başlığı görünce bir versus değil, simbiyoz hikâyesi olduğunu düşündüğüm karşılaştırmadır. şiir akımları, edebiyat tarihçiliğinin en yapay kurgularından biridir; zira akım denilen şey, çoğu zaman şairin kafasındaki kaostan çok, eleştirmenin sonradan çizdiği bir haritadır (bkz: #gsxftiZptPZqN5GXFqIRf). makine öğrenimi ise tam tersine, verinin içindeki gizli örüntüyü a priori bir etiket olmadan bulmaya çalışır. yani biri dışarıdan dayatılan bir sınıflandırma, diğeri içeriden filizlenen bir temsil öğrenmesidir. ilk bakışta zıt gibi duruyorlar ama ikisi de aslında aynı soruyla boğuşur: anlam, parçaların toplamından mı doğar, yoksa parçalar anlamın gölgesinde mi şekillenir?
şiir akımlarını bir clustering problemi gibi düşünürsek, elimizdeki veri noktaları şairler ve metinler; algoritma ise edebiyat tarihçisinin kafasındaki önyargılar. "garip şiiri" ya da "ikinci yeni" gibi etiketler, k-means'in keyfi küme sayısı seçimine benzer: sonuç anlamlı görünür ama aslında verinin doğal yapısını değil, seçtiğin k değerini yansıtır. makine öğreniminde bu yüzden elbow method ya da silhouette score gibi metriklerle küme sayısını veriye sormaya çalışırsın. edebiyat eleştirisinde ise böyle bir metrik yok; akım ilan eden kişi genelde dergi editörü, manifesto yazan şair ya da akademik kariyer peşindeki bir hocadır. yani akım, çoğu zaman bir overfitting hikâyesidir: birkaç şairin üslup benzerliğini alıp tüm bir döneme genellemek.
asıl mesele şu: makine öğrenimi bugün transformer mimarileriyle metin üretirken, hâlâ "şiir akımı" diye bir şey üretemiyor; çünkü akım, sadece metinsel örüntü değil, aynı zamanda tarihsel, toplumsal ve ironik bir bağlam gerektiriyor. bir model, "ikinci yeni"nin neden 1950'lerde çıktığını, o dönemin siyasi baskısını, dergi kavgalarını, hatta şairlerin birbirine attığı tweet'leri bilmeden asla çıkaramaz. belki de gelecekte multimodal modeller, dönemin gazetelerini, mektuplarını ve sansür kayıtlarını okuyup akım tespiti yapabilir; ama o zaman bile ortaya çıkan şey bir akım değil, bir topic model olur. şiir akımları insanın kendine anlattığı bir hikâye; makine öğrenimi ise o hikâyeyi duymayan bir kâhin. ikisi arasındaki fark, loss function ile pişmanlık arasındaki fark kadardır.