Yapay nöral ağlar, finanstan insan kaynaklarına ve sağlık hizmetlerine kadar oldukça geniş bir uygulama skalasında kullanılan geniş dil modelleri de dahil olmak üzere, yapay zekâ alanındaki atılımlara güç veriyor. Ancak bu ağlar aynı zamanda, mühendislerin ve bilim insanlarının iç işleyişini anlamakta zorlandıkları birer kara kutu olmaya da devam ediyor. Fakat işler değişiyor, Kaliforniya San Diego Üniversitesi'nden veri ve bilgisayar bilimcileri önderliğinde bir ekip, yapay nöral ağların aslında nasıl öğrendiğini adeta gözler önüne serdi.

Araştırmacılar, istatiksel analizde kullanılan bir formülün, ChatGPT'nin öncüsü olan GPT-2 gibi yapay nöral ağların verilerdeki ilişkili kalıpları nasıl öğrendiği hakkında basitleştirilmiş bir matematiksel açıklama sağladığını keşfettiler. Bu formül aynı zamanda yapay nöral ağların tahminde bulunmak için söz konusu ilişkili kalıpları nasıl kullandığını da açıklıyor. UC San Diego Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği bölümünde doktora öğrencisi olan ve çalışmanın eş-başyazarı olan Daniel Beaglehole, durumu şöyle açıklıyor:

Evrimsel biyolojide mimikri diğer bir adıyla taklitçilik, bir türün avından veya avcısından gizlenmek için diğer türe benzer özellikler geliştirmesi olarak tanımlanır. Doğada yaygın olarak karşılaştığımız mimikri örneklerinin başında canlıların birbirlerinin görünümünü taklit etmeleri gelse de koku, ses ve davranış gibi canlıların biyokimyasal özelliklerin taklit edildiği örnekler de bulunmaktadır. Daha detaylı bir şekilde Max Planck Enstitüsünde Davranış Fizyolojisi üzerine çalışan Wolfgang J. H. Wickler mimikriyi, “Taksonomik olarak yakından ilişkili olmayan iki veya daha fazla organizmanın yüzeysel benzerliği ile karakterize edilen fenomen” olarak tanımlamaktadır.

Genellikle mimikri davranışının oluşturulmasındaki amaç, taklit eden canlının, taklit edilen canlı dışında üçüncü tür bir canlıyı kandırmaktır. Bu üçüncü canlı, taklit eden türün avı veya avcısı olabileceği gibi, taklit ettiği türün dişisi veya erkeği de olabilir. Kısacası mimikri, canlının kendine zarar verebilecek diğer türleri kandırmak veya manipüle etmek amacıyla kamuflaj davranışı sergilemesi ve uyarı sinyalleri oluşturmasıdır. Doğada bu mekanizma temelde avcılara karşı bir savunma olarak geliştirilmiş olsa da avcıların da mimikri sayesinde avlarının güvende hissetmelerini sağlayarak onları kandırdıkları örnekler bulunmaktadır.

GİRİŞ

İnsanoğlu birbirleriyle savaş hali olmadığı müddetçe akıllı davranmaktan her zaman kaçınmıştır. Tarih boyunca savaş ve savunma ihtiyacını karşılamak amacıyla çeşitli silahlar geliştirmiş; kültürel, teknolojik ve stratejik evrimin izlerini geleceğe taşımıştır. Silah teknolojisinin evrimi, insanlığın savaş ve savunma stratejilerindeki sürekli değişim ve yenilik arayışını yansıtır. Barutsuz silahlarla başlayan ve barutlu silahlarla ivme kazanan bu gelişim, antik çağlardan modern döneme kadar farklı kültürlerin, toplumların ve milletlerin teknolojik ve askeri kapasitelerini şekillendirmiştir.

Felsefe, insanın özgür iradesinin varlığı konusunda bazı alanlarla çelişir. En basit anlamıyla özgür irade, kişinin kendi kararlarını özgürce alabilme yeteneğidir. Örneğin, verilen bazı ahlaki yargılar, ahlaki açıdan doğru ve yanlış seçimler arasında seçim yapabildiğimizi göstermektedir. Sinirbilimsel olarak bu kararların özgürce alınıp alınmadığı tartışmalıdır. İnsanların bir fincan kahve içerken tavsiyelerine daha dikkatli davranmak gibi küçük değişikliklerden, depresyonun karar verme sürecimizi nasıl etkilediği gibi büyük değişikliklere kadar, seçim yapma şeklimizi etkiler. Kararlarımızı özgürce verdiğimizi düşünebiliriz ama büyük olasılıkla öyle değil. Felsefi teoremlerden biri olan determinizm, geleceğin geçmiş ve doğa kanunları tarafından belirlenmesidir. Yani zamanda 100 kez geriye gidersek, doğa kanunları aynı kaldığı sürece (teoreme göre) her şey tamamen aynı kalacaktır.

Bilişsel-Davranışçı Terapi, davranışlar üzerinde bilişin etkili olduğunu ve duygu-düşünce-davranışın birbiri üzerinde etkisi olduğunu savunmaktadır. Bireylerin bilişlerinin olayları nasıl algıladığını, bu olayları nasıl yorumladığını belirlediğini söylemektedir. Bundan dolayı Bilişsel-Davranışçı Terapilerde de teknikler buna göre belirlenmektedir. Terapilerde öncelikle çarpıtılmış olan düşüncelerin değiştirilmesi istenmekte, ardından da bu düşüncenin meydana getirdiği davranışların değiştirilmesi hedeflenmektedir.

Buradaki temel varsayım şudur: Bizde var olan bazı yanlış bilişler olabilir. Örneğin, bir arkadaşımız çok emek vererek hazırladığımız ödevi "Şu başlığı eklemelisin, böyle biraz dağınık görünüyor." diyerek eleştirebilir. Bize göre hoş olmayan bu yorumu yaptığında, hemen ödevimiz için savunmaya geçebiliriz. Arkadaşımızın, ödevi ondan daha iyi yaptığımız için bizi kıskandığını ve bu yüzden bu kötü yorumu yaptığını düşünebiliriz. Bu, bizde var olan yanlış bir biliştir; çünkü neden o yorumu yaptığını ona sormadık. Sorsaydık, ödevin daha güzel görünmesi için bir katkı yapmak istediğini söyleyebilirdi. Bizi kıskandığına dair var olan bilişimizle yanlış bir davranış sergilemiş olduk. Arkadaşımızla aramızdaki bu iletişim etkili bir iletişim değildir. Buradan yola çıkarak, 3 temel gerçeği fark edebiliriz:

Muhtemelen zaten bildiğiniz gibi boşanmalar giderek yaygınlaşıyor. Wang ve Schofer, 2018’de yaptıkları çalışmada, 1970’li yıllardan bu yana dünyada boşanma oranının iki katından fazla arttığı sonucuna ulaştılar. Araştırmacılara göre Kuzey Avrupa ve Batı Avrupa boşanma oranlarının en yüksek olduğu yerler. Bunun dışında Kanada’da, Avustralya’da ve Yeni Zelanda’da da dünya ortalamasının çok üzerinde oranlar mevcut. Uzak Doğu ve Orta Doğu ülkelerinde ise oranlar giderek artmasına rağmen, dünyanın geri kalanına göre hâlâ oldukça düşük.

Aynı araştırmada, bir ülkedeki boşanma oranını en fazla etkileyen faktörün ekonomik gelişmişlik düzeyi olduğu sonucuna ulaşıldı. Buna göre kişi başına düşen milli gelir arttıkça boşanma oranı da artıyor. Boşanma ile en ilgili görünen toplumsal bazdaki diğer değişkenler ise eğitim seviyesinin yüksek olması, kadının çalışma hayatında olması, dindarlığın daha düşük olması ve sosyal aktivizm.

Memelilerin bilimsel deneylerde kullanılmasının mümkün olduğunca kısıtlanması gerekliliği, biyomedikal çalışmaların farklı pek çok alanında hücre kültürlerinin geliştirilmesi ve kullanılmasına yol açmıştır. Hücre kültürleri mikrobiyolojide özellikle virüslerin üretilmesi ve tanımlanması, virüs aşılarının üretimi amacıyla kullanılmaktadırlar. Yeni yüzyılda ise kanser araştırmalarının hız kazanması ile özellikle kanser ilaçlarının geliştirilmesinde, etkilerinin saptanmasında hücre kültürleri özellikle büyük önem kazanmıştır.

İlk defa 1951 yılında Baltimore’da (ABD) servikal kanser nedeniyle takip edilen Afrika kökenli Amerikalı bir hastanın kanser dokularının laboratuvarda kültürü başarılabilmiştir. Henrietta Lack adındaki hasta kanserin yayılması sonucu ölmüş ancak ölümsüz hücrelerinin kültürü adına atfen HeLa adı ile dünya genelindeki laboratuvarlara talep nedeniyle dağıtılmıştır. Bu olayın ilginç diğer yanı ailesinin uzun yıllar bu hücrelerin tüm dünya genelinde yaşamaya devam ettiğinden haberdar olmamalarıdır. Kanser hücrelerinin ölümsüz olması ve çok kolay üretilebilmeleri çalışmalarda hücre kültürü gerektiren araştırmalara hız kazandırmıştır. Amerikan Tipi Kültür Koleksiyonu (American Type Culture Collection, ATCC) ve Avrupa Hücre Kültür Koleksiyonu (European Collection of Cell Culturu, EACC) hücreler için ana kaynaklardır ve 80 farklı türe ait 4000’den fazla hücre kültürünü bünyesinde bulundurmaktadır.

Yapay zekâ bugün hayatımızın hemen hemen her alanına girmeye başlamıştır. Öyle ki artık eğitimden, hukuk uygulamalarına veya sağlığımıza kadar hemen hemen her alanda yapay zekâ kullanımını görmek mümkündür. Yapay zekânın bu hızlı ilerlemesi ile birlikte, bu teknolojinin çevresel etkisi üzerine tartışmalar da gündeme gelmeye başlamıştır. 2024 tarihli bir araştırma, yazı yazma ve illüstrasyon yapma görevleri için, yapay zekanın insanların aynı görevleri yapmasına kıyasla yüzlerce kat daha az karbon salımı yaptığını ortaya koymuştur.^[1] Ancak elbette bu durum, yapay zekânın insan yazar ve illüstratörlerin yerine geçebileceği veya geçmesi gerektiği anlamına gelmez ve bu konu da kendi başına bir tartışma konusudur.

İnsan faaliyetlerinin çevresel etkileri ve bunun sonucunda ortaya çıkan karbon emisyonları, uzun yıllardır bilim insanlarının dikkatini çeken bir konu olmuştur. Ancak teknolojik ilerlemelerin, özellikle de yapay zekânın bu denge üzerindeki etkileri hakkında yapılan karşılaştırmalı çalışmalar oldukça sınırlı kalmıştır. Bu bağlamda, son dönemde yapılan bir araştırma, teknolojinin çevre üzerindeki etkisini daha net bir şekilde ortaya koymaktadır.

Kimyasallar, çok farklı analitik yöntemle, hem niceliksel hem de niteliksel olarak analiz edilebilirler; ancak bu analizlerin büyük bir kısmı, spektroskopi adı verilen bir sahanın altında incelenir. Spektroskopi, elektromanyetik radyasyon ve madde arasındaki etkileşimi; elektronların uyarılmasına, moleküler titreşimler veya nükleer spin yönelimlerindeki değişimlere neden olan etkileşimler kapsamında inceler. Bir diğer ifadeyle spektroskopi, ışık veya radyasyonun maddeler tarafından emilmesi ve yayılması şeklindeki ışık-madde etkileşimlerinin ölçülmesi ve incelenerek yorumlanmasıdır.

Daha yakın zamanlarda, spektroskopinin tanımı elektronlar, protonlar ve iyonlar gibi parçacıklar arasındaki etkileşimlerin yanı sıra taneciklerin çarpışma enerjilerinin bir işlevi olarak diğer parçacıklarla etkileşimlerini de içerecek şekilde genişletildi. Spektroskopik analiz; kuantum mekaniği, özel ve genel görelilik teorileri ve kuantum elektrodinamiği dahil olmak üzere fizikteki en temel teorilerin geliştirilmesinde çok önemli bir araç olmuştur. Yüksek enerjili çarpışmalara uygulanan spektroskopi, yalnızca elektromanyetik kuvvetin değil, aynı zamanda güçlü ve zayıf nükleer kuvvetlerin de bilimsel anlayışının geliştirilmesinde anahtar görevi görmüştür.