Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat
Tüm Reklamları Kapat

Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne?

Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne? Think Bridge
5 dakika
1,997
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zekaya Giden Yol Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zekaya Giden Yol yazı dizisinin 10. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Süperzeka’ya Giden Yol Çok Yakınımızda!" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al

Aralık 2020'de Google, şirketin önde gelen Yapay Zeka etiği araştırmacılarından biri olan Timnit Gebru'yu yayınlama aşamasında olduğu bir araştırma makalesini yayından kaldırmaya zorladı ve süreç, Gebru'nun işten çıkmasıyla sonuçlandı.[1] Gebru'yu işinden eden ve Google'ı bu kadar endişelendiren makale, Google arama motorunun ve diğer metin analiz ürünlerinde kullanılan dil işleme yapay zekasının risklerine dikkat çekiyordu.

Riskler arasında, bu tür bir Yapay Zeka teknolojisi geliştirmenin yol açacağı büyük karbon ayak izi de var. Bazı tahminlere göre bir Yapay Zeka modelini eğitmek, neredeyse 5 arabanın üretimi ve hurdaya çıkana kadar kullanımı sonucu ortaya çıkan miktarda karbon salınımına yol açıyor.[2]

Tüm Reklamları Kapat

Yapay zeka modellerini inceleyen ve geliştiren araştırmacılar, yapay zeka araştırmalarının hızla artan enerji ve finansal maliyetlerine dikkat çekmeye başladılar. Yapay zeka modelleri neden bu kadar enerjiye aç hale geldi ve geleneksel veri merkezi hesaplamalarından farkları ne?

Günümüzdeki Yapay Zeka Teknolojisi Verimsiz!

Veri merkezlerinde yapılan geleneksel veri işlem işleri arasında video yayını, e-posta ve sosyal medya bulunmaktadır. Yapay zekanın anlamayı öğrenene kadar çok sayıda veriyi okuması gerekir, bu yüzden hesaplama açısından daha yoğun bir iş yüküne sahiptir.

Tüm Reklamları Kapat

Bu eğitim, insanların öğrenme şekline kıyasla çok verimsizdir. Modern yapay zekada, insan beynindeki nöronları taklit eden matematiksel hesaplamalar, yani yapay sinir ağları kullanılır. Her nöronun komşusuna bağlanma gücü, "ağırlık" adı verilen bir ağ parametresidir. Ağ, dili nasıl anlayacağını öğrenmek için rastgele ağırlıklarla başlar ve ağın verdiği çıktı ile doğru cevap uyuşana kadar, bu ağırlıkları düzenlemeyi sürdürür.

Bir dil ağını eğitmenin yaygın yollarından biri, ağı Wikipedia ve haber kaynakları gibi web sitelerinden çok sayıda metinle beslemek, kullanılan metinlerdeki bazı kelimeleri çıkarmak ve ağa eksik kelimeleri tahmin etme komutu vermektir. Bu komuta örnek olarak, "Benim köpeğim tatlıdır." cümlesini, "tatlıdır" kelimesini maskeleyerek kullanmayı verebiliriz. Başlangıçta model, cümleyi "yanlış" olarak algılar. Ancak birçok ayarlamadan sonra, bağlantı ağırlıkları değişmeye başlar ve verideki kalıplar algılanır. Ağ, sonunda doğru hale gelir.

Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri (İng: "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" veya kısaca "BERT") olarak adlandırılan yeni bir modelde, İngilizce kitaplardan ve Wikipedia makalelerinden 3.3 milyar kelime kullanıldı.[3] Dahası, eğitim sırasında BERT, bu veri setini 1 kez değil, 40 kez okudu. Karşılaştırma yapmak gerekirse, konuşmayı öğrenen bir çocuk 5 yaşına kadar 45 milyon kelime duyabilir ve bu, BERT'in okuduğundan 3000 kat daha azdır!

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Doğru Yapıyı Aramak...

Dil modellerinin daha da pahalı olmasının sebeplerinden biri de, bu eğitim sürecinin, gelişim sürecinde birçok kez gerçekleşmesidir. Bunun nedeni, araştırmacıların sinir ağı için en iyi yapıyı bulmak istemeleridir. Kaç nöron kullanılmalı, nöronlar arasında kaç bağlantı olmalı, parametreler öğrenme sırasında ne kadar hızlı değişmeli vb. Denenen her kombinasyonla, ağın yüksek doğruluk oranlarına ulaşmasına bir adım daha yaklaşılır. Yapay zekanın aksine, insan beyninin uygun bir yapı bulmasına gerek yoktur. İnsan beyninde, evrimsel süreçte bilenmiş, önceden oluşturulmuş bir yapı bulunur.

Şirketler ve akademisyenler yapay zeka alanında rekabet ettikçe, en güncel sistemi geliştirme baskısı gitgide artıyor. Makine çevirisi gibi zor görevlerde, doğrulukta %1'lik bir iyileşme elde etmek dahi önemli kabul edilir ve daha iyi reklam ve ürünlerle taçlanır. Ancak bu %1'lik iyileşmeyi elde etmek için araştırmacı, en iyisi bulunana kadar, modeli her seferinde farklı yapılarla, binlerce kez eğitebilir.

Massachusetts Amherst Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, eğitim sırasında kullanılan ortak donanımın güç tüketimini ölçerek, yapay zeka dil modelleri geliştirmenin enerji maliyetini tahmin ettiler.[4] BERT'in eğitiminin karbon ayak izinin, bir zamanlar New York ve San Francisco arasında gidiş-dönüş uçan bir yolcununkiyle aynı olduğunu buldular. Bununla birlikte, farklı yapılar kullanarak araştırmak, diğer bir deyişle algoritmayı veriler üzerinde farklı sayılarda nöron, bağlantı ve diğer parametreleri kullanarak birden çok kez eğitmek sonucunda oluşan maliyet, 315 yolcunun veya 747 jetinin tamamının maliyetiyle eş değer hale geldi.

Daha Büyük ve Daha Sıcak...

Yapay zeka modelleri aynı zamanda olması gerekenden çok daha büyüktür ve her yıl daha da büyüyor. BERT'e benzeyen, görece daha yani bir dil modeli olan GPT-2'nin ağı içerisinde 1.5 milyar ağırlık bulunur. Yüksek doğruluk oranları nedeniyle heyecan yaratan GPT-3'ün ise ağ içinde 175 milyar ağırlığı vardır.

Araştırmacılar, daha büyük ağların, yalnızca küçük bir kısmı yararlı olsa bile daha yüksek oranda doğruluk demek olduğunu keşfetti. Nöronal bağlantılar ilk eklendiğinde ve daha sonra azaldığında, çocuk beyninde yaşanana benzer olaylar olur; ancak biyolojik beyin, enerji verimliliği bakımından bilgisayarlardan çok daha iyidir.[5]

Tüm Reklamları Kapat

Yapay zeka modelleri, geleneksel CPU'lardan daha fazla güç çeken grafik işlemci birimleri gibi özel donanımlarla eğitilirler. Bir oyun bilgisayarınız varsa, muhtemelen gelişmiş grafikleri olan Minecraft RTX gibi oyunları oynamak için kullanılan grafik işlemci birimlerinden birine sahipsiniz demektir. Aynı zamanda bilgisayarınızın, normal dizüstü bilgisayarlardan çok daha fazla ısındığını da fark edebilirsiniz.

Tüm bunlar, gelişmiş yapay zeka modellerinin, büyük bir karbon ayak izine yol açtığı anlamına gelir. %100 yenilenebilir enerji kaynaklarına geçmedikçe; yapay zekayı geliştirme hedeflerimiz, sera gazı salınımlarını azaltma ve iklim değişikliğini yavaşlatma hedefleriyle çelişebilir. Gelişimin finansal maliyeti o kadar yüksek ki, sadece birkaç seçkin laboratuvar bunu karşılayabiliyor. Bu da ne tür yapay zeka modellerinin geliştirildiğine dair gündemi onların belirleyeceği anlamına geliyor.

Daha Azıyla, Daha Çoğu Başarmak...

Bu, yapay zeka araştırmalarının gelecği için ne anlama geliyor? İşler göründüğü kadar kasvetli olmayabilir. Daha verimli eğitim yöntemleri icat edildikçe, eğitim maliyeti de düşebilir. Benzer şekilde veri merkezi verimliliğindeki gelişmeler, daha verimli donanım ve soğutma nedeniyle, son yıllarda yaşanması beklenen veri merkezi enerji kullanımı patlaması henüz gerçekleşmedi.

Modelleri eğitmenin ve kullanmanın maliyeti arasında da bir denge vardır; bu nedenle, eğitim için geçmesini göze aldığımız zaman içerisinde eğitimi tamamlayabilecek daha küçük bir model bulmak için, daha fazla enerji harcamak, yapay zeka kullanmayı daha ucuz hale getirebilir. Çünkü bir model ömrü boyunca birçok kez kullanılacaktır; bu da uzun vadede büyük miktarda enerji tasarrufu anlamına gelebilir.

Tüm Reklamları Kapat

Bir araştırma laboratuvarı, yapay zeka modellerini, ağırlıkları paylaştırarak veya ağın birden fazla bölümünde aynı ağırlıkları kullanarak daha küçük hale getirmenin yolları inceliyor. Bunlara "şekil değiştiren ağlar" adını veriyorlar.[6] Çünkü küçük bir ağırlık kümesi, herhangi bir şekil veya yapının daha büyük bir ağına yeniden yapılandırılabiliyor. Diğer araştırmacılar, ağırlık paylaşımının aynı eğitim süresinde daha iyi performansla sonuçlandığını göstermiştir.[7]

Geleceğe dönük düşünecek olursak, yapay zeka araştırmaları cemiyeti, enerji verimliliği yüksek eğitim programları geliştirmeye daha fazla yatırım yapmalıdır. Aksi takdirde, ne tür modellerin geliştirildiği, bunları eğitmek için ne tür verilerin kullanıldığı ve modellerin niçin kullanıldığı da dahil olmak üzere, gündemi belirlemeye gücü yeten birkaç kişinin, yapay zekaya hâkim olması riskiyle karşı karşıya kalırız.

Alıntı Yap
Okundu Olarak İşaretle
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zekaya Giden Yol Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zekaya Giden Yol yazı dizisinin 10. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Süperzeka’ya Giden Yol Çok Yakınımızda!" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
8
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?
  • Merak Uyandırıcı! 12
  • Tebrikler! 5
  • Umut Verici! 2
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 1
  • Üzücü! 1
  • Muhteşem! 0
  • Bilim Budur! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: The Conversation | Arşiv Bağlantısı
  • ^ K. Hao. We Read The Paper That Forced Timnit Gebru Out Of Google. Here’s What It Says.. (4 Aralık 2020). Alındığı Tarih: 2 Nisan 2021. Alındığı Yer: MIT Technology Review | Arşiv Bağlantısı
  • ^ K. Hao. Training A Single Ai Model Can Emit As Much Carbon As Five Cars In Their Lifetimes. (6 Haziran 2019). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: MIT Technology Review | Arşiv Bağlantısı
  • ^ J. Devlin, et al. Bert: Pre-Training Of Deep Bidirectional Transformers For Language Understanding. (11 Ekim 2018). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: arXiv.org | Arşiv Bağlantısı
  • ^ E. Strubell, et al. Energy And Policy Considerations For Deep Learning In Nlp. (5 Haziran 2019). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: arXiv.org | Arşiv Bağlantısı
  • ^ Center on the Developing Child at Harvard University. Brain Architecture. (20 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: Center on the Developing Child at Harvard University | Arşiv Bağlantısı
  • ^ B. A. Plummer, et al. Shapeshifter Networks: Decoupling Layers From Parameters For Scalable And Effective Deep Learning. (18 Haziran 2020). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: arXiv.org | Arşiv Bağlantısı
  • ^ Z. Lan, et al. Albert: A Lite Bert For Self-Supervised Learning Of Language Representations. (26 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 3 Nisan 2021. Alındığı Yer: arXiv.org | Arşiv Bağlantısı
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 21/03/2023 13:26:55 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/10317

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
Akış
İçerikler
Sosyal
Gündem
Yağ
Görme
Hastalık Kataloğu
Evrimsel
Sağlık Bakanlığı
Mühendislik
Doğru
Karanlık Enerji
Tespit
Diş Hastalıkları
Paleontoloji
Etimoloji
İmmünoloji
Hastalık
Öne Çıkan
Hücre Biyolojisi
Zooloji
Kan
Yeni Koronavirüs
Bilimsel
İnfografik
Hava
Sars-Cov-2 (Covid19 Koronavirüs Salgını)
Çiftleşme
Dil
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Bugün Türkiye'de bilime ve bilim okuryazarlığına neler katacaksın?
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
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
K. Saenko, et al. Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne?. (3 Nisan 2021). Alındığı Tarih: 21 Mart 2023. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/10317
Saenko, K., Sert, B. G., Bakırcı, Ç. M. (2021, April 03). Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne?. Evrim Ağacı. Retrieved March 21, 2023. from https://evrimagaci.org/s/10317
K. Saenko, et al. “Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Translated by Bengisu Gülüm Sert, Evrim Ağacı, 03 Apr. 2021, https://evrimagaci.org/s/10317.
Saenko, Kate. Sert, Bengisu Gülüm. Bakırcı, Çağrı Mert. “Makineler Öğrenirken Çok Fazla Güç Tüketiyor! Yapay Zekayı Enerji Açısından Bu Kadar Obur Yapan Ne?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Translated by Bengisu Gülüm Sert. Evrim Ağacı, April 03, 2021. https://evrimagaci.org/s/10317.

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.