Genel olarak, fosiller üzerinden ilerleyeceksek, bilmemiz gereken şey, yer kabuğunda derinlere indikçe, zamanda geriye gittiğimizdir. Çünkü ilk fosilleşen kemikler, yer katmanlarının en altında yer alır, fosilleşmenin gerçekleşmesinden sonra günümüze kadar, o katmanın üzerine birçok yer katmanı oluşmuştur. Bu sebeple derinlerden yüzeye yaklaştıkça, zamanda yolculuk yapıp geçmişten günümüze ulaşırız. Bugünün kemikleri de, geleceğin yeryüzü için derin katmanlarda yer alacaktır. Bunu bilmekte fayda var. Ayrıca arkeoloji, paleontoloji ve paleoantropoloji son derece yavaş ilerleyen, sonuçların çok uzun sürelerde alınabildiği bilim dallarıdır. Filmlerden veya çeşitli kaynaklardan sanıyoruz izlemişsinizdir, ancak devasa bir dinozorun kemikleri veya antik bir buluntunun yeryüzüne çıkarılabilmesi için diş fırçalarına benzer çok ufak ve yapıya zarar vermeyecek aletlerle, milim milim kazmak gerekmektedir.

Çok yavaş ilerlemek zorundalar, çünkü fosiller çok hassastırlar ve kolayca dağılabilirler. Üstelik sadece kazı işleri de değil; fosiller çıkartıldıktan sonra laboratuvarlara taşınması, onlarca farklı test ve analizden geçirilmeleri, test sonuçlarının başka bilim insanlarınca tekrarlanıp onaylanması süreci oldukça sancılıdır. Bu da, bilim insanları olarak bizlerin evrimsel kanıtlara ulaşma hızımızı düşürmektedir. Bu sebeple muhtemelen gezegenimiz içerisinde bulunabilecek fosillerin milyonda birine bile henüz ulaşabilmiş değiliz. Orada bir yerlerde, sayısız fosil yüzeye çıkmayı bekliyor. Ancak bu, elbette evrimsel analiz açısından çok büyük bir dert değildir, çünkü eldeki verilerle dahi sayısız türün evrimi kolaylıkla ispat edilebilmekte, bilip bilebileceğiniz neredeyse her türün evrimsel geçmişine dair iyi kötü bazı fosil izleri elimizde bulunmaktadır. Kimi zaman bu fosiller eksiksiz geçişleri göstermekteyken, kimi zaman aradaki bazı basamaklar henüz keşfedilmemiş olabilir. Ancak bu ikinci gruptaki evrimsel örnekler dahi, aradaki evrimsel geçişi (eksikliklerden ötürü biraz sıçramaları olsa bile) net bir biçimde gözler önüne sermektedir. Kısaca evrim, aklınıza gelebilecek her tür ve bu türlerin atalarına ait fosil kayıtlarıyla gösterilebilmektedir. Hele ki söz konusu tür grubu insansılar, yani günümüz modern insanları ve atalarıysa...

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.

Güneş tutulması, Dünya ile Güneş'in arasına Ay'ın girmesiyle oluşur. Böylece Dünya'dan Güneş'e bakan insanlar, arada Ay olacağı için onun silüetini görürler. Bu silüet, Güneş üzerinde bir "kara yuvarlağın" oluşmasına neden olur. Buna Güneş tutulması adı verilir. Teknik olarak olan tam tersidir: Güneş'ten gelen ışınlar, Ay'a takıldıkları için, Dünya üzerine yaklaşık 100 kilometre çapında bir gölge düşer. Aslında "Güneş tutulması" budur. Belki de "Dünya gölgelenmesi" demek daha isabetli olacaktı, kim bilir?

Peki, Güneş tutulması sırasında Ay'dan hacimce 64.3 milyon kat büyük olan Güneş'in, ufacık Ay'ımız tarafından nasıl tamamen kapatıldığını hiç düşündünüz mü? 

Münchhausen Trilemma (veya Münchhausen Üçlemi), epistemolojide herhangi bir iddianın doğruluğunu ispatlamanın imkânsız olduğunu ileri süren bir düşünce deneyidir. Buradaki "ispat" dar bir anlamda ("bilimsel bulgu") kullanılmamaktadır; tam tersine, en kapsayıcı anlamıyla kullanılmaktadır ve matematik ve mantıktaki ispatları da kapsamaktadır. Buna göre, belli bir argüman zinciri inşa edecekseniz, belli varsayımlar ile yola çıkmak zorundasınızdır.

Şöyle düşünün: Diyelim ki gökyüzünün maviliğinin kırılan ve saçılan ışık ışınlarının dalga boylarından kaynaklandığı yönünde bir argüman ileri sürüldü. Buna kanıt olarak ışık tayfının nasıl oluştuğu gösterildi ve havadaki moleküllerin de aynı etkiye sebep olduğu ispatlandı. Ancak biri, kolaylıkla bu kanıtın kendisinin de kanıtını sorabilir. Yeni kanıtlar bulsanız da o kanıtların da kanıtları sorulabilir ve bu böyle devam eder. Bu durumda herhangi bir iddiayı veya argümanı nasıl kanıtlayabiliriz?

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:

Bilime ve bilimsel gerçeklere karşı kuşku uyandırmaya çalışan kişilerin en sık gündeme getirdikleri konulardan birisi, bilimin sıklıkla kendini yenilediği, bundan birkaç sene önce "doğru" dediğine şimdi "yanlış" diyebilmesi, yani zaman içinde güncellenmesidir. Bu şekilde sürekli değişen ve kendini yenileyen bilime güvenebilir miyiz? Şu anda "doğru" kabul ettiğimiz şeylerin, bundan birkaç on sene sonra "yanlış" olmadığını nereden bilebiliriz?

İlk olarak şunu net olarak söyleyerek başlayalım: Evet, bilime güvenebiliriz! Hatta öyle ki, bilime güvenme nedenlerimizin başlıcası, bilimin kendini yeniliyor ve güncelliyor olmasıdır. Bir diğer deyişle, tam da bu "yenilenme" özelliği nedeniyle bilime güvenmeliyiz. İzah edelim:

Türkiye’de maske takılmasının kamusal alanda zorunlu hale getirilmesiyle birlikte maskelerin üretimi, dağıtımı ve satışı, üzerinde epey konuşulacak bir konu olacak gibi görünüyor. Bu meselenin nasıl etkili bir şekilde yönetilebileceği konusunda Güney Kore örneği fikir verebilir. 

Öncelikle şunu belirtmek gerekir ki, Güney Kore’de gündelik yaşamda maske kullanımı koronavirüs salgınının öncesinde de yaygındı. Bunun nedeni yoğun sanayileşme ve araç kullanımının sonucu olarak ortaya çıkan havadaki ince toz parçacıklarından korunmak. Çapı 2.5 mikrometreden küçük olan, solunum ve kalp rahatsızlıklarına yol açan ve dolayısıyla halk sağlığı için önemli bir tehdit olan bu parçacıkların havadaki yoğunluk ölçümlerine göre Güney Kore, G20 ülkeleri arasında dördüncü sırada bulunuyor. 

Akşam evinizde sakin sakin otururken evin önündeki sokaktan gelen, yaklaşan bir araba sesi duyuyorsunuz. İş sonrası evde sükûnet arayan kulaklarınız hem bangır bangır bas ağırlıklı kalitesiz bir müziğe, hem de normalin çok üzerinde bir motor sesine maruz kalıyor. Merak ve kızgınlıkla pencereyi açıp camdan bakıyorsunuz: Modifiyeli bir otomobilin içinde kolunu camdan sarkıtmış bir sürücünün, her tarafından ışık ve gürültü saçan -kendine göre havalı- kocaman arabasını sürdüğünü görüyorsunuz.

Bu sürücü sizce kadın mıdır yoksa erkek mi?