What intelligent machines can learn from a school of fish | Radhika Nagpal

Çeviri: Fatih Yürekli Gözden geçirme: Figen Ergürbüz

In my early days as a graduate student,

Yüksek lisans öğrencisi olduğum ilk günlerde,

I went on a snorkeling trip off the coast of the Bahamas.

Bahama sahili açıklarında bir dalış gezisine gittim.

I'd actually never swum in the ocean before,

Doğrusu daha önce hiç okyanusta yüzmemiştim.

so it was a bit terrifying.

Bu yüzden biraz korkutucuydu.

What I remember the most is, as I put my head in the water

En çok hatırladığım şey, kafamı suya soktuğumda

and I was trying really hard to breathe through the snorkel,

şnorkelle nefes almak için gerçekten çok çabalıyordum,

this huge group of striped yellow and black fish

sarı ve siyah çizgili balıklardan oluşan kocaman bir balık sürüsü

dosdoğru bana geldi...

came straight at me ...

and I just froze.

ve ben öylece donakaldım.

And then, as if it had suddenly changed its mind,

Sonra, sanki birden fikrini değiştirmiş gibi,

came towards me and then swerved to the right

bana doğru geldi ve ardından ani bir dönüş yaparak

and went right around me.

sağ tarafımdan geçip gitti.

It was absolutely mesmerizing.

Bu şey kesinlikle büyüleyiciydi.

Maybe many of you have had this experience.

Belki birçoğunuz bunu yaşamışsınızdır.

Of course, there's the color and the beauty of it,

Tabii ki o şeyin rengi ve güzelliği var,

but there was also just the sheer oneness of it,

ama ayrıca onun katıksız bir bütünlüğü var,

as if it wasn't hundreds of fish

sanki yüzlerce balık değil de

but a single entity with a single collective mind

karar veren tek bir kolektif akıl,

that was making decisions.

tek bir varlık.

When I look back, I think that experience really ended up determining

Geçmişi düşündüğümde, bu tecrübenin, gerçekten kariyerimin büyük kısmında

what I've worked on for most of my career.

yapmış olduğum çalışmaları belirleyecek şekilde neticelendiğini düşünüyorum.

I'm a computer scientist,

Ben bir bilgisayar uzmanıyım

and the field that I work in is artificial intelligence.

ve çalıştığım alan yapay zekâ.

Yapay zekâyla ilgili anahtar konulardan biri

And a key theme in AI

is being able to understand intelligence by creating our own computational systems

doğada gördüğümüz hâliyle zekâ sergileyen bilgisayarsal sistemler

that display intelligence the way we see it in nature.

yaratarak zekâyı anlayabilmektir.

Now, most popular views of AI, of course, come from science fiction and the movies,

Yapay zekânın yaygın görüntüleri tabii ki hâlen bilim kurgu ve filmlerden geliyor,

and I'm personally a big Star Wars fan.

ve şahsen büyük bir Yıldız Savaşları hayranıyım.

But that tends to be a very human-centric view of intelligence.

Fakat bu zekâya çok insan merkezli bir bakış açısı olmaya meyillidir.

When you think of a fish school,

Bir balık sürüsü düşündüğünüzde

or when I think of a flock of starlings,

veya bir sığırcık sürüsü düşündüğünüzde

that feels like a really different kind of intelligence.

bu gerçekten değişik bir zekâ türü gibi geliyor.

For starters, any one fish is just so tiny

Başlangıç için, herhangi bir balık, balık sürüsünün

compared to the sheer size of the collective,

ortak bütünlüğü ile karşılaştırıldığında çok küçüktür,

so it seems that any one individual

yani bu balık, neler olduğunu görmek için gerçekten

would have a really limited and myopic view of what's going on,

kısıtlı ve miyopik bir görüşe sahip olacaktır gibi gözüküyor,

and intelligence isn't really about the individual

ve zekâ aslında birey ile ilgili değil

but somehow a property of the group itself.

bir şekilde grubun kendi özelliğidir.

Secondly, and the thing that I still find most remarkable,

İkinci olarak, benim en dikkat çekici bulduğum düşünce şudur;

is that we know that there are no leaders supervising this fish school.

bildiğimiz üzere bu balık sürüsünü kontrol eden liderler yoktur.

Instead, this incredible collective mind behavior

Bunun yerine, bu inanılmaz ortak akıl davranışı

is emerging purely from the interactions of one fish and another.

tamamen balıkların birbirleri ile olan etkileşiminden ortaya çıkmaktadır.

Somehow, there are these interactions or rules of engagement

Bir şekilde, balıklar arasındaki sistemi yürüten

between neighboring fish

etkileşimler veya angajman kuralları

that make it all work out.

bulunmaktadır.

So the question for AI then becomes,

Bu nedenle yapay zekâ için soru şudur;

what are those rules of engagement that lead to this kind of intelligence,

bu tür bir zekâya önderlik eden angajman kuralları nelerdir

ve takibi ki biz kendimizinkini yaratabilir miyiz?

and of course, can we create our own?

And that's the primary thing that I work on with my team in my lab.

Bu laboratuvarda takımım ile birlikte üzerinde çalıştığım en önemli şeydir.

We work on it through theory,

Bu konuda teoriye dayalı çalışmalar yapıyoruz,

looking at abstract rule systems

soyut kural sistemlerine bakıyoruz

and thinking about the mathematics behind it.

ve bunun arkasındaki matematik hakkında düşünüyoruz.

We also do it through biology, working closely with experimentalists.

Uzmanlarla yakın olarak çalışarak bunu aynı zamanda biyolojiyle de yapıyoruz.

But mostly, we do it through robotics,

Fakat çoğunlukla bunu, doğada gördüğümüz veya en azından görmeye

where we try to create our own collective systems

çalıştığımız türde şeyleri yapabilen kendi kolektif sistemimizi

that can do the kinds of things that we see in nature,

yaratmaya çalıştığımız yerde

or at least try to.

robotikler vasıtası ile yapıyoruz.

One of our first robotic quests along this line

Bu yöndeki ilk robotik araştırmalarımızdan biri de

was to create our very own colony of a thousand robots.

binlerce robottan oluşan kendi kolonimizi yaratmaktı.

So very simple robots,

Yani çok basit robotlar,

but they could be programmed to exhibit collective intelligence,

fakat ortak akıl göstermeleri için programlanabilirlerdi

and that's what we were able to do.

ve bizim yapabildiğimiz şey de buydu.

So this is what a single robot looks like.

Bu tek bir robotun görünümü.

It's quite small, about the size of a quarter,

Bir çeyreklik kadar çok küçük

and you can program how it moves,

ve nasıl hareket edeceğini programlayabilirsiniz,

but it can also wirelessly communicate with other robots,

fakat aynı zamanda wireless olarak diğerleri ile haberleşebilir

and it can measure distances from them.

ve diğerlerine olan uzaklığını ölçebilir.

And so now we can start to program exactly an interaction,

Yani şimdi tam olarak etkileşimi, komşular arasındaki angajman

a rule of engagement between neighbors.

kurallarını programlamaya başlayabiliriz.

And once we have this system,

Bir defa bu sisteme sahip olursak

we can start to program many different kinds of rules of engagement

doğada gördüğümüz birçok değişik angajman kuralını

that you would see in nature.

programlamaya başlayabiliriz.

So for example, spontaneous synchronization,

Örneğin, kendiliğinden senkronizasyon,

how audiences are clapping and suddenly start all clapping together,

seyircilerin alkışlaması ve tüm alkışın hep beraber bir anda başlaması

the fireflies flashing together.

veya ateş böceklerinin beraber parlaması gibi.

We can program rules for pattern formation,

Patern formasyonunun kurallarını,

how cells in a tissue

dokudaki hücrelerin

determine what role they're going to take on

hangi görevi üstleneceği ve bizim vücudumuzun

and set the patterns of our bodies.

paternlerini nasıl düzenleyeceğini programlayabiliriz.

We can program rules for migration,

Göçün kurallarını programlayabiliriz

and in this way, we're really learning from nature's rules.

ve böylece gerçekten doğa kurallarından öğrenebiliriz.

But we can also take it a step further.

Fakat bunu bir adım ileriye de alabiliriz.

We can actually take these rules that we've learned from nature

Gerçekten doğadan öğrendiğimiz bu kuralları alabiliriz

and combine them and create entirely new collective behaviors

ve bunları birleştiririz ve tamamen kendimize ait

of our very own.

yeni kolektif davranışlar yaratabiliriz.

So for example,

Örnek verecek olursak,

imagine that you had two different kinds of rules.

iki farklı kuralımız olduğunu farz edelim.

So your first rule is a motion rule

Sizin ilk kuralınız hareketli robotların

where a moving robot can move around other stationary robots.

sabit robotların etrafında hareket edebildiği hareket kuralıdır.

And your second rule is a pattern rule

İkinci kuralımız ise robotun en yakın iki komşusuna göre

where a robot takes on a color based on its two nearest neighbors.

renk aldığı patern kuralıdır.

So if I start with a blob of robots in a little pattern seed,

Eğer küçük bir patern tohumunda birkaç robot ile başlarsak,

it turns out that these two rules are sufficient for the group

basit bir çizgi paterninin kendi kendine düzenlenebilmesi için

to be able to self-assemble a simple line pattern.

bu iki kuralın yeterli olduğu ortaya çıkacaktır.

And if I have more complicated pattern rules,

Ve eğer daha komplike patern kurallarına sahip olsam

and I design error correction rules,

hata düzeltme kuralları oluştururum.

we can actually create really, really complicated self assemblies,

Aslında biz bunu gerçekten yaratabiliyoruz gerçekten komplike kendi kendine

and here's what that looks like.

düzenlenme ve işte böyle görünüyor.

So here, you're going to see a thousand robots

Yani burada, kendi kendilerine K harfi oluşturmak için beraber çalışmakta olan

that are working together to self-assemble the letter K.

binlerce robotu gereceksiniz.

The K is on its side.

K onun yanında.

And the important thing is that no one is in charge.

Ve önemli olan şey hiç kimse sorumlu değil.

So any single robot is only talking to a small number of robots nearby it,

Yani her robot sadece kendi yakınındaki çok az sayıdaki robot ile konuşmaktadır,

and it's using its motion rule to move around the half-built structure

yarım yapılmış yapının etrafında hareket etmek için kendi hareket kuralını

just looking for a place to fit in based on its pattern rules.

kullanıyor ve kendi patern kurallarına dayanarak yerleşmek için yer arıyorlar.

And even though no robot is doing anything perfectly,

Ve hiçbir robot hiçbir şeyi mükemmel yapmasa da,

the rules are such that we can get the collective to do its goal

kurallar öyle ki, kendi hedeflerini sağlam bir şekilde beraber

robustly together.

yapmalarını kolektifle sağlayabiliriz.

And the illusion becomes almost so perfect, you know --

Ve yanılsama neredeyse çok mükemmel olur, siz biliyorsunuz--

you just start to not even notice that they're individual robots at all,

Hiçbir şekilde bireysel robotlar olduklarını bile

fark etmemeye başlıyorsunuz ve o tek bir varlık oluyor,

and it becomes a single entity,

kind of like the school of fish.

balık sürüsü gibi bir şey.

So these are robots and rules in two dimensions,

Bunlar iki boyutlu robotlar ve kurallar,

but we can also think about robots and rules in three dimensions.

fakat üç boyutlu robotlar ve kurallar da düşünebiliriz.

So what if we could create robots that could build together?

Yani beraberce bir şeyler inşa edebilecek robotlar yaratsak ne olur?

And here, we can take inspiration from social insects.

Ve burada, sosyal böceklerden ilham aldık.

So if you think about mound-building termites

Eğer tümsek inşa eden beyaz karıncaları düşünürseniz

or you think about army ants,

veya savaşçı karıncaları düşünürseniz,

they create incredible, complex nest structures out of mud

onlar çamurdan hatta kendi vücutlarından inanılmaz kompleks

and even out of their own bodies.

yuvalar yaratmaktadırlar.

Ve size daha önce gösterdiğim sistem gibi

And like the system I showed you before,

these insects actually also have pattern rules

bu böcekler aslında ne inşa edeceklerine karar vermelerine yardım edecek

that help them determine what to build,

patern kurallara sahiptirler,

but the pattern can be made out of other insects,

fakat patern diğer böceklerden oluşabilmektedir

or it could be made out of mud.

veya çamurdan oluşabilir.

And we can use that same idea to create rules for robots.

Benzer düşünceyi robotların kurallarını oluşturmak için kullanabiliriz.

Burada, bazı simule edilmiş robotlar göreceksiniz.

So here, you're going to see some simulated robots.

Yani bu simule edilmiş robotların yapı çerçevesinde nasıl hareket

So the simulated robot has a motion rule,

which is how it traverses through the structure,

edeceklerini gösteren hareket kuralları vardır,

looking for a place to fit in,

konumlandıracakları yerler ararlar

and it has pattern rules where it looks at groups of blocks

ve bloğun yerleştirilmesine karar vermek için blok gruplarına baktıkları

to decide whether to place a block.

yerlerde patern kuralları vardır.

And with the right motion rules and the right pattern rules,

Ve doğru hareket kuralı ve doğru patern kuralı ile

we can actually get the robots to build whatever we want.

her ne istiyor isek robotlara gerçekten yaptırabiliriz.

And of course, everybody wants their own tower.

Ve tabii ki herkes kendi kulesini ister.

(Laughter)

(Gülüşme)

So once we have these rules,

Bir defa bu kurallara sahip olduğumuzda

we can start to create the robot bodies that go with these rules.

bu kurallarla yürütülecek robot yapılar yaratmaya başlayabiliriz.

So here, you see a robot that can climb over blocks,

Şimdi burada, blokların üzerine tırmanabilen robot görüyorsunuz,

but it can also lift and move these blocks

fakat aynı zamanda bu blokları kaldırıp hareket ettirebiliyor

and it can start to edit the very structure that it's on.

ve üzerinde bulunduğu yapıyı düzenlemeye başlayabilmektedirler.

But with these rules,

Fakat bu kurallarla,

this is really only one kind of robot body that you could imagine.

hayal edebileceğiniz sadece bir çeşit robot yapısı mevcuttur.

You could imagine many different kinds of robot bodies.

Çok farklı robot yapılar hayal edebilirsiniz.

So if you think about robots that maybe could move sandbags

Eğer robotlar hakkında düşünürseniz; ki bu robotlar belki kum torbasını

and could help build levees,

hareket ettirebilir ve set oluşturmanıza yardımcı olabilir

or we could think of robots that built out of soft materials

veya yumuşak materyallerden oluşturulmuş robotları düşünebiliriz

and worked together to shore up a collapsed building --

ve bu robotlar beraber çöken bir binayı desteklemek için çalışabilir--

so just the same kind of rules in different kinds of bodies.

yani sadece değişik çeşitteki yapılarda benzer çeşitteki kurallar.

Or if, like my group, you are completely obsessed with army ants,

Veya, eğer benim grubum gibi asker karıncalara karşı takıntılı iseniz

then maybe one day we can make robots that can climb over literally anything

belki bir gün tam anlamıyla kabilenin diğer üyelerini de

içerecek şekilde herhangi bir şeye tırmanabilen robotlar

including other members of their tribe,

and self-assemble things out of their own bodies.

ve kendi yapılarından kendi kendine toplanabilen

Once you understand the rules,

şeyler yapabiliriz. Bir defa kuralları kavradınız mı

just many different kinds of robot visions become possible.

çok farklı çeşitteki robot vizyonları mümkün olur.

And coming back to the snorkeling trip,

Ve dalış gezisine geri dönelim,

we actually understand a great deal about the rules that fish schools use.

balık sürülerinin kullandığı kurallar ile ilgili gerçekten çok şey öğrendik.

So if we can invent the bodies to go with that,

Eğer buna uygun hareket edebilecek yapıları icat edebilirsek

then maybe there is a future

ardından belki ben ve grubumun kendi yarattığımız balık sürüleriyle

where I and my group will get to snorkel with a fish school of our own creation.

dalmaya başlayacağı bir gelecek olacaktır.

Each of these systems that I showed you

Size gösterdiğim her bir sistem kolektif gücün kendimize ait versiyonunu

brings us closer to having the mathematical and the conceptual tools

yaratmak için matematiksel ve kavramsal

to create our own versions of collective power,

araçlara sahip olmaya yaklaştıracaktır

and this can enable many different kinds of future applications,

ve bu, gelecekteki çok farklı uygulamalara imkân verir,

whether you think about robots that build flood barriers

ister sel bariyerleri inşa eden robotları düşünün,

or you think about robotic bee colonies that could pollinate crops

isterse ürünlere polen yayan robotik arı kolonilerini düşünün

veya isterseniz mercan resiflerini gözlemleyen su altı robot sürüsünü düşünün

or underwater schools of robots that monitor coral reefs,

or if we reach for the stars and we thinking about programming

veya eğer yıldızlara ulaşırsak yıldızlar arası uyduların programlanması

constellations of satellites.

hakkında düşünebiliriz.

In each of these systems,

Bu sistemlerin her birinde,

being able to understand how to design the rules of engagement

kuralların angajmanını nasıl dizayn edileceğini anlayabilmek

and being able to create good collective behavior

ve iyi kolektif davranışlar yaratabilmek

becomes a key to realizing these visions.

bu vizyonu gerçekleştirmek için anahtar olacaktır.

So, so far I've talked about rules for insects and for fish

Şu ana kadar böcekler, balıklar ve robotlar için

and for robots,

geçerli olan kurallar hakkında konuştuk

but what about the rules that apply to our own human collective?

fakat insan topluluklarına uygulanacak kurallar nelerdir?

And the last thought that I'd like to leave you with

Ve size bırakmak istediğim son düşünce;

is that science is of course itself

bilim tabii ki kendi başına kolektif zekânın

an incredible manifestation of collective intelligence,

inanılmaz bir göstergesidir

but unlike the beautiful fish schools that I study,

fakat çalıştığım güzel balık sürüsünden farklı olarak

I feel we still have a much longer evolutionary path to walk.

yürümemiz gereken çok daha uzun bir evrimsel yolumuz olduğunu hissediyorum.

So in addition to working on improving the science of robot collectives,

Bu nedenle robot kolektifleri biliminin geliştirilmesi üzerine çalışmaya ek olarak

I also work on creating robots and thinking about rules

robot yaratılması üzerine çalışıyorum ve bilimsel kolektifiliğimizi

that will improve our own scientific collective.

geliştirecek kurallar hakkında da düşünüyorum.

There's this saying that I love:

Çok sevdiğim bir söz var:

who does science determines what science gets done.

Kim bilim yapıyorsa bilimin ne yapacağına karar verir.

Imagine a society

Bir toplum düşünün

where we had rules of engagement

angajman kurallarına sahip olduğumuz

where every child grew up believing that they could stand here

benim gibi burada olabileceğine ve geleceğin teknoloji uzmanı olabileceğine

and be a technologist of the future,

inanarak büyüyen çocukların olduğu

or where every adult

veya tüm yetişkinlerin bilim ve teknolojinin günlük hayatımızdaki

believed that they had the ability not just to understand but to change

etkilerini sadece anlama yetisine değil, bunları değiştirme

how science and technology impacts their everyday lives.

yetisine de sahip olduğuna inandığı bir yer.

What would that society look like?

Bu toplum nasıl görünürdü?

I believe that we can do that.

Bunu yapabileceğimize inanıyorum.

I believe that we can choose our rules,

Kendi kurallarımızı seçebileceğimize inanıyorum

and we engineer not just robots

ve sadece robot tasarlamıyoruz,

but we can engineer our own human collective,

aynı zamanda kendi insan kolektifimizi tasarlıyoruz

and if we do and when we do, it will be beautiful.

ve eğer yaparsak işte o zaman, çok güzel olacaktır.

Thank you.

Teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkış)