Asabi ağlar

Bazı yarışmalar ve ödüller evrenseldir çok farklı anlamlar ifade eder. Bu yarışmaların ödüllendirilenleri aynı zamanda tarihe düşülen not anlamına gelir. Yılın kelimesi, Oscar’lar ve Nobel gibi yarışmaların kazananları bir dönemin doğru ve nitelikli okunmasını, anlaşılmasını sağlar. Sadece son yılların Nobel ödüllerine bakarak dönemin nasıl bir büyük kırılmaya şahitlik ettiği anlaşılabilir. Örneğin; geçen yıl Nobel Fizik Ödülü’nü Agostini-Krausz-L’Huillier, maddedeki elektronların hareket ve enerji değişim proseslerini incelemek amacıyla “attosaniye”lerle ölçülen çok kısa süreli ışık darbeleri üreten yöntem geliştirdikleri için aldılar. Yani saniyenin kentilyonda biri (virgülden sonra 18 sıfır) olan bir hızdan bahsediyoruz. Oxford sözlüğünün birkaç yıl önce seçtiği kelime sadece o yılı değil bu dönemi tanımlıyor aslında: “Daha önce hiç görülmemiş” (unprecedented). Aslında her gelişme daha önce olanın geliştirilmiş, öteye götürülmüşü, ilerletilmişinden öte, gerçekten daha önce hiç görülmemiş, yepyeni ve bilineni alışılmışı kökünden sallıyor, değiştiriyor. Son birkaç yıldır neredeyse her hafta hayatı temelden etkileyen, iş yapış şekillerini, organizasyonları, yapıları temelden değiştirmeye katkıda bulunacak bir gelişme ile karşılaşıyoruz. Daha öncesi ile sağlam bir kopuş yaşatacak konu da yapay zekanın öncüleri Geoffrey Hinton (Toronto Üniversitesi) ve John Hopfield’ın (Princeton) “yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi” alanındaki çalışmalarına verildi. Aslında bu konudaki çalışmaları elli yıla yaklaşıyor ve sürekli gelişiyor. 2010 yılından beri de makine öğrenmesi devrimi yaşanıyor. Yapay sinir ağları ve öğrenme aslında insan beyninin işleyişinin benzeri bir işleyişin ifadesi. Böylece bilgisayar lisanları, tercüme edip, görüntüleri yorumlayıp hatta makul sohbetler bile yapacak hale geldi. “Öğrenme” inanılmaz büyüklükteki verinin işlenebilmesi ile mümkün. Bu da yapay sinir ağları sayesinde oluyor. Makine öğrenmesi, örnekler üzerinden sorunla nasıl başa çıkılacağına, çok büyük, çok katmanlı, karmaşık, adım adım yürütülemeyecek yöntemle çözüme ulaşıyor. Aynen insan beyni gibi. Bir resmi, resimdeki nesneleri tanımlayıp, ilişkilendirip yorumlamaktaki gibi. Artık pek çok bilim insanı makine öğrenmesi ve yapay zeka tabanlı uygulamaları tıptan tarıma her alanda geliştiriyor, günlük hayata dahil ediyor. Belki de Higgs parçacığının oluşturulması için gereken tüm veri pek kısa zamanda bir yolla işlenebilir ya da uzaydaki kara deliklerin çekim güçlerinin belirlenmesini sağlayabilir. Artık limit gökyüzü bile değil.