Turing Makinesi dediğimiz şey aslında teoride kalmış bir hesaplama modeli ama günümüzdeki bilgisayarlar onun bir nevi gerçek versiyonu gibi düşünülebilir. Turing’in tanımladığı bu makine herhangi bir algoritmanın adımlarını simüle edebiliyordu ve bugünkü bilgisayarlar da bunu bir şekilde gerçekleştiriyor. Yani Turing Makinesi konsepti pratikte hayata geçmiş durumda diyebiliriz, teorik tarafı biraz arka planda kalsa da.
Gödel Makinesi ise başka bir boyuta taşıyor işi. Bu makine kendi algoritmasını değiştirebilen ve daha etkili yollar bulabilen bir yapıdan bahsediyor. Ancak iş pratiğe gelince bunu gerçekleştirmek oldukça zor. Çünkü bir algoritmanın kendi doğruluğunu garanti etmesi Gödel’in eksiklik teoremleri nedeniyle pek de mümkün değil. Yani böyle bir makinenin tamamen hatasız olacağını beklemek biraz iyimserlik olur.
Eğer bir Gödel Makinesi yapmak mümkün olsaydı önce yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak sistemin kendini optimize etmesine odaklanmak gerekirdi. Bunun yolu da evrimsel algoritmalar genetik programlama ya da derin öğrenme gibi yöntemlerden geçiyor. Yine de bu tür bir sistemin sınırları ve belirsizlikleri her zaman olacak. Ancak bu fikir gelecekte daha gelişmiş ve kendi kendine öğrenebilen yapay zeka sistemlerinin temelini atabilir diye düşünüyorum.[1][2][3]
Kaynaklar
- P. Raatikainen. Gödel’s Incompleteness Theorems. (11 Kasım 2013). Alındığı Tarih: 21 Ekim 2024. Alındığı Yer: platostanford | Arşiv Bağlantısı
- J. Schmidhuber. Goedel Machines: Self-Referential Universal Problem Solvers Making Provably Optimal Self-Improvements. (25 Eylül 2003). Alındığı Tarih: 21 Ekim 2024. Alındığı Yer: arXiv | Arşiv Bağlantısı
- T. E. O. E. Britannica. Turing Machine | Definition & Facts | Britannica. (23 Eylül 2024). Alındığı Tarih: 21 Ekim 2024. Alındığı Yer: Encyclopedia Britannica | Arşiv Bağlantısı