İnsanoğlunun temel güdülerinden biri; yaşadığı evreni gözlemlemek, becerebildiği kadar ölçüp kaydetmek, çalışma kurallarını sorgulama, anlayıp kontrol edebildikleriyle de kendi fiziksel güvenlik ve refahını arttırmaya çalışmaktır. Anlayıp ölçemediklerini ise çoğu zaman ruhani evren kapsamında çözümlemeye gayret eder.
Yapay zeka için yakın gelecekte öngörülen ilgi alanı hızlı bir şekilde insanlığın bu güdüsünün bütün aşamalarını kapsayacak gibi gözüküyor. Böylesine soyut bir girişten sonra konuyu Isaac Newton’la başlayıp biraz somutlaştırmak isterim:
Rivayet o ki; Isaac Newton 1665 yılında, henüz 23 yaşındadır ve sürmekte olan kara veba salgını dolayısıyla Linconshire’daki evinde karantinadır. Evinin bahçesindeki istiare seanslarından birinde ağaçlardan (kimilerine göre kafasına) düşen elmaların niye hep dik olarak düştüğüne kafayı takar, olayı gözlemler, geçmiş külliyatı inceler, bulgularını genelleyerek bir Model kurar. Her fiziksel model gibi bu da bir Denklemle ifade edilir. Bu denkleme göre nesneler arasında; kütleleriyle doğru orantılı, aralarındaki mesafenin karesiyle ters orantılı bir çekim gücü vardır.
Newton’un Evrensel Kütleçekim Yasası diye anılan bu ifadenin modern hali ise F = G(m1m2)/R2 şeklinde ifade edilir. Denklemde Newton sabiti olarak anılan “G” kütleçekim sabitinin değeri ise Isaac Newton’un ölümünden ancak 71 yıl sonra hesaplanabilmiştir.
Günümüzdeki “Dijital İkizler”e benzetebileceğiniz bu “Denklem İkizi”ni yani modelini pratik yaşamda yani yeryüzünde yer alan bir nesne üzerindeki Kütleçekim Gücünü, namı değer Ağırlığını hesaplamak için gezegenimizin yarıçapı, kütlesi ve Newton sabiti kullanırsak W=m g denklemine erişilir.
‘g’ bütün hız (daha doğrusu türevi olan ivme) severlerin yakinen tanıdığı 9.807m/s2 değeridir. Yani 100 kg. kütlesi olan bir elma sepetinin ağırlığı 980.7 Newton’dur. Günlük hayatta ağırlık kelimesi kullanılsa da kilogram cinsinden kütlelerden konuşulur.
Temel bir büyüklük Ölçümü yaparken Hangi Birimle, Ne Hassasiyetle ve Hangi Araçla ölçtüğümüze dikkat etmek gerekir. Eski tip kefeli, manav terazileri kütleyi ölçerken, yaylı veya elektronik tartılar ağırlığı ölçüp “g” yani 9.807 ile bölerek kütle değerini gösterir.
Kütle, ağırlık (kütleçekim gücü) ilişkisini denklemimizi kullanan bir algoritma kullanmadan, yüzlerce örnek veriyle (ölçümlenen dönüştürülmüş kütle, enlem, boylam) “Makine Öğrenimi” kullanan yapay zekaya tanıtırsak başarılı sonuçlar alınabileceğini düşünüyorum:
Yani 100kg’lık elma sepetimizi farklı yüksekliklerde ve farklı enlemlerdeki konumlarda çok hassas bir elektronik tartı ile tartsak kütlemiz değişmese de ağırlık ölçümünde ne gibi sapmalarla karşılaşacağımızı denklemden biliyoruz. Bu nedenle elektronik tartımızın Uludağ eteklerinde ağırlık-kütle dönüşümünde üç gram kaybederek 99.97kg ölçeceğimizi biliyoruz. Ayrıca “Dijital İkiz”imizde dünyanın merkezkaç etkisinin ağırlık üzerindeki etkisi de yer almamakta. Elmalarımız ekvatora yakın Fransız Ginesi’nde 99.73kg gelecektir. Bu vesileyle belirteyim ekvatora yakın kurulan uzay üsleri; bu minik ağırlık kazancı için değil, dünyanın dönme hızından maksimum yararlanmak için tercih edilmektedir.
ChatGPT’ye gezegenimizin sergilediği bu iki coğrafi etki doğru olarak öğretilmiş gibi gözüküyor. Güzel bir makina öğrenimi seansı sonrasında da doğru sonuçlar elde edilebilir. Makine öğrenimi süreçleri meşhur elmalarımızın sınıflandırılması, olgunluğu gibi süreçlerde zaten yaygın olarak kullanılmaktadır.
Newton, Kütleçekim Yasasını yere düşen elmalara uygulanan kütleçekim gücünü Galileo’dan daha iyi açıklamanın ötesinde bir vizyonla geliştirmiştir: Güneş sistemindeki gezegenlerin hareket mekanizmalarıyla ilgili olarak Kepler’in geliştirdiği teoremi geliştirerek ayın dünya etrafındaki hareketine ve elmaların yere düşmesine uygulanacak evrensel bir model kurmuştur.
Salt makina veya derin öğrenim yapmış üretken yapay zekanın, bu modeli (veya güncelini) kullanmadan gezegenlerin hareketleri için benzer sonuçlar verip veremeyeceğini açıkça kestiremiyorum.
Kütleçekim yasasının müsebbibi ilk elmadan sonra (benim teorime göre) Newton’un kafasına üç elma daha düşer ve o da Kepler külliyatından hareketle fiziğin üç meşhur hareket yasasını kaleme alır: Eylemsizlik, Dinamiğin Temel Prensibi, Etki-Tepki. Bu yasaların meşhur eseri Principia’daki bazı ifadeleri tüm insanlık tarafından o kadar çok kabul görür ki fiziğin dışında finans ve sosyoloji gibi alakasız alanlarda da sık sık kullanılır olur.
Newton’un Kütleçekim yasasını geliştirirken Aristo’dan başlayıp, Galileo ve Kepler’in kimileri yanlış bütün çalışmalarını hatmettiğini, kendi gözlemlerini yaptığını, ardından yaptığı analizlere uygun bir model inşa ettiğini bir kez daha hatırlatmak isterim.
Bilimin temel taşlarından olan gözlem konusunda Newton dört dörtlük bir örnektir. Opticks adlı kitabında topladığı ışık konusundaki çalışmaları, ilk aynalı teleskop, prizma yardımıyla kırılarak beyaz ışığın görünür ışık spektrumuna açılmasını kullanan renk teorisini kapsar. Newton tekrarlı prizma testleri sonucunda (hatalı olarak) ışığın parçacık kökenli olduğu sonucuna varmıştır.
Kütleçekim yasasında nesnelerin fiziksel bir varlığı olamayan nedenlerle birbirini çekmesi kavramı Newton’u da rahatsız etse de 200 yıl kadar geçerliliğini korumuştur. Sürekli gözlem ve gözlemlerde artan hassasiyet sonucunda hesaplarla gözlemler arasında açıklanamayan farklılıklar gözlemlenmiştir:
1. Merkür’ün yörüngesinde yüz yılda bir, derecenin 43/3600’ı kadar sapma oluyor,
2. Astronomların ışığın kütlesel çekim sonrası gözlemledikleri açısal sapmalar Newton’un teoreminin öngördüğünün yarısı kadar çıkıyor,
Bu sapmalar ancak Einstein’ın Kütleçekim (Genel Görelilik) Yasası ile açıklanabilmiştir.
Elimizdeki ölçme teknolojileri hassasiyet, örnekleme, ölçeklendirme, depolama becerileri olarak çok ilerlemiştir. Ayrıca ölçümlenen dalga boyu, renk derinliği gibi özellikler de çok daha kapsamlı hale gelmiştir. Üstüne üstlük bu işlemleri otomatik olarak yapabilen bilgisayarlar ürettik. En önemlisi artık bunca veriyi boca edip üretken sonuçlar alabileceğimiz derin öğrenme platformlarımız var.
Açıkçası Newton’un yasasındaki gözlemlenen bu iki farktan hareketle (bugünkü seviyesiyle) yapay zeka platformlarının üretken algoritmalarla açıklayabileceğini düşünmüyorum. Yapay zekayla ilgili benim dört gözle beklediğim aşama; insanlığın anlayabildiği kadarıyla fiziksel evreni açıkladığını düşündüğü, binlerce yıllık bilimsel birikimin özeti olan ve kütleçekim dahil dört (kimilerine göre beş) kuvveti modelleyen denklemlerdeki sapmaları belirleyip yeni modeller oluşturabilmesidir.
Buraya kadar okuma sabrını gösterenlere teşekkür ederken, yazımı şirketimizin faaliyetleriyle ilgili iki paragrafla bitiriyorum: Lima Endüstriyel Bilgisayar olarak; insanlığın yaşam kalitesini, üretim becerilerini geliştiren makinaların tanımlı bir amaç çerçevesinde dünyamızı algılamasını, ölçümlemesi, çözümleyip karar vermesini olanaklı kılmak üzere çalışıyoruz:
Görsel algılama için Basler AG ile iş birliğimiz çerçevesinde farklı spektrumlar kullanan, alan tarama ve 3D kameralar sağlıyoruz. Zebra Technologies ürünleriyle lazer profil taramaları yapıyor, Aurora yazılım kütüphaneleriyle yapay süreçlerini hızlandırıyoruz. Neousys ve Advantech tarafından üretilen Edge (Kenar) Yapay Zeka platformlarıyla ölçümleme, çözümleyip, otomatik karar verme işlevlerinin gerçekleştirilmesini sağlıyoruz.
Ek bilgi için : [email protected]
Kaynakça: Wikipedia.org ve brittanica.com
Yazar: Lima Endüstriyel Bilgisayar Kurucu Ortağı Cem Çelik
