Devrelerin Kökeni Üzerine: Doğal Seçilimle Evrimleşen Elektronik Devreler, Robotlar, Sistemler!

İngiltere'nin Sussex kentindeki eşsiz bir laboratuvarda, bir bilgisayar çok geniş ve çeşitli bir adaylar listesi arasından dikkatli bir seçim aptı. Her bir aday, duygulardan bağımsız olarak değerlendirildi ve her birine, çok katı bir dizi kritere bağlı olarak sayısal bir başarı değeri (uyumluluk, fitness) atandı. Makinanın görevi, bu grup içerisindeki en başarılı çifti tespit etmekti. Sonrasındaysa, bu seçilen ikili birbiriyle çiftleşerek bir yavru üretiyordu. Böylece bir sonraki nesle erişebilecek yavrular üretiliyordu. Tahmin edilebileceği gibi, her bir çiftleşme döngüsünde yavrular birazcık daha evrimleşiyordu ve böylece, bilgisayara girilmiş olan "kusursuz birey" tanımına en uygun olanlara yavaş yavaş ve kademeli olarak ulaşıyordu.

Ancak sanmış olabileceğinizin aksine, söz konusu adaylar kan, damar ve kromozomlardan oluşmuyordu. Biyolojik olan bu özelliklerin aksine deneyde seçilenler, basitçe 1'ler ve 0'lardan oluşuyordu. Bu basit veri grupları bir araya gelerek daha da başarılı oldukça, bilgisayar ustası Adrian Thompson, teknolojik evrimi merak ve heyecanla izliyordu.

Dr. Adrian Thompson, Sussex Üniversitesi Enformatik Bölümünden bir araştırmacı. Deneyi, 1990'lerin ortasında doğan ve o zamanlarda oldukça bakir olan donanım evrimi alanının bazı örneklerinden birisiydi. Bu araştırma sahasınun ilkeleri kabaca, Darwin'in zarif prensibi olan Doğal Seçilim'e benzerdir. Doğal Seçilim ilkesi dahilinde, nitelikleri bakımından en avantajlı olan bireylerin hayatta kalma ve üreme şansı daha yüksek olacaktır. Bu süreç sayesinde faydalı olan özellikler, hayatta kalanlardan yavrulara aktarılabilecektir. Aynı zamanda bu sırada daha az faydalı olan veya tamamen faydasız olan özellikler baskılanmaktadır.

Evrimleşen Elektronik Devreler!

Dr. Thompson bilgisayar devreleriyle oynayarak, mikroçip tasarımı için "en uyumlunun hayatta kalması" ilkesinin faydalı fikirler verip veremeyeceğini inceliyor. Araştırmasını sürdürmek için, Alan-Programlanabilir Kapı Dizisi (Field-Programmable Gate Array, veya kısaca FPGA) denen özel bir çip üretti. Bu çipin iç mantığı, normal çiplerin sabit mantık düzeneklerinin aksine tamamen yeniden yazılabiliyor. Bu esneklik, işlev gören devrenin geleneksel çiplere göre daha yavaş ve devreyi ısıtan şekilde olmasına neden oluyor; ancak aynı zamanda, tek bir çipin modem, ses-tanıma ünitesi, ses işleyici veya istenen herhangi bir diğer bilgisayar parçasına dönüştürülebilmesini sağlıyor. Kişinin tek yapması gereken, dilediği uygun konfigürasyonu çipe yüklemek...

Enformatik araştırmacısı Dr. Thompson, çipin başarması için oldukça net bir görev seçerek deneyine başladı: çipin, iki farklı ses tonu arasındaki farkı ayırt edebilmesini istiyordu. Geleneksel bir ses işlemcisi, içerisindeki yüz binlerce önceden tasarlanmış mantık blokları sayesinde böyle bir görevi kolaylıkla yerine getirebilir. Ancak Thompson, kendi donanımının bu geleneksel olanlardan farklı, tamamen yeni bir çözüm üretebilmesini istiyordu. Bunu yapabilmek için, 10'a 10'luk bir mantık hücresi dizisi kullandı. Yani yalnızca 100 tane mantık kapısı... Dahası, sistem saatini devre dışı bırakarak geleneksel metotlardan biraz daha saptı. Böylece çip, devrenin dijital kaynaklarını senkronize etmek için kullandığı geleneksel yöntemi tamamen yitirmiş oldu.

Sonrasında, rastgele belirlediği 50 farklı 1 ve 0 kümesi üretti. Bu, canlılığın başladığı "ilkin çorba" benzeri, rastgele bir başlangıçtır. Bilgisayarı, bu kümeleri tek tek FPGA çipine aktardı, 2 ayrı ses oynattı ve her bir 1-0 kümesini (yani canlılardaki "genom"a karşılık gelen dizini) bu sesleri ayırt etmek konusundaki başarılarına göre puanlandırdı. Bu puan, daha önceden belirlenen bir kritere göre yapılıyordu. Tıpkı canlıların, halihazırda doğa tarafından belirlenen doğal şartların içerisine doğması gibi... Bu doğa şartları içerisinde belirlenen kriterlere bağlı olarak en uyumlu canlıların hayatta kalabilmesi gibi, sesleri ayırt etmek konusunda da belirli olan kriterlere en uygun olanlar, en yüksek puanları alabiliyordu. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, ilk baştaki rastgele belirlenen konfigürasyon programlarının hiçbiri, kriterleri tamamen tatmin edemedi. Çünkü genomlar, tamamen rastgele belirlenmişti! Hatta ilk baştakilerin en başarılı olanları bile öylesine başarısızdı ki, bilgisayar sadece ufacık farklılıklara bakarak daha iyi olanları belirlemek zorunda kaldı. Genetik algoritma, eldeki küme içerisindeki en başarısız olanları eledi ve en iyi olanların kendi sanal DNA'larının parçalarını, tıpkı eşeyli üremede olduğu gibi partnerleri ile kaynaştırmasını sağladı. Ara sıra meydana gelmesine izin verilen mutasyonlar, oraya veya buraya 1 veya 0'lar ekleyerek dijital kümelere çeşitlilik katmayı sürdürdü.

İlk yüz nesilde, rastgele 1-0 kümesi atalarından evrimleşen devrelerde pek az gelişme görüldü. Ancak çok geçmeden çipte bazı umut verici değişimler gözlenmeye başladı. 220. nesle gelindiğinde, FPGA kendisine gelen ses girdisini taklit etmeye başladı. Bu, istenen sonuçtan çok uzak olsa da, evrimin yaşandığına dair net bir gösterge oldu. Çipin performansı, elektronik seks ve hayatta kalma süreci devam ettikçe ufak adımlarla ilerledi. Her seferinde daha karmaşık ve başarılı devreler oluşmaya başladı. 650. nesle gelindiğinde çip, 1 kiloHertz (kHz) frekansındaki dalgalara belirli bir hassaslık kazanmıştı. 1400. nesle gelindiğinde ise iki sesi birbirinden ayırt etme başarısı %50 seviyesini aşmıştı bile!

Nihayet, 4000. nesil civarında, test sistemi en iyi çipe ulaştı. Dr. Thompson 1 kHz'te bir dalga girdisi yaptığında, mikroçip hatasız bir şekilde güç çıktısını sıfıra indiriyordu. 10 kHz oynattığında çıktı, 5 Volt'a sıçrayıveriyordu. Daha da ileri giderek çipin "dur" ve "başka" şeklindeki seslere tepki verebilecek şekilde evrimleşmesini istedi. Birkaç yüz nesil sonra, bu görev de başarılabilecek şekilde evrim yaşanmıştı! Tahmin edilebileceği gibi, Doğal Seçilim prensibi özelleşmiş devreleri, hem de insanların kullanacağından kat kat az kaynak kullanarak üretebiliyordu! Üstelik kimsenin bunu nasıl başardığına, yani devrenin tam olarak nasıl çalıştığına dair en ufak fikri bile yoktu...

Evrim Nasıl Bir Ürün Verdi?

Dr. Thompson en başarılı yavrunun içine bakarak metotlarına dair bilgiler edinmek istedi. Evrimleşmiş çip, 100 mantık kapısından sadece 37 tanesini kullanıyordu. Bunların da ba birçoğu, ilginç bir şekilde geribildirim döngüleri oluşturacak şekilde evrimleşmişti. 5 tekil mantık hücresi, diğer gruplardan tamamen bağımsızdı. Yani bunlar, çıktıyı hiçbir şekilde etkileyemiyordu. Ancak araştırmacılar, bunlardan herhangi bir tanesini devredışı bıraktıklarında çip, artık tonları birbirinden ayırt edemiyordu! Bu durum, evrimsel süreçte ortaya çıkan karmaşık özellikleri şu andaki hallerinde devredışı bıraktığımızda neden bir anda, tamamen işlevsizleştiklerine ışık tutabilir. Karmaşık sistemlerin parçalarından bir tanesinin çıkarıldığında bütünün işlevsizleşmesi, onların evrimleşmediği ve son halleriyle var oldukları anlamına gelmez! Çiplerde olan da tam olarak budur. Son olarak, üretilen nihai program aynı türden bir başka FPGA'e aktarıldığında, güvenilir bir şekilde çalışamıyordu.

Görünen o ki evrim, sadece görev için en uyumlu olanı seçmemişti. Aynı zamanda spesifik bir mikroçip ortamında bulunan elektromanyetik koşulları da dikkate almıştı. Söz konusu 5 ayrı mantık hücresi çipin çalışması için hayati öneme sahipti. Ancak bunların çip ile etkileşme biçimi oldukça sıradışıydı. Muhtemelen bu 5 hücre, manyetik akıntı adı verilen bir etki dahilinde, etraflarındaki hücrelerdeki elektron akımını etkiliyordu. Dahası son üründeki hücreler, tipik bir çipte olduğunun aksine transistörlerin yalnızca AÇIK ve KAPALI olma durumunu kullanmıyordu. Dijital siyah-ve-beyaz davranışın (yani 1 ve 0'ların) arasında kalan gri bölgeleri de kullanıyordu.

Evrimin Yön Verdiği Teknoloji

Günümüzde araştırmacılar evrimleşen devrelerin gerçek dünyadaki potansiyelini yeni yeni keşfetmeye başladılar. Mühendisler, basit adaptif donanım sistemleri ile evrimleşebilen çipleri bir arada kullanarak geleneksel ekipmanları geliştirme deneyleri yapmaktadır. Bu hibritler (melezler) çok hızlı bir şekilde, sürekli evrimleşerek ve kontrol kodlarını değiştirerek yeni taleplere cevap verebilecek hale gelmektedir. Özellikle uzay araştırma endüstrisi, bu teknolojiden heyecan duymaktadır. Evrimleşebilir bir sistem kendisini yeniden düzenleyerek radyasyondan etkilenmekten kurtulabilir; böylece ağır zırhlı devrelerden ve gereksiz eklentilerden kurtulmamız mümkün olabilir. Benzer şekilde, araştırmacılar, robotların da bir gün evrimden esinlenen sistemler kullanarak, çevrelerine hızla adapte olabilen robotlar üretebileceklerini düşünüyorlar.

Modern süperbilgisayarlar da bu yapay evrime katkı sağlamaktadır. Sahip oldukları aşırı güçlü işlem kapasiteleri sayesinde simüle edilen prototipler üretebilmektedirler. İlk tasarımlar, hassas bir şekilde üretilmiş çevrelerde detaylıca ve dikkatlice test edilmektedir. Sonrasında en iyi adaylar, bir sonraki grupların üretiminde kullanılmaktadır. Nihayetinde, tatmin edici bir sonuç kendiliğinden evrimleşmektedir. Bu son-nesil tasarımlar sonradan gerçek hayatta üretilmekte ve test edilmektedir. Bu konuda NASA'nın yaptığı bir deneyi, Evrim Ağacı olarak burada detaylıca izah etmiştik. Bilim insanları, nihayetinde bu genetik algoritmaların motorlar ve roketler gibi karmaşık araçların üretimi ve geliştirilmesinde kullanılabileceğini ummaktadır. Ancak bu alandaki gelişmeler, aşırı isabetli simülasyonların yapılabilirliğine bağlıdır.

Evrimleşen Zekalar: Dost mu, Düşman mı, Mümkün mü?

Bu evrimsel bilgisayar sistemleri, karmakarışık problemleri çözebilmek için neredeyse akıllı bir düşünce sistemleri varmış gibi davranmaktadır. Ancak bu zekiymiş gibi gözükme, bir illüzyondan ve sanrıdan ibarettir. Tıpkı canlıların "ihtiyaçları olduğu için, istekleri dahilinde" asla evrimleşemiyor oldukları gibi, bu sistemler de "düşünerek, bilerek, isteyerek" evrimleşmemektedir. Söz konusu illüzyon, sistem dahilinde denenen çok sayıda çeşidin (varyantın) varlığından ve bunlar içerisinden her seferinde diğerlerinden biraz da olsa daha iyilerinin seçiliyor olmasından kaynaklanmaktadır. Bu çeşitliliğin içerisinde, bize gözükmeyen önemli bir bölüm, başarısız olduğu için elenmektedir. Şu anki anlayışımız çerçevesinde, en başarılı mikroçipler bile gerçek anlamıyla bir "zeka"yı barındırabilmek için fazlasıyla zayıftır. Diğer yandan, bir zamanlar 10x10'luk bir FPGA kullanarak, önceden tasarlanmamış bir çipin, karmaşık bir işlev olan 2 ayrı ses tonunun ayırt edilemeyeceğinin iddia edildiği zamanlar çok da eski değildir. Gelecekte, muhtemelen insanlar kadar ve daha önemlisi insanlar gibi zeki makinalarımız ve yazılımlarımız olacaktır.

Tabii ki bu konuda giderek büyüyen bir de etik endişeler söz konusudur. İnsanlar, bir süre sonra hayatlarının bu anlaşılamaz karmaşıklıktaki sistemler tarafından kontrol edilecek olmasından korkmaktadırlar. Örneğin tıbbi bir sistem ya da bir uçuş yazılımı içerisindeki uyku halindeki bir "gen", birdenbire ve hiçbir uyarı vermeksizin aktive olabilir. Bu da, sistemleri durdurulamaz bir şekilde çökertebilir. Benzer şekilde, zayıf bir şekilde tanımlanmış "başarı kriterleri", kendi kendine adapte olan sistemlerin, insanların hayatlarını hiçe saymak pahasına verimliliği arttıracak çözümler de üretmesine neden olabilir. Tüm bu risklerin ve endişelerin önlenip önlenemeyeceğini sadece zaman ve deneylerimiz gösterecektir.

Eğer ki evrimleşebilen donanımlar tüm testleri geçmeyi başarabilirse, Sussex devreleri yeni bir işlem tipinin önünü açabilir. Yeterince iyi gelişmiş bir FPGA varsa ve birkaç bin genetik malzeme değişimi yaşatmak mümkünse, bu genç ve esnek mikroçiplerin çözemeyeceği çok az sayıda problem olacak demektir. Her ne kadar günümüzdeki bilgisayarlar, tahmin edilebilir problemleri çözmek amacıyla nazik bir şekilde programlanıyorsa da, bu adapte olabilir alternatifler bir gün söz konusu sınırları söküp atabilir ve insan zihninin çözmek ve anlamak konusunda isteksiz ya da yetersiz kaldığı çözümleri bizlere sunabilir.