarak, zekânın mekanikleştirilmesi için gerekli fiziksel koşullar hakkında büyük ölçüde felsefi olan kuramlar vardır; bunlara varlık kuramları diyoruz. Örneğin, zekânın canlı organizmaların fiziksel olmayan bir özelliği olduğunu ve bir makinede yeniden üretilemeyeceğini savunan bir düşünce okulu vardır. Bir başka okul, zekânın organik maddenin "beliren" bir özelliği olduğunu ileri sürer. Dijital bilgisayarlarda kullanılan silikon tabanlı mikrodevreler "yetersizdir"; ancak makineleri organik bileşiklerden yapmayı nihayet öğrendiğimizde, zeki davranışı ortaya çıkarmak için bir şansımız olabilir.

Bir başka okul ise zekânın biçimsel sistemlerin işlevsel bir özelliği olduğuna ve herhangi bir fiziksel cisimleşmeden tamamen bağımsız bulunduğuna inanır. Bu son bakış açısı, esas olarak üzerinde duracağımız görüştür.

Zekânın ve zeki davranışın niteliklerini tartışacak, hem canlı organizmalarda hem de makinelerde bu tür davranışı gerçekleştirebilen mekanizmaları betimleyeceğiz. Ancak zekânın kesin bir tanımını sunmayacağız. Ayrıca, insan zekâsının temel bir bileşeni gibi görünen bilinçli farkındalığı "açıklamak" ya da aydınlatmak için de fazla çaba göstermeyeceğiz. İçgözlemsel olarak, bedenin duyu organları aracılığıyla dünyayı algılayan, "düşünen", "anlayan" ve bedenin uygun biçimde tepki vermesine neden olan bir "iç varlık", yani zihin varmış gibi görünür.

Filozoflar ve Zihin Kuramları

Felsefenin temel ilgi alanlarından biri, bilinçli farkındalığımızın iç dünyası ile dış fiziksel dünya arasındaki ilişkiyi anlamaya yönelik çabadır. Platon, zihnin (psyche) bedenin yönetiminden sorumlu olduğunu ve hareketlerini yönlendirdiğini savunuyordu. Phaedrus’ta Platon, zihnin hem iştahsal arzulara hem de daha yüksek arzulara sahip olduğunu ve bu iki arzu türü arasında denetim kuran, yönlendiren ve hakemlik yapan akılcı bir kapasiteye de sahip bulunduğunu dile getirdi. Daha sonraki kuramlar, insanın iki tözden—zihin ve maddeden—oluştuğunu ileri sürdü.

Zihin ile bedenin ayrı olduğu kuramı, "ikicilik" olarak bilinir ve on yedinci yüzyılda Descartes tarafından klasik biçimine kavuşturulmuştur. Discourse on Method (1637) adlı eserinde, evrenin iki farklı tözden oluştuğunu savundu: zihin ya da düşünen töz ve bilim ile matematikle açıklanabilen madde. Yalnızca insanda zihin ile madde bir araya gelmiştir. Onun anlayışına göre zihin, akıl yürütme, hissetme ve isteme etkinliklerinde bulunan, maddi olmayan ve uzamı olmayan bir tözdür. Madde fizik yasalarına uyar; Descartes’a göre bunun istisnası, zihnin nedensel olarak etkilediğine ve belirli zihinsel olayları nedensel olarak üreten insan bedenidir.

Thomas Hobbes, John Locke ve David Hume, düşüncelerin fiziksel yasalara uyduğunu ve hesaplamalı süreçler olarak nitelendirilebileceğini öne süren düşünceyi ortaya attılar. Bu kuramda ele alınması gereken temel bir sorun, fiziksel olmayan ile fiziksel olan arasında etkileşimin nasıl gerçekleşebileceğidir.

Güncel Düşünce

Günümüzde baskın olan düşünce okulu, zihni bütünüyle fiziksel bir olgu olarak görür. Carl Sagan, The Dragons of Eden adlı eserinde bu yeni görüşü özlü biçimde özetler:

"Beyinle ilgili temel öncülüm şudur: onun işleyişi—bazen 'zihin' dediğimiz şey—anatomi ve fizyolojinin bir sonucudur ve başka hiçbir şeyin değil."

The Brain adlı eserinde R. M. Restak tarafından dile getirilen benzer bir görüş, beyinden gelen sinyallerin bir gün anlaşılacağı inancına dayanır:

Uygun teknolojilerin geliştirilmesinden bu yana, düşüncelerin, duyguların ve hatta temel duyumların beyin durumundaki değişikliklerle birlikte olduğu açıkça görülmüştür... beyin etkinliğinde bir değişiklik olmaksızın bir düşünce imkânsızdır... dolayısıyla "zihni" anlamak için beyni—kavramlara nasıl ulaşıldığını, algıların, belleğin temelindeki mekanizmaları, duygularımızın nörokimyasını vb.—anlamak gerekir.

Bilgi işleme modeli Newell ve Simon tarafından kullanılır. Biçimsel mantığı, fikirleri sembollerle yakalamanın bir yolu olarak görürler ve bu sembollerin algoritmik olarak değiştirilmesinin zihin benzeri etkinliğe yol açtığını düşünürler:

"Zihin-beden sorununa yönelik ilginin sürüp gitmesi, kısmen düşüncenin malzemesi olan 'fikirler'in, sinir sisteminin somut biyolojik maddeleriyle görünürdeki köklü uyumsuzluğu ve ölçülemezliğiyle açıklanabilir."

Zihin ve Bedenin İkiliği

Yukarıdaki hesaplamalı bakış açısını benimseyenler, sembolleri işlemek için biçimsel yapılar ve algoritmalar kullanılarak zihnin işleyişi gösterildiğinde zihin-beden sorununun ortadan kalkacağını düşünürler.

Ancak tüm modern araştırmacıların ikiliğe küçümsemeyle baktığı sanılmamalıdır. Ünlü beyin cerrahı Wilder Penfield, son kitabı The Mystery of the Mind’da, beynin anlaşılmasının zihnin açıklanmasına hiçbir zaman yol açmayacağından kuşku duyar:

"İnsanın bilinci, zihin, beyin mekanizmalarına indirgenecek bir şey değildir."

Bu bakış açısının bir başka örneği, Karl Popper ve John Eccles tarafından yazılan The Self and the Brain adlı eserde yer alır; bu eser, beyin ile zihnin ayrı varlıklar olduğu inancını, yani ikiciliği savunan güncellenmiş bir çağrıdır.

Birileri zihnin fiziksel temeline ilişkin ikna edici kanıtlar sunana kadar, zihin-beden tartışmasının sürmesini bekleyebiliriz.

İnsan Zekâsının Değerlendirilmesi

Zekânın yaygın biçimde kabul edilen resmî ya da bilimsel bir tanımı yoktur. Zekâ tanımlanamıyorsa, elbette hiçbir kesin ya da kapsamlı biçimde ölçülemez. Zekâ testleri zekâyı ölçmüyorsa, neyi ölçerler?

Bu testlerin çoğunun amacı, test edilen kişinin bir akademik programda ya da nitelikli bir iş görevinde rekabet etme veya performans gösterme yeteneği açısından gelecekteki başarımını öngörmektir. Bir “zekâ testinin” gerçekten gerekli öngörü gücüne sahip olup olmadığı, ancak ilgili uygulama alanında kapsamlı denemelerle belirlenebilir.

Yaygın olarak kullanılan çok sayıda zekâ testi vardır; bunların en popülerlerinden biri Binet–Simon zekâ ölçeğinin Terman–Merrill revizyonudur. Binet–Simon çalışmasının özgün hali 1905–1911 döneminde gerçekleştirilmiştir. Binet, testinin kullanımı için üç temel ilke üzerinde ısrar etmiştir:

Puanlar pratik bir araçtır ve zekâ kuramı için bir temel olarak düşünülmemiştir. Doğuştan gelen ya da kalıcı herhangi bir şeyi tanımlamazlar. Ölçtükleri şey “zekâ” değildir.

Veritabanlarına yönelik birkaç ticari doğal dil arayüzü halihazırda piyasadadır. Ticari ürünlerin en erken örneklerinden biri, Massachusetts, Waltham’daki Artificial Intelligence Corporation tarafından geliştirilen INTELLECT’tir. INTELLECT; finans, pazarlama, üretim ve personel gibi alanlardaki bilgi erişim uygulamaları için bir ön uç arayüzü olarak kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

INTELLECT, kullanıcının doğal dildeki sorgusunu, bir veritabanı aramasını tetikleyen içsel bir temsile ayrıştırır. Bunu yapmak için, bir dilbilgisi kullanmanın yanı sıra sistem; veritabanı yapısına, veritabanı içeriğine, yerleşik bir veri sözlüğüne ve uygulamaya özgü bir sözlüğe ilişkin bilgiden de yararlanır. Bir sorgu birden fazla olası yorumlayıcı yeniden ifadenin üretilmesine yol açtığında, INTELLECT belirsizliği, farklı yeniden ifadelere tercih dereceleri atayarak ve veritabanındaki bilgilerle tutarlılığı nedeniyle en yüksek dereceli olanı seçerek giderir. Gerekirse, INTELLECT kullanıcıya birkaç yorumdan hangisinin doğru olduğunu bile sorar.

Senaryolar

Anlambilime vurgu yapan bir arayüz yaklaşımı, Yale Üniversitesi bilgisayar bilimi bölümünün başkanı, Yale Yapay Zekâ Laboratuvarı’nın yöneticisi ve Connecticut, New Haven’daki Cognitive Systems, Inc.’in kurucusu olan Profesör Roger C. Schank tarafından benimsenmiştir. Cognitive Systems, veritabanlarına yönelik doğal dil arayüzleri ve konuşmaya dayalı danışmanlık sistemleri geliştirmiştir.

Cognitive Systems’in ürünleri, doğal dil girdisini, girdinin anlamını yakalayan Schank’ın kavramsal bağımlılıklar kuramına dayalı kavramsal temsillere “haritalar”. Bu sistemler, anlamla ilgili bilgiyi kavramsal temsillerde depolamanın yanı sıra, betikler gibi çeşitli bilgi yapılarında problem alanına ilişkin bilgileri de içerir. Bu bilgi yapıları, girdinin hangi bağlamlarda anlaşılacağını belirleyen beklentiler sağlayarak yoruma yardımcı olur.

Örneğin bir betik, bir kalıba uyan bir durumda neler olduğunun tanımıdır. Betiklenmiş bir konu, bu bilgi yapısını kullanan bir sisteme sunulduğunda, belirsizlikleri çözmesine yardımcı olan bir beklentiler kümesine sahip olur.

Cognitive Systems’in ürünleri ayrıca uzman sistemleri doğal dil sistemleriyle birleştirerek “akıllı erişim sistemleri” oluşturur. Bu doğal dil sistemleri bir bağlam kurar ve konuşma sırasında bu bağlamı izler. Bu durum, sistemin beklentiler birikimine katkıda bulunarak belirsizliklerin çözülmesine yardımcı olur.

Ayrıca, sistemin kullanıcıların hedeflerine ilişkin profilleri içerecek biçimde tasarlanması da mümkündür; böylece sistem yalnızca istenen belirli bilgiyi değil, aynı zamanda kullanıcı için ilgi çekici olabilecek ilişkili bilgileri de erişime sunabilir. Yine, bu profiller sistemin bir isteği nasıl yorumlayacağına karar vermesine yardımcı olan bir bağlam sağlar: örneğin bir kişinin “yılı” mali yıl olabilirken, bir başkasınınki takvim yılı olabilir.

Doğal dil arayüzleri, kullanıcıların girdilerini sistemin yapısına ne ölçüde uydurmak zorunda oldukları açısından farklılık gösterir; bazıları diğerlerine kıyasla daha doğal bir dil kullanımına izin verir. Çoğu, sistemlerin donatıldığı sözlüklerin kullanıcılar tarafından değiştirilmesine ve kendi girdilerinin eklenmesine, değişen derecelerde kolaylıkla ve farklı türde tanımlara izin verecek şekilde olanak tanır.

Bazı sistemler, kelimelerin atlandığı cümleleri, kullanıcıya ayrıntılandırılmış bir yorum önererek ve bunun doğru okuma olup olmadığını sorarak ele alır. Bir yazım hatasıyla karşılaşıldığında, bazı doğal dil sistemleri düzeltme ister, bazıları kelimeyi otomatik olarak düzeltir, diğerleri ise cümleyi işlemeyi durdurur. Günümüzde, tek tek doğal dil arayüzlerinin sözcükleri ve ifadeleri doğru yorumlayabilmesi için belirli konu alanı bağlamlarına göre özelleştirilmesi gerekmektedir.

Bilginin Sınırları

Günümüzün doğal dil sistemlerinin ve genel olarak yapay zekâ sistemlerinin bilgi açısından sınırlı olduğu da belirtilmelidir; ancak bu sistemler genellikle bu sınırların farkında değildir. İnsanlardan farklı olarak sistemler, kapalı bir dünyada çalıştıklarını, alanla ilgili bilgilerinin eksiksiz ve yeterli olduğunu “varsayarlar”.