Bin Beyin

İşte Jeff Hawkins’in orijinali “A Thousand Brains” olan Türkiye’de Yakamoz Kitap’tan çıkan “Bin Beyin” kitabı. Her zaman belirttiğim gibi insan beyni ile ilgili araştırmalar özel ilgi alanına giriyor, çünkü yaptığım çalışmalar gereği insan beyni yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi konular da araştırma yapan araştırmacılar için aslında büyük bir önem taşıyor. Yapay zekanın başından beri söylendiği insan beyinden esinlenmesi düşüncesi (her ne kadar çoğu bilim insanı tarafından savunulmasa da) göz önüne alındığında, işte bu kitap bilgisayar bilimleri okuyucuları için de önemli bir kaynak niteliğinde.

Kitabı yazarın da belirttiği gibi genel olarak üç bölüme ayırabiliriz. İlk bölümde ele alınan yazar tarafından ortaya atılan “bin beyin teorisi”. Kitapta en genel anlamı ile insanlarda öğrenme nasıl gerçekleşiyor? biz dünyayı nasıl algılıyoruz, öğreniyoruz? gibi sorular cevaplanıyor. Elbette bu sorulara cevaplar bugüne kadar kullanılan teoriler ile yazarın ortaya koyduğu bin beyin teorisi karşılaştırılarak anlatılıyor. Bu gibi konuların anlaşılması için de her alandan araştırmacıya meraklı okuyucuya arka plan olması adına bir altlık oluşturulmuş.

Evrimsel süreçte beynin eski kısımları üzerine yenilerinin evrimleşerek daha karmaşık davranışlar sergileyebilecek hale gelmiş olduğu fikri mevcut olup, işte bu beynin en yeni kısmı yeni dış katman anlamına gelen neokorteks olarak tanıtılıyor. İşte temel bilgi birikimi oluşturulma sürecinde neokorteks ile bir hayli içli dışlı olacak, neokorteks hakkında çok şey öğreneceksiniz. Beni etkileyen bilgilerden bir tanesi neokorteks hacminin beynin hacminin yüzde yetmişini kapsaması oldu😱 Evet belki bu bilgi bir çok sinirbilimci ya da nörolog için oldukça sıradan ama beni oldukça etkiledi. Kitapta neokorteksle ilgili herkesin kendine göre etkileyici ve şaşırtıcı bir şeyler bulacağıdan şüphem yok ☺️

Kitapta neokorteks (ya da yeni beyin 🧠 ❤️☺️) ve eski beyin karşılaştırması da oldukça ilgimi çekti. Kitapta verilen örnekleri kendimle ilişkilendirerek örnek vermem gerekirse yaklaşan doğum günümde yaşayacağım ikileme atıfta bulunabilirim. Doğum günü pastası 🎂 Bir pasta size sunulduğuda bu pastaya karşı koyamamak, çılgınca yemek istemek! Bu tür davranışlar eski beyin ile ilişkilendirilmiş. Bu sırada bize “bak! bunu yersen şu kadar kalori alacaksın şimdi yediğine değmeyecek! o kadar spor yaptın!” diye içten içe bizi mantıklı düşünmeye yönlendiren ise neokorteks!

Kitap boyunca kortikal sütun ve referans çerçevesi gibi kavramları ve nihayet tüm bu kavramlardan sonra da yazarın bin beyin teorisini öğreneceksiniz. Burada da geleneksel bakış ile sunulan bir giriş mevcut yani neokorteksin işleyişi, hiyerarşik öğrenme düzeni, anlatılmaktadır. Bu işleyişe bizler yapay sinir ağları ve derin öğrenme konularından zaten hakimiz. Bilginin hiyerarşik olarak işlenmesi, önce en basit parçaların oluşturulması ve ardından bu parçaların kullanılarak daha büyük daha karmaşık yapıların anlaşılması.

Bin beyin teorisi ise bize aslında neokorteksin herhangi bir nesne ile ilgili bir çok modelinin olduğunu söylüyor. Dolayısıyla neokortekste bu modelleri öğrenebilen bir çok farklı yapının olduğunu söylüyor. Ayrıca yalnızca görme ile değil, örneğin hareket etme, işitme gibi farklı duyularla sayesinde neokortekste farklı modellerin saklanabileceği belirtilmiş. Dolayısıyla, modeller birbirine eşit değil, birbirini tamamlayıcı yapıda olduğu ifade edilmiş.

Kitabı okuduktan sonra sizler de benim gibi acaba benim algıladığım dünya modeli ile bir başkasının algıladığı dünya modeli aynı mı acaba diye sorgulayabilirsiniz. Dünya modelinin özünde örneğin benim gördüğüm kırmızı? benim kokladığım çiçekler ya da duyduğum sıcaklık herkes için aynı mı? diye düşünülebilir.

Kitabın ikinci bölümünde ise biraz daha yapay zekâ ile ilgili konulara yer verilmiş. Elbette günümüzde artık teknoloji anlamında hemen hemen her alanda kullandığımız yapay zekânın tam anlamıyla nasıl oluşturulabileceği konusuna ilişkin iki temel yol sunulmuş. Tam beyin haritalama ve organik beynin teknoloji ile güçlendirilmesi (beynin makinalar ile birleştirilmesi). Bizim de aslında derslerde anlattığımız gibi aslında şu anda süper yapay zekâ geliştirilmiş durumda değil. Dolayısıyla bu konuda bir endişe duymamıza da gerek yok. Yazar bu konuları kitapta biraz da insanlığın geleceğini dikkate alarak oldukça güzel ifade etmiş. Kitabın sonuna doğru olası distopya senaryoları, bu gibi durumlarda insanoğlunun bilgi mirasının nasıl aktarılabileceği üzerine bilim destekli fütürist düşünceler yer almaktadır. Kitapta beynin inançları nasıl oluşturduğu ve yanlış inançların nasıl sürdürülebildiği konusu da ilgimi çekti (doğrudan tecrübe edememe, çelişen kanıtları umursamama ve viral yayılma).

Yazar kitabın sonunda meraklı araştırmacılar için kaynakça da sunmuş. Bu da edinilen bilginin ileriye taşınması için güzel bir rehber olmuş.

Ben kitabın Türkçe versiyonunun sanıyorum ilk baskısını okudum. 2024 yazıyordu. Kitabın Türkçe çevirisinde ne yazık ki çok sayıda yazım hatası mevcut. Kitabın kesinlikle bir defa daha baştan sona okunarak yeni baskılarının daha temiz çıkmasını naçizane tavsiye ediyorum. Bir de çevirde gördüğüm rahatsız edici bir durum muhtemelen orijinalinin “spike” olduğunu düşündüğüm terimin kitapta “diken” olarak çevrilmiş olması. Nöronun kendi dikenini üretmesi… gibi ya da … bir akson üzerinden geçen diken bir sinapsa ulaştığında… gibi ifadeler geçiyor. Bazı terimlerin, özellikle teknoloji alanında bunu sıkça yaşıyoruz, Türkçeye çevirisi ne yazık ki tam oturmuyor ya da tam olarak terimi karşılamıyor (hele ki uzman olmadığınız bir alanda Türkçe karşılık bulmaya çalışıyorsanız). Ben sinirbilimci ya da nörolog değilim ancak bu spike teriminin Türkçeye diken olarak geçtiğini düşünmüyorum. Belki spike için bir uzmana danışılarak daha uygun bir kavram kullanılabilir ya da kitapta terimin orijinali spike kalabilir. Aynı şekilde, sanıyorum kitabın sonlarına doğru sadece tek bir yerde vardı, “makine öğrenmesi” yerine “makine öğrenimi” kullanılmış. Burada da “makine öğrenmesi” tercih edilebilir. Bunlar, kitabın yayınevine bir sonraki baskı için naçizane tavsiyelerimdir. Kitapta verilen bilgileri ilgi çekici ve değerli bulduğumdan, bu kitabın gelecekteki okuyucularının da kitabı keyifle okutmaları için önerilerimi dikkate almalarını rica ederim 😇

Herkese şimdiden keyifli okumalar diliyorum.

Kitap öncesinde daha fazla bilgi için David Eagelman’ın Inner Cosmos with David Eagelman seriinden Jeff Hawkins ile gerçekleştirdiği “Does your brain have one model of the world or thousands?” adlı videoyu izleyebilirsiniz.

Kan, Ter ve Pikseller

Oyun maceram, portföyüm, bilgim oldukça sınırlı aslında. Başlangıçta Tetris vardı. İlkokuldaydım sanırım. Pilli, elde oynayabildiğiniz basit bir alet. Yukarıdan belirli şekillerde kutucuklar düşerdi ve özellikle o kurtarıcı uzun çubuktan gelse diye çokça beklemişimdir 😂 Sonunda gözümü her kapattığımda o şekilleri görmeye başlayınca annemden bu masum görünümlü aleti benden uzaklaştırmasını istemiştim😂 Bence bir zamanların Candy Crush’ı idi🍬Ardından Atari geldi. Canım arkadaşım Hande bizim 37 ekran tüplü TV’de Mario’da prensesi kurtardığında oldukça sevindiğimi hatırlıyorum👸⭐️🥰 🦁Birlikte bir de The Filistones gibi bir oyunu poynardık, unutmadım çünkü içinde dev bir örümcek olan bir bölüm sonu canavarı vardı🕷️🥹😱😂 ilkokulun sonu ortaokulun başlarına denk gelen o yılların Atari oyun teknolojisi size kayıt hakkı tanımazdı. Elinizdeki sınırlı sayıdaki canla (ki bu genelde 3 olurdu) canla başla defalarca, defalarca sona ulaşmaya çalışırdınız. Pinball, Galactica, Arcanoid, Circus Charlie o yıllardan aklımda kalanlardan. Hatta en son bu tür Atari oyunlarını oynayabilmeye müsade eden bir kutu aldım, nostaljiden hoşlanıyorsanız tavsiye ediyorum. Ancak büyük hayallere kapılmamak gerek, çok da efektif oynamaya müsade etmiyor! Ya da iyice paslanmış olabilirim!!! Sonraki yıllarda bilgisayar yılları… ilk minik oyunlarım Pac-Man, Tank, … pek de oyunlara merak sarmadım 😇 Sonrasında ise The Sims! Büyük bir hevesle açıp, daha iyi tasarım, mobilya, vb. seçenekler için uzun saatle harcadığımı hatırlıyorum. Şu an bu oyunun geldiği noktayı oldukça merak ediyorum 🥰🫶 Sonraki yıllarda Playstationda birkaç girişimim oldu; ancak hepsi bu! Ben oyun oynamak için yaratılmış bir yetenek değilim kesinlikle 😂😂

Hiç bu işlere meraklı değilken 2023’te doğum günümde beni işin mutfağına taşıyan çok güzel bir doğum günü hediyesi aldım bir öğrencimden ⭐️❤️ Jason Schreier’ın İthaki Yayın Grubu’ndan çıkan kitabı Kan, ter ve pikseller. İçinde Pillars of Ethernity, Uncharted 4, Diablo3, Halo Wars gibi 10 oyunun geliştirilme süreci hakkında bilgileri hikayeleştirerek anlatıyor. Önceleri oldukça yüzeysel gelen oyun endüstrisine kitapla birlikte bakış açım oldukça değişti. Acaba kaç katmanlı ya da disiplinli bir iş bu?😱😱 Grafiklerin hazırlanması (giysiler, eşyalar, karakterler, dünyalar,…) senaryonum yazılması ve elektronik ortama aktarılması (başlangıç, bitiş, geçişler, ödüller,…), teknolojik entegrasyon, hangi ortam için hazırlandığı, müzikler, geliştirici ekip ve ekibin yönetimi, geribildirimler ve bu geribildirimlerle sağlanacak olası iyileştirmelerin oyuna yansıması gibi pek çok konuyu kapsıyor. Eğer oyun dünyasının arka sokaklarını merak ediyorsanız, bu kitap tam da sizin için demektir. Şimdiden keyifli okumalar diliyorum.

Hayatımızdaki Algoritmalar Günlük Kararların Bilgisayar Bilimi

“Muhakemelerimiz beklentilerimizi, beklentilerimiz de geçmiş tecrübelerimizi ele verir. “
Bu alıntı Brian Christian ve Tom Griffiths tarafından kaleme alınan Buzdağı Yayınevi‘nden çıkan “Hayatımızdaki Algoritmalar Günlük Kararların Bilgisayar Bilimi” kitabından. Mutlaka okunması gereken kitaplardan biri🌟 Daha kitabın yarısı; ancak hem Algoritmik Düşünce ve Tasarım hem de Makine Öğrenmesi derslerime buradan alıntılayacağım çok şey oldu🌟

İlk bölümü tam da ev aramaya başladığımda okumaya başladım ve beni optimal duraklama problemi karşıladı, %37’nin gücü💪🏻 Sıralama konusunda Big O Notasyonunun anlatımı. Kütüphanede bir kitabın temini için bir çeşit önbellekleme kullanımı. Akıl tutulması ve önbellek hatası! Çizelgeleme ve ardından Bayes Kuralı: olaylar hakkında ön bilgi sahibi olmak ve tahmin etmek. Olasılıklar, Kopernik prensibi, çarpım, toplam ve ortalama kuralları. Tüm bunlar aklıma ilk gelen çarpıcı konu başlıkları.
Şimdilerde overfitting bölümündeyim.

Herkese iyi okumalar diliyorum 📖

Robotlar İşimizi Elimizden Alacak Mı? Teknoloji, Emek, Gelecek

İşte güzel bir kitabın daha sonu: Arif Koşar tarafından kaleme alınan “Robotlar İşimizi Elimizden Alacak Mı? Teknoloji, Emek, Gelecek”. Kitabın ana teması çerçevesinde kapak tasarımı da oldukça yerinde ve bir o kadar da manidar 😊 Sokaktan geçen insana yapay zekâyı sorduğunuzda Hollywood etkisi sebebiyle çoğunun aklına “acaba robotlar bir gün bizi ele geçirecek mi? gibi endişelerin geleceği muhtemeldir. Oysa yazar günümüzde daha çok tartışılması gereken soruyu robotların odağında, teknolojik ve iktisadi açıdan ele almıştır. Bu, benim gibi işin yalnızca teknoloji tarafına odaklananlara, bu işin sosyal ve ekonomik boyutlarını da düşündürten bir kitap.

Şimdiden söylemek isterim ki kitapta, başlıkta sorulan soruya Evet ya da Hayır gibi keskin bir cevap bulunmuyor; ancak sona gelindiğinde olması ya da olmaması gereken durumlar hakkında bilgi sahibi oluyorsunuz.

Özellikle okurken keyif aldığım bölümlerden biri “Fikirler”. Yazar, teknolojinin gelişimi ve bu değişimin topluma yansımaları konusunda sizi tarihi bir yolculuğa çıkarıyor. Bu yolculuğu farklı Keynes, Smith gibi iktisatçıların ve yazarların görüşleriyle de besliyor. Ardından teknolojinin ileride bizi getireceği olası iyimser ve kötümser senaryoları sunuyor. Tam otomasyonun neden tam olarak mümkün olmayacağını (tam otomasyon her zaman doğru karar olmayabiliyormuş bknz. Musk’ın Hatası! ve diğer durum incelemeleri) ve kapitalizm-karlılığa duyarlılık ilişkisini anlatan “Sınırlar” Bölümü de benim için oldukça ilgi çekiciydi.

Herkese, özellikle yapay zekâ ile ilgilenen İktisat Fakültesi’ndeki öğrencilerime şimdiden keyifli okumalar diliyorum.

Çıplak İstatistik

Bugüne kadar okuduğum kalın, bir kavramı anlamak için içinde kaybolduğum istatistik kitaplarına fark atan, üslubunu verdiği örneklerle daha da sade hale getiren bir kitap: Çıplak İstatistik (Naked Statistics). “Ortalama” ve “orta değer” kavramlarını düşünün. İkisinin de basit formülleri var, ezberle, devam et! diyebilirsiniz. Ancak gelin bir de Charles Wheelan’dan okuyun 🤩 Kitap 13 bölümden oluşuyor: Tanımlayıcı istatistik, korelasyon, normal dağılım, merkezi limit teoremi, regresyon gibi istatistiğin bel kemiği konular halk diliyle ele alınmış. Okurken aynı zamanda bir hikayeyi gözünüzde canlandırıyor, istatistiksel kavramlara anlam verebiliyorsunuz. Benim favori bölümüm Regresyon ve akabindeki Yaygın Regresyon Hataları oldu. Çünkü aslında bir analizi yapmak kadar bir probleme mevcut veri ve kullanılacak değişkenler de işin içine katılırsa o analizin uygun olup olmadığı da son derece önemli 🧐 Büyük veri için yapılan “internet ile ucuz hesaplama gücünün dijital bilgi ile olan evliliği” benzetmesi de güzel. Kitabın sonundaki vurgu da çok yerinde olmuş: Günlük hayatta kullanılan bıçak, ateş gibi pek çok eşya oldukça işimize yarıyor;ancak yanlış kullanılırsa sorun çıkarabilirler. Yazarın deyimi ile bu listeye istatistiği de eklemiş bulunuyorum.

Bence yapay zeka ve makine öğrenmesi çalışmaları için de istatistik oldukça önemli. Bu alanda çalışan genç araştırmacılara, matematikçilere, istatistiği sevmiyorum diyenlere ya da meraklılarına şiddetle tavsiye ediyorum.

Şimdiden keyifli okumalar diliyorum.