Her ne kadar halk arasında ayıp olarak görülüp utanç kaynağı olsa da, penis, vajina, meme ve testis gibi organların türümüz ve genel olarak hayvanların var oluşu için ne kadar önemli araçlar olduğu aşikardır. Dolayısıyla bu tabuları yıkıp, son derece doğal ve sıradan bir olgu olan, biyolojik varlığımızın yegâne kaynağı olan seksin detaylarından haberdar olmamız gerekiyor. Örneğin penis ile ilgili benzer bir içeriğimizi buradan görebilirsiniz. Cinsellik ile ilgili tüm yazılarımızı buradan görebilirsiniz. Konuyla ilgili bir yazı dizimizi buradan okuyabilirsiniz.

Eğer cinsel organlardan söz edilmesi sizi rahatsız ediyorsa, bu noktada okumayı kesmenizi tavsiye ederiz. Ancak eğer ki varlığımızın nadide sebeplerinden biri olan bu organı tanımak istiyorsanız, faydalı olacağını umduğumuz bu yazımızı okuyabilirsiniz. İyi okumalar.

Bu proje, türlerin inanılmaz şekil ve işlev çeşitliliğinin kökenini ve evrimini anlamaya ilgimle başladı ve metamorfoz hakkında makaleler okurken hemen bu projeye başlamak için ilham aldım. Metamorfoz, gerçekten de, bir hayvanın bir larvadan aynı genetik materyale sahip bir yetişkine dönüşerek yaşamı boyunca morfolojiyi ve ekolojiyi değiştirmesi gerektiğinden morfolojik çeşitliliği incelemek için mükemmel bir kavramsal çerçeve sunmaktadır.

Metamorfoz, böceklerden deniz kestanelerine, istiridyelere, balıklara ve kurbağalara kadar birçok hayvanda son derece yaygındır. Hatta, böcek türlerinin yaklaşık %80'i (Truman, 2019 ve Rolff ve diğerleri, 2019 son çalışmalarına bakın) ve omurgalıların en az yarısı (Laudet 2011) dahil olmak üzere çoğu hayvan metamorfoz sürecini geçirir. Metamorfoz sürecinin, hayvan evriminde çok erken bir noktada evrimleştiği de düşünülmektedir. Ancak, bu sürecin nasıl ve neden evrimleştiği, neden bu kadar yaygın olduğu ve yaşamın evrimini ve çeşitliliğini nasıl etkilediği tam olarak anlaşılamamıştır.

Fotoğraflar aurorayı değil, uzun pozlamayla çekilmiş flüorasan lambaları göstermektedir. Yukarıdaki gibi bir dizi fotoğraf, "Yaplakal" isimli bir sitedeki NeverSmile isimli bir kullanıcı tarafından üretilmiştir; ancak paylaşımların hiçbirinde auroralardan söz edilmemektedir. Sosyal medyada bunu "Finlandiya'daki beyaz aurora" olarak paylaşanlar, bu fotoğraflar arasından aurora isimli ışık olayına benzer olanları cımbızlayarak, prim yapma ve insanları kandırma amacıyla paylaşmışlardır.

Bu iddia, 14 Temmuz 2022 günü "Uzayı Keşfet" isimli Twitter hesabından, "Beyaz Aurora, Finlandiya'da fotoğraflandı." iddiasıyla yayınlandı:

Schrödinger'in Kedisi, büyük fizikçi Erwin Schrödinger tarafından geliştirilmiş meşhur bir düşünce deneyidir. Schrödinger, bu düşünce deneyini Kopenhag Yorumu olarak bilinen ve modern fizikçilerin çoğu tarafından kabul edilip kullanılan bir kuantum mekaniği yorumuna tepki olarak geliştirmiştir.

Kopenhag Yorumu'na göre Evren'deki tüm temel parçacıklar, bir dalga fonksiyonu tarafından tanımlanan olasılıklar çerçevesinde belli bir hız ve konuma sahiptir. Yani atom etrafındaki bir elektron, aslında belirli bir noktada değildir; belirli bir olasılıkla belirli bir noktada ve hızda bulunur. Ancak biz, bunu kesin olarak bilemeyiz. Ta ki gözlem (ölçüm) yapana kadar. Heisenberg'in Belirsizlik Kuramı çerçevesinde, gözlem yapsak bile hız ve konumu aynı anda tespit edemeyiz; ancak en azından bir tanesini ölçmemiz mümkündür. Ancak nasıl olur da belirli olasılıklar çerçevesinde herhangi bir konumda ve hızda bulunabilecek olan bir elektron, gözlem yapıldığı anda belirli bir konuma veya hıza sahip olur? Eğer ki gözlem öncesinde bu elektronun pozisyonu ve hızı belirsiz ise, gözlem sonrasında bu pozisyon veya hızdan en azından 1 tanesi nasıl belirli hale geçer?

Bilgisayar bilimi alanındaki en prestijli ödül olarak kabul edilen 2024 ACM A.M. Turing Ödülü, pekiştirmeli öğrenme (İng: "reinforcement learning") tekniğini geliştirerek şu an içinde bulunduğumuz yapay zeka devriminin de temelini atan iki öncü bilim insanına verildi.^[1] Ödülü alan isimler, teknoloji şirketlerinin yapay zeka modellerini yeterince test etmeden kullanıma sunmasının tehlikelerine karşı uyarılarda bulundular.

Massachusetts Üniversitesi'nden kıdemli profesör Andrew Barto ve Alberta Üniversitesi'nden eski DeepMind araştırmacısı Richard Sutton, yapay zeka araştırmalarında çığır açan yöntemi geliştirdikleri için Amerika'daki Bilgisayar Makineleri Derneği (ACM) tarafından verilen 1 milyon dolarlık ödülün sahibi oldu. Barto ve Sutton, 1980'lerde insanların öğrenme süreçlerinden esinlenerek pekiştirmeli öğrenme tekniğini geliştirmişlerdir. Bu makine öğrenmesi tekniği, yapay zeka sistemlerini istenilen davranışlar için ödüllendirerek OpenAI ve Google gibi teknoloji şirketlerinin bu alandaki başarısının zeminini oluşturmuştur. Peki, pekiştirmeli öğrenme tekniği nedir ve neye denmektedir?