Zairja, 12. yüzyılın sonlarından itibaren kullanılan, sezgisel bilgi üretimi amacı güden mistik ve mantıksal bir sistemdir. Zairja’nın tarihsel kökenleri ve işleyiş mekanizması incelendiğinde, onun yapay zekâ ve özellikle büyük dil modelleriyle kavramsal düzeyde ilişkili olduğu görülmektedir. Zairja’nın harf-sayı kombinasyonlarına dayalı analojik mantığı ile LLM’lerin olasılıksal metin üretimi arasındaki yapısal benzerlikler vurgulanmakta; bu bağlamda Zairja’nın “ön-modern bilişsel makine” kimliği yeniden yorumlanmaktadır.
Zairja (الزيرجة), İslam düşünce tarihinde öne çıkan ve bilinmeyeni bilinen verilerle çözümlemeyi amaçlayan bir sembolik kombinasyon sistemidir. Temelde, dairesel düzenlemelerle harfler ve sayılar arasında kurulan yapısal ilişkiler aracılığıyla yanıtlar üretmeyi hedefler. Bu yöntem, rastlantısallık, analoji ve sezgi temelinde işler. İbn Haldun'un Mukaddime adlı eserinde “dünyanın Zairja’sı” olarak adlandırdığı bu sistem, kelimelerin iç yapısında anlamı yeniden keşfetme çabasıdır.
Zairja’nın Bilişsel Mekanizması ve Yordamsal Yapısı
Zairja'nın işleyişi; sorunun sözel yapısını analiz ederek, kelime ve harf yapılarının permütasyonlarıyla olası yanıt kombinasyonları üretme üzerine kuruludur. Bu bağlamda, Zairja'nın amacı tekil, doğru bir sonuç üretmekten ziyade; anlam üretimi sürecine çoklu nedenselliklerle yaklaşmaktır. Bu, klasik yapay zekâdaki sembolik sistemler ile örtüşen, fakat daha sezgisel ve tümevarımsal bir yapı önerir.
LLM’ler ile Zairja’nın Yapısal Benzerlikleri
Modern büyük dil modelleri (GPT, PaLM, Claude, vb.) yüksek hacimli metin verilerini işleyerek olasılıksal dil üretimi yaparlar. Bu üretim süreci deterministik değil, bağlamsal ve istatistiksel ilişkilere dayanır. Zairja da benzer şekilde kelimelerin ve harflerin rastlantısal birleşimleriyle potansiyel anlam uzayları üretir. Bu yönüyle Zairja, LLM’lerin temel yapı taşlarından biri olan “embedding space” (anlam vektör uzayı) yaklaşımıyla örtüşür.
Özellik | Zairja | Büyük Dil Modeli (LLM) |
Girdi | Sorunun harf yapısı | Yazılı doğal dil ifadesi |
Süreç | Harflerin kombinasyonel analizi | Dil modellemesi ve embedding uzayı |
Çıktı | Anlamsal önerme veya sembolik yanıt | Bağlamsal metin üretimi |
Mantık | Tersine nedensellik ve analoji | Olasılıksal çıkarım ve örüntü tanıma |
Zairja ile büyük dil modellerinin karşılaştırılması
Bu benzerlikler Zairja’nın, tarihsel bağlamda, bir çeşit “ön-modern dil modeli” olarak okunabileceğini gösterir.
Tersine Nedensellik ve Üretken Ağlar
Zairja'nın dikkat çekici özelliklerinden biri de "reverse causality" yani tersine nedensellik üzerine kurulu olmasıdır. Bu bağlamda, bir sonuçtan yola çıkarak onun olası nedenlerini üretir. LLM’lerde de benzer bir mantık işler: Mevcut bir cümleden önceki veya sonraki olası metinler, bağlamsal nedensellik içeren örüntülerle oluşturulur. Zairja'nın bu yönü, GPT gibi modellerde kullanılan “causal transformer” yapısının sezgisel öncülü olarak yorumlanabilir.
İkinci Sanallık ve Ontolojik Açılım
Zairja'nın yapısı, Slavoj Žižek’in kavramsallaştırdığı “ikinci sanallık” ile de örtüşür: Temsili gerçeklikten çok, temsili olanın yapısal boşluklarından doğan alternatif bir gerçeklik alanı. LLM’lerin çıktıları da bu bağlamda yalnızca "temsil" üretmez; verili bağlamdan saparak yeni anlam akışları yaratabilir. Zairja gibi, LLM’ler de sabit anlamı değil, anlamın potansiyel formlarını işler.
Ziarja ile Büyük Dil Modelleri ilişkisi görseli (Yapay Zeka İle Oluşturulmuştur.)
Zairja’nın AI ve Tasarım Pedagojisi Açısından Güncel Değeri
Zairja, AI uygulamalarında özellikle yaratıcı üretim (generative design), sezgisel arayüz geliştirme, ve bilinçsiz anlam inşası gibi konularda çağdaş analojilere sahiptir. Örneğin, ChatGPT’nin yazı önerileri veya DALL·E'nin görsel kombinasyonları, Zairja’nın işleyişiyle eşdeğer bir soyutlama düzleminde çalışır. Aynı zamanda, Zairja’nın pedagojik uygulamaları — örneğin aleatorik kavram eşleştirme — yaratıcı yapay zekâ sistemlerinin eğitim süreçlerine entegre edilebilir.
