Stephen Wolfram: Her Şey Teorisini Hesaplamak

Bugün bir fikir hakkında konuşmak istiyorum. Büyük bir fikir. Aslında, bu fikrin sonunda, geçtiğimiz yüzyılda çıkmış tek büyük fikir olarak görüleceğini düşünüyorum. Bu hesaplama fikridir. Şimdi, elbette ki bu fikir bize bugün sahip olduğumuz bütün bilgisayar teknolojisini de getirdi. Ama aslında hesaplama fikrinin daha çok işi var. Bu çok derin, çok güçlü, çok temel bir fikir ve bunun etkilerini yeni görmeye başladık.

Ben hayatımın son 30 senesini hesaplamayı oldukça ciddiye almaya çalışan üç büyük projede çalışarak geçirdim. Genç yaşta, bilgisayarları araç olarak kullanan bir fizikçi olarak başladım. Sonra, daha derinlere indim, yapmak istediğim hesaplamalar hakkında düşündüm, hangi ilklerden oluşturulabileceklerini ve nasıl mümkün olduğunca otomatize edilebileceklerini tahmin etmeye çalıştım. Neticede, sembolik programlamaya dayalı tam bir yapı hazırladım ve bu da Mathematica'yı oluşturmamı sağladı. Ve son 23 yıldır, giderek artan bir hızla, daha fazla yeni fikir ve yetenekleri Mathematica'ya eklemekteyiz, ve bunun Ar-Ge, eğitim ve diğer birçok alanda iyi işlerin yapılmasını sağladığını söylemekten mutluyum. Açıkçası, itiraf etmeliyim ki Mathematica'yı oluşturmak için çok bencil bir nedenim de vardı. Onu kendim kullanmak istedim, Galileo'nun 400 yıl önce kendi teleskobunu kullanması gibi. Ama ben astronomik evrene değil, hesaplama evrenine bakmak istiyordum.

Normalde programları, çok özel amaçlar için oluşturduğumuz karmaşık şeyler olarak görürüz. Peki ya tüm muhtemel programlar uzayına ne demeli? Burada çok basit bir programın gösterimi var. Eğer bu programı çalıştırırsak, bunu elde ederiz. Çok basit. Şimdi bu program için kuralı biraz değiştirmeyi deneyelim. Şimdi başka bir sonuç alıyoruz, halen çok basit. Tekrar değiştirmeyi deneyin. Biraz daha karmaşık bir şey elde edersiniz, ama bunu bir süre çalıştırırsak, anlarız ki, sonuç desenimiz biraz karışık olsa da, çok düzgün bir yapısı var. Soru şudur : Başka bir şey olabilir mi ? Bunun için ufak bir deney yapabiliriz. Hadi ufak bir matematik deneyi yapalım, deneyip bulalım.

Bu baktığımız türdeki tüm muhtemel programları çalıştıralım. Bunlara hücresel otomatlar adı verilir. Buradaki davranışta çok fazla çeşitlilik görebilirsiniz. Çoğu çok basit şeyler yapıyor. Ama eğer tüm farklı resimler arasında, 30. kurala bakarsanız, ilginç bir şeylerin döndüğünü görebilirsiniz. O zaman hadi 30. kurala daha yakından bakalım. İşte burada. Biz sadece şu aşağıdaki basit kuralı takip ediyoruz ama tüm bu şaşırtıcı şeyleri elde ediyoruz. Bu hiç de alıştığımız bir şey değil, ve söylemeliyim ki, bunu ilk gördüğümde, önsezilerim büyük bir şok yaşadı, ve, aslında, onu anlayabilmek için, Sonunda farklı bir bilim yaratmak zorunda kaldım.

(Gülüşmeler)

Bu son 300 küsür yıldır kullandığımız matematik bazlı bilimden farklı, daha genel bir bilimdir. Bilirsiniz, doğanın bize çok karmaşık gelen birçok şeyi nasıl görünüşte çok zahmetsizce ürettiği bize büyük bir gizem gibi gelmiştir. Sanırım biz onun sırrını bulduk. O sadece hesaplama evreninde ne varsa onları örnekliyor ve çoğunlukla 30. Kural gibi şeyler elde ediyor ya da bunun gibi. Ve bunu bilmek, bilimde uzun zamandır süren gizemleri açıklamaya başlıyor. Fakat sayısal indirgenmezlik gibi yeni sorunları da getiriyor. Yani, biz bilimin bir şeyleri tahmin etmemize izin vermesin alışkınız, ama bunun gibi bir şey esas olarak indirgenemezdir. Sonucunu etkin şekilde bulmanın tek yolu, onun gelişmesini seyretmektir. Bu benim hesaplama denkliği adını verdiğim prensibe bağlıdır, bu prensibe göre inanılmaz basitlikteki sistemler bile herhangi bir şey kadar karmaşık hesaplamalar yapabilirler. Rastgele hesaplama yapabilmek gibi hemen her yerde olan bir şeyi yapabilmek için, çok fazla teknoloji veya biyolojik evrim gerekmez. Bu kadar basit kuralı olan şeyler bile yapabilir. Bunun, bilimin sınırları hakkında, biyolojik süreçler ve ekonomilerin tahmin edilebilirliği ve kontrol edilebilirliği hakkında, evrendeki zeka hakkında, özgür irade gibi sorular hakkında ve teknoloji yaratma hakkında derin imaları vardır.

Bilirsiniz, bu bilim üzerinde yıllarca çalışırken merak edip durdum, "Bunun ilk harika uygulaması ne olacak?" Çocukluğumdan beri, bilgiyi sistemleştirmek ve bir şekilde hesaplanabilir yapmak konusunda düşünüyorum. Leibniz gibi insanlar da 300 yıl önce bunu merak etti. Fakat hep sanıyordum ki ilerleme kaydetmek için, esasında tüm beyni kopyalamam gerekiyor. Ama şimdiki düşüncem: Benim bu bilimsel paradigmam farklı bir şey öneriyor. Ve, bu arada, Mathematica'daki devasa hesaplama yetenekleri var elimde, ve büyük, delice projeler yapmak için maddi kaynağı olan bir üst düzey yöneticiyim. Ve dünyadaki sistematik bilginin ne kadarını hesaplanabilir yapabileceğimizi görmeye çalışmaya karar verdim.

Bu gerçekleşeceğinden emin bile olamadığım, büyük ve çok karmaşık bir projedir. Fakat aslında iyi gittiğini söylemekten mutluyum. Ve geçen yıl Wolfram Alpha'nın ilk web site versiyonunu yayımlayabildik. Onun amacı soruların cevaplarını hesaplayan ciddi bir bilgi motoru olmaktır. Bir deneyelim. Çok basit bir şeyle başlayalım. En iyisini umalım. Çok iyi. Pekala. İyi gidiyoruz. (Gülüşmeler) Hadi daha zor bir şey deneyelim. Diyelim ki. Matematiksel bir şey yapalım ve umarız cevabını verebilir ve bize ilginç şeyler, ilgili matematik hakkında şeyler anlatmaya çalışır. Gerçek dünya hakkında bir şeyler sorabiliriz. Bakalım, --bilmem-- İspanya'nın GSMH'sı nedir? Ve bize bunu anlatabilmelidir. Şimdi bununla ilgili bir hesaplama yapabiliriz, Varsayalım ki İspanya'nın GSMH'sını bölelim, bilmem ki, --hmmm-- Microsoft'un gelirine bölelim.

(Gülüşmeler)

Esas fikir bunu, bu tür bir soruyu aklımıza geldiği gibi yazıp sorabilmektir. O yüzden bir soru soralım, mesela sağlıkla ilgili bir soru. Varsayalım ki 50 yaşındaki bir erkeğin Düşük Yoğunluklu Lipoprotein seviyesinin 140 olduğunu bulan bir labaratuvar olsun. Bunu yazalım ve Wolfram Alpha şimdi gidip mevcut sağlık verilerini kullanacak ve bu özelliklerdeki birinin nüfusun hangi kesimine denk geldiğini bulmaya çalışacak. Şunu sormayı deneyelim, bilmem ki, uluslararası uzay istasyonu.

Ve orada olup biten şudur: Wolfram Alpha sadece bir şeye bakmıyor; uluslararası uzay istasyonunun şu anda nerede olduğunu, ne kadar hızlı gittiğini vs eş zamanlı olarak hesaplıyor. Yani Wolfram Alpha bir sürü şey biliyor. Şu anda, herhangi bir standart referans kütüphanesinde bulabileceğiniz her şeyi içeriyor. Fakat hedef daha da ileri gitmek ve tüm bu bilgileri genişçe demokratikleştirmek, ve tüm alanlarda otorite kaynağı olmaya çalışmak, ve insanların sorduğu kendine özgü soruların cevaplarını hesaplamak, ve bunu başkalarının yazdığı bilgiler arasından arayarak değil, aksine mevcut bilgileri kullanarak bu özel sorulara taze yeni cevapları hesaplamaktır.

Wolfram Alpha tabii ki devasa büyüklükte, çok zorluklar içeren uzun vadeli bir projedir. Başlangıç için zilyon tane farklı veri kaynağını düzenlemek gerekir, ve bunun için beşeri alan uzmanları ve Mathematica otomasyonu altyapısını inşa ettik. Bu sadece başlangıç. Ham gerçekler ve veriler ile soruları gerçekten cevaplayabilmek için hesaplamak gerekir, bilimin ve diğer alanların yüzyıllar boyunca ortaya çıkardığı tüm o yöntemleri, modelleri, ve algoritmaları vesaire uygulamak gerekir. Sadece Mathematica'yla başlamak bile, çok büyük bir uğraştır. Şimdiye dek Wolfram Alpha'da çok farklı alanlardaki uzmanlar tarafından yazılan yaklaşık 8 milyon satır Mathematica kodu var.

Wolfram Alpha hakkındaki en önemli fikir sıradan konuşma dilini kullanarak ona soru sorabilmektir, bu demektir ki insanların girdi alanına yazdığı tüm o tuhaf ifadeleri bir kenara atmak ve o yazılanları anlamlandırmaktır. Ve şunu söylemeliyim ki bu adım son derece imkansız olabilir. İki büyük şey oldu. İlki, hesaplama evrenini araştırmaktan gelen dilbilim ile ilgili birtakım yeni fikirlerdir. Ve ikincisi, gerçekten hesaplanabilir bilgiye sahip olmak birinin dili anlama girişimini tamamen değiştirdiğinin farkına varmaktır. Ve, tabii ki, şimdi Wolfram Alpha ortalıkta geziniyorken, onun gerçek kullanımından bir şeyler öğrenebiliriz. Ve Wolfram Alpha ile onun kullanıcıları arasında gerçekten ilginç bir ortak evrimleşme süreci meydana gelmiştir. Ve bu gerçekten cesaret verici. Şu anda web sorgularına bakarsak, %80'i ilk seferde başarıyla cevaplanıyor. Ve iPhone uygulaması gibi şeylere bakarsanız, bu oran oldukça daha büyük. Yani tüm bunlardan memnunum.

Fakat birçok yönden, halen Wolfram Alpha'nın en başındayız. Demek istediğim, her şey güzelce büyüyor. Daha da emin oluyoruz. Wolfram Alpha teknolojisinin, daha birçok yerde hem böyle bir sitedeki gibi halka açık veriler üzerinde çalışırken, hem de kişi ve şirketlere has özel veriler üzerinde çalışırken karşınıza çıkmasını umabilirsiniz. Biliyorsunuz, Wolfram Alpha'nın bilgi-tabanlı hesaplama diyebileceğimiz yepyeni bir hesaplama yöntemi sunduğunu fark ettim, ki bu durumda herhangi bir kimse sadece ham veriyle değil aksine çok geniş bir mevcut bilgi hazinesiyle başlıyor. Ve birisini bunu yaptığı vakit, ister internette olsun ister başka yerde sonuçta hesaplanabilir şeyleri dağıtma ekonomisini gerçekten değiştiriyor.

Biliyorsunuz şu anda burada çok ilginç bir durum var. Bir tarafta, muntazam ve net bir dili olan ve birçok alanda özenle tasarlanmış yetenekleri ile birçok işi birkaç satır kod ile yapabilen Mathematica var. Size birkaç örnek göstereyim. Burada küçük bir Matematik programı var. Burada birtakım farklı özellikleri eklediğimiz bir şeyler var. Burada bu çizgide sadece biraz eğlenmemizi sağlayacak bir arayüz oluşturacağız. Devam ederseniz, çeşitli algoritmik şeyler yapan ve kullanıcı arayüzleri oluşturan bu biraz daha karmaşık program ortaya çıkar. Ama bu net şeylerden oluşan bir şeydir. Bur Mathematica'ya ne yapması gerektiğini anlatan gayet muntazam ve net bir tanımlamadır.

Diğer tarafta elimizde dünyanın ve insan dilinin tüm karmaşıklığının ve diğer şeylerin gömülü olduğu Wolfram Alpha var. Peki bu şeyleri bir araya koyduğunuzda ne olur? Bence oldukça harika olur. Mathematica'nın içinde Wolfram Alpha ile örneğin, gerçek dünya verilerini alan muntazam programlar yapabilirsiniz. Burada çok basit bir örnek var. Ayrıca belirsiz ifadeler de girebilirsiniz ve Wolfram Alpha'nın ne demek istediğinizi anlamaya çalışmasını deneyebilirsiniz. Haydi burada deneyelim. Fakat bence burada gerçekten heyecan verici olan şey bunun bize programlamayı demokratikleştirme şansı vermesidir. Demek istediğim, herhangi bir kimse ne istediğini gündelik dilde söyleyecek, ve, esas fikir, Wolfram Alpha bu yazılanlarla istenen şeyi tam olarak hangi kodun yapabileceğini bulmaya çalışacak ve onlara daha büyük ve net programlar inşa etmelerini sağlayacak örnekler sunup bunlar arasından istediklerini seçmelerini sağlayacak. Bazen, Wolfram Alpha istenen her şeyi anında yapabilecek ve ardından hesaplamayı yapabileceğin büyük programı tümüyle verecek. Burada birçok eğitsel malzemenin ve diğer birçok şey hakkında topladığımız bir sürü örneklerin yer aldığı büyük bir web sitesi var. Bilmiyorum, size bir örnek göstereceğim, belki burada. Bu sadece tüm bu hesaplanabilir belgelerin bir örneği. Bu, burada çalışabilen muhtemelen oldukça kısa bir Mathematica kodudur.

Pekala, tekrar uzaklaşalım. Pekala, bu yeni bilim türümüzü teknoloji üretmek için kullanacağımız genel bir yöntem var mı? Söz konusu fiziksel maddeler olunca dünyayı dolaşıp belirli maddelerin belirli teknolojik amaçlar için uygun olup olmadığını araştırmaya alışmışız. Görünen o ki aynı şeyi hesaplama evreninde de yapabiliriz. Bitmez tükenmez bir program kaynağı var dışarıda. Asıl mesele onları insanların kullanımı için nasıl toplayacağımızdır. Örneğin Kural 30'un gerçekten iyi bir rastgelelik üreticisi olması gibi. Diğer basit programlar doğal ve sosyal dünyadaki işlemler için iyi modeldir. Ve, örneğin, Wolfram Alpha ve Mathematica gerçekten bizim hesaplama evrenini araştırırken keşfettiğimiz algoritmalarla doludur. Ve, örneğin, bu -- buraya geri dönüyoruz -- Bu, hesaplama evreninde arama yaparak müziksel yapılar bulan besteciler arasında şaşırtıcı derecede popüler oldu. Bir anlamda, kitlece düzenlenmiş yaratıcılığı edinmek için hesaplama evrenini kullanabiliriz. Umuyorum ki, örneğin, Wolfram Alpha'yı rutin olarak icat ve keşif yapmak ve hiçbir mühendisin ve hiçbir artan evrim sürecinin bulamayacağı tüm bu harika şeyleri bulmak için kullanabiliriz.

Bu bizi mutlak soruya götürüyor. Hesaplama evrenin bir yerinde kendi fiziksel evrenimizi bulmamız mümkün müdür? Belki de evrenimiz için oldukça basit bir kural veya basit bir program vardır. Fizik tarihi bizden, evrenin kuralının son derece karmaşık olduğuna inanmamızı isteyecektir. Fakat hesaplama evreninde son derece basit kuralların nasıl oldukça zengin ve karmaşık davranışlar ürettiğini gördük. Bizim bütün evrende de olup biten bu olabilir mi? Eğer evrenin kuralları basitse, onların çok soyut ve çok alt düzeyde olmaları, örneğin bir şeyleri tanımlamayı zorlaştıran zaman ve uzay düzeyinin çok altında işliyor olmaları gerektiği kaçınılmaz olacaktır. Fakat geniş bir vaka sınıfında, evreni bir tür ağ gibi görebiliriz, öyle ki bu ağ yeterince büyük olduğunda aynen birçok molekülün daimi bir sıvı gibi hareket ettiği şekilde davranmaya başlayacaktır. Ardından evren, bu ağı dereceli olarak güncelleyen küçük kuralları uygulayarak evrimleşmek zorundadır. Ve her olası kural, bir şekilde, aday bir evrene karşılık gelir.

Aslında, Bunları henüz göstermedim, ama burada benim baktığım birkaç aday evren yer alıyor. Bunların bazıları umutsuz evrenler, tamamen kısır, boşluk, zaman veya maddenin olmadığı diğer patolojiler gibi buna benzer sorunlar. Fakat son birkaç yılda bulduğum heyecan verici şey, bizim evrenimiz olmadığı gayet açık olan aday evrenleri bulmaya başlamak için hesaplama evreninde çok da uzağa gitmeniz gerekmediğidir. İşte problem: Bizim evrenimiz için ciddi bir aday, mutlak şekilde sayısal indirgenmezlikle doludur, bu da demektir ki, onun gerçekten nasıl davranacağını veya fiziksel evrenimizle eşleşip eşleşmediğini kestirmek indirgenemez derecede zordur. Birkaç yıl önce izafiyet teorisini ve hatta genel görelilik kuramı ve yer çekimini başarılı bir şekilde kopyalayan ve en azından kuantum mekaniği hakkında ipuçları veren son derece basit kurallı aday evrenler olduğunu keşfettiğimde oldukça heyecanlanmıştım. Peki, fiziğin tamamını bulabilecek miyiz? Emin değilim. Fakat bence bu aşamada en azından denememek utanç vericidir.

Kolay bir proje değil. Çok teknoloji oluşturmak zorundayız. Muhtemelen en az mevcut fizik kadar derin yapılar inşa etmeliyiz. Ve tüm bunu organize edecek en iyi yöntemin ne olduğundan emin değilim. Bir takım oluştur, aç dünyaya, ödüller ver vb. Fakat bugün burada size bu on yıl için evrenimizin kuralını elimizde tutup tutamayacağımızı, ve evrenimizin tüm aday evrenler içinde nerede yer aldığını görüp göremeyeceğimizi, ve Wolfram Alpha'ya "evrenin teorisi" yazınca onun bize anlatıp anlatamayacağını görebilmek için bu projenin bitmesine kendimi adadığımı söyleyeceğim.

(Gülüşmeler)

Hesaplama fikri üzerinde 30 yıldan fazladır araçlar ve metotlar oluşturarak, zeki fikirleri miyonlarca satır koda dönüştürerek ve bunları sunucu tarlaları üzerinde öğüterek çalışıyorum. Her geçen yıl ile birlikte, hesaplama fikrinin ne kadar güçlü olduğunu fark ediyorum. Bize zaten uzun bir yol kat ettirdi, fakat bunun dahası var. Bilimin temellerinden teknolojinin limitlerine, bizzat insan durumunun tanımına kadar, bence hesaplamanın kaderi geleceğimizin fikrini tanımlamaktır.

Teşekkürler.

(Alkış)

Chris Anderson: Bu hayret vericiydi. Bekle burada. Bir sorum var.

(Alkış)

Doğrusu çok şaşırtıcı bir konuşmaydı. Bu tür bir düşünce tarzının nasıl bir şekilde sicim kuramına veya insanların evrenin temel açıklaması olarak gördüğü şeylere bağlanabileceğini bir veya iki cümlede anlatabilir misin?

Stephen Wolfram: Fiziğin, doğru olduğunu bildiğimiz, örneğin fiziğin standart modelleri gibi taraflarını bağlayabiliriz. Yapmaya çalıştığım şey, fiziğin standart modelini daha iyi şekilde yeniden üretmek veya baştan yanlıştır. İnsanların son 25 küsür yıldır sicim kuramı ve diğer şeyler ile yapmaya çalıştıkları, standart modele dönebilmek için yapılan fakat henüz o noktaya ulaşamayan ilginç araştırmalardır. Benim tahminim yaptığım büyük sadeleştirmelerin sicim kuramında yapılan kadar gerçekten kayda değer etki yapmasıdır, fakat bu henüz nasıl olacağını bilmediğim karmaşık bir matematik şeyidir.

CA: Dinleyiciler arasında Benoit Mandlebrot var. O da basit bir başlangıçtan nasıl karmaşıklık çıkacağını göstermiştir. Senin çalışman bununla alakalı mı?

SW: Öyle sanırım. Benoit Mandlebrot'un çalışmalarını bu tür alanların temel taşı olarak görüyorum. Benoit özellikle iç içe kalıplar, fraktallar ve yapının bir ağacın dallarına benzeyen büyük dallardan küçüklerin çıktığı ve küçük dallardan da daha küçüklerinin çıktığı yapılara ilgi duyuyor. Bu gerçek karmaşıklığa giden yollardan bir tanesidir. Bence, kural 30 gibi hücre otomasyonları bizi farklı seviyelere götürür. Aslında bizi farklı bir seviyeye çok net bir yoldan götürüyorlar çünkü onlar karmaşıklık oluşturabilen şeyler gibiler bu karmaşıklığın olabileceği en büyük hali gibi bir şey ...

Daha çok anlatırım ama lafı uzatmayacağım.

CA: Stephen Wolfram, teşekkürler.

(Alkış)