1 Ağustos 1990 Tarihli Commodore Gazetesi Sayfa 10

Si Gün gelecek bilgisayarlar konuşa- cak, duyacak, görccek belki düşüne- cekler bile. Tabii ki bugün o noktu- dan çok uzağız, ama araşlırmacılar beyinde bulunan yapıları kullanıp bil- gisayar modelleri yaparak insan bey- ninin çalışma temellerini keşfetmek için uğraşıyorlar. Bu yapılar “sinirsel ağ sistemleri' olarak isimlendiriliyor. Arayış, yavaş yavaş yeni bir bilim da- lının doğmasını sağlıyor ve biz de bu alanda önemli ilerlemeler görmeye başlıyoruz. Geleceğin bilgisayarlarını anlamak için insan beyninin yapısını bilmemiz gerekiyor. Beynin en basit yapıtaşı 'nöron' olarak bilinen sinir hücrele- ridir. Nöronlar hepimizin düşünme- sini sağlayacak bir şekilde ve çok kompleks olarak birbirlerine bağlıdır- lar. Hiçkimse nöronların kendi ara- larında nasıl bir şekilde bağlandıkla- rını bilmemektedir, ama hemen he- men bütün bilim adamları beynin gü- cünün nöronların kendi aralarında- ki ilişkiye bağlı olduğunda anlaşmak- tadırlar. Bir nöron hücre gövdesi, gövdeden çıkan “dendrit' adlı birkaç uzantı ve *akson' adı verilen diğerlerinden da- ha kalın ve uzun olan bir uzantıdan oluşur. Bu hücrelerden çoğu, aksonların- dan diğer nöronlara doğru bir elek- trik sinyali gönderir ve aksona değen dendritleri bulunan diğer nöronlarla bu yolla iletişim kurarlar. Aksonla- rın dendritlerle birleştiği yere “sinaps' denir ve burada bir kimyasal reaksi- yon olur. Bir hücre elektriksel sinya- li diğer bir hücreye gönderince ikinci - SİNİRSEL — AĞ SISTEMLERİ hücrede bir elektriksel potansiyel olu- şur. Bu potansiyel belli bir duyum eşiğini geçince, elektriksel sinyal ikin- ci hücrenin aksonundan diğerlerine doğru iletilir. İşte beyin içindeki bil- giler bu yolla işlenir. Beynin kendi içindeki bilgi transe- ri çok ilginç bir konudur. Ama biz hâlâ beynin en önemli özelliğini tar- tışmadık - öğrenme yeteneği, 1949 yı- lında Donald O. Hebb beynin öğre- nebilmesi için bir teknik önerdi; bu teknik genel olarak *Hebb Sinapsı” olarak bilinir. Bu teknik iki hücre arasındakı bağlantıların kuvvetlerinin modilikasyonu (yavaş yavaş olumlu yönde değişmesi) olarak açıklanabi- lir. Ama Hebb bu sistemi şöyle açık- lar: A hücresinin aksonu, B hücresi- ni devamlı olarak uyarıyorsa bir sü- re sonra bir gelişme veya metabolik değişme olur ve B hücresini uyaran hücreler arasında A hücresinin verim- liliği artar. Bugün bir elektronik beyin yapma- ya ne kadar yaklaştık? Bugünün tek- nolojisi beyin kadar.büyük ve karma- şık bir bilgisayar yapmamıza elvere- cek kadar gelişmiştir. Bilgisayarlar, nöronlardan 100.000 kat daha hızlı çalışan silikon yongalardan oluşurlar. Buradan çok hızlı ve çok güçlü bilgi- sayarlar yapabileceğimiz sonucunu çıkarabilirsiniz, ancak dünyanın en hızlı bilgisayarı bile bir kol ve bacak 2. Şekil: En karmaşık dijital bilgisayar bile bir kol ile bacak arasındaki farkı anlayamaz. l0 arasındaki farkı bilemez. Silikondan bır beyin yapacak teknolojiye sahip İmamıza rağmen ona zeka verecek olau elemanları nasıl organize edece- ğimizi hâlâ bilemiyoruz. Sinirsel bilgisayarlarla uğraşanlar beyinde bulunduğu farzedilen orga- nizasyon özellilerinin bilgisayar mo- dellerini yapmakla uğraşırlar. İyi ama beynin modeli nasıl yapılır? Bu çok karmaşık bir sorudur, ama sinir- sel ağları örnek aldığımızda daha ba- sit olan iki soruya ayrılır: 1. Ne tür bir yapı kullanılmalıdır? 2. Öğrenmeyi taklit etmek için ne tür bir algoritma kurulmalıdır? Geçen birkaç yıl içerisinde sinirsel ağ modellerine birçok örnek gelişti- rTilmiştir. Bunlar genellikle üç ana grupta toplanır: 1. Associate (ortak), 2. optimizing (en iyi seviyeyi bu- lan), 3. Self-organizing (kendi kendini düzenleyen) ağ sistemleri. Associate (ortak) ağlar giriş ve çı- kış modellerini ortak olarak işleme- yi öğrenir, böylece bi giriş yapıldı- ğında ona karşılık gelen doğru çıkış sağlanır. Bunun bir örneği “Çizgisel Ortaklık' olarak biraz sonra anlatı- lacaktır. Optimizine (en iyi seviyeyi bulan) ağlar, kolay bir algoritmanın bulun- madığı ve ortalama bir sonuç gerek- tiren problemlerin çözümünde kulla- nılır. Bu tür ağlar 1982'de fizikçi J.J.Hopfield tarafından keşfedilmiş- tir. Bu ağ sistemi istatistiki fizik ve termodinamik gibi konularda en iyi sonucu verir. Temel fikir sistemdeki