Bir yapay zeka sistemi, iki bronz sütunun üzerine işlenmiş ve Roma tarihi boyunca kopyaları yapılmış en ünlü Latin yazıtlarından biri olan Res Gestae Divi Augusti (Tr: "Yüce Augustus'un Fiiliyatı", "Augustus'un Eylemleri") isimli yazıt hakkında yeni detaylar ortaya çıkardı. Araştırmacılar, otobiyografik olduğu düşünülen yazıtı analiz etmek için Aeneas adlı bir yapay zeka kullandı. Diğer Latin yazıtlarıyla karşılaştırıldığında Augustus'un Eylemleri, Romanın yasal belgelerinde kullanılan dil ile benzerlikler gösteriyor. Ayrıca, emperyal siyasi söylemler veya emperyal gücü sürdürmeye yönelik bir mesajlar içeriyor. Google DeepMind'da bilgisayar mühendisi olarak çalışan ve bu makalenin ortak yazarı olan Yannis Assael şöyle söylüyor:

Assael ve ekibi daha önce antik Yunan yazıtlarını restore ve kategorize etmeye yarayan Ithaca isimli bir yapay zeka sistemi geliştirmişti. Adını Romalıların efsanevi atası, Truva kahramanı Aeneas'tan alan sistem ise Ithaca'nın sistemi ile benzer şekilde çalışıyor ancak Yunanca yerine Latince kullanıyordu.

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...

Orangutan (Pongo), Endonezya ve Malezya yağmur ormanlarına özgü bir kuyruksuz maymun cinsidir. Günümüzde sadece Borneo ve Sumatra'da bulunsalar da, Pleistosen Dönem'de, yani günümüzden 2.5 milyon yıl öncesine kadar olan dönemde, Güneydoğu Asya ve Güney Çin boyunca geniş bir alanda yaşamışlardır.

Orangutanlar cinsel olarak dimorfiktir, yani dişileri ve erkekleri arasında ciddi anlamda boyut ve şekil farkı vardır. En belirgin fark yüz morfolojilerinde görülür. Erkeklerin yanak yastıkları daha geniş ve yana doğru uzanırken, dişilerin yüz hatları daha sivridir. Erkek orangutanların bir diğer benzersiz özelliği ise daha da iri görünmelerine sebep olan uzun, kalın tüyleri ve vokalizasyon için kullandıkları boğaz keseleridir. Erkekler olgunlaştıkça boğaz keseleri de çok daha büyük hale gelir.

Bir önceki yazımızda, diğer yazı dizilerimizde daha genel kapsamda ele aldığımız seçilim olgusunun daha akademik detaylarına girmiştik ve farklı sayıdaki lokus sayısıyla ifade edilen özelliklere göre geliştirilen farklı modellerin varlığından söz etmiştik. Ancak daha önemlisi, mutasyonların evrimin ana mekanizması olamayacağı gerçeğini matematiksel olarak ispatladıktan sonra, mutasyonların yarattığı varyasyonlar üzerine etki eden seçilimin ne kadar önemli bir evrimsel kuvvet olduğunu sözel olarak açıklamış, örnekler vermiştik. Şimdi ise bu konunun matematiğine girerek, mutasyonlara kıyasla seçilimin ne kadar hızlı bir şekilde evrimi tetikleyebileceğini göstereceğiz. Böylece matematik alet çantamıza yeni formüller ekleyerek, Hardy-Weinberg Dengesi'nin ikinci kuralı olan "Dengenin var olması için seçilim olmayacak." ilkesini bozsak bile popülasyonların evrimsel analizi nasıl yapabileceğimizi göreceğiz.

Öncelikle, herkesin genel hatlarıyla bildiği seçilim olgusunu sayısal bir düzleme oturtalım: Yine tek lokuslu (2 alelli) bir model kullanacağız, en basitini yani. Alellerimizin adı B1 ve B2 olsun bu defa. Tıpkı A ve a gibi; ancak farklı harflere ve isimlendirmelere de alışın diye böyle yapmayı uygun görüyoruz. Hemen bir başlangıç frekansı tanımlayalım:

Yapay zeka modelleri, dünyanın en önde gelen matematik yarışmalarından biri olan Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda (İng: "International Mathematical Olympiad", IMO) tarihte ilk kez altın madalya seviyesinde prestijli bir başarıya imza attı. Bu başarı, yapay zeka teknolojisinin en büyük destekçileri için inkar edilemez bir övünç hakkı olsa da şu anda, Google ve OpenAI'nin en gelişmiş yapay zeka programları bile hala son derece zeki bir genci geçebilmiş değil.

Her ne kadar kulağa tuhaf gelse de karmaşık matematik, yapay zekanın hâlâ en büyük engellerinden biri. Bunun neden böyle bir sorun olmaya devam ettiğine dair pek çok analiz mevcut, fakat genel olarak bu durum, yapay zeka teknolojinin çalışma prensiplerinden kaynaklanıyor. ChatGPT ve Google Gemini gibi yapay zekalar, bir komut aldığında kelimeleri ve harfleri "token" denilen küçük parçalara ayırıyor, sonra bunları analiz edip uygun bir cevap tahmin ediyor. Yapay zeka için bir cevap, sadece en olası token dizisi demek. Ancak biz insanlar; kelimeleri, cümleleri ve düşünceleri bir bütün olarak algılıyoruz.

“Abiyogenez” üzerine yazmaya karar veren kişi oldukça zor bir işe kalkıştığını bilir. Çünkü, cansız maddelerden canlının oluşum sürecini tanımlayan kavram, bilimin en önemli ama aynı zamanda en karmaşık araştırma alanı olan “Yaşamın (canlılığın) Kökeni” konusunun merkezinde yer alır. Bundan dolayı, sözlü olsun yazılı olsun bütün kültür tarihi boyunca insanlık, bu sorunla ilgili sayısız çeşitlilikte bilgi ve düşünce ortaya koymuştur ve bu uğraş günümüzde de devam etmektedir.

Deneysel bilimin güçsüz olduğu antik dönemlerde, “Nereden geliyoruz?” sorusuna yanıt bulma ihtiyacını, kadim inançlar ve folklorik efsaneler karşılamıştı. Daha sonra tek tanrılı göksel dinlerin dogmaları ve felsefe devreye girdi. Binlerce yıllık bu entelektüel çabanın ortaya koyduğu devasa külliyat, insan bilincini derinden etkiledi ve bu etkinin hâlâ sürdüğü herkesin bildiği bir gerçek. Başka bir anlatımla, ele alınan konu, efsanelerin, mitolojinin, dogmaların, safsataların, önyargıların gerçek sanıldığı ve çağdaş bilimin henüz yeni araştırdığı bir alanda kalem oynatmaktır. Fakat öte yandan, bilimin açıklayamadığını hiçbir şeyin açıklayamayacağı gerçeği bizlere, yaşamın yani canlının kökeniyle ilgili bilimsel bulguları toplumla paylaşma yükümlülüğü veriyor.

Son teslim tarihi, bir şeyin bitmesi gereken son zaman dilimini ifade eder. Son teslim tarihleri, bireyler ve şirketler gibi çeşitli tüzel kişiler, okul ve iş yeri gibi çeşitli alanlarda karşımıza çıkmaktadır. Teslim tarihleri çeşitli şekillerde faydalı olabilir, bu nedenle bunların nasıl etkili bir şekilde kullanılacağını anlamak faydalıdır. Bunun amaçla, aşağıdaki makalede, ilk olarak teslim tarihleri hakkında daha fazla bilgi edinecek ve bunları mümkün olduğunca etkili bir şekilde nasıl kullanabileceğinizi göreceksiniz.

Son teslim tarihine bir örnek olarak, bir proje müdürünün belirli bir ürünün prototipinin belirli bir zaman için teste hazır olmasını söylemesi verilebilir.