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.

YAPAY ZEKÂ Geleceğinizle İlgili Bugün Bilmeniz Gereken 101 Şey

Lasse Rouhiainen’in “YAPAY ZEKÂ Geleceğinizle İlgili Bugün Bilmeniz Gereken 101 Şey” kitabıyla; yapay zekâya güzel bir başlangıç yapabilir ya da zaten bu alanda araştırma yapıyorsanız güncel ve faydalı bilgileri güzel bir sunumla bularak kitabı bir çırpıda okuyabilirsiniz. Kitabın bana göre en ilgi çekici yanı içeriğin farklı bir biçimde sunumu oldu. Çünkü genellikle kitap okurken içerikte merak ettiğim kişi ya da konuları tarayıcıya yazıp kendi kendinize keşfetmeye çalışabilirsiniz. Bu kitap ise size faydalı bağlantıları (ilgi çekici yapay zekâ uzmanlarını, yapay zekâ alanında öncü Google, Amazon gibi şirketlerin yapay zekâ çalışmalarını vb.) akışın içinde sunuyor. Kitabın adında da vurgulanan yapay zekâ ile ilgili bileniz gereken 101 şey, 10 farklı bölümde toplanarak verilmiş. İçerik bir bakıma soru cevap şeklinde gittiğinden ve oldukça yeni bilgilere yer verdiğinden okuyucu sıkılmaya fırsat bulamıyor.

Yazar, kitabın odaklandığı yapay zekânın genel bir tanımını yaparak başlamış. Bu ve ilerleyen bölümlerde okuyucunun merak edebileceği ve ihtiyaç duyabileceği bazı temel kavramlar da açıklanmış. “Yapay Zekâ” için Andrew Ng’den alıntılanan “Yeni Elektrik” benzetimi de oldukça akılda kalıcı. Nasıl elektriğin icadı ve yaygın kullanımı vaktiyle hayatlarımız için bir dönüm noktası olmuşsa, yapay zekâ da günümüzde bizler için benzer bir dönüm noktasını ifade ediyor. Son zamanda “Yapay Zekâ“ya karşı oluşan ön yargının (belki de medyanın yönlendirmesi belki de insanların bilgisizliğinden kaynaklanan), bu terim yerine “Veri Bilimi“nin kullanılmasıyla daha çok kabul görmesini sağlayacağı düşüncesi (Sebastian Thrun’dan alıntılanmış) bana da oldukça akla uygun geldi. Çünkü; zaten yapay zekâ alanında gerçekleştirilen önemli ölçüdeki çalışmanın arka planında veri kullanılmaktadır. Kitapta “veri“ye yapılan “yeni petrol” benzetimi ise bizlere verinin kamu ya da özel sektörde, hatta bireylerin kendi hayatlarında son derece önemli olduğunun bir göstergesidir.

Kitapta yapay zekânın uygulama alanları ve iş süreçlerine etkileri, sohbet robotları, robotlar ve sürücüsüz araçlarla ilgili detaylı bilgilere ulaşabilirsiniz. Yazar son bölümlerde ise konuyla ilgili kendisine sıkça yöneltilen sorulara (yapay zekânın gündelik hayatta nerelerde kullanıldığı, yapay zekâya ilişkin korkular, yapay zekâ teknolojilerine ilişkin gizlilik endişeleri vb.) cevaplar vermiş.

Literatürde yapay zekânın geleceğine yönelik hem iyimser hem de kötümser görüşler yer almakta, yapay zekânın bir gün bizleri ele geçirip geçirmeyeceği her fırsatta tartışılmaktadır. Bu kitap, konuyla ilgili mevcut duruma ışık tutmakta olup, bana göre daha çok iyimser çerçevede kalmaktadır ki; kitabın satır aralarında okuyucuya yapay zekâyla ilgili verdiği kavramsal bilgilerle ve okuyucunun yapay zekâyı günlük / profesyonel hayatta nasıl kullanabileceğine ilişkin verdiği bilgilerle yapay zekâya ilişkin geliştirilen önyargıları ortadan kaldırma konusunda faydalı olabileceğini düşünüyorum.

Kitap “Yapay Zekâ 101” gibi düşünülüp zaten bildiğim konular denilip geçilmemeli. Sonuçta öğrenmek hayat boyu. Kitapta yapay zekâ alanında çalışmakta olan kişilerin de mutlaka ilgi çekici bulacağı hususların da mevcut olduğunu düşünüyorum. Örneğin; kitap beni bir sohbet robotu geliştirme düşüncesine teşvik etti 🙂

Tüm bu güzelliklerle beraber; kitabın Türkçe çevirisinde “Machine Learning” teriminin “Makine Öğrenimi” olarak geçtiğini gördüm. Bu kullanımın fazla çeviri olduğu düşüncesindeyim. “Machine Learning” terimi çevirisinin yeniden incelenerek ve terimin Türkçedeki yaygın kullanımı düşünülerek kitabın bir sonraki baskısında “Machine Learning“in “Makine Öğrenmesi” olarak çevirisini öneriyorum. Diğer bir önerim, çok faydalı bulduğum faydalı bağlantıların veriliş şekli konusunda. Tarayıcıya yazmanın zor olduğu bağlantılar, karekodlarıyla verilebilir mi? Böylelikle okuyucular karekodu hızlıca okutarak ilgili sayfaya yönlenebilir. Ayrıca, kitabın orijinal baskısında da aynı mıdır bilemiyorum; ancak kitapta yer alan ve “fazla metin içeren şekiller”deki metin ne yazık ki hiç okunaklı değil (kitabı yeni bitirdiğim için kitabın sonlarında rastladığım Yaşamın Geleceği Enstitüsü’nden alınan ve ileri yapay zekâ ile ilgili sık rastlanan 7 efsanenin yer aldığı şekli bir örnek olarak gösterebilirim). Bir sonraki baskıda, şekillerde yer alan metnin puntosunu büyütmek ya da şekillerde daha az yazıya yer vermek gibi çözümler düşünülebilir mi? Kitabın sonlarındaki yazım ve noktalama hataları da giderilebilir (sayfa 206: deri öğrenme – n unutulmuş, sayfa 248: ilk paragraf sonunda fazla nokta yer alıyor).

Bu güzel kitabı en kısa zamanda edinmenizi tavsiye eder, şimdiden herkese keyifli okumalar dilerim.

Rouhiainen, L. (2020). Yapay Zeka Geleceğimizle İlgili Bugün Bilmeniz Gereken 101 Şey (1. bs.). İstanbul: Pegasus Yayınları. ISBN: 978-605-299-872-4.

Yapay Zeka Yaz Okulu 2020 Başarıyla Tamamlandı

8-10 Eylül 2020 tarihleri arasında İstanbul Üniversitesi, Kocaeli Üniversitesi, Sakarya Üniversitesi ve Yalova Üniversitesi işbirliğiyle düzenlenen Yapay Zeka Yaz Okulu (YAZSUM) 2020 başarıyla tamamlandı. 2017 ve 2018’de Sakarya Üniversitesi ev sahipliğinde düzenlenen etkinliğimiz bu yıl çevrimiçi gerçekleştirildi. Bu yıl ben makine öğrenmesi üzerine teorik konu anlatımı, Dr. Zeki Özen ise R programlama dili ile COVID-19 veriseti üzerinde bir danışmansız öğrenme uygulaması ile YAZSUM 2020’ye katkı sunduk. Kayıt altına alınan yaz okulu eğitimlerine Yapay Zeka Sistemleri Uygulama ve Araştırma Merkezi’nin YouTube kanalından ulaşmak mümkün olabilecektir.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar, Algoritmalar, Uygulamalar Kitabımız Çıktı !

Günümüzde iş yapış biçimlerinin değişiminde ve yeni mesleklerin ortaya çıkmasında veri biliminin rolü büyüktür. Veri biliminin özellikle Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi alanlarına akademiden ve iş dünyasından araştırmacıların ilgisi giderek artmaktadır. Bu nedenle; 11 bölümlü ve 20 yazarlı, Türkçe hazırlanan “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar, Algoritmalar, Uygulamalar” adlı kitabın akademik ve iş hayatına kazandırılması önemlidir.

Kitabın içeriği, Ağustos 2018 tarihinde yapılan III. Disiplinlerarası Uygulamalı Veri Madenciliği Çalıştayı eğitmenleri tarafından tartışılmış, çalıştay sonrasında edinilen deneyimler ve değerli yazarlarımızın katkılarıyla son haline getirilmiştir. Kitap aynı yıl vefat eden Türkiye Toplum Hizmetleri Vakfı (TOVAK) kurucu başkanı Prof. Dr. Tahir ÖZGÜ Hocamızın anısına hazırlanmıştır. Kitabımızı Çağlayan Kitabevinden temin edebilirsiniz.

Makine Olmak

Iste Mark O’Connell’in Makine Olmak kitabı😍 Bu kitabı yağmurun bastırmasıyla rehin kaldığım kahvecide neredeyse yarıladım sayılır. Icinde tam da kitabın üzerinde yazdığı gibi çoğunlukla yapay zekâya fütürist yaklaşımları, yapay zekânın geleceğini tartışırken bilmeniz gereken “transhumanizm”, “beyin emülasyonu”, “konnektomi”, “tekillik”, “kriyonik bekleme” gibi birçok terimin ne anlama geldiğini öğreniyorsunuz. Max More, Ray Kurzweil, Nick Bostrom, Randal Koene, Miguel Nicolelis, Ed Boyden gibi pekçok biliminsanı / fütüristle tanışabiliyorsunuz 😊 Alcor Yaşam Uzatma Vakfı’na, Oxford İnsanlığın Geleceği Enstitüsü, Berkeley Makine Zekâsı Araştırma Enstitüsü gibi araştırma merkezlerinin varlığını keşfediyorsunuz. Şimdilik (sadece yarısına kadar gelebildiğimden) yapay zekânın geleceği konusunda ufuk açacağına inandığım bir kitap olarak tavsiye ediyorum.