John von Neumann’ın ‘huni’sinden kurtulmak kolay mı?

BUGÜN benim bu yazıyı yazdığım bilgisayardan tutun da elinizdeki cep telefonuna, masanızdaki hesap makinanıza, televizyonunuzun içindeki işlemciye, otomobilinizdeki bir sürü şeye kadar giren, hayatımızın ayrılmaz parçası olan bilgisayarları temelde iki büyük matematikçiye borçluyuz.

Haberin Devamı

Bunlardan birincisi Alan Turing kuşkusuz. Bilgisayarı var eden matematiği o geliştirdi. Turing’in acıklı yaşam öyküsünü ve intihara sürüklenişini daha önce bu köşede yazmıştım.

* * *

Bilgisayarlarımızı borçlu olduğumuz ikinci büyük matematikçi, Macar asıllı Amerikalı John von Neumann.
Bugün bütün bilgisayarlar, temelde onun kurduğu mimariye göre çalışır. Buna göre, bilgisayarın işlemcisi ayrıdır, hafızası ayrı.
Bilgisayarın içinde, hafıza ile işlemci arasında ‘bilgi yolları’ vardır, bunlara ‘bus’ deniyor. Bilgisayarın hızı ve kapasitesi de, genellikle iki şeye bağlıdır: İşlemcinin işlem yapma hızı ile bu ‘bilgi yolları’nın bilgi taşıma, getirip götürme hızı.
Bilgisayarcılar, işte bu ‘bus’lara zaman zaman ‘Von Neumann hunisi’ adını da verirler. Bilgisayarınızın hızı o huninin genişliği kadardır ister istemez.
Bundan birkaç gün önce, artık bir bilgisayar üreticisi firma olmaktan çıkıp ‘icat ve yenilik şirketi’ne dönüşen IBM’in araştırmacıları, insan beynini taklit eden bir bilgisayar mikro çipi geliştirdiklerini açıkladılar. Bu yeni bilgisayara, ‘bilişsel bilgisayar’ denecek.
Peki bu ne demek? Basite indirgeyip anlatmaya çalışayım.

* * *

Haberin Devamı

İnsan beyni, bilgisayarlardan farklı olarak ‘Von Neumann mimarisi’ ile çalışmaz. Yani, işlemci ile hafıza birbirinden farklı yerlerde değildir.
İnsan beyninin bütün sırları çözülmüş değil ama geçmişe göre çok fazla şey biliyoruz beynin çalışma düzeni ve biçimi hakkında.
Beynimizde 10 milyardan fazla ‘nöron’ var, bunlar aynı anda hem işlemci hem de hafıza. Bütün bu nöronları birbirine karmaşık biçimde bağlayan 10 trilyondan fazla da ‘synapses’ yani ‘bağlantı’ var.
Bilgi, nöronlar arasındaki bu bağlantılardan elektrik akımı olarak taşınıyor.
Beynimizdeki nöronlar, bu bağlantılar sayesinde, paralel çalışabiliyor, diyelim gördüğümüz bir nesneyi hemen daha önce gördükleriyle kıyaslayıp bir şeye benzetebiliyor veya tanıyor; duyduğumuz bir sesi daha önce duyulmuş seslerle kıyaslayıp hangi dilde olduğunu ayırt ediyor, o dili ‘bilen’ nöronlar sayesinde sesi ‘anlamamızı’ sağlıyor vs.
Hepsinden önemlisi beyin öğreniyor. Gördüğü nesneleri öğreniyor. Olası tehlikeleri, imkanları öğreniyor. Bu öğrenim süreci de hiç bitmiyor, beynin öldüğü ana kadar devam ediyor.

* * *

Haberin Devamı

Yeni doğmuş bebeklerin konuşamaması veya yürüyememesinin fiziki sebepleri de var kuşkusuz ama onların beyinleri de henüz yürümeyi veya konuşmayı da öğrenmemiş durumda. Bu öğrenme, fiziki gelişimle birlikte 1 yıl ve civarında sürüyor. Sarsak da olsa yürümek ve basit bir kelime hazinesiyle konuşmak yani.
Amerika’da çok sayıda üniversite, hükümete bağlı DARPA (Savunma İleri Araştırmalar Ajansı) ve IBM’in işbirliğiyle yürütülen proje sonunda ortaya çıkan ilk mikro çip, insan beynini taklit etmeyi amaçlıyor.
Araştırmacılar henüz yolun başındalar. Yapmayı amaçladıkları şey, Von Neumann’ın hunisinden kurtulmak. Bu da hiç kolay değil.
Yepyeni bir matematik, yepyeni algoritmalar, geçmişten tamamen kopan bir bakış açısı...
İnsanlık geleceğini arıyor anlayacağınız...

Haberin Devamı

10 milyara karşı  256 ‘nöron’ Pong öğrenir mi?

IBM öncülüğündeki araştırmacıların ürettikleri ilk ‘beyin gibi’ çipte sadece 256 ‘nöron’ var. Ve bu 256 ‘nöron’u birbirine bağlayan 65 bin 536 ‘bağlantı’ bulunuyor.
İkinci bir çipte ise 262 bin 144 ‘bağlantı’ var.
İlk çip ‘öğrenme’ amaçlı, ikinci çip ise programlanabilir bağlantılardan oluşuyor.
Ve şimdilik üreticileri bu çiplere Atari’nin ilk piyasaya sürdüğü oyunlardan biri olan ‘Pong’u öğretmeyi amaçlıyorlar.
Eğer bunu başarırlarsa araştırmanın ilk aşaması geçilmiş olacak.
İnsan beynindeki 10 milyardan fazla nöron ve 10 trilyondan fazla bağlantı ile kıyaslandığında hiçbir şey değil yani. Ama bir başlangıç.
Zaten IBM’in amacı, nihayetinde 10 milyardan fazla ‘nöron’a ve 10 trilyondan fazla ‘bağlantı’ya sahip bir bilgisayar yapmak.
Daha da iddialı hedef şu: Bu bilgisayar sadece bir 1 kilowatt enerji kullanacak ve büyüklüğü de insan beyni kadar olacak.
Kıyaslama için bir bilgi vereyim: Aynı IBM’in bugünkü en hızlı bilgisayarı olan Blue Gene’in tam 147 bin 456 tane ‘işlemci’si var, hafıza büyüklüğü 144 terabytes’tan fazla, kocaman ve özel havalandırmalı bir kabinin içinde duruyor, en önemlisi 2 megawatt’tan fazla enerji harcıyor.

Haberin Devamı

Peki ne işe yarayacak bu ‘bilişsel bilgisayar?’

İNSAN beyni gibi çalışacak bu bilgisayar için Amerika’da dörtten fazla üniversite ve IBM bünyesinde farklı farklı disiplinlerden onlarca bilim insanı çalışıyor.
Çalışmalar, esasen günümüz bilgisayarlarının en yapamadığı şeye odaklanmış durumda: ‘Gördüğü’ nesneyi tanımak, anlamlandırmak, öğrenmek.
‘Bilişsel bilgisayar’ın yapması hedeflenen şeylerden biri şu örneğin:
Marketler veya bakkallarda, raflara buzdolaplarına yerleştirilecek minicik ‘sensor’lar yardımıyla koku, sıcaklık vs ölçümleri yapılacak ve böylelikle ürünlerin bozulup bozulmadığı saptanacak.
Basit gibi gözüküyor ama bu bir insan işi, bilgisayar işi değil.
Bir başka olası görev şu olabilir: Kavşak yerlerinde trafik ihlalleri ve tehlikeli sürüşler bilgisayar tarafından saptanabilir ve kazalar henüz oluşmadan önlenebilir.
Yine bir insan işi ama bunu da bilgisayara devretme zamanı yaklaşıyor olabilir anlayacağınız.
Peki ya hava tahminine ne dersiniz?

Yazarın Tüm Yazıları