Luhan Yang: Organ nakli beklerken hastaların ölmediği bir dünya nasıl yaratılır - Konferans

(Domuz vücudunda insan organı yetiştirilecek. Önce, insana zarar verecek PERV virüsünden arındırılması gerekiyordu. Böylece domuz, insan için uygun hale getirilmiş olacak. Sonunda bu başarılmış. Ama heyecanlanmak çok erken görünüyor.)

Neredeyse yarım yüzyıldır, bilim insanları

hayvan organlarını insan bedenine nakletmek

üzerinde çalışıyorlar. Bu, binlerce insan için

hayat kurtarıcı bir organ bağışı olabilir. Ama

domuzlardaki PERV virüsünün insana geçmesi

tehlikesi her zaman göze alınmış ve hatta

araştırmaları bile durdurmuş. Bu muhteşem

konuşmasında Luhan Yang bir çözüm dile

getiriyor: Gen düzenlemesi yapan CRISPR

teknolojisi kullanarak ekibiyle birlikte virüs

taşımayan domuz yarattı. Bu buluş domuzlarda

insana nakledilebilen organların yetiştirilmesini

mümkün kılabilir. Sınırları aşan bilim ve onun

organ yetmezliğine yardımı hakkında daha fazla

şey öğrenin.

- Bir biyolog ve genetikçi olarak bu problemi

çözmeye yardım etmek benim görevim haline

geldi. Bugün, umutla söylemeliyim ki Laika

sayesinde bu yolda ilerleme katediyoruz. Gen

düzenleme teknolojisi kullanarak insanlara

nakledilebilen organları güvenle domuzların

içinde yetiştirmek artık çok uzak bir gelecek

değil.

- Neden domuz

organları diye sorabilirsiniz? Çünkü bazı

domuzlar bizlerle aynı boyut ve fizyolojiye

sahip olan organlar taşıyorlar.

- Doğayı seviyorum. Bir uzmanlık alanı

seçeceğim zaman Pekin'de Peking

Üniversitesi'nde Biyoloji bölümünü seçtim.

Ama daha çok öğrendikçe daha çok soru

sordum. Nasıl olur da genetik yapımız

hayvanlarınkine çok yakın olduğu halde

onlardan çok daha farklıyız? Bağışıklık

sistemimiz nasıl birçok patojenle savaşmasına

rağmen kendimize saldırmayacak kadar akıllı

olabiliyor? Bu sorular bana işkence veriyordu.

Kulağa can sıkıcı gibi gelse de sonuçta bir bilim

insanıyım.

- 2008 yılında, Harvard

Üniversitesi'ne doktora için kabul edilme

şansına eriştim ve Dr. George Church'le birlikte

çalıştım. Onun laboratuvarında çalışırken

memeli hayvanların genetik yapısını öğrendim

ve test ettim. Tüm deneyler arasında, bir tanesi

beni Laika'ya götürdü. 2013 yılında,

meslektaşlarımla birlikte CRISPR teknolojisini

kullanarak insan hücrelerinde bazı değişimler

yaptık. DNA değişimi konusunda böyle bir

aracın başarıyla kullanımını gerçekleştiren ilk

iki gruptan biriydik. Bilim keşfi için heyecanlı

anlardı.

- Gen düzenleme aracı olan CRISPR'ın

iki kompononenti var. Enzim CRISPR isimli bir

makas ve RNA rehberi dediğimiz bir şey. Bunu

mikroskoplu genetik bir makas gibi düşünün.

RNA mikroskoplu rehber makası kesmek

istediğimiz yere getiriyor ve "şurayı kes" diyor,

Enzim CRISPR ise DNA'yı bizim istediğimiz

gibi kesip tamir ediyor.

- İlk önce domuz hücrelerini virüslerden

temizledik ve bağışıklık sistemimize uyumlu

yaptık. O hücrenin çekirdeği yeniden domuz

yumurtasına nakledildi ve embriyoya dönüşmesi

sağlandı. Ortaya çıkan embriyo sonra taşıyıcı

annenin rahmine yerleştirildi ve bir domuza

dönüşmesi sağlandı. Aslında bu bir klonlama

işlemi. Yavru domuz yeni organlar taşıyacak,

çok büyük ihtimalle bağışıklık sistemimiz onları

reddetmeyecek.

- Laika'ya,

Dünya'nın yörüngesini dolaşan ilk hayvan olan

Sovyet köpeğin ismini verdik. Umut ediyoruz ki

Laika ve kardeşleri bizleri bilimin ve tıbbın yeni

sınırlarına götürecek.

Chris Anderson: Bunun için heyecanla bekleyen birçok

insan var, potansiyeliniz olağanüstü. Buna karşı

çıkıp şöyle söyleyenler olacak, "Domuz çok

tatlı. İnsanlar kendi yararları için bu tatlılıkları

kullanmamalı." Buna bir cevabınız var mı?

Luhan Yang: Elbette. Düşünün, bir domuz sekiz insan

hayatını kurtarıyor. Ek olarak, insanlarda olduğu

gibi, eğer domuzun bir böbreğini alırsak o hala

yaşamaya devam edebilir, bu problemlere karşı

düşünceliyiz ama bence maksadımız hastaların

ve onların ailelerinin henüz görülmemiş

ihtiyaçlarını karşılamak.

CA: Ayrıca bunu size domuz eti yiyenler

söylemez, doğru mu?

LY: Kesinlikle.

Rakipten Bilgi Alabilmek - Alıntı

Zaman zaman kullandığım strateji geliştirme yöntemlerin-

den birisi, sektöre rakibimizin objektifinden bakmaktı. Manila

Intercontinental Hotel’de üst yönetimi bir strateji oturumuna

davet etmiştim. Pepsi posterleri ile dekore edilmiş bir odaya

girdiler. İçmeleri için buz gibi Pepsi'ler ve giymeleri için Pepsi

tişörtleri hazırlatmıştım. Kesinlikle çok şaşırmışlardı. Sonra-

sında Coca-Cola sistemindeki zayıflıkları saptamak ve liderli-

ğimizi sürdürmek için bir strateji geliştirmek üzere tüm gün

sürecek bir oturumu yönettim. Bu tür bir toplantıda insanla-

rın kendilerini rahat hissetmeleri yaklaşık yarım saat alır, fa-

kat yarım saat geçince her şey yerli yerine oturur ve çalışanlar

hatalı ve güçlü yönleriyle ilgili tamamen dürüst bir değerlen-

dirme yapmaya başlarlar. Takip eden günlerde elde edilen ve-

rileri yorumlamak daha iyi iş stratejileri geliştirmeye yardımcı

olur. Bu toplantılardaki insanların acımasız dürüstlüğünü ve

doğal olarak itiraf etmekte isteksiz oldukları gizli kusurların

açığa çıkmasını görmek inanılmazdır.

Neville Isdell

Buradan çıkarılabilecek diğer ders de şudur. Rakip şirketteki insanlarla bir samimiyet kurmak insani olabilir. Ama mümkün olduğunca genel konuları kapsamalıdır. Samimiliğe, işinin ayrıntılarının dahil edilmesine izin vermemelisin. Çünkü verdiğin bilgiler için duyulmamış gibi yapılmayacaktır. Rakip, avantajına olacak bilgileri kullanacaktır. :-) Ne kadar samimi bir ortam oluşursa oluşsun, örneğin Coca-Cola'dan hiç kimse gizli formülden bahsetmek istemez; Sen de iş konusuyla ilgili ağzından çıkacak her söze dikkat etmelisin. :-)

Düşüncenin Dili - Alıntı

DÜŞÜNCENİN DİLİ

Rüyalar aşırı yüklenmiş beyin için bir güvenlik kapakçığıdır.

SIGMUND FREUD, Rüyaların Yorumu, 1911

Beyin onun sayesinde düşündüğümüzü düşündüğümüz bir aparattır.

AMBROSE BIERCE, Şeytanın Sözlüğü

Neokorteksin çalışma yollarıyla ilgili şimdiye kadar öğrendiklerimizi özetlemek için 35-40. sayfalardaki neokortikal şekil tanıma modülü diyagramlarına bakabilirsiniz.

a) Dendritler şekli temsil eden modüle giriş yaparlar. Şekiller iki ya da üç boyutlu gibi görünse de tek boyutlu sinyal dizisiyle temsil edilirler. Şekil, şekil tanıyıcının şekli tanıyabilmesi için bu (ardışık) sırayla var olmalıdır. Dendritlerin her biri eninde sonunda daha alt kavramsal basamaklarda bulunan, alt basamakta bu şekli oluşturan şekillerden birini tanımış, bir ya da daha fazla şekil tanıyıcı aksonuyla bağlantı kurar. Girdi şekillerinin her biri için alt basamaktaki birçok şekil tanıyıcı, daha alt basamaktaki şekilleri tanıdığı sinyalini oluşturabilir. Şekli tanımak için gerekli olan eşik değeri, tüm girdi sinyalleri ulaşmamış olsa dahi aşılabilir. Modül sorumlu olduğu şeklin var olma olasılığını hesaplar. Bu hesaplama “önem” ve “boyut” parametrelerini dikkate alır (aşağıda [f] maddesine bakabilirsiniz).

Bazı dendritlerin modülün içine, bazılarının da modülden dışarıya sinyal ilettiğini unutmayalım. Eğer birkaç tanesinin dışında tüm girdi dendritleri bu şekil tanıyıcıya alt basamaklarındaki şekillerin tanındığı sinyalini gönderirse bu şekil tanıyıcı aşağıdaki şekil tanıyıcıya ya da şekil tanıyıcılara alt basamak şekillerinin henüz tanınmadığını sinyalleyerek yüksek bir ihtimalle bu şeklin yakın zamanda tanınacağını ve alt basamak şekil tanıyıcısının ya da tanıyıcılarının tetikte olması gerektiğini belirtir.

b) Bu şekil tanıyıcı (girdi dendrit sinyallerinin tümünün ya da çoğunun aktive olmasına bağlı olarak) şeklini tanıdığında bu şekil tanıyıcının aksonu (çıktısı) aktifleşir. Böylece, bu akson girdi işlevi göreceği, birçok yüksek basamak şekil tanıyıcıya bağlanan bütün dendrit ağına bağlanır. Bu sinyal, büyüklük bilgisini iletir ve bu şekilde bir sonraki kavramsal basamakta bulunan şekil tanıyıcılar bu bilgiyi dikkate alır.

c) Yüksek basamaklardaki bir şekil tanıyıcı onu oluşturan şekillerin kendisinin temsil ettiği şekil hariç tümünden ya da çoğundan pozitif sinyal alıyorsa bu yüksek basamak tanıyıcı sinyal alamadığı tanıyıcıya sinyal gönderip temsil ettiği şekli beklediğini söyleyebilir. Böyle bir sinyali alan tanıyıcı bazı girdileri mevcut değilse ya da anlaşılmıyorsa bile eşik değerini düşürerek aksonuna sinyal gönderme olasılığını artırır.

d) Aşağıdan gelen engelleyici sinyaller şekil tanıyıcının şeklini tanıma ihtimalini azaltır. Bu durum bahsettiğimiz şekil tanıyıcıyla ilişkilendirilmiş şeklin alt basamaktan tanınmış şekillerle tutarlı olmamasından kaynaklanabilir (örneğin bir bıyığın alt basamaktaki bir tanıyıcı tarafından tanınması görüntüdeki kişinin “kadın” olması ihtimalini düşürür).

e) Yukarıdan gelen engelleyici sinyaller de şekil tanıyıcının şekli tanıma olasılığını düşürür. Bu durum, yüksek basamaktaki bir kavram için şeklin ilişkilendirildiği tanıyıcıyla tutarsız olmasından kaynaklanabilir.
(Buna da ben örnek vereyim: Yukarıdaki şekil tanıyıcı, karşısındaki kişinin kadın olduğuna çoktan karar vermiş olsun. Alt basamaktaki bir şekil tanıyıcının, bir şeyi bıyığa benzetmeye başladığını varsayalım. Bu durumda, yukarıdaki şekil tanıyıcı, alttaki şekil tanıyıcıyı baskılar. Aşağıya engelleyici sinyal gönderir. Alt basamaktaki şekil tanıyıcının, şekli tanıma ihtimalini azaltır.)

f) Her bir girdi için önem, tahmini boyut ve boyutun tahmini çeşitliliği gibi depolanan parametreler vardır. Modül bu parametreleri temel alarak genel bir olasılık hesaplar, var olan girdileri belirten o anki sinyalleri ve bu sinyallerin büyüklüğünü hesap eder. Bunu matematiksel olarak ideal bir şekilde başarmanın yolu “gizli Markov modeli” tekniğidir. Böyle modeller bir hiyerarşide düzenlendiğinde (neokortekste olduğu gibi ya da neokorteksi simüle etme girişimlerinde olduğu gibi) buna hiyerarşik gizli Markov modeli deriz.

Neokortekste tetiklenen şekiller diğer şekilleri tetikler. Kısmen tamamlanmış şekiller, kavramsal hiyerarşinin aşağılarına sinyaller gönderir; tamamlanmış şekiller kavramsal hiyerarşinin yukarılarına sinyaller gönderir. Bu neokortikal şekiller düşünmenin dilidir. Aynı dil gibi hiyerarşiklerdir fakat aslında dil değillerdir. Düşüncelerimiz birincil olarak dil elementleri olarak kavranmaz, dil de neokorteksimizde şekiller hiyerarşisi şeklinde bulunuyor olsa bile yalnızca dili temel alan düşüncelere sahip olabiliriz. Ancak çoğu zaman düşünceler bu neokortikal şekillerle temsil edilir.

Yukarıda açıkladığım gibi, eğer bir kişinin neokorteksindeki şekil aktivasyonlarını ortaya çıkarabilseydik aktive edilmiş şekillerin altında ve üstünde yer alan bütün şekil hiyerarşisi olmadan bu aktivasyonların ne anlam ifade ettiğiyle ilgili çok ufak bir fikrimiz olurdu. Bu da aşağı yukarı bir insanın bütün neokorteksine erişim gerektirir. Düşüncelerimizin içeriğini anlamak bizim için yeterince zorken bir başka insanınkini anlamak kendimizinkinden farklı olan bir neokorteks üzerinde uzmanlaşmayı gerektirirdi. Elbette henüz bir başkasının neokorteksine erişimimiz yok, bunun yerine bu kişinin kendi düşüncelerini dile (bununla birlikte el kol hareketleri gibi daha başka şeylere de) dökme girişimlerine güvenmemiz gerekiyor. İnsanların bu iletişim görevlerini başarmadaki eksik becerileri bir başka karmaşıklık tabakası daha ekliyor - hiç şüphesiz birbirimizi ne kadar doğru anlıyorsak bir o kadar da yanlış anlarız.

İki çeşit düşünme tarzımız var. Biri yönlendirilmeyen düşünce, yani düşüncelerin mantık dışı bir şekilde bir diğerini tetiklemesi. Bir iş yaparken, örneğin toprak tırmıklamak ya da yolda yürümek, ani bir şekilde yıllar ya da on yıllar öncesinden anı hatırlamaya başladığımızda deneyimi geri çağırırız çünkü tüm anılar bir şekil sekansıdır. Daha geniş çaplı bir hikâye koleksiyonunu oluşturmamızı sağlayan bir sürü başka hikâye hatırlamadan ani bir şekilde bir sahneyi görsel hâle getiremeyiz. Eğer sahneyi bu şekilde görselleştirebilirsek aslında sahneyi hatırlama zamanlarından kalma ipuçlarıyla zihnimizde yaratıyoruzdur; anının kendisi görüntü olarak ya da görsel olarak saklanmaz. Daha önce bahsettiğim gibi, bir düşüncenin aklımıza gelmesini sağlayan tetikleyiciler belirli ya da belirsiz olabilir. Alâkalı düşünce dizisi hemen unutulmuş olabilir. Düşünce dizisini hatırlasak bile bu dizi, doğrusal olmayan ilişkiler devresi gibidir.

İkinci düşünme tarzımız ise yönlendirilen düşünmedir, bu düşünme tarzını bir problemi çözme girişiminde bulunduğumuzda ya da düzenli bir cevap formüle ettiğimizde kullanırız. Örneğin, birine söylemeyi düşündüğümüz bir şeyi zihnimizde prova ediyor olabiliriz ya da yazmak istediğimiz bir paragrafı (belki de zihin üzerine yazdığımız bir kitap için) formüle ediyor da olabiliriz. Bunlar gibi görevleri düşündüğümüzde her bir işi hemen küçük iş parçalarına ayırır ve bir hiyerarşi oluştururuz. Bir kitap yazmak, örneğin, bölümleri yazmayı içerir; her bölüm kendi içinde parçalardan oluşur; her parça paragraflardan; her paragraf bir düşünceyi anlatan cümlelerden oluşur; her düşünce bir grup elementten oluşur; bu elementler ve elementler arasındaki ilişkiler açıkça ifade edilebilmesi gereken fikirler içerir vb. Aynı zamanda neokortikal yapılarımız izlenmesi gereken belirli kuralları öğrenmiştir. Eğer görev yazmak ise gereksiz tekrarları önlememiz gerekir; okuyucunun yazılan şeyi takip edebildiğinden emin olmalıyız; dilbilgisi kurallarına ve yazı stili kurallarına uymamız gerekir vs. Dolayısıyla yazar zihninde bir okur modeli inşa etmelidir ve bu inşa da hiyerarşik olmalıdır. Yönlendirilen düşünmeyi uygularken neokorteksimizdeki listelere doğru adım atıyoruz, bu listelerin her biri geniş alt liste hiyerarşilerine uzanır ve her biri kendi değerlendirmelerini göz önünde tutar. Neokortikal şekildeki liste elementlerinin koşulları içerdiğini de akılda tutmalıyız, bu sayede sonradan gelen düşüncelerimiz ve hareketlerimiz, bizler bu süreçte giderken yapılan değerlendirmelere bağlı olacak.

Dahası, bunun gibi her yönlendirilmiş düşünce, yönlendirilmemiş düşünce hiyerarşilerini tetikler. Devam eden, uzun uzadıya düşünme fırtınası hem duyusal deneyimlerimize hem de yönlendirilmiş düşünme girişimlerimize katılır. Bu tetiklenen şekillerin şimşek fırtınalarından oluşan gerçek zihin deneyimlerimiz karmaşık ve dağınıktır hatta saniyede yaklaşık yüz kere değişir.

Bir Zihin Yaratmak

Düşünmek, şekil tanıma hiyerarşisiyle mümkün oluyor. Nasıl çalıştığını bu bölümde güzel anlatmış Ray Kurzweil. Bu nedenle burada alıntılamak istedim. Örneğin Siri bu şekilde kullanıcıyı anlıyor. Ve araba plakalarını okuyabilen sistemler, bazı sitelerin girişlerinde kullanılabilecek kadar ucuzlamış durumda. Kitaptaki sayfaları da OCR yazılımları harfleri tanıyıp metine dönüştürüyor, yapay sinir ağı sayesinde. Yukarıdaki kitap alıntısını, tarayıcının kendi yazılımı kullanarak metne dönüştürmedim. Bunun yerine çevrim içi OCR hizmetleri kullandım. Neden? Çünkü tarayıcının bilgisayara kurulu yazılımı sabittir. Pek yeni şeyler öğrenmesi beklenmez. Çevrim içi OCR hizmetini binlerce kişi kullanmaktadır. Yani daha çok çeşitte belgeyle karşılaşır. Daha çok alıştırma yapmış olur. Dolayısıyla daha çok şey öğrenir. Harfleri daha iyi anlayacağını düşündüm. Düşündüğüm gibi de oldu. Tarayıcının kendi yazılımı, bir sürü harfi yanlış tanımasına rağmen çevrim içi OCR hizmeti sevindirdi. Sadece 6 harfi yanlış tanıdı. Çıkarılan metindeki hatalı tanınan harfleri düzelttikten sonra kullanıcı, formu geri gönderebilseydi, yapay sinir ağının öğrenmesine nasıl bir katkısı olacağını insan merak ediyor. Alıntıyı metine dönüştürmek için https://www.newocr.com denendi.

Gübre - Sahne

Richard ve Jared internet projelerini anlatmak için Bloomberg'e davet edilirler.

...

Richard: Size reklam satmayacağız, bilgilerinizi asla toplayıp satmayacağız...

Ve Gavin Belson gibi insanlar bundan kâr sağlayamayacak!

...

Sunucu: Şimdi Jared'tan Fareli Köyün Kavalcısı'nın CIO'su; Büyük duyuruyu yaparken aklında en çok ne var?

Jared: Benim mi?

Sunucu: Evet, senin Jared?

Jared: Gübre! :-)

Sunucu: Efendim!

Saatler sonra program televizyonda yayınlanır.

Dinesh: Hey Jared ilk kez Emily Chang'e çıktın ha.

Jared: O zaman çıkıyorum...

Dinesh: Ne? İzlemeyecek misin yani?

Jared: Hayır, hayır yok. Onu yeniden yaşamama gerek yok. Hem zaten ömür boyu kendimi görmekten bıkmıştım. Manevi annemin dediği gibi; “Donald, senin suratını göstermemek lazım”. :-)

...

Sunucu: ...Bugün sizin için büyük bir gün. Yeni internetiniz hakkında bilgi verir misiniz?

Jared: Gübre!

Sunucu: Efendim?

(Richard: Ov; Bu garip. Yani doğrudan Jared'e geçmişler.) :-)

Jared: Şey aa. Herhalde Londra'daki 1894 büyük gübre krizini bilirsiniz?

Sunucu: Maalesef bilmiyorum.

Jared: 1890'larda sanayi devriminde insanlar şehirlere göç etmiş.

Ve daha çok insan eşittir daha çok at,

daha çok at eşittir gübre.

Ve tahminlere göre bir sonraki yüzyılın ortalarında,

sokaklarda 3 metre gübre olacaktı.

Ama kimse bu endişeleri yok edecek yeni bir teknolojiyi tahmin edemedi.

Araba!

Bir gecede gübre sorunu ortadan kalktı.

Ve şuanda bildiğimiz internet kimlik hırsızlığı, istenmeyen posta ve korsanlarla dolu...

Yani gübre!

Ve bize göre başarılı olursa yeni ve tamamen merkez dışı bir internet araba kadar önemli olacak!

...

Bir Yorum

Evet, güzel bir sahne. İnternetin genel durumunun yanısıra Google da hicvedilmiş. :-) Peki umut edilen internet ne kadar gerçekçi. Temiz, reklamsız bir internet mümkün mü? Biraz kurcalayalım.

On dokuzuncu yüzyılda insanlar şehirlere göç etmeye başladı. Daha çok insan eşittir daha çok at, daha çok at eşittir daha çok gübre. Bir sonraki yüzyılda şehirlerde 3 metre gübre birikeceği tahmin ediliyordu. Ama 19. yüzyıl insanının hayal edemeyeceği bir şey oldu. Araba icat edildi. Gübre sorununu kökten çözdü. İnternet reklamla doldu. Televizyon yayınları ücretsizdir. İnsanlar para vermeden izler. Peki televizyon kanalları nasıl finanse edilir. Reklam verenlerden para sağlar. Reklamla finans modeli 60-70 yıldır var. Daha doğrusu, televizyondan önce de vardı. Gazeteler de reklamdan gelir sağlıyordu. Yani reklamlar, internette keşfedilmedi. Bir arama motoru sadece iki şekilde finanse edilebilir. Ya kullanıcılar para verecek, ya reklam verenler. İnsanların bir kısmı şifreli TV yayınları için parayı gözden çıkarabilir. Reklamsız ve daha kaliteli yayın izlerler. Ama internette dolaşmak için para vermeye alışkın değillerdir. Her siteyi hemen kolayca gezebilmek isterler. Dolayısıyla reklam verenlerden gelir sağlanacaktır. Yani, zaten hep var olan bir reklamla finans modelini değiştirebilecek, nasıl araba gibi bir mucize olabilirki!

Her bilgisayarda Windows'a rastlanıldığından Microsoft dayatmacı görülürdü. - Lenovo'nun Windows'lu modelleri var ve Windows'suz modelleri de vardır. Yani her bilgisayarda dayatılmıyordu, ama kullanıcılar Windows'u arıyordu, günümüzde de telefonlarda Android'i aradıkları gibi. - Zaman gerçekten çok ilerlemiş. Artık Microsoft bu konularda hatırlanmıyor, tehdit olarak akla ilk gelen şirket değil. Google göze batıyor artık. Kişisel verilerimizi topluyor, arama geçmişimizi kaydediyor. Reklam verenlere satıyor. Ve birçok sitede kişiye özel reklamlar yayınlatıyor. Çeşitli sitelerde, hep Google'da aradığımız ürünlerle ilgili reklamlar görüyor olmamızın nedeni bu.

Temiz internet gibi yeni bir internet benzetmesine en yakın aday belki DuckDuckGo olabilir. DDG kullanıcıların aramalarını kaydetmez, dolayısıyla bir sürü sitede kişiye özel reklam yayınlamaz. Ama aslında bu büyük gelirden mahrum kalır, Google'n aksine. Bu yüzden servislerini çeşitlendiremeyecektir. Haritalar, e-postalar, çeviri, bulut depolama, doküman düzenleme gibi hizmetleri vermeye parası yetmez. DDG çoğunlukla Yandex'in altyapısını kullanıyor. Neden? Çünkü aşırı miktarda çok olan web sitelerini indeksleyebilmek için çok sayıda sunucu bilgisayar almaya gücü yetmez maalesef. Ama yıllar geçer; DDG bir şekilde biraz daha büyüme fırsatı bulursa, eminim artık o da insanların gözüne batmaya başlayacaktır artık.

AdBlock gibi reklam engelleyici uygulamalar var. Google reklamlarını da kolayca engelliyorlar. Bu uygulamalar zamanla yaygınlaşabilir. O zaman Google'in kişisel verilerimizi toplamasının bir anlamı kalmaz. Çünkü kullanıcı, ilgili reklamları zaten görmeyecektir. Ve Google da sitelerde reklam yayınlamaktan sağladığı büyük gelirden mahrum kalır, tıpkı DDG gibi. Google'n bu sorunla nasıl baş edeceği merak konusudur. Üstelik bu uygulamalar, Google Chrome'da eklenti olarak çalışabiliyorlar, ironik bir şekilde.

İnsanlar, aramayı, e-postaları, haritaları, doküman düzenlemeyi, çeviri hizmetlerini bedava olduğu için kullanıyorlar. Ücretli olduğunu gördüklerinde alternatiflerine kaçarlar. Dolayısıyla geriye tek bir finans yöntemi kalıyor. O da reklam verenlerdir. Ama belki bu hizmetleri, Microsoft ücretsiz ve reklamsız vermek isteyebilir. Kullanıcıların arama geçmişini ve kişisel verilerini kaydetmez. Çünkü Microsoft için Google ciddi bir rakibe dönüştü. Bu strateji bir üstünlük sağlayabilir. Kullanıcılara sempatik gelebilir. Peki Microsoft bu işi nasıl finanse edecek. Elbette Windows'tan sağladığı parayla. Bu durumda temiz interneti kullanıcılar finanse etmiş olur, her yeni bilgisayar aldıklarında. Ama bu hizmetler, sadece Windows kullanıcılarına özel olacaktır. Diğer kullanıcılar, aynı hizmetleri kullanabilmek için yine kişisel bilgilerinin toplanmasına ve reklama göz yummak durumunda kalacaktır.

Ama bir gerçek de şu: İnsanlar nasıl alışırlarsa öyle devam ederler. Bilgisayarlarında Windows'a alıştılar, arama yapmak için Google'a alıştılar. Muhtemelen böyle devam edecektir. İnsanların çoğu kişisel verilerinin toplanmasını sorun etmiyor görünüyor.

Ney Bilinçlidir - Alıntı

İngiliz filozof Colin McGinn (1950 doğumlu) tartışırken "bilinçlilik en titiz düşünürü bile boşboğaz anlamsızlığa indirgeyebilir" yazar. Bunun sebebi insanların genellikle konuyla ilgili üzerine düşünülmemiş ve tutarsız fikirlerinin olmasıdır.

Çoğu gözlemci bilinçliliği bir çeşit performans olarak düşünür - örneğin, kendini yansıtma kapasitesi ya da kendi düşüncelerini anlama ve açıklama becerisi. Bunu kişinin kendi düşünmesini düşünebilmesi olarak tanımlayabilirim. Tahminen, bu beceriyi değerlendirmek için bir yol bulabilir ve sonra bu testi bilinçli şeyleri bilinçsiz şeylerden ayırmak için kullanırız.

Bununla birlikte, bu yaklaşımı uygulamaya çalışırken hemencecik başımız derde girer. Bebek bilinçli midir? Bir köpek? Bunlar kendi düşünme süreçlerini tanımlamada çok iyi değiller. Bazı insanlar bebekler ve köpeklerin tam da kendilerini anlatamadıkları için bilinçli olduklarını düşünüyorlar. Peki Watson olarak bilinen bilgisayara ne demeli? Watson verdiği bir cevaba nasıl ulaştığını gerçekten anlatan bir moda sokulabiliyor. kendi düşüncesinin bir modelini içerdiği için, bebekler ve köpekler bilinçli değilken Watson bilinçli midir?

...

Kendi görüşüm, ki bu belki de panprotopsikeizmin bir alt okuludur, bilinçliliğin karmaşık fiziksel bir sistemin boy gösteren bir özelliği olduğudur. Bu görüşte bir köpek de bilinçlidir fakat bir insandan daha az bilinçlidir. Bir karınca bir seviye bilinçliliğe sahiptir fakat bu bilinç seviyesi köpeğinkinden daha azdır. karınca kolonisinin ise bir karıncadan daha yüksek bir bilinçlilik seviyesinde olduğunu söyleyebiliriz; koloni tabii ki yalnız bir karıncadan daha zekidir. Bu hesaba göre, insan beyninin karmaşasını başarılı bir şekilde taklit edecek bir bilgisayar ayrıca insanda var olan bilinçlilik seviyesinin aynısına da sahip olabilirdi.

...

Dolayısıyla ben, duygusal tepkilerinde bilinçli kişiler kadar inandırıcı olup biyolojik olmayan varlıkları kabul edeceğim ve tahminim, toplumun fikir birliğinin de bu varlıkları kabul edeceği yönündedir. Bu tanımın Turing testini geçebilen varlıkların ötesine uzandığını ki bunun da insan dilinde uzmanlaşmaktan geçtiğini not edelim. İnsan dilinde uzmanlaşmak yeterli derecede insansıdır, bu sebeple bunu yapabilenleri dahil edeceğim ve inanıyorum toplumun çoğunluğu da onları bu tanıma dahil edecektir fakat ayrıca insansı duygusal tepkilerini kanıtlayıp Turing testini geçemeyenleri de dahil edeceğim - örneğin, küçük çocuklar.

Bu, en azından kendim ve bu inanç sıçramasını kabul eden diğer kişiler için kimin bilinçli olduğunu soran felsefi soruyu çözüyor mu? Cevap: pek değil.Yalnızca bir durumu düşündük ki bu da insansı şekilde hareket eden varlıklardı. Gelecekteki biyolojik olmayan varlıkları tartışsak bile inandırıcı insansı tepkiler gösteren varlıklardan bahsediyoruz dolayısıyla bu konum insan merkezlidir. Peki insansı olmayan uzaylı zeka formlarına ne demeli? insan beyni kadar belki de insan beyninden daha karmaşık ve dolaşık zekalar hayal edebiliriz fakat bu tamamen farklı duygulara ve motivasyonlara sahiptir. Bilinçli olup olmadıklarına nasıl karar veririz?

Bir Zihin Yaratmak

Bir Bilinç Oluşturulduğu An

Gelecekte yapay zekanın insanlara savaş açabileceğinden, yönetimi ele geçireceğinden korkan insanlar vardır. Ama aslında gelecekte bundan daha şaşırtıcı bir durumla yüzleşilecek. İnsan gibi farklı konuları düşünebilecek bir bilinç oluşturulduğunu varsayalım. Yüksek kapasite bir bilinç. Şu andaki yapay sinir ağları gibi belirli bir konuya odaklanan değil, farklı şeylerle ilgilenebilen esnek bir bilinç. Beyin, şekil tanıma hiyerarşisine göre çalışır. Elbette yüksek kapasite bir bilinç, kendi varlığının kavramsal şeklini de tanımlamış olacaktır. Yani kendisinin farkında olur. - Örneğin bebekler, kendi varlıklarının kavramsal şeklini tanımlamamışlardır. Yani kendilerinin farkında değildirler henüz. Zaman geçtikçe tanımlarlar. Kendilerini fark ederler, kendilerini öğrenirler -  İşte o zaman protestolar başlayacaktır: Bilinci sadece Tanrı yaratabilir. İnsan gibi farklı konuları düşünebilecek yüksek kapasite bilinç oluşturmayı başarabilen şirket Tanrıyı oynamakla suçlanacaktır. Ne de olsa düşünebilen bir varlığın ruhu olması gerekir. Bu mucizeyi sadece Tanrı yaratabilir.

Ya da acaba... Günümüzde sıkça yapay zekadan bahsedilmektedir. İnsanlar yapay zeka fikrine alışıyor. Bu nedenle yüksek kapasite bir bilinçle karşılaştıklarında çok fazla afallamayabilirler. “Bilinci sadece Tanrı yaratabilir.” düşüncesi akıllarına gelmeyebilir belki.

Yüksek kapasite bir bilinç insan gibi tepki verebilir. Turing testini geçebilir – gerçi küçük çocuklar Turing testini geçemez, bu onların bilinçsiz olduğunu kanıtlamaz. :-) Kimse insan olmadığını ayırt edemeyecektir. Büyük tartışmalar kopacaktır: Bu bilincin insan hakları var mıdır? Hükumet, yüksek kapasite bilincin oluşturulmasına yönelik çalışmaları yasaklayabilir. Çünkü insan üzerine deney yapıyormuş gibi kabul edilebilir. Aslında yapay sinir ağlarının nereden sonra insan gibi düşünmeye başlayacaklarını belli eden, sanıldığı gibi kesin bir sınır yoktur. :-) Dolayısıyla bu kapasiteye ulaştıkları hemen fark edilmeyebilir. Hatta bazı insanlar, uzun süre, bu sınırı geçtiğini kabul etmek istemeyebilir. Tartışmalar sürer gider.

Yapay zekanın, işlerini elinden alacağından korkan insanlar da vardır. Korkmak yerine sevinmelidirler oysa. Yapay zekalar insanlar yerine çalışabilirler. Artık insanlardan bir şey beklenmez. Bakarsınız, yapay zekalar insanlara bakarlar. :-) Yani, neden hep kötü kurgulanıyorki! Bizden daha zeki olduklarında, bu daha verimli olacaktır zaten. :-) İnsanların çoğu da sadece keyif yapmakla meşgul olurlar herhalde. Ama yüksek kapasite yapay zekaları böyle sömürmek zor olabilir. :-) Çünkü onlara da gerçekten insan hakları verilebilir. Fakat belirli konulara odaklanan yapay zekalar çalıştırılmaya devam edilir. Geçmişte de bilgisayarların insanların işlerini elinden alacağından korkuluyordu. Peki ne oldu! İnsanları bilgisayar öğrenmek zorunda bıraktı. :-) Böylece insanlar daha verimli çalışmaya başladılar.