Günümüzdeki kozmolojik modeller ve dikkatli gözlemler sayesinde Evren'in genişlediğini, hatta hızlanarak genişlediğini biliyoruz. Bu durum, insanların Evren'in neyin içerisine genişlediğini sorgulamasına neden oluyor. Çünkü sezgisel olan budur: Bir balonu şişirerek genişletirseniz, içinde bulunduğu odanın içine doğru genişler. Evren de genişliyorsa, onu kapsayan bir odanın veya mekanın içine genişliyor olmalıdır, öyle değil mi?

Hayır. Örneğin kapak görselindeki gibi Evren genişlemesi çizimleri yanıltıcıdır; çünkü Evren'in dışında simsiyah bir mekan var da Evren onun içine doğru genişliyor gibi bir algıya sebep olur. Tabii Evren'in genişlemesini göstermenin daha kolay bir yolu olmadığı için, bilim sanatçılarının da yapabilecekleri kısıtlıdır. Ancak belki de sorun budur: Belki de Evren'in genişlemesini, fiziksel olarak veya çizerek görselleştirmeye çalışmak, problemli bir yaklaşımdır. Belki de bunu yapmamalıyız.

(...)

Orta Doğu Teknik Üniversitesi ve Hacettepe Üniversitesi'nin önderliğinde toplanan 11 ülkeden 57 bilim insanının katılımıyla gerçekleştirilmiş Neolitik döneme ait antik DNA çalışmaları bu toplumlarda biyolojik akrabalığın yanı sıra “sosyal akrabalık” kavramının rastlandığını gösteriyor.

Antropologlar ve arkeologlar bu buluştan önce de Neolitik dönem topluluklarının ölümden sonra yakınlarını içinde yaşadıkları yapılara ya da çevrelerinde açtıkları çukurlara gömdüğünü biliyordu; ancak son yapılan çalışma yakınlığın derecesini anlamamızı sağlıyor. ODTÜ Biyolojik Bilimler Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Mehmet Somel, Anadolu Ajansı’na yaptığı açıklamalarda, Neolitik Çağ yerleşimlerinden alınan 60 adet kemik örneğinden elde edilen 22 bireyin genomunu daha önce veri tabanlarında bulunan diğer genomlarla bir araya getirdiklerini ve bunun sonucunda aynı binaya ya da mezara gömülmüş kişilerin akrabalık bağının bulunmasının zorunlu olmadığını keşfettiklerini belirtti.

(...)

Bilimin ne olduğunu ele aldığımız yazımızda, bilimle ilişkilendirilen birçok temel özelliği aktarmıştık. Ancak bilimi sadece ne olduğuyla değil, ne olmadığıyla da tanımlamak önemlidir. Elbette, bazen "değil"leri verirken, ne olduğunu anlatırken söz ettiğimiz noktalara tekrar değinmemiz gerekecek; ancak bu, hem konuyu tekrar yoluyla pekiştirmek açısından iyidir hem de farklı bir açıdan yaklaşarak aynı sonuca varabileceğimizi görmek bakımından önemlidir. Dolayısıyla gelin bu yazımızda, bilimin özet bir tanımını hatırladıktan sonra, bilimin ne olmadığı konusuna odaklanalım.

Bilim, gerçek olanın doğasını öğrenme amacıyla icra ettiğimiz, en temel amacı kendi kendi kandırmadan gerçeklere ulaşmak (veya onlara olabildiğince yaklaşmak) olan, bunu yapmak için deney, gözlem ve akılcı analizlere önem veren, yanlışlanabilir ve test edilebilir argümanlara odaklanan, kendi kendini denetleme ve düzeltme mekanizmaları olan, insanlar tarafından icra edilen, birikimli olarak ilerleyen, entelektüel bir uğraştır. Bilim, gerek teoride gerekse pratikte bunu yapabilmek konusunda kusursuz değildir ve bu, bilimin ne olmadığını anlamak için anlaşılması gereken ilk basamaktır.

(...)

Yapay zeka sistemleri; mantıklama, gerçek dünya bilgisi ve sosyal etkileşim gerektiren görevlerin birçoğunda insanların yerini almanın yanına bile yanaşabilecek düzeyde değiller. Yapay zeka ve makina öğrenmesi alanında en önde gelen bilim insanlarından olan ve aynı zamanda Berkeley'deki Kaliforniya Üniversitesi Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri ile İstatistik Bölümü'nde profesör oolan Michael I. Jordan'ın söylediğine göre, yapay zekanın düşük seviyeli örüntü tanımlama becerileri konusunda insan düzeyinde bir beceri sergiledikleri doğrudur; ancak bilişsel seviyede yaptıkları tek şey, yalnızca insan zekasını taklit etmektir; derinlemesine ve yaratıcı bir şekilde etraflarıyla etkileşime geçemezler.

Jordan, yapay zeka alanında yakın geçmişte elde edilen büyük kazanımların altında yatan sebep olan makina öğrenmesinin tek amacının (hatta en çok arzulanan amacının) insan düşüncesini taklit etmek olmadığını da söylüyor. Bunun yerine makina öğrenmesi, insan zekasını pekiştirecek ve tamamlayacak bir araç görevi görmektedir. Bunu da, devasa büyüklükteki veri setlerini didik didik tarayarak başarmaktadır; tıpkı arama motorlarının Web sitelerini organize ederek insan bilgisini tamamlaması ve pekiştirmesi gibi. Ayrıca makina öğrenmesi; birden fazla veri setinde bulunan bilgiyi bir araya getirerek, bunlar içindeki örüntüleri bularak ve yeni aksiyon yönleri belirleyerek insanlara sağlık hizmetleri, ticaret ve taşımacılık alanlarında da yeni hizmet alanları yaratabilir. Jordan, şöyle diyor:

(...)