Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat
Tüm Reklamları Kapat

İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!

Taklit Yoluyla Öğrenen İnsan Bebekleri, Öğrenebilen Robotlarımız İçin Etkili Bir Model Sunuyor!

İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!
5 dakika
1,413
Tarihi Geçmiş Haber

Bu haber 6 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.

Bebekler dünyayı, vücutlarının boşlukta nasıl hareket ettiğini keşfederek, oyuncaklarını tutarak, masadan bir şeyler düşürerek ve yetişkinlerin yaptıklarını izleyip tekrar ederek öğreniyor. Fakat robot bilimciler bir robota bir görevin nasıl yapıldığını öğretmek istediğinde ya bunun için bir kod yazıyorlar ya da robotun vücudu veya kolunu fiziksel olarak hareket ettirerek eylemin nasıl yapıldığını gösteriyorlar.

Şu sıralar Washington Üniversitesi’ndeki (University of Washington, UW) gelişim psikologları ve bilgisayar bilimcilerinin birlikte yürüttüğü çalışma, robotların tıpkı çocuklar gibi, yani keşif aracılığıyla veri toplayarak, bir insanın bir şey yapmasını izleyip o işin nasıl yapılacağını belirleyerek “öğrenebildiğini” gösterdi. UW’da bilgisayar bilimi ve mühendisliği profesörü olan kıdemli yazar Rajesh Rao şunları söyledi:

Tüm Reklamları Kapat

Bunu, çocukların yaptığı gibi insanlardan bir şeyler öğrenebilen robotlar inşa etme yolundaki ilk adım olarak düşünebilirsiniz. Bilgisayar programlama hakkında hiçbir şey bilmeyen insanların bir robota bir şeyler öğretebilmesini istiyorsanız, bunun yolu yaptırmak istediğiniz işi, örneğin bulaşıkları yıkamayı, kıyafetlerinizi katlamayı veya diğer ev işlerini yapmayı robota göstermekten geçer. Fakat bunu gerçekleştirebilmek için, robotun bu eylemleri anlayabilmesine ve kendi başına yapabilmesine ihtiyacınız var.

UW Öğrenme Enstitüsü & Beyin Bilimleri Laboratuvarı’ndaki (I-LABS) çocuk gelişimi araştırmasını makine öğrenimine olan yaklaşımlarla birleştiren araştırma, PLOS ONE dergisinde bir makalede yayınlandı. Makalede anlatıldığı üzere, UW ekibi robotikteki temel bir sorunu çözmeyi hedefleyen yeni bir olasılık modeli geliştirdi: insanları izleyip taklit ederek yeni beceriler öğrenebilen robotlar yapmak.

Görsel 1. UW’daki gelişim psikologları ve bilgisayar bilimcilerinin birlikte yürüttüğü çalışma, robotların da çocukların doğal olarak öğrendikleri şekilde öğrenebilmelerini gerçekleştirmeyi amaçlıyor. Ekip, bebeklerin yetişkinlerin bakışlarını takip etmesi üzerine yapılan bir araştırmayı, bir robota da aynı görevi yapmayı “öğretmek” için kullandı.
Görsel 1. UW’daki gelişim psikologları ve bilgisayar bilimcilerinin birlikte yürüttüğü çalışma, robotların da çocukların doğal olarak öğrendikleri şekilde öğrenebilmelerini gerçekleştirmeyi amaçlıyor. Ekip, bebeklerin yetişkinlerin bakışlarını takip etmesi üzerine yapılan bir araştırmayı, bir robota da aynı görevi yapmayı “öğretmek” için kullandı.
University of Washington

Robot bilimciler, UW psikoloji profesörü ve I-LABS müdür yardımcısı Andrew Meltzoff ile birlikte çalıştı. Meltzoff’un, 18 aylık bebeklerin bir yetişkinin eylemlerinin amacını anlayabildiğini ve aynı amaca ulaşmak için farklı yollar geliştirebildiğini ortaya koyan özgün ve gelecek vadeden bir araştırması bulunuyor.

Tüm Reklamları Kapat

Bir örnekte bebekler, bir yetişkinin halter şeklindeki bir oyuncağı parçalarına ayırmaya çalıştığını fakat oyuncak sıkıştığı ve yetişkinin elleri uçlardan kaydığı için bu amacı gerçekleştiremediğini gördüler. Bebekler bunu dikkatlice izledi ve sonrasında alternatif yöntemler kullanmaya karar verdiler: Küçük parmaklarıyla oyuncağın iki ucunu kavradılar ve güç vererek çektiler, yani yetişkini taklit ettiler.

Çocuklar kasıt okuma yeteneklerini kısmen özkeşif sayesinde ediniyorlar. Özkeşif, çocukların eylemlerinin varlıkları nasıl etkilediğini ve fizik kanunlarını öğrenmelerine yardımcı olarak nihayetinde başkalarından öğrenebilmelerini ve kasıtlarını yorumlayabilmelerini sağlıyor. Meltzoff, bebeklerin bu kadar hızlı öğrenebilmelerinin nedeninin oyuna düşkünlükleri olduğunu düşünüyor ve şunları söylüyor:

Bebeklerin uğraştığı oyunlar anlamsız gibi görünüyor, fakat bu onların ileride öğrenebilmelerini sağlıyor. Bebeklerin her yenilik için kullandıkları gizli tarif işte bu. Yeni bir oyuncağın nasıl çalıştığını çözmeye çalışırlarken aslında diğer oyuncaklarla oynarken kazandıkları bilgileri kullanıyorlar. Oyun sırasında, eylemlerinin dünyada nasıl değişiklikler oluşturduğunun zihinsel bir modelini öğreniyorlar. Bu modele sahip olduktan sonra artık yeni problemleri çözebilir ve başkalarının niyetlerini tahmin etmeye başlayabilirsiniz.

Rao’nun ekibi bebekler üzerindeki bu araştırmayı, bir robotun kendi eylemlerinin nasıl farklı sonuçlar doğuracağını anlayabilmesini sağlayan makine öğrenimi algoritmaları geliştirmek için kullandı. Ondan sonra robot, öğrenilen bu olasılık modelini bir insanın kendisinden ne istediğini anlamak ve görevi gerçekleştirmek için, hatta bunu yapabileceğinden emin olmadığı durumlarda yardım “istemek” için kullanıyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Ekip bu robotik modeli iki farklı senaryoda test etti: birincisi, bir robotun, karşısındaki insanın bakışlarını takip etmeyi öğrendiği bir bilgisayar simülasyonu deneyi, ikincisi ise gerçek bir robotun insanları taklit etmeyi öğrenerek oyuncak yiyecekleri bir masa üstünde hareket ettirdiği bir deney.

Görsel 2. Bu robot yeni UW modelini kullanarak masanın üstündeki oyuncak yiyecekleri hareket ettiren bir insanı taklit etti. Robot kendi geometrik düzeninde hangi eylemlerin daha iyi performans gösterdiğini öğrenerek aynı hedefe ulaşmak için farklı yöntemler kullanabiliyordu; bu, robotların taklit yöntemiyle öğrenebilmelerinde kilit bir nokta.
Görsel 2. Bu robot yeni UW modelini kullanarak masanın üstündeki oyuncak yiyecekleri hareket ettiren bir insanı taklit etti. Robot kendi geometrik düzeninde hangi eylemlerin daha iyi performans gösterdiğini öğrenerek aynı hedefe ulaşmak için farklı yöntemler kullanabiliyordu; bu, robotların taklit yöntemiyle öğrenebilmelerinde kilit bir nokta.
University of Washington

Bakış deneyinde robot kendi kafa hareketlerinin bir modelini öğreniyor ve insan kafasının da aynı kurallarla hareket ettiğini varsayıyor. Robot, insan odada bir yere baktığında kafa hareketlerinin başlangıç ve bitiş noktalarını takip ediyor ve bu bilgileri kullanarak insanın nereye baktığını anlamaya çalışıyor. Sonrasında ise insanla aynı yere bakmak için, öğrendiği kafa hareketlerini kullanıyor.

Ekip ayrıca Meltzoff’un testlerinden birini tekrarladı: Görme engelleri ve göz kapatmayla ilgili deneyimi olan bebekler gözü bağlı bir yetişkinin nereye baktığıyla ilgilenmiyorlardı, çünkü onun aslında göremediğini anlıyorlardı. Ekip, gözü bağlı olmanın sonuçlarını robotun “öğrenmesini” sağladığında robot artık aynı yere bakmak için insanın kafa hareketlerini takip etmedi. Meltzoff şunları söyledi:

Bebekler, başkalarının davranışlarını yorumlamak için kendi tecrübelerini kullanıyor; bizim robotumuz da bunu yaptı.

İkinci deneyde ise ekip, robotun bir masa üstündeki farklı eşyaları itmesine veya alıp hareket ettirmesine izin verdi. Sonrasında robot bu modeli, eşyaları hareket ettiren veya her şeyi masadan kaldıran bir insanı taklit etmek için kullandı. İnsanın hareketini her defasında körü körüne taklit etmek yerine robot bazen aynı sonuca ulaşmak için farklı yöntemler kullandı. UW’da bilgisayar bilimi ve mühendisliği yüksek lisans öğrencisi olan başyazar Michael Jae-Yoon Chung konuyla ilgili olarak şunları söyledi:

Eğer insan bir eşyayı yeni bir konuma iterse, kıskaçlı bir robotun eşyayı kaldırıp o konuma koyması, itmesine kıyasla daha kolay ve güvenilir bir yöntem olabilir. Ama bu, hedefin ne olduğunu bilmeyi gerektiriyor. Bu da makalemizde belirtmeye çalıştığımız üzere, robotik alanında zor bir problem.

İlk deneyler hedef anlamayı ve basit davranışları taklit etmeyi amaçlamış olsa da, ekip ileride böyle bir modelin robotların daha karmaşık görevleri öğrenmesine nasıl yardımcı olabileceğini araştırmayı planlıyor. Meltzoff’un sözleri şöyle:

Bebekler oyun oynayarak ve başkalarını izleyerek öğreniyorlar ve dünyadaki en iyi öğrenciler onlar. Neden robotları bir çocuk kadar zahmetsiz öğrenecek şekilde tasarlamayalım ki?
Alıntı Yap
Okundu Olarak İşaretle
4
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Umut Verici! 2
  • İnanılmaz 2
  • Merak Uyandırıcı! 2
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 1
  • Muhteşem! 0
  • Tebrikler! 0
  • Bilim Budur! 0
  • Güldürdü 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 02/04/2023 06:26:45 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/4803

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Tüm Reklamları Kapat
Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Genetik Mühendisliği
Dağılım
İlaç
Beslenme
İnsan Sağlığı
Hematoloji
Hastalık
İnfografik
Argüman
Ağrı
Terapi
Önyargı
Yağ
Karadelik
Doğa Yasası
Diş Hastalıkları
Kitap
Evrimsel Antropoloji
Darwin
Uyku
Öğrenme Alanı
Hominidae
Biyokimya
Öne Çıkan
Fotosentez
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Kafana takılan neler var?
Bağlantı
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Bu platformda cevap veya yorum sistemi bulunmamaktadır. Dolayısıyla aklınızdan geçenlerin, tespit edilebilir kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Gönder
Ekle
Soru Sor
Size Özel
Güncel
Daha Fazla İçerik Göster
Evrim Ağacı'na Destek Ol
Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katmak için hemen buraya tıklayın.
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
EA Akademi
Evrim Ağacı Akademi (ya da kısaca EA Akademi), 2010 yılından beri ürettiğimiz makalelerden oluşan ve kendi kendinizi bilimin çeşitli dallarında eğitebileceğiniz bir çevirim içi eğitim girişimi! Evrim Ağacı Akademi'yi buraya tıklayarak görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.
Etkinlik & İlan
Bilim ile ilgili bir etkinlik mi düzenliyorsunuz? Yoksa bilim insanlarını veya bilimseverleri ilgilendiren bir iş, staj, çalıştay, makale çağrısı vb. bir duyurunuz mu var? Etkinlik & İlan Platformumuzda paylaşın, milyonlarca bilimsevere ulaşsın.
Podcast
Evrim Ağacı'nın birçok içeriğinin profesyonel ses sanatçıları tarafından seslendirildiğini biliyor muydunuz? Bunların hepsini Podcast Platformumuzda dinleyebilirsiniz. Ayrıca Spotify, iTunes, Google Podcast ve YouTube bağlantılarını da bir arada bulabilirsiniz.
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Alıntı Yap
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
J. Langston, et al. İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!. (17 Aralık 2016). Alındığı Tarih: 2 Nisan 2023. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/4803
Langston, J., Özel, M., Ölez, Ş. (2016, December 17). İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!. Evrim Ağacı. Retrieved April 02, 2023. from https://evrimagaci.org/s/4803
J. Langston, et al. “İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!.” Edited by Şule Ölez. Translated by Mert Özel, Evrim Ağacı, 17 Dec. 2016, https://evrimagaci.org/s/4803.
Langston, Jennifer. Özel, Mert. Ölez, Şule. “İnsan Bebeklerinden İlham Alan Algoritmalar, Robotların Öğrenme Becerilerine Güç Katıyor!.” Edited by Şule Ölez. Translated by Mert Özel. Evrim Ağacı, December 17, 2016. https://evrimagaci.org/s/4803.

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder
Paylaş
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'ndaki reklamları, bütçenize uygun bir şekilde, kendi seçtiğiniz bir süre boyunca kapatabilirsiniz. Tek yapmanız gereken, kaç ay boyunca kapatmak istediğinizi aşağıdaki kutuya girip tek seferlik ödemenizi tamamlamak:

10₺/ay
x
ay
= 30
3 Aylık Reklamsız Deneyimi Başlat
Evrim Ağacı'nda ücretsiz üyelik oluşturan ve sitemizi üye girişi yaparak kullanan kullanıcılarımızdaki reklamların %50 daha az olduğunu, Kreosus/Patreon/YouTube destekçilerimizinse sitemizi tamamen reklamsız kullanabildiğini biliyor muydunuz? Size uygun seçeneği aşağıdan seçebilirsiniz:
Evrim Ağacı Destekçilerine Katıl
Zaten Kreosus/Patreon/Youtube Destekçisiyim
Reklamsız Deneyim
Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol

Devamını Oku
Evrim Ağacı Uygulamasını
İndir
Chromium Tabanlı Mobil Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
İlk birkaç girişinizde zaten tarayıcınız size uygulamamızı indirmeyi önerecek. Önerideki tuşa tıklayarak uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu öneriyi, yukarıdaki videoda görebilirsiniz. Eğer bu öneri artık gözükmüyorsa, Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Chromium Tabanlı Masaüstü Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
Yeni uygulamamızı kurmak için tarayıcı çubuğundaki kurulum tuşuna tıklayın. "Yükle" (Install) tuşuna basarak kurulumu tamamlayın. Dilerseniz, Evrim Ağacı İleri Web Uygulaması'nı görev çubuğunuza sabitleyin. Uygulama logosuna sağ tıklayıp, "Görev Çubuğuna Sabitle" seçeneğine tıklayabilirsiniz. Eğer bu seçenek gözükmüyorsa, tarayıcının Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Safari Mobil Uygulama
Sırasıyla Paylaş -> Ana Ekrana Ekle -> Ekle tuşlarına basarak yeni mobil uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu basamakları görmek için yukarıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi almak için tıklayın

Önizleme
Görseli Kaydet
Sıfırla
Vazgeç
Ara
Moderatöre Bildir

Raporlama sisteminin amacı, platformu uygunsuz biçimde kullananların önüne geçmektir. Lütfen bir içeriği, sadece düşük kaliteli olduğunu veya soruya cevap olmadığını düşündüğünüz raporlamayınız; bu raporlar kabul edilmeyecektir. Bunun yerine daha kaliteli cevapları kendiniz girmeye çalışın veya size sunulan (oylama gibi) diğer araçlar ile daha kaliteli cevaplara teşvik edin. Kalitesiz bulduğunuz içerikleri eleyebileceğiniz, kalitelileri daha ön plana çıkarabileceğiniz yeni araçlar geliştirmekteyiz.

Kural İhlali Seç
Öncül Ekle
Sonuç Ekle
Mantık Hatası Seç
Kural İhlali Seç
Soru Sor
Aşağıdaki "Soru" kutusunu sadece soru sormak için kullanınız. Bu kutuya soru formatında olmayan hiçbir cümle girmeyiniz. Sorunuzla ilgili ek bilgiler vermek isterseniz, "Açıklama" kısmına girebilirsiniz. Soru kısmının soru cümlesi haricindeki kullanımları sorunuzun silinmesine ve UP kaybetmenize neden olabilir.
Görsel Ekle
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform, aklınıza takılan soruları sorabilmeniz ve diğerlerinin sorularını yanıtlayabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Gerçekten soru sorun, imâdan ve yüklü sorulardan kaçının.
Sorularınızın amacı nesnel olarak gerçeği öğrenmek veya fikir almak olmalıdır. Şahsi kanaatinizle ilgili mesaj vermek için kullanmayın; yüklü soru sormayın.
2
Bilim kimliğinizi kullanın.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla sorular ve cevaplar, bilimsel perspektifi yansıtmalıdır. Geçerli bilimsel kaynaklarla doğrulanamayan bilgiler veya reklamlar silinebilir.
3
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Sahtebilimi desteklemek yasaktır.
Sahtebilim kategorisi altında konuyla ilgili sorular sorabilirsiniz; ancak bilimsel geçerliliği bulunmayan sahtebilim konularını destekleyen sorular veya cevaplar paylaşmayın.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Soru Ara
Aradığınız soruyu bulamadıysanız buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Alıntı Ekle
Eser Ekle
Kurallar
Platform Kuralları
Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Formu olabildiğince eksiksiz doldurun.
Girdiğiniz sözün/alıntının kaynağı ne kadar açıksa o kadar iyi. Açıklama kısmına kitabın sayfa sayısını veya filmin saat/dakika/saniye bilgisini girebilirsiniz.
2
Anonimden kaçının.
Bazı sözler/alıntılar anonim olabilir. Fakat sözün anonimliğini doğrulamaksızın, bilmediğiniz her söze/alıntıya anonim yazmayın. Bu tür girdiler silinebilir.
3
Kaynağı araştırın ve sorgulayın.
Sayısız söz/alıntı, gerçekte o sözü hiçbir zaman söylememiş/yazmamış kişilere, hatalı bir şekilde atfediliyor. Paylaşımınızın site geneline yayılabilmesi için kaliteli kaynaklar kullanın ve kaynaklarınızı sorgulayın.
4
Ofansif ve entelektüel düşünceden uzak sözler yasaktır.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Sözlerinizi tırnak (") içine almayın.
Sistemimiz formatı otomatik olarak ayarlayacaktır.
Gönder
Tavsiye Et
Aşağıdaki kutuya, [ESER ADI] isimli [KİTABI/FİLMİ] neden tavsiye ettiğini girebilirsin. Ne kadar detaylı ve kapsamlı bir analiz yaparsan, bu eseri [OKUMAK/İZLEMEK] isteyenleri o kadar doğru ve fazla bilgilendirmiş olacaksın. Tavsiyenin sadece negatif içerikte olamayacağını, eğer bu sistemi kullanıyorsan tavsiye ettiğin içeriğin pozitif taraflarından bahsetmek zorunda olduğunu lütfen unutma. Yapıcı eleştiri hakkında daha fazla bilgi almak için burayı okuyabilirsin.
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform; okuduğunuz kitaplara, izlediğiniz filmlere/belgesellere veya takip ettiğiniz YouTube kanallarına yönelik tavsiylerinizi ve/veya yapıcı eleştirel fikirlerinizi girebilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Önceliğimiz pozitif tavsiyelerdir.
Bu platformu, beğenmediğiniz eserleri yermek için değil, beğendiğiniz eserleri başkalarına tanıtmak için kullanmaya öncelik veriniz. Sadece negatif girdileri olduğu tespit edilenler platformdan geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
2
Tavsiyenizin içeriği sadece negatif olamaz.
Tavsiye yazdığınız eserleri olabildiğince objektif bir gözlükle anlatmanız beklenmektedir. Dolayısıyla bir eseri beğenmediyseniz bile, tavsiyenizde eserin pozitif taraflarından da bahsetmeniz gerekmektedir.
3
Negatif eleştiriler yapıcı olmak zorundadır.
Eğer tavsiyenizin ana tonu negatif olacaksa, tüm eleştirileriniz yapıcı nitelikte olmak zorundadır. Yapıcı bir tarafı olmayan veya tamamen yıkıcı içerikte olan eleştiriler silinebilir ve yazarlar geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
4
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Eser Ara
Aradığınız eseri bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.
Tür Ekle
Üst Takson Seç
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform, yaşamış ve yaşayan bütün türleri filogenetik olarak sınıflandırdığımız ve tanıttığımız Yaşam Ağacı projemize, henüz girilmemiş taksonları girebilmeniz için geliştirdiğimiz bir platformdur. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Takson adlarını doğru yazdığınızdan emin olun.
Taksonların sadece ilk harfleri büyük yazılmalıdır. Latince tür adlarında, cins adının ilk harfi büyük, diğer bütün harfler küçük olmalıdır (Örn: Canis lupus domesticus). Türkçe adlarda da sadece ilk harf büyük yazılmalıdır (Örn: Evcil köpek).
2
Taksonlar arası bağlantıları doğru girin.
Girdiğiniz taksonun üst taksonunu girmeniz zorunludur. Eğer üst takson yoksa, mümkün olduğunca öncelikle üst taksonları girmeye çalışın; sonrasında daha alt taksonları girin.
3
Birden fazla kaynaktan kontrol edin.
Mümkün olduğunca ezbere iş yapmayın, girdiğiniz taksonların isimlerinin birden fazla kaynaktan kontrol edin. Alternatif (sinonim) takson adlarını girmeyi unutmayın.
4
Tekrara düşmeyin.
Aynı taksonu birden fazla defa girmediğinizden emin olun. Otomatik tamamlama sistemimiz size bu konuda yardımcı olacaktır.
5
Mümkünse, takson tanıtım yazısı (Taksonomi yazısı) girin.
Bu araç sadece taksonları sisteme girmek için geliştirilmiştir. Dolayısıyla taksonlara ait minimal bilgiye yer vermektedir. Evrim Ağacı olarak amacımız, taksonlara dair detaylı girdilerle bu projeyi zenginleştirmektir. Girdiğiniz türü daha kapsamlı tanıtmak için Taksonomi yazısı girin.
Gönder
Tür Gözlemi Ekle
Tür Seç
Fotoğraf Ekle
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform, bizzat gözlediğiniz türlerin fotoğraflarını paylaşabilmeniz için geliştirilmiştir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Net ve anlaşılır görseller yükleyin.
Her zaman bir türü kusursuz netlikte fotoğraflamanız mümkün olmayabilir; ancak buraya yüklediğiniz fotoğraflardaki türlerin özellikle de vücut deseni gibi özelliklerinin rahatlıkla ayırt edilecek kadar net olması gerekmektedir.
2
Özgün olun, telif ihlali yapmayın.
Yüklediğiniz fotoğrafların telif hakları size ait olmalıdır. Başkası tarafından çekilen fotoğrafları yükleyemezsiniz. Wikimedia gibi açık kaynak organizasyonlarda yayınlanan telifsiz fotoğrafları yükleyebilirsiniz.
3
Paylaştığınız fotoğrafların telif hakkını isteyemezsiniz.
Yüklediğiniz fotoğraflar tamamen halka açık bir şekilde, sınırsız ve süresiz kullanım izniyle paylaşılacaktır. Bu fotoğraflar nedeniyle Evrim Ağacı’ndan telif veya ödeme talep etmeniz mümkün olmayacaktır. Kendi fotoğraflarınızı başka yerlerde istediğiniz gibi kullanabilirsiniz.
4
Etik kurallarına uyun.
Yüklediğiniz fotoğrafların uygunsuz olmadığından ve başkalarının haklarını ihlâl etmediğinden emin olun.
5
Takson teşhisini doğru yapın.
Yaptığınız gözlemler, spesifik taksonlarla ilişkilendirilmektedir. Takson teşhisini doğru yapmanız beklenmektedir. Taksonu bilemediğinizde, olabildiğince genel bir taksonla ilişkilendirin; örneğin türü bilmiyorsanız cins ile, cinsi bilmiyorsanız aile ile, aileyi bilmiyorsanız takım ile, vs.
Gönder
Tür Ara
Aradığınız türü bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.