bildirgec.org - etiketler: yapay zeka

IBM yapay zekada çığır açmaya hazırlanıyor

Rick Deckard — Thu, 10 Feb 2011 11:38:00 GMT

ibm denince aklıma ilk olarak 1990'lı yıllardan sonra üretilmeye başlayan ev bilgisayarları geliyor. yaşı otuzu aşmış çoğu kullanıcı 286, 386, 486 gibi terimleri hatırlayacaktır. işte o rakamların hemen sol tarafında büyük harflerle şöyle yazardı. ibm. kişisel bilgisayar anlamına gelen pc harflerini yanyana koyan firmadır ibm. dünyayı bilgiyasar ve kişisel bilgisayarlar ile tanıştırmakta büyük katkısı oldu ibm'in. kısaca özetlemek gerekirse, ibm 1911 de kurulduğunda ismi "computing tabulating recording corporation" idi. "ctr" ismindeki bu firma daha sonra 1924 yılında "international business machines" kısaltması olan ibm ile anılmaya başladı.

2. dünya savaşı yılları ve öncesindeki büyük amerikan ekonomik çöküşü yıllarında işten çıkarma yapmayıp extra işçi alan tek firma oldu. delikli kartla çalışan otomasyon sistemleri ve basit hesaplamalar yapabilen makineler üzerine yatırım yaptı. bu makinelerden bazıları ilk atom bombası yapımında gerekli olan hesaplamalarda kullanıldı.

aradan geçen yıllar içinde, delikli kartlardan manyetik kayıt cihazlarına, kapasitörlerden transistörlere kadar pek çok buluş ibm mühendisleri tarafından yapıldı. daha sonrasında ise bu buluşları floppy disk ve barkod teknolojisi izledi. 1995 yılına geldiğimizde ibm 225 bin çalışanı ile yıllık 71 milyar dolar ciroya sahip bir devdi.

bu arada microsoft, apple ve intel gibi "yeni" firmalar ibm tekeline son vermeye çalıştılar, bazen başarılı oldular da. 1990 lı yılların sonunda ibm teknoloji ve yazılım geliştirmeye odaklandı. ibm, şüphesiz dünya çapında tanınmasını dünya satranç şampiyonu garry kasparov'u yenen deep blue ismindeki makineye borçlu. 1996 yılındaki ilk maçta kasparov kazanmıştı ama 1997 de deep blue ilk defa bir şampiyonu yendi ve bunun mümkün olabileceğini gösterdi.

bu, makina zekasının insanı geçebileceğinin ilk somut kanıtı olarak tarihe geçti.

2000 li yıllar teknolojinin korkutucu bir hızla ilerlemesine şahit oldu. bu yıllarda ibm, başka dev firmalara teknoloji satmayı sürdürdü, sony için playstation işlemcisi yapmaktan, dünyanın en hızlı bilgisayarı olan roadrunner'i yapmaya kadar. çok çekirdekli ilk ticari işlemciyi yapan firma oldu.

günümüzde ise, donanım üreticilerinin hızına karşı, yazılımcılar pek hızlı ilerleyemiyorlar. sebebi aslında basit, yazılım yaratmak çok zor, hele ki yapay zeka yani otonom sistemler insanların onlara öğretebildiği verilerden ibaret iken. insan beyni gibi karmakarışık bir algı sistemi, kendi kendine öğrenebilen bir sistemi nasıl simüle edebilirsiniz ki? su renksizdir ama deniz mavidir, bunu anlamak bize kolay gelsede makineye bunu anlatmak, yada bana denizden bir bardak su verirsen rengi ne olur sorusunu sorabilmek. i̇şte bunlar karmaşık. gelelim bu yazıyı yazma sebebime, işte ibm sonunda yapay zeka konusunda gerçekten ilerleme kaydediyor olabilir. çünkü şu aralar watson isminde bir otonom, hatta yapay zeka üzerinde çalışıyorlar. watson ismi ibm firmasını çok ilerilere taşıyan "thomas j. watson" ismindeki yöneticisine bir vefa borcu olmalı.

Thomas Watson

peki nedir bu watson? watson aslında deepqa denilen bir projenin rumuzu. amacı ise; sorulan her soruyu anlayıp tıpkı insanın başaracağı gibi, cevaplayabilmek. kolay gözüküyor, ama değil. diyelim ki şöyle bir soru sordum size, çam ağacının iğne yaprakları ne renktir? buna herkes yeşil diyecektir elbette. soruyu değiştirelim biraz,şöyle yapalım bu sefer; iğnelerini bir diğerinin dip kısmına sokarak kolye yapıp sevgilinize hediye ettiğiniz yapraklı ağaç hangisidir? bu defa soru karıştı ama biz anlayabiliyoruz, yine çam ağacı elbette ama bu defa düşünmek için zaman harcadınız...
son derece yüksek paralel işlem gücüne sahip beynimiz bile bazı soruları idrak etmeden cevaplayamıyor, yapay zeka nasıl yapsın?

watson bunu yapmak için tasarlandı, jeopardy denilen bir yarışma var amerika'da, amaç, cevabı hakkında bilgi verilen durumun sorusunu bulmak, mesela, "imparatorluğun yıkılışından sonra türkiye'de cumhuriyeti kurdu?" cevap: "atatürk kimdir?" bir ara bizde de olan riziko yarışması sanırım. ancak sorular hep böyle kolay değil elbette. watson bu yarışmada dışarıdan hiç destek almayacak, sunucunun normal konuşma diliyle sorduğu soruları anlamaya çalışacak, yorumlayacak ve doğru cevaba karar verecek. 3000 tane işlemcisi ile yaklaşık 3 buzdolabı büyüklüğünde şimdilik.

watson'un hedefi basit, bu oyunu hiç kaybetmemiş olan 2 şampiyonu yenmek. hemde aynı yarışmada...

ben oyumu ibm den yana kullanıyorum yinede; hatırlayın kasparov'u ilk seferde yenemediler ama bakın iş nereye geldi.
Watson 14-16 şubat 2011 yılında rakipleriyle yüzleşecek.

bu videolarda Watson'ı iş başında görün..
1

Bu yazı Rick Deckard tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

Google insansız araba üretti.

Lorilleux — Tue, 02 Nov 2010 10:33:00 GMT

İnternet devi Google, web alanında yapabileceği herşeyi yaptığına inanmış olacak ki otomobil teknoloilerine de adım attı ve sürücüsüz otomobil geliştirdiğini açıkladı. Prototip araçlar, uzun bir süredir San Fransisco sokaklarında test ediliyor. Bu programın kurucusu ise aynı zamanda Google Street View projesinin kurucusu olan Sebastian Thrun.

İnanılmaz bir gizlilikte yürütülen "Google self-driving Car" programı çerçevesinde 6 adet Toyota Prius ve 1 adet Audi TT marka araçlara kamera ve sensör sistemleri entegre edilmiş. Bu sistemler sayesinde bu araçlar yapay zekayla insansız olarak belirlenen güzergahların bitiş noktalarına başarı ile ulaşabilmişler. Bugüne kadar insansız olarak 1000 mil, ufak tefek insan yardımlarıyla ise 14000 mil yol yapan araçlar sadece 1 trafik kazasına karışmış. O kazada da başka bir otomobil kırmızı ışıkta duran Google arabasına arkadan çarpmış.

Araçlar yol alırken, araçlara entegre edilen sensör, radar ve kameralar ile Google Maps uygulamasından faydalanıyorlar. Entegre edilen sensörler sayesinde aracın 360 derece çevresi 60 metrelik bir menzille modelleniyor. Araçlarda bulunan yapay zeka bu 360 drecelik alanı sürekli denetliyor. Ayrıca otomobilin konumunun bulunması için ise standart bir GPS cihazı ve Google Maps uygulamasından yardım alınıyor. Ayrıca aracın önünde bulunan bir kamera ise trafik ışıklarını, trafik işaretlerini ve yayları ve diğer cisimleri algılıyor. Radar sistemi ise arabaların etrafındaki algınan cisimlerin konumunu algılıyor.

Google, arabalarında kullanılan yapay zeka sisteminin, araç çevresinde gerçekleşen olaylara insanlardan daha kısa sürede tepki verdiğini ve dalgınlık, uykusuzluk, alkollü olma gibi problemlerinin olmadığını belirtiyor.

Buradan araçlardan birinin San Fransisco sokaklarında test edilirken çekilen bir videosuna ulaşabilirsiniz.

Kaynak
kaynak 2
kaynak 3

Bu yazı Lorilleux tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

Yapay Sinir Ağları

kursatt — Mon, 22 Feb 2010 10:07:00 GMT

PES 2010

eğer sıkı bir pes oyuncusuysanız pes 2010 çıkmadan yayınlanan şu video'yu görmüş olmalısınız. video'da

peki pes 2010'da üzerinde durduğumuz noktalar nelerdi, bir göz atalım. takım stratejisi; pes 2010'da yaptığımız en büyük gelişme yapay zeka oldu.

diyordu. devamında 8 kaydırma çubuğu ile takım stratejisini 0-100 arasında ayarlayabileceğimiz ve oyunu almamız gerektiği söyleniyordu. peki neydi bu yapay zeka? konami mühendisleri ne yapmıştı da 8 kaydırma çubuğu ile takımımızı daha "akıllı" oynatabiliyorduk?

Yapay ağlar

eminim yapay zekanın ne olduğu konusunda fikriniz vardır ama anlatımımın bütünlüğü açısından birkaç yetkin tanım vermem gerektiğini düşünüyorum.
yapay zeka ile ilgili tanım araştırmasına girdiğinizde iki seçenekle karşılaşırsınız. yapay zeka (artificial intelligence) ve yapay sinir ağları (neural networks). aslında ikisininde ilgilendiği şey aynıdır ancak "yapay zeka" daha yüzeysel bir kavram iken "yapay sinir ağları" ne olduğu hakkında biraz daha fikir verir. çünkü yapay zeka demek; yapay (doğadaki örneğine benzetilerek insan eliyle yapılmış) sinir (hayvansal organizmalarda duyuları taşıyan beyazımsı teller) ağları (yaygın şebeke) demektir.

oyunlarda henüz temel seviyede olan yapay zeka uygulamaları görülebilir

bir tanıma göre "yapay sinir ağları canlılarda bulunan sinir sisteminin çalışmasını elektronik ortama taşımayı hedefleyen bir programlama yaklaşımıdır. yapay sinir ağlarının da canlılarda olduğu gibi öğrenme, hatırlama ve öğrendiklerini güncelleme gibi yeteneklerinin olması hedeflenmektedir." derken wikipeda; "i̇nsan beyninin bilgi işleme teknolojisinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgiişlem teknolojisidir." ve "insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye çalışmaktır." buyurmuş.
evrenin en mükemmel bilgisayarını taşıyoruz. beynimiz!

evrenin en mükemmel bilgisayarı!

her gün yeni şeyler öğrenen, öğrendiklerini öncekilerle benzetme, çağrıştırma ya da birebir eşleme gibi yetenekler ile ilişkilendirebilen, bunları kategorize eden ve gelecekle ilgili tahmin yürütüp farklı senaryolar üretebilen mucizevi bilgisayar.

düşünen makinalar uzak değil!

bir gün yapay zeka mühendisleri beynin düşünme dediğimiz aktivitesini matematiksel olarak %100 modelleyebilirse, silikon çiplerin bizim gibi düşünmesi de sağlanmış olacak. bunun için önerilen bazı modeller halen mevcut ancak başarısı tartışma konusu: örneğin hebb modeli; bu model en eski ve ünlü olanıdır. şöyle der:

"a nöronunun bir aksonu b hücresini uyandırmaya yaklaşmışsa ve sürekli/kalıcı olarak ateşlenmesinde rol alıyorsa, hücrelerden birisinde veya her iki hücrede öyle bir gelişme veya metabolik bir değişim meydana gelirki, b'nin ateşlenmesinde rol alan a'nın verimliliğinde (efficiency) bir artış olur."

bbc'nin hazırladığı "i̇nsan beyni" belgeselinde hebb'in demeye çalıştığı şey çok güzel örneklenmiş:

"..bizler için yeni bir şey öğrenmek demek, beyinlerimizin işleyişini yeniden ayarlamak demektir. beyinlerimiz birbirine bağlı 100 milyar nörondan meydana gelmektedir. öğrenmek, bu nöronlar arasında yeni yollar yaratmak ve bunları kalıcı kılmaktır. "

"...bizim için (nöronlarımız arasında yeni yollar yaratmak) derin bir vadiden geçmek gibidir. bir taraftan diğer tarafa geçmek bize öğrenme şeklimizle ilgili bir şeyler söyler. sinyal bir beyin hücresinden diğerine ilk kez geçerken büyük bir efor sarfedilir. vadiyi geçerken de aynı deneyimi yaşarız. karşıya yapılan ilk yolculuk en zorudur.

nöronlar
vadi bir kez geçildikten sonra karşıya her geçiş daha kolay olacaktır. ve bir şey öğrenirken de benzer şeyler olur. başlangıçta öğrenmek çok zordur. ama sinyal beyin hücreleri arasındaki aralıktan ne kadar çok geçerse daha sağlam bir yol elde ederiz. karşıya defalarca kez geçtikten sonra bu işin zahmeti azalıcaktır. sonunda bir şey öğrenmiş oluruz."

bu örnekler beynimizin öğrenme, değerlendirme ve sonunda kararını açıklaması hakkında birkaç fikir verebilir. konuyu saptırmadan biraz da yapay zeka temelleri hakkında bilgi vermek istiyorum.
sonuç olarak yapay sinir ağları, nöronları örnek alarak yazılmış öğrenme algoritmalarını kullanan birbiriyle ilişkili programcıklardır. görevi şudur:

öğrenme
i̇lişkilendirme
sınıflandırma
genelleme
tahmin
özellik belirleme
optimizasyon

yapay sinir ağları bunları başarmak için ne yapar? cevabı basit: gerçek bir sinir hücresi gibi çalışarak! yani; bu programcıklar aralarında bağ kurar, verileri alır, işler ve çıktı üretir.
geçen yıl insan beyninin alpha-camkii adı verilen bir proteinle verileri sevindirici, acı verici ya da komik olarak değerlendirdiği bulunmuştu. kararımızı verirken verileri değerlendirme işlemlerinden geçirmemizde alpha-camkii'nın yaptığı işi ysa'da yapay nöronun veriyi aldığı yolun ağırlığı yapar.
yapay nöronlarımız da değerlendiriken kendine gelen verilerin ağırlığına bakar.
örneğin bu yazımı beğenirsiniz ya da beğenmezsiniz ama önceki yazılarımı okumuş olarak bu yazıma bakarsanız fikriniz değişebilir.

Süper Bilgisayarlar

açıklayayım, ağırlık verinin geldiği bağlantıyla çarpılan bir sayıdır ve pozitif, negatif ya da sıfır olabilir. örneğin siz yazım hakkında düşünürken yediğiniz son yemek kararınız üzerinde 0 etkiye sahiptir ve beyniniz kararını toparlarken bu bilgiyi önemsemez. benzer şekilde eğer önceki bir yazımı çok beğendiyseniz veri ilgili nöronunuza gelirken 5'le çarpılır. yazılarım arasında beğenmediğiniz bir yazı görmüşseniz, bu yazımla ilgili karar aşamasında beyniniz veriyi -2 ile çarpabilir. sonuç pozitifse bu yazımı değerlendirirken hakkımda iyi şeyler düşüneceksiniz. hakkımda düşündüğünüz iyi şeyler belki çıktı (yazının altına yorum) olarak dış dünyaya verilir ya da başka bir işlemde kullanılmak üzere başka bir nöronunuza gider. bu sayede beni kategorize edebilirsiniz, hatta genellemelerinizde kullanılmak üzere bir ağırlık oluşturabilirim. örneğin yazıları iyi olanların ağırlığı yüksekse "bildirgec'te genelde iyi yazılar çıkar" diye genelleme yapabilirsiniz. bu bildirgec'e de bir ağırlık vermenize yol açar.
yani aslında yazının başında verdiğim kaydırma çubukları ile pes 2010 'un içindeki yapay sinir ağları programcıklarının verileri alan bölümündeki (akson) ağırlıkları ile oynamış olursunuz. bu da çıktınıza etki eder.
aslında henüz uygulamada yapay zeka temel seviyeden çok yukarıda değilse de akademik çevrelerin çalışmaları sonuçlandıkça günlük hayatta yapay zekayla daha sık karşılacağız. şimdilik bu alan diğer bilgisayar çalışma alanlarına göre (veri depolama kapasitelerinin artırılması, işlem hızının artırılması vb...) daha yavaş ilerliyor gibi gözükebilir. ancak devrimsel gelişmelere de açık bir alan olduğunu da unutmamak gerekir.

Bu yazı kursatt tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

Çevrimiçi Bedava Bilgisayar Bilimleri Dergileri

tenedian — Tue, 15 Dec 2009 09:09:00 GMT

"Bilgisayar biliminin bilgisayarla ilgisi, astronominin teleskopla ilgisi kadardır." demiş Edsger W. Dijkstra.

Edsger W. Dijkstra

Bilimsel dergileri güncel olarak listeleyen bu kaynaktan aldığım ve diğer kaynaklarla desteklediğim son konu; bilgisayar bilimleri dergileri, açık kaynak olanlar, bedava olanlar tabi!
İşte bedava bilgisayar bilimleri dergileri listesi:

Theory of Computing
Australasian Journal of Information Systems
Bulletin of Applied Computing and Information Technology
Advances in Human-Computer Interaction
Advances in Multimedia
Computational Intelligence and Neuroscience
Journal of Statistical Software
Computer Software
INFOCOMP Journal of Computer Science
International Journal of Computer and Information Science and Engineering
Journal of Community Informatics
Journal of Networks
Journal of Multimedia
Scalable Computing : Practice and Experience
Journal of Artificial Intelligence Research
Canadian Journal of Learning and Technology

Çevrimiçi kaynakları konu olan diğer bildirilerim:
Çevrimiçi fotoğrafçılık terimleri sözlükleri
Çevrimiçi Bedava Bilimsel Müzik Dergileri
Çevrimiçi Balıkçılık Terimleri Sözlükleri
Çevrimiçi Bedava Bilimsel spor Dergileri

Bu yazı tenedian tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

Hayvan ve insan klonlama

wanadooo — Sat, 22 Aug 2009 05:18:00 GMT

Ünlü koyun Dolly'nin hikayesini duymuşsunuzdur. ingiliz bilim insanlarının kopyalama yöntemiyle meydana getirdikleri, insanlık tarihindeki ilk kopya canlı koyun dolly, belli bir yaşa (6) geldikten sonra çözümü bilinmeyen sağlık nedenlerinden dolayı ölmüştü. hiçbiri onun kadar olmasa da, dolly'den sonra başka hayvanlar da kopyalanarak üretildi; ancak onların da sonu dolly'ninkinden farklı değildi (şimdilik). Bilim insanları teorik olarak bir canlıyı kopyalamayı rahatlıkla yapabiliyor ama bir yerde ya çok basit ya da çok ölmücül bir hata yapıyor olmalılar ki; klonlanmış kopya canlılar çözümsüz sağlık problemleriyle ya da anomalilerle doğuyordu.

gerçek klonlama işlemi, bilimkurgu filmleri (örnek: Star wars serisinin ikinci filmi klon savaşları, matrix serisi ve yapay zeka) ve kitaplarındaki klonlamadan biraz farklı çalışıyor. bir canlıyı klonlamak için, aslında yine iki kişi gerekli ancak canlıların doğal üreme sürecinin aksine, bu kez tek bir üreme hücresi bile yetiyor.

bir dişiden alınan yumurta hücresinin içinden, orijinal dna çıkartılıyor. ardından kopyalanmak istenen kişinin/hayvanın herhangi bir hücresi elektrik akımı yardımıyla bu boş yumurta ile birleştiriliyor ve ortaya tek bir hücre çıkıyor. bu yeni hücre, dna'sı çıkarılmış ancak yabancı birinin hücresiyle birleştirilmiş üreme hücresi ( döllenmiş yumurta haline geliyor) ve yumurta, taşıyıcı bir dişinin rahmine yerleştiriliyor. böylece dişinin rahminde doğal bir hamilelikten farkı olmayan bir süreç başlıyor. ardından da kopyalanan canlının "bebek" hali doğuyor ve yine teorik olarak bir canlıdan farkı olmuyor. büyümek, yetişkinliğe ulaşmak için yine ait olduğu canlı türünün geçirdiği süreçleri tamamlıyor. yani filmlerde olduğu gibi, bir insandan alınan hücrenin bir makineye konulması ve birkaç saat sonra kişinin aynısından yeni bir tane elde etmek mümkün değil. (yine şimdilik)

pek çok devlet insan klonlamasını yasaklamış durumda fakat buna rağmen diğer canlıları kopyalamak yasak değil ve dünyanın değişik yerlerinde tıpkı dolly gibi klonlamış hayvanlar yaşıyor. (Istanbul Üniversitesi Veteriner Fakültesi'nde yapılan bir kopyalama çalışmasının sonucu dünyaya gelmiş türkiye'nin ilk kopya koyunu oyalı)

Türkiye’nin ilk kopya koyunu “Oyalı”

Hayvanlar üzerinde yapılan deneyler, klonlama işleminin henüz tam olarak mükemmele yaklaşmaktan çok uzak olduğunu gösteriyor. ya sakat doğuyorlar ya da bir müddet sonra yine çözümü bilinmeyen nedenlerden dolayı ölüyorlar. bu istatiksel gerçek, önünde toplumların dini ve ahlaki toplumsal çekinceler bulunan insan klonlama işlemine bir sakınca daha ekliyor. bu yüksek riskler, acı içinde yaşayarak kısa sürede ölmesi kesin olan çocuklar hayata getirmenin, bilim adına da olsa, insan köleler yaratmaktan farkı olmadığı savunuluyor. çünkü düzenli bir aile hayatı içinde yaşasalar bile eninde sonunda birer denek olacak bu çocukların ruhsuz, duygusuz, acıyı hissetmeyen, hakları olmayan kuklalar gibi değil de, herkes gibi insan olacaklarını akıldan çıkarmamak gerekiyor.

Devlet Planlama Teşkilatı ve TÜBİTAK destekli projeler kapsamında yer alan “Kopya Koyun Projesi”nin sorumlusu Prof. Dr. Sema Birler'e göre:

KLONLAMANIN AMACI
Klonlamanın amaçlarından bir tanesinin hayvancılık ve insan sağlığını ilgilendiren konularda gen transferi yapılmış hayvanların “biyofabrikalar” olarak kullanılması olduğunu vurgulayan Prof. Dr. Birler, hemofili, diyabet gibi hastalıklarda kullanılmak üzere sütünden bazı proteinleri üretebilen koyun oluşturmak ve bu şekilde bu sütün ilaç endüstrisinden kullanılmasını sağlamak olduğunu belirtti.

İNSANIN KOPYALANMASI
Prof. Dr. Birler, insanın kopyalanması konusundaki bir soru üzerine de 2 tür klonlama olduğunu, yavru oluşturacak klonlamanın hayvanlar üzerinde uygulandığını, insanlar için böyle bir yöntemin dünyada yasaklanmış durumda olduğunu anlattı.
Terapötik uygulamada ise embriyonun hücrelerinden embriyonik kök hücreler elde edilmesinin amaçlandığını ifade eden Prof. Dr. Birler, bunun insanlar üzerinde uygulanmaya başlanmadığını, üzerinde yoğun şekilde çalışmaların sürdürüldüğünü kaydetti.

Haber linki

insan klonlama diyagramı

öte yandan insan klonlamanın, yasalarca da kabul edilen bazı yararları var: en başta, insan hayatını kurtarmak. çözümü olmayan hastalıklar için, insan yedek parçası üretmenin (şimdilik) tek yolu insan klonlamak. (kök hücre olayını ayrı bir yere koyuyorum, ona başka bir yazıda ayrıca değineceğiz) Deneyler, labaratuvarda bir kalp, kol veya beyin hücrelerini üretmenin mümkün olduğunu gösterdi. yaşamak için yeni bir kalbe ihtiyacı olan birinin derisinden alınacak bir hücreyle yeni bir kalp üretmek veya onlarca yıldır çözümü hatta nedeni bile tam olarak belirlenemeyen Alzheimer hastalığının önüne geçebilecek şekilde, yok olan beyin hücrelerinin yerine yenilerini yerleştirmek için insan hücrelerini veya organlarını klonlamaya herkes olumlu görüş bildirebilir diye düşünüyorum. tek sorun, bu organların, ruhu olan canlı bir insan yaratmadan nasıl üretilebileceği.

Bu durumlarla birlikte fanatik, sapkın ve marjinal hareketler de yok değil ve kamuoyunun fazlasıyla ilgisini çekiyor. Raelians tarikatı, kendini insan klonlamaya adadığını ve bu amaçla beş bebek doğurduklarını açıklamıştı. ama bu doğan çocuklar hakkında yapılan basit açıklamalardan başka elde veri olmadığı için ilk klon insanın doğup doğmadığı hala meçhul.

Aynı durumda olan iki bilim insanı İtalyan Dr. Severino Antinori ve Amerikalı Dr. Panos Zavos resmen insan klonlamak için çalışmalarına hız verdiklerini, hatta ilk yumurtaları ana rahmine yerleştirdiklerini açıklamışlardı. bilim çevreleri, zengin arap işadamlarının finanse ettiği, hiçbir ulusun yasalarının geçerli olmadığı uluslararası sulardaki bir labaratuvar gemisinde deneylerini sürdüren İtalyan Dr. Severino Antinori'nin amacına ulaşmış olmasının yüksek bir ihtimal olduğunu kabul ederken, resmen dile getirilmeyen bir diğer görüş ise süper güç olma yolundaki gelişmiş ülkelerin yasaların şerh koymalarına rağmen gizli askeri üslerinde insan klonlama deneylerinin çoktan meyvesini verdiği yönünde. dünyanın bir yerlerinde, birilerinin, gözden ırak bir şekilde, kimsenin açmaya cesaret edemediği veya çekindiği bu kapıyı açmak ve yeni bir çağ başlatmak için var gücüyle çalıştığı kesin. İnsanlığın önündeki tek soru şu: İlk kopya insan ne zaman ortaya çıkacak?

www.humancloning.org
www.clonedbabies.com

Bu yazı wanadooo tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

en etkili bilim adamları (Marie Curie ve Alan Turing)

xerre — Thu, 21 May 2009 08:36:00 GMT

uzun yaşamımda öğrendiğim bir şey var: gerçeklikle ölçüştürüldüğünde tüm bilimimiz ilkel ve çocukça kalmaktadır - ama gene de sahip olduğumuz en değerli şeydir, bilim!
albert einstein

tüm zamanların en etkili bilim adamlarının tanıtıldığı bu yazı dizisine

en etkili bilim adamları (newton, einstein ve tesla)
ile başlayıp
en etkili bilim adamları (Galileo Galilei ve Leonardo da Vinci)
diye devam etmiştik.

buyrun, kaldığımız yerden devam edelim.

6 - Marie Curie (1867 - 1934)

hayatta hiçbir şeyden korkmayın fakat her şeyi anlamaya çalışın.

polonya asıllı fizikçi ve kimyager. radyoaktivite alanında öncü olan Marie Curie, iki farklı bilim dalında (fizik ve kimya) nobel ödülü kazanmış tek kişidir. bunun yanında paris üniversitesinin ilk kadın profesörüdür.

bilim dünyasını bu denli etkileyen ve bilinen tek kadın bilim adamı olan curie'nin en önemli barşarıları arasında şunlar sayılabilir:

iki yeni radyoaktif element olan radyum ve polonyumun keşfi
radyoaktivite teorisinin oluşumuna katkı
radyoaktif izotopların yalıtımı için çeşitli teknikler

ayrıca kendi bireysel yönetimi ile kanser tedavisinde, radyoaktif izotopların kullanıldığı dünyanın ilk çalışmalarını yürütmüştür.

madam curie, fransız vatandaşı olmasına rağmen asla polonya'ya olan bağlılığını kaybetmemiş hatta 1898 yılında keşfettiği elemente "polonyum" adını vermiştir. bunun yanında paris ve varşova'da Curie Enstitüsü'nü kuran madam curie, 1932 yılında da fizikçi kardeşi Bronisława başkanlığında doğduğu şehir olan varşova'da radyum enstitüsünü kurdu.
son olarak 1934 yılında, radyoaktivite ile bu kadar içli dışlı olması nedeniyle kanserden hayatını kaybetti.

7 - Alan Turing (1912 - 1954)

Bilim, diferansiyel bir denklemdir. Din ise bir sınır halidir.

ingiliz matematikçi ve bilgisayar bilimcisi olan Alan Mathison Turing, modern bilgisayar biliminin babası olarak kabul edilir. algoritma ve hesaplama kavramının etkili bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için Turing makinesini geliştirmiştir. geliştirdiği, bilgisayar ve makina gibi yapay zekaların düşünme becerilerine sahip olup olamayacaklarını belirleyebilen turing testi nedeniyle kendisi, yapay zekayı bulan kişi olarak da bilinir.
Ulusal Fizik Laboratuvarında bir bilgisayar hafıza programı için, ilk tasarımlardan birini oluşturmaya çalışan turing, ikinci dünya savaşında ingilterenin kod kırma merkezinde çalıştı. ve nazilerin kullandığı enigma şifrelerini kıran ekibin (bletchley park) başında görev aldı. almanların şifrelerini kırmak için bir takım teknikler geliştirdi ve şifre çözücü the bombe cihazını icat etti.

ilgili yazılar

Bu yazı xerre tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

gmail autopilot - yerseniz

Xas — Thu, 02 Apr 2009 13:11:00 GMT

google'ın 1 nisan itibariyle tanıttığı yeni özelliği autopilot. sitede iddia edilene göre artık emaillerinizi kontrol etmek zorunda değilsiniz. autopilot emaillerinizi okuyup sizin yerinize cevap veriyor ve böylece zamandan büyük bir tasarruf sağlanıyor.

sitede verilen örneklerde autopilot bir spam mail'e gerekli cevabı veriyor (banka bilgileri ve sosyal güvenlik numarasını yollayarak), bir arkadaşlığı bitiriyor ve kullanıcının terapistine verebileceği cevabı belirleyip yolluyor.

nijerya prensinden gelen bu teklifi autopilot sizin yerinize değerlendirebilir

autopilot'ın önemli bir özelliği ise esnekliği. CAPS LOCK kullanımı, yazım hataları, kısalık ve emoticon kullanımı özelliklerini istediğiniz miktarlarda ayarlayabiliyorsunuz.

gmail autopilot google'ın daha önce duyurduğu yapay zeka teknolojisi cadie sayesinde geliştirilmiş.

tabii şimdiye kadar anlamadıysanız bu google'ın bu seneki 1 nisan şakası :)

Bu yazı Xas tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

GELECEK NESİL BİLGİSAYARLAR (3)

ramstein — Tue, 28 Oct 2008 13:47:00 GMT

GELECEK NESİL BİLGİSAYARLAR (3)
Abaküsten hatta bırakalım abaküsü, Charles Babbage’den, onuda geçtim, Iowa State Üniversitesi profesörü John V. Atanasoff ve yüksek lisans öğrencisi Clifford Berry ‘den bu yana (ilk elektronik hesap makinesini tasarladılar) ne değişti; elbette teknoloji... Başdöndüren bir hızla değişen, gelişen ve kendini yenileyen teknoloji... Yapay zeka yeni bir kavram değildir, şimdilik ütopik olan, gerçekte beynin bütün fonksiyonlarını yerine getiren bir yapay zekadan bahsetmektir. Bu, teknolojinin çizdiği çizgiyle yakından ilgilidir.

Aslında bahsettiğimiz yapay zekanın bir takım “önceden programlanmış” işleri yerine getirmesi değil, gerçekte yapay zekanın bir insanda var olan bütün özellikleri taşıyıp, düşünebilmesidir. Elbette günümüz koşullarında bunu sağlayacak bir yapay zekadan bahsetmek güç olsa da, beşinci nesil bilgisayarların tanımına bunu ekleyebiliriz. Öte yandan bilgisayar mühendisliğinde bilgisayar için kesin kurallarının önceden belirlendiği (formel) ve aynı girdilere aynı cevaplar vermek zorunda olduğu gerçeği vardır; yani bilgisayar deterministiktir. Kurallara katiyen bağlıdır. Yani tuştakımından bir “a” karakteri girdiğinizde, ekranda başka bir harfin çıktığını görmezsiniz. Şayet görüyorsanız kesinlikle klavyenizi kontrol ettirin.

Şimdi ne demek istedim? Şunu; beşinci nesil bir bilgisayar (ya da bir makine) insansı tepkiler verecekse, bu bilgisayar mühendisliğine (geniş anlamda fen bilimleri) aykırı olacaktır. O halde beşinci nesil bir bilgisayarı, yapay zeka ve mühendislik bilimiyle ortak noktada buluşturmak gerekir.

Beşinci nesil bir bilgisayarın sahip olacağı en önemli yeti; öğrenme... Tıpkı bir çocuk gibi, nasıl etrafındakilerin farkına varıp, o andan itibaren sürekli öğreniyorsa beşinci nesil bilgisayarımız da aynı şeyi yapabilecektir. Bu yüzden beşinci nesil bir bilgisayara sahipseniz, ona iyi şeyler öğretmeye gayret edin.. Sonra başınız ağrımasın. Beşinci nesil bilgisayar çevresinden bir takım şeyler öğrenirken, kafasının karışacağı da aşikardır.

Ama şimdilik kendi kafalarımızı karıştıralım. İnanç meselesi; Gödel ne demiş: "Bir seviyeden daha karmaşık olan her tutarlı formel sistem için ispatlanamayan ama doğru olan bir takım önermeler vardır."

Gödel (Kurt,) kimdir; 1906 yılında doğan Avusturya asıllı Amerikalı mantık ve matematik bilimcidir. Özetle yukarıdaki cümlenin esasını oluşturan Gödel Teoremi (1931), Einstein’in Görelilik Teorisi ve Heisenberg’in Belirsizlik Prensibi ile birlikte çağın en önemli üç ispatından biridir.

Konuyu biraz felsefeye dökelim mi? Hadi dökelim... Diyor ki, bir formel sistemin tutarlı olması, ürettiği sonuçların başka sonuçlarıyla çelişmemesi gerekir. Biraz daha açalım; bir seviyeden daha karmaşık olan ifadesinde, bir nesne örnek olarak; “2+2=” nin sonucunu verebiliyorsa, bu seviyenin üzerinde yer almakta demektir. O halde şimdiden yapay zekaya inanmayı keselim, çünkü Gödel’e göre gidersek, bu yazının konusu buhar olmaktan öteye gidemeyecektir.

Bir bilgisayarın doğru programlandığında herşeyi yapabileceğine inanlar, aynı zamanda bilgisayarların doğal hayatta doğru veya yanlış olarak algılanan bir çok şeyi yapamayacakları gerçeğine de inanmalıdırlar; paradoks.

Gödel’in fikirlerinden yola çıkarak ünlü İngiliz Matematikçi Alan Turing, sonsuza dek hatasız hesap yapabilen soyut bi rmakine tasarlar. Bu makine her türlü algoritmik problemi hesaplayabilir. Bununla ilgili olarak Turing kendi teorisini üretir. Fakat, bazı problemlerin algoritmik çözümü olmadığını farkeder. Bu nedenle Turing makinesi (veya bilgisayar) yine çok ünlü “durma problemi (halting problem)” ile karşı karşıya kalır; problemin çözümü var mı, yok mu? Yapay zeka tasarılarının temel noktası da burdadır; çünkü insanlar için böyle bir problemden söz edilemez. Dolayısıyla, yapay zeka insan zekasına ne kadar yakın olabilir? Bilgisayarlar determisinistik yapıdadır ancak, insan beyni deterministik yapıda değildir.

Gelecek nesil bilgisayarlar tasarlarken genellikle paralel işlemcili sistemler ve süper iletken teknolojilerinden yararlanlır. Von Neumann’ın tek işlemcili mimarisine karşılık, farklı işleri gerçekleştiren bir çok işlemci (CPU) kullanılmaktadır. Süper iletken teknolojisiyle de elektronik akış hızı sıfır sürtünmeye yaklaştırılmakta ve böylece maksimum hız sağlanmaktadır.

İnsan beyninin farklı işleri gerçekleştiren ünitelerine karşılık, her üniteye karşılık gelecek şekilde bir işlemci kullanmak... Sonra bu işlemcileri tek bir entegre devre içerisinde toplamak... İşlemci sayısı arttıkça ortaya çıkacak olan makine karmaşıklaşacak ve süper hızdan ödün verilmeye başlanacaktır. Bu şekilde her işi gerçekleştiren tek bir makine yapmak yerine, daha akla yakın olan uzman sistemler ve buna bağlı olarak uzman otomasyon uygulamaları oluşturmak daha mantıklıdır.

Şu ana kadar okuduklarımız unutalım; yapay zeka gerçekten bilgisayarın insan gibi hissetmesi ve düşünmesi midir? Kimine göre evet, kimine göre kesinlikle hayır. Gödel Teoremi’nin ortaya çıkardığı bir sonuç; insan aklı bir makine olarak açıklanamaz ve mekanik bir modeli yapılamaz...

Bilgisayarın tanımı neydi? Veriyi ayrık birimler halinde depolayan ve bu veri üzerinde çok yüksek hızlarda aritmetik ve lojik işlemler gerçekleştiren makinelerdi. O halde, sahip olduğu bu yeteneği, kendi uygulama alanlarında değerlendirmek en azından şu anki teknoloji ile daha doğru olacaktır.

Yapay zeka ve gelecek nesil makinelerle ilgili çalışma ve teoriler elbette sadece Gödel’le sınırlı değildi. Penrose Gödel’in Eksik Olma Teoremini üzerine inşa ettiği, yapay zekanın insan beyni gibi olamayacağı düşüncesini “matematiksel düşünce; hiç bir saf hesaplama modelli sistem tarafından içerilemez” sonucuyla ilişkilendirir (R.Penrose, 1994 Shadows of the Mind). J.R.Lucas ise Gödel Teoremi’nin sibernetik makinelere uygulanabileceği sonucuna varmakla beraber, Penrose’un düşüncelerini de destekler. O ’na göre bir makine , formel bir sistemin somut bir göstergesidir. Lucas aklın her hangi bir makine ile modellenemeyeceğini ileri sürer ama, aklın herhangi bir kısmının modellenemeyeceği anlamına gelmediğini de söyler. Chalmers, Gödel’in Teoremi’nin uygulamayacağı üzerine yoğunlaşır. Dayanak noktası da, Gödel Teoremi’nde yer alan, “bir aksiyomatik sistemin sağlam olduğunu” bilmek değil, “kendi sitemimizin sağlam olduğunu” bilmemiz ifadesidir. Yani, sağlam bir yapıda olmamız kesinlikle sağlam bir yapıda olduğumuz sonucunu doğurmaz. Bulunduğumuz noktadan daha ileride, daha sağlam yapılar mutlaka vardır. Chalmers düşüncesine en yakın bilimadamlarından D. McCullough, sadece yapay zekanın değil, insan beyninin de Gödel Teorisi ile yakın ilişkide olduğunu savunur; “insanın kendi muhakeme sisteminin kendi hakkındaki muhakeme yeteneğinden kuşku duymalıyız.”. Çünkü, muhakeme sistemimiz formalize edilemez veya edilecek kadar iyi bilinmez.

Sonuç olarak, beşinci nesil bilgisayarlar ve yapay zeka ile ilgili tartışmalar daha çok sürecektir. İnsan beyninin fonksiyonlarını taklit etmeye çalışan uzman sistemleri bir yana bırakırsak, şu an için bu fonksiyonları gerçekleştiren makineler olmasa da, şimdilik Hollywood filmlerinin bize sunduklarıyla yetinmemiz gerekecek. En azından teknolojideki sınırların nereye kadar uzanabileceği hakkında bize fikir verdiği için...
(Bitti)

Bu yazı ramstein tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

BİYOMETRİK TANIMLAMA SİSTEMLERİ

ramstein — Thu, 16 Oct 2008 11:15:00 GMT

BİYOMETRİK TANIMLAMA SİSTEMLERİ

Bir gece, bilgisayarlanma arzusuyla, arkadaşınızın dizüstü bilgisayarını aldınız. Belki vergi iade fişlerini girecek, oyun oynayacak, belki de bir evrak yazacaksınız. Açtınız bilgisayarı, klavyenizin ya da tuştakımı mı demeliydim? Neyse, tuşlarına bastınız... Ne o, bilgisayar sizi tanımadığını söylüyor ve hiç bir işlem yapmanıza izin vermiyor. Ama nasıl olur? Gün boyu arkadaşınız tıkır tıkır kullanmıştı.

Bir sonraki gece yine bilgisayarlanma arzusuyla, diğer bir arkadaşınızın dizüstü bilgisayarını aldınız. Belki bir film seyredecek, çizim yapacak, belki de internete bağlanacaksınız. Kapat–Aç düğmesine bastınız... Bekliyorsunuz ama ekranda hiç bir hareket yok... Ama nasıl olur, bilgisayar açılmıyor? Arkadaşınızda tüm gün çalışmıştı oysa, tam da sizde bozulacağı tuttu.

Daha bir sonraki gece, yine bilgisayarlanma arzusuyla, başka bir diğer arkadaşınızın dizüstü bilgisayarını aldınız. Belki bir beste yapacak, fotoğraf albümünüzü oluşturacak, belki de çizimlerinizi aktaracaksınız. Bilgisayar bu kez normal bir şekilde açılıyor galiba, ama o da ne? Bilgisayar sizden adınızı ve soyadınızı seslice söylemenizi istiyor. Sesiniz odanın içinde yankılanıyor ama nafile, masaüstü bir türlü ekrana gelmiyor. Üstüne üstlük, ekranın sağ üst köşesindeki optik bir alıcıya sağ gözünüzü yaklaştırmanızı ve bir kaç saniye göz kapaklarınızı açık tutmanızı istiyor...

Sakin olun, arkadaşlarınız söylemediği sürece siz nereden bileceksiniz ki, ödünç bilgisayarınız bir takım biyometrik tekniklerle koruma altına alınmış, sahibinden başkasını tanımıyor...

Belki arkadaşınıza ait olmasa, çoktan duvara çarpıp, parçalamıştınız... Ama, artık otomatik tanıma ve tanımlama sistemlerine giriş yaptığımıza göre biraz sabredin, belki parçalamaktan vaz geçersiniz... Yukarıdaki paragraflarda geçen senaryolara belki onlarcasını eklemek mümkün. Ama şimdilik bana dur deyin de daha fazla sıkmayayım.

Otomatik tanımlama ve biyometrik sistemlerin tasarlanma amacı, tamamen güvenlik kaygılarıyladır. İzlediyseniz, bilirsiniz; herhangi bir bond filminde, James Bond gizli servis odasına girecektir, gözlerini kapının yanındaki bir optik tarayıcı-algılayıcıya doğrultur, tarayıcı Bond’un gözlerini tarar ve kapıyı açar. Başka bir sahnede, Bond kapıyı açmak için, içeriye girmeye yetkili olan bir düşmanının parmağını keser ve optik algılayıcıya bastırır. Bond’un hemen her filminde, sözle veya hareket algılayıcı bir kontrol cihazıyla kullanılan arabalara da rastlarsınız.

Biyometri adı verilen yeni bir mühendislik alanı, insan vücudundaki parçaların ölçümlendirilmesi ve uygulanması temeline dayalı bir bilim dalı haline gelmiştir. Otomatik tanımlama sistemlerinin en ilginç konusunu biyometri oluşturur.
Biyometrik cihazlar ya da diğer söylemle sistemler, Newton’un Telekom Sözlüğünde; “bir sisteme (yeterli-gerektiği kadar) yetkiyle erişmek için kullanılan bir cihazdır” şeklinde tanımlanmıştır. Bu cihazlar, fiziksel özelliklerin ölçeklendirildiği ve dijital ortama aktarıldığı sistemlerdir ki; parmak izi veya retina taraması örnek olarak verilebilir. Aynı sözlükte, biyometrik sistemlerin Görevimiz Tehlike (Mission Imposible, 1996) filminde oldukça fazla kullanıldığından bahsediliyor. (bkz. Newton’s Telecom Dictionary, ISBN 0-936648-87-2)
Amaç burada bellidir, bilgisayarınız çalışacak, fakat siz gerçekten onun tanıdığı siz misiniz, buna emin olacak... Evet öyleyse, siz doğru kişisiniz, o halde parmağınızı tuşa değdirin ve sizden şüphelenmemesini sağlayın. Artık şuna inanabilirsiniz; günümüzde geçerli olan ve yeni teknoloji olarak yutturulan pin kodları, onlarca basamaktan oluşan karışık sayılar ve harfli sistemler bizi tanıtmaya yetmiyor.
Biyometrik bir bilgisayar (ya da herhangi bir cihaz) daha güvenli çalışmak için, bizzat sizinle fiziksel temas kurmak ister. Fiziksel özelliklerimizin tanımlanmasında kullanılan biyometri tekniği, bize özgü fiziksel biçimlerimizi (parmak izi, iris-retina vb.) sayısallaştırarak bilgisayarın tanıyacağı hale getirir. Biyometride kulanılan çeşitli yöntemler arasında, yüz şekli tanıma, parmak izi, el yazısı tanıma, iris ve retina tanıma, kılcal damar tarama, ses tanıma gibi yöntemler ağırlıklı olarak kullanılır. Her yöntemin kendine has özellikleri vardır ve uygulandıkları alanlar güvenlik seviyelerine göre değişir.
Biyometrideki standartları INCITS (International Committee for Information Technology Standards-Uluslararası Bilgi Teknolojileri Standartları Komitesi) belirler. Elbette bu kuruluşun amacı sadece bilgisayarlara erişimleri denetleyecek temel standartları belirlemek değildir; bilgi güvenliği alanında daha büyük oluşumları destekleyerek, dünyanın heryerinde aynı standartları yerleştirmektir. Yani, siz dünyanın herhangi bir yerinden, herhangi bir ATM banka şubesinden para çekeceğiniz zaman, iris tanımlama tekniği ile banka kartınızı dahi göstermeden para çekebileceksiniz. Kim bilir belki, pazardan kayısı alırken bile gözlerinizi kullanacak hale gelebilirsiniz...O halde gözlerinize dikkat, o sizin kimlik kartınız.
Biyometrik teknolojide devrim sayılabilecek buluşlardan bir tanesi yüz tanıma ve tanımlama sistemleridir. Gelişen bir çok teknolojide olduğu gibi, burada da uygulama sahası olarak ilk kez askeriyede yer bulmuştur. Yüz tanıma sistemi, yüksek teknoloji silahlarının yönetimi için, özellikle ABD’de sıkça kullanılır. Bunun dışında, caddelere yerleştirilen güvenlik kameraları ile caddelerin izlenmesi ve aranmakta olan bir suçlunun bu şekilde yakalanması gibi örnekleri de vardır. Bir kamera aracılığı ile taranan yüz kesitinin bilgisayarda kodlanması ve bu kodların daha önceden kaydı tutulan suçluların tespiti için kullanılması belki etik olarak tartışılabilir ama, yine de etkili bir suçlu tanıma yöntemi olduğu söylenebilir. Günümüzde en çok kullanılan ve uygulanması en rahat olan biyometri tekniği, parmak izi tanıma tekniğidir. Yıllarca polis laboratuvarlarında kullanılan bu teknoloji, artık günlük hayata da girmeye başlamıştır. Cep telefonunuzun, dizüstü veya el bilgisayarınızın, hatta evinizin kapısının bile tanımlı olmayan parmak izlerine karşı kendini kapatması bu yönteme verilecek ilk akla gelen örneklerdir. Bu teknolojide uygulama alanları sınırsız gibidir. Parmak izi teknolojisi ile belki de cebimizde bir çok kartı taşımaktan kurtulabileceğiz. Elbette, bu tekniğin bir takım sıkıntıları da yok değil; en başta parmağımıza sahip çıkmamız lazım. Çıkamıyorsak da, bir şekilde kötü niyetli kişilerin eline geçmemesini sağlamalıyız. Abarttım mı? Hele bu teknoloji tamamen yerleşsin, bakın görün... Açıkçası beni en çok ürküten teknik, iris ve retina tanımlama tekniğidir. Hadi parmak neyse de, ya biraz önce bahsettiğim kötü niyetli kişiler, gözümüze gözünü dikerse? Gözbebeğinin ön tarafında bulunan iris tabakasıyla, göz merceğinin altında yer alan retina tabakasının bir haritasını çıkarılarak, bu haritaya göre kullanıcı kimliğini tespit eden sistemler, yüksek güvenlik unsurları barındıran bazı kurumlarda kullanılmaktadır. Sistem, öncellikle kapı açma-kapamalarında sıklıkla kullanılır. Bazı şirketler tek kapı için iki kişiyi tanımlar ve o iki kişinin iris-retina haritası doğrulanmadan kapı asla açılmaz; büyük banka kasaları, bazı biyoloji laboratuvarları gibi... Sayısal (Digital) teknoloji geliştikçe, sayısal imza (digital signature) kavramı da güncellik kazanmaya başlamıştır. Sayısal imza tekniği aynı zamanda el yazısı tanıma tekniği ile birlikte anılsa da birbirine karıştırılmamalıdır. İlgili kurum tarafından daha önceden bilgisayar ortamına aktarılan imzamız, daha sonraki ziyaretlerimizde attığımız imza ile karşılaştırılır. Buradaki amaç imzamızın taklit edilmesini engellemektir. Türkiye dahil bir çok ülkede, bilgisayar ortamına geçirilen imzaların resmi imza haline gelmesi ve güvenliğinin sağlanması için çalışmalar yapılmaktadır. Sayısal imza el yazısı tanıma tekniğine göre daha başarılıdır. El yazısı tanıma tekniği gibi daha karışık yapılarda henüz yolun başında olduğumuz söylenebilir... Bilgisayarın deterministik yapısı gereği, özel kalemimizle karalarcasına yazdığımız bir yazıyı bilgisayarın anında sayısal karakterlere –doğru olarak- çevirmesi, bir çok algoritmanın yine doğru olarak çalışması ile kısmen mümkündür. Çünkü; bilgisayarın elle yazılan bir çok karakteri tanımayacağı veya uyduracağı kesindir. Özellikle el yazınız ne kadar bozuksa bilgisayarınızın kafası da o kadar karışacaktır. OCR (Optical Character Recognition) uygulamalarında, tarayıcıdan bilgisayar aktarılan bir el yazısında bir çok harfin değiştiğini, yerine tanınmadık garip karakterler yerleştirildiğini veya yazdığımız harflere en benzer harflerin geldiğini görmüşsünüzdür. En çok ilgi çeken biyometri teknolojilerinden bir tanesi de ses tanıma teknolojisidir. Daha çok geleceğin bilgisayar teknolojilerinde bahsedilir. Günümüzde bazı örnekler dışında çok fazla kullanımı olmasa da, özellikle çokluortam özellikleri geliştirilmiş ev bilgisayarlarında, bir program aracılığı ile kullanılmaktadır. Ancak, kurumsal olarak en çok kullanıma sahip olduğu alan, “Call Center” adı verilen yardım-destek merkezlerinin telefonla haberleşme sistemleridir. Yine de bütün lehçeleri tanıyabilir mi?. Bilmiyorum... Bir yazı editörü yardımıyla, konuşmalarımızı doğrudan bilgisayar ortamına geçireceğimiz günleri beklemiyor değilim... Parmak izinin biraz daha ileri seviyesinde, el geometrisi tanıma sistemi yer alır. Bu teknik genelde iş yerleri giriş çıkışlarında, ayrıca bir çok sınır kapısında kullanılmaktadır. İşaret ve orta parmağımızın üç boyutlu resminin sayısal ortama aktarıldığı bu sistem, parmak izine göre daha pahalıdır ve cihazların biraz daha hantal yapıda olması nedeniyle çok da fazla yaygınlaşamamıştır. Avuç içindeki kılcal damarların kızılötesi ışınlarla taranması tekniği, biyometrinin en çok kullanılan tekniklerinden biri olmaya adaydır. Avuç içiyle bir düğmeye basar gibi kullanılması nedeniyle, genelde parmak izi ve iris-retina taraması gibi sistemlerde görülen suçlu psikolojisi rahatsızlığını uzak tutar. Böylece, kullanıcıya ruhsal olarak biraz daha rahatlık sağladığından, bir çok yerde uygulanmaktadır.
Otomatik tanımlama sistemleri ve biyometrik teknolojilerin, yakın gelecekte günlük hayatımızın ayrılmaz parçaları haline geleceği aşikardır... Ancak, şimdiden bazı organlarınıza sahip çıkmaya bakın. Kimbilir, belki hırsızlığın yeni ve daha vahşi türleri oluşabilir. Ciddiyim...

Bu yazı ramstein tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage

Gelecek Nesil Bilgisayarlar (2)

ramstein — Wed, 15 Oct 2008 10:37:00 GMT

HAL’i HAL yapan elbette zekasıydı... HAL neydi peki? O insanlarla iletişim kurabilen, bir bayana o gün ne kadar güzel olduğunu söyleyebilen, bir erkeğe bel altı şakası yapabilen, dahası bütün bunları önceden yaşadığı(!) deneyimlere bağlı olarak gerçekleştirebilen bir bilgisayardı... Aslında bir bilgisayar değildi, O bambaşka birşeydi ya, neyse...

Yine de, bir bilgisayarın veya diğer söylemle bambaşka bir neysenin (nesnenin) önceden gördüğünü öğrenmesi dışında bir de ukala ukala size hava basması yeni bir düşünce değildir. Bu tarz bir hava basma olayını elbette Alan Turing zaten tasarlamıştı, ama o günlerin teknolojik yetersizlikleri nedeniyle uygulayamamıştı..

Bilgisayarlar için beşinci nesil veya geleceğin bilgisayarı tanımı yapmak oldukça zordur. Şimdilik sonsuz gelecekte bir yerdedir. Çünkü, erişeceğimizi en son noktayı simgelese de, kesinlikle en son nokta olmayacaktır... Geleceğe ait bilgisayarların bazı fonksiyonlarını günümüz bilgisayarları oluştursa da, gerçek anlamda beşinci neslin bitip de, altıncı neslin hangi zamanda başlayacağı bilinmez. Ama, şunu açıkça belirtmek gerekir ki; gelecek nesil bilgisayarların mimarisi, şu ana kadar (ve şu andan sonra) geliştirilen yapay zeka sistemlerinin ve uzman sistemlerle ilgili konulardan elde edilen bilgilerin bir sentezi olacaktır.

Günümüz teknolojisini biraz kurcalayalım; elbette günümüz teknolojisiyle HAL üretmek bir ihtimaldir ama sadece bir ihtimal. Ancak, bu bilgisayarın bütün sistemleri ayrı ayrı incelendiğinde ortaya çıkan her bir ayrık modelin günümüz bilgisayarları tarafından sağlanabileceği görülür..

Bir örnekle biraz geçmişe gidelim; Kasparov bilgisayarla oynadığı ilk santranç maçında (1994, Münih Pentium 90, Fritz programı) bilgisayara yenilmişti. Sonra, aradan bir kaç yıl geçti ve bu kez (sanıyorum 1996) Deep Blue adlı IBM’in teknoloji harikasını yendi.. Eh, yenilseydi yenilen pehlivan doymuyormuş demek ki diyebilirdim ama bir yıl sonra bir rövanş maçında Deeper Blue (1997) ile bir şampiyon sıfatı ile oynadı...

Şimdi bu Deeper Blue (daha derin mavi), yapay zeka olarak insana yakın tasarlanan bir bilgisayardı. Ama sadece santranç yetenekleri gelişmişti. Öyle ki, mağrur Kasparov Usta’nın onyedinci hamlesindeki hatayı resmen kokladı. Zaten Kasparov’u bilgisayar karşısında bitiren bu hamle oldu. Hey gidi Büyük Usta!

Konuyu dağıtmayalım, beşinci nesil veya geleceğin bilgisayarları başka neler yapabilir? Kesinlikle hüküm yürütebilir, kararsızlığa düşmez.. Diyelim ki kararsız kaldı, bu durumda bile bir karar verebilir, doğru veya doğruya en yakın.. Dikkat yanlış demedim, çünkü beşinci nesil bir bilgisayar yanlış karar vermez.

(Devamı haftaya...)

Bu yazı ramstein tarafından bildirgec.org adresli sitede yayımlanmak üzere yazılmıştır. Kaynak gösterilmeksizin kopyalanamaz.

Pilli Projeleri: Pilli.com: Kolektif Bağımsız İçerik | Sosyomat.com: Arkadaşını Etiketle | Put.io: Online Cloud Storage