Evrimin Sonunun Nasıl Olabileceğiyle İlgili Ufkunuzu Açacak Bir Tahmin
Konuyu evrimin ta başından ele alarak bu işin sonunun nereye varabileceğini tahmin etmeye çalışan bir yazı.
Evrimin Sonunun Nasıl Olabileceğiyle İlgili Ufkunuzu Açacak Bir Tahmin
iStock


öncelikle evrimsel biyolojiyi ve onun kökeni abiyogenez teorisini örneklerle birlikte birazcık tanıyalım

evrimsel biyoloji: baştaki basit bir tek hücreli canlıdan, daha karmaşık ve çok hücreli canlılar oluşumunu açıklamaya çalışan disiplinler arası bilim dalı. şu şekilde işlemektedir;

en basit tek hücreli canlımızın (burada bildiğimiz hücreden çok daha basit hatta neredeyse cansız bir varlıktan bahsedilmektedir, kendisi sadece rasgele oluşmuş kimyasal bileşik ile suyun karışımıdır, ayrıntılı açıklama abiyogenez teoreminde yapılacaktır.) tek özelliği vardır, kendisini oluşturan molekülleri dışarıdan içine difüze edebilmek. hücremizin kendini oluşturan molekülleri dışarıdan yeterince aldıktan sonra adeta bir su balonuna dönüşmüştür, küçük bir alanda çok fazla molekülü hapsettiğinden dolayı aşırı kararsız bir yapıya dönüşmüştür, kararlı olmak için hacmini azaltmalıdır fakat tek özelliği dışarıdan içeri madde difüze edebilmek olduğundan dışarı madde verememektedir.

eğer tek taraflı düfüzyon yapabilen bir yapıyı, suyu, veya bir hücreyi yeterince kararsız yapıya getirirsek çok tatlı çok sevimli bişey olur, o hücremiz bölünür, işin en güzel yanı bu kuralın sadece canlıda gerçekleşmemesi, eğer bir su baloncuğunun içine de onu yeterince kararsız yapıcak molekülü yerleştirirsek bu su baloncuğu da bölünür.


şu an artık 2 hücremiz var, bu 2 hücremizin tek yaptığı dışarıdan gelen molekülleri içeri difüze edebilmek ve yeterince difüze edip kararsız yapıya ulaşınca bölünmek, bu şekilde artık 100 hücremiz var fakat hücrelerimizin hareket kabiliyeti çok sınırlıydı, yalnızca aşırı kararsızken yapısının içinde çok fazla elektron ve proton bulunduğundan dış ortamdaki element ve bileşiklerle oluşan elektromanyetik çekimin izin verdiği kadar hareket edebiliyorlardı.

hücremizi kararsız yapan ve dışarıdan difüze edilen bileşiklerin hücre içine girdikten sonraki dağılımı tamamen rastgele idi fakat bu rastgelelik hücrenin hareket kabiliyetini baya etkiliyordu, bildiğimiz gibi elektromanyetik çekim kuvveti uzaklık arttıkça azalır, uzaklık azaldıkça artar, bu yüzden hücre içindeki rasgele dağılmış bileşikleri, şans eseri hücrenin dış sınırına yakın olanlar daha yüksek bir hareket kabiliyetine kavuşmuşken hücrenin merkezine doğru duranlar daha düşük hareket kabiliyetine sahip oldu, zamanla popülasyonda en yüksek hareket kabiliyetine sahip hücre bileşiklere daha çabuk ulaşarak daha hızlı kararsız yapıya geldi ve bölünerek daha hızlı çoğaldı popülasyonun en baskın bireyi oldu. bileşiklere bir süre sonra ulaşamayan hücreler, atmosfer oluşmadığı için yüksek radyasyona maruz kaldı ve moleküllerini yenileyemediği için bir süre sonra kararsız radikaller hücreyi aşırı kararsız bir yapıya getirerek moleküler yapıyı tamamen bozdu. bu hücreler yok oldu.

bu sürecin 1000'lerce yıl devam etmesi sonucunda artık kendince hızlı hareket edebilen hücrelerimiz var oldu. diğer bileşiklere ulaşamayan ise öldü (ne kadar yaşamadıklarını varsaysak da yok oldular).

hızlı hareket etmeyi hücrenin dış kısmına yakın molekül birikmesine bağlamıştık fakat hücrenin dış kısmına yakın biriken moleküller hücreye madde giriş çıkışını zorlaştırmaktadır, bu yüzden dış kısma yakın biriken molekülleri en kararlı şekilde düzenlemektir sıradaki görevimiz, gelişigüzel dizilen moleküller içinde hücreden madde giriş çıkışına en çok izin veren tip zamanla popülasyonda hayatta kalmış ve baskın birey olmuştur. bu şekilde dışa yakın moleküllerin diziliminin düzenlenmesiyle nesiller içinde hücre zarı da oluştu.

4.4 milyar yıllık sürecin en basit halinin nasıl işlediğini kısaca anlatmaya çalıştım fakat henüz bitmedi sıradaki bölümümüz: abiyogenez

abiyogenez: canlılığın, canlı olmayandan nasıl geliştiğini açıklamaya çalışan teorimiz, kendisi hakkında çok az bilgi olmakla birlikte yaşamın bilimsel olarak varlığını açıklayabilen tek teoridir. diğer teorilere göre yaşam güneş sisteminin dışından bir asteroidden gelmiş olabilir fakat en temelinde gene abiyogenez olması zorunluluğu vardır.

kimyasal abiyogenez miller-urey deneyi ile ünlenmiştir. basit moleküller kendini kopyalayabilen yaşam formu üretmekten uzak bir yapıdadır bunun için daha karmaşık organik moleküller gereklidir, miller-urey deneyi bu karmaşık organik moleküllerin, basit organik moleküllere elektrik yükü verilmesi sonucu oluşabildiğini kanıtlar. burada daha fazla ayrıntıya inmeyeceğim, deneyin ayrıntısını merak edenler için:

https://tr.wikipedia.org/wiki/miller-urey_deneyi

buradan sonra abiyogenez teorisi birçok dala ayrılmakta çünkü canlılığın nasıl oluşmuş olabileceği, evrim gibi kısa vadede gözlemlenebilir bir olay olmaktan çok daha ötedir. fakat kısaca bu dallara bakmamız gerekirse en önemli 3'ü şunlardır;

1- "önce genler" modelleri: rna dünya hipotezi: kendiliğinden oluşmuş, kısa ve tek özelliği kendini kopyalayan bir molekül olan bir rna sarmalının canlılığı başlattığı modeldir.

2- "önce metabolizma" modelleri: demir-kükürt kuramı ve diğerleri: kendiliğinden oluşmuş rna sarmalını reddeder, kendini kopyalayabilen bi rna sarmalının olması için önce dış ortamdan izole bir metabolizma gerektiğini savunur.

3- kabarcık teorisi: bu ise basitçe anlatmak gerkirse rna'dan ve metabolizmadan bağımsız olarak hücrenin sahile çarpan dalgaların oluşturduğu kabarcıklardan oluştuğunu savunur.

3 teori de tek başına yetersiz olsa bile önce metabolizma modelleri gerçeğe en yakın olması beklenen, önünde en az engel olan modellerdir.

şimdi gelelim evrimin sonu hakkındaki olasılıklara

hayatta kalmaya içgüdüsü (ki kendisi tamamen hayatta kalmayı umursamayan türlerin zamanla ölmesi sonucu bizim gibi hayatta kalmayı obsesyon haline getiren türlerin hayatta kalması yüzünden ortaya çıkmış bir içgüdüdür), kıtlık ve kuraklık sebebiyle homo sapiens afrikadan çıktığında hayatta kalmak için yeni yollar geliştirmek zorunda kaldı. kas gelişimi için zaman yoktu çünkü yüzbinlerce yıl ağaçtan ağaca zıplayan bir tür aynı süre zarfında 0dan 100 km/sa hıza 3.1 saniyede çıkabilen çita gibi türlerle mücadele etmesi için hızlı ve pratik çözümler gerekliydi. homo sapiens ne mi yaptı; tuzak kurdu ve saklandı.

tuzak kurmayı öğrendikten sonra normalde kas gücüyle avlaması imkansız olan avları avladı, fakat bu avı öldürmek için yanına yaklaşmak hala tehlikeliydi bu yüzden aletler yaptı(evet ilk aletlerin yapılma sebebi avı direk avlamak değil, tuzağa düşmüş olan avı hızlıca öldürmeye çalışmaktır) ve avını yanına çok yaklaşmadan hızlıca öldürmeyi öğrendi. alet kullanmayı öğrendikten sonra aletleri geliştirdi, aletleri geliştirmek için avını nasıl öldüreceğini hayal etmesi gerekiyordu, bu hayal etme ve alet yapma ve hayali uygulamaya geçirme süreci beyin kapasitesinde zamanla devasa bir artışa sebep oldu fakat bu da yüz binlerce yıla dağılmış bir süreç içinde oldu.

beyin kapasitesi zamanla artan homo sapiens bitkileri kendi ekmeye başladı tarım ve hayvancılık başladı, fakat bu seferde stoklanan besin kaynakları yan gruplara çekici gelmeye başladı, homo sapiens bu sefer rakibi başka canlılar değil kendi türüydü, kendini aşması gerekiyordu. öyle de yaptı, kendi kaynaklarını korumak veya başka kaynakları ele geçirmek için silahlar yaptı. savaştıkça karşı tarafı yenmek için ihtiyacı olan yaratıcılık arttı ve sadece yaratıcılığı çok fazla olan rekabet halindeki topluluklar hayatta kaldı, kısacası insanın tür içinde yaşamını sürdürmesi için zekaya olan ihtiyacı arttı da arttı. hala da artmaya devam ediyor fakat tek bir farkla. insanoğlu düşünme ve hesap yapabilme kapasitesini bilgisayarlar yardımıyla çok fazla arttırdı.

alan turing'in 1950'lerde ortaya attığı bir makine düşünebilir mi sorusu en azından yaşadığımız yüzyıldan bu yana ortaya atılmış en parlak fikir olduğu gibi, türümüzün evrimini en derinden etkileyen fikirdir de.

bir köprünün statik ve dinamik analizlerini şu anki kadar ayrıntılı yapabilmek bilgisayarlar olmadan neredeyse seneler sürecektir fakat şu anki bilgisayarlarla bu analizleri birkaç saat veya birkaç gün içinde yapabiliyoruz, gelecekte ise bundan çok çok daha karmaşık hesaplamaları dakikalar içinde yapabilecek olmamız kimseye garip gelmiyordur.

sıradaki bölüm ise yapay zeka

insan şu an ki hesap kapasitesi yüzünden yaptığı hesapların çoğunu bilgisayarlara bıraktı, peki gelecekte düşünme kapasitesi yüzünden düşünmeyi de bilgisayara bırakması olası mı? fazlasıyla olası. düşünmek, kompleks hesabı paralel veya bazı durumlarda sıralı olarak yapıp karar vermektir ve bunu makinelerin yapması hiç de olasılık dışında değildir kaldı ki yapılmakta da.

yapay zeka algoritmalarına az çok şurada değinmiştim:


fakat farklı bir noktadan tekrardan değinelim, bir kargo şirketi rasgele dağıtılmış 200 noktaya en verimli şekilde kargoları nasıl dağıtır? bu tamamiyle bir optimizasyon problemi olup genetik algoritmalar kullanılarak çözülür. rasgele olarak 100 adet patika çizilir. bu patikada tüm noktalara en az bir kez gidilmiş olunur. tahmin edebilceğiniz gibi her patikanın uzunluğu farklı olucaktır. fakat biz uzunluğu en az olan patikayı alır ve bunu %20 değişim varyansıyla bir kez daha 100 ayrı şekilde dallandırırız, karşımıza gene farklı uzunlukta 100 adet patika çıkıcaktır ve bunların en kısasına aynı işlemi gene uygularız ve bunu bir döngü içinde defalarca yaptığımızda izlenmesi gereken en kısa patika bize çıkmış olur. bu noktaya dikkat etmenizi istiyorum çünkü bu işlemi bir insana yaptıracak olursak yaklaşık olarak en kısa patikayı bize bulabilir fakat kesin olarak doğruyu bulması neredeyse imkansızdır.

bu basit işlem neden bu kadar önemlidir? çünkü bir makine bu algoritma sayesinde en kısa patika olarak hangisini seçeceği konusunda karar vermiştir. bizim bildiğimiz anlamda bir karar olmasa da en verimli yolu seçmiştir.

genetik algoritmaların bir üst dalı olan (bkz: neural network) ve (bkz: deep lerning) ile ise bu işlemi bir adım öne taşımış, öğrenme ve unutabilme kapasitesine sahip sistemler simüle edilmiştir.

peki bu algoritmalar içleri doldurulmadan ne işe yararlar? işe yaramazlar, şu an için sadece bir arının beyin yapısına eşdeğer neural network ağı simule etmekten öteye gidemiyoruz, bunu tek başına simule etmek de bize olsa olsa google robotics köpekleri gibi köpeklere yürümeyi öğretmeyi sağlıyor.


peki neden bundan öteye gidemiyoruz? çünkü neural ağlara bir şeyi öğretmek için ödül ceza sisteminin çok benzeri bir sistem kullanılır, arı o hareketleri yapmazsa aç kalır, aç kalmamak için çalışır iş birliği yapar, bizim de neural network'ü simüle ettiğimiz robota yürüme esnasında her yere düşmesinde o hareketi tekrarlamaması için ceza puanı eklenir. fakat bu algoritmalar şimdilik sadece robotlara yürümeyi, ses tanımayı öğretmek için kullanılabilir durumda buraya kadarki kısmı bile yeterince zor olmasına rağmen bundan sonraki kısımda işimiz daha da zorlaşıyor.

bir insan neden yürür? "a noktasından b noktasına ulaşmak için"
bir insan neden konuşur? "karşısındaki ile iletişim kurup anlamak için"

bu ikisinin cevabını biliyoruz fakat bir insan neden newtonyen akış ile non-newtonyen akışın arasındaki farkları anlamaya çalışır? sorusuna pek belirgin bilimsel bir cevabımız yok. olsa olsa "hayatta kalmak ve teknolojisini geliştirmek için" denilebilir fakat bir robota da 3.3 milyar yıllık evrim sonucunda oluşan hayatta kalma algoritmamızı yüklemek tahmin edebilceğiniz gibi bu kadar kolay olmuyor.

bir başka olasılık da 'tamamen mantıktan oluşan bir yapay zeka üretmek', tek amacı matematiksel teoremleri alıp bunu fizik yasalarına uygun şekilde deneyerek en mantıklı sonuçları bulabilmek olan bir yapay zeka üretmek veya kendisini geliştirebilen bir yapay zeka üretmeye çalışmak.

buradaki sorunumuz ise şu, insan beyin kapasitesinin büyük bir çoğunluğunu hareket, üreme ve hayatta kalmaya çalışma gibi fiziksel aktivitelere harcarken, bunlara hiç ihtiyaç duymayan ve insan ile aynı işlem gücüne sahip olan ve hafızasını istediği gibi yönetebilen bir yapay zeka tür üstünlüğünü insanın elinde alabilir mi? dahası kendini geliştirip insanlığın çok üstüne çıkabilir mi?

benim görüşüm bunun gayet olası hatta bunun kaçınılmaz olduğudur. sınırlı organik evrimin yerini kuantum işlemciler ile hesap yapabilen neredeyse sınırsız işlem gücüne sahip elektronik evrimin alması bence evrimin en olası sonlarından birisidir.


olaya daha derin bir yaklaşımla bakarsak her türlü optimizasyon algoritması yani yapay zeka algoritması bir sonuca vardırılmak üzere çalışır peki bu tip bir yapay zekanın varacağı sonuç ne mi olur? sınırsız bilgiye erişmeye çalışmak. evrendeki tüm yasaları çözdükten sonra kendi işlemcisindeki elektronun bile kuantum belirsizliğindeki yerini tam olarak öğrenene kadar bilgi toplar ve teorik olarak en sonunda bir sonuca ulaşır, evrendeki bütün bilgiye.

evrimin asıl sonucu budur, evrenin kendisinin, evrenin tüm bilgisini öğrenmeye çalışma isteği.

İnsan Zihninin Makinelerce Taklit Edilip Edilemeyeceği Sorusuna Yanıt Arayan Turing Testi