How close are we to uploading our minds? - Michael S.A. Graziano

541,999 views ・ 2019-10-28

TED-Ed


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Rumeysa Durmaz Gözden geçirme: Gözde Alpçetin
00:07
Imagine a future where nobody dies—
0
7063
2880
Kimsenin ölmediği bir gelecek düşünün—
00:09
instead, our minds are uploaded to a digital world.
1
9943
4000
ölmek yerine aklımızın dijital dünyaya aktarıldığı bir gelecek.
00:13
They might live on in a realistic, simulated environment with avatar bodies,
2
13943
4530
Akıllarımız gerçekçi, simulasyon bir dünyada
avatar boyutunda yaşayabilirler
00:18
and could still call in and contribute to the biological world.
3
18473
4680
ve bu halde bile biyolojik dünyaya katkıda bulunabilirler.
00:23
Mind uploading has powerful appeal—
4
23153
3091
Zihin aktarımı kulağa çok çekici geliyor
00:26
but what would it actually take to scan a person’s brain and upload their mind?
5
26244
5430
ama bir insanın beynini tarayıp zihnini aktarmak için neler gerekiyor?
00:31
The main challenges are scanning a brain in enough detail to capture the mind
6
31674
4552
Asıl sorun beyni, zihni ele geçirecek kadar detaylı tarayabilmek
00:36
and perfectly recreating that detail artificially.
7
36226
4408
ve o detayları yapay olarak eksiksizce tekrar yaratabilmek.
00:40
But first, we have to know what to scan.
8
40634
2680
Fakat önce neyi taramamız gerektiğini bilmeliyiz.
00:43
The human brain contains about 86 billion neurons,
9
43314
3370
İnsan beyni yaklaşık olarak 86 milyar nörondan oluşur.
00:46
connected by at least a hundred trillion synapses.
10
46684
3630
Bunlar en az yüz trilyon sinapsle bağlılardır.
00:50
The pattern of connectivity among the brain’s neurons,
11
50314
3070
Beyin nöronlarının bağlantı biçimine
00:53
that is, all of the neurons and all their connections to each other,
12
53384
4120
yani nöronlar ve onların bağlantısına
00:57
is called the connectome.
13
57504
2199
konnektom denir.
00:59
We haven’t yet mapped the connectome,
14
59703
2210
Konnektomun şemasını daha çıkaramadık
01:01
and there’s also a lot more to neural signaling.
15
61913
3020
ve sinirsel sinyaller hakkında da öğrenecek çok şey var.
01:04
There are hundreds, possibly thousands of different kinds of connections,
16
64933
3730
Yüzlerce, belki de binlerce çeşit bağlantı türü ya da sinaps mevcut.
01:08
or synapses.
17
68663
1600
01:10
Each functions in a slightly different way.
18
70263
2640
Her birinin görevi nispeten farklı.
01:12
Some work faster, some slower.
19
72903
2040
Kimisi hızlı, kimisi yavaş işliyor.
01:14
Some grow or shrink rapidly in the process of learning;
20
74943
3770
Kimisi öğrenme sürecinde küçülüyor ya da büyüyor.
01:18
some are more stable over time.
21
78713
2190
Kimisi zaman geçse de değişmiyor.
01:20
And beyond the trillions of precise, 1-to-1 connections between neurons,
22
80903
4690
Nöronlar arasındaki trilyonlarca 1'e 1 bağlantıların yanı sıra
01:25
some neurons also spray out neurotransmitters
23
85593
3363
bazı nöronlar nörotransmiter yayıyor.
01:28
that affect many other neurons at once.
24
88956
2770
Bunlar biren fazla nöronu aynı anda etkiliyor.
01:31
All of these different kinds of interactions
25
91726
2240
Bu farklı etkileşim türlerinin hepsinin
01:33
would need to be mapped in order to copy a person’s mind.
26
93966
3910
şemasını çıkartmak lazım ki insan zihni kopyalanabilsin.
01:37
There are also a lot of influences on neural signaling
27
97876
2990
Ayrıca sinirsel sinyalleri de etkileyen
01:40
that are poorly understood or undiscovered.
28
100866
3340
ve daha tam anlaşılmamış ya da keşfedilmemiş birçok şey var.
01:44
To name just one example,
29
104206
1570
Mesela,
01:45
patterns of activity between neurons
30
105776
2310
nöronların hareket etme biçimi
01:48
are likely influenced by a type of cell called glia.
31
108086
4070
gliya diye bir hücreden etkilenir.
01:52
Glia surround neurons and, according to some scientists,
32
112156
3697
Gliya, nöronları çevreler ve bazı bilim adamlarına göre
01:55
may even outnumber them by as many as ten to one.
33
115853
3650
nöronlardan 1'e 10 oranında daha fazla olabilirler.
01:59
Glia were once thought to be purely for structural support,
34
119503
3630
Gliya önceden sadece yapısal destek için var sanılıyordu
02:03
and their functions are still poorly understood,
35
123133
2850
ve işlevleri hâlâ tam bilinmiyor
02:05
but at least some of them can generate their own signals
36
125983
3150
ama bazıları kendi sinyallerini üretebiliyorlar.
02:09
that influence information processing.
37
129133
2620
Bu sinyaller bilgi işlenmesini etkilerler.
02:11
Our understanding of the brain isn’t good enough to determine
38
131753
3140
Beyin hakkındaki bilgilerimiz zihnimizi kopyalamak için
02:14
what we’d need to scan in order to replicate the mind,
39
134893
3040
tarmamız gerekenleri belirlemeye yeterli değil.
02:17
but assuming our knowledge does advance to that point,
40
137933
3010
Diyelim ki bilgimiz o seviyeye çıktı,
02:20
how would we scan it?
41
140943
1430
taramayı nasıl yapacağız?
02:22
Currently, we can accurately scan a living human brain
42
142373
3490
Günümüzde canlı bir insan beynini
02:25
with resolutions of about half a millimeter
43
145863
2560
yarım milimetre çözünürlüğünde tarayabiliyoruz.
02:28
using our best non-invasive scanning method, MRI.
44
148423
3820
Bu da noninvazif tarama olan MRI ile yapılıyor.
02:32
To detect a synapse, we’ll need to scan at a resolution of about a micron—
45
152243
5490
Bir sinapsı algılamak için bir mikron çözünürlüğünde tarama yapmalıyız.
02:37
a thousandth of a millimeter.
46
157733
1960
Bu da milimetrenin binde biri eder.
02:39
To distinguish the kind of synapse and precisely how strong each synapse is,
47
159693
5000
Sinapsin çeşidini ve gücünü saptamak için
02:44
we’ll need even better resolution.
48
164693
2381
daha iyi bir çözünürlüğe ihtiyacımız var.
02:47
MRI depends on powerful magnetic fields.
49
167074
2970
MRI güçlü bir manyetik alana bağlıdır.
02:50
Scanning at the resolution required
50
170044
1880
Her sinapsin detaylarına inecek çözünürlükte tarama yapmak için
02:51
to determine the details of individual synapses
51
171924
3190
02:55
would requires a field strength high enough to cook a person’s tissues.
52
175114
4620
insan dokularını pişirebilecek güçte bir alan direnci gereklidir.
02:59
So this kind of leap in resolution
53
179734
2032
Çözünürlükte böyle bir adım atmak
03:01
would require fundamentally new scanning technology.
54
181766
3290
yeni bir tarama teknolojisi gerektirmektedir.
03:05
It would be more feasible to scan a dead brain using an electron microscope,
55
185056
4580
Ölü bir beyni elektron mikroskopuyla taramak daha mantıklı olurdu
03:09
but even that technology is nowhere near good enough–
56
189636
3600
ama o teknoloji bile çok yetersiz
03:13
and requires killing the subject first.
57
193236
3290
ve önce deneği öldürmeyi gerektiriyor.
03:16
Assuming we eventually understand the brain well enough to know what to scan
58
196526
4150
Beyni, neyi tarayacağımızı bilecek kadar iyi anlasak
03:20
and develop the technology to safely scan at that resolution,
59
200676
3450
ve o çözünürlükte tarama yapabilecek güvenli teknolojiyi üretsek bile
03:24
the next challenge would be to recreate that information digitally.
60
204126
4410
o bilgiyi dijital olarak yeniden yaratmak da ayrı bir sorun.
03:28
The main obstacles to doing so are computing power and storage space,
61
208536
4730
Bunun önündeki en büyük engeller programlama gücü ve depolama alanı.
03:33
both of which are improving every year.
62
213266
2498
İkisi de her sene daha da gelişiyor.
03:35
We’re actually much closer to attaining this technological capacity
63
215764
3760
Aslında bu teknolojik kapasiteye ulaşmaya,
03:39
than we are to understanding or scanning our own minds.
64
219524
4270
zihnimizi anlamak ya da taramaktan daha yakınız.
03:43
Artificial neural networks already run our internet search engines,
65
223794
4040
Yapay sinir ağları çoktan internet arama motorlarımızı,
03:47
digital assistants, self-driving cars, Wall Street trading algorithms,
66
227834
4584
dijital aistanları, sürücüsüz arabaları Wall Street ticaret algoritmalarını
03:52
and smart phones.
67
232418
1374
ve akıllı telefonları işletiyor.
03:53
Nobody has yet built an artificial network with 86 billion neurons,
68
233792
4110
Kimse 86 milyar nöron içeren bir yapay ağ icat etmedi
03:57
but as computing technology improves,
69
237902
2430
ama programlama teknolojisi ilerledikçe
04:00
it may be possible to keep track of such massive data sets.
70
240332
4380
o kadar büyük veri setlerini kaydetmek mümkün olabilir.
04:04
At every step in the scanning and uploading process,
71
244712
3458
Tarama ve yükleme sürecinin her aşamasında
04:08
we’d have to be certain we were capturing all the necessary information accurately—
72
248170
4670
gerekli bilgileri doğru kaydettiğimizden emin olmalıyız.
04:12
or there’s no telling what ruined version of a mind might emerge.
73
252840
5457
Yoksa bozuk bir zihin versiyonunun neye dönüşeceğini bilemeyiz.
04:18
While mind uploading is theoretically possible,
74
258297
2786
Zihin aktarımı teorik olarak mümkün
04:21
we’re likely hundreds of years away
75
261083
1850
ama o teknolojiye ve bilgiye ulaşıp
04:22
from the technology and scientific understanding
76
262933
2890
bu fikri gerçekleştirene kadar
04:25
that would make it a reality.
77
265823
1450
önümüzde daha yüzlerce yıl var.
04:27
And that reality would come with ethical and philosophical considerations:
78
267273
4250
Bundan önce ahlaki ve felsefik açıdan düşünülmesi gerekenler var.
04:31
who would have access to mind uploading?
79
271523
2810
Aktarılmış zihinlere kim erişebilir?
04:34
What rights would be accorded to uploaded minds?
80
274333
2880
Bu zihinlerin nasıl hakları olacak?
04:37
How could this technology be abused?
81
277213
2760
Bu teknoloji nasıl kötüye kullanılabilir?
04:39
Even if we can eventually upload our minds,
82
279636
2800
Zihinlerimizi aktarsak bile
04:42
whether we should remains an open question.
83
282436
3110
geriye "gerçek biz" kalmalı mı?
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7