Vergi Mükelleflerini Soymak - Sahne

 

Bir devlet okulunun yönetimindeki bazı kişiler, okul bütçesini kişisel amaçları için kullanmışlardır. Okulun banka kartını kullanmışlardır. Ve, o bütçeden yüksek miktarda harcamalar yapmışlardır, aslında alınmayan hizmetler için. Hatta okulda önceliği olmayan büyük projeler için milyon Dolarlık harcamalar yapmışlardır. Mesela SkyWalk Projesi için 8 milyon Dolar harcama yapmışlardır. Üstelik bu inşaat için her şirketten teklif de almamışlardır. Sonuçta bazı yöneticiler, milyonlarca Doları zimmetlerine geçirmişlerdir. Ama sonunda açığa çıkar. Soygun, gazetelere ulaştırılır. Gerçek bir olaya dayanmaktadır.

Frank: Böyle bakınca, kötü göründüğünün farkındayım.

Ama benim açımdan bakmaya çalış.

Bob: Kuru temizleme için 30 000 Dolar harcamışsın!

F: Yıllar boyunca harcadım,

ve hepsini geri ödüyeceğim, biliyorsun.

Okulun iyiliği için yaptım.

B: Hayır, sadece güzel görünmek istedin!

B: Hadi ama Frank.

Artık bu, bilinen bir sır!

F: Tamam, tamam.

Yıllar önce bir yemekteydik. Evet, şık bir yer değildi.

Bell bulvarında bir pizzacıydı.

İki Yunan salatası ve içecek istedik.

Bir hata yaptım ve yanlış kartı kullandım.

20 Dalar harcadım.

Okula, Pazartesiye kadar parayı cebimden ödüyeceğimi söylüyecektim.

Pazartesi geldi geçti.

Kimse bir şey demedi, kimse umursamadı!

Salı günü 60 Centlik bir simit aldım.

Bob, para isteseydim eğer;

Wall Street'e giderdim, senin gibi büyük bir evde yaşıyor olurdum.

Ama, bir fark yaratmak istedim.

Tamam mı. Yarattım, yarattım bak.

4 numarayız.

Bizi 4'e kadar çıkardım!

(başarı sıralamasında okulu 4. sıraya getirdiğinden bahsediyor)

Ve bunu, abartılı bir öğretmen maaşıyla yaptım.

F: Kızgın olduğunuzu biliyoruz.

Ama okulun bütçesinin rehin tutulmasını ve 

çocuklarımızın eğitiminin engellenmesine izin veremeyiz.

Bir Veli: Burda büyük bir tezgah var.

İstifa istiyoruz!

Bir Veli: Seni hapse atsınlar, yeter!

Yeter!

Elbette burası gelişmiş bir ülke. Vergi mükellefleri bütçelerin nereye gittiğini gerçekten umursuyorlar. O yöneticiler milyonlarca Doları zimmete geçirmekten tutuklanmışlardır. Yıllarca hapis yatarlar. Bu nedenle, daha geniş kapsamlı bütçeleri soymaya kimse cesaret edemez. Peki gelişmekte olan bazı ülkelerde durum nasıldır. Vergi mükelleflerinin çoğu, bütçelerin nereye gittiğiyle çok ilgili değillerdir. Pek umursamazlar. Bütçeleri kişisel amaçları için kullananlar bundan cesaret alır. Ve daha geniş kapsamlı bütçeleri zimmete geçirmeye başlarlar. :-)

Düşünmeyi Devretmek

“Robot hizmetçi” ve “robot sürücü” hâlâ çok uzak görünüyor ama öbürleri belki de sadece birazcık iyimser tahminlermiş. (1973”ten bakıldığında 2000'e daha çok varmış gibi görünüyordu.)

Bu öngörü başarıları ve başarısızlıkları üzerine, görece bariz görünenler dışında öngörüde bulunmaya tereddüt ediyorum. Ancak, günün birinde, insan zekâsını (ve tüm göstergelerini) yakalayıp geçen zekâ düzeyine sahip insan yapımı nesnelerin var olacağını öngörebilirim. Bu öngörüyü yapmamın sebebi, biz insanların makine olduğuna (çünkü makine değilsek başka ne olabiliriz ki?) ve bizlerin yaptığı her şeyi yapabilecek makineler inşa edebileceğimize, çünkü bunun hem iktisadi hem de bilimsel sebeplerinin var olduğuna inanıyor oluşumdur.

Alıntı: Yapay Zeka - Geçmişi ve Geleceği - Nils J. Nilsson

---

Böylece ekonomi de ilginç bir şekilde değişecektir. İnsanların işle ilgili kararlar vermesi gerekmeyecek. Artık önemli konuları kafaya takması anlamsız olacak. Çünkü zaten Yapay Zeka her şeyi değerlendirip en iyi kararları veriyor olacak. İnsan zekası zaten bu kadar iyi değerlendirmelere yetişemeyecek. Kararları Yapay Zekaya devretmek en iyi karar olacak gibi görünüyor. İnsan da zaten bir makine olduğuna göre, daha iyi hesaplamalar yapabilen daha iyi öğrenebilen yeni bir makine elbette daha kullanışlı olacaktır! Muhtemelen bunu en kolay yazılımlarda göreceğiz. Gelecekte yazılım kodlarını insandan daha iyi yazan Yapay Zeka olacaktır. Üstelik bunun için bir robot da olması gerekmiyor. O vakitten sonra artık, bir insanın oturup saatlerce kod düşünmesinin ne anlamı olabilirki. :-)

Sonuçta insanlar çok fazla şeyi kafalarına takmak zorunda kalmayacaklar gelecekte. Bir şeyleri düşünmeye devam etmek isteyebilirler, ama bu artık sadece hobi olacaktır. Böylece kendilerine daha fazla zaman ayırabilirler. Yani gelecekte, daha az stresli bir hayatları olacak gibi görünüyor. :-)

Gösteri Atı – Sahne

Senatör Lyndon B. Johnson, Demokrat Partinin başkan adayı olmak istemektedir. Senatörlerden oy istemektedir:

Lyndon: Beni neden başkanlık için desteklemedin?
Yarborough: Ama ilan etmedinki. :-)
L: Konumuzla ilgisiz. :-)
Y: Ben daha ziyade...
L: Kennedy’i seviyorsun.
Y: Senatör Kennedy’le birçok ortak prensibimiz var.
L: Bak Yarborough, bir gösteri atı bir de işe koştuğun at vardır.
Kennedy gösteri atıdır.
Göze hitap eder.
Ama tarlayı süreceğin zaman ahırdan çıkmaz asla. :-)

Lyndon B. Johnson amacına ulaşamaz. Demokrat Parti senatörleri başkan adayı olarak John Kennedy’i seçerler. John Kennedy başkan olur. Ve Kennedy, başkan yardımcısı olarak Lyndon B. Johnson’i seçer. :-)

Peki gösteri atı eksik partilere ne olur? Partideki olası gösteri atlarının da önünü tıkıyorlardır. O partiler doğruları konuştuklarını düşünseler de sıradan halkla bağ kurmayı beceremezler. Çünkü o fikirleri anlatmak için hangi güzel ifadelerin seçileceğini bilmek gerekir. Halkı kızdırmadan ve -daha önemlisi- hoşlarına gidecek şekilde ifade etmeyi bilenler ise sadece Gösteri Atlarıdır. Gösteri Atı olabilmek için ilk kural da onlardan biri -halktan biri- olduğunu hissettirmeyi bilmektir. :-)

Elbette bu “Gösteri Atı” benzetmesi, diğer alanlara da uyarlanabilir.

Yeni teknolojileri yaratan ciddi mühendisler vardır. Onlar gerçekten çok çalışırlar. İşte onlar işe koşulan atlardır. Bir de o teknolojiyi anlatanlar vardır. O teknolojinin felsefesini yapanlar vardır. Sıradan insanların dikkatini o teknolojiye çekerler. Yeni teknolojilere karşı hep oluşan ön yargıların azalmasını sağlamaya çalışırlar. Bu kişiler o teknolojinin mühendisliğinin derin ayrıntılarına belki yetişemeyebilirler ama o teknolojinin Gösteri Atı olmakta fena sayılmazlar. :-)

Bazı şirketler yeni ürün tanıtım gösterisini iyi yaparlar. Sahnedeki kişi üründen doğru ifadelerle bahseder. Ürünün özelliklerini iyi bir gösteriyle anlatır. İzleyenlerin ürünle ve şirketle bağ kurmasını sağlamış olur. Bu sayede ürünü biraz daha pahalıya satabilme imkanını yaratmış olur. Sahnedeki kişinin iyi bir tekniker olması gerekmez. Ürünle ilgilenen insanların bağ kurmasını sağlamayı bilen bir Gösteri Atı olması yeterlidir. :-) Şirketlerin, insanların dikkatini çekebilmek için ya da unutulmamak için arada bir gösteri yapması yerinde bir eylemdir.

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
Karşımda gördüğüm adamı, senin uydurduğunu bilen tek kişiyim - Sahne

Proteinlerin Hangi 3 Boyutlu Şeklini, Hangi Aminoasit Dizisinin Oluşturduğunu Yapay Zeka Çözdü - Haber

Proteinler, hücrelerin şeklini veren temel yapı taşlarıdır. Proteinler, aminoasitlerin zincir halinde birbirlerine bağlanması sonucu oluşan büyük organik bileşiklerdir. Hangi aminoasit dizisine göre, proteinlerin nasıl bir 3 boyutlu şekilde katlandığı anlaşılmaya çalışılıyor. Laboratuvarda gözlemleyerek anlamaya çalışılıyor. Bu yolla, 3 boyutlu proteinlerin şekliyle eşleşen aminoasit dizisinin toplandığı geniş bir veri tabanı oluşuyor. Ama laboratuvarda gözlemlemek oldukça pahalı teknikler gerektiriyor. Bu nedenle bir süredir Yapay Zeka deneniyor. Yapay Zeka bu geniş veri tabanını inceliyor. Hangi aminoasit dizisinin hangi proteinlerin 3 boyutlu şeklini ortaya çıkarıyor olduğunu hesaplamayı öğreniyor. Ve Yapay Zeka yarışmaya sokuluyor. Eşleşmeyi doğru tahmin etmekteki başarısı %90. Bu başarı, laboratuvarda pahalı tekniklerle gözlemlemeye daha az ihtiyaç kalacağını gösteriyor. Bu arada, aminoasit dizisi-proteinlerin şeklini eşleştirmeyi Yapay Zekaya öğretmeye çalışan şirket, Google'in DeepMind şirketi.

---

Bilim insanları, biyolojinin en büyük gizemlerinden birinin yapay zeka sayesinde "büyük oranda çözüldüğünü" açıkladı.

Proteinlerin üç boyutlu bir şekilde nasıl katlandığını hesaplayabilmek yarım yüzyıldır bilim insanlarının hedeflerinden biriydi.

Bilimsel bir yarışma düzenleyen organizatörler, Londra merkezli yapay zeka laboratuvarı DeepMind'ın bu gizemi büyük oranda çözdüğünü duyurdu.

Proteinlerin şekillerini anlamak, hastalıkları tedavi eden ilaçlar üretmek için kritik öneme sahip.

DeepMind'ın bu buluşunun çok sayıda hastalığa dair araştırmayı hızlandırması bekleniyor. Bunlara Covid-19 da dahil.

Yapay zeka programının pahalı ve uzun zaman alan laboratuvar yöntemleriyle kıyaslanabilecek bir başarıyla proteinlerin şekillerini ortaya koyabileceği belirtiliyor.

Yarışmanın panelinde yer alan California Üniversitesi'nden Dr. Andriy Kryshtafovych, bu gelişmenin "dikkate değer" olduğunu söylüyor:

"Proteinlerin şekillerini bu kadar hızlı ve isabetli bir şekilde belirleyebilmek bilimde bir devrim yaratma potansiyeline sahip."

Proteinler nedir?

Bütün canlılarda bulunan proteinler yaşam için gerekli olan kimyasal süreçlerde temel bir rol oynar. Bu şekiller, proteinlerin işlevlerini nasıl yerine getireceği konusunda belirleyicidir.

Pek çok hastalık proteinlerin kimyasal reaksiyonlardaki katalizör rolleri (enzimler), hastalıklarla mücadeledeki rolleri (antikorlar) veya kimyasal bilgi iletimindeki rolleri (insülin gibi hormonlar) ile ilişkilidir.

Yarışmanın paneline başkanlık eden Maryland Üniversitesi'nden Dr. John Moult "Bu hayati moleküllerin şekillerindeki en ufak değişiklik bile sağlığımızda felaket etkilere yol açabilir" diyor ve ekliyor:

"Bu yüzden bir hastalığı anlamak ve tedavi yöntemi bulmak için en etkili yollardan biri, bu sürece dahil olan proteinleri anlamaktır.

"İnsanlarda on binlerce protein vardır. Diğer türlerde ise milyonlarca. Bunlara virüsler ve bakteriler de dahil.

"Fakat bu proteinlerden yalnızca birinin şeklini anlayabilmek pahalı ekipmanlarla yıllarca süren çalışmalar gerektiriyordu."

Şekilleri nasıl oluşuyor?

1972'de Christian Anfinsen aminoasitlerin dizilimini bildikten sonra proteinlerin şekillerinin hesaplanabileceğini gösteren çalışmasıyla Nobel Ödülü kazandı.

Bunu başarabilmek için her yıl 20'den fazla ülkeden bilim insanlarından oluşan ekipler, aminoasit dizilimleri bilinen yaklaşık 100 proteinin şekillerini bilgisayar programlarıyla hesaplamaya çalışıyor.

Aynı anda biyologlar laboratuvarlarda x-ray kristalografi ve NMR spektroskopi gibi geleneksel yöntemlerle proteindeki her atomun konumlarını ortaya çıkarıyor.

Sonrasında Protein Yapısı Tahmini Tekniklerinin Eleştirel Değerlendirilmesi Üzerine Topluluk Genelinde Deney adlı ekipten bilim insanları tahminler ile gerçekleri karşılaştırıyor.

Deney ekibi tahminlerin doğruluğuna göre 0-100 arasında notlar veriyor. DeepMind'ın AlphaFold adlı programıyla ulaştığı 90 skoru, laboratuvarda kullanılan tekniklere denk olarak görülüyor.

Nasıl başardılar?

AlphaFold programı makine öğrenmesi denilen bir süreçle, Kamusal Protein Veri Tabanı'nda bulunan proteinleri ve şekillerini inceledi.

Yapay zeka, oradan edindiği bilgilerle yola çıkarak yeni proteinlerin şekillerini yüzde 90 oranında doğrulukla hesaplamayı başardı.

Bu bilgi ne işe yarayacak?

Proteinlerin yapısını bu şekilde hesaplayabilmek kanser, demans, bulaşıcı hastalıklar gibi hastalıkları anlamak ve bunlara yönelik ilaç geliştirmek için kritik öneme sahip

Aminoasit zincirlerinden oluşan proteinler sonsuz sayıda farklı türde katlanarak değişik şekiller alabilir.

Bunun örneklerinden biri SARS-Cov-2. Bilim insanları Covid-19 hastalığına yol açan bu virüsün insan hücreleriyle etkileşime girmesini sağlayan taç şeklindeki proteinleri inceliyor.

Deney ekibinin eski katılımcısı ve denetleyicisi olan University College London'dan Prof. Andrew Martin "Proteinin nasıl katlandığı, fonksiyonu açısından belirleyici" diyor ve ekliyor:

"Bunu bilmek sağlık için de hastalık için de önemli. Yalnızca enfeksiyonları değil, kalıtımsal bazı hastalıkları da çözebiliriz."

İngiltere'deki Avrupa Biyoenformatik Enstitüsü'nden Prof. Dam Janet Thornton bunu öğrenmenin evrimi anlamayı da kolaylaştıracağını söylüyor.

Bundan sonra ne olacak?

Diğer bilim insanları yapay zekanın ürettiği verileri detaylıca inceleyecek ve testlere tabi tutacak.

Bu konu etrafında hâlâ bilinmeyen başka şeyler de var. Birden fazla proteinin nasıl bir araya geldiği, proteinlerin DNA ve RNA gibi moleküllerle nasıl etkileştiği gibi konular bunlar arasında.

Dr. Kryshtafovych, "Tekil proteinler için problemin büyük bir kısmı çözüldüğüne göre kompleks proteinlerin şekillerini tespit etmeye giden yol da açıldı. Bunlar yaşamın makineleri" diyor.

Haber: Biyolojinin en büyük gizemlerinden biri yapay zeka sayesinde ‘büyük oranda çözüldü’

Hayvanlar Öldürülmeden Üretilen Et İlk Onayı Aldı - Haber

Sonunda ticari kullanıma hazır hale geliyor... Ama henüz seri üretimi yok. Dolaysıyla hayvansal etten oldukça pahalı. Bu yüzden şimdilik bir alternatif olabilecek durumda değil. Yakın gelecekte üretimi arttığında hayvansal etten ucuzlayacaktır. Beslenme alışkanlıklarının yavaş yavaş değişmeye başlayacağını bekleyebiliriz. Bu arada, bu ürün et tadı veren taklit bir ürün değil. İçinde kas hücrelerinin olduğu orijinal bir et. Zaten bu nedenle önemli bir ürün.

---

Biyoraktörlerde, hayvan öldürülmeden üretilen et, dünyadaki ilk satış onayını Singapur'dan aldı. Guardian gazetesinin haberine göre bu gelişme et endüstrisinde büyük bir dönüm noktası olarak kabul ediliyor.

ABD'li Eat Just adlı şirket tarafından üretilen "tavuk parçaları" Singapur Gıda Ajansı'nın güvenlik onayından geçti ve şirket bu onayın, etin hayvan öldürülmeden üretildiği bir geleceğin kapısını açabileceğini söyledi.

Dünya genelinde onlarca şirket, kültür tavuk, sığır ve domuz eti geliştiriyor. Amaç endüstriyel hayvan yetiştiriciliğinin iklim değişikliği ve doğa üzerinde etkisini azaltırken, daha temiz, ilaçsız ve hayvanların eziyet görmediği bir et üretimi.

Habere göre şu anda her gün 130 milyon tavuk ve 4 milyon domuz, eti için kesiliyor. Dünyadaki memelilerin yüzde 60'ı besi hayvanı, yüzde 36'sı insan ve sadece yüzde 4'ü vahşi hayvanlar.

Eat Just'ın ürünü 1200 litrelik bir biyoreaktörde üretiliyor ve daha sonra bitki bazlı muhtevayla birleştiriliyor. Ürün, normal tavuğa göre çok daha pahalı ve sadece Singapur'daki bir restoranda satılacak, ancak Eat Just üretim boyutları büyüdükçe, daha da ucuzlayacağını belirtiyor.

Hücre bankası kullanılıyor

Üretim sürecini başlatan hücreler, bir hücre bankasından geliyor ve bir tavuğun kesilmesini gerektirmiyor, çünkü bu hücreler canlı hayvanlardan biyopsilerle alınabiliyor. Büyüyen hücrelere verilen besleyici içeriğin tümüyse bitkilerden elde ediliyor.

Singapur'daki üretilen kültür etinde, büyüme ortamında sığır fetüsünden alınan kandan elde edilen serum da bulunuyor, ancak bu tüketimden önce, büyük ölçüde yok ediliyor.

Şirket bir sonraki üretim hattında bitki temelli serum kullanılacağını, onay sürecinin başladığı iki yıl önce Singapur'da bunun bulunamadığını belirtti.

Şimdiki kültür eti üretimi, görece yüksek düzeyde enerji tüketimi ve karbon salımını beraberinde getiriyor. Ancak üreticiler, işin boyutlarının büyümesiyle karbon salımının çok daha düşük olacağını ve normal ete göre çok daha az su ve toprak kullanılacağını vurguluyor.

Haber: Hayvan öldürülmeden üretilen kültür eti, dünyadaki ilk onayı Singapur'dan aldı

Bunlar da İlginizi Çekebilir:
Sürüyü Kurtarmak – Sahne
Klonlama - Alıntı
Konferans: Andras Forgacs Hayvanları öldürmeden deri ve et üretimi