Basit şeyler bazen şaşırtıcıdır. Matematik, öyle büyüleyicidir ki son derece basit gibi görünen bazı problemler, onlarca yıl boyunca en azılı matematikçiler tarafından bile çözülemeyebilir. "Collatz Problemi" de basit görünen ancak insanların içinde kaybolup gittiği problemlerden biridir. O kadar kaotik ve öngörülemez nitelikte sayı dizileri üretir ki çözülemez veya karar verilemez bir bilmece olduğu söylenir. Bazı uzmanlar bunu bir siren şarkısı veya bir bataklık olarak görürler ve sadeliğiyle baştan çıkaran bu problem için amatör ve genç matematikçileri, bu problemden uzak durmaları konusunda uyarırlar.

Matematikçi Jeffrey Lagarias'a göre, sayı teorisyeni Shizuo Kakutani, Soğuk Savaş sırasında Yale Üniversitesindeki herkesin yaklaşık bir ay boyunca bu problem üzerinde çalıştığını ancak hiçbir sonuç alınamadığını söylemiştir. Kakutani, benzer durumu Chicago Üniversitesinde de yaşayınca bu sorunun matematik araştırmalarını yavaşlatmak için komplo amaçlı ortaya atıldığı esprisini yapmıştır.^[1]

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.

Bilim, metodolojisi ve tarihi üzerine kafa yormuş herkesin varmak zorunda olduğu bir soru vardır: Bilimin sınırları nedir? Bilim, nerede biter, nerede başlar? "Bilim" olan ile olmayani, bilim ile "sahtebilimi" nasıl ayırt ederiz? Bilim felsefesinde buna, demarkasyon problemi veya sınır belirleme problemi adı verilir.

Eğer bilimin kesin bir reçetesi olduğunu düşünüyorsanız, net bir şekilde söyleyebiliriz ki hayır, bu şekilde evrensel bir reçete bulunmuyor. Dahası, tarihsel olarak bir şeyin bilim mi, sahtebilim mi, hatta felsefe dalı mı olduğu bolca tartışılmış olan, sıklıkla ateşli kavgalara ve hatta kimi zaman bilim dalları içerisinde ayrışmalara neden olan bir sorundur.

Yapay zekâ (İng: "Artificial Intelligence") kavramı; idrak edebilme, öğrenebilme, birden fazla kavramı birbirine bağlayabilme, akıl yürütebilme, problem çözebilme ve karar verebilme benzeri güçlü bilişsel işlevleri ya da otonom görevleri yerine getiren işletim sistemi olarak tanımlanır. 1956 yılında gerçekleşen Dartmouth Konferansı ile yenilenen yapay zekâ kavramı (en azından onun uygulama sahalarından biri olan makina öğrenmesi); öneri algoritmalarından dijital asistanlara, yaşamımızın çeşitli alanlarında çoktan yerini almıştır.^[1]

İnsan beyninin çalışma prensibinden yola çıkarak geliştirilen yapay sinir ağları; girdi katmanı, hesaplama katmanı ve çıktı katmanları ile verileri anlamlandıran bir yapı sunmaktadır. Yapay sinir ağları ile paralel gerçekleşen özel bir işlem paradigmasına sahip olan yapay zekâ, hızlı eğitilir ve hızlı işlenebilir bir yapıdır. Günümüze kadar uzanan bu serüven, yapay zekâya karmaşık ve anlamsız gibi gözüken veriden "anlam çıkarma" ve "çıkarımsama" fonksiyonlarını ekleyerek, ileri düzey bilişsel çalışmalar ile devam etmektedir.

Şizofreni, zihinsel süreçleri etkileyen, patofizyolojisi hala tam olarak aydınlatılamamış önemli bir hastalıktır. Her ne kadar isim olarak literatüre 100 sene önce girmiş olsa da ayrıntılı olarak incelenmesi, teknolojiye bağlı olduğundan yakın geçmiş diyebileceğimiz bir dönemde, son 20-30 senede gerçekleşmiştir. Bu açıdan araştırmaların yoğun olarak gerçekleştiği, hastalığın etiyolojisine ve prognozuna dair bilgilerin sürekli değişip geliştiği bir alandır. Hastalığın birçok risk faktörünün olması, beynin farklı bölgelerini etkilemesi de kapsamlı bir teori oluşturulmasını zorlaştırmıştır.

Hastalığın semptomlarının hastalarda farklılık göstermesi ve semptomların farklı baskınlıklarda bulunmaları gözetilerek hastalık farklı alt gruplara ayrılmıştır. Bu konuda farklı ekoller bulunsa da DSM-IV'e (Mental Bozuklukların Tanısal ve Sayımsal El Kitabı) göre hastalığın beş tane alt tipi vardır. Bunlar:

Evrim Ağacı olarak yine çok yoğun ve çok çalıştığımız bir 2024 yılı geçirdik. 2024 yılı boyunca Türkiye'de modern bilimi anlatma misyonumuzu büyük bir kararlılıkla sürdürdük ve bunun, ülkemizin bilimsel düşünceye yaklaşımında oluşturduğu olumlu etkileri heyecanla gözlemledik. Bu yıl, özellikle video içerik üretimine ağırlık vererek çok geniş bir kitleye videolarımızı ulaştırdık. Buna rağmen internet sitemiz müthiş bir hızla büyümeye devam etti; bu hızı 2025'te daha da arttırmak istiyoruz.

Önceki yıllarda olduğu gibi, bu yıl da yıl sonu istatistik raporumuzu paylaşarak, hep birlikte başardığımız önemli gelişmeleri ve ulaştığımız başarıları detaylandırmak istedik. Ancak önceki yıllarda bu raporları hazırlamak çok fazla vakit aldığı için (ve aşırı uzun raporların okunması da çok zor olduğu için), artık raporlarımızda daha temel istatistikleri, daha kısa bir şekilde vereceğiz. Yıl içindeki geliştirmelerimizi ve yeniliklerimizi buradaki Gündem maddemizden takip edebilirsiniz.

Sosyal medya akışı çoğunlukla yapay zeka tarafından oluşturulan görsellerle dolu. Bir videoda, bir Sinek kuşu çifti bir gülün içinde yağmurdan korunurken gösteriliyor; bir diğerinde ise bir kutup ayısı yavrusu buzlu okyanustan “kurtarılıyor” ve kurtarıcılarına şakacı ve minnettar bir şekilde davranıyor. Yapay zeka; büyük, siyah, sevimli gözleri olan semender benzeri “amfiblet” yaratıklar da dahil olmak üzere, tamamen yeni hayvanlar bile üretiyor.

Yapay zeka tarafından üretilen içerikler giderek daha kolay, daha hızlı ve daha ucuz hale geliyor. OpenAI'ın Sora, Google'ın Gemini veya Meta'nın video oluşturucusu gibi araçlarla içerik oluşturucular, kelime komutlarıyla vahşi yaşam görselleri ve videoları hazırlayıp bunları sosyal medyada toplu olarak paylaşabiliyor ve bazı gönderiler milyonlarca beğeni topluyor. Bu görseller genellikle şaşırtıcı düzeyde ayrıntı ve gerçekçilik içeriyor, öyle ki yorum yapan birçok kullanıcı görsellerin sahte olduğunu fark etmiyor gibi görünüyor. Gerçekte, çiçeklerin içinde sinek kuşu yuvaları yok, kutup ayılarının doğal ortamlarından "kurtarılmaya" ihtiyacı yok ve "amfiblet" diye bir şey de mevcut değil.

İnsanın iş faaliyeti “insan emeği” olur. İnsan emeği aslında zihinsel ve bedensel ikili bir faaliyettir, bir praksistir. Zihinsel bileşenini belirleyen ensefalizasyon katsayısıdır (EQ). Bedensel kısmını belirleyen ise BMR ile ölçebileceğimiz ve yaklaşık 3.5 milyon yıllık bir süreçte oluşan iki ayaklılığı, ellerini kullanışı ile tipik olan insan vücududur. Topluluk olarak yaşayan Homo Sapiens’in yaşamını sürdürebilmesi için gerekli besin bulma aktivitesi, beyinleşme oranının yükselmesi ile enerji üretim kapasitesi güvenlik aralığını genişleterek, topluluğun yaşamını dolayısıyla da bireyin yaşamını güvence altına almaktadır. İnsan emeği bir praksis olarak, zekâsıyla enerji tüketerek kullanım değerleri/metalar üretir. Üretim sürecinde objeye eklenen bir “değer”dir. Zihinsel bileşeni ile insanın iş faaliyeti, “insan emeği” değer yaratan bir öze sahiptir. Üretim sürecindeki birey hem kendisini yenilemek için gerekli değeri hem de iş faaliyetinin sonucunda bu değerden fazlasını ürettiği objeye ekler. Dunbar sayısı ve enerji üretim kapasitesi güvenlik aralığı arasında kurulabilecek bağıntı bize insan emeğinin çok önemli bir yönünü kavramımızı sağlamaktadır. Bu insan emeğinin en önemli özelliği olan “artı-değer” kavramıdır. Çağdaş insanda ortalama bir bireyin iş faaliyetinde üretebileceği enerji topluluktaki 2-3 kişinin enerji gereksinimini karşılayabilecek hale gelebilmektedir. İnsan emeği sadece toplumsal olarak kendisinin yaşamını sürdürmek için gerekli olanı üretmemektedir. Enerji üretim kapasitesi güvenlik aralığı nedeniyle belirli bir oranda fazlasını üretmektedir. Dolayısıyla bir bireyin iş faaliyeti değer olarak kendisine gerekli olandan fazlasını üretme yeteneğini içermektedir.

İnsan emeğinin verimliliğindeki artıştan, enerji üretim kapasitesi güvenlik aralığının genişlemesinden sorumlu olan bedensel değişimi ve daha belirleyici olarak ta zihinsel öğenin geçirdiği değişimdir. Homo Sapiens ile en yüksek EQ oranına ulaşan insan, insan emeğinin verimliliğini halen arttırmaya devam etmektedir. Bu insanın inovasyon, (yaratıcılık) yeteneği ile bağıntılıdır. İnsan emeğinin enerji üretim kapasitesi güvenlik aralığının, insanın inovasyon yeteneği ile genişlemiş olması beklenir. İnsan emeğinin enerji üretim kapasitesi üzerinde sadece enselalizasyon katsayısı değil, inovasyon yeteneğinin de bir katkıda bulunması gerekir. Bu inovasyon katsayısı niteliksel olarak iş faaliyetinin değeri üzerinde de etkilidir.

Yaşamın kökenleri hâlâ büyük bir gizem olmaya devam ediyor. Karmaşık moleküller nasıl oluşabildi ve parçalanmadan uzun süre boyunca bozulmadan kalabildi? Münih merkezli bir ekip, ilk Ribonükleik asit (RNA) moleküllerinin ilkel çorbada stabilize olmasını sağlayabilecek bir mekanizma olduğunu ortaya koydu. İki RNA ipliği birleştiğinde, kararlılıkları ve ömürleri önemli ölçüde artıyor.^[1]

Büyük olasılıkla, Dünya'daki yaşam suda başladı. Hatta başladığı yer belki de alçak gelgitte deniz suyundan ayrılan ancak yüksek gelgitte dalgalarla dolup taşan bir gelgit havuzuydu. Milyarlarca yıl boyunca, ilk hücreler ortaya çıkmadan önce, bu ortamda DNA, RNA ve proteinler gibi karmaşık moleküller oluştu. Ancak bugüne kadar, bunun tam olarak nasıl gerçekleştiğini kimse açıklayamadı. Münih Teknik Üniversitesi'nde Supramoleküler Kimya Profesörü olan Job Boekhoven şöyle anlatıyor: