Return to Video

Zekâ için yeni bir denklem

  • 0:01 - 0:05
    Zekâ nedir?
  • 0:05 - 0:07
    Eğer zekânın nasıl algılandığı konusunda
  • 0:07 - 0:09
    tarihe göz atarsak,
  • 0:09 - 0:13
    yaratıcı bir örnek,
  • 0:13 - 0:17
    Edsger Dijkstra'nın şu ünlü deyişidir:
  • 0:17 - 0:20
    "Bir makinenin düşünüp düşünemeyeceği sorusu,
  • 0:20 - 0:21
    hemen hemen bir denizaltının
  • 0:21 - 0:24
    yüzüp yüzemeyeceği sorusu
  • 0:24 - 0:26
    kadar ilginçtir."
  • 0:26 - 0:30
    Edsger Dijkstra bunu
  • 0:30 - 0:32
    Alan Turing gibi,
  • 0:32 - 0:34
    bilgisayar biliminin öncülerine
  • 0:34 - 0:36
    yönelik bir eleştiri olarak yazmıştı.
  • 0:36 - 0:39
    Ancak, geriye dönüp bakar
  • 0:39 - 0:41
    ve yüzen yapay makineler
  • 0:41 - 0:43
    ile uçan yapay makineleri
  • 0:43 - 0:45
    yapmamızı sağlayan
  • 0:45 - 0:47
    en faydalı buluşların
  • 0:47 - 0:50
    neler olduğunu düşünürseniz,
  • 0:50 - 0:53
    yalnızca yüzme ve uçmanın altında yatan
  • 0:53 - 0:56
    fiziksel mekanizmaları anlayabilmemiz
  • 0:56 - 0:58
    sebebiyle bu makineleri
  • 0:58 - 1:02
    yapabildiğimizi görürsünüz.
  • 1:02 - 1:04
    Ben de birkaç yıl önce
  • 1:04 - 1:07
    zekânın altında yatan
  • 1:07 - 1:10
    temel fiziksel mekanizmaları anlayabilmek için
  • 1:10 - 1:13
    bir program üstlendim.
  • 1:13 - 1:14
    Bir durup düşünelim.
  • 1:14 - 1:18
    Önce bir düşünce deneyiyle başlayalım.
  • 1:18 - 1:20
    Dünya biyolojisi, dünya nöroloji bilimi veya
  • 1:20 - 1:23
    dünya zekâsı hakkında hiçbir şey
  • 1:23 - 1:27
    bilmeyen bir uzaylı olduğunuzu düşünün.
  • 1:27 - 1:29
    Ancak inanılmaz teleskoplarınız var
  • 1:29 - 1:31
    ve dünyayı seyredebiliyorsunuz.
  • 1:31 - 1:33
    Aynı zamanda çok uzun hayatlarınız var,
  • 1:33 - 1:35
    böylece dünyayı milyonlarca, hatta milyarlarca
  • 1:35 - 1:38
    yıl seyredebiliyorsunuz.
  • 1:38 - 1:41
    Ve çok garip bir sonuç gözlemliyorsunuz.
  • 1:41 - 1:46
    Şunu gözlemliyorsunuz: 1000 yıl boyunca
  • 1:46 - 1:50
    dünya sürekli göktaşı yağmuru altındayken
  • 1:50 - 1:52
    bir an geliyor ve
  • 1:52 - 1:54
    kabaca bizim zamanımızdaki,
  • 1:54 - 1:58
    M.S.2000 senesindeki o andan itibaren,
  • 1:58 - 2:00
    yörüngesi Dünya'nın
  • 2:00 - 2:01
    yörüngesi ile çakışan, dolayısıyla
  • 2:01 - 2:03
    çarpması beklenen göktaşları
  • 2:03 - 2:06
    dünyaya çarpmadan, esrarengiz bir şekilde
  • 2:06 - 2:09
    yön değiştiriyor veya patlıyorlar.
  • 2:09 - 2:11
    Elbette, dünyalılar olarak
  • 2:11 - 2:13
    biz biliyoruz ki, bunun nedeni
  • 2:13 - 2:14
    kendimizi korumaya çalışıyor olmamız.
  • 2:14 - 2:17
    Bir çarpışmayı engellemeye çalışıyoruz.
  • 2:17 - 2:19
    Ama eğer bunların hiçbirinden haberdar olmayan,
  • 2:19 - 2:21
    dünya zekâsı ile ilgili hiçbir fikre sahip olmayan
  • 2:21 - 2:23
    bir uzaylı iseniz,
  • 2:23 - 2:25
    belli bir noktaya kadar
  • 2:25 - 2:27
    bir gezegenin yüzeyini tahrip eden göktaşlarının
  • 2:27 - 2:30
    esrarengiz bir şekilde bundan vazgeçmesi üzerine,
  • 2:30 - 2:34
    bunun nasıl olduğunu açıklayan fiziksel bir kuram
  • 2:34 - 2:38
    ortaya koymaya mecbur olursunuz.
  • 2:38 - 2:42
    Ben de, bu sorunun zekânın fiziki yapısını
  • 2:42 - 2:46
    anlamakla aynı soru olduğunu iddia ediyorum.
  • 2:46 - 2:50
    İşte yıllar önce başladığım bu programda,
  • 2:50 - 2:52
    bilimdeki, çeşitli dsiplinlerdeki
  • 2:52 - 2:56
    farklı bağlantı çeşitlerine baktım
  • 2:56 - 2:58
    ki bence bunlar
  • 2:58 - 3:00
    zekânın altyapısını oluşturan tek bir mekanizmaya
  • 3:00 - 3:02
    işaret ediyor.
  • 3:02 - 3:04
    Örneğin evrenbilimde
  • 3:04 - 3:07
    pek çok kanıt gösteriyor ki, evrenimiz
  • 3:07 - 3:10
    zekânın gelişmesi için, özellikle de
  • 3:10 - 3:13
    olası gelecek çeşitliliğini
  • 3:13 - 3:15
    en yüksek sayıya ulaştıracak
  • 3:15 - 3:17
    evren durumlarının
  • 3:17 - 3:21
    gelişmesi için özenle ayarlanmıştır.
  • 3:21 - 3:23
    Go oyunu gibi bazı oyunlarda --
  • 3:23 - 3:26
    satrançta IBM bilgisayar Deep Blue'nun
  • 3:26 - 3:30
    Garry Kasparov'u yendiğini herkes hatırlar --
  • 3:30 - 3:32
    çok az insan farkında olsa da,
  • 3:32 - 3:34
    yaklaşık son 10 senedir,
  • 3:34 - 3:35
    daha fazla sayıda
  • 3:35 - 3:37
    dallanma olasılığına sahip olması nedeniyle
  • 3:37 - 3:39
    daha zor kabul edilen Go oyunu da
  • 3:39 - 3:41
    bilgisayarlar karşısında
  • 3:41 - 3:43
    aynı nedenden dolayı
  • 3:43 - 3:44
    yenik düşmeye başlamıştır:
  • 3:44 - 3:47
    Şu anda Go oynayan bilgisayarların en iyi teknikleri,
  • 3:47 - 3:51
    oyun esnasında olası gelecek sayısını en yükseğe
  • 3:51 - 3:53
    ulaştırmayı deneyen tekniklerdir.
  • 3:53 - 3:57
    Nihayet, robotik hareket planlamada,
  • 3:57 - 3:59
    karmaşık görevlerin başarılması amacıyla
  • 3:59 - 4:01
    robotların becerilerini kullanarak,
  • 4:01 - 4:04
    gelecek hareket özgürlüğü olasılıklarını
  • 4:04 - 4:05
    en yüksek sayıya ulaştıracak
  • 4:05 - 4:08
    çok çeşitli yeni teknikler bulunmaktadır.
  • 4:08 - 4:11
    Böylece, bütün bu bağlantıları alıp
  • 4:11 - 4:12
    bir araya getirerek,
  • 4:12 - 4:15
    yıllar önce şu soruyu sordum:
  • 4:15 - 4:18
    Zekâ için bütün bu farklı bağlantıları
  • 4:18 - 4:20
    göz önüne alabileceğimiz
  • 4:20 - 4:21
    temel bir mekanizma bulunuyor mu?
  • 4:21 - 4:26
    Zekâ için tek bir denklem var mı?
  • 4:26 - 4:29
    Ve yanıt, bence, evettir.
    ["F = T ∇ Sτ"]
  • 4:29 - 4:31
    Bu gördüğünüz, muhtemelen
  • 4:31 - 4:34
    zekâ için bir E = mc² formülüne
  • 4:34 - 4:37
    en yakın olandır, benim bildiğim kadarıyla.
  • 4:37 - 4:39
    Bu gördüğünüz ifade
  • 4:39 - 4:42
    şuna karşılık geliyor:
  • 4:42 - 4:46
    Zekâ bir F kuvveti olup, etkisi
  • 4:46 - 4:50
    gelecek hareket özgürlüğü sayısını yükseltmektir.
  • 4:50 - 4:54
    Etkisi, olası erişilebilir gelecek çeşitliliği S olmak üzere,
  • 4:54 - 4:56
    tau zamanına dek, T gücü ile
  • 4:56 - 4:59
    gelecek hareket özgürlüğü miktarını
  • 4:59 - 5:02
    en yükseğe ulaştırmak veya
  • 5:02 - 5:04
    seçenekleri açık tutmaktır.
  • 5:04 - 5:08
    Kısacası, zekâ kısıtlanmayı sevmez.
  • 5:08 - 5:11
    Zekâ, gelecekteki hareket özgürlüğünü en yükseğe çıkarmaya
  • 5:11 - 5:13
    ve seçenekleri açık tutmaya çalışır.
  • 5:13 - 5:16
    Bu yüzden, bu denkleme bakıp
  • 5:16 - 5:18
    bununla ne yapılabilir, diye sormak doğaldır.
  • 5:18 - 5:20
    Ne kadar öngürü sağlar?
  • 5:20 - 5:22
    İnsan düzeyindeki zekâyı mı öngörür?
  • 5:22 - 5:25
    Yapay zekâyı mı öngörür?
  • 5:25 - 5:27
    Şimdi size göstereceğim video
  • 5:27 - 5:30
    bence, bu tek denklemin
  • 5:30 - 5:32
    nefes kesen uygulamalarından
  • 5:32 - 5:35
    bazılarını gösteriyor.
  • 5:35 - 5:37
    (Video) Sunucu: Yeni bir evrenbilim araştırması,
  • 5:37 - 5:39
    ömürleri boyunca daha fazla
  • 5:39 - 5:42
    düzensizlik ya da "entropi" üreten evrenlerin
  • 5:42 - 5:45
    bizim gibi akıllı varlıkların var olması için
  • 5:45 - 5:48
    daha uygun koşullara sahip olmaya yatkın olduğunu öne sürdü.
  • 5:48 - 5:50
    Ancak entropi ve zekâ arasındaki bu belirsiz
  • 5:50 - 5:52
    kozmolojik bağlantı ya daha derin
  • 5:52 - 5:54
    bir ilişkiye işaret ediyorsa?
  • 5:54 - 5:56
    Ya zeki davranış, uzun süreli entropi üretimi
  • 5:56 - 5:58
    ile sadece ilişkili olmayıp,
  • 5:58 - 6:01
    aslında doğrudan oradan doğuyorsa?
  • 6:01 - 6:03
    Bunu bulmak üzere Entropica adında
  • 6:03 - 6:05
    bir yazılım motoru geliştirdik.
  • 6:05 - 6:07
    İçinde bulunduğu her sistemde uzun süreli entropi
  • 6:07 - 6:10
    üretimini maksimize etmek üzere tasarlandı.
  • 6:10 - 6:12
    Şaşılacak şekilde, Entropica
  • 6:12 - 6:15
    hayvanlara yönelik birçok zekâ testini geçti, insanlara yönelik oyunlar oynadı
  • 6:15 - 6:18
    ve hatta hisse senetleri alıp satarak para kazandı,
  • 6:18 - 6:20
    bunların hepsini talimat almadan yaptı.
  • 6:20 - 6:22
    İşte Entropica iş başındayken bazı örnekler.
  • 6:22 - 6:25
    Tıpkı düşmeden ayakta duran bir insan gibi,
  • 6:25 - 6:27
    Entropica'nın tekerlekli aracı kullanarak
  • 6:27 - 6:29
    çubuğu dengede tutmaya çalıştığını görüyoruz.
  • 6:29 - 6:31
    Bu davranış bir açıdan dikkate değer,
  • 6:31 - 6:34
    çünkü Entropica'ya hiç bir amaç vermemiştik.
  • 6:34 - 6:37
    Kendi kendine direği dengelemeye karar verdi.
  • 6:37 - 6:39
    Bu dengeleme becerisinin
  • 6:39 - 6:41
    insansı robotlar ve
  • 6:41 - 6:43
    insan destekleme teknolojileri için uygulamaları olacaktır.
  • 6:43 - 6:45
    Bazı hayvanların dar alanlara
  • 6:45 - 6:46
    ulaşmak için çevrelerindeki nesneleri
  • 6:46 - 6:48
    alet olarak kullanabilmelerine benzer şekilde,
  • 6:48 - 6:50
    burada Entropica'yı
  • 6:50 - 6:52
    yine kendi inisiyatifiyle,
  • 6:52 - 6:55
    bir hayvanı temsil eden büyük disk ile,
  • 6:55 - 6:57
    bir aracı temsil eden küçük diski kapalı bir alana
  • 6:57 - 7:00
    ulaşmasını sağlamak üzere hareket ettirerek,
  • 7:00 - 7:02
    üçüncü bir diski tutup
  • 7:02 - 7:05
    baştaki sabit pozisyonundan kurtarabildiğini görüyoruz.
  • 7:05 - 7:07
    Bu alet kullanma becerisinin
  • 7:07 - 7:09
    akıllı imalat ve tarım için uygulamaları olacaktır.
  • 7:09 - 7:11
    Buna ilaveten, aynen bazı hayvanların
  • 7:11 - 7:14
    yiyeceği serbest bırakmak için bir halatın iki ucunu
  • 7:14 - 7:16
    aynı anda tutarak işbirliği yapabilmeleri gibi,
  • 7:16 - 7:19
    burada Entropica'nın bu görevin model versiyonunu
  • 7:19 - 7:20
    başarabildiğini görüyoruz.
  • 7:20 - 7:23
    Bu işbirliği kabiliyetinin iktisadi planlama ve
  • 7:23 - 7:26
    pek çok başka alana ilginç etkileri bulunmaktadır.
  • 7:26 - 7:28
    Entropica, çok çeşitli alanlara
  • 7:28 - 7:30
    yaygın olarak uygulanabilir.
  • 7:30 - 7:33
    Örneğin, burada kendi kendine
  • 7:33 - 7:35
    başarılı bir şekilde pinpon oynadığın görüyoruz.
  • 7:35 - 7:38
    Bu da oyunlar için potansiyelini göstermektedir.
  • 7:38 - 7:39
    Burada Entropica'nın, arkadaşların
  • 7:39 - 7:41
    durmadan bağlantıyı kopardığı bir sosyal ağda
  • 7:41 - 7:44
    yeni bağlantılar kurmasını
  • 7:44 - 7:47
    ve ağında bağlantılarını başarılı şekilde sürdürmesini izliyoruz.
  • 7:47 - 7:49
    Bu ağ düzenleme kabiliyetinin,
  • 7:49 - 7:52
    sağlık, enerji ve zekâ alanında
  • 7:52 - 7:55
    uygulamaları bulunmaktadır.
  • 7:55 - 7:57
    Burada, Entropica'nın gemi filosunun
  • 7:57 - 7:58
    rotasını ayarlamasını,
  • 7:58 - 8:02
    erişimini küresel olarak Atlantik'ten Pasifik'e
  • 8:02 - 8:04
    genişletmek için Panama Kanalı'nı
  • 8:04 - 8:06
    keşfedip yararlanmasını görüyoruz.
  • 8:06 - 8:08
    Bu kapsamda, Entropica
  • 8:08 - 8:10
    otonom savunma, lojistik ve ulaşımdaki
  • 8:10 - 8:14
    sorunlar için kapsamlı olarak kullanılabilir.
  • 8:14 - 8:16
    Son olarak burada, Entropica'yı
  • 8:16 - 8:19
    temsili alım satımı yapılan çeşitli hisse senetlerini
  • 8:19 - 8:21
    kendiliğinden keşfedip, düşük fiyata alıp yüksek fiyata satma
  • 8:21 - 8:23
    stratejisiyle değerlendirmesini,
  • 8:23 - 8:25
    yönetimindeki varlıkları başarılı bir şekilde
  • 8:25 - 8:27
    katlayarak büyütmesini izliyoruz.
  • 8:27 - 8:28
    Bu risk yönetimi kabiliyetinin
  • 8:28 - 8:31
    finans ve sigorta alanında geniş uygulamaları
  • 8:31 - 8:34
    olacaktır.
  • 8:34 - 8:36
    Alex Wissner-Gross: Biraz önce gördükleriniz,
  • 8:36 - 8:40
    alet kullanımı, ayakta yürümek
  • 8:40 - 8:42
    ve sosyal işbirliği gibi
  • 8:42 - 8:45
    insana özgü zeki bilişsel davranışın
  • 8:45 - 8:47
    çeşitli örnekleri olup,
  • 8:47 - 8:50
    tümü gelecekteki hareket özgürlüğünü
  • 8:50 - 8:52
    maksimize etme amaçlı bir sistemi yöneten
  • 8:52 - 8:56
    tek bir denklemden çıkmaktadır.
  • 8:56 - 8:59
    Burada derin bir ironi var.
  • 8:59 - 9:02
    Robot teriminin ilk kullanıldığı zamana
  • 9:02 - 9:04
    geri dönersek,
  • 9:04 - 9:07
    yani R.U.R. oyununa,
  • 9:07 - 9:09
    baştan beri hep şu görüş vardı:
  • 9:09 - 9:13
    Eğer makine zekâsı geliştirecek olursak,
  • 9:13 - 9:16
    sibernetik bir isyan çıkacaktır.
  • 9:16 - 9:19
    Makineler bize karşı ayaklanacaklardır.
  • 9:19 - 9:22
    Bu çalışmanın en önemli sonuçlarından biri şu:
  • 9:22 - 9:24
    Belki de bu onlarca yıl boyunca
  • 9:24 - 9:27
    sibernetik isyan kavramının bütününü
  • 9:27 - 9:29
    tersinden alıyorduk.
  • 9:29 - 9:33
    Makinelerin önce zeka sahibi olmaları
  • 9:33 - 9:35
    ve ardından megalomanyaklaşıp
  • 9:35 - 9:37
    dünyayı ele geçirmeleri değildi.
  • 9:37 - 9:38
    Tam tersine, yani,
  • 9:38 - 9:41
    olası tüm gelecekleri
  • 9:41 - 9:43
    kontrol etme dürtüsü,
  • 9:43 - 9:46
    zekanınkinden daha temel
  • 9:46 - 9:47
    bir ilke,
  • 9:47 - 9:51
    genel anlamda zeka aslında doğrudan
  • 9:51 - 9:54
    bu tür kontrol düşkünlüğünden doğabilir,
  • 9:54 - 9:58
    tersinden ziyade.
  • 9:58 - 10:02
    Diğer bir önemli sonuç, amaç arayışıdır.
  • 10:02 - 10:06
    Bana sıkça şu soruluyor: Amaca yönelme becerisi
  • 10:06 - 10:08
    bu çeşit bir yapıdan nasıl ortaya çıkar?
  • 10:08 - 10:11
    Amaca yönelme becerisinin doğrudan
  • 10:11 - 10:13
    bunun sonucu oluşu
  • 10:13 - 10:15
    şöyle açıklanabilir:
  • 10:15 - 10:18
    Sonradan pek çok başka hedefe ulaşabilir
  • 10:18 - 10:20
    olmak amacıyla, önünüzdeki yollar arasındaki
  • 10:20 - 10:22
    sıkıntı verici tünellerden
  • 10:22 - 10:24
    geçmeyi seçmeniz gibi,
  • 10:24 - 10:26
    ya da uzun vadede
  • 10:26 - 10:28
    birikiminizi arttırmak için
  • 10:28 - 10:30
    kısa vadede harcamalarınızı azaltarak
  • 10:30 - 10:33
    finansal güvence yatırımı yapmanız gibi,
  • 10:33 - 10:35
    amaç arayışı da doğrudan,
  • 10:35 - 10:38
    gelecekteki hareket özgürlüğünü arttırmak amaçlı
  • 10:38 - 10:41
    uzun vadeye yönelik bir dürtüden kaynaklanır.
  • 10:41 - 10:45
    Son olarak, ünlü fizikçi Richard Feynman
  • 10:45 - 10:48
    bir zamanlar şöyle yazmıştı: Eğer insan uygarlığı
  • 10:48 - 10:50
    yok olsaydı ve gelecek nesile uygarlığı
  • 10:50 - 10:51
    tekrar kurmaları için sadece bir
  • 10:51 - 10:54
    düşünce iletilebilecek olaydı,
  • 10:54 - 10:55
    bu kavram şu olmalıydı:
  • 10:55 - 10:57
    Çevremizdeki bütün maddeler
  • 10:57 - 11:00
    ayrıyken birbirlerini çeken,
  • 11:00 - 11:02
    fakat yakınken birbirlerini iten
  • 11:02 - 11:05
    küçük yapı taşlarından oluşmuştur.
  • 11:05 - 11:07
    Gelecek nesillerin yapay zeka
  • 11:07 - 11:09
    yapılandırmasına ya da
  • 11:09 - 11:11
    insan zekasını anlamalarına yardımcı olmak için,
  • 11:11 - 11:13
    onlara iletmek istediğim
  • 11:13 - 11:15
    kendi eşdeğer ifadem ise şudur:
  • 11:15 - 11:17
    Zekâ, gelecekteki hareket özgürlüğü miktarını
  • 11:17 - 11:19
    en yüksekte tutmaya ve
  • 11:19 - 11:22
    kısıtlamalardan kaçınmaya çalışan
  • 11:22 - 11:25
    fiziksel bir süreç olarak görülmelidir.
  • 11:25 - 11:27
    Çok teşekkür ederim.
  • 11:27 - 11:31
    (Alkış)
Title:
Zekâ için yeni bir denklem
Speaker:
Alex Wissner-Gross
Description:

Zekâ için bir denklem var mıdır? Evet. İşte budur: F = T ∇ Sτ. Fizikçi ve bilgisayar bilimcisi Alex Wissner-Gross, bu etkileyici ve öğretici konuşmasında bu denklemin ne olduğunu açıklıyor. (TEDxBeaconStreet'te filme alınmıştır.)
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:48

Turkish subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.