0:00:07.063,0:00:09.943
Kimsenin ölmediği bir gelecek düşünün—

0:00:09.943,0:00:13.943
ölmek yerine aklımızın[br]dijital dünyaya aktarıldığı bir gelecek.

0:00:13.943,0:00:16.484
Akıllarımız gerçekçi, [br]simulasyon bir dünyada

0:00:16.484,0:00:18.464
avatar boyutunda yaşayabilirler

0:00:18.464,0:00:22.758
ve bu halde bile biyolojik dünyaya[br]katkıda bulunabilirler.

0:00:23.153,0:00:26.244
Zihin aktarımı kulağa çok çekici geliyor

0:00:26.244,0:00:31.674
ama bir insanın beynini tarayıp[br]zihnini aktarmak için neler gerekiyor?

0:00:31.674,0:00:36.226
Asıl sorun beyni, zihni ele geçirecek[br]kadar detaylı tarayabilmek

0:00:36.226,0:00:40.634
ve o detayları yapay olarak[br]eksiksizce tekrar yaratabilmek.

0:00:40.634,0:00:43.314
Fakat önce neyi taramamız [br]gerektiğini bilmeliyiz.

0:00:43.314,0:00:46.684
İnsan beyni yaklaşık olarak[br]86 milyar nörondan oluşur.

0:00:46.684,0:00:50.314
Bunlar en az yüz trilyon[br]sinapsle bağlılardır.

0:00:50.314,0:00:53.384
Beyin nöronlarının bağlantı biçimine

0:00:53.384,0:00:57.504
yani nöronlar ve onların bağlantısına

0:00:57.504,0:00:59.703
konnektom denir.

0:00:59.703,0:01:01.913
Konnektomun şemasını daha çıkaramadık

0:01:01.913,0:01:04.933
ve sinirsel sinyaller hakkında da [br]öğrenecek çok şey var.

0:01:04.933,0:01:10.263
Yüzlerce, belki de binlerce çeşit [br]bağlantı türü ya da sinaps mevcut.

0:01:10.263,0:01:12.903
Her birinin görevi nispeten farklı.

0:01:12.903,0:01:14.943
Kimisi hızlı, kimisi yavaş işliyor.

0:01:14.943,0:01:18.713
Kimisi öğrenme sürecinde[br]küçülüyor ya da büyüyor.

0:01:18.713,0:01:20.903
Kimisi zaman geçse de değişmiyor.

0:01:20.903,0:01:25.593
Nöronlar arasındaki trilyonlarca [br]1'e 1 bağlantıların yanı sıra

0:01:25.593,0:01:28.956
bazı nöronlar nörotransmiter yayıyor.

0:01:28.956,0:01:31.726
Bunlar biren fazla nöronu[br]aynı anda etkiliyor.

0:01:31.726,0:01:33.966
Bu farklı etkileşim türlerinin hepsinin

0:01:33.966,0:01:37.876
şemasını çıkartmak lazım ki[br]insan zihni kopyalanabilsin.

0:01:37.876,0:01:40.866
Ayrıca sinirsel sinyalleri de etkileyen

0:01:40.866,0:01:44.206
ve daha tam anlaşılmamış [br]ya da keşfedilmemiş birçok şey var.

0:01:44.206,0:01:45.776
Mesela,

0:01:45.776,0:01:48.086
nöronların hareket etme biçimi

0:01:48.086,0:01:52.156
gliya diye bir hücreden etkilenir.

0:01:52.156,0:01:55.853
Gliya, nöronları çevreler [br]ve bazı bilim adamlarına göre

0:01:55.853,0:01:59.503
nöronlardan 1'e 10 oranında[br]daha fazla olabilirler.

0:01:59.503,0:02:03.133
Gliya önceden sadece yapısal[br]destek için var sanılıyordu

0:02:03.133,0:02:05.983
ve işlevleri hâlâ tam bilinmiyor

0:02:05.983,0:02:09.133
ama bazıları kendi[br]sinyallerini üretebiliyorlar.

0:02:09.133,0:02:11.753
Bu sinyaller bilgi işlenmesini etkilerler.

0:02:11.753,0:02:14.893
Beyin hakkındaki bilgilerimiz[br]zihnimizi kopyalamak için

0:02:14.893,0:02:17.933
tarmamız gerekenleri[br]belirlemeye yeterli değil.

0:02:17.933,0:02:20.943
Diyelim ki bilgimiz o seviyeye çıktı,

0:02:20.943,0:02:22.373
taramayı nasıl yapacağız?

0:02:22.373,0:02:25.863
Günümüzde canlı bir insan beynini

0:02:25.863,0:02:28.423
yarım milimetre çözünürlüğünde[br]tarayabiliyoruz.

0:02:28.423,0:02:32.243
Bu da noninvazif tarama olan[br]MRI ile yapılıyor.

0:02:32.243,0:02:37.733
Bir sinapsı algılamak için bir mikron [br]çözünürlüğünde tarama yapmalıyız.

0:02:37.733,0:02:39.693
Bu da milimetrenin binde biri eder.

0:02:39.693,0:02:44.693
Sinapsin çeşidini ve gücünü saptamak için

0:02:44.693,0:02:47.074
daha iyi bir çözünürlüğe ihtiyacımız var.

0:02:47.074,0:02:50.044
MRI güçlü bir manyetik alana bağlıdır.

0:02:50.044,0:02:55.144
Her sinapsin detaylarına inecek[br]çözünürlükte tarama yapmak için

0:02:55.144,0:02:59.734
insan dokularını pişirebilecek güçte[br]bir alan direnci gereklidir.

0:02:59.734,0:03:01.766
Çözünürlükte böyle bir adım atmak

0:03:01.766,0:03:05.056
yeni bir tarama teknolojisi [br]gerektirmektedir.

0:03:05.056,0:03:09.636
Ölü bir beyni elektron mikroskopuyla[br]taramak daha mantıklı olurdu

0:03:09.636,0:03:13.236
ama o teknoloji bile çok yetersiz

0:03:13.236,0:03:16.526
ve önce deneği öldürmeyi gerektiriyor.

0:03:16.526,0:03:20.676
Beyni, neyi tarayacağımızı [br]bilecek kadar iyi anlasak

0:03:20.676,0:03:24.126
ve o çözünürlükte tarama yapabilecek[br]güvenli teknolojiyi üretsek bile

0:03:24.126,0:03:28.536
o bilgiyi dijital olarak yeniden [br]yaratmak da ayrı bir sorun.

0:03:28.536,0:03:33.282
Bunun önündeki en büyük engeller[br]programlama gücü ve depolama alanı.

0:03:33.282,0:03:35.764
İkisi de her sene daha da gelişiyor.

0:03:35.764,0:03:39.524
Aslında bu teknolojik kapasiteye ulaşmaya,

0:03:39.524,0:03:43.794
zihnimizi anlamak [br]ya da taramaktan daha yakınız.

0:03:43.794,0:03:47.834
Yapay sinir ağları çoktan[br]internet arama motorlarımızı,

0:03:47.834,0:03:52.278
dijital aistanları, sürücüsüz arabaları[br]Wall Street ticaret algoritmalarını

0:03:52.278,0:03:53.812
ve akıllı telefonları işletiyor.

0:03:53.812,0:03:57.902
Kimse 86 milyar nöron içeren [br]bir yapay ağ icat etmedi

0:03:57.902,0:04:00.332
ama programlama teknolojisi ilerledikçe

0:04:00.332,0:04:04.712
o kadar büyük veri setlerini[br]kaydetmek mümkün olabilir.

0:04:04.712,0:04:08.170
Tarama ve yükleme sürecinin[br]her aşamasında

0:04:08.170,0:04:12.840
gerekli bilgileri doğru [br]kaydettiğimizden emin olmalıyız.

0:04:12.840,0:04:18.297
Yoksa bozuk bir zihin versiyonunun[br]neye dönüşeceğini bilemeyiz.

0:04:18.297,0:04:21.083
Zihin aktarımı teorik olarak mümkün

0:04:21.083,0:04:23.153
ama o teknolojiye ve bilgiye ulaşıp

0:04:23.153,0:04:25.703
bu fikri gerçekleştirene kadar

0:04:25.703,0:04:27.273
önümüzde daha yüzlerce yıl var.

0:04:27.273,0:04:31.523
Bundan önce ahlaki ve felsefik[br]açıdan düşünülmesi gerekenler var.

0:04:31.523,0:04:34.333
Aktarılmış zihinlere kim erişebilir?

0:04:34.333,0:04:37.213
Bu zihinlerin nasıl hakları olacak?

0:04:37.213,0:04:39.973
Bu teknoloji nasıl kötüye kullanılabilir?

0:04:39.636,0:04:42.436
Zihinlerimizi aktarsak bile

0:04:42.436,0:04:45.546
geriye "gerçek biz" kalmalı mı?