İnsanlar uzun süre fareler, “joystick”ler, klavyeler, mikrofonlar, dokunmatik yüzeyler aracılığıyla  bilgisayarlarla iletişim kurmanın yollarını aradı. Fakat tüm bu arayüzler, kas sisteminin hareket ettirilmesine dayalıdır. Oysa her zaman böyle olmak zorunda değildir. Bazen hiç umulmadık bir ölçüm, farkında olmadığımız verilerin ortaya çıkmasını sağlayabilir. İşte o zaman da görünmez veriler, örneğin beyin dalgaları, EEG (Elektroensefalografi) cihazlarının gelişmesiyle nesne kontrolünden oyun sektörüne kadar makinelere müdahele edebilmeye imkân sağlar.

Beyin dalgalarının keşfi 1924 yılına dayanır, fakat Hans Berger’i bu meraka sürükleyen çok önceleri yaşadığı garip bir deneyimdir. Hans Berger, astronomi eğitimi sırasında okulu yarıda bırakıp askeri bir göreve başlamaya karar verir. Bir gün, süvarilerle birlikte antrenman yaparken Berger’in atı şahlanır ve tam da topçunun önüne tehlikeli bir şekilde düşer. Ciddi bir zarar almasa da, titreyerek olayın şokunu atlatmaya çalışırken, çok uzaklarda olan kız kardeşi aynı anda onun tehlikede olduğunu sezip babasına telgraf göndermeleri için ısrar etmektedir. Berger, kız kardeşinin sezgilerinden fazlasıyla etkilenir ve telapatiye takıntılı bir ilgi duymaya başlar.

1897 yılında Jena Üniversitesi’nde doktorasını tamamlar ve 1906 yılında profesör olup üniversitenin psikiyatri ve nöroloji kliniğinin başına getirilir. Uzunca bir süre insan beyni üzerinde ölçümleme yaparak sağlıklı verilere ulaşmanın yollarını arar. 1924 yılında, Hans Berger insan beyninden ilk kez EEG (elektroensefalografi) kayıtlarını almayı başarır ve bu kayıtlar sayesinde beyinde birden fazla dalga boyu olduğunu da keşfeder. Berger ilk olarak, insanın rahatlamışken ve gözlerini kapattığında yaydığı 8-12 Hz arasındaki Alfa frekansını bulur. Bu dalga, aynı zamanda Berger Dalgası olarak da bilinir. Berger’in ilk kayıt cihazı oldukça ilkeldir. Kayıt alabilmesi için, hastaların kafalarına gümüş teller yerleştirmesi gerekir ki, bu da oldukça zahmetli bir yöntemdir. Günümüzde bu teller çok daha gelişmiş alıcılara dönüştürülmüştür. Berger, yerleştirdiği bu gümüş alıcıları Lippmann Capillary Elektrometre’ye bağlar, fakat istediği sonuçlara bir türlü ulaşamaz.

Daha sonradan piyasaya çıkan Siemens’in galvanometresi voltun 10.000’de biri gibi çok daha kesin sonuçları ortaya çıkardığında, beynin sır kapıları aralanmaya başlar. Berger, elde ettiği verileri beyin hasarı yaşayan hastalarını analiz etmek amacıyla kullanır. Fakat, basit etkileşimler için beyin dalgalarından tam anlamıyla yararlanılması 1970’li yılları bulur. Beyin dalgarıyla kontrol meselesine en çok ilgi gösteren Amerikan hükümetinin Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (ARPA) olur. Vizyonları, askeri görevler esnasında beyin dalgalarıyla makineleri yönetebilmektir. Dolayısıyla, bu alanda en çok yatırım yapanlardan biri de yine ARPA olur.

BBA (Beyin Bilgisayar Arayüzleri) Nedir?

BBA (Beyin Bilgisayar Arayüzleri), beyin dalgalarıyla makineler arasında iletişim sağlayabilecek cihazların tümüne verilen isimdir. Bu cihazlar sayesinde, beynin ürettiği sinyaller örüntü ve sınıflandırma yöntemiyle kolaylıkla analiz edilebilir. Fakat, beyindeki 100 milyar sinir hücresinin birbiriyle ilişkisini anlamak ya da zihnin çalışma ilkelerini taklit edebilmek için gelişmiş bilgisayarların tarih sahnesine girmesini beklemek gerekecektir.

Beyin Bilgisayar Arayüzü kavramını tarihte ilk kullanan 1973 yılındaki çalışmasında EEG sinyallerini algılayıp örüntüler üzerinden çözümleme yapılabileceğini ortaya koyan Los Angeles’taki Kaliforniya Üniversitesi’nde (UCLA) bilgisayar bilimleri profesörü Jacques J. Vidal olur. Vidal, EEG sinyallerini analiz ederek belirli veriler üzerinden bilgisayara hareket komutları verebilen bir sistem tasarlamıştır.

1970’li yıllarda Kaliforniya Üniversitesi’ndeki Ulusal Bilim Vakfı ve ARPA’nın desteğiyla beyinbilgisayar arayüzlerine dair ciddi araştırmalar başlatılır. Beyin dalgalarını okuyabilmek, özellikle duyma, konuşma ve hareket bozukluğu yaşayanlar için umut vaat eden bir yöntem olur. Beynin, sonradan yerleştirilen alıcılara yanıt verebilmesi ve esnekliği (plastisitesi) sayesinde uyum sağlayarak doğal işlemlerini sürdürebilmesi, bu alanın hızla gelişmesine de imkân tanır. Nöroprostetik ( beynin içerisine yerleştirilen protezler ) cihazların insan beynine yerleştirilerek kullanılması ise 1990’lı yılları bulur.

Maymunlar, Robot Kolları Kontrol Ederken

Motor davranışları kontrol eden motor korteks nöronlarının uyarılması için beynin işlevlerinin de keşfedilmesi gerekir. Bu nedenle, beyne yaklaşırken disiplinlerarası tarihsel gelişime ihtiyaç duyulması da kaçınılmazdır. 1980’li yıllarda John Hopkins Üniversitesi Bilişsel Bilimler Merkezi’nin yöneticisi profesör Apostolos Georgopoulos, resus maymunları üzerinde motor kortekse dair birçok deney gerçekleştirir. Amacı maymunların motor korteks nöronları ve elektriksel tepkileri arasındaki matematiksel ilişkiyi bulmaktır.

Georgopoulos, maymunların kollarını hareket ettirdikleri yönün aslında bir kosinüs fonksiyonuna bağlı olduğunu ortaya çıkarır. Aynı zamanda, dönemin teknik olanakları beynin tek bir bölgesinden kayıt almaya imkân tanımasına rağmen, motor davranışların beynin farklı bölgelerine dağılmış nöron grupları tarafından kontrol edildiğini ortaya atan ilk bilim insanıdır. 1990’lara gelindiğinde, BBA üzerine çalışmalar da hız kazanır. Hem teknolojik imkânların el vermesi, hem de beyne dair verilerin güçlenmesiyle motor davranışların ve görme sistemlerinin keşfine dair çok önemli atılımlar gerçekleşir. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nden sinirbilim profesörü Richard Andersen, Brown Üniversitesi’nden sinirbilim profesörü John Donoghue, Neural Signals Inc. şirketinin kurucu ve yöneticisi Philip Kennedy “maymun düşüncesini okumak” fikriyle öne çıkan Brezilyalı bilimci Miguel Nicolelis ve Minnesota Üniversitesi’nden nörobiyoloji profesörü Andrew Schwartz tarafından kurulan araştırma grupları, karmaşık motor davranışları kontrol eden farklı nöron grupları üzerinde çalışır.

Philip Kennedy ve çalışma arkadaşları maymunlara yerleştirdikleri elektrotlarla ilk kabuk içi (intracortical) beyin-bilgisayar arayüzünü oluşturmayı başarır. Bu çalışmalardan ilham alan Kaliforniya Üniversitesi’nden sinirbilim profesörü Yang Dan ve çalışma arkadaşları, 1999 yılında kediler üzerinde yapılan deneylerde görme işleminin beyindeki nöron karşılıklarını bulur. Algı merkezlerinden biri olarak tanımlanan “talamus” bölgesine yerleştirdikleri elektrotlarla 177 beyin hücresinin retinadan gelen sinyalleri nasıl işlediğine dair çok önemli sonuçlar elde ederler. Deney sırasında kısa filmler gösterilen kedilerin nöron ateşlemeleri kaydedilir.

Matematiksel filtreler kullanan ekip, kedilerin gördüğü hareket eden nesnelerin ve tanımlanabilir sahnelerin şifrelerini çözer. İnsanlar üzerine benzer sonuçlar, Brezilyalı araştırmacı Miguel Nicolelis’in çalışmalarına dayanır. Beynin büyük bir alanına çoklu elektrotlar yerleştiren Nicolelis, sinyallerin anlamlarını ve neyi temsil ettiklerini bulmayı hedefler. İlk çalışmalarını fareler üzerinde yapan Nicolelis ve çalışma arkadaşları, maymunların robotik kolları kontrol edebileceği ilk beyin-bilgisayar arayüzlerini de oluşturan ekiptir. Çalışmaları, maymunların yakalama ve ulaşma gibi  gelişmiş el yeteneklerini kullanarak, robot kollarını hareket ettirmeye yöneliktir. Böylece maymunların, sadece beyin dalgalarıyla robot kollarını hareket ettirmesine de imkan sağlar.

BBA Nasıl Çalışır?

BBA’ların yapılması, beynin yaydığı sinyalleri okuyabilen alıcıların kullanıldığı EEG cihazları sayesinde mümkün olmuştur. Beyinde iki türlü iletişim vardır: Kimyasal ve elektriksel. Her ikisinin de izlenebilir etkileri vardır ve bu verileri EEG aracılığıyla elde etmek de pekâlâ mümkündür. BBA beyindeki elektriksel hareketlerle ilgilenir; bu elektriksel hareketler, nöronların eylem potansiyellerinin tetiklenmesi ve aksonlar boyunca iletilmesi ile ortaya çıkar. Kafatası üzerine yerleştirilen sensörler, beynin içerisinde gerçekleşen bu elektriksel etkinliği tespit edebilir. Fakat bu sinyallerin tespit edilmesi, bir EEG verisinin etkin olarak bir arayüzde kullanılması için elbette  yeterli değildir.

Beyin, bir gürültü havuzudur. Elektriksel aktivitelerden elde edilen veriler, sanılacağı gibi bir fotoğraf makinesiyle elde edilmiş gibi net ve berrak değildir. Aksine, okuması oldukça güç ve müthiş gürültülü dalgalarla karşılaşmak çok olasıdır. Bu nedenle, sinyallerin işlenmesi ve okunabilmesi için bilim insanları çeşitli yöntemler geliştirmiştir. Örüntü tanımlama ve sınıflandırma adı verilen bu yöntemler, bir önişlem olarak da düşünülebilir. Beyin verisi sinyali alındıktan sonra, bu bilginin içindeki örüntüler tanımlanır ve toplanan verileri çözümlemek için yıllar boyunca geliştirilmiş çeşitli algoritmalar uygulanır. Böylece beyin dalgaları  tanımlanabilir bir veriye dönüştürülür ve çeşitli arayüzler aracılığıyla kullanılabilir duruma gelir.

Beyin ve Dalga Boyları

EEG cihazları, beyin dalgalarını frekans aralıklarına göre okur. Bu frekanslar:

Beyin Dalgalarıyla Robotik Kontrol

2000’ler maymunların kontrol kolu kullanarak bir yiyeceğe ulaşabildiği arayüzlerin geliştirildiği dönemler olur. Gerçek zamanlı ya da internet protokolü üzerinden çalışan BBA sayesinde, maymunlar hareket eden kolu görmeseler ya da herhangi bir geri bildirim almasalar da robot kolu istenildiği gibi hareket ettirebilir duruma gelmişlerdir. Bu da açıkdöngülü BBA modellerinin ilk örneklerinin ortaya çıktığı anlamına gelir. Özellikle Kaliforniya-Berkeley Üniversitesi’nde elektrik mühendisliği dalında Asistan Profesör olarak görev yapan Jose Carmena ve çalışma arkadaşları, maymunların robot kolları kullanarak istenilen nesneye ulaşma ve kavramalarını sağlayan sinirsel programlamaları sayesinde, beyin bilgisayar arayüzlerinde çığır açan bir dönemi başlatmıştır.

Aynı dönemde Duke Üniversitesi Nörobiyoloji Bölümü’nde araştırmacı olarak çalışan Mikhail Lebedev de beyin ağlarının ve dudak hareketlerinin okunmasıyla çok daha yeni bir robotik dönemin yolda olduğunun habercisi olur. BBA teknolojisinin en problemli taraflarından biri, alıcıların beyin sinyallerine dair güvenilir, kesin ve sağlam bilgiler vermekten henüz yoksun olmasıdır. İnsan metabolizmasının değişimi bile bu sinyallerin verilerini etkilemek için yeterli bir sebeptir. Dolayısıyla, önümüzdeki 20 yılda çok daha güçlü alıcıların üretilmesi ve BBA kullanılarak yeni iletişim yöntemlerinin geliştirilmesi öngörülüyor. Fakat şimdilik, laboratuvardan çıkıp halkın tüketimine ulaşan farklı iki cihaz var: Emotiv Epoc ve Neurosky Mindset.

Emotiv Systems: Epoc Headset:

Emotiv Systems, EEG teknolojisini kullanarak BBA’lar üzerinde çalışan Avustralya merkezli bir şirket. 2003 yılında sinirbilim profesörü Alan Snyder, yonga tasarımcısı Neil Weste ve teknoloji girişimcisi Tan Le tarafından kuruldu. Özellikle oyun sektörü için çığır açıcı bir teknoloji olarak öne sürdükleri Epoc’un bilim kurgu filmlerini andıran tasarımı, Sydney merkezli, endüstri ürünleri tasarlayan 4Design’a ait. Yüz hareketlerini ve beynin farklı 4 dalgasını algılayabilen Epoc için, aynı zamanda açık kaynaklı uygulama geliştirmek de mümkün. Epoc’ta 14 elektrot (standart tıbbi EEG cihazının üzerinde 19 adet bulunur) ve kafa hareketlerini ölçmek için bir de jiroskop (gyroscop) var. Cihazın en problemli tarafı, düşüncelerinize uyum gösterebilmesi için bir süre egzersiz yapmanızı gerektirmesi. Epoc,  çeşitli kategorilerde birbirinden farklı veri elde edebiliyor. Bunlar:

1. Bilinçi Düşünceler: Farklı 12 hareket düşünüyorsunuz. Bunlar sağ, sol, aşağı, yukarı, ileri ve yakınlaşmak (zoom) olmak üzere 6 farklı yön hareketi ve saat yönüne, saat yönünün tersine, sağa, sola, ileriya ve geriye eğilmek olmak üzere 6 farklı dönüş hareketi. Cihaz ayrıca Mu (µ) frekanslarının da (8-13hz arasındaki dalga boyu)  okunmasıyla görsel sinyali de tanımlayabilme yeteneğine sahip.

2. Duygular: Epoc heyecan, sıkıntı, hayal kırıklığı gibi duygu durumlarını da ölçebiliyor. Duyguların isimleri her ne kadar durumu berrak bir şekilde tanımlayamasa da, şimdilik güçlü bir iddia olarak sistemin tanımları arasında yer alıyor. Henüz firma tarafından böyle bir uygulamanın kanıtı gösterilebilmiş değil.

3. Yüz Hareketleri: Yüz hareketlerinin okunması, beyin dalgalarının okunmasıyla değil EEG alıcılarının yüz kaslarının hareketlerini tespit edebilmesiyle mümkün oluyor. Epoc kaş ve kirpik pozisyonları, gözün yatay düzlemdeki hareketleri, gülümseme, gülme, yüzü sıkma ve sırıtma gibi hareketleri algılayabiliyor. Emotiv Systems, ürünün bir sonraki sürümüne daha fazla yüz hareketi eklemeyi düşünüyor.

4. Kafa Hareketleri: Kafanın döndürülmesini okumak henüz cihazın yetenekleri arasında değil. Ölçme, daha çok kafanın rotası ve bulunduğu noktaya dair yapılabiliyor. Bu da, Epoc’un içine yerleştirilmiş bir jiroskop sayesinde oluyor. Emotiv’in Epoc teknolojisiyle yapabilecekleriniz aslında yepyeni dünyalara açılmanızı sağlayabilir. Onlar her ne kadar oyun endüstrisi üzerine odaklanmış olsalar da, şimdiden cihazı kullanarak müzik yapmak, bulunulan ortamın ışıklarını kısıp açmak dahil olmak üzere birçok deneme yapılmış durumda. Dolayısıyla beyin dalgalarını kullanarak çok çeşitli deneyler yapma imkânı artık evlerimize kadar ulaşmış durumda. Üstelik bunun için çok ciddi bir bilimsel altyapıya da gerek yok. Emotiv Systems dışında, beynin yalnıca farklı 2 dalgasını ölçerek oyun sektöründe isim yapmaya çalışan bir başka firma daha var: Neurosky.

NeuroSky: MindSet:

NeuroSky’ın Mindset adını verdiği teknolojisi, Emotiv’in aksine çok daha basit bir tasarıma ve teknolojiye sahip olmasına rağmen, çok büyük bir oyun firmasıyla işbirliği sayesinde piyasada çok daha hızlı adını duyurmuş durumda. Özellikle, StarWars markası altında ürettiği ve alfa-beta dalgaları arasındaki konstrasyona yönelik ölçüm uygulayan “Star Wars Force Trainer” adlı oyuncağıyla yeni nesil çocukların kafasında yer etmeye başladı bile. NeuroSky, 2004 yılında San Jose’de Stanley Yang tarafından kurulan, Kaliforniya merkezli bir BBA şirketi.

Bünyesinde iş adamlarından mühendislere, bilim insanlarından araştırmacılara kadar çok çeşitli insanlar çalışıyor. Amaçları da EEG teknolojisini kullanarak hem çok uygun fiyatlara satın alınabilir bir cihaz yaratmak, hem de oyun ve oyuncak sektörüne girerek yeni nesil çocuklara “joystick”ler yerine alternatif bir arayüz sunmak. Şimdilik ürünlerini doğrudan kullanıcılara satmayı düşünmüyorlar. Bunun yerine ürün geliştiricilere ve lisanslı yazılım uygulamacılarına yönelmiş durumdalar. Fakat piyasaya çıkardıkları farklı iki oyuncak aracılığıyla bu ürüne ulaşmak mümkün.

Neurosky Teknolojisi Mindset Nasıl Çalışıyor?

ThinkGear, tüm NeuroSky ürünlerinin içinde yer alan ve beyin dalgalarını okumaya yarayan bir teknoloji. Alna yerleştirilen bir alıcı, veriyi işleyen tümleşik bir çipten ve kulakları referans bölgesi olarak alan bir kulaklıktan oluşuyor. İnsanın dikkat ve meditasyon hallerine “eSenses” adını veren Neurosky, beyin dalgalarını ThinkGear çipi sayesinde okuyabiliyor.  ThinkGear’ın içindeki eSenses algoritmaları, beyindeki dikkat ve meditasyon halindeki dalga frekanslarını okuyarak çalışıyor ve aldığı bilgiyi sayısal bir sinyale dönüştürerek işliyor. Sonrasında, sinyaller genellikle bilgisayara olmak üzere çeşitli cihazlara aktarılabiliyor.

Tüm sistemin çalışmasını sağlayan ara birim olan MindSet, aynı zamanda beyin dalgası verilerini (kas hareketleri de dahil olmak üzere) aktarabilme yeteneğine sahip. Bu tür veriler, bir EEG cihazının algıladığı tüm dalga boylarını içeriyor (alfa, beta, teta, gama) ve çoğunlukla ürün geliştiriciler tarafından kullanılıyor.

Bu yazı Bilim ve Teknik dergisi 2011 Nisan sayısında yayınlanmıştır. Tüm hakları Bilim ve Teknik dergisine aittir.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Energie
Vaziyet: Berkemâl!

Efendim, hayât için gerekli energie’yi ademoğlu otobur hayvanatı yiyerek, otobur hayvanat bitkileri nüşhar ederek, bitkiler ise güneş enerjisinden faidelenerek temin eder. Nesl-i robot ise “hayât”larını umumiyetle bizim onları fişe takmamıza borçulardır. Mark Tilden’in solarbotları ve Merih sathını teşrih sebebi ile gönderdiğimiz roverler gibi misaller, bitkiler ve otoburları es geçmek suretiyle bilâ-vasıta güneşten energie sağlamaktadır. Güneş panellerinin gitgide artan verimleri ve cereyan ile çalışan automobile sanayiinin arkasından katar ettiği batarya teknolojisi, pek yakın bir gelecekte sırf güneş enerjisini dertop etmek suretiyle çalışan mufassal robotların imaline imkân verecektir.

Dimağ
Vaziyet: Afik

Efendim, ademoğlu kendini aleme münasip kılmanın ötesine geçen, ve alemi kendi şartlarına seza biçimde şekillendirmeye ehliyetli bir dimağa sahiptir. Zamanımızın en mufassal robotlarından Asimo dahi bir karafatmadan daha âlim addedilemez. Nesl-i robotun, bir ademoğlu ayarında tefekkür edebilmesi içün, evvela frenk illerinde “problème difficile” olarak dile getirilen ve dilimize “çetin mesele” olarak çevrilebilecek meselenin bir sonuca intikal ettirilmesi lâzımdır.

“Çetin mesele” ademoğlunun âlemde zuhur eden hadiselerin nasıl olup da farkında olduğu ve dimağımızda oradan oraya cereyan eden electrique akımlarının nasıl olup da mefhum ve tecrübelere sebebiyyed verdiği meselesidir. Roger Penrose gibi bazı zâtlar, ademoğlunun tefekkür prosesinin algoritmique bir yapıya tahvilinin namümkün olduğuna nazar etse de, bilhassa Neuropsychiatrie alanında verilen gayretler ile yeni ilâçların araladığı pek dar aralık “çetin mesele”nin bir serap olabileceğini bize arzetmeye başlamıştır.

Nesl-i robotun ne vakit ademoğlu ayarında tefekkür edebileceğini derpiş etmek her ne kadar güç olsa da, nihayetinde cereyan edeceği hissiyatından kaçmak da namümkündür.

Efendim, her akl-ı selim zâtın bildiği üzere, ademoğlu da sayısız mahlukat gibi er ve dişi olarak meydana gelmiştir. Er ve dişinin tenasülünden yeni bir ademoğlu vücuda gelir. Robotlar için lâzım gelen ham maddeleri ise nuh nebi’den beri insanlar elde etmiş ve meydana getirdikleri parçaları kendileri dertop etmişlerdir. Fakat bu uzun sürmeyecektir. Sanayii mamûllerinde kullanılan ham maddelerin pek çoğunu artık makineler çıkartmakta, parçaları makineler istihsal ve cem etmektedir. Kendisi de bir sanayii mamûlü olan robotlara olan talebin artmasıyle, cümle robotun imalinin de automatique hale gelmesi mübremdir.

Ademoğlu fezada colonieler inşa edebilmek için dahi, zâtının kopyesini imal edebilen makineler meydana getirmeye mahkûmdur. Energie menbaımızın kısıtlılığı, muazzam kitleli şeylerin ırak seyyarelere ikmaline mâni olmaktadır. Bu mâniyi aşmanın yegâne yolunun da, ikmâl ettiğimiz robotların elde edebilecekleri ham maddeleri kullanmak suretiyle, kendi kopyelerini imâl etmeleri olduğu nazar-ı dikkate alındığında, bu meselenin süratle aşılacağı aşikârdır.

Silâh
Vaziyet: Müsellah

Efendim, ademoğlu tabii silahı bulunmayan bir avcı olduğundan, muhtelif silâhlar icad etmiştir. Zamanımıza kadar robotlar, silah parçalarının imali haricinde silahlar ile haşır neşir olmamıştır. Elbette tank, muharebe tayyaresi gibi moderne muharebe âletleri, ağır fakat emin adımlar ile robotlara tahavvül etmektedirler. Automatique pilote, hararet idareli mekik, exoskeletonlar, dost ile hasmın ayırdına varabilen radar, hatta ve hatta bahçenize müsaadesiz giren sabi sübyanı delik deşik etmeye proğramlı automat tüfenkler gibi technologieler marifeti ile automatique silahlar gitgide katletme mükellefiyetini ademoğlunun elinden almaktadır. Silah sanayii en çok mevduat edilen alan olduğundan, bir zât-ı robotun zihninden “ademoğlunu ifna etmeliyim” fikri geçtiği ânda, halü hazırda faydalanabileceği envai çeşit silah bulunacağı aşikârdır.

Endişe
Vaziyet: Mehmum

Efendim, ademoğlu icadından bu yana makinelere her daim arası ile karışık bir korku ile yaklaşmıştır. Robotların, evvelinde sadece ademoğlunun neşredebildiği işleri yegân ademoğlunun elinden alması, tabii olarak, asgariyetle işleri ellerinden alınanlarca, ademiyyetin istikbali için bir tehdit olarak görülmüştür. Maamafih günümüzde satranç oynamak gibi evvelinde fikrî kabul edilen bir fiilde bile makineler, ademoğlundan daha muvaffakiyetli olmaktadırlar.

Robotların vücuda geldikleri mekân olan fabrikalardan çıkıp, hanelerimizin içine kadar teşrif etmesi, onlara şimdiden daha fazla itimat ettiğimizi gösteriyor. İnsan ile beşeri münasebetlere girebilecek, sevgi, endişe, korku gibi hissiyatlar gösteren robotlar meydana getirmek içün verilen gayretler son süratte devam etmektedir. Robotların ademoğlunu ifna etmeyi aklına koyması ile beraber bu beşeri muhabere araçları, beşeri silahlar haline gelecek ve katlinizin müsebbibi robot tetiği çekmeden evvel yüzünüze gülebilecek.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Komplo teorileri üretebiliriz, fantastik film senaryoları da… Ama iddialar Einstein’dan sonraki en büyük kuramsal fizikçiye ait olunca iş değişiyor. Stephen Hawking’in geçen haftalardaki zamanda yolculuk beyanatıyla ‘uzaylı açılımı’nı insanlık adına nasıl okumak lazım?

(...)
Devamını oku | © Umut Eroğlu | Bilim | 2010

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

1978 yılında Craig Thomas’ın yazdığı “Firefox” romanı Ruslar tarafından tasarlanmış ve silah sistemleri düşünce gücü ile kontrol edilebilen bir savaş uçağını anlatmaktadır. Pilotun giydiği kaskın içinde elektrodlar vardır ve pilotun beyin dalgaları yorumlanıp çeşitli silahları kontrol etmek için kullanılmaktadır.

(...)
Devamını oku | © Emre Sevinç | Bilim | 2010

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Uzay mekiği kullanırsın, uzay yürüyüşü yapamadan geri dönersin. Uzay yürüyüşü yaparsın, komutan olamazsın. Bunların ikisini de yapamıyorsan uzayda anca çay taşırsın. Keza karmaşık bir iştir astronot olmak.

(...)
Devamını oku | © Arzu Uzunali | Bilim | 2010

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Cep telefonunun yaydığı elektromanyetik dalgaların tehlikesi yıllardır tartışılıyor. Fakat son yapılan deneyler elektromanyetik alana maruz kalan Alzheimer’lı bir farenin hafızasının geliştirdiğini ortaya çıkardı.

Alzheimer üzerine Güney Florida Üniversitesi‘nde araştırmalar yapan sinirbilimci Gary Arendash, cep telefonuyla konuşan insanları seyrederken radyasyonun Alzheimer hastalarına negatif belirgin bir etkisi olup olmayacağını düşünmeye başladı. Bu fikri araştırmak için çalışma arkadaşlarıyla birlikte 2 aylık fareyi genetik olarak bir Alzheimer hastasına dönüştüren Arendash’ın deney sonunda ulaştığı bulgular etkileyiciydi.

Labirentleri öğreniyor

Araştırmacılar öncelikle elektromanyetik dalgalar üreten bir anteni odanın ortasına, farenin kafesini de etrafına yerleştirdiler. Cep telefonuyla konuşan normal bir insanla aynı dozda radyasyona maruz bırakmak için tasarlanan deneyde, bir Alzheimer’lı bir de normal fare kullanıldı.

Arendash ve ekibi, insanların günlük hayatta telefon kullanımlarını taklit etmek için anteni günde iki kez, 1 saat boyunca açık tuttular ve deneyi bu şekilde 9 ay boyunca sürdürdüler. Deney süresince farenin hafızasını labirentler ile düzenli olarak test eden araştırmacılar, elektromanyetik alanda kalan hem normal, hem de Alzheimer’lı farenin hafızasında kayda değer bir iyileşme gözlediler.

Arendash şimdilerde radyasyonun nöron etkinliğini arttırıp, beynin yeni hafızalar oluşturabilme yeteneğinin gelişebileceğine dair spekülasyonlar yapıyor.

Plakalarda azalma

Deney sonunda elektromanyetik dalganın Alzheimer’lı fare üzerinde benzersiz etkileri olduğu ortaya çıktı. Arendash ve takımı, farenin beyninde hastalığın karakteristik özelliği olan beta-amyloid proteinlerinden oluşan plakaları incelediler. Elektromanyetik alana maruz kalmış ve genleriyle oynanmış farenin beyninde, elektromanyetik alana maruz kalmamış fareye oranla daha az plakaya rastladılar. Daha etkileyici sonuç ise, diğerlerinden daha yaşlı ve genetik olarak değiştirilmiş farenin beynindeki plakaların parçalara ayrıldığını farketmeleri oldu. Bunun üzerine Arendash, elektromanyetik alanın böyle bir şeyi nasıl yapabildiğini henüz bilemediğini söyledi. Ayrıca araştırmacılar, deneyin sonunda elektromanyetik alanın faydaları dışında zarar verici hiçbir etkiye de rastlamadıklarını belirttiler. Arendash, “Davranışlar üzerinde hiçbir etkiye, DNA üzerinde hiçbir zarara ve organlarda bozulma ya da tümöre rastlamadık.”, dedi.

London College Üniversite’sinden sinirbilimci John Hardy böyle bir sonuca neyin sebep olduğunu bulmanın zorluklarını dile getirdi. Hardy’e göre bir karara varmadan önce deney ve sonuçlar mutlaka yinelenmeli. Arendash ise cep telefonunun Alzheimer hastalarına uzun süreli olumlu etkilerinden oldukça umutlu. Sebebini ise, “İnsanların telefonla konuşmak için hep aynı kulaklarını kullanma eğilimleri, beynin farklı bölgelerinde plaka oluşumuna sebep olabilir, daha önce kimsenin dikkat etmediği bir konu.” diye açıklıyor.

Londra Alzheimer’lılar Derneği yöneticisi Susan Sorensen’e göre bu tür bir radyasyonun Alzheimer hastalığı üzerinde olumlu etkisi olduğunu söylemek için daha çok araştırmaya ihtiyaç var. Fakat Sorensen için de sonuçlar kesinlikle heyecan verici.

Bu yazı Bilim ve Teknik dergisinde yayınlanmıştır. Tüm hakları Bilim ve Teknik dergisine aittir.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Epilepsi hastalarının kontrolden çıkmış nöron ateşlemelerini elektrikle denetlemek bilimciler tarafından çok uzun zamandır kullanılan bir yöntem. MIT’de bu konuda yoğun çalışmalar sürdüren bilimciler, elektrik kullanmadan nöron etkinliğini susturabilmenin başka bir yolunu buldular.

MIT’de bu konuda çalışmalarını sürdüren Sentetik Sinirbilim Grubu’nu yöneticisi sinirbilimci Edward Boyden ve takımı, nörona gönderildiğinde davranışını sarı-yeşil ışıkla kontrol edebildikleri bir proteini keşfettiler. Üstelik bu protein sayesinde, elektriksel olarak kontrolden çıkmış nöronlara anında müdahele edilebiliyor ve etkisi de hızlıca geri alınabiliyor.

Böyle bir seçici beyin sessizleştirme araştırması, yalnızca hastaları iyileştirmek için değil, aynı zamanda normal bir beyindeki farklı tip nöronların ve izlediği yolların da keşfine dair önemli bir adım olarak kabul ediliyor.

MIT Media Lab’te the Benesse Kariyer Gelişimi profesörü ve aynı zamanda McGovern Beyin Araştırmaları Enstitüsü üyesi olan Boyden, “Beyin etkinliğini kontrol edebilen çok çeşitli moleküler araçlar bulmak istiyoruz. Böylece beynin görevleri üzerine çalışırken, yeni oluşacak tedavi araçları ve yöntemleri kullanabiliriz.” diyor.

‘Temiz ve sayısal’

Boyden beyin aktivitelerini azaltmak için ışığın kullanılabileceğini ilk kez 2007 yılında kanıtladı. Fakat deneyler canlı hayvanlar değil, yalnızca hücreler üzeride yapılıyordu ve sessizleştirme de bu kadar belirgin değildi. Boyden yeni çalışmalarında, nöronları hızlı ve belirgin olarak engelleyebilen farklı bir protein kullanmayı denedi. Bu proteinin en önemli farkı, ışıkla uyarıldıktan milisaniyeler sonra orijinal durumuna geri dönebiliyor olmasıydı.

Arch ismindeki bu yeni proteinin beyin susturma sürecini Boyden “İnanılmaz temiz ve sayısal” olarak nitelendiriyor. “Bir önceki çalışmalarımız, daha çok sesini kısabildiğimiz bir düğme gibiydi”, diye ekliyor.

Boyden ve çalışma arkadaşları, genetik ve optik tekniklerini bir araya getirerek nöron etkinliklerini kontrol edebilecek bir yöntem arayışındaydı ve bu stratejiyi de ‘optogenetik’ olarak tanımladılar. Öncelikle, canlı bir farenin beyin hücrelerini Arch proteni oluşturabilecek genetik bir yapıya dönüştürdüler. Proton pompası gibi çalışan bu protein, hücre zarını geçerek içerideki voltajı değiştirebiliyor. Işığa duyarlı olan bu proteinler, sarı-yeşil ışıkla etkinleştirildiğinde protonları hücre dışında pompalayarak hücre içindeki voltajı düşürebiliyor. Böylece nöron ateşlenmesi susturulabiliyor.

Bir önceki çalışmalarında ışığa hassas klorür pompası ‘halorhodopsin’ kullanan araştırmacılar, klorür iyonlarını hücre içine pompalayarak voltajı azaltmayı başardılar. Fakat çalışmalar yeterince tatmin edici olmamış ki, bakteriler, mantarlar ve bitkilerde daha etkili olabilecek bir protein arayışına başlandı. Çalışmaları süresince araştırmacılar daha etkili bir klorür pompasına rastalamasalar da, Ölü Deniz’de yaşayan ve bir arkeobakteri türü olan ‘Halorubrum sodomense’ ile yeni Arch proton pompasını keşfettiler.

Boyden konuyla ilgili, “Bu doğadaki zenginliğin, genetik çeşitliliğin ve ekolojik farklılıkların bir sonucudur. Yeni araçların keşfi aynı zamanda bilimcilerin beyin gibi karmaşık sistemler üzerine çalışmasına da olanak sağlar. Bizler, nöron devrelerini anlamak için vahşi doğadan izole edilmiş doğal araçları kullanıyoruz.” açıklamasını yaptı.

Yeni protetin pompasındaki en önemli avantaj, tekrar tekrar kullanılabiliyor olması. Dakikalar değil, saniyeler içerisinde etkinleşebiliyorlar. Salk Enstitüsü’nde nörobiyoloji profesörü olan Edward Callaway, belirli hücre tiplerinin farklı görevler sırasındaki rollerini çalışmak için sinirbilim açısından kritik bir adım atıldığını düşünüyor.

Görsel işlem devreleri üzerine çalışan Callaway, “Hücrenin eski haline dönmesi için çok uzun beklenildiğinde, farklı durumları hızlıca karşılaştırabilmek mümkün olmuyordu.” diyor. Yeni kanallar, optogenetik çalışmaları yapmak çok daha pratik çözümler sunuyor.

Boyden’ın ekibi şu sıralar MIT’deki McGovern Enstitüsü Desimone Laboratuvarları’nda primatlar üzerinde deneyler yaparak, çalışmaların epilepsi hastaları, kronik ağrı ve travma sonrası stres bozukluğu yaşayanlar üzerinde kullanılabilirliğini araştırıyor.

Gelecek çalışmalarında araştırmacılar nöron susturma araçlarını bilincin ve duyguların sinirsel devrelerini ortaya çıkarmak için kullanmayı planlıyor. Maymunlar üzerinde yaptıkları araştırmalar olumlu sonuç verirse, beyinle ilgili birçok sorun optik araçlarla çözümlenebiliyor olacak.

Ed Boyden’in Ulusal Bilim Vakfı ile birlikte yürüttüğü çalışmasına dair konuşmasını dinleyin:

Download audio file (brain_1.mp3)

Download audio file (brain_2.mp3)

Bu yazı Bilim ve Teknik dergisinde yayınlanmıştır. Tüm hakları Bilim ve Teknik dergisine aittir.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

1955 yılında Akyazı’da doğdu. 1980 yılında Cerrahpaşa Tıp Fakültesi’nden mezun oldu. Bir süre fizyoloji üzerine çalıştıktan sonra 1986 yılında İstanbul Tıp Fakültesinde psikiyatri uzmanlığını tamamladı. Analitik yönelimli psikoterapi üzerinde çalışmalar yaptı. 1990 yılında İmago Psikoterapi Merkezi’ni kurdu. Yurt içinde ve yurt dışında yayımlanan bilimsel çalışmalarının dışında felsefe ve politika konularında yazıları yayımlandı. Metis “Ötekini Dinlemek” dizisinin editörü olan Tura’nın, Freud’dan Lacan’a Psikanaliz (Kanat, 3. basım, 2006), Günümüzde Psikoterapi (Metis 2001), Şeyh ve Arzu (Metis, 2002) ve Histerik Bilinç (Metis, 2007) adlı kitapları bulunmaktadır.

Biz Saffet Murat Tura’yı, Nesin Matemetik Köyü’nde düzenlenen “Bilinç, Beyin ve Kuantum” isimli çalıştayda yakaladık. Ona bilincin yerine dair soruları, çalıştay hakkındaki fikirlerini ve olası gelecek tahminlerini sorduk.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Zihnimiz, yıllar boyunca insanoğlunun en büyük gizemlerinden biri olarak kalmıştır. Düşünme ve plan yapma yeteneği ile insan diğer tüm canlılardan farklı bir konumdadır. Fakat yıllar boyunca yapılan tartışmalar sonrasında, hâlâ beynimizin çalışma mekanizmalarına ve zihnin düşünme yeteneğine dair yeterli bilgiye sahip değiliz. Tüm bu gizemleri çözmek için yalnızca bir disiplinin yetersiz kaldığı yadsınamaz bir gerçek olduğundan, zihni disiplinlerarası bir bakışla keşfetmek için “bilişsel bilimler” adı verilen yeni bir disiplin ortaya çıktı. Hafızanın oluşumu, dilin öğrenilmesi gibi birçok bilişsel sürecin araştırılmasını hedefleyen bilişsel bilimler dünyasında neler oluyor, biraz daha yakından bakalım.

(...)
Devamını oku | © Elif Demirci | Bilim | 2010

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |

Doğal Dil İşleme ve Düşünen Bilgisayarlar Üstüne

Hocam, yapay zekânın hangi alanlarında, ne kadar süredir çalışıyorsunuz?

Doktora zamanından beri yapay zekâ (YZ) ile ilgileniyorum. Doktora konum, İngilizcesi “Qualitative Reasoning” olan ve “Nitel Uslamlama” olarak Türkçeye çevirebileceğimiz konu idi, ne olduğunu birazdan açıklayacağım. Demek ki, işte 1980′lerin sonlarından bu yana YZ ile ilgileniyormuşum. Ayrıca yukarıda bahsi geçen konuya ek olarak Doğal Dil İşleme özellikle Türkçe dil işleme ile bir süredir ilgileniyorum. YZ konusunda ilgilendiğim temel iki alan bu ikisi.

Nitel uslamlama bilgisayarların daha iyi denklem çözebilmeleri, hakkında eksik bilgiye sahip olduğumuz yani bütün katsayılarının değerlerini, bütün fonksiyonlarının kesin biçimlerini bilmediğimiz, hakkında sadece kabaca bilgiye sahip olduğumuz denklemleri çözmek için insanların bazen kullandığı “kısa yolları” kullanarak mevcut matematik denklem çözücü programlardan daha iyi bir şekilde çözüm yapmalarına elverecek algoritmaların geliştirilmesi ile ilgili bir şey. Ben bu konunun daha çok teorik yönleri ile ilgilendim yani bu konuda geliştirilmiş birkaç önemli yaklaşım, birkaç algoritma vardı, ben onları matematiksel olarak inceleyerek çeşitli eksikliklerini buldum. Son olarak da Levent Akın arkadaşımızla birlikte onlardan bir tanesinin epey temel yani hiçbir şekilde giderilemeyecek bir eksikliğini tespit ettik; matematiksel deyimi ile bir tür “eksiklik teoremi” ispatladık bu konu ile ilgili.

Türkçe doğal dil işleme konusuna gelince, bizim bilgisayar mühendisliği bölümünde uzunca bir süredir bu konu ile ilgili çalışmalar yapılıyor. Türkiye´de bu konudaki araştırmaları başlatan ilk bölümlerden biri. YZnin bu alanında yaptıklarımı özetlemem gerekirse: ALİ (Aritmetik Lisan İşleyici) diye bir program geliştirdim, Türkçe yazılmış aritmetik problemlerinin çözümlerini hesaplayıp cevabı da yine Türkçe olarak veren yani aritmetik açısından değil ama Türkçe dil işleme açısından bir katkı yaptık. Daha sonra bazı yüksek lisans öğrencilerimle birlikte TOY (Türkçe Okur Yazar) adını verdiğimiz, yine bilgisayarın insanla olabildiğince az kısıtlı bir Türkçe alt kümesi kullanarak doğal dilde iletişim kurabilmesine, sorular sorup sorulan soruları cevaplayabilmesine elveren bir altyapı geliştirdik. Bu doğrultuda sistemler geliştirmeye ve daha iyi performans sağlamaya yönelik çalışmalarımız devam ediyor, bunlar birbirlerini takip ederek, zincirlenerek bir bütün teşkil etmeye başladı.

Son olarak da birkaç aydan beri Türkçe ile ilgili olarak, cep telefonları üzerinden gönderilen kısa mesajlardaki sık rastlanan Türkçe hatalarını anlayıp – servis operatörleri kısa mesajları bilgisayar programları aracılığı ile işliyorlar, burada bir sorun olunca iş uzayabiliyor, hata mesajları gidiyor falan – bunları istatistiksel yöntemlerle tespti edip servis operatörünün bu hata giderme sürecini otomatik olarak ve çok daha kısa sürede çözmesine yardımcı olacak bir istatistiksel doğal işleme yaklaşımı çalışması gerçekleştiriyoruz.

Doğal Dil İşleme konusunda dünyada ve Türkiye´deki çalışmalardan kıyaslamalı olarak bahsedebilir misiniz, hangi noktadan başlandı ve nereye varıldı? Hangi başarılar elde edildi?

YZnin ilk çıkışı ile birlikte insanların ilk aklına gelen doğal dili insanlar kadar iyi kullanabilen bilgisayarlar üretebilmekti. Bu hedef olacak bir şeye benziyordu ilk zamanlarda çünkü tam o dönemlerde Noam Chomsky´nin meşhur gramer kuramı piyasaya çıkmış. Yani ilk bakışta, dilin kuralları bilgisayar bir program gibi yazılıp ondan sonra da bilgisayarın bülbül gibi şakıyacağı var sayılıyor falan… fakat bu çok derin bir konu, bunun bu kadar kolay olmadığı kısa zamanda anlaşılıyor. Vaktiyle, herhalde o sırada ABD´nin hükümet kaynaklarından araştırma fonu alabilmek için en iyi yollardan biri Rusça – İngilizce otomatik çeviri yapmak olduğu için o konuda çok fazla iddialı birtakım projeler ABD hükümet kurumlarına sunuluyor, onlar fonları veriyorlar, aradan bir süre geçtikten sonra bir arpa boyu bile yol alınmadığı anlaşılıyor o yüzden özellikle makine çevirisi alanında çok olumsuz bir raporun da yayınlamasının ardından epey bir süre fonlar bir hayli azalıyor; ilk başta sanıldığı kadar bilgisayara doğal dili bütün zenginliğiyle, bütün esnekliğiyle yani gerçek hayatta insanların arasında geçen bütün cümlelerin anlaşılabileceği şekilde öğretmenin öyle de kolay bir şey olmadığı anlaşılıyor.

Yukarıdaki sebeplerden ötürü bu kesin formel yaklaşımlarım muhakkak başka yaklaşımlarla desteklenmesi gerekiyor, sözgelimi istatistiğin, örüntü tanımanın, insanlar kendi kafalarının içinde bu işi nasıl yapıyorlarsa işte o yöntemlerin devereye girmesi gerektiği anlaşılıyor. Halen de çok değişik açılardan bu konu işlenmeye devam ediyor. Şu anda senin benim gibi doğal dil kullanabilen bir bilgisayar meydanda yok. Muhakkak senin de bildiğin gibi konular kısıtlanıyor, mesela sadece hava raporları konusunda konuşan bir bilgisayar, sadece belli bir konuda denilen cümleleri anlayağı var sayılan bir bilgisayar ya da bizim ALİ örneğinde yaptığımız gibi üç beş tane belli sözdizimi örüntüsüne (syntax pattern) cümleler için doğru dürüst çalışan ötekilerde hiçbir şey yapamayan, bu şekilde dil kısıtlı programlar, mevcut durum bu.

Türkiye´deki çalışmaların tarihçesine gelince sanırım Hacettepe Üniversitesi´nde, 1970´li yıllarda bir doktora tezi yapılıyor Türkçenin morfolojisi ile ilgili ve böylece ilk temel atılıyor ama benim bir araştırmacı yaşına geldiğim zamanlarda bu iş paralel olarak Bilkent Üniversitesi´nde bilgisayarlı dilbilimden çok iyi anlayan Kemal Oflazer, Orta Doğu Teknik Üniversitesi´nde Cem Bozşahin ve bizim bölümde de Türkçenin morfolojisi ile ilgilenen Selahattin Kuru, Tunga Güngör ve Levent Akın öncülüğünde başlıyor. Yani bu ekip 1990´ların hemen başında Türkçe dil işleme konusunu canlandırdı. Şu anda da yine başka üniversitelerimizde de çalışmalar olmakla beraber esasen yine Sabancı Üniversitesi´nde çalışmalarına devam eden Kemal Oflazer, ODTÜ´de Cem Bozşahin´le çevresi ve bizde de Tunga Güngör ile ben varız bildiğim kadarı ile

YZ ve doğal dil işleme ilgili olarak bir de işin popüler kısmı var; sözgelimi Loebner yarışması ve bu yarışmada ödül kazanan ALICE, Jabberwocky gibi yazılımlar, popüler “chatbot”lar, AIML gibi diller, vs. Bunlarla ilgili görüşleriniz nedir, sizce bunlar birer YZ uygulaması olarak nitelendirilebilir mi?

Bu Loebner´in yarışması düzgün bir şekilde yani hakikaten insanların dili anladığı ve hakikaten insanların dili işlediği şekilde bilgisayarları kurmaksa… Şu anda bunu nasıl yapabileceğimizi bilmiyoruz ama bunun çok zor olduğunu yani bu sıralarda, önümüzdeki birkaç yıl içinde pek yapamayacağımızı biliyoruz. Ama Loebner yarışması gibi halihazırda mevcut en iyi yanıltma performansına sahip bilgisayar programını ararsanız aslında bu Turing testinin içinde de o sorun var; kazanmak için yanıltıcı olmak gerekiyor. Yanıltıcı olmak için de, Loebner yarışmasının şimdiki halinin gösterdiği gibi, en iyi yöntem hakikaten bu işi insanlar gibi yapıp yapabildiğimiz kadarını yapalım, teorik olarak sağlam, düzgün bir programımız olsun değil, işte yani insanların yanılma ile ilgili zayıflıklarını kullanarak, onları psikolojik olarak yönlendirerek, bir tür göz boyama oyunu yapalım. Yani bizim programımızın içi hakikaten hiçbir şeye benzemesin yani “anlama” olarak nitelendirebilecek hiçbir süreç programın içinde olmasın ama büyük bir veritabanından yararlanarak girilen sorulara çok basit örüntü işleme teknikleri ile en uygun olduğunu tahmin ettğimiz cevabı doğrudan ekrana göndererek birkaç dakika için bir illüzyon ortamı yaratalım. İzleyebildiğim kadarı ile bu yarışmayı kazanan programlar bu nedenle çok eğlendirici oluyorlar ama içlerine baktığımızda bizim burada verdiğimiz “Natural Language Processing” dersinde 5 dakikadan fazla vakit harcamamızı gerektiren herhangi bir şeyle karşılaşmıyoruz. Yani bizim geliştirdiğimiz ama o yarışmaya girse çok daha düşük puan alacak ama içi tahmin ettiğimiz kadarı ile insanların beyninin içinde olup biten süreçlere çok daha benzeyen programlarımız var. YZ ve doğal dil işleme konusunda çalışan araştırmacılar bu sebeplerden ötürü bu Loebner yarışmasını pek kayda değer bir şey olarak görmüyorlar.

YZdeki iki ana yaklaşım; yani sembolik mantık ile işleme ve dağıtık paralel işleme, yapay sinir ağları, vs. arasıdaki temel farklar nelerdir? Hangisini tercih ediyorsunuz ve neden? Biraz bunlardan bahsedebilir miyiz?

Bunlar arasındaki temel farklar; sembolik işlemenin, 1950´lerde bu YZ işleri yeni yeni başlarken bilinen bilgisayar mimarisine daha uygun olması yani 1950 model bir bilgisayar mühendisinin aklına ilk gelecek YZ yöntemi olması; dağıtık paralel işlemenin ise hem 1950´lerde hem de aslında şimdi yani masalarımızın üzerindeki bilgisayarların mimarisine benzemeyen ama insanların kafalarının içindeki mimariye çok benzeyen bir yöntem olması. Öyle görünüyor ki, insanlar, kafalarının içinde çok sayıda küçük, birbirlerine bağlı ve bireysel olarak zayıf işlemci bulunduruyorlar ama o işlemcilerin birlikte çalışmasından daha üst seviyede sanki tek bir işlemciymiş izlenimini veren bir – teknik terimi ile – sanal makine üretiyorlar. O yüzden, sembolik yaklaşıma göre yazılmış bir program, insanın daha yüksek diyebileceğimiz bilişsel işlevlerini, mesela satranç oynama, daha iyi karşılıyor. Öte yandan daha “alt seviyeli” işleri de mesela görüntü tanıma, bu dağıtık çok sayıda işlemcinin birbirlerine bağlanması mimarisiyle gerçekleştirilebilecek programlar karşılıyor. İnsan kafasının içinde bunun ikisi de var. Yani bir tane büyük işlemci yok ama o milyonlarca küçük işlemcinin oluşturduğu bir adet büyük sanal işlemci var ve sembolik yapay zekâ ile iyi olur dediğimiz işleri insanlar o sanal büyük işlemci ile yapıyorlar.

Bunlardan hangisini tercih ettiğime gelince, tabii ki bunlardan ikisini de tercih ederim. Eğitimimiz nedeniyle ki şu anda tüm dünyadaki bilgisayar eğitimi böyle, tek işlemcili yapıyı öğrenciler daha önce öğreniyorlar, çok işlemcili yapı ise çok daha sonra, yaşları ilerlemişken, yeniden öğrenmeleri gereken yeni bir şey olarak karşılarına çıkıyor. O yüzden çok işlemcili yapı, kafa karıştırıcı, garip bir yenilik gibi geliyor insanlara. Oysa öyle değil, anlattığım gibi ikisinin birden eğitimin ilk başından itibaren birleşik bir perspektif içinde anlatılması gerek. O zaman da hakikaten şimdiki YZ topluluğunda özellikle yaşlı araştırmacılar arasında olduğu gibi “ben sembolcüyüm, nöron tanımam” veya “nöron mu, o da ne?” gibi yapay (!) ayrımlar çıkmaz ileride.

Araştırmalarınızda, somut projelerinizde kullandığınız yazılım araçları, programlama dilleri nelerdir? Neden bunları tercih ediyorsunuz?

Kendi adıma en baştan beri YZ ile ilgili işlerde Prolog dilini kullanıyorum. Neden Prolog da başka bir şey değil? Çünkü az önce de belirttiğim ayrımın – neyse ki anlamlı olarak – sembol tarafındayım, yani hem nitel uslamlama hem de benim yaptığım doğal dil işleme problemleri sembolik yaklaşımla daha kolay bir şekilde modellenebilip çözülebiliyor. Ancak tabii doğal dil işleme, özellikle tam ölçekli doğal dil işleme için doğal dil anlama bilgisayarı yapılacaksa bunun sadece sembolik yaklaşımla olmayacağı artık yavaş yavaş anlaşılıyor ama dediğim gibi ben de resmin hepsi üzerinde çalışmadım şimdiye kadar. Şu ana kadarki çalışmalarımda da bu yüzden de Prolog kullandım ve zamanın en iyi Prolog sistemi hangisi ise onu kullandım.

Ancak bu konuşmayı okuyan arkadaşlar yanılmasınlar, ne kadar çok şey bilirlerse, alet çantalarında ne kadar çok aletleri olursa bu onlar adına o kadar iyi bir şey olur.

Biraz da teknoloji ve felsefe arakesitine bakalım. Bilgisayarlar ve bilinç… Tartışılan bir konu, ne kadar anlamlı? Bilinç sizce bizim uydurduğumuz bir yapay bir kavram mı? Sizce her şey mekanik hale getirilebilir mi? Sizce nasıl bir çerçeve içinde YZ çalışmaları sürdürülmeli?

Bilinç… var olan bir şey. Yani bilincin var olmadığını söyleyemem herhalde çünkü ne kast ettiğini, birisi bilinç dendiğinde herkes üç aşağı beş yukarı anlıyor. Ama “böyle bir şey var” demek bilimadamlarına yakışan bir şey değil, bunu söyleyip orada durmak yani. Bu “şey”in, bu olgunun nasıl olduğunu, fiziksel açıklamasını bulmamız gerekiyor bütün detayıyla. Bildiğim kadarıyla binlerce yıl boyunca insanların kafasını çok kötü bir şekilde karıştıran ve doğru dürüt bir çözüm bulamadıkları bu konuya, bilgisayarlar icad edileli beri artık insan beyninin içinde bilinci oluşturan sürece ve yapıya çok benzeyen ve kendi yaptığımız fiziksel bir makina bulunduğu için çok manalı cevaplar verilebilir hale geldi. Yani, çok basitçe söylemek gerekirse ki belki de bu kadar basitçe söylememek gerekir, benim bu konuyu özetleme tarzım insan beyninin temelde bir bilgisayar olduğu ve de bizim bilinç dediğimiz, algı dediğimiz, duygu dediğimiz bilişsel süreçlerin herbiri için ne diyorsak bunların hepsinin bu bilgisayarın çalışması nedeni ile ortaya çıkan süreç ve olgular olduğu yolunda. Bunu demek için iyi nedenlerim var ama kısaca söylemek için lafı çünkü diye uzatmıyorum, istersen “çünkü”süne de geçebiliriz…

İngiliz matematikçi ve fizikçi Sir Roger Penrose´un da bilinç, YZ, vs. üzerine yazdığı kitaplarda kuantum mekaniğine, kuantum bilgi işleme, beyindeki mikrotübüllerdeki kuantum seviyesindeki etkileşimlere dair görüşler mevcuttu. Son yıllardaki kuantum bilgiişlem teorisi ışığında bu konuda neler düşünüyorsunuz?

Kuantum bilgiişlem YZ ile doğrudan ilgili değil, daha çok sıralama problemi, verilen büyük bir tamsayıyı çarpanlarına ayırma gibi normalde bilgisayar mühendisliğinde YZ kapsamı altında değil başka -çok daha sıradan işler- kapsamında algılanan problemleri daha hızlı çözmek için odaklanmış bir yöntem ancak gerçekten de Penrose, insan beyninde kuantum fiziğine has yani klasik Newton fiziğine açıklanamayacak birtakım süreçlerin bilinç gibi olgulara sebep olduğunu iddia ediyor. Kitaplarından anladığım kadarı ile hem insan beyninde bu klasik fizik değil de kuantum fiziğine özgü işlerin hakikaten olup olmadığı, hem de eğer oluyorsa bunun gerçekten bilinçle ilgili bir açıklama yapmak için elzem olup olmadığı bir tartışma konusu. Tabii o incelemeyi yapmadığım için ki bildiğim kadarı ile henüz kimse de yapmadı, insan beyninde Penrose’un bahsettiği cinsten, safi kuantum yani klasik fizikle açıklanamayacak şeylerin olup olmadığını bilmiyoruz. Ama demin fazla detayına girmediğim bilinç açıklaması yani “insanların kafaları bilgisayardır, başka tüm bilişsel faaliyetleri de bu bilgisayarın çalışması sonucu ortaya çıkar” diye özetlediğimiz şimdiki yerleşik teori ekstra bir kuantum özelliğine gereksinim duymadan bu işi anlatıyor. Yani ben doğrusu şimdiki teorinin bir de kuantum fiziği öğrenmeyi gerektirmeden mevcut probleme cevap sağladığı kanaatindeyim. Ama tabii işin içinde vazgeçilmez şekilde bu kuantum özelliklerinin de olduğu ortaya kesin şekilde çıkarsa mecburen o detayları da öğrenip bunları en iyi şekilde teoriye eklemek zorunda oluruz.

Son olarak sizin eklemek istediğiniz bir şeyler var mı hocam?

YZ tabii çok çekici bir isim. Araştırma yapmak isteyen gençler ya da herhangi bir nedenden ötürü hem zekâyı, hem bilinci hem de bilgisayarları daha iyi öğrenmek isteyen insanların hemen ilgisini çeken bir terim. Şu ana kadar genelde bütün mühendislik projelerinde olduğu gibi başlarda oldukça nereye gideceğimizi bilemeden, yanlışlar yaparak, hatalardan öğrenerek, işte yaklaşık bu alanın 50-55 yıllık geçmişinde çok enteresan gelişmeler oldu ve halen de olmaya devam ediyor. Yani deminden beri dediğim, “bu işin şöyle olduğu anlaşıldı”, “bu iş bence böyledir” gibi eğer kesin bir şeyler söylediysem, bilimin temel prensipleri çerçevesinde onlarda da yarın aniden onun öyle olmadığını gösteren bir gelişme olabilir ama zaten dediğim gibi bu bilimin cilvesidir. Bütün bunları göz önünde bulundurduğumuzda genç araştırmacılara YZ alanını tavsiye ederim.

Bu röportaj İleriseviye.org sitesinde yayınlanmıştır. Tüm hakları İleriseviye.org sitesine aittir.

© Muhteviyat: Yazarlar birliği. | RSS |