Etiket arşivi: bilgisayar

Süperiletken Grafen Elektronikte 5 Devrim Yapacak

Süperiletken-grafen-elektronikte-5-devrim-yapacakMucize materyel grafenle nasıl oda sıcaklığında süperiletkenler, plastik kaslı androitler ve mini süper bilgisayarlar üreteceğiz? Nesnelerin internetinde grafen devrimi başlıyor. Tek atom kalınlığındaki ince karbon kafes örgüsünden oluşan grafen insanlığın bildiği en sert maddedir. Grafeni genellikle kurşunkalem ucundaki grafiti tek atom kalınlığına dek soyarak üretiriz. Böylece karbon atomlarının birbirine altıgen şeklinde bağlanmasıyla oluşan grafen kafesi ortaya çıkar.

Üstelik karbon atomlarının dizilişini değiştirerek grafeni elektriği direnç göstermeden üreten süperiletken veya yalıtkan yapabilirsiniz. Grafen yalnızca çok az elektrik tüketerek çok hızlı çalışan bilgisayar, tablet ve telefonların önünü açmayacak. Aynı zamanda oda sıcaklığına yakın sıcaklıklarda çalışan süperiletkenler geliştirmeyi de sağlayacak. Elektronikte devrim yapacak olan 5 yeni grafen teknolojisini görelim.

Grafen elektronikte neden önemli?

Modern dünya elektroniğe dayanır. Teknolojik ürünlerin büyük kısmı ya elektrikli veya elektronik aygıtlardır ya da bu ürünleri elektronik cihazlarla üretiriz. Düğmeye basınca lambayı yakan elektrik şebekesinden tutun da otomobil ve telefonlara kadar her şey elektroniktir. Üstelik cihazları metrenin milyarda 5’i ve 10’u gibi çok küçük elektronik parçalardan imal ederiz. Kısacası elektronik artık nanoteknolojidir. Yine de elektroniğin son 150 yılda dayandığı temelleri vardır. Bunlar:

  • Pil ve akü gibi bir voltaj kaynağı.
  • Dirençler (resistör)
  • Sığaçlar (kapasitör)
  • Ve irgiteçlerdir (endüktör)

Son 50 yılda bunlara geçirgeçler (transistorlar) eklenmiştir. Nitekim geçirgeçler elektronik devrelerde küçülmeyi başlattı. Örneğin akıllı telefonları, arasında sadece 7 nanometre boşluk olacak şekilde basılmış yüz milyonlarca geçirgeç telinden oluşan çok küçük işlemcilere borçluyuz. İşte mucize materyel grafen bu 5 alanda kullanılacak ve devrim yapacak. Nitekim elektronikte ilk devrim grafenin icadıdır.

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

 

1. Grafen nedir ve nasıl çalışır?

Dünya’daki en sert doğal malzeme elmastır ama en sert yapay malzeme grafendir. Grafen elmastan sert olan 6 madde içinde en sert olanıdır. Ayrıca ta 10 yıl önce yazdığım gibi grafenin keşfi 2004’teki bir laboratuar kazasına uzanır. Burada elektronik mühendislerinin yapısal mühendisler ve kuantum kimya mühendisleriyle çalıştığı bir durum var. Grafen bir element değil, malzemedir ve karbon atomlarının tek atom kalınlığındaki altıgen ilmekli bir örgü oluşturmasıyla meydana gelir. Bütün o sıra dışı özelliklerini de bu diziliş kazandırır. Grafeni yanlışlıkla bulan Andre Geim ve Kostya Novoselov’un sadece 6 yıl sonra, 2010’da Nobel fizik ödülü alması onun önemini gösterir.

Karşılaştırma açısından Roger Penrose, kara deliklerin nasıl mümkün olduğunu gösteren teoriyi yazdıktan 60 yıl sonra Nobel ödülünü kazanmıştır. Şansımıza yaşıyor ve hâlâ kozmolojinin en çılgın teorilerini üretmeye devam ediyor… Malzeme bilimcilerin bildiği gibi grafenin asıl önemi, sert olmanın yanı sıra fiziksel olarak da çok dirençli olmasıdır. Ben de sertlik, bükülme ve gerilim direnci arasındaki farkı Titanic Enkazı 20 Yılda Nasıl Yok Olacak yazısında anlattım. Tabii grafen yüksek ısıya ve hatta asitler gibi kimyasal etkilere karşı da son derece dayanıklıdır. Belki Crysis’teki nano-giysiyi grafenden yaparız.

Karbon tabanlı elektronik

Bütün bu özelliklerini de tek atom kalınlığındaki altıgen kafes örgüsüne borçludur. Karbon atomları zaten aynı anda 60 atoma birden bağlanmak gibi müthiş bir şöhrete sahiptir. Merak edenler bizzat yaşamın neden karbon tabanlı olduğuna bakabilir. Grafen kafes örgüsü atomların elektronlarını paylaşarak çok esnek ve sağlam altıgen halkalar oluşturmasını sağlar. Sizin anlayacağınız grafen örgüsü Yüzüklerin Efendisi’ndeki mitril zincir örgü zırh gibi süper sağlam bir şeydir. Oysa elektronik mühendisleri grafenin iletkenliğinin yanı sıra yalıtkanlığıyla da çok ilgilenir:

İlgili yazı: Kozmik Enflasyonda Evrenimizin Kopyaları var mı?

 

Hem yalıtkan hem iletken grafen

Bu da elektronik devrelerin silikon yerine grafenden yapılmasına izin verir. Şimdi dikkat! PC’lerin işlemcilerini süperiletken veya en azından daha iyi iletken grafenden yaptınız diyelim. Bir de yalıtkan kısımları da grafenden yaparsanız işlemci küçültmekte müthiş adımlar atarsınız. Potansiyel olarak molekül boyunda işlemciler yaparsınız. Hem de karbon atomlarının sıkı kimyasal bağları yüzünden elektronlar sağa sola kuantum tünellemeyle sıçramaz. Böylece ısınma problemleri yaşamadan işlemcileri neredeyse atom boyuna indirirsiniz.

Hatta 2004’ten beri yazdığım spintronik, yani elektrikle değil de elektron spinini değiştirerek, yani manyetizmayla çalışan bilgisayar teknolojisi en sonunda mümkün olur. Böylece bilgisayarların depolama alanını hem işlemci hem RAM hem de şey… depolama olarak kullanırsınız. Bilgisayarların verisi elektrik kesilince silinmez. “Ayy! Dosyayı kaydetmeyi unuttum!” gibi dertleriniz olmaz. Bütün bunlar grafenin potansiyeli ama şimdiden bazı başarılar elde ettik.

MIT ve Harvard araştırmacıları 3 yıl önce grafen yapraklarını birbiriyle sadece 1,1 derece açı yapacak şekilde üst üste koydukları zaman, yaprakların birinin iletken ve diğerinin yalıtkan olarak çalıştığını buldular! Bundan yola çıkarak dirençlerin hem iletken hem yalıtkan olarak çalıştığını, üstelik çalışma oranını (yüzdesini) dinamik olarak ayarladığınızı düşünün. Bu ileride T-1000 gibi şekil değiştiren robotlar (sıvı metal) üretmeyi de sağlar fakat kuantum kimya için şimdilik bu kadar spekülasyon yeter. Ne de olsa T-1000 gelene kadar bizi grafenli başka gelişmeler bekliyor:

En insani androitler

Grafeni alıp plastiğe katarsanız müthiş yalıtkan özellikler kazanır. Böylece çelik gibi sert ama plastik kadar esnek olur. Üstelik fırın sıcağında bile erimeden ve hemen iç ısınmadan elektrik iletir. Şimdi androitleri düşünün. Bunları plastikten kas lifleriyle donatırsanız ne olur? İskelet, kas, eklemler ve bağ dokular gibi tüm detaylarda insana benzeyen robot yaparsınız. Hem de bunlar iki el büyüklüğünde bir pille bütün gün çalışacak kadar az elektrik tüketir. Bunun dışında grafen yüzde 98 oranında saydamdır. Böylece Samsung’un bir ara denediği gibi, pencereye takılan saydam güneş panelleri üretebilirsiniz. Bunun için OLED benzeri ince bir grafen fil üretmeniz yeterlidir.

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

 

2. Yüzeye takılı dirençler

Grafenin yapacağı 5 devrimde artık eskiyi yenilemeye geliyoruz. Örneğin dirençler bütün devre kartlarının üstünde vardır. Bunlar genellikle kare veya dikdörtgen olup seramikten üretilir ama karşı kenarları iletkendir. Seramik dirençler elektriğe direnç gösterirken eski model ve toksik eksenel kurşunlu dirençler kadar ısınmaz. Bu yüzden devrede güç kaybını azaltarak enerji tasarrufu yapar. Küçük dirençler elektronikte çok avantajlıdır.

  • Devre kartını küçültür.
  • Sağlamdır.
  • Güç kaybını azaltır.
  • Sığa ve irgitimde kararlılık sağlar.

Öncelikle dizüstü bilgisayarları, tablet ve akıllı telefonların üretimini kolaylaştırmıştır. Bunları grafenden üretirseniz daha da küçük yapabilirsiniz. Böylece dirençleri ve cihazı küçültmek veya aynı boyda daha yüksek güçle verimli çalışmak gibi artılarınız olur. Gelelim 3. grafen devrimine:

İlgili yazı: İnternetinizi Uçuracak En İyi 10 Modem

 

3. Süper sığaçlar

Sığaçlar ta ampullü elektroniğe uzanır. O kadar eski bir teknolojidir ki sığaçları genellikle iki iletken yüzeyden yaparız. Bunlar da plaka, silindir ve hatta küresel kabuk şekilli olabilir. Sığaç yüzleri arasında az boşluk vardır ve bunlar eş sığada zıt yükler taşır. Bir yüzey pozitifken diğeri negatif yüklüdür. Sığaçtan elektrik geçirirseniz yükü artar. Elektriği keser veya iki yarısını değdirirsiniz elektriği boşaltır. Peki bunlar ne işe yarar? Lityum–iyon pil gibi elektrik depolarsınız ve render alan bir işlemcide olduğu gibi ani ihtiyaçlarda elektriği kısa sürede boşaltırsınız.

Sığaçlar özellikle piyezoelektrik materyallerde işe yarar. Bunlar basınç ve hareketle elektrik üreten sistemlerdir. Mesela yolda yürürken ayaklarınızın baskısıyla elektrik üreten yol kaplamalarına imkan tanır. Bu tür basınç levhalarını çevre güvenliğinde kullanabilirsiniz. Örneğin müzeye gizlice giren biri taşa basınca piyezoelektrik devre hemen güvenliği uyaran bir elektrik sinyali üretir. Kalsiyum–bakır–titanat (CCTO) gibi malzemeler ise çok küçük boyutlu sığaçların çok fazla elektrik depolamasını sağlar. Bu da başlıktaki süper sığaçların önünü açar. Bunlar bozulana dek 100 kat fazla enerjiyi hızla depolayıp boşaltabilir. Minyatür elektronikte oyunun kurallarını değiştirirler ama 4. grafen devrimine gelirsek:

İlgili yazı: Gücü Kullan!

 

4. Süper irgiteçler

90’lardan itibaren elektronikte devrim yapan büyük üçlünün son üyesi süper irgiteçlerdir. Bunlar 2018’de ortaya çıktı ama irgiteç nedir derseniz… Tel sargı (bobin) elektrik akımı ve mıknatıslanan bir çekirdek düşünün. İrgiteçlerde üçünü bir arada kullanırız ki bunlar içindeki manyetik alanı değiştirir. Mesela içinden elektrik geçirseniz buna bir süre direnir, sonra da elektrik akımını gayet güzel iletir ve elektriği kestiğinizde yine direnç yaparlar. Oysa bunlar küçülmeye belki de en uygunsuz parçalardır.

Neden derseniz irgitim değeri yüzey alanıyla orantılıdır. İrgiteç küçüldükçe, yani yüzeyi küçüldükçe irgitim değeri azalır. Diğer saydıklarımda teknolojiye takla attırarak iyileşme sağlarsınız. Oysa ilk bakışta irgiteçleri ancak yepyeni malzemelerle üretince küçültebilirsiniz. Neyse ki manyetik irgitimin yanı sıra kinetik irgitim de var. Bu durumda elektrik taşıyan parçacıkların eylemsizliği (ataleti) parçacıkların hareket (akış) yönünü değiştirmeye direnmesini sağlar. Örneğin elektronlar yön değiştirmeye direnir.

Öyle ki elektronlar hızlanmak veya yön değiştirmek için birbirini itmek zorundadır. İşte elektrik akımının böyle direnç göstermesi kinetik irgitim yaratır. Kaustav Banerjee yönetimindeki Nanolectronics Lab şirketi artık irgiteçleri de grafenden yapıyor. Böylece süper irgiteç prototiplerini test ediyor. Biz de buraya dek hem temel elektronik öğrendik hem de grafenin gerçek yararlarını sıraladık. Böylelikle medyada sık çıkan grafen devrim yapacak söylemini de temellendirdik. Tamam, devrim yapacak ama nasıl yapacak sorusunu yanıtladık. Oysa beşinci ve şimdilik son devrimin yanında ilk dördü basit kalır:

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

 

5. Nesnelerin elektroniği

Nasıl ki nesnelerin interneti yakın gelecekte yara bandı benzeri basit bir yapışkan etiketle 100 yıllık bir antika masayı bile akıllı cihaza dönüştürecek, grafen sayesinde de birçok malzemeye elektronik özellikler katacağız. Şöyle düşünün: E-etiketleri alıyor ve masaya yapıştırıyorsunuz. Bunlar mini güneş enerjisi hücresi, wi-fi anteni gibi donanımlarla masayla veri alışverişi yapmayı sağlıyor. Etiketi yapıştırdığınız her şeyi sensörlerle internete bağlıyor. Oysa grafeni birçok üretim malzemesine neredeyse kek hamuruna karbonat katar gibi eklemek, en azından ara film katmanı olarak eklemek mümkün olacak. Böylece elektronik ahşaptan masif ceviz mobilyaları bile “akıllandırabileceksiniz”.

Grafen lifleri ileride kaslarımızın arasına yerleştirerek insan bedenine üstün güç ve refleks kazandırmak mümkün olacak. Bunun için Star Wars’daki gibi robot kol, bacak takmaya gerek kalmayacak. Bütün bunlar iyi hoş da niye şimdi yapmıyoruz hocam derseniz haklısınız. Grafende ve hatta kullanım teknolojisinde sorun yok ama grafeni seri üretmek çok zor. Bunun için klasik üretim tekniklerine bakalım. Örneğin grafiti alır, okside eder (yakar), suda çözer ve ardından kimyasal buhar tortusu birikimiyle grafen üretirsiniz. Oysa grafen tortulları ancak az sayıda madde üzerinde birikebilir.

Elbette

…Grafen oksidi kimyasal olarak indirgeyebilirsiniz. Oysa bu şekilde imal ettiğiniz grafen çok düşük kaliteli olur. Grafiti soğan kabuğu gibi kat kat soyarsınız ama bu sefer de malzeme kalınlığını ayarlayamazsınız. İşte grafen devrimiyle aramızdaki tek engel budur. Henüz elimizde ucuz seri üretim teknolojisi yok. Bu yüzden 2004’ten beri grafen konuşuyor ama sıradan PC elektroniği kullanmaya devam ediyoruz. PC’lerin yapısal olarak 40 yıl önceki PC’lerden pek farkı yok. Aynı teknolojinin güzellemeleri bunlar ama grafen elektronikten spintroniğe geçiş yapmaya izin verecektir. Öyleyse yazının son kısmında gelecek vaat eden üretim tekniklerin görelim:

İlgili yazı: Zamanda Yolculuk Etmenin 9 Sıra Dışı Yolu

 

 

Lazer kazımalı grafen üretimi

Bu tekniğin iki türü var ki birinde yine grafen oksitle çalışıyorsunuz. Öte yandan grafeni kimyasal olarak indirgemek yerine lazerle indirgiyorsunuz. Lazerin nokta atışı yapan ve ince ayar yapmaya izin veren ısısı VE radyasyon (ışık) basıncı vardır. Bu da grafen atomlarını neredeyse tek tek dizmeye izin verir. Böylece çok kaliteli grafen kafesleri yaparsınız. İkinci lazer tekniğinde ise yüksek ısıya dayanıklı plastikleri (polyamidler) alır ve içine lazerle doğrudan grafen işlersiniz. Bu durumda poliyamid atomik kek kalıbı işlevi görür. Peki bu ne demektir?

Lazer, plastiği yakarken içindeki grafen atomları açılan boşluklara uyarak organize olur. Bu sayede poliyamide atomik ölçekte şekil verebilirsiniz. Böylece istenen kalite ve büyüklükte grafen örgüleri seri üretirsiniz. Bu ne işe yarar derseniz… Gerilim algılama, Covid-19 tanısı koyma, ter analizi; kardiyo çekmek, beyin ve sinir elektrosu çekmek… Bütün bunlar için gereken çipleri grafenden üretmek mümkündür. Yine de asıl devrim enerji depolama alanında olacaktır.

Sonuçta termodinamik yasalarına uygun bir evrende yaşıyoruz. Güneş enerjisinin yaygınlaşmasının önündeki en büyük sorun da enerji depolama sınırlamasıdır. Grafen ise süper piller üretmeyi sağlar. Mesela telefonun ekranı maksimum parlaklıktayken pilin bir ay dayanmasını sağlar… Bu sayede güneş enerjisi doğal gazla rekabet edecek seviyeye gelir. Yeni nükleer santral teknolojisini bile geride bırakarak ucuz ve temiz enerjiyi en sonunda yaygınlaştırır.  Buna daha net örnek vereyim:

Grafen için devrimsel uygulamalar

Eskiden büyükbabalarımızın (benim gibi 46 yaşına bugün girer biri için babalarımızın) kendinden kurmalı kol saatleri vardı. Kol oynadıkça saat zembereği kendini kurardı. Oysa grafenle tribolektrik nano-üreteçler, yani mikroskobik veya tırnak boyundaki elektrik jeneratörleri üretebilirsiniz. Belki hidrojen yakıt hücreleri bile küçülür. Böylece Terminator’u 100 yıl çalıştıran güç kaynağı gerçek olur. Gelecekte vücutta gezinecek mikroskobik robotların pili bitmez. Esnek kumaştan biyoyakıt ve hidrojen yakıt hücreleri yaparız. Giysilerimizin kendisi elektrik jeneratörü olur veya kumaşı üstür organik fotovoltaik hücrelerle kaplarız ve ceketiniz kış güneşinde bile telefon şarj eden elektrik üretir.

İlgili yazı:  Evrenin En Büyük Yıldızı UY Scuti mi?

 

Grafen için sonsöz?

Lazer kazımalı grafeni şimdiye dek hiç görülmemiş sensörler üretmekte kullanacağız. Buna nesnelerdeki mekanik ve fiziksel değişimleri algılayan fiziksel sensörler ve elektriksel özelliklerin değişimini gören elektronik sensörler dahildir. (Direnç ve çeli (empedans) gibi). Hatta sığa ve irgitim sensörleri bile geliştirebiliriz. Bunun dışında gazlar ve nem oranındaki değişiklikleri görecek sensörler vardır. Böylece vücudunuza girecek kum tanesi boyunda bir sensör yaşam sinyallerinizi alacaktır. Kalp ritmini, su içmeniz gerekip gerekmediğini, kan basıncını ve hatta dopamini ölçecektir.

Hani Uzay Yolu’nda ortam verisini alan tricorderlar var ya, işte onların modası icat etmeden geçecektir. Hastanede tam kapsamlı muayene olmak yerine, omzunuza yapıştıracağınız küçük bir yara bandı gerçek zamanlı olarak sizi muayene edecektir. 7/24! İşte bu teknolojiye nesnelerin veya etiketlerin elektroniği diyebiliriz. Özellikle de Harvard araştırmacılarının daha 10 yıl önce 3 kat grafenle yüksek sıcaklıkta çalışan süperiletken yaptığını düşünürsek gelecek geldi bile deriz.

Siz de güneş enerjili yollar ve elektrikli araçları şarj eden akıllı otoyollara şimdi bakabilirsiniz. Temiz enerji için toryum reaktörü ve nükleer füzyon reaktörü nasıl çalışır diye sorabilirsiniz. Hibrit araçlar için grafen yakıt pilini ve uzaydan güneş enerjisi ışınlama teknolojilerini inceleyebilirsiniz. Hızınızı alamayarak Güneş Rüzgarından 1000 Yottawatt Enerji Üreten Uyduya da bakabilirsiniz. Kendinizi cesur hissediyorsanız Mini Neptünlerdeki Süperiyonik Siyah Buza ve kendi kendine bardaktan taşan süper sıvılara da göz atabilirsiniz. Bilimle ve sağlıcakla kalın.

Tek kutuplu mıknatıslar var mı?


1Electric field–tunable superconductivity in alternating-twist magic-angle trilayer graphene
2Unconventional superconductivity in magic-angle graphene superlattices
On-chip intercalated-graphene inductors for next-generation radio frequency electronics

Intel’den Akıllı Takılar İçin Düğme Bilgisayar Curie >> Curie giyilebilir bilgisayarlara özel tasarlandı

Giyilebilir bilgisayar teknolojisi kolumuza ekran görüntüsü yansıtan akıllı fitness bileziklerinden çipli pantolon düğmelerine kadar her alanda hızla yaygınlaşıyor. Ancak akıllı takıları çalıştırmak için küçük ve hafif mikrobilgisayarlar gerekiyor.

Samsung gibi şirketler akıllı takı pazarında öne çıkmak amacıyla akıllı saatlere odaklanıyor, ancak telefon gibi geleneksel mobil cihazlar giyilebilir bilgisayarları yönetecek kadar küçük ve hafif değil.

Çözüm ise Intel’in geliştirdiği düğme bilgisayar Curie. Intel CEO’su Brian Krzanich mobil dünyada devrim yapacak yeni mikrobilgisayarı CES 2015’te tanıttı.

 

 

Şimdi akıllı takı işine girmenin tam zamanı

Intel Curie giyilebilir bilgisayarları akıllı telefon ve tablet boyunduruğundan kurtarıp elektronik takı sektöründe inovasyonu hızlandırmak için tasarlandı. Uzmanlara göre 2015 mobil pazarlamada giyilebilir bilgisayar yılı olacak ve bu yıl mobil internete sadece akıllı telefonlarla değil, akıllı bileziklerle de gireceğiz.

Bilgisayar şirketleri son iki yıldır spor, sağlık, moda ve turizm gibi pek çok farklı alanda kullanmak üzere yeni takılar geliştiriyor. Günümüzde fitness bilezikleri ile elektronik çipli pantolon düğmelerinin ötesine geçen akıllı takılar ise tişört bilgisayarlar ve elektronik dövmeler sayesinde mobil dünyayı yeniden tanımlıyor. Intel gibi teknoloji devleri de bu pazara uygun minyatür bilgisayarlar geliştiriyor.

 

 

Intel CEO’su Brian Krzanich’in 2015 Uluslararası Tüketici Elektroniği Fuarı’nda (CES) tanıttığı düğme bilgisayar Curie bu yaz piyasaya sürülecek.

Curie’nin akıllı telefonlarda kullanılan Snapdragon gibi mobil işlemcilerden büyük bir farkı var. O da yalnızca bir işlemci ve çipsetten ibaret olmaması: Intel’in Core I7 CPU’ları kadar hızlı olmasa da Curie tüm parçalarıyla tam kapsamlı bir mini bilgisayar.

Curie çok az elektrik tüketiyor ve aspirin pili ile tıpkı hesap makinelerinde olduğu gibi uzun süre çalışıyor. Şirketin giyilebilir cihazlar için geliştirdiği ilk sistem olan Intel Quark SE SoC çözümünü baz alan Curie düşük enerji tüketimli Bluetooth bağlantısı, gelişmiş sensörler ve hızlı şarja izin veren uzun ömürlü yeni pil teknolojileri kullanıyor.

 

 

Nasıl çalışıyor?

Giyilebilir bilgisayarlar elimizde taşıdığımız akıllı telefonlarda olduğu gibi her an dünyanın farkında olmak zorunda. Örneğin oda sıcaklığını, havadaki rutubet oranını veya akıllı bileziklerde olduğu gibi kişinin nabzını ölçmek zorunda. GPS destekli lokasyon hizmetleri, sevilen mekanlarda check-in yapmak veya bizzat insan koluna ekran görüntüsü yansıtmak da buna dahil.

Curie şimdilik akıllı telefonlara yüklenen mobil uygulamalarla çalışıyor. Öyle ki bu “düğme beyin” bugüne kadar elektronik cihaz işine el atmamış olan birçok şirketi akıllı takı pazarına sokacak. Zaten sticker elektronik teknolojisini düşündüğümüz zaman, Doritos Panço mısır cipsi poşetlerinin bile bir gün üzerinde kendi mikro bilgisayarını taşıyacağını görebiliyoruz.

 

 

Ancak Curie’nin asıl amacı 2018’e kadar dünyanın ilk bağımsız giyilebilir bilgisayarlarının önünü açmak ve akıllı takıların hiçbir telefona bağlanmadan kendi başına internete girmesini sağlamak. Intel Başkan Yardımcısı ve Yeni Cihazlar Grubu Genel Müdürü Mike Bell bilgi teknolojileri dünyasındaki bu son trendi şöyle anlatıyor:

“Geçen yıl güçlü bir giyilebilir bilgisayar ekosistemi kurmak için önde gelen teknoloji, moda ve yaşam tarzı markalarıyla işbirliği yaptık. Intel yeni Curie modülü ile imkansız olanın sınırlarını zorluyor ve girişimci şirketlerin az enerji tüketen küçüklü büyüklü akıllı takılar geliştirmesini sağlıyor. Bunlar son derece kullanışlı ve esnek takılar olacak.”

 

 

Peki ya Google Glass’ın geleceği?

Google Glass zamanından önce tasarlanan ve tanıtılan bir gözlük ekrandı. Birçok ilginç özelliği olmasına karşın gerçek bir gözlük gibi yağmurda, karda ve çamurda kullanmak üzere dizayn edilmemişti. Satış tarihi sürekli ertelenen ve bu yüzden üretici ekosisteminden mahrum kalan Google Glass hem Google yöneticileri hem de kullanıcılar arasında büyük bir hayal kırıklığı yarattı.

Ancak Google kendi geliştirdiği Glass’tan para kazanamasa da gözlük ekranlar ve diğer giyilebilir bilgisayarları halka tanıtarak sektöre öncülük etti. Curie gibi yeni mikrobilgisayarlar girişken startuplara işte bu bağlamda yardım edecek ve zor teknolojileri en kısa sürede pazara sürmelerine yardımcı olacak.

Intel Curie sayesinde akıllı takıların en önemli parçası olan CPU ve çipset üründe hazır gelecek. Bu da Google gibi gözlük ekran geliştiren şirketlerin işini kolaylaştıracak.

 

 

Galileo ve Edison’un devamı

Intel Galileo teknolojisi kendi cihazını kendi geliştiren elektronik teknisyenlerine yönelik bir üründü ve CES 2014’te tanıtılan Intel Edison da Nesnelerin İnterneti için prototip dizayn eden mühendislere hitap ediyordu.

Ar-Ge sürecini hızlandıran Intel Curie ise KOBİ’lerin yeni takılar geliştirip hızla pazarlaması için tasarlandı. Üreticiler Intel Curie’yi akıllı takıların içine pil gibi takıp en kısa sürede yeni fitness bilezikleri satmaya başlayacaklar.

 

 

Ne gibi ürünler?

Bell bu soruya net bir cevap veriyor: “Bu ürün sayesinde iş ortaklarımız akıllı yüzükler, çantalar, bilezikler, kolyeler, küpeler ve pantolon düğmeleri gibi çok çeşitli form faktörlerinde yeni giyilebilir bilgisayarlar geliştirerek satışa sunacaklar.”

Nitekim akıllı takı geliştirmek akıllı telefon geliştirmekten daha kolay. Türkiye gibi kullanıcıyı ÖTV, gümrük vergisi ve kur farkına boğan ülkeleri saymazsak ucuza akıllı takı satmak da akıllı telefon satmaktan çok kolay.

 

 

Bugüne kadar akıllı takı pazarına girmek isteyen girişimcilerin önündeki en büyük engel küçük ve esnek olan, tişört gibi kolay giyilen ve temizlenen, az pil tüketen, kendi yazılımını kullanan ve diğer cihazlarla özel ayar gerektirmeden konuşan, yani gerçekten akıllı olan bilezikler geliştirmekti.

Curie bu noktada sosyal medya, spor ve sağlıklı yaşamı birleştiren yeni mobil pazarlama sektörünün önünü açıyor.

 

 

Ekrana bakarken boynumuz tutulmadan

Mikrobilgisayar Curie ile ardıllarını kullanan akıllı takılar sadece fitness bilezikleriyle sınırlı kalmayacak. Aynı zamanda hem akıllı telefonlara hem de akıllı saatlere rakip olarak Facebook’la Twitter gibi sosyal ağları kolumuza yansıyan ekran görüntülerine taşıyacak.

Biz de bu sayede yolda yürürken küçük telefon ekranlarına bakmaktan ve önümüzü görmediğimiz için yanlışlıkla yayalara çarpmaktan kurtulacağız. Tabii başımızı ekrana doğru eğmediğimiz için çağımızın hastalığı olan boyun omurlarının sakatlanması riskini de azaltacağız.

 

 

Toplama bilgisayar mantığına son

Aslında şirketler bugün de farklı parçaları dünyanın dört bir yanından tedarik ederek akıllı takı geliştiriyor.

Şu anda mağazalarda satılan fitness bilezikleri bu tür bir toplama bilgisayar mantığıyla üretiliyor, ama söz konusu sistem farklı parçalarda ortak kalite standartları yakalamayı zorlaştırıyor. Toplama bilezikler üretim maliyetlerini arttırıyor ve kalite sorunları yaratıyor.

Adını kimya ve radyoaktivite konusunda öncü çalışmalar gerçekleştiren Polonya asıllı Fransız fizikçi Marie Skłodowska-Curie’den alan düğme bilgisayar Intel Curie sektörde bu tür sorunların aşılmasını amaçlıyor.

 

 

Ancak pazarda gerçek rekabet şartları yaratmak ve tüketicinin bütçesine en uygun çözümleri sunmak için Qualcomm gibi şirketlerin de akıllı telefonların ötesine geçerek akıllı takı sektörüne adım atması gerekiyor.

Önünü görebilen yatırımcılar açısından bu nokta çok önemli, çünkü geleceğin akıllı evleri akıllı telefon ve tabletlerin yanı sıra akıllı bilezikler ve çipli gömlek düğmeleriyle de kontrol edilecek.

Mini mobil cihazlar beyindeki elektrik sinyallerini radyo sinyallerine çevirerek Wi-Fi üzerinden akıllı ev modemlerine aktaracak. Böylece düşüncelerimizle yönetilen telepatik akıllı ev dönemi başlamış olacak. 😀

 

 

Giyilebilir bilgisayarlar dünyayı nasıl değiştirecek?

 

 

 

 

Bilgisayarda Çok Katlı İşlemci Devri >> Gökdelen işlemciler normal CPU’dan binlerce kat hızlı

Stanford Üniversitesi geleceğin süper hızlı, süper tasarruflu ve süper ucuz bilgisayarlarını geliştirmek için apart otellerden esinlendi.

4 katlı yeni “apartman işlemciler” üst üste binmiş transistor ve elektronik devre katmanlarından oluşuyor. Bu devreler gofreti andıran çok katlı yapısıyla hem yatay düzlemde hem de dikey düzlemde çalışarak büyük miktarda veri işliyor.

 

 

Çok katlı mantık devreleri

Bilgisayar dünyası 40 yıllık modern tarihinde hep daha hızlı, daha küçük, daha tasarruflu ve daha ucuz işlemciler geliştirmeye çalıştı. Özellikle Moore Yasası (aslında Kurzweil’ın artan getiri yasası) işlemci gücünün her 18 ayda iki katına çıktığını söylüyor.

Ancak, bunu işlemcileri gittikçe küçülterek yapıyoruz ve şimdiden standart üretim ölçeğinde 10 nanometreye dayandık. Oysa kuantum fiziğindeki Heisenberg’in Belirsizlik İlkesi bakır teller ve diğer metallerden üretilen klasik işlemcilerin aşırı küçülmesini yasaklıyor.

Çünkü mikroskobik bir transistordaki iki minik tel birbirine çok yaklaştığında, işlemcinin çalışmasını sağlayan elektrik akımını taşıyan elektronlar komşu tele rastgele sıçramaya ve iki tel arasında gidip gelmeye başlıyor. Sonuç bilgisayarın aşırı ısınması, yanması ve kısa devre yapması.

 

 

Alternatif arayışları

Uzmanlar bilgisayarların 5 yıl içinde bu sınıra dayanacağını öngörüyor. Bilgisayar üreticileri ve teknik üniversiteler de insan uygarlığının devamlılığı için gerekli olan bilgisayar dünyasındaki bu krizi aşmak için farklı çözümler geliştiriyor.

Bunların arasında iki ekol var: Bilgisayar işlemcilerini devrimsel teknolojilerle baştan yaratalım diyen bir grup bilim adamı optik bilgisayarlar, fotonik kristaller, bakır tel yerine grafenden üretilen elektronik çipler ve elektrik yerine manyetik alanla çalışan spintronik bilgisayarlar geliştiriyor ki biz de yeni bölümlerde bu teknolojileri ele alacağız.

 

 

İkinci grup ise klasik devreleri daha fazla küçültmeyen, ama aynı zamanda işlemciyi de büyütmeyen yeni tasarımlara odaklanıyor. Bu araştırmacılar ışıkla çalışan fütüristik teknolojiler yerine klasik bilgisayarların fazla küçülmeden daha hızlı çalışmasını amaçlıyor.

Stanford’da bu gruba dahil olan bir ekip de klasik bilgisayar işlemcilerini çok katlı bir apartman gibi tasarlama yoluna gitti. Bulgularını geçen ay San Francisco’daki bir konferansta açıklayan ekip hem yatay hem de dikey düzlemde çalışan yeni mantık kapıları tasarladıklarını duyurdu.

 

 

Elektronlar üst kata asansörle çıkıyor

Tasarımcılar bu konuda apart oteller ve çok katlı binalardan esinlendi. Hatta elektronları alt katlardan üst katlara taşıyarak dikey bilgi-işleme izin veren kuantum asansörler bile tasarladılar. Öyle ki 4 katlı yeni işlemci prototipi kuantum asansörlerle birlikte biraz da AVM’ye benziyor.

Nitekim tek katlı ana kartların en büyük sorunu veri yolunda trafik tıkanıklığı. Buna da işlemci ve tellerdeki ısınma yol açıyor. İşlemci hızlı bir oyun oynarken veya grafik tasarım yaparken aşırı yüklendiğinde ısınarak yavaşlıyor. İşlemci yorulduğu zaman ana kart üzerindeki bütün işlemler yavaşlıyor. Kısacası bilgisayarda trafik tıkanıyor.

 

 

4 katlı işlemcilerde bu sorun yok. Bir devre kartında trafik tıkandığı zaman dikey veri yolundaki mikroskobik kuantum asansörleri veriyi taşıyan elektronları üst kata çıkarıyor ve üst kattaki işlemciyle çalışmalarını sağlıyor.

Ancak bu sistemin en güzel yanı tek bir işlemciyi bile kendi içinde 4 kata ayırarak görev dağılımı yapması. Bu da tek çekirdekli bir işlemcinin 4 fiziksel çekirdek ve 4 sanal çekirdekten oluşan modern bir Intel Core i7 CPU kadar hızlı çalışmasını sağlıyor. Hem 4 çekirdekli hem de 4 katlı olarak üretilen işlemciler ise 8 çekirdekli standart bir CPU’dan daha küçük olacak ve binlerce kat hızlı çalışacak.

 

 

Dikey çip mimarisi

Öncü çalışmayı yapan ekibin başında elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri doçenti Subhasish Mitra bulunuyor. Mitra ekip arkadaşlarıyla birlikte tasarladıkları dikey çip mimarisini 15-17 Aralık 2014’te düzenlenen IEEE Uluslararası Elektronla Çalışan Aygıtlar Toplantısı’nda (IEDM) tanıttı.

Stanford’da çalışan araştırmacılar bilgisayar tasarımına üç yenilik getiriyor: 1) Yeni transistorlar, yani bilgisayar için 0’lı 1’li yeni mantık kapıları, 2) Çok katlı işlemci destekleyen yeni RAM modülleri ve 3) çok-katlı çip tasarımı.

Mitra konuyu şöyle açıklıyor: “Bu araştırma henüz başlangıç aşamasında ama tasarım ve üretim tekniklerimiz ölçeklenebilir. Bu mimari geliştirildiği zaman bilgisayar performansı bugünküne göre kat kat artacak.”

 

 

Isınma sorunu

Mühendisler 40 yıldır silikon devre üretiyor, ama bilgisayarlar çalışırken çok ısınıyor. Bu yüzden bazı oyun bilgisayarlarına fan yerine sıvı soğutma sistemi takılıyor. Oysa ısınma enerjinin havaya kaçıp ziyan olması demek. Isınan bilgisayarlar hem yavaş çalışıyor hem de açığı kapatmak için daha fazla elektrik tüketiyor. Her durumda akıllı telefon pilinin çabuk bitmesinin en büyük sebebi bu.

Araştırmacılar ısınma sorununu karbon nanotüplerle (CNT) aşmaya çalışıyor. Bu tüpler o kadar ince ki bir saç teline 2 milyar CNT yan yana sığabilir. CNT’ler süper ince olduğu için bunları aç-kapa gibi mantık işlemlerinde kullanmak çok kolay ve CNT transistorlar bu yüzden daha az elektrik tüketiyor.

 

 

Stanford’un çözümü

Stanford üniversitesi bu sorunu çözmek için hem işlemci hem bellek olarak çalışan çok katlı çipler geliştirdi. Bunun için de 4 katlı çipin katmanlarını birbirine çok sayıda mini CNT ile bağladı. Bugüne kadar veri yollarında CNT kullanılmasının sebebi milyonlarca karbon nanotüpü yan yana döşemenin zor olmasıydı.

Stanford ekibi bu sorunu dahice bir tasarımla çözdü: Önce CNT’leri standart teknikle kuvars yaprakların üzerinde büyüttüler. Ardından tüplerin üzerine seloteyp gibi yapışan bir metal bant bastırdılar. Bu yapışkan bant sayesinde aynı anda binlerce karbon nanotüpü hiç bozmadan yan yana kaldırdılar ve kuvars yapraktan çektikleri CNT’leri çok katlı çip üretiminde kullanılan silikon kartın üzerine yerleştirdiler.

 

 

Ancak, günümüzün hızlı işlemcileriyle yarışacak bir karbon nanotüp işlemci geliştirmek için bu işlemi 13 kez tekrarlayıp milyonlarca karbon nanotüpü mikro transistor devreleri gibi yan yana getirmek zorunda kaldılar. Doğrusu yapışkan bant işlerini kolaylaştırdı.

Böylece laboratuar ortamında dünyanın en yüksek yoğunluklu ve en yüksek performanslı CNT çiplerini ürettiler. Bunu fabrika yerine laboratuarda yapmaları elbette ayrı bir başarıydı fakat asıl başarı, aynı zamanda dünyanın ilk çok katlı CNT çipini üretmiş olmalarıydı.

 

 

Ya bellek, ya RAM?

Stanford ekibinin karbon nanotüplere ek olarak kullandığı ikinci devrimsel teknoloji bellek ünitelerini titanyum nitrür, hafniyum oksit ve platinden üretmeleri. Böylece bellekleri metal/oksit/metal katmanlarından oluşan elektronik sandviçler halinde imal ettiler.

Üç metalden oluşan sandviç belleğe bir yönden elektrik verildiği zaman bellek yalıtkan oluyor. Elektrik akımının yönü değiştirildiğinde ise iletken oluyor. Aynı özellik çığır açıcı grafende de var, ama grafen farklı metallerden üretilen bir sandviç değil ve bunun yerine tek atom kalınlığındaki saf karbondan oluşuyor. Bu yüzden de potansiyel olarak daha kullanışlı.

 

 

Sonuçta belleğin iletken veya yalıtkan olması dijital dünyada 1’ler ve 0’lara karşılık geliyor. Bu sebeple de yeni çip RRAM, yani yalıtkan rastgele erişimli bellek olarak adlandırılıyor. RRAM geleneksel RAM’den daha az elektrik kullanarak pil ömrünü uzatıyor.

RRAM sayesinde çok katlı işlemci de daha düşük sıcaklıklarda çalışıyor ve enerjiden tasarruf sağlıyor. Sonuçta elektrik akımının yönünün değiştirilmesi aynı akımda iki kere veri kodlamaya izin veriyor.

 

 

Arabağlantı katmanları

Çok katlı işlemcinin diğer bileşeni olan arabağlantı katmanları ise Stanford Üniversitesi elektrik mühendisliği mezunu Max Shulaker ve Tony Wu’nun elinden çıktı. İki yeni mezun bu konuda RRAM ve karbon nanotüplerde kullanılan düşük sıcaklıkta üretim özelliğinden yararlandılar.

Hem RRAM modülleri hem de CNT’lerin düşük sıcaklıkta üretilmesi, bellek birimlerini doğrudan karbon nanotüp işlemcilerin üzerine yerleştirmelerini sağladı. Oysa bu bileşenler çalışırken aşırı ısınsaydı birbirini yakar ve araya yalıtım katmanı koymak gerekirdi. Bu da çok katlı çipi ağırlaştırarak elektrik tüketimini artırırdı.

 

 

Örneğin geleneksel silikon çiplerde belleği doğrudan devrenin üzerine yerleştirmek imkansız. Lokal RAM sıcaklığı bin dereceye erişiyor ve bilgisayara fan taksanız bile bu sıcaklıkta bütün işlemciler erir. Ancak, yeni çok katlı işlemcinin gerçek gücünü anlamak açısından şu son noktaya dikkat etmek gerekiyor:

Stanford’un 4 katlı işlemcisi dünyanın ilk çok katlı CPU’su değil, fakat eskiden her katman karbon nanotüpler yerine bildiğimiz tellerle birbirine bağlanıyordu. Bakır teller ve diğer metaller çok ısınarak performans kaybına uğradığı için çok katlı işlemcilerde veri tıkanıklığını önlemek mümkün olmuyordu. Yeni modelde ise farklı katları karbon nanotüpler bağlıyor ve bunlar ısınmadığı için trafik tıkanıklığına yol açmıyor.

 

 

Yenilikçi tasarım, klasik bakış

IEDM’de sergilenen prototipin amacı mantık kapıları ile bellek birimlerini üç boyutlu yapılar halinde inşa ederek çok katlı çiplerin mevcut fabrikalar ve mevcut teknolojilerle nasıl seri üretileceğini göstermekti. Zaten Wong’a göre asıl sorun burada:

Fotonik kristaller ve kuantum bilgisayarlar yeni adım attığımız bilinmeyen teknolojiler. Bunları geliştirmek ve üretmek için yeni fabrikalar kurmak gerek, ama silikon ve bakırdan üretilen çok katlı çipleri yepyeni bir teknoloji icat etmeden mevcut fabrikalarda üretebiliriz. Bu da ekonomik krizde artan maliyetlere rağmen bilgisayar sektörünü ayakta tutmanın en garantili yolu.

 

 

Açıkçası ben de Wong’a pek katılmıyorum. Bence elimizde hem buharlı motor hem dizel motor varsa buharlı motorda inovasyon yapmak yerine çok daha verimli olan dizel motora geçeriz. Nitekim 1905’te öyle oldu. Buharlı motorları terk etmeye başladık ve dizel motorlara geçtik ama buharlı motor teknolojisinin ortadan kalkması 45 yıl aldı.

Optik bilgisayarlar ve grafen bilgisayarlar klasik bilgisayardan o kadar hızlı olacak ki çok katlı bilgisayar devreleri aradaki açığı kapatmaya yetmeyecek. Dolayısıyla nihai hedefimiz devrimsel teknolojiler olmalı.

Öte yandan, Wong’un dediği gibi elimizde henüz kullanışlı optik bilgisayarlar yok ama çok katlı silikon işlemciler hazır. Bu açıdan bakarsak çok katlı işlemcilerin 2030’a kadar ara teknoloji olarak kullanılacağını söyleyebiliriz. Hep birlikte göreceğiz.

 

Görme Bozukluğunu Düzelten Ekran Geliyor >> Gözlük takanlar iPhone ve Android cihazları gözlüksüz de kullanacak

Bugün göz tembelliğini gidermek için kullanılan NeuroVision tedavisinin ücreti 1700 Avroyu buluyor ve miyop gibi bozuklukları da ameliyatla gidermek mümkün. Ancak bu kez başka bir haberle karşınızdayız:

California Üniversitesi Berkeley’den bilgisayar görüntüsü araştırmacıları iPhone ve Android cihazları gözlüksüz kullanmayı sağlayan yeni bir yazılım geliştirdiler. Yakın gelecekte özel üretilen ekranlar aynı anda birçok kişinin gözlük takmadan televizyona bakmasını sağlayacak.

Bilim adamları sıradan bir iPod touch cihazının ekranına mikro delikli ince bir görüntü filtresi yerleştirdiler ve bilgisayara yükledikleri yazılım sayesinde miyopların ekrandaki yazıları gözlüksüz okumasını sağladılar.

 

 

Görüş düzelten ekranlar

Bende göz tembelliği, miyop ve astigmat var. Dolayısıyla hep gözlük takmak zorundayım ve normal görüşe sahip insanların 10 metreden okuduğu tabelaları ancak 4 metreden okuyabiliyorum. TV’ye de 1 metre mesafede oturmak zorundayım. Yoksa gözlük taksam da ekrandaki yazıları, yüzleri seçemiyorum.

Görme bozukluğunu kısmen gidermek için çerçevesiz bir titanyum gözlük takıyorum. Çok hafif ve kullanışlı olmasının yanı sıra darbeye dayanıklı polikarbonat camları var. Ancak gözlüğü yere düşürmeden dikkatli kullanmak ve denize girerken gözlük kutusunu yanına almayı unutmamak gerekiyor. Sonuçta gözlüksüz hayat daha pratik.

Oysa TV ekranına gözlüksüz bakma şansımız olsaydı hiç değilse bir süreliğine rahat ederdik. California Üniversitesi Berkeley’den bilgisayar görüntüsü uzmanları da bunu yapmaya çalışıyor ama sadece televizyonlar için değil: Bilgisayar monitörlerinden akıllı telefon ve tabletlere kadar bütün ekranları gözlüksüz kullanmamızı sağlamak istiyorlar.

 

 

Trafik işaretleri için

Araştırmacılar görme bozukluğunu geçici olarak gidermek üzere “görüş düzeltici” ekranlar geliştiriyor ve ilk aşamada sıradan bir bilgisayar yazılımını tablet veya telefona yükleyerek standart ekranlara görüş düzeltme özelliği kazandırmaya çalışıyorlar.

Bu teknoloji sadece TV, tablet ve PC ekranlarıyla sınırlı değil. Aynı zamanda trafikte araba kullanan gözlüklü sürücüler için de kolaylık olacak. Görüş düzelten ekranların yeni versiyonları ise farklı görme bozuklukları olan birden fazla sürücüye aynı anda hizmet verecek.

Örneğin benim durumumda trafik işaretleri göz tembelliğini gidermek için belirgin şekilde netleşecek ve ben de miyop gözlükleri takarak geri kalan görme bozukluğunu düzelteceğim. Böylece caddedeki tabelaları herkes kadar uzaktan seçebileceğim. Aynı mantık elbette dükkan tabelaları, billboardlar ve LED afişler için de geçerli.

 

 

iPod touch’ın büyüsü

Bilim adamlarının geliştirdiği yeni prototip özel yazılımla kontrol edilen standart bir iPod touch ekranı. Bu ekran şimdilik sadece tam karşıdan bakınca görme bozukluğunu gideriyor ve her seferinde bir kişi için çalışıyor. Örneğin biri 2 numara ve diğeri 3 numara miyop olan iki kişi iPod ekranını aynı anda net seçemiyor veya görme bozukluğu olmayan insanlarla görme bozukluğu olanlar aynı ekranı kullanamıyor.

Ayrıca iPod touch prototipi aynı anda hem göz tembelliği hem de miyop olan kişilerde şimdilik işe yaramıyor. Prototip ekranlar her seferinde sadece bir görme bozukluğunu giderebiliyor: Ya göz tembelliğini ya da miyobu. Bu teknolojinin görme bozukluklarını tedavi etmediğini de belirtmek lazım. Yalnızca ekranı gözlüksüz de net görmenizi sağlıyor.

 

 

Okuma gözlüğü takanlara kolaylık

Tahmin edebileceğiniz gibi görüş düzelten ekranların en büyük müşterisi miyoplar değil, okuma gözlüğü kullanan yaşlı anne-babalarımız olacak. Bugün gazete okumak veya telefon ekranına gözlükle bakmak zorunda kalan yaşlılar yarın akıllı ekranlar sayesinde okuma gözlüğü takmaktan kurtulacak.

Gelecek kuşak LED ekranların ince ve esnek bir film halinde üretileceğini de unutmayalım. Bu teknoloji sayesinde duvarlardan tabelalara ve araba camlarından monitörlere kadar her yeri esnek ekranlarla kaplayacağımızı düşündüğümüzde, görüş düzelten ekranların ne kadar kullanışlı olduğunu görebiliyoruz.

 

 

Ancak göz tembelliği olanları ilgilendiren yanı başka: California Üniversitesi Berkeley’den bilgisayar ve görüntü bilimleri profesörü Brian Barsky yeni ekranların gözlükle düzeltilemeyen göz tembelliği ve astigmat kombinasyonları gibi karmaşık bozuklukları da gidereceğini söylüyor.

“Ekranların tümüyle yaygınlaştığı ve dokunmatik ekranlarla etkileşime girmenin sıradan kabul edildiği bir dünyada yaşıyoruz” diyor Barsky. “Üst düzey görme bozuklukları olan insanların korneasında genellikle deformasyonlar oluyor ve bu düzensiz şekiller kontak lenslerin işe yaramasını önlüyor. Bu durum mesleki hayatta da engeller çıkarıyor, çünkü personelin işinin bir parçası olarak sürekli ekrana bakması gerekiyor. Görüş düzelten ekran araştırmaları insanların hayatını değiştirebilir ve bu potansiyel beni heyecanlandırıyor.”

 

 

Bilgisayarlı görüş düzeltme

MIT’de çalışan meslektaşları Gordon Wetzstein ve Ramesh Raskar’la işbirliği yapan Barsky’yle ekibi önce bir iPod touch aldılar ve ekranına mikro delikli bir filtre yerleştirdiler. İki ince şeffaf plastik arasına yerleştirdikleri filtre iPod ekranının keskinliğini arttırdı. 75 mikrometre genişliğindeki delikler 390 mikrometrelik aralıklarla yerleştirilmişti.

Barsky ve Austin Roorda yönetiminde çalışan Fu-Chung Huang, “Görüşünüzü düzeltmek için optik çözümler yerine bilgisayar kullanıyoruz” diyor. “Projenin önemi bu. Tıbbi müdahale gerektirmeyen, aynı zamanda gözlük ve lens takma ihtiyacını da ortadan kaldıran çok farklı bir görüş düzeltme teknolojisi.”

 

Yine de bu teknoloji kontak lens ekranlar sayesinde yaygınlaşacak. Çünkü telefon ekranını gözlüksüz kullansak bile günlük hayatta, yolda ve ofiste önümüzü görmek için gözlük takmaya devam edeceğiz. Bu yüzden kesin çözüm görüş düzelten ekranlar ve tabelalarda değil, görüş düzelten akıllı kontak lenslerde yatıyor.

Bu tür kontak lensler kişinin görme bozukluğuna adapte olarak kullanıcıların dünyayı sağlıklı bir insan gibi görmesini sağlayacak. Berkeley’de geliştirilen yazılımın yeni sürümleri aynı zamanda dürbün ve büyüteç işlevi de görecek. Böylece 5 yıl sonra uzak mesafeye telefon kamerası gibi zum yapan ilk kontak lensleri kullanmaya başlayacağız.

 

 

Nasıl çalışıyor?

Berkeley’in çözümünde özel bir yazılımla kontrol edilen iPod ekranı, bu ekrana yerleştirilen mikro delikli filtreyle birlikte çalışıyor. Tıpkı teleskoplarda yıldız ışığının girdiği küçük delikler veya doğal hayatta gözbebeklerimiz gibi davranan mikro delikler ışık demetlerini sıkıca paketleyerek gözümüze iletiyor ve böylece ekranı daha net görmemizi sağlıyor.

Gelişmiş bilgisayar yazılımı, ekrandaki resim veya yazıları oluşturan her pikselin mikro delikli filtreden özel ayarlarla geçmesine izin veriyor. “Ters evrişim” denilen bu çözümde, görüş düzeltme yazılımı ekrandaki piksellerin ışığını kişinin görme bozukluğuna göre büküyor. Kısacası Huang’ın yeni ekranı görüntüyü kişinin gözüne bir bütün halinde odaklamıyor. Ancak filtre yardımıyla her pikseli göze tek tek odaklayarak netliği arttırıyor.

Delikli filtreden geçerken ekstra keskinleşen ışık hem görüntünün kontrastını arttırıyor hem de insanların ekranı daha net görmesini sağlıyor. Berkeley’in görüş düzelten akıllı ekran çözümü yeni değil, ama yeni filtre sayesinde kontrastı artırarak bugüne kadar elde edilen en net ve doğal görüntüyü üretiyor.

 

 

Görüş düzelten ekranlar

 

 

 

1http://graphics.berkeley.edu/papers/Huang-EFD-2014-08/index.html

 

 

Yapay Zekanın Şafağı – 3 >> Bilgisayarların insan gibi düşündüğünü nasıl anlarız? Turing testi ve özgür irade

Eugene Goostman adlı bilgisayar programının Turing Testi’ni geçen ilk yapay zeka yazılımı olduğu haberleri geçen ay internet sayfalarını süsledi. Bilgisayar bilimlerinin öncüsü olan Alan Turing kendi adını taşıyan Turing Testi’ni 1950 yılında geliştirmişti. Testin amacı bir bilgisayarın insan zekasına sahip olup olmadığını tespit etmekti.

Eugene Goostman otuz kişilik jüriye 13 yaşındaki bir Ukraynalı çocuk olarak tanıtıldı ve beş dakikalık sohbet sırasında on jüri üyesini insan olduğuna ikna etti. Ancak, yazılımcılar Goostman’ın İngilizceyi iyi konuşamayan bir çocuk olduğunu söylemiş ve jüri üyelerinin çocuğun bir bilgisayar yazılımı olduğunu gösteren hataları görmezden gelmesini sağlamıştı.

Kısacası Goostman jüriyi tek başına kandıramadı ve jürinin insan olduğuna inanması için gerçek insanlardan yardım aldığından Turing Testi’ni geçemedi. Nitekim Eugene Goostman gibi sohbet programları (chatbot’lar) 1970’lerden beri kullanılıyor. Bu programlar son yıllarda güçlü bilgisayarlardan yararlansa da hiçbiri Turing Testi’ni geçecek kabiliyete sahip değil.

 

 

Yapay zekanın izinde

Peki düşünen bir bilgisayarı gerçek insandan nasıl ayırt edebiliriz? İnsan gibi düşünen gerçek yapay zeka yazılımları geliştirmek mümkün mü ve ilk yapay zeka ne zaman bilinç kazanarak Her filmindeki Samantha karakteri gibi insanlar arasında yerini alacak?

Bu arada bilinç kazanmaktan söz ettik de insanlar bilinçli varlıklar mı? Özgür iradenin bilincin ön şartı olduğunu kabul ediyoruz ama özgür irade diye bir şey var mı? Yoksa özgür irade bir yanılsama mı ve biz insanlar da sadece düşündüğünü sanan birer organik robot muyuz? Bu zor soruları Turing Testi bağlamında yanıtlamaya çalışalım.

 

 

Test eden adam

Yapay zekanın babası Alan Turing 1950 yılında yayınladığı Bilgisayar Mekanizması ve Zeka1 başlıklı makalesinde kendine şu soruyu sordu: “Bilgisayarlar düşünebilir mi?” Turing bu soruya yanıt vermenin çok zor olduğunu biliyordu.

Örneğin, insanlar konudan uzaklaşarak önce bilgisayar ile düşünme kavramlarının ne olduğunu tartışacaklar ve kelimelerin içini doldurmaktan soruya cevap verme fırsatı bulamayacaklardı. Alan Turing’in amacı, makalede ortaya koyduğu testi kullanarak düşünen bilgisayarlar sorusuna objektif bir cevap vermekti.

 

 

Taklit oyunu

Turing’in taklit sınavı olarak adlandırdığı teste üç kişi katılacaktı: Bir kadın veya erkek test sorularını soracak ve biri erkek diğeri kadın iki katılımcı da bu soruları cevaplayacaktı.

Soru soran kişi katılımcılardan hangisinin erkek, hangisinin kadın olduğunu anlamaya çalışacaktı. Erkek katılımcı sorgulayıcıyı kandırmaya çalışırken kadın ona yardım etmeye çalışacaktı.

Tabii kimin erkek kimin kadın olduğunun ilk bakışta anlaşılmaması için katılımcılar ayrı bir odada olacak ve testi yapan kişi katılımcıların yüzünü göremeyecekti. Bunun yerine katılımcılar soruları telekslerin öncüsü sayılan bir telli daktilo makinesiyle yanıtlayacaktı (teletip).

 

 

İnsanla bilgisayarın yerini değiştirelim

Turing Testi’nin temel mantığı, insanla bilgisayarın yerini değiştirerek soruları soran kişiyi kandırmak ve bu sorulara akılcı cevaplar veren bilgisayarın bir insan olduğunu düşünmesini sağlamaktı. Kısacası, testi yapan kişinin katılımcılar arasında hangisinin bilgisayar ve hangisinin insan olduğunu anlaması gerekiyordu.

Turing işte bu testin “Bir bilgisayar düşünebilir mi?” gibi sübjektif soruların yerini alacağını söyledi ve makalesinin devamında 2000’li yılların başında bilgisayarların ne kadar zeki olacağı konusunda tahminler yürüttü:

“Günümüzden elli yıl sonra 109 depolama kapasitesine sahip olacak bilgisayarları programlayarak bunları taklit oyununa sokabileceğiz ve bu durumda, ortalama bir sorgulayıcının beş dakikalık sorgunun ardından doğru kimlik tespiti yapma olasılığı yüzde 70’ten yüksek olmayacak. Bilgisayarlar taklit oyununda bunu başaracak kadar iyi olacaklar. Böylece yazının başında sorduğumuz ‘Bilgisayarlar düşünebilir mi?’ sorusu da anlamını yitirecek ve bunu tartışmaya bile gerek kalmayacak.”

 

 

Turing Testi’ni geçmek mümkün mü?

Dikkat ederseniz Turing “Yapay zeka 2000’li yıllarda geliştirilecek” demiyor. Bunun yerine; 2000 yılında geliştirilen bir bilgisayar yazılımının jüri üyelerinin sadece üçte birini beş dakika için kandırabileceğini ve bilgisayarın insan olduğunu düşünmelerini sağlayabileceğini söylüyor. İkisi arasında büyük fark var!

Geçen ay teste giren Eugene Goostman sohbet programı da jüri üyelerinin yalnızca üçte birini insan olduğuna inandırabildi ama bunun için gerçek insanlardan yardım alması gerekti. Yine de Turing Testi’ni geçmek sanıldığından kolay, çünkü Ray Kurzweil ile Mitchell Kapor’un söylediği gibi Alan Turing bu testi “özellikle genel olarak” tasarlamıştı.2

 

 

Yapay zeka Turing Testi’ni nasıl geçebilir?

İnsan zekası sadece bulmaca ve problem çözme yeteneğinden oluşmuyor. İşin içinde sosyal zeka, duygusal zeka, pazarlama zekası, bilim, felsefe, edebiyat, sanat, siyaset, inanç gibi pek çok kriter var.

Google Mühendislik Direktörü ve Gelecekbilimci Ray Kurzweil ile PC sektörünün öncülerinden Mitchell Kapor’un Turing Testi Çok Uzadı İddiası başlıklı makalede söylemek istediği de bu. Bilgisayarlar sosyal zeka ve duygusal zeka gibi insan zekasının farklı alanlarında aşama aşama başarı gösterecekler. Öyle ki bir gün karşımıza her yönüyle insana benzeyen bir yapay zeka çıkacak ve uzun tartışmaların ardından onun düşünen bir bilgisayar olduğunu kabul etmek zorunda kalacağız.

Turing makalesinde bunu görmüş ve yapay zekayı test etmek için objektif bir yöntem geliştirmekle birlikte, “Yapay zeka’nın özellikleri nedir?” sorusu gibi detayları gelecek kuşaklara bırakmıştı.

 

 

Trajik ölüm

Turing 1954 yılında 42 yaşındayken siyanür zehirlenmesi nedeniyle hayatını kaybetti. Tarihçiler intihar ettiğini söylüyor.

Turing’in zamanında İngiltere’de homoseksüellik yasaktı ve mahkeme bir homoseksüel olan Turing’e iki seçenek vermişti: Ya hapse girecekti ya da durumunu düzeltmek için ilaç alacaktı. Turing bu kararın üstünden 2 yıl geçtikten sonra ölümü seçti.

Ancak, Turing yapay zeka konusunda kendi hayal gücünü bile aşan büyük bir miras bıraktı. Turing Testi ileriki yıllarda geliştirilerek zamanın şartlarına ayak uydurdu, bilgisayar zekasını ölçmek için getirilen yeniliklerle birlikte yapay zekanın objektif ölçümünde yaygın olarak kullanılmaya başladı.

 

 

Turing Testi’nin çeşitleri

Turing Testi’nin çeşitli varyasyonları var. Örneğin jüri üyelerinin sayısı, sohbet süresi ve sınavı geçmek için gereken barem testten teste değişiyor (jüri üyelerinin yüzde kaçının kandırılması gerektiği vb.).

Elbette Turing testleri artık teletip değil de anlık mesajlaşma ve benzeri programlarla yapılıyor. Sorular yazılı soruluyor ve cevaplar yazılı veriliyor. Bazen teste birden fazla bilgisayar katılıyor.

Burada amaç kazanmak değil. Kurzweil Turing Testi’ni geçecek bir bilgisayar geliştirmek için en az 20 yıl olduğunu düşünüyor ve konunun uzmanları da yapay zeka geliştirmenin zor olduğunun farkında. Her ne kadar Eugene Goostman programının yazılımcıları reklam yapmak için ucuz PR taktiklerine başvurarak Turing Testi’ni geçtiklerini iddia etseler de programcıların asıl amacı yapay zeka yazılımlarını insan karşısında test ederek geliştirmektir.

 

 

Yapay zeka çalışmalarında neredeyiz?

Bilgisayarlar akıl, mantık ve strateji gerektiren satranç oyunu gibi alanlarda insanları 17 yıl önce geçti. IBM’in geliştirdiği Deep Blue bilgisayarı kaba işlem gücü ve ham hafızasıyla satranç ustası Kasparov’u 1997 yılında yenmeyi başardı.

Gerçi Kasparov 2. oyunun 37.Be4 hamlesinde Deep Blue’ya insanlar tarafından yardım edildiğini iddia etti. Çünkü mevcut durumda bilgisayarın 37.Qb6 hamlesini yaparak bir piyon kazanmayı planlaması bekleniyordu. Kasparov’un bu beklentisi satranç otoriteleri tarafından onaylandı. Ancak, IBM bu iddiayı ve Kasparov’un yeni maç teklifini reddederek Deep Blue projesini sonlandırdı.

 

 

Ancak IBM satranç konusunda hile yapmış olsa bile, bilgisayarların sezgisel düşünme gerektirmeyen durumlarda insan zekasını aştığı biliniyor. Örneğin uçakların uçuş bilgisayarları ve radar sistemleri gibi alanlarda zayıf yapay zeka yazılımları hızla gelişiyor. Hatta IBM günümüzde sezgisel yeteneğe sahip sosyal medya ve büyük veri analiz programları geliştiriyor.

Tabii bir de Riziko yarışması şampiyonu Watson bilgisayarı var. Yine IBM tarafından tasarlanan Watson, insan beyninden çok daha hızlı çalışan ve insan hafızasının alamayacağı kadar büyük miktarda veriyi süper hızlı işleyen bir süper bilgisayar.

IBM’in satrançta hile yapıp yapmadığını bilemeyiz. Ancak uzmanların Watson’ı satranç karşılaşmaları yerine Riziko yarışması için geliştirmelerine bakılırsa, şirketin insan zekasını hile yapmadan yenebileceği güvenli sulara çekildiği görülebiliyor. 🙂

 

 

Öyleyse yapay zekayı daha geliştirmedik

Bilim adamları yapay zekayı ikiye ayırıyor. Birincisi zayıf yapay zeka. Uçakların otomatik pilotu, Google arama motoru, Twitter trend topic analiz sistemi, PC’nizin Windows işletim sistemi ve video oyunları hep zayıf yapay zeka sınıfına giriyor.

Bir de güçlü yapay zeka var. Bu da her yönüyle insan zekasına benzeyen ve insan zekasından ayırt edilemeyecek olan yapay zeka olarak tanımlanıyor.

İşte bu anlamda yapay zekayı, yani düşünen bilgisayarları henüz geliştiremedik. Çünkü bilgisayarların işlem hızı ve kapasitesi insan beyninin kapasitesini aşsa da bilgisayarlar desen tanıma, değişen durumlara uyum sağlama, çağrışımlı düşünme, sembolik dil kullanma, öğrenme ve yaratıcılık gibi alanlarda insan zekasına yetişemiyor. Oysa Turing Testi bu becerileri de ölçüyor.

 

 

Beşer şaşar

Mass Effect 2 video oyununda Normandiya firkateyninin yapay zekası EDI, uzayda iki gemi savaştığı zaman düşmanından hızlı bir bilgisayar kullanan geminin her zaman kazanacağını söylemiş, insan pilotların ise öngörülemeyen davranışlarda bulunarak çatışmaya rastlantısallık faktörü eklediğini belirtmişti.

Normandiya’nın şakacı pilotu Joker da Üsteğmen Shepard’a, “Gördüğünüz gibi hata yapma lisansımız var komutanım! Bizzat gemi söylüyor!” demişti.

Gerçekten de Turing Testi’ni geçmesi gereken yapay zekanın her yönüyle insana benzemesi gerekiyor. Bütün sorulara süper hızlı ve kusursuz cevaplar veren bir yazılım, gerçekten insan zekasına sahip olsa bile jüri üyelerini insan olduğuna inandıramaz. Sonuçta biz insanlar kusursuz varlıklar değiliz.

 

 

Bu yüzden de yapay zeka adaylarının sorulara insanlar gibi yavaş cevap vermesi, bazen olayları yanlış hatırlaması, klavyede vuruş hatası yapması, olumlu ya da olumsuz duygusal tepkiler vermesi, hatta zaman zaman konuyla ilgisiz şeyler söylemesi gerekiyor.

Yapay zeka açısından ilginç bir durum bu. Güçlü yapay zeka geliştirmeliyiz diyoruz ama aynı zamanda, güçlü yapay zekanın hem insan zekasını taklit etmesini hem de insanlar gibi hata yapmasını istiyoruz. Peki bu nasıl olacak? Bu mümkün mü?

 

 

İnsan bilinci

Turing’in yapay zekayı insan gibi düşünebilen bilgisayarlar geliştiremeyiz diyen kişilere karşı canla başla savunduğunu biliyoruz. Yapay zekanın insan zekasına benzemesi gerektiğini düşünen Turing, aslında insan bilincini kast ediyordu ve makalesinde İngiliz Nörolog Geoffrey Jefferson’dan alıntı yapmıştı:

“Bir bilgisayar rastlantısal sembol akışından yararlanmak yerine insan gibi düşünüp insan gibi hissederek bir sone veya konçerto yazmadıkça o bilgisayarın beyne eşit olduğunu; yani sadece yazmakla kalmayıp aynı zamanda yazdığının farkında olduğunu söyleyemeyiz.”

Gerçekten de insanlar bunu yapabildiği için türümüzü Homo sapiens sapiens olarak adlandırıyoruz; yani farkında olduğunun farkında olan insan. Bu da bize bilincin temel şartının farkındalık olduğunu gösteriyor.

 

 

Düşünüyorum öyleyse varım

Turing Testi’nin bilgisayar zekası için insana benzemek dışında bir kriter getirmediğini ve bu yüzden de testi geçmenin sanılandan kolay olduğunu söylemiştik. Her ne kadar biz bunu başarana kadar en az 20 yıl geçecek olsa da Turing Testi’ni geçmek aslında sanılandan çok daha kolay. Aynı sebeple, testi geçen bilgisayarın gerçekten insan gibi düşündüğünü anlamak da imkansız!

Ne demek istediğimizi açıklamak için 17. yüzyılın ünlü filozofu Descartes’tın sözlerinden yararlanabiliriz: Descartes ilginç bir filozof. Saraydaki dev çini sobalarının içine girerek karanlıkta inzivaya çekiliyor ve meditasyon yaparak felsefenin derinliklerine ulaşmaya çalışıyor.

Belki de bu seanslarından birinde ilham perilerinden esinlenen Descartes, bir gün ”Düşünüyorum öyleyse varım” dedi.

 

 

Descartes ve bilgisayarlar

Nörolog Jefferson’a göre dışarıdan bakıldığında insan gibi düşünen, ama aslında düşündüğünün farkında bile olmayan sıradan bir bilgisayar geliştirmek mümkün. Böyle bir bilgisayara baksaydık, gerçekte düşünemeyen fakat insan düşüncesini kusursuz şekilde taklit eden bir bilgisayarla karşı karşıya olduğumuzu anlamayacaktık. Aptal bir bilgisayar olsa da onu akıllı bir insan sanacaktık.

Ancak Jefferson bir adım daha ileri gidiyor ve “Ya bilgisayar da kendini kandırıyorsa?” diye soruyor. Öyle ya, bilgisayar da insan gibi düşündüğüne inanıyor olabilir ama sadece öyle olduğunu sanan karmaşık bir makinedir. Peki ya aynı şey insanlar için de geçerli ise? Ya biz de sadece düşündüğünü sanan birer organik robotsak? Asıl biz düşündüğümüzü sanarak kendimizi kandırıyorsak ne olacak?

Oysa düşünüyoruz ve bu zor soruları soruyoruz. İçinde yaşadığımız dünya bir simülasyon olsa bile, bizler basit birer robot olsak bile bu soruları soruyoruz. Descartes’ın dediği gibi “Cogito ergo sum”; yani düşünüyorum öyleyse varım.

 

 

Descartes ve Turing

Jefferson’a göre bir bilgisayar var olduğunun farkında olduğunu söylese bile bu nihayet programcıların yazdığı yazılım kodlarından ve elektromekanik parçalardan oluşan cansız bir makinedir.

Turing bu düşünceyi daha da ileri götürerek insanlara uyguluyor: “Bu görüşü en aşırı uca götürürsek, kişinin bir bilgisayarın düşündüğünden emin olabilmesinin tek yolu o makinenin kendisi olması ve kendisinin ne düşündüğünün farkında olmasıdır. Keza bu görüşe göre, bir insanın düşündüğünü bilmesinin tek yolu da o insanın bizzat kendisi olmasıdır.”

 

 

Makinedeki hortlak

Bu son argümanı da dile getirdiğimize göre, artık Turing Testi’nin özüne inebiliriz: Nasıl ki yanımızdaki kişinin gerçekten düşünen bir insan olduğundan yüzde yüz emin olamıyorsak, yapay zeka sahibi bir bilgisayarın da gerçekten insan gibi düşündüğünden emin olamayız (Turing Testi’nin sadece insan zekasını taklit etme becerisini ölçtüğünü ve ancak bu sınırlama sayesinde objektif ölçümler yapabildiğini unutmayalım).

İnsan bilinci tam da bu noktada devreye giriyor ve felsefede “makinedeki hortlak” olarak tanımlanan bu soruna bir çözüm getiriyor: İngiliz filozof Alfred North Whitehead’in söylediği gibi “Bütün parçalar toplamından fazladır”.

Biz insanlar insan olduğunu sanan Matrix simülasyonları olsak bile, en azından düşündüğümüzü biliyoruz. Kısacası farkında olduğumuzun farkındayız. İnsan bilinci bize bunu, yani farkındalık yeteneğini kazandırıyor.

 

 

Bu sebeple uzaylıların test amacıyla yarattığı birer oyun karakteri olsak dahi kendi varlığımızdan şüphe etmemize gerek yok.

Bu noktayı daha iyi açıklamak için matematikçi ve fizikçi Roger Penrose’un yapay zeka hakkındaki görüşlerine de kısaca değinmemiz gerekiyor: Penrose yapay zeka terimini kullanmayı bile saçma buluyor ve diyor ki “İnsan gibi düşünebilen zeka Yapay Zeka değil, insan zekasıdır.”

Bu durumda düşünen robotlar terimini kullanmanın bir anlamı yok. Düşünüyorum öyleyse varım önermesinden yola çıktığımızda bütün düşünen robotların insan olması gerektiği sonucuna varıyoruz. Robotların et ve kemik yerine metalden yapılmasının önemi bulunmuyor.

 

 

Dijital avatarlar

Elbette argümanımızı bu çizgide sürdürürsek, tümüyle insan zekasına sahip olan bir robotun yemek yeme, ihtiyacını giderme, üreme gibi ihtiyaçları olacağını da kabul etmemiz gerekiyor. Ancak 2045 yılında beynini bilgisayara yükleyerek ölümsüz olmak isteyen bir Rus işadamı var ve bir gün bu teknoloji geliştiğinde insan olmanın tanımı da değişecek.

Üreme ve yemek gibi insani ihtiyaçlar duymayan bir insanın ne kadar insan olacağı sorusu şimdilik havada kalıyor. Ancak, insanların istedikleri zaman zihnini fiziksel vücutlardaki beyinlere kopyalayabileceğini veya sanal dünyada insan vücuduna benzeyen bir avatarla dolaşabileceğini düşünürsek, “insan gibi acıkmayan bir robot asla insan olamaz” önermesinin anlamını yitirmeye başlayacağını görebiliyoruz.

Öte yandan, Roger Penrose yine başka bir yazının konusu olan “kuantum bilinç” kavramına inanıyor ve özetle insan zekasının bilgisayarlarla taklit edilemeyecek olan benzersiz kuantum özelliklerine sahip olduğunu, bu nedenle de bilgisayarların asla insan gibi düşünemeyeceğini söylüyor.

 

 

Ray Kurzweil ve çatı kavram olarak insan bilinci

Teknolojik tekillik akımının öncülerinden bilgisayar bilimci Ray Kurzweil tabii ki Penrose’a katılmıyor ve insan zekası ile hayvan zekası arasındaki farkın sadece derece, nicelik ve kapasite farkı olduğunu öne sürüyor. Kurzweil’a göre nitelikler niceliklerden çıkıyor.

İnsan bilincinin bir çatı kavram olduğunu düşünen Kurzweil, Tekillik Yakındır kitabında “Yeterince hızlı ve gelişmiş olan bütün bilgisayarlar bir gün insan zekasına sahip olacak, hatta insan zekasını aşacaktır” diyor.

Kurzweil bu bağlamda makinedeki hortlak problemini de anlamsız buluyor. Karmaşık bütün sistemlerde insan düzeyindeki zekanın otomatik olarak ortaya çıkacağını savunuyor. Ancak bu zekanın insan zekası olacağını öne sürmüyor. Robot zekası, bilgisayar zekası veya uzaylıların zekası insan zekasından ileri ya da en azından farklı olacaktır.

 

 

Bu noktada Kurzweil’ın yanlış anlaşıldığı bir konuya da açıklık getirmek gerekiyor: Kurzweil insanların kendini akıllı sanan aptal birer robot olduğunu düşünmüyor. Jefferson’ın dediği gibi “bilinçli bilgisayarlar sonuçta çarklar ve devrelerden oluşan basit birer sistemdir” görüşüne de katılmıyor.

Kurzweil, “Yeterince gelişmiş zekaya sahip olan bütün canlıların bir ölçüde bilinci vardır” derken (ister köpek ister robot bakıcı olsun), Whitehead’in “bütün parçalar toplamından fazladır” görüşünden hareket ediyor.

Üstelik insan zekasının kedi, köpek veya maymun zekasından sadece derece farkıyla ayrılıyor olması insan zekasının nasıl ortaya çıktığı sorusunu da yanıtlıyor: aşama aşama. İnsan zekası Penrose’un dediği kendine has benzersiz özelliklere sahip olsaydı, modern insan zihninin 4,5 milyon yıllık evrim sürecinde atalarından nasıl farklılaştığını açıklamak imkansız olacaktı.

 

 

Özgür irade ve bilinç

Bilincin temel ölçüsünün farkındalık olduğunu söyledik. İnsan gibi düşünebilen bilgisayarların da kendi varlığının farkında olması gerektiğini belirttik. Öyleyse farkındalığın temel şartı nedir?

Farkındalığın temeli irade sahibi olmaktır. Bunu insan zekasına sahip olmasa da gözümüz gibi baktığımız kedilerde görebiliriz. Kediler sadece canı istediği zaman kendini sevdiren hayvanlar.

İstemek ile irade etmek arasındaki doğrudan ilişkiyi düşündüğümüzde, kedilerin insan düzeyinde olmasa da bilinçli hayvanlar olduğunu görebiliyoruz.

 

 

Uygarlık kuran tek canlı türü

Kedilerden yola çıkarak basit bir örnek verdik ama mesele bu kadar basit değil. Örneğin insan türünün bilinç düzeyinin kedilerden üstün olduğunu biliyoruz. Kediler bir dünya uygarlığı kurmadılar ve sembolik matematik dilini kullanmıyorlar. Ancak insanlar bunu yapabiliyor.

Özetle kendi varlığımızın farkında olmamız, aynı zamanda bir şeyi istemek veya istememek gibi karar verme özgürlüğümüz olduğunu varsaymayı da gerektiriyor ve buna özgür irade diyoruz (kendinin farkında olmak, ihtiyaç ve isteklerinin de farkında olmayı ve bunları karşılamak için bilinçli eylemler irade etmeyi gerektiriyor).

Özgür irademiz yoksa, bilinçli olduğumuzu ve insan gibi düşünebildiğimizi de söyleyemeyiz. İrademiz yoksa kendimiz hakkında olumlu veya olumsuz bir fikir sahibi olmamız da mümkün değildir. Özgür irade sahibi değilsek, sonuçta öz farkındalığa sahip olduğumuza göre, başkaları tarafından programlanmış bir sanal karakter olduğumuzu düşünmek zorunda kalırız. Yapay zeka önce insan bilincini taklit edeceğine göre, insan bilincinin ön koşulu olan özgür irade meselesine daha yakından bakalım.

 

 

Özgür irade bir yanılsama mı?

Özgür irademiz varsa bunu kuantum fiziğine borçluyuz. Klasik fizikte bir bilardo topunun şu andaki konumunu ve hızını tam olarak bilirsek, o topun sonsuz geçmiş ve sonsuz gelecekte ne yapacağını da kesin olarak bilebiliyoruz. Klasik fizik bize bu imkanı veriyor.

Oysa insanoğlunun her şeyi kesin olarak bilmesine izin vermek açısından çekici bir durum olsa da klasik fizik aslında özgür iradeyi elimizden alıyor! Çünkü bu durumda günümüz tümüyle geçmiş tarafından belirleniyor ve tesadüfe yer kalmıyor. Biz de geçmişteki fiziksel olayların otomatik bir sonucu olarak ortaya çıkıyoruz.

Özgür irade yoksa seçim özgürlüğümüz olmuyor, kendi kararlarımızı veremiyoruz ve bu yüzden işlediğimiz suçlar veya yaptığımız iyiliklerle ilgili hiçbir ahlaki sorumluluğumuz bulunmuyor. Gerçek dünyada bu söz konusu değil. Bu yüzden de özgür irade yoktur diye kestirip atmak da kolay değil.

 

 

Özgür irade ve kuantum fiziği

Oysa kuantum fiziği bize bu imkanı tanıyor. Heisenberg’in Belirsizlik İlkesi’ne göre bir parçacığın konumunu ve hızını aynı anda kesin olarak bilmemiz imkansız. Hatta parçacığın bilinci olsaydı, o parçacık da bir saniye sonra tam olarak ne yapacağını bilemeyecekti. Kuantum fiziğine göre tesadüfler içinde yaşadığımız Evren’in temel özelliğidir.

Rastlantısallık insan sağlığı için çok yararlı. 🙂 Kuantum fiziğindeki rastlantısallık, geçmişteki olayların biz insanları tümüyle etkilemesini ve içinde bulunduğumuz durumu tümüyle belirlemesini engelliyor. Böylece biz de geçmişteki olayların otomatik bir sonucu olmaktan kurtuluyoruz.

Demek ki en azından bu açıdan fiziğin özgür iradeye bir çıkış noktası sağladığını söyleyebiliriz. Ancak işimiz bitmedi. Özgür iradeyi savunmak ve iradenin bir illüzyon olmadığını göstermek için nice badireler atlatmamız lazım!

 

 

Kuantum fiziği deterministik bir teori midir?

Teorik fizikçi Briane Green kuantum fiziğinin deterministik bir teori olduğunu söylüyor. Evet, kuantum fiziği kesinliklerden değil, sadece olasılıklardan söz ediyor. Bir elektronun bir saniye sonra yüzde 70 olasılıkla sağ taraftan ve yüzde 30 olasılıkla sol taraftan geçeceğini söylemek gibi.

Ancak, bu bir olasılık hesaplaması olsa da kuantum fiziği en azından olasılıkları kesin olarak belirliyor. Örneğin elektronunun yüzde 70 olasılıkla sağdan geçeceğini KESİN olarak biliyoruz. Brian Greene bu noktadan yola çıkarak kuantum fiziğinin deterministik olduğu ve bu nedenle de özgür iradenin bir yanılsama olduğu sonucuna varıyor.

Greene, determinist bir sistemde özgür iradenin yeri olamaz diyor. Doğrusu Green’in kaygılarını anlıyorum. Çünkü determinist olmayan bir fizik düşünemiyorum. Bilimin işe yaraması için öngörülerde bulunması ve özünde determinist olması gerekiyor.

 

Melez fizik

Bununla birlikte kuantum fiziğinin tümüyle determinist olduğu varsayımına katılmıyorum. Filozof ve fizikçi David Albert ile fizikçi Sheldon Goldstein çizgisinden devam ederek kuantum fiziğinin kısmen determinist, kısmen rastlantısal bir fizik olduğunu düşünüyorum. Kuantum fiziğinde özgür iradeye yer olduğunu düşünmemin sebebi de bu ve Twitter’da yaptığımız kısa bir sohbette Brian Green’e bu konuda sorular sorma imkanı buldum.

Kişisel olarak bu noktada kavramsal bir hata yapıldığını ve ham nedensellik ile enformasyona dayalı nedenselliği birbirine karıştırmamak gerektiğini düşünüyorum. Örneğin kuantum fiziğinde elektronun geleceğiyle ilgili olasılıkları kesin olarak bilmemiz, o elektronun geleceğini kesin olarak belirleyebileceğimiz anlamına gelmiyor. Bir elektronun geleceğini bir yere kadar tahmin edebiliriz, hatta geleceğini kısmen etkileyebiliriz fakat o elektronun geleceğini asla belirleyemeyiz.

Her ne kadar Erwin Schrödinger’in dalga denklemi determinist olsa da Heisenberg’in Belirsizlik İlkesi kuantum fiziğinin kısmen indeterminist olmasını sağlıyor. Bu noktayı Tweeter’da Brian Greene’e sordum. Green de Belirsizlik İlkesi’nin özgür irade için fizikte olası bir yasal boşluk (possible loophole) oluşturduğunu söyledi.

 

 

Öyleyse özgür irade var mı?

Özgür irade birkaç basit argümanla geçiştirilebilecek bir sorunsal değil ve bu konuya gerek kozmoloji yazıları gerekse felsefe yazılarıyla geri döneceğim. Ancak özgür iradeyi “Yapay zeka geliştirmek mümkün mü?” sorusuna bağlamadan önce, özgür iradenin bir yanılsama olduğunu düşünen bilim adamlarının görüşlerine de kısaca değinmek istiyorum.

Bazı fizikçiler Heisenberg’in Belirsizlik İlkesi nedeniyle insanların geleceği asla istediği gibi etkileyemeyeceğini ve bu yüzden de özgür irade diye bir şeyin olmadığını düşünüyor. Bu argümana iki şekilde itiraz edebiliriz: Birincisi Belirsizlik İlkesi gözle görebileceğimiz makroskobik ölçeklerde etkili olmuyor. Elbette bu da bizi kısır döngüye sokarak “Makroskobik dünya determinist ise özgür irade nasıl mümkün oluyor?” sorusuna geri götürüyor.

 

Oysa bir çıkış noktası var: Özgür irade kısmen seçim özgürlüğü olan, geleceği kısmen öngörebilen ve geleceği kısmen etkileyebilen irade demek.

Bu tanım öncelikle sağduyumuzla uyumlu:Doğduğumuz günü ve biyolojik anne-babamızı değiştiremeyiz veya sırf istediğimiz için bir günde 10 milyon dolar kazanamayız. Ancak kazandığımız üniversiteye gitmeyerek gelecek yıl daha iyi bir bölüm kazanmak için sınava yeniden girebiliriz. Bazı tercihler bize ait.

Belirsizlik İlkesi’ne gelince, aslında bu noktada Greene’in söylediği gibi bir yasal boşluk var. Kuantum fiziğinde en azından olasılıkları kesin olarak belirleyebiliyoruz. Evren’de yüzde 100 belirsizlik olmadığı için, Belirsizlik İlkesi’nin özgür iradeye izin vermediğini söylemek aşırıya kaçmak olur.

 

 

Atom dünyasını gözle görülür dünyaya bağlamak

Öyleyse özgür iradeyi temellendirmek için mikroskobik dünyayı makroskobik dünyaya nasıl bağlayabiliriz? Bu noktada Penrose ve Stuart Hameroff’un görüşleri işimize yarayabilir.

İki bilim adamı kuantum bilinç konseptini savunuyorlar. Bu yazıda kuantum bilinç varsayımının detaylara girmeye gerek yok ve kuantum bilinç konseptini ben de kabul etmiyor, kendimi Kurzweil’in görüşlerine daha yakın buluyorum.

 

Ancak, anestezi biliminin en büyük uzmanlarından biri olan Hameroff’un önemli bir noktaya parmak bastığını düşünüyorum: Hameroff bilincin insan beyninde Kurzweil’in dediği gibi bir çatı kavram olarak ortaya çıktığı görüşüne katılmıyor. Bunun yerine, bilincin tek tek nöronlarda hatta nöronlarını birbirine bağlayan sinaps, akson ve dendritlerde ortaya çıktığına ve bunlar arasındaki karşılıklı etkileşimle şekillendiğine inanıyor.

Bir an Hameroff’un bilinci hiç değilse kısmen etkileyen kuantum süreçleri bulunduğu konusunda haklı olduğunu düşünelim. Bunu Kurzweil’in desen tanıma modeline ve çatı bilinç kavramına nasıl bağlarız (emergent concept)?

 

 

Kuantum bilinç

Nöroloji alanında yapılan son araştırmalar, beyin hücrelerini (nöronları) birbirine bağlayan sinir ağlarının da insan bilincine katkı yaptığını gösterdi.

Örneğin beyindeki sinir ağının bir parçası olan dendritler hem fiber optik internet kablosu gibi çalışarak veri aktarımı yapıyor hem de bilgisayar işlemcisi gibi çalışarak veri işliyor.4

Eskiden sadece nöronların bilgi işlem yaptığını sanıyorduk. Artık nöronları birbirine bağlayan sinir ağının da bu sürece katıldığını öğrendik. Bunun insan bilinci ve özgür irade açısından önemli sonuçları var:

 

 

Dendritlerle nöronlar Kurzweil’in desen tanıma birimlerinden çok daha küçük birimler. Elbette makroskobik desen tanıma birimleri kuantum dünyasına ve rastlantısallığa tabi değil; ama nöronların ve dendritlerin içindeki mikrotüpçükler Belirsizlik İlkesi’nin geçerli olacağı kadar küçük yapılar.

Bu da insan bilincinin tek tek nöronlarda ortaya çıktığını kabul etmesek bile, beyindeki bilgi işlem süreçlerinin kuantum tesadüflerinin etkili olduğu ölçeklerde gerçekleşebildiğini gösteriyor.

Ayrıca insan bilincinin Kurzweil’in söylediği üzere sadece makroskobik desen tanıma birimlerinin karşılıklı etkileşimiyle ortaya çıktığını kabul etsek dahi; bu birimleri oluşturan nöronlarda, her birimdeki nöronları birbirine bağlayan sinir ağlarında ve 100 nöronluk farklı desen tanıma birimlerini bağlayan sinir ağlarında kuantum rastlantısallığının etkili olabileceği sonucuna varıyoruz.

 

 

İnsan bilinci ve nörobiyoloji

Bu da aldığımız her kararda, yaptığımız her seçimde rastlantısallığın ufak bir etkisi olduğuna işaret ediyor.

Örneğin uzaktan gelen bir kişiyi yanlışlıkla kuzenimize benzettiğimiz zaman, bu hatanın bir sebebi de nöron ve dendrit düzeyindeki rastlantısal kuantum salınımları olabilir. Özetle Freud’la birlikte tanıdığımız bilinçaltı olgusu mikroskobik dünyayı makroskobik dünyaya bağlıyor ve nasıl bağlıyor dersek:

Nöroloji alanında yapılan son deneylerin, özellikle de fMR cihazıyla yapılan kafatası taramalarının sonuçlarına bakarak bilinçaltının karar almamızda belirleyici olduğunu tespit ettik. Max Planck İnsan Bilişsel Bilimler ve Beyin Bilimleri Enstitüsü’nde 2008 yılında yapılan deneyler5, beynimizin bir şey yapmak istediğimiz zaman bizden 2 ila 7 saniye önce buna karar verdiğini, ancak bizim aldığımız bu kararı sonradan “fark ettiğimizi” ortaya koydu.

 

 

Kuantum fiziğindeki Belirsizlik İlkesi olmasaydı bu durumda işimiz zordu.

Örneğin bu deneyden yola çıkarak, bilinçli verildiği düşünülen bütün kararların aslında bilinçaltımıza ait olduğu sonucuna varabilirdik. Bu da bizi özgür iradenin bir yanılsama olduğu sonucuna götürürdü.

Oysa Hameroff’un kuantum bilinç konseptini tam olarak kabul etmesek bile bu yaklaşımı bilgisayar işlemcisi görevini üstlenen dendritler, desen tanıma birimleri ve bilinçaltıyla birleştirebiliriz. Böylece özgür iradeye olanak tanıyan fiziksel ve nörolojik altyapıyı kurgulamış oluruz. Haklı olup olmadığımızı yeni deneyler ve zaman gösterecek (biraz daha detaylı bir açıklama için farenin imlecini alttaki resmin üzerine getirebilirsiniz).

 

 

Turing Testi, yapay zeka ve Özgür İrade

Toparlayacak olursak, Turing Testi’nde jüri üyelerinin üçte birini veya yarısını insan olduğuna ikna eden bir programın aslında gerçek yapay zeka olduğunu kanıtlamadığını görebiliyoruz. Bu yüzdeli sonuçlar yalnızca bilgisayarların güçlü yapay zeka hedefine gittikçe yaklaştığını gösteriyor.

Sonuç olarak Turing Testi’ni laboratuar ortamında yapmak yanlış olacaktır. Bilgisayarların benzemeye çalıştığı biz insanlar sadece çalıştığımız işyerinden, ofis ortamından ve kariyerimizden ibaret değiliz. Tatile çıkıyoruz, akşam eğlenmeye gidiyoruz, eşlerimiz, ailemiz, sevdiklerimiz ve karmaşık bir iç dünyamız var.

Marifet jüri üyelerini insan olduğuna ikna etmek değil. Marifet sokaktaki simitçiyi veya kız arkadaşını insan olduğuna inandırmak, daha doğrusu bir robotu insan olarak kabullenmelerini sağlamak. Ancak o zaman Her filmindeki Samantha karakteri gibi gerçekten düşünen bir bilgisayar yarattığımızı söyleyebiliriz. 🙂

 

 

Stuart Hameroff: “Bilinç bilgi işlemden ibaret değildir.”

 

 

 

 

Nöroloji ve özgür irade: Beynimizin bizden habersiz aldığı kararları sonradan fark ediyoruz.

 

 

 

1http://www.loebner.net/Prizef/TuringArticle.html
2http://longbets.org/1/
3IBM’s Watson software beat two human champions at Jeopardy in 2011.
4Dendritic spikes enhance stimulus selectivity in cortical neurons in vivo: Spencer L. Smith, Ikuko T. Smith, Tiago Branco & Michael Häusser. Nature 503, 115–120 (07 November 2013) doi:10.1038/nature12600
5Chun Siong Soon, Marcel Brass, Hans-Jochen Heinze & John-Dylan Haynes, “Unconscious Determinants of Free Decisions in the Human Brain.” Nature Neuroscience, April 13th, 2008.

 

Işıkla Beyin Kontrolü >> Nörologlar ışıkla farelerin hafızasını sildi ve beynine yeni anılar ekti

California Üniversitesi San Diego Tıp Fakültesi araştırmacıları, yanıp sönen ışık huzmeleri kullanarak kobay farelerin hafızasını sildiler ve ardından unutulan anıları yeniden hatırlamasını sağladılar.

Işıkla beyin kontrolü yönteminin öncelikle bipolar bozukluk tedavisinde ve bulumia gibi beslenme bozukluklarında kullanılması planlanıyor. Işıkla beyin kontrolü, Alzheimer hastalarının hafızasını geri kazanmasına ve obeziteyi önlemeye de yardımcı olacak.

Doktorlar bunun için farelerin gözüne sürekli yanıp sönen ışık ışınları tutuyor ve fare beynindeki belirli bölgeleri uyarıyor. Bu açıdan bakıldığında, ışıkla beyin kontrolünü kişilere bilinçaltı subliminal mesaj vermenin veya insanları ışıkla hipnotize etmenin gelişmiş bir versiyonu olarak tanımlayabiliriz.

Nitekim yakın gelecekte travma sonrası stres bozukluğu yaşayan askerler ve psikolojik rahatsızlıkları olan hastalar da istemedikleri yaşantıları silip beynine yeni anılar ekebilecekler. Ancak kendini unutan bir insan aynı insan olarak kalabilir mi?

 

 

Siber psikoloji

Optogenetik olarak adlandırılan ve son 10 yılda geliştirilen ışıkla beyin kontrolü yönteminde, araştırmacılar farelerin beynindeki nöronları ameliyat yapmadan veya ilaç kullanmadan tıpkı basit bir televizyon düğmesi gibi açıp kapayabiliyor.

Bunun için mavi ışıkta kimyasal olarak aktif hale geçen opsin proteinlerini kullanan araştırmacılar, konserlerdeki lazer gösterilerinde olduğu gibi hızla yanıp sönen ışık huzmelerini kobayların gözüne tutuyor ve ilgili beyin bölgelerini uyarıyor.

Nörologlar bir gün ruhsal bozuklukları da bu şekilde tedavi etmeyi planlıyor. Bu aslında insanların mavi ışıkta, yani gündüz gözü uyumasının zor olmasına benzer bir etki ve bunu evde uykunuzu kaçırmak için mavi ekrana bakarak test edebilirsiniz.

 

 

Nörolojide son 50 yılın devrimi

İnsan gözünde, mikroplarda ve diğer organizmalarda bulunan opsin proteinleri milyarlarca yıl önce ilk canlı türlerinin ışığa duyarlı olmasını, ışıkta görmesini sağladı. Opsin molekülleri ışığı soğurduğu zaman bir foton salıyor ve bu da molekülün kimyasal yapısını değiştiriyor.

Opsin proteinleri bu sayede insan gözünü, optik sinirleri ve nihayet insan beynindeki nöronları etkiliyor. California Üniversitesi’nden Malinow ve ekibi, Stanford Üniversitesi’nden Dr. Karl Deisseroth ve arkadaşlarının 10 yıl önce geliştirdiği optogenetik tekniklerinden yararlanarak geçen yıl fareler üzerinde hafıza ekme çalışmalarına başladılar.

Hafıza ekme ve ışıkla beyin kontrolü, gelecekte insanların kişiliğini baştan sona değiştiren ilk “psikolojik şartlama makinelerinin” üretilmesini sağlayabilir. Bu da insanın aklına, aynı adı taşıyan video oyunundan uyarlanan Street Fighter filmindeki Blanka’yı ve süper asker yaratma projesini getiriyor. Blanka genetik müdahale ve ışıkla beyin kontrolü yöntemiyle güçlü bir askere dönüştürülmüştü.

 

 

 

Beyin yıkama

Hafıza silmek ve yeni anılar eklemek Hollywood sinemasının en popüler konuları arasında yer alıyor. Siz de kendinize “Gerçek dünyada mı, yoksa bir bilgisayar simülasyonunda mı yaşıyorum” diye soruyorsanız, Arnold Schwarzenegger’in 1990 tarihli Gerçeğe Çağrı filmiyle 2012 yılında gösterime giren yeniden çevrimini izleyebilirsiniz. İkisi de Matrix tarzı gerçeklik sorularına esin kaynağı olabilir.

Ancak ışıkla beyin kontrolüyle ilgili bu haberi okuduğumda önce Gerçeğe Çağrı filmini değil, 2004 tarihli Half-Life 2 video oyununu hatırladım. Oyunda galaksiler arası yıldız geçitlerinden gelen uzaylılar Dünya’yı işgal etmiş ve bir polis devleti kurmuştu. Polisler Kombine olarak adlandırılıyordu. Hepsinin halkı sindirmek için kullandıkları zorunlu “dayak kotası” vardı.

 

 

Seçici hafıza

Oysa oyunun en çarpıcı yeri, Kombine lakaplı yarı insan–yarı makine polislerin beynine yapay hatıralar ekilmesiydi. Uzaylılar açlıkla boğuşan dünyada ekmek parası kazanmak isteyen polisleri işe aldıklarında beyinlerinden anneleri, çocukları ve eşlerinin hatıralarını siliyorlardı.

Bunun yerine uzaylılara körü körüne sadık olmalarını ve acımadan öldürmelerini sağlayan yapay anılar ekiyorlardı. Tabii Gezi olaylarından bu yana yaşadıklarımızı düşündüğümde kendime soruyorum: Bugün bilim adamları farelerin beynine istediği anıları kaydediyor. Öyleyse Türkiye gibi ülkelerde Kombine benzeri bir kolluk kuvvetinin kurulmasına ne kadar kaldı?

 

 

Anılarımız olmadan biz kimiz?

Öte yandan, kendini unutan ve beynine yüklenen yeni anılarla kişiliği kökten değişen bir insana ne diyebiliriz? Hafıza silmek ve yeni hatıra ekmek biraz da beyin nakli yapmaya benziyor. Örneğin, kafatasınıza başkasından alınan bir beyni nakletseler eski kişiliğiniz ortadan kalkar ve vücudunuz artık başkasına ait olurdu.

Şimdilik bu tür sorular bilimkurgunun alanına giriyor; ama California Üniversitesi’nin fareler üzerinde yaptığı deneyleri okuduğumuzda, hafıza silmeyle ilgili klinik çalışmaların da yakında başlayacağını görüyoruz. Şimdi bu tekniğin tıpta hangi alanlarda kullanılacağına göz atalım.

 

 

Araştırmacılar tıp tarihinde ilk kez bir canlının beynindeki belirli anıları tespit ettiler ve dışarıdan müdahale ederek hayvanın bazı anıları unutmasını sağladılar. Ardından, sinir hücreleri arasındaki bağları, yani sinapsları güçlendiren frekanslarda ışık huzmeleri kullanarak fare beynini yeniden uyardılar ve kobayların unutulan anıları hatırlamasına imkan verdiler.

Yeni yapay anı çalışmalarını yürüten ekibin başında olan Profesör Dr. Roberto Malinow, “Önce bir hatıra oluşturduk, sonra oluşturduğumuz anıyı sildik ve ardından sinaptik bağlantıları seçici olarak güçlendiren veya zayıflatan bir uyaran ile bunların yeniden hatırlanmasını sağladık” diyor.

 

 

Alzheimer’a çare

Malinow ile ekibi önce farelerin ayağına düşük voltajlı elektrik verdiler. Ardından biraz can yakan bu kötü anıyı farenin gözüne düşük frekansta titreşen ışık huzmeleri tutarak sildiler. Daha sonra ise fare beynindeki nöronları yüksek frekansta titreşen ışık ışınlarıyla uyarıp anıları geri getirdiler.

Malinow’un ekibinde doktorasını yapmakta olan Sadegh Nabavi deneyi şöyle açıklıyor: “Önce bir hayvanın korkmasına neden oluyor, sonra korkuyu gideriyor ve ardından sinirleri sinapsları güçlendiren veya zayıflatan frekanslarla uyararak korkunun geri gelmesini sağlıyorduk.”

Bu noktada sözü alan Malinow, hafıza güçlendirme ve silme tekniklerinin hastanelerde hızla kullanıma gireceğini söylüyor: “Çalışmalarımızda sinapsları zayıflatan süreçleri geri çevirebileceğimizi gösterdik ve bunu beta amiloidin Alzheimer hastalarında yol açtığı bazı etkileri gidermekte kullanabiliriz.”

 

 

İşin tekniğine gelince

Dr. Deisseroth ışıkla beyin kontrolünün aslında 40 yıllık bir macera olduğunu söylüyor: “Mikroplarda bulunan opsinler üzerindeki çalışmalar 70’lerden beri sürüyor. Bu konuda binlerce makale yayınlandı ve dolayısıyla konuya ilişkin kimyasal reaksiyonların temelleriyle ilgili detaylı bilgi sahibiyiz.”

“İnsanlar ne zamandır nöronları beyin kontrol aracı olarak kullanmayı istiyordu; ama konuya ilgi duyanların büyük kısmı bunun pek etkili olmayacağını, işe yarama olasılığının düşük olduğunu düşünüyordu. Çünkü opsinler memelilerden çok farklı olan ve ancak uzak atalarımız olarak kabul edebileceğimiz organizmalardan geliyordu.”

 

 

Gen aşılayan virüs

Doktorlar 2000’lerin başında söz konusu sorunu çözdüler ve özel bir virüs geliştirerek, bu virüsün opsin üreten genleri insan sinir hücrelerine taşımasını sağladılar. Böylece insan beyni ışığa duyarlı opsinler üretecekti.

Dr. Deisseroth insan beynini ışıkla koşullandırma alanındaki çalışmalarıyla 2013 yılında Nobel ödülü aldı ve Malinow ile ekibinin hafıza ekme çalışmaları tıpta çığır açtı. Örneğin ABD ordusu, savaşta hafızasını kaybeden askerlerin unuttukları anıları geri kazanması için beyne kontrol çipi yerleştirmek istiyor.2

Bütün bunlar insanoğlunu nereye götürüyor? Psikolojik bozukluklardan uzak mutlu bir geleceğe mi? Yoksa beyne takılan kontrol çipleri ile Kombine tarzı bir hayata mı? Birlikte göreceğiz ve bu hem heyecanlı hem stresli bir bekleyiş olacak.

 

 

Işıkla beyin kontrolü

 

 

Hayvanlar da avlanmak için ışıkla beyin kontrolü kullanıyor: Pervanelerin gece ışığa gelmesine benzer şekilde.

 

 

Beyin simülasyonu

 

 

1Sadegh Nabavi, Rocky Fox, Christophe D. Proulx, John Y. Lin, Roger Y. Tsien and Roberto Malinow. Engineering a memory with LTD and LTP. Nature, 2014 DOI: 10.1038/nature13294
2http://washington.cbslocal.com/2014/05/01/military-researchers-developing-brain-implants-to-help-restore-wounded-soldiers-memories/

 

 

Dijital Canlılar Gerçeğin Yerini Alıyor >> Doktorlar açık kaynak kodlu sanal solucanla beyin simülasyonu yapacak

Önce açık kaynak yazılımlar yaygınlaştı, sonra Arduino gibi açık kaynak bilgisayar donanımları geliştirildi ve şimdi de açık kaynak kodlu “dijital canlı” simülasyonları ortaya çıktı: OpenWorm (Açık Solucan) projesine katılan biyologlar ve yazılımcılar, dünyanın en gelişmiş sanal canlısının kodunu yazmayı planlıyor.

Oysa dünyanın en gelişmiş bilgisayar canlısı, Avatar filmindeki mavi tenli Na’vi ırkı gibi zeki bir yaşam formu değil. Yeni dijital canlımız, Akdeniz bölgesi gibi ılımlı enlemlerdeki humuslu topraklarda yaşayan bir tür zararsız kancalıkurdun kopyası olacak: Mütevazı C. elegans.

1990’larda bilgisayarların yeterince hızlanmasıyla birlikte ortaya çıkan sanal canlılar evrim sürecini incelemekte kullanılıyor. Son 20 yılda bilgisayarlar yüz binlerce yıllık evrime karşılık gelen milyonlarca sanal canlı üretti. Ancak aşağıdaki videoda görebileceğiniz gibi, bilgisayarların kendi belirlediği parametrelere göre yaratılan bu canlıların hiçbiri gerçek dünyada yaşamadı.

 

 

Bir solucanın marifetleri

C. elegans simülasyonu ise farklı, çünkü C. elagans gerçek bir canlı türü ve bundan böyle söz konusu kancalıkurdun sanal kopyası üniversite veri merkezlerinde, okul bilgisayarlarında ve programı indirirseniz evinizdeki laptopta yaşayacak.

Peki, 90’larda satılmaya başlayan ve bir zamanlar game watch’larda tutkuyla beslediğimiz dijital Tamagoçi’lerin hormonlu versiyonuna benzeyen bu sanal solucanları bilgisayarda yetiştirmenin manası ne?

 

 

Beyin simülasyonu

Sadece 1000 hücreden oluşan Kancalıkurt C. elegans “Boyu değil, işlevi önemli” sözünün yaşayan kanıtı. Alt tarafı 1 mm uzunluğundaki bu solucan türü insanoğlu gibi gelişmiş bir uygarlık kurmadı, felsefe, bilim ve sanat yapmadı.

Ancak, insan beyni kancalıkurdun sinir sistemine çok benziyor ve bizim basit bir solucanın sinir sisteminden öğreneceğimiz çok şey var (kanser ve diğer genetik hastalıkların tedavisi ile yeni kök hücre üretim teknikleri geliştirmek gibi).

 

 

C. elegans ile aramızdaki en önemli fark, insan beyninin daha fazla nörondan oluşması ve beyin hücrelerimiz arasındaki sinir ağlarının sıradan bir kancalıkurdun sinir sisteminden çok daha karmaşık olması. Bilim adamları bilgisayarda gerçeğinden ayırt edilemeyen dijital bir C. elegans yarattıkları zaman insan beyni simülasyonu yapmış olacaklar.

Online kurs olarak tasarlanan OpenWorm Academy programı ise yeni başlayanlara sanal canlı simülasyonları, biyoloji, bilgisayar bilimi, matematik ve bilgisayar programlamayla ilgili eğitimler sunacak.

 

 

Neden işe bir solucanla başladılar?

İnsan beyni bilgisayar simülasyonu ile taklit edemeyeceğimiz kadar karmaşık bir organ; ama sanal kurt C. elegans aynı zamanda minyatür bir beyin simülasyonu olacak ve insan zekasının nasıl işlediği hakkında bize önemli ipuçları sağlayacak.

C. elegans simülasyonunu SimCity ve Google Earth’ün solucanlara uygulanan versiyonu olarak da düşünebiliriz (baştan kuyruğa organları, davranışları, beyin fonksiyonları ile tam kapsamlı bir kancalıkurt simülasyonu). Ne işe yaradığına gelince:

 

 

İnsan beynini daha iyi anlamamız sayesinde, kablosuz telepati teknolojisi eşyaların internetine uygulanacak ve yakın gelecekte bütün elektrikli cihazların doğrudan beyin sinyalleriyle yönetilmesi mümkün olacak. Elbette elektronik eşyaları düşünce komutlarıyla kontrol edebilmemiz için aklımızdan neler geçtiğini anlayan bilgisayarların da geliştirilmesi gerekecek.

Bu tür bilgisayarlar iki tarafı keskin kılıç sayılır. Öyle ki kablosuz telepati teknolojisi hem vatandaşın hizmetine sunulacak hem de insanların duygu ve düşüncelerini gözetlemekte kullanılacak.

 

 

Seni daha iyi görebilmek için

Peki şirketler neden duygu ve düşüncelerimizi gözetlemek için bu kadar çaba sarf ediyor? Öncelikle dijital pazarlama kapsamında internete el atmak ve elektronik billboardlarda bize özel reklamlar göstermek istiyorlar. Bunun için de tüketici trendleriyle kullanıcı alışkanlıklarını öğrenmeye çalışıyorlar. İnsanların aklından geçeni sezen akıllı bilgisayarlarla davranışsal online reklamcılığı bambaşka bir boyuta taşıyabilirler.

Aslında bilim adamları Tom Cruise’un Azınlık Raporu filminde anlatılan teknolojinin bir adım ötesine geçti ve şimdiden alışveriş merkezlerinde hangi ürünü beğendiğimizi veya sokakta hangi yerel seçim afişine baktığımızı anlayan bir telepatik kamera geliştirdiler.

 

 

Hatta duygularımızı ölçen, hangi politikacıya kızdığımızı veya hangi markayı tercih ettiğimizi anlayan duygusal bilgisayarlar da tasarlıyorlar ki bu da bize George Orwell’ın 1984 romanında anlatılan gözetim devletinin diktatörü Büyük Biraderi hatırlatıyor.

Elbette insanların duygu ve düşüncelerini anlayan bilgisayarlar geliştirmek için, önce insan beynindeki sinir ağlarının nasıl işlediğini anlamak gerekiyor. C. elegans’ın dijital kopyasının bilgisayarda yaratılacak olmasının sebebi de bu: Bize benzeyen bir canlının bilgisayar simülasyonunu inceleyerek insan beyninin nasıl çalıştığını anlamak.

 

 

Siber psikoloji

Buraya kadar sanal canlı simülasyonlarının şirketler kontrolünde bir gözetim devleti kurmak için nasıl kullanılacağına dair risklere değindik. Oysa OpenWorm projesinde çalışan bilim adamları ve yazılımcılar araştırmalarını bütün insanlığın yararına kullanmak istiyor.

İnsan beyninin nasıl çalıştığını anlarsak, düşünce gücüyle kontrol edilen tekerlekli sandalyeler gibi çözümleri engellilerin hizmetine sunacağız. Akabinde iş kazasında elini kaybeden işçiler veya çatışmada sakat kalan gaziler, kullandıkları protezleri beyin sinyalleriyle kontrol edebilecekler.

Robot hastabakıcılar yaşlılar ve Alzheimer hastalarına bakacak. Robot cerrahlar ise astronotları uzayda ameliyat edecek. Sonuçta beyin sinyalleriyle çalışan telepatik eşyalar ve akıllı evler yaygınlaşacak. “Duygusal bilgisayarlar” internette Wolfram Alpha gibi akıllı arama motorlarının geliştirilmesine yardım ederken, beyin simülasyonları kişilik bozuklukları ile akıl hastalıklarının tedavisinde kullanılacak.

 

 

Dijital avatarlar

İtalya, ABD, İngiltere, Rusya ve diğer ülkelerden gelen bilim adamları, OpenWorm için Kickstarter kitle kaynak sitesinde bir sayfa açtı ve bugüne dek 120 bin dolardan fazla para topladı. iTunes üzerinden 0,99 dolara satışa sunulan OpenWorm 3D Browser1 projesi tümüyle hayata geçirildiğinde, insan beyninin biyokimyasını bilgisayar simülasyonlarıyla test etmek mümkün olacak.

Örneğin C. elegans’ı inceleyen ilaç ve biyoteknoloji şirketleri, psikolojik rahatsızlıkları tedavi etmek için beyinde yan etki yaratmayan etkili ilaçlar geliştirebilecek. Ancak C. elegans simülasyonu henüz bir başlangıç. Peki sırada ne var? Sanal kedi? Sanal inek? Sanal insan?

90’larda gençler arasında salgın haline gelen Tamagoçi’lerin öncülük ettiği sanal evcil hayvanlardan sonra sırada sanal insan var; çünkü ölümsüzlük peşindeki Rus milyarder Dmitry Itskov 2045 yılında beynini bir bilgisayara yüklemek istiyor.

 

 

Değişim sancıları

Bütün bunları değerlendirdiğimizde, sanal canlıların filozofların hayali olan gerçek aşkın insan (transhuman) çağını başlatacağını görüyoruz. Görüyoruz ama insan sonrası çağın, yani teknolojik tekillik çağının ne zaman başlayacağını bilemiyoruz.

Teknolojik tekilliğin detaylarına Yapay Zekanın Şafağı adlı yazı dizimizin 2. bölümünde değineceğiz, fakat bu paylaşımı bir giriş yazısı olarak değerlendirebilirsiniz. Teknolojik tekillik insan beyninin nasıl işlediğini çözdüğümüz zaman gelecek. Böylece kendimizi daha iyi anlayacağız, belki Sokrates’in dediği gibi kendimizi bileceğiz.

 

 

İşin sonuna bakmak lazım

Teknolojik tekilliğin sanattan edebiyata ve bilimden felsefeye kadar her alanda bize yeni dünyaların kapısını açarak uygarlığımızı kökten değiştireceğini görebiliyoruz. Ancak yukarıda örneklediğimiz gibi, teknolojik tekilliğin bir orta yol olmadığını da görüyoruz: Ya insanlar için altın çağ başlayacak ya da Büyük Birader’in veya robotların kontrolünde bir tür felaket senaryosu yaşanacak.

Ünlü power metal grubu Gamma Ray’in Somewhere Out In Space albümündeki Beyond The Black Hole şarkı sözlerinde olduğu gibi:

 

 

“Uzayzamanın kapılarının ötesinde evreni geride bırakıyorum…

Çünkü bir kara deliğin içine dalıyorum,

İçimden gelen sesi duyuyor ve bir daha geri dönemeyeceğimi biliyorum,

Çünkü bir kara deliğin içine dalıyorum.”

 

 

Bu kara deliğin sonunda bir ak delik, bir çıkış var mı? Teknolojik tekillik bize ne getirecek? Yapay Zeka yazı dizimizin devamında, insan olmanın anlamı ve özgür irade bağlamında bu konuları ele alacağız.

Bu arada OpenWorm projesinde geliştirilen Geppetto biyolojik simülasyon yazılımını web tarayıcınızda denemek ve sanal canlılar dünyasına adım atmak için OpenWorm.org sitesini ziyaret edebilirsiniz. Artık solucanlara farklı gözle bakacağız. 🙂

 

 

Dijital solucanla tanışın: Düşünen robotlar ve akıllı bilgisayarlar üretmek için Yapay Zeka sistemleri geliştirmek gerekiyor. Bunun yolu da insan beyninin nasıl çalıştığını anlamaktan geçiyor. OpenWorm bu yönde atılan bir adım.

 

 

 

Dijital canlılar değişen ortam koşullarına uyum sağlayarak evrim geçiriyor. Bunlar en basit örnekler ama tam kapsamlı insan vücudu simülasyonları yolda.

 

 

1https://itunes.apple.com/us/app/openworm-browser/id595581306?mt=8

 

 

 

Yapay Zekanın Şafağı – 1 >> İnsan beynini taklit eden Qualcomm Zeroth işlemci ile düşünen makineler çağı

Bilim adamları insan gibi tecrübe ederek öğrenen akıllı bilgisayarlar geliştirme yolunda önemli bir adım attı. IBM’in 2011 tarihli SyNAPSE çip projesinin ardından, akıllı telefonlardan tanıdığımız Qualcomm şirketi de insan beynindeki sinir ağlarını taklit eden Zeroth işlemcisini geliştirdi.

CPU olarak değil, NPU olarak adlandırılan Qualcomm Zeroth dünyanın ilk “dijital sinir ağı işlemcisi”. Qualcomm Zeroth, prensipte dünyayı insanlar gibi algılıyor ve tıpkı yeni doğan bir bebek gibi deneyerek öğreniyor.

Zeroth işlemcilerle donatılan robotların en büyük farkı, önceden programlanan talimatlar kullanmak yerine deneme yanılma yoluyla öğrenmesi. Örneğin Zeroth robotlar bir labirentin haritasını önceden yüklemeye gerek duymadan, duvarları yoklayarak kendi yolunu bulabiliyor. Bu kabiliyetten yaralanan Zeroth işlemciler gelecekte doğrudan insan dilini konuşarak anlaşabilecek.

 

 

Neden insana benzeyen robotlar?

Çünkü bu dünya insanların dünyası ve makinelerin ihtiyaçlarımızı anlayarak bize en iyi hizmeti sunması için onları kontrol eden bilgisayarların da insan gibi düşünebilmesi gerekiyor. Bilgisayarların insan gibi düşünebilmesini ve insanların eşyalarını kullanabilmesini kolaylaştırmak için, dış görünüşü insana benzeyen robotlar tasarlamak zorundayız ve bu robotları androit olarak adlandırıyoruz.

İnsanlar androitlerle psikolojik olarak daha rahat anlaşacak. Androit hasta bakıcılar ile androit dadılar yaşlılar ve çocuklarla beden dilini kullanarak çok daha doğal, sıcak bir iletişim kuracak.

İnsan sinir sistemini taklit eden Qualcomm Zeroth’u Uzay Yolu’ndaki konuşan bilgisayarların öncüsü olarak kabul edebiliriz. Qualcomm Zeroth henüz konuşamıyor olsa da insan mantığını kullanarak doğal dil yoluyla problem çözüyor ve bir gün androitlerin de son derece insani davranışlar sergilemesini sağlayacak.

 

 

Bilgisayar programlama tarihe karışıyor

Dokunmatik ekranlar, klavye veya grafik kullanıcı arayüzlerine gerek kalmadan insanlarla doğrudan konuşabilen bilgisayarlar sayesinde aptal yazılım çağı kapanıyor ve akıllı yazılım çağı başlıyor. iPhone ve iPad’leri sesli komutlarla kullanmamızı sağlayan Siri yazılımının torunu olarak kabul edebileceğimiz gelişmiş Yapay Zeka programları, önümüzdeki 10 yıl içinde ilk androitlerin üretilmesine imkan verecek.

Bu androitleri fabrikada kullanmaya başladığımızda,  belirli işleri yapmaları için özel bir yazılım geliştirmek zorunda kalmayacağız. Tıpkı Burger King restoranlarında çalışmaya başlayan personel gibi, işi göstererek öğreteceğiz. Bu da işçilerin robotlarla çalışmasını kolaylaştıracak. Hatta androitler kendi programlarını kendi yazarak, yazılım geliştiricilere duyulan ihtiyacı da ortadan kaldıracak.

 

 

 

Yapay Zekanın türleri

Bu tür akıllı yazılımları sanal zeka, yani “kod yazan yazılımlar” olarak adlandırıyoruz. Sanal zeka, insan zekası gibi kendi varlığının bilincinde olan bir zeka türü değil. Nitekim günümüzde Yapay Zeka derken, aslında “Zayıf Yapay Zekayı”, yani sanal zekayı kast ediyoruz. Androitler ise gelecekte Güçlü Yapay Zeka kullanacak, yani insan beyni gibi çalışan ve insan gibi düşünebilen işlemcilerden yararlanacak.

Güçlü Yapay Zekayı insan gibi akıllı bilgisayarlar, robotlar ve yazılımlar geliştirmek olarak tanımladık. Peki Güçlü Yapay Zeka ne işimize yarayacak? Örneğin robotlar dünyada sosyal refahı artırıp fırsat eşitliği sağlayarak insanoğlunun yaşam kalitesini artıracak mı? Yoksa Battlestar Galactica dizisindeki Cylonlar gibi insanları yok etmek için savaş mı çıkaracak?

Görebildiğimiz kadarıyla bu tehlikeyi önlemenin bir yolu var: O da insan gibi düşünen, insani duyguları olan ve bizi anlayabilen bilgisayarlar geliştirmek. Ancak buna geçmeden önce, sıradan bilgisayarların ve sıradan makinelerin hayatımızı nasıl değiştirdiğine kısaca göz atalım. Böylece akıllı androitlerin de eğitimden, iş, kariyer ve aileye kadar gelecekte hayatımızı nasıl derinden etkileyeceğini daha kolay anlayabiliriz.

 

 

Akıllı eşyalar

Yapay Zeka alanında son beş yılda inanılmaz gelişmelere tanık olduk: Kendi kendine giden kara şimşek arabalar, insanların yüz ifadesini taklit eden ve kafede çayımızı getiren insana benzer robotlar, söylediklerimizi anlayan akıllı telefonlar, 3B printerlar, Facebook yüz tanıma özelliği, hacker ütüler, tişört bilgisayarlar ve hatta IBM’in Riziko bilgi yarışması şampiyonu Watson süper bilgisayarı.

Ancak Eşyaların İnterneti ve yaygın bilgi-işlem olarak adlandırdığımız bütün bu gelişmeler daha başlangıç ve önümüzdeki 10 yılda çok daha şaşırtıcı buluşlara tanık olacağız. Yine de biz sırayla gidelim. Yapay Zekanın, sanayi devrimini bile nasıl geride bıraktığını gösterelim.

 

 

Panama Kanalı

Sanayi devrimi, eskiden insanların yaptığı ağır işlerin büyük kısmını makinelere devretti. Örneğin bugün hidroelektrik barajları için kazı yaparken kazma-kürek kullanmıyoruz. İnşaat makinelerinden yararlanıyoruz. Oysa eskiden böyle değildi. Eskiden inşaatta sadece hayvan ve insan gücü kullanılıyordu (köleler veya köle gibi çalıştırılan işçiler ki robotlar yaygınlaşmadığı için bazı ülkelerde bugün de böyle).

Örneğin 20. yüzyılın başında Atlantik Okyanusu’nu ve Büyük Okyanusu birbirine bağlayan Panama Kanalı inşaatında çalışan işçiler salgın hastalıklar, kötü beslenme şartları ve iş kazalarıyla mücadele etmek zorunda kaldılar. Sadece 1904-1914 yılları arasında 5600 işçi salgın hastalıklar yüzünden hayatını kaybetti.

 

 

Şimdi devir değişti. Artık  elimizde ekskavatör dediğimiz dev kazıcı vinçler ve 400 tonluk toprağı otopilot kullanarak, yani şoför olmadan taşıyan veya uzaktan kumandayla yönetilen büyük inşaat kamyonları var. Rolls Royce şirketi ise, okyanuslarda binlerce kargo konteyneri taşıyan “akıllı yük gemileri” tasarlıyor. Bu gemiler dünya denizlerinde kaptan ve mürettebat olmadan, robot beyinlerle kendi kendine gezecek.

Evet, 250 yıldır makine kullanıyoruz ama düşünme işi hep insanlara aitti. Yapay Zeka ise düşünme işini de elimizden alıyor: Aslında insan beyninden çok daha hızlı çalışan bilgisayarlar, bugün trafik sinyalizasyon sistemi gibi büyük dikkat isteyen ve aşırı yorucu olan işleri bizden çok daha iyi yapıyor.

 

 

Yapay Zeka olmadan yaşayamayız

Yapay Zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası oldu. Günümüzde Yapay Zeka olmasa, tren yolunda sinyalizasyon sistemi çalışmaz ve lokomotifler birbirine girerdi. Trenler metro duraklarında kapıları tam zemindeki işaretli yerlere karşılık gelecek şekilde milimetre hesabıyla duramazdı.

Yapay Zeka olmasa uçakların otopilotu çalışmaz ve aynı anda onlarca uçak havalimanlarında iniş-kalkış yapamazdı. Bilgisayarlar kapanır, hastanelerde MR cihazları çalışmazdı ve biz Digikutu ile uydu yayını alarak maç izleyemez veya iPad ile internete giremezdik.

Zaten video oyunu meraklıları da bilgisayar kontrolündeki sanal düşmanların “Yapay Zekası”nın yetersiz olduğundan söz etmiyor mu? Bu yüzden düşmanları durdurmanın çok kolay olduğundan ve bunun oyunun tadını kaçırdığından yakınmıyor mu? Kısacası klimalarla termostatlı ocaklara, termosifonlara, kombi ayarlarına ve akıllı evlere kadar hemen her alanda Yapay Zeka hayatımıza girmiş bulunuyor.

 

 

Yılda 1 milyar terabayt veri

İnsanlık tarihi ikinci makine çağında 2 önemli gelişmeye tanık oldu: Gerçekten kullanışlı ilk Yapay Zeka uygulamaları ortaya çıktı ve dünyanın dört bir tarafında yaşayan insanlar dijital sinir ağlarını, yani telekom şebekesini kullanarak internette birbirine bağlandılar.

Her iki gelişme de tek başına insanlık tarihini değiştirmeye yeterliydi; ama birlikte gerçek bir bilgi patlamasına yol açtılar ve makinelerin çalışma biçimini de kökten değiştirdiler.

Bugün internet üzerinden inanılmaz bir bilgi akışı var. 2013 yılı sonunda global mobil internet veri trafiği 1,5 milyon terabayt (TB) seviyesini aştı ve 2016 yılında bütün internet trafiği (mobil ve sabit) yılda 1 milyar TB’ı aşacak. Global veri depolama kapasitesi ise 2012 yılında 2,7 milyar TB olarak ölçülürken, 2017’de 7,5 milyar terabayt seviyesine ulaşacak.1

 

 

Emtia ekonomisi değil, bilgi ekonomisi

Artık ülkelerin gücü sahip oldukları doğal kaynaklardan ziyade ne kadar veri depolayabildikleri, ne kadar veri işleyebildikleri ve kullandıkları telekom şebekesinin ne kadar veri yükü taşıyabildiğiyle ölçülüyor.

Peki bütün bunlar Yapay Zeka için ne anlama geliyor? Ray Kurzweil’ın dediği gibi, bilgisayarlar ne kadar hızlı çalışırsa ve ne kadar çok şeyi ne kadar hızlı öğrenirse, düşünen robotlar geliştirme şansımız da o kadar artacak.

 

 

 

 

Düşünen makineler aramızda

Artık bilgisayarlar “desen tanıma birimleri”, kompleks iletişim sistemleri ve doğal dil gibi eskiden insanlara özgü olduğu düşünülen zihinsel faaliyetlerde gittikçe artan bir başarı gösteriyor. Ünlü fizikçi Stephen Wolfram’ın son 25 yılda geliştirdiği Wolfram Alpha akıllı web arama motoru bunun en güzel örneği.

Wolfram Alpha, sadece internette aradığınız kelimelere karşılık gelen web sayfalarını bulmuyor. Aynı zamanda Türkiye’deki termik santrallerin haritası gibi, hazır bulamayacağınız belgeleri de sizin için otomatik olarak hazırlıyor. Bu haritayı internette bulamazsa hem konuyla ilgili web sitelerini gösteriyor hem de bulut bilişimle uzak sunuculara bağlanarak, haritayı sizin için hazırlıyor ve görüntülüyor.

Yine de Wolfram Alpha’yı veya IBM’in Riziko yarışması şampiyonu Watson bilgisayarını sadece internetteki milyarlarca belgeyi tarayan birer veri madencisi, birer “veri canavarı” olarak görmek hata olur. 🙂 Yapay Zeka ezberci zihniyetle çalışmıyor. Yapay Zeka düşünerek ve akıl yürüterek çalışıyor. Bu yüzden de insanlar gibi yaratıcı olabiliyor. Öyle ki ileride resim ve heykel sanatıyla uğraşan robotlar göreceğiz (bu konuyu yazı dizisinin ikinci bölümünde, özgür irade başlığı altında işleyeceğim).

 

 

İnsan beyni: Canlı bilgisayar

İnsan gibi düşünebilen bilgisayarlar geliştirmek için insan beynini taklit etmek gerektiğinden söz ettik. Ancak bunu başarmak için önce insan beyninin nasıl çalıştığını, insanların nörobiyolojik olarak nasıl düşündüğünü, beyin hücrelerinin yapısını ve aralarındaki ilişkiyi; yani insan beyninin mimarisini ortaya koymamız lazım. Şansımıza bu konuda önemli ilerlemeler kaydettik:

Google’ın Mühendislik Direktörü Ray Kurzweil’in Bir Zihin Nasıl Yaratılır? adlı kitabında anlattığı “desen tanıma modeli”, insan beyninin dil ile kavramsal düşünme gibi gelişmiş fonksiyonları nasıl yerine getirdiğini açıklıyor. Qualcomm’un insan beynini taklit eden Zeroth NPU’su ve IBM’in SyNAPSE çipi de bu modele göre tasarlanmış bulunuyor.

 

 

Desen tanıma modeline göre, insan beyninde her biri 100 nörondan oluşan 300 milyon desen tanıma birimi bulunuyor. Desen tanıma birimleri öncelikle insan beyninin ön lobundaki, yani alnımızın hemen arkasındaki beyin kabuğunda yer alıyor.

Desen tanıma birimleri yaşadığımız tecrübeler, öğrendiğimiz bilgiler ve anılarımıza göre birbiriyle özel bağlantılar kuruyor. Bu bağlantılar sinir ağlarından oluşuyor. Bu nedenle insan zekasını da bir tür network zekası, yani düşüncelerimizi ve bilincimizi üreten özel bir bilgisayar ağı mimarisi olarak tanımlayabiliriz.

 

 

Network zekası

Kurzweil özgür irade ve özbilinç, yani beynin kendi varlığının farkında olması ve benlik ile kişilik gibi psikolojinin alanına giren konulara değinmiyor. Ancak, insan aklının yeteri kadar karmaşık bir network zekasının doğal sonucu olarak kendiliğinden ortaya çıktığını söylüyor (Yeterli ölçüde kompleks bir sinir sistemi, network mimarisi de buna uygunsa, bir gün mutlaka akıllı bir beyne dönüşecektir).

Desen tanıma birimlerinin içindeki 100 beyin hücresi tek başına hareket etmiyor. İnsanlar düşünürken bu 100 nöron bir grup halinde hareket ediyor. Bir desen tanıma birimini oluşturan 100 nöronun kendi aralarındaki sinir bağlantılarını doğuştan getiriyoruz ve bu “iç ağlar” hayat boyu değişmeden kalıyor.

Desen tanıma birimlerini insan beyninin organik devreleri olarak adlandırabiliriz. Bunlar bizim hem bellek, hem depolama alanı hem de işlemci olarak kullandığımız canlı bilgisayar devreleri.

 

 

Ateşin elimizi yaktığını nasıl öğreniyoruz?

Veya sokakta gördüğümüz kişinin annemize benzemekle birlikte, annemiz olmadığını nasıl anlıyoruz? Bütün bunları desen tanıma birimleri sayesinde başarıyoruz. Desen derken, sadece halıdaki desenleri düşünmeyelim. (A) harfinin üçgen şeklinde çatılmış çizgileri ve harfin ortasındaki yatay çizgi de birer desendir.

İşte bizim 300 milyon desen tanıma birimimizde bunun gibi desen şablonları, desen haritaları yer alıyor. Bu durumda masada çalışırken iş arkadaşınıza baktığınızda, onun sizin arkadaşınız olduğunu desen tanıma birimleri sayesinde anlıyorsunuz. Sistem şu şekilde işliyor:

 

 

Hiyerarşide alt kademede yer alan desen tanıma birimlerinden biri, hiyerarşide üst kademede bulunan desen tanıma birimlerinden birine “Bir insan yüzü gördüm sanki, bir baksana” diyor. Üst birim de “Haklısın, hatta bu bizim Mehmet ya!” diye cevap veriyor. Bu kez alt birim, “Dikkatli bak şuna, evet Mehmet ama bu bir fotoğraf, gerçek Mehmet değil” diyor.

Desen tanıma birimlerimiz arasındaki sinir ağları üzerinden gerçekleşen bu tür karşılıklı etkileşimleri kullanarak, “İşte o benim eşim” veya “Artık seni sevmiyorum” gibi tespitler yapabiliyoruz. Sözün özü desen tanıma birimleri bir resmi, bir kavramı, bir duyguyu, bir anıyı, bir kokuyu aklımızdaki başka bir şeye benzeterek çalışıyor.

Hiyerarşi derken ne kast ettiğimizi yazı diliyle anlatabiliriz. Alt kademede bir desen tanıma birimi çizgileri, bir üst birim harfleri, diğer birimler veya birim grupları ise sırasıyla kelimeleri, cümleleri ve bütün bir roman metnini seçebilir. Bu sıradüzen kavramlar için de geçerli: Yuvarlak > Elma > Apple şirketi gibi. Bu nedenle insan beyni bilgisayar gibi veri depolayarak kayıttan yürütme yapmıyor veya ezberci bir şekilde düşünmüyor. İnsan beyni çağrışımlar yaparak düşünüyor.

 

 

Beynimiz bir ses kayıt cihazı değil

Örneğin dünyaya baktığımızda görüş alanımızı tam 50 gigapiksellik bir dijital fotoğraf makinesi gibi net olarak görüyoruz; ama gözlerimizin beynimize optik sinirler yoluyla bu kadar ayrıntılı veri aktarması mümkün değil.

Bunun yerine, gözlerimiz beynimize basit bir desen haritası gönderiyor. Bu harita beynimizin o ayrıntılı manzarayı kafamızın içinde canlandırması için gereken bütün parametreleri içeriyor. Nedir bu parametreler?

Tıpkı bir video oyununun grafiklerinde olduğu gibi bir ışık haritası, parlaklık ve kontrast haritası, gri tonlama ölçeği (siyah-beyaz karşıtlığı), şekiller ve doku haritası. Gözlerimizle 50 gigapiksellik bir resim görmüyoruz, fakat temel verilerden yola çıkarak, beynimizde o kadar ayrıntılı bir görüntü oluşturabiliyoruz.

 

 

Zeroth işlemciler desen tanıma yöntemi kullanıyor

Optik sinirler gözlerimizden gelen verileri beynimizdeki desen tanıma birimlerine iletiyor. Desen tanıma birimleri de aldıkları bu görsel veriyi hatırladıkları başka bir şeye benzetmek için aralarında konuşuyor. Daha sonra da gördüğümüz bir tabiat manzarasını, sanki video kamera ile çekim yapmışız gibi net algılamamızı sağlıyorlar.

Toparlayacak olursak, dijital bir kameranın dünyanın resmini piksel piksel çektiğini söyleyebiliriz. İnsan gözü ise sadece gördüklerinin görsel bir şablonunu çıkarıyor ve bunu beynimize iletiyor. Beynimiz de bu görüntü haritasını daha önce bildiği desenleri kullanarak tıpkı bir yapboz gibi her seferinde yeniden kurguluyor. Beynimiz dünyayı kameraya almıyor, algıladığımız görsel verileri her seferinde baştan inşa ederek, gördüğümüz ve gerçek olduğuna inandığımız görüntüleri oluşturuyor.

 

 

İnsan beyni bir anıyı nasıl hatırlıyor?

Elinizdeki akıllı telefon son çektiğiniz resmi gerçekten hatırlayabilir mi? Akıllı telefon diyoruz, ama bu tür mobil cihazlar gerçekten akıllı değil ve insan beyni gibi ne yaptığının farkında olamaz. Öte yandan, telefonla çektiğimiz bir fotoğrafı kayıttan yürüterek ekranda görüntüleyebiliriz.

Oysa insan beyninde durum farklı: Biz hiçbir şeyi beynimize kaydedip hatırlamıyoruz ve kesinlikle kayıttan yürütme yapmıyoruz. Biz eski kız arkadaşımızı hatırlamıyoruz. Bunun yerine; Baldur’s Gate II video oyununun kötü adamı Irenicus’un eski sevgilisi Kraliçe Ellesime’e dediği gibi “aşkımızın hatırasının hatırasını” anımsıyoruz, yani gördüklerimizin izlenim, ışık ve desen haritasını hatırlıyoruz.

Böylece eski sevgilimizi düşündüğümüz zaman beynimiz bu desen haritasını şablon olarak kullanıyor. Zihnimizde sevgilimizin yüzünü ve saçlarını “sanırım böyleydi” mantığıyla, açıkçası rekonstrüksiyon yoluyla yeniden üretiyor. İşin ilginci, sırf bu yüzden, bilgisayarların gelecekte insanların aklından düşünceleri okuması zor olacak.

 

 

 

Telepati zor iş

Son iki yılda insan aklından geçenleri bulanık bir şekilde okuyan bilgisayarlar geliştirdik. Bu “duygusal” bilgisayarlar zihnimizle “Kapıyı aç!” dediğimiz zaman ne demek istediğimizi anlıyor (kablolu veya kablosuz beyin-bilgisayar arayüzleri yardımıyla). Duygularımızı, örneğin birine kızıp kızmadığımızı şaşırtıcı bir kesinlikle tespit ediyor. Ancak, aklımızdan geçen düşünceleri kitap gibi okuyamıyor.

Bunun sebebi ise, insan beyinlerinin birbirinden farklı olması. Uzaktan baktığımız zaman bütün insan beyinleri şekil itibariyle birbirine benziyor. Ancak, alnımızın arkasındaki ön beyin lobunun kabuğunda yer alan sinir ağlarının şekli (desenleri) her beyinde farklı. Kısacası her insan beyninin farklı bir network mimarisi var. Peki bu ne anlama geliyor?

Hayatta edindiğimiz her tecrübenin sinir ağları ile bir desen haritası olarak beynimize kaydedildiğini, daha doğrusu nakşedildiğini söyledik. Şimdi de beynimizin bunları nasıl kaydettiğini anlatalım:

 

 

İnsan beyni donanım şifresi kullanıyor

Beynimizdeki 300 milyon desen tanıma birimi arasındaki ana yollar, yani ana sinir ağları doğuştan hazır geliyor ve bunlar bir kaza geçirmezsek ömür boyu değişmeden kalıyor. Ancak tali yollar, yani yardımcı sinir ağları, doğumdan sonra dünyayı öğrenirken oluşmaya başlıyor. Ne zaman yeni bir şey öğrensek, kalbimiz kırılsa veya güzel bir tecrübe edinsek, beynimizdeki 300 milyon desen tanıma birimi arasında yeni sinir ağları oluşuyor.

Öğrenme dediğimiz şey bu ağların şekline, haritasına, “dokusuna” bağlı. Desen tanıma birimlerimizin “neyi neye benzeteceğine” bu sinir ağlarının yapısı ve formu karar veriyor. İşte bu yüzden kırmızı renk size kanı çağrıştırırken, bana önce Kızıl Gezegen Mars’ı hatırlatabiliyor. Demek ki her insan beyni kendine özgü bir donanım şifresi kullanıyor. Bilgiyi sinir ağlarından oluşan benzersiz bir donanım şifresi ile saklıyor.

 

 

İşte bu nedenle ileride bilgisayarların aklımızdan geçenleri okuması zor olacak. Başkasının aklından geçenleri okumak için, önce o insanların beyin haritasını çıkarmamız ve böylece herkesin kendine özgü kafa yapısını anlamamız gerekirdi. Örneğin sizin beyninizde kırmızı renk (A) şeklindeki bir sinir ağıyla kaydedilmiş ise, benim beynimde C şeklindeki bir sinir ağıyla kaydedilmiş olabilir. Bu detayları hesaba katmalıyız.

Bu yüzden başkalarının düşüncelerini kitap okur gibi okuyamıyoruz. Okuma-yazmayı bilmek, dili bilmek yetmiyor. Bir de şifreyi çözmek gerekiyor. Beynimizdeki bütün bilgiler beynimizdeki sinir ağlarıyla şifrelenmiş bulunuyor ve herkesin organik donanım şifresi farklı.

 

 

 

Şükretmek gerek

Günümüzde bilgisayarlar, iPhone’dan bozma Beyin Kamerası ile düşüncelerimizi sezerek, bir AVM’de vitrine bakarken hangi ayakkabıyı beğendiğimizi anlayabiliyor. Keza, hangi politikacının seçim afişini beğenmediğimizi de fark edebiliyor. Bilgisayarlar aklımızdan geçen fikirleri de okusaydı, diktatörler bizi kolayca fişleyebilir ve beynimizi yıkayarak hepimizi itaatkar kölelere dönüştürebilirdi.

George Orwell, Büyük Birader’i anlattığı 1984 romanında bundan söz ediyor. İşte bu sebeple beyin şifrelerimize şükretmemiz gerekiyor. Sanırım hiçbirimiz bir markete girdiğimizde, daha pahalı olan deterjanı satın almamız için, bilgisayarlı rafların beynimizi yıkayarak bizi zorla ikna etmesini istemeyiz.

 

 

Ancak bütün bunları düşünürken bir şeyi hazır kabul ettik: Yapay Zekayı geliştirmenin mümkün olduğunu baştan varsaydık. Oysa bu sorunun cevabı doğrudan insan zekasına bağlı: İnsan aklı insana özgü bir şey mi?  İnsan aklını taklit edebilir miyiz? Taklit edebilirsek, robotlar ve bilgisayarların insanlar kadar akıllı olmasını sağlayabilir miyiz?

Yazı dizimizin ikinci bölümünde, özgür irade var mı sorusundan yola çıkarak, insan bilincinin kökenini ele alacağız ve Freud’un bilinçaltı konsepti ile Kurzweil’in network zekasını birlikte değerlendirerek, insan gibi düşünen robotları nasıl geliştirebileceğimizi inceleyeceğiz. Anahtar kelimelerimiz bilinç, bilinçaltı, özgür irade ve network zekası. Gelecek bölümde görüşmek üzere 🙂 .

 

 

 

Dünyanın ilk NPU’su Qualcomm Zeroth gerçek Yapay Zeka’nın öncüsü

 

 

Arkadaş Robot Nao

 

 

 

1http://www.telecompetitor.com/idc-u-s-tops-in-global-data-storage-capacity/

 

Kendini onaran bilgisayarlar >> Akıllı telefonlar ve tabletler bozulduğu zaman insan vücudu gibi iyileşecek

2000 TL’ye satın aldığınız iPhone, iPad veya bilgisayarınızın yere düşüp kırıldığını düşünün. HTC Desire HD telefonumu trafik kazasında böyle kırmıştım ben! Ama artık sorun değil. Caltech bilim adamları, arızalandığı ya da hasar aldığı zaman kendini onaran elektronik çipler geliştirdiler.

Lazer ışınlarına bile dayanıklı bu çiplerden üretilen akıllı telefon ve tabletler, pili veya anakartı yansa dahi çalışmaya devam edecek. Geleceğin organik bilgisayarları, tıpkı Uzay Yolu’ndaki istilacı Borglar gibi “kendinin doktoru” olacak ve hasarlı devrelerini kendi başına onaracak.

 

Bilgisayarlar için bağışıklık sistemi

Nasıl ki hastalandığımız zaman bağışıklık sistemi harekete geçiyor ve zamanla hastalığı atlatıyoruz, bilgisayarlar da artık böyle bir “elektronik bağışıklık sistemi” kullanıyor. California Teknoloji Enstitüsü (Caltech) araştırmacıları kendini tamir eden entegre devreler geliştirdiler.

Bugüne kadar akıllı telefonlarımızı yere düşürüp kırmaktan korkuyor, tabletimizi bu tür hasarlara karşı karşı sigorta yaptırıyor (artık Türkiye’de bu tür uygulamalar var) veya teknoloji web sitelerinde yayınlanan “hava yastıklı” telefonlarla ilgili haberleri merakla okuyorduk. Oysa bilim adamlarının geliştirdiği yeni elektronik devreler, bizi bütün bu korkulardan kurtaracak ve pahalı yatırımlarımızı güvenceye alacak.

 

Lazer ışınlarından etkilenmeyen, yok edilemez bilgisayarlar

Yukarıdaki başlık kelimesi kelimesine doğru: Caltech mühendislerinin geliştirdiği “mini amfilerin” elektronik devreleri lazer ışınlarından bile etkilenmiyor. 76 çipten üretilen bu amfiler o kadar küçük ki hepsi bir arada 25 kuruşluk bozuk paraya sığıyor.

Bilim adamları ürettikleri devrelerin kendini nasıl iyileştirdiğini test etmek için amfiyi aldılar ve güçlü lazer ışınlarına maruz bıraktılar. Lazer ışınları çipleri yakarak bazı bölümlerini eritti veya kömüre çevirdi. Ancak akıllı devreler sağlam parçalarını kullanarak bu kaybı telafi ettiler, “hasarlı bağlantıları baypas ederek” kendini iyileştirdiler.

 

Caltech’te konu üzerinde çalışmalarını sürdüren Prof. Dr. Ali Hajimiri kendini tamir eden devreleri şöyle anlatıyor: “Sistemin ilk kez devreye girip kendini iyileştirdiği an benim için inanılmaz bir deneyimdi. Amfinin yarısını lazerle yakmış ve transistorlar gibi birçok parçasını buharlaştırmıştık. Ancak, [hasarlı devre] neredeyse tümüyle iyileşerek ideal performansta çalışmaya başladı.”

Şimdiye kadar böyle miydi? Oyun bilgisayarınızın anakartı bile devrelerindeki en küçük bir hasarda bozulurdu ve diğer parçaları çalışıyor olsa bile hasarlı kartı çöpe atıp yenisini satın almanız gerekirdi. Bu sistem öyle değil… Yeni devreler öncelikle hasarın kaynağını tespit ediyor: Sistemin neresi üretim hatası olan pil yüzünden yandı? Telefonunuz yere düşünce nasıl kırıldı? Hasar almayan sağlam devrelerle durumu telafi edebilir miyim?

 

Beyin travması geçiren hastaların iyileşmesi gibi

Trafik kazası sonucunda beyni hasar gören ve hafıza kaybına uğrayan, yürümeyi veya konuşmayı unutan hastaların bir kısmının zamanla bu yetileri geri kazandığını görüyoruz. Çünkü hastaların beynindeki sağlıklı bölgeler, beynin hasar gören kısımlarının görevlerini üstleniyor. Örneğin beynin eskiden pek kullanılmayan bir bölgesi, hasarlı bölümleri telafi etmek amacıyla konuşmayı ve kelimeleri öğreniyor. Böylece hastalar hayatına eskisi gibi devam edebiliyor.

Caltech’in kendini iyileştiren çipleri işte böyle çalışıyor: Telefonun çipsetindeki arızalı bölgeyi baypas ederek sistemin çalışmasını sağlıyor. Bu sistemleri baypas etme ve onarma işlemi bir saniyede tamamlanıyor.

 

Kendi kendisinin doktoru Borg devreleri

Kendini onaran devrelerde çipsetteki hasarı algılayan, darbeye ve ısıya dayanıklı özel sensörler var. Bunlar anakartın sıcaklığını, elektrik akımını, voltajı ve amperi ölçüyor. Ardından bu bilgileri yine özel üretilen ayrı bir devreye iletiyor.

Caltech’in deneylerde kullandığı amfiyi oluşturan 76 çipin her birinde böyle bir “hasar algılama” sensörü bulunuyor. Bu sensörler amfinin hangi bölümlerinin nasıl hasar aldığıyla ilgili bilgileri, amfinin üzerindeki ayrı bir “uygulamaya özel entegre devreye” geçiyor. ASIC olarak adlandırılan bu devre, amfinin elektronik bağışıklık sisteminin beyni olarak çalışıyor.

 

Bu “doktor beyin” amfinin hasarlı bölgelerini ve performans kaybını inceliyor. Ardından, sistemdeki hasarlı çiplerin yerine hangi sağlıklı çiplerin geçeceğine karar veriyor. İşin ilginci, burada önceden bilgisayara yüklenmiş olan bir tedavi programından, bir terapi yazılımından söz etmiyoruz. Doktor beyinler, tümüyle duruma göre hareket eden akıllı ve uyarlanabilir sistemler…

Örneğin bu amfiden 4 tane üretseniz ve lazer ışınıyla bunları yaksanız, her biri hasarın niteliğine göre farklı parçaları kullanacak ve farklı şekillerde, kendine özgü olarak iyileşecektir. Buna bilişim dilinde “desen tanıma” diyoruz. İnsan beyni de desen tanıma yöntemiyle yeni bilgiler ediniyor, konuşmayı ve yabancı dilleri öğreniyor.

 

Bilgi teknolojilerini kökten değiştirecek

Doktor beyin ASCI, amfinin hasarlı kısmına bakıyor ve mevcut seçenekler içinden en uygun olanlarını seçerek bir tedavi planı, bir yol haritası çiziyor. ASCI bunun için bütün amfiye göz atmıyor. Amfideki bazı çiplerden gelen verilere dayanarak bir tahmin yürütüyor ve planını buna göre yapıyor.

ASCI kısmi verilerden hareket ediyor. Örneğin Instagram’la çektiğiniz bir resmin tümünü inceleyerek zaman kaybetmek yerine, fotoğrafın küçük bir parçasından resmin bütününü çıkarıyor ve bu mantıkla, elektronik devrelerin 1 saniye içinde kendini iyileştirmesini sağlıyor.

 

Hajimiri’nin araştırma laboratuarında çalışan ve konuyla ilgili bilimsel makalenin başyazarı olan Stewen Bowers bunu şu şekilde tanımlıyor: “Çipe nasıl bir sonuç almak istediğinizi söylüyor ve onu kendi haline bırakıyorsunuz. [Çip] Bu sonuçları kendi bildiği gibi elde ediyor. Buradaki zorluk her çipte 100 bin transistor olması… Nerede nasıl bir arıza çıkacağını bilemeyiz ve bu sistemde bilmemize de gerek yok.”

 

Organik bilgisayarların Türkçesi: Saksıda tablet PC yetiştirmek

Bugün BT sektörü bilgisayar bozulunca yenisini satın alma üzerine kurulu. Oysa kendini iyileştiren elektronik devreler sayesinde, bilgisayarımız bozulunca yenisiyle değiştirmek zorunda kalmayacağız. Ancak olay bununla sınırlı değil…

Eskiden yazılımları yeni sürümleriyle güncelliyorduk ama oyun bilgisayarımızın ekran kartı eskidiğinde, güncel video oyunları için daha hızlı bir ekran kartı satın almamız gerekiyordu. 10 yıl içinde bu mecburiyetten de kurtulacağız.

 

Öncelikle, kendini iyileştiren bilgisayarlarımız organik devrelerden üretilecek (kağıttan elektronik devreler yazım). Ayrıca bilgisayarlarımız kendini tamir etmek için mikro 3B printerlar kullanacak. Böylece yeni bir ekran kartı istediğimiz zaman Gold PC’ye gidip pahalı bir ürün satın almayacağız.

Bunun yerine, internetten yeni ekran kartının çizimlerini satın alacağız ve bu çizimleri bilgisayarımıza yükleyeceğiz. Bilgisayarımız kendini kopyalayan otomatik tamir sistemleri ve mini 3B printerlardan yararlanarak, eski ekran kartımızı yeni bir modele dönüştürecek.

 

 

Dikkat edecek olursanız, burada “fabrikalara dayalı merkezi seri üretim ekonomisinin” ortadan kalkacağından, imalat sanayisinin modasının geçeceğinden söz ediyoruz. İmalat sanayisinin yerini, evlerde yerel üretim ve 3B printerlar kullanan organik bilgisayarlar alacak. Bu sistemde özel üretim, seri üretimden ucuza gelecek. Ne zincir mağazalara ne fabrikalara ne de kurumsal şirketlere gerek kalacak.

…Ve deyim yerindeyse imal etmek, montaj yapmak, üretmek kelimelerinin yerine “saksıda elektronik yetiştirmek” terimini kullanmaya başlayacağız. İşte kendi arızalarını tespit eden, kendini tedavi eden “doktor çipler” insan uygarlığında böyle bir dönüşümün öncüsü olacak.

 

Ne zaman? Şimdiden laboratuarlarda gerçek oldu

İnsanın bu şaşırtıcı gelişmelere, ilk görünüşte bu uçuk hayallere inanması zor biliyorum ama sayfamızdaki resimleri inceleyin, elektronik devrelerin kendini nasıl onardığına bakın ve bunu yeniden düşünün… Bugün bilim adamları, fotosentez yapan bitkiler gibi güneş ışığından enerji üreten, molekül boyunda mikroskobik makineler ürettiler (nano robotlar veya nanitler). Bu makineler güneş ışığında Lego parçaları gibi birleşmeye ve insan hücreleri gibi bölünerek çoğalmaya başlıyorlar.

 

Bu nanitler sayesinde, Stargate SG-1 bilimkurgu filminin kabusu “replikatörlerin” iyi huylu versiyonlarının şimdiden gerçek olduğunu görüyoruz. Bunu başka bir yazıda anlatacağım ama konumuzla ilgili olarak şunu söyleyebilirim:

Replikatör teknolojisi, 3B printer baskı teknikleriyle ve kendini tamir eden bilgisayar teknolojisiyle birleştiği zaman evimizdeki bütün elektronik aletler, hatta mobilyalar eskidikçe kendini yenileyen gerçek bir “canlı organizmaya” dönüşecektir. Organik teknoloji şimdiden hayatımızın her alanına girerken, eski ekran kartlarının kendi kendine yeni ekran kartlarına dönüşmesi sizi şaşırtmasın :).

 

Caltech’in kendini iyileştiren devreleri

 

 

 

Islak Bilgisayarlar ile Yüzde 97 Enerji Tasarrufu >> Bilgisayar soğutmanın yeni yolu sunucuları çırılçıplak “suya batırmak”

Yazının başlığını doğru okudunuz: Iceotope ve Green Revolution startup şirketleri, bilgisayarla sunucuları tümüyle özel bir sıvıya batırarak soğutan yeni bir soğutma sistemi geliştirdiler. 3M Novec ve GreenDEF marka soğutma sıvılarına batırılan bilgisayarlar, denize düşen iPhone gibi kısa devre yapmadan, güvenle çalışıyor. Devrimsel soğutma sıvıları, elektronik devrelere kesinlikle zarar vermiyor.

Sunucuların herhangi bir koruyucu kasa olmadan, tümüyle çırılçıplak sıvıya batırıldığı bu süper verimli soğutma sistemi, veri merkezlerinde enerji tüketimini yüzde 97 oranında azaltıyor. Soğutma boruları ile çalışan diğer klasik sıvı soğutma sistemleri ise bilgisayarları asla bu kadar etkili bir şekilde çalıştıramıyor.

Iceotope ve bugün Google’ın da kullandığı benzeri çözümlerle, cep telefonu operatörleri ile internet servis sağlayıcılarına ait veri merkezlerinde elektrik tüketimi onda bire düşecek. Böylece dünyada “gerçek ucuz internet dönemi” başlayacak ve bulut bilişime dayalı yeni bir bilgi ekonomisinin temelleri atılmış olacak… “Suya batırma” ilkesine dayalı hiper soğutma sistemleri, “overclock” alanında da kolaylık sağlayarak, sunucu ve bilgisayar işlemcilerinin fabrika değerlerinin çok üstünde bir hızla zorlanmadan çalışmasına izin verecek.

 

Sunucu çiftliklerinde sulama devri

Su soğutmalı oyun bilgisayarları var, peki su soğutmalı veri merkezleri neden olmasın?

Bilim adamları kendilerine bu soruyu sordular ve önce Green Revolution, ardından da Iceotope startup şirketi, bilgisayarların tümüyle sıvıya batırılarak çalıştığı iki yeni soğutma sistemi geliştirdi. Green Revolution’un 2011’de kullanıma sunduğu sıvı soğutma kapları, sadece kurumsal firmalardaki büyük veri merkezlerine hizmet veren oda büyüklüğündeki sistemler…

Iceotope’un çözümü ise, küçük sıvı soğutma kutuları kullanarak KOBİ’lere ve bireysel kullanıcılara hitap ediyor. Son olarak İngiltere Leeds Üniversitesi, sunucularını, Iceotope sisteminde kullanılan ve 3M’in geliştirdiği Novec diyaelektrik sıvısına batırarak çalıştırmaya başladı.

Iceotope, bir süre sonra, babaannelerimizin eskiden belini ısıtmakta kullandığı su torbalarına benzeyen ve günümüzde biraz da iPad kılıfını andıran esnek sıvı soğutma sistemlerini de pazara sürecek. Böylece Asus tabletinizi Adana sıcağında, tarlada güneşin alnında bile kullanabileceksiniz. Bunun örneği için aşağıdaki resimlere bakabilirsiniz ama önce…

 

Bandıra bandıra çalıştır beni…

…doyamazsın tadıma! Gerçekten de Iceotope, veri merkezlerinde toplam elektrik tüketiminin yüzde 80 ila 97 oranında azaltılmasını sağlayarak, şirketlerin mali direktörlerine tadından yenmeyecek süper ucuz ve kullanışlı bir çözüm sunuyor. Tabii telefon operatörleri ve internet hizmet sağlayıcıların memnun olması biz son kullanıcıların da memnun olması demek; çünkü faturalarımıza yüksek elektrik harcamaları yansımayacak.

Iceotope’un kullandığı 3M Novec soğutma sıvısı şu anda Leeds Üniversitesi’ndeki pilot sunucularda test ediliyor. Üniversitedeki masaüstü bilgisayarlar ve diğer sistemler fazla elektrik tüketen fanlarla soğutulurken, test odasındaki sunucular Iceotope çözümleri ile soğutuluyor. Iceotope’un çalışma ilkesi aslında çok basit… Standart su soğutmalı bilgisayarlar ve nükleer reaktörlerde olduğu gibi, bu sistem de sunucuları, sıcak çipsetlerin soğuk sıvıya temas etmesi yoluyla soğutuyor.

 

Sunucuların tümüyle soğutma sıvısı dolu bir kaba batırıldığı çözümde, soğutma sıvısı doğrudan işlemci ve bellek devreleriyle temas ediyor. Bu sayede yüzde 97’ye varan oranlarda elektrik tasarrufu sağlanıyor.

 

Iceotope ile işlemciler ve ekran kartları için soğutucu fan kullanmaya gerek kalmıyor. Bu hem sunucularda kullanılan parçaların ömrünü uzatıyor hem de süper sessiz çalışmaya ek olarak, fanların kullanacağı enerjiden tasarruf edilmesine imkan tanıyor. Bilgisayarların verimli olarak soğutulması, işlemcilerin çok yüksek hızlarda bile fazla ısınmadan çalışması ve dolayısıyla iş yüküne bağlı enerji tüketiminin azalması anlamına geliyor.

 

Yeşil BT ne kadar yeşil? Resimdeki kadar yeşil değil!

Bugün Bilgi Teknolojileri sektöründe düşük enerji tüketen sunucular kurumsal veri merkezlerinde bile gittikçe yaygınlaşıyor. Elimizdeki Android cep telefonları, Android tabletler, iPhone ve iPad’lerin minyatür tasarımı bunun en iyi kanıtı…

Öte yandan telekom sektörü, özellikle de uzak sunuculara bağlı internet hizmeti veren şirketler, bu kadar ileri teknoloji ürünü ve hiper verimli sistemler kullanmıyor. Sonuç olarak internet sunucuları aşırı enerji tüketiyor ve evimizdeki notebooklar ile ofisteki masaüstü PC’leri de işin içine kattığımızda, dünyada internet erişimi hâlâ gereğinden pahalıya mal oluyor.

Üstelik günümüzde mobil cihazların sayısı gittikçe artıyor ve biz de internete kişisel bilgisayarlardan çok, akıllı telefon ve tabletlerle giriyoruz. İnternet trafiğinin mobiliteye bağlı olarak artması, kurumsal veri merkezlerinin şirket bilgilerini işlemesinin yanı sıra, internet hizmeti vermek ve Büyük Veriyi işlemek için de çalışmasını gerektiriyor. Günde 24 saat açık olan bir Android telefonun haftada kaç mobil uygulama güncellediğini hesaplayacak olursak, internetin akıl almaz ölçüde elektrik tükettiğini görüyoruz… Ve bulut bilişime dayalı bilgi ekonomisi için etkili sıvı soğutma sistemleri kullanmazsak küresel ısınmanın gittikçe hızlanacağını anlıyoruz.

 

BT sektöründe yılda 31 Gigawatt enerji tüketiliyor

Datacenter Dynamics’in 2011 tarihli raporunda, dünyadaki veri merkezlerinin yılda 31 Gigawatt enerji tükettiği görülüyor. Bu da İngiltere’nin yıllık maksimum elektrik tüketiminin yarısına karşılık geliyor. Elbette aradan geçen iki yılda (Android ve iPhone devriminin tam anlamıyla etkili olduğu 2 yıl bu) daha fazla veri merkezi kurulduğunu ve internet erişimi için yeni telefon santrallerinin hizmete girdiğini düşünmemiz gerekiyor.

Bu, işin elektrik tüketimi boyutu ve faturanıza yansıdığı için ilk dikkatinizi çeken de bu olabilir… Ancak, sera gazlarının dünyada canlıların soyunun tükenmesine nasıl yol açacağıyla ilgili yazımda anlattığım gibi, işin bir de küresel ısınma boyutu var: Küresel ısınmayı kontrol altına almazsak, dünyamız Venüs’te olduğu gibi yüzey sıcaklığı 500 dereceye, yüzey basıncı 90 bara yaklaşan bir “düdüklü tencere” gezegenine dönüşecektir.

 

Nitekim McKinsey and Company’nin daha 2008 tarihli raporunda, veri merkezlerinin atmosfere saldığı karbondioksit sera gazı miktarının 2020 yılında dört katına çıkacağı öngörülüyordu. Her şeyin internete taşınmasına ve nüfus artışına bağlı olarak (biliyorsunuz yaşlı dünyamızda artık 7 milyar insan yaşıyor), karbondioksit sera gazı ve su buharı miktarının her yıl daha da hızlanarak arttığına dikkat etmemiz gerekiyor.

Hâlihazırda, dünya nüfusunun 1/3’ü veri merkezlerinden yararlanıyor ve IDC raporlarında, 2016 yılında 3 milyar kişinin en az bir kez internete girmiş olacağı belirtiliyor. Google bunun farkında ve veri merkezlerinde bu tür bir sıvı soğutma sistemi kullanıyor. Sun şirketinin kurucusu  Scott McNeally de LiquidCool adlı benzer bir sistemi destekliyor.

 

Nedir bu diyaelektrik 3M Novec paslandırmaz soğutma sıvısı?

İngiliz firması Iceotope, küçük soğutma kapları ve ileride geliştireceği yarı esnek soğutma kutuları ile sıvı soğutma teknolojisini KOBİ’ler arasında yaygınlaştırmayı hedefliyor. Ancak işin sırrı 3M şirketinin geliştirdiği Novec adlı soğutma sıvısında… Diyaelektrik özelliği sayesinde paslanmaya ve kısa devreye neden olan kimyasal reaksiyonlara yol açmayan Novec sıvısına iPhone bile batırabilirsiniz. iPhone’unuz kulaklık ve hoparlörünün arızalanma riski hariç, Novec sıvısının içinde mükemmel bir şekilde çalışmaya devam edecektir.

 

Novec’in diğer özelliği ise soğuk havadan 1000 kat daha etkili bir soğutucu olması…

 

Bugün ben de evimde 5 fanla soğutulan bir oyun bilgisayarı kullanıyorum. Gerçekten de geniş çaplı fanlarım yavaş dönerek ve tek tek fazla ses çıkarmadan bütün sistemi gayet iyi soğutuyor… Ama nispeten sessiz beş fan bir arada çalışırken resmen koro etkisi yaparak odada kafamı şişiriyor. Haydi oyun oynarken pek anlamıyorum ama bilgisayarım çalışırken, odada gürültüden kitap okuyamadığımı itiraf etmeliyim. Ayrıca, o 5 fan elektrik faturama gayet güzel bir şekilde yansıyor!

Oysa bilgisayarımı alev almayan, paslandırmayan ve kısa devreye yol açmayan bir Iceotope-3M Novec sistemi ile kullansaydım bu sorunları yaşamayacaktım. Novec’in bunu başarmasının sırrı (kimyasal formülü dışında) aslında hiç de sır değil. Novec elektrik iletmeyen, yalıtkan bir sıvı… Bu yüzden de bilgisayarlar Novec veya GreenDEF gibi soğutma sıvılarının içinde yüzerken kısa devre yapmadan çalışabiliyor.

 

Apartmanlarda kullanılan su pompalama sisteminin aynısı

Iceotope, bilgisayarlarla uzun süre temas eden Novec sıvısının dolaşımda soğumasını sağlamak için düşük enerji tüketimli küçük bir su pompası kullanıyor o kadar… 🙂 Dolayısıyla Iceotope sistemlerinde arıza olasılığını ve sürtünmeye bağlı olarak enerji tüketimini artıran mekanik parçalar da kullanılmıyor.

Iceotope’un dahice sisteminde, bu küçük pompa kabinin alt tarafında bulunuyor ve kabinin yan yüzeylerini saran radyatörlere su pompalıyor. Sistemin içine girmeyen, Novec soğutma sıvısına ve içine batırılmış sunucu kartlarına asla temas etmeyen bu bağımsız su sistemi, CPU ve anakart ile temas ederek ısınan Novec sıvısını soğutmakta kullanılıyor. Novec sıvısını barındıran kap dışarıdan suyla soğutuluyor ve soğuyan kap da basit fiziksel temas yoluyla içindeki Novec sıvısını soğutuyor.

Küçük pompanın radyatör kanallarından kutunun üst tarafına pompaladığı su, kutu dikey olarak doğru bir şekilde yerleştirildiğinde, yerçekimi yoluyla ve ikinci bir pompaya gerek kalmadan kanalların dibine, pompanın olduğu alt kısma çöküyor. Bu basit sistemi yüz yıldan uzun bir süredir evlerimizde musluk suyunu pompalamakta kullanıyoruz. Şehir şebekesinden gelen suyu apartmanın en üst katına pompaladığımızda, üst katlardaki su yerçekimi yardımıyla kendiliğinden zemin kata iniyor.

 

Suyun sıcaklığı 50 derece

Iceotope sisteminde ısınan su, üçüncü ve son bir soğutucu ile soğutuluyor ve hem Novec sıvısının hem de dış soğutma suyunun ısısı, bu son soğutucu ile bir açık devre sisteme aktarılarak, soğutma sisteminin dışına çıkarılıyor. Iceotope-3M Novec sistemi ile ısıtılan dış soğutma suyunun sıcaklığı 50 dereceye ulaşıyor ve bu suyu, dilerseniz üniversitedeki odaların kaloriferlerini veya termosifonu ısıtmakta kullanabiliyorsunuz.

Net bir enerji değer verecek olursak, Iceotope sistemi 20 Kilowatt enerji tüketen bir telekom şirketi sunucusunu soğutmak için 80 watt enerji tüketiyor. Dediğimiz gibi bu enerjinin bir kısmı ziyan olmuyor, mutfak ve benzeri ihtiyaçlar için bina suyunu ısıtmakta kullanılabiliyor. Ancak, Iceotope’un sağladığı enerji tasarrufu bununla sınırlı değil… Sistem sunucu odalarında klima, nemlendirici ve hava arıtma sistemi kullanma ihtiyacını da ortadan kaldırıyor.

 

Soğutma suyunun dış sistem bağlantısı hariç, çevreden tümüyle yalıtılmış olan bu sistemi, dışarıdan ısı çekmediği için Sahra Çölü’nde bile rahatlıkla kullanabilir, hatta bir denizaltıya yerleştirebilirsiniz. Sistemin havaya bağımlı olmaması, havalandırma sistemlerine bağlı bütün sınırlamaları aşmanızı sağlıyor.

 

iPhone’u bandırmak ve suda, pardon sıvıda soğutmak