Frederic Kaplan: How I built an information time machine

Frederic Kaplan: Bir bilgi zaman makinası nasıl kurulur

Çeviri: Sevay Ipek TUTUNCU Gözden geçirme: Ekin Göçmen

This is an image of the planet Earth.

Bu, Dünyamız'a ait bir görsel

It looks very much like the Apollo pictures

Daha çok Apollo uzay mekiklerinden birinden çekilmiş bir görsele benziyor

that are very well known.

ki hemen herkesçe bilinir.

There is something different;

Ancak bir farkla;

you can click on it,

üzerine tıklayabilirsiniz

and if you click on it,

ve eğer tıklarsanız,

you can zoom in on almost any place on the Earth.

Dünya'nın herhangi bir yerine kolaylıkla zoom yapabilir, yakınlaştırabilirsiniz.

For instance, this is a bird's-eye view

Örneğin, bu bir kuş bakışı görüntü

of the EPFL campus.

EPFL Kampüsüne ait.

In many cases, you can also see

Birçok açıdan,

how a building looks from a nearby street.

bir binanın hemen yanındaki caddeden bakıldığında nasıl göründüğüne bakabilirsiniz.

This is pretty amazing.

Bu oldukça şaşırtıcı.

But there's something missing in this wonderful tour:

Fakat bu muhteşem gezintide bir şey kayıp;

It's time.

O da "zaman".

i'm not really sure when this picture was taken.

Bu fotoğrafın ne zaman çekildiğinden gerçekten emin olamıyorum.

I'm not even sure it was taken

Hatta bu fotoğrafın kuş bakışı görselle

at the same moment as the bird's-eye view.

aynı zamanda çekildiğinden bile emin olamıyorum.

In my lab, we develop tools

Laboratuvarımda, öyle araçlar geliştiriyoruz ki

to travel not only in space

sadece mekanda gezinmeyi değil

but also through time.

zaman boyunca da gezinmeyi mümkün kılıyoruz.

The kind of question we're asking is

Sormakta olduğumuz soru şu:

Is it possible to build something

"Geçmişin Google Maps'ini

like Google Maps of the past?

inşa etmek mümkün müdür?"

Can I add a slider on top of Google Maps

Google Maps üzerine bir kaydırma butonu ekleyebilir miyim

and just change the year,

ve sadece yılı değiştirerek

seeing how it was 100 years before,

100 yıl öncesinde nasıl olduğunu görebilir miyim

1,000 years before?

ya da 1000 yıl önce?

Is that possible?

Bu mümkün mü?

Can I reconstruct social networks of the past?

Geçmişin sosyal ağlarını yeniden inşa edebilir miyim?

Can I make a Facebook of the Middle Ages?

Orta Çağların Facebook'unu oluşturabilir miyim?

So, can I build time machines?

Öyleyse, bir zaman makinesi inşa edebilir miyim?

Maybe we can just say, "No, it's not possible."

Belki kolayca "Hayır, bu mümkün değil" diyebiliriz.

Or, maybe, we can think of it from an information point of view.

Ya da, belki, bunu bilgi boyutunda düşünebiliriz.

This is what I call the information mushroom.

Bu benim "bilgi mantarı" olarak adlandırdığım şey.

Vertically, you have the time.

Dikey eksende zamana sahipsiniz

and horizontally, the amount of digital information available.

ve yatay eksende de, mümkün olan dijital bilgi miktarına.

Obviously, in the last 10 years, we have much information.

Açıkça görülüyor ki, geçen 10 yılda, çok daha fazla bilgiye sahip olduk.

And obviously the more we go in the past, the less information we have.

Ve belli ki ne kadar geçmişe gidersek, daha az bilgiye sahip olağız.

If we want to build something like Google Maps of the past,

Geçmişe dair bir Google Maps inşa etmek istersek,

or Facebook of the past,

yada geçmişe dair Facebook,

we need to enlarge this space,

bu alanı büyütme ihtiyacı duyacağız,

we need to make that like a rectangle.

bunu bir dikdörtgene dönüştürmeye ihtiyacımız var.

How do we do that?

Bunu nasıl yaparız?

One way is digitization.

Bir yolu dijitalleştirme.

There's a lot of material available --

Kullanabileceğimiz pek çok malzeme var--

newspaper, printed books, thousands of printed books.

gazeteler, basılı kitaplar, binlerce basılı kitap.

I can digitize all these.

Tüm bunları dijital hale getirebilirim.

I can extract information from these.

Hepsinden bilgi aktarabilirim.

Of course, the more you go in the past, the less information you will have.

Tabii ki, geçmişe ne kadar giderseniz, o kadar az bilgiye ulaşacaksınız.

So, it might not be enough.

Öyleyse, bu yeteri olmayabilir.

So, I can do what historians do.

Bu yüzden, tarihçilerin yaptığını yapabilirim.

I can extrapolate.

Tahminleyebilirim.

This is what we call, in computer science, simulation.

Biz bunu, bilgisayar bilimlerinde "simulasyon" olarak adlandırıyoruz.

If I take a log book,

Bir seyir defterini alırsam,

I can consider, it's not just a log book

onun sadece bir seyir defteri değil

of a Venetian captain going to a particular journey.

Venedikli bir kaptanın ayrıntılı ve özel bir yolculuğuna dair olduğunu düşünebilirim.

I can consider it is actually a log book

O kitabın aslında

which is representative of many journeys of that period.

ait olduğu dönemdeki pek çok yolculuğa dair bir temsilci olduğunu da düşünebilirim.

I'm extrapolating.

Tahminliyorum.

If I have a painting of a facade,

Eğer bir binanın yan yüzüne dair bir görsele sahipsem,

I can consider it's not just that particular building,

Kolayca tahmin ederim ki bu sadece o binaya özgü bir görüntüyü değil,

but probably it also shares the same grammar

fakat muhtemelen hakkında herhangi bir bilgiye sahip olmadığımız

of buildings where we lost any information.

pek çok diğer binaya ait bilgiyi de içerebilir.

So if we want to construct a time machine,

Öyleyse bir zaman makinesi inşa etmek istediğimizde,

we need two things.

iki şeye ihtiyacımız var demektir.

We need very large archives,

Çok kapsamlı arşivlere,

and we need excellent specialists.

ve mükemmel uzmanlara.

The Venice Time Machine,

size bahsedecek olduğum proje Venedik'e ait

the project I'm going to talk to you about,

Zaman Makinesine ait,

is a joint project between the EPFL

ki bu proje EPFL ve University of Venice Ca'Foscari ortak

and the University of Venice Ca'Foscari.

projesidir.

There's something very peculiar about Venice,

Venedik hakkında çok tuhaf birşey var,

that its administration has been

o da son derece

very, very bureaucratic.

bürokratik bir yönetimi olması.

They've been keeping track of everything,

(Geçmişten bugüne) her şeyin kaydını tutuyorlar,

almost like Google today.

tıpkı bugün Google'ın yaptığı gibi.

At the Archivio di Stato,

Atchivio Di Stato'da,

you have 80 kilometers of archives

80 kilometrelik bir arşivde

documenting every aspect

hemen her konudaki dökümanlarla

of the life of Venice over more than 1,000 years.

Venedik'in geşmiş 1000 yılına dair tüm yaşam detaylarını içerir kayıtlara ulaşa bilirsiniz.

You have every boat that goes out,

Venedik'ten ayrılan her teknenin,

every boat that comes in.

yada giriş yapan her teknenin.

You have every change that was made in the city.

Şehirde yapılan her değişikliği öğrenebilirisiniz.

This is all there.

Hepsi oradadır.

We are setting up a 10-year digitization program

Bizler 10 yıllık bir dijitale dönülştürme programı kuruyoruz.

which has the objective of transforming

Amacımız: bu uçsuz bucaksız arşivi

this immense archive

devasa bir bilgi sistemine

into a giant information system.

dönüştürebilmek.

The type of objective we want to reach

Ulaşmak istediğimiz hedef

is 450 books a day that can be digitized.

günde 450 kitabın sayısallaştırılabilmesi/ digital kitaba dönüştürülebilmesi.

Of course, when you digitize, that's not enough,

Tabi ki sadece dijital hale dönüştürmeniz yeterli değil,

because these documents,

çünkü bu dökümanların çoğu

most of them are in Latin, in Tuscan,

Latince, Toskana lehçesinde ve

in Venetian dialect,

Venedik lehçesinde,

so you need to transcribe them,

öyle ki ,bunları uyarlamaya ihtiyaç duymaktasınız,

to translate them in some cases,

bazı durumlarda ise çeviri yapmanız,

to index them,

indekslemeniz gerek,

and this is obviously not easy.

ve tüm bunlar tabii ki hiç de kolay deiğl.

In particular, traditional optical character recognition method

Kısmen, geleneksel optik karakter tanılama metodu

that can be used for printed manuscripts,

basılı el yazmaları için kullanılabilir,

they do not work well on the handwritten document.

ancak el yazılı metinlerde bu metod iyi sonuçlar vermemekte.

So the solution is actually to take inspiration

Sorunun çözümü farklı bir bilgi alanından esinlenilerek bulundu o da:

from another domain: speech recognition.

konuşma tanıma metodu.

This is a domain of something that seems impossible,

bu alan imkansızmış gibi gelse de

which can actually be done,

aslında

simply by putting additional constraints.

kolayca ek kısıtlamalar eklenerek yapılabilir.

If you have a very good model

Eğer iyi bir modeliniz varsa

of a language which is used,

kullanılan bir dile dair,

if you have a very good model of a document,

eğer oldukça iyi bir de döküman örneğine sahipseniz,

how well they are structured.

nasılda iyi yapılandırılabilir.

And these are administrative documents.

Ve bunlar yönetimsel dökümanlar.

They are well structured in many cases.

Pek çok konuda son derece iyi yapılandırılmışlar.

If you divide this huge archive into smaller subsets

bu devasa arşivi eğer küçük alt gruplara ayırabilirseniz,

where a smaller subset actually shares similar features,

ve en alt gruplarda da aynı içeriklerin yer almasını sağlarsanız,

then there's a chance of success.

başarı için bir şansınız olacaktır.

If we reach that stage, then there's something else:

Eğer o aşamaya gelebilirsek, farklı birşey ile karşılaşırız:

we can extract from this document events.

bu dökümanlardaki olaylardan bir bilgi özütü elde edebiliriz.

Actually probably 10 billion events

Aslında tahminen 10 milyar olay

can be extracted from this archive.

bu arşivlerden çıkarılabilir.

And this giant information system

Ve bu devasa bilgi sistemi

can be searched in many ways.

pek çok farklı yolla araştırılabilir konuma gelir.

You can ask questions like,

Şöyle sorular sorabilirsiniz,

"Who lived in this palazzo in 1323?"

1323'te bu binada kim yaşamıştır?

"How much cost a sea bream at the Realto market

1434 yılında Realto pazarında bir mercan balığı

in 1434?"

kaçtan satılmaktadır?

"What was the salary

Neden Murano'lu bir

of a glass maker in Murano

camcının maaşı

maybe over a decade?"

ortalamanın üzerindeydi?

You can ask even bigger questions

Daha büyük/kapsamlı sorular da sorabilirsiniz

because it will be semantically coded.

çünkü (bu dijital arşiv) semantik/anlamsal olarak kodlanmış olacak.

And then what you can do is put that in space,

Yapabileğiniz şudur, imleci harita üzerinde bir yere konumlarsınız

because much of this information is spatial.

çünkü bu bilgilerin çoğu üçboyutlu.

And from that, you can do things like

Ve oradan,

reconstructing this extraordinary journey

binlerce yıldır sürdürülebilir bir kalkınma yaşamayı,

of that city that managed to have a sustainable development

çevresiyle her daim bir denge

over a thousand years,

içerisinde olmayı başarmış

managing to have all the time

bu şehrin, bu sıradışı yolculuğunu

a form of equilibrium with its environment.

yeniden yaratabilirsiniz.

You can reconstruct that journey,

Bu seyahati

visualize it in many different ways.

pek çok farklı biçimde gözünüzde canlandırmanız mümkün.

But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.

Fakat Venedik'i sadece kente bakarak anlayamazsınız.

You have to put it in a larger European context.

Onu daha geniş bir Avrupa konsepti ile ele almanız gerekir.

So the idea is also to document all the things

Bu noktada düşüncemiz, olan her şeyi

that worked at the European level.

Avrupa boyutunda kayda almak.

We can reconstruct also the journey

Bu yolculuğu aynı zamanda

of the Venetian maritime empire,

Venedik deniz imparatorluğunun

how it progressively controlled the Adriatic Sea,

nasıl zamanla Adriyatik denizini kontrol ettiğine

how it became the most powerful medieval empire

Venedik'in ortaçağ'ın güçlü bir imparatorluğuna nasıl dönüştüğüne

of its time,

o zamanlarda

controlling most of the sea routes

deniz yollarını

from the east to the south.

doğudan güneye nasıl kontrol ettiğine odaklamamız da mümkün.

But you can even do other things,

Fakat başka şeyler de yapabilirsiniz,

because in these maritime routes,

çünkü o zamanlarda deniz yolları,

there are regular patterns.

belirli güzergahlara sahipti.

You can go one step beyond

Bir adım ileri gidebilir

and actually create a simulation system,

ve bir simülasyon sistemi yaratabilirsiniz,

create a Mediterranean simulator

mesela sahip olmadığımız bilgileri bile

which is capable actually of reconstructing

yeniden yaratma yeteneğine sahip

even the information we are missing,

bir Akdeniz simülatörü oluşturabilirsiniz.

which would enable us to have questions you could ask

Ki bu simülatör bir rota planlayıcısı kullanırcasına

like if you were using a route planner.

sorularımıza yanıt bulmamızı sağlayabilir.

"If I am in Corfu in June 1323

"Eğer 1323 yılında Cokfu'da olsaydım

and want to go to Constantinople,

Ve Constantinople'e gitmek isteseydim

where can I take a boat?"

tekneye ne zaman binmeliyim?"

Probably we can answer this question

Mühtemelen bu soruyu

with one or two or three days' precision.

2-3 günlük kesinlikle yanıtlayabilirdik.

"How much will it cost?"

Bu yolculuk ne kadara mal olacak?

"What are the chance of encountering pirates?"

Korsanlarla karşılaşma ihtimali nedir?

Of course, you understand,

Tabii ki, anlayabileceğiniz gibi,

the central scientific challenge of a project like this one

böylesi bir projede temel bilimsel mücadele,

is qualifying, quantifying and representing

sürecin her aşamasında ortaya çıkan belirsizlik ve tutarsızlıkları

uncertainty and inconsistency at each step of this process.

ölçmek, değerlendirmek ve göstermektir.

There are errors everywhere,

Hataları her yerde görmek mümkün,

errors in the document, it's the wrong name of the captain,

dökümanlarda, kaptanın adı yanlış olabildiği gibi,

some of the boats never actually took to sea.

bazı botlar aslında denize hiç açılmamış.

There are errors in translation, interpretative biases,

Çevirilerdeki hatalar, açıklamalardaki önyargılar,

and on top of that, if you add algorithmic processes,

ve tüm bunların üzerinde, eğer algoritmik bir proses/süreç ekledi iseniz

you're going to have errors in recognition,

tanımlama da da hatalarını olacaktır,

errors in extraction,

alıntılarda hatalar olacaktır.

so you have very, very uncertain data.

Yani elinizdeki veride pek çok belirsizlik olacaktır.

So how can we detect and correct these inconsistencies?

Peki tüm bunları nasıl saptayacak, düzelteceğiz?

How can we represent that form of uncertainty?

Bu belirsizliği nasıl tanımlayacağız?

It's difficult. One thing you can do

Bu zor. Yapabileceğiniz şey

is document each step of the process,

süreçlerin herbir adımını kaydetmek,

not only coding the historical information

tarihsel bilgiyi sadece kaydetmeyip,

but what we call the meta-historical information,

meta-tarihsel bilgiyi de çağırarak

how is historical knowledge constructed,

tarihsel bilgiyi inşa ederek

documenting each step.

her adımı kaydetmek durumundayız.

That will not guarantee that we actually converge

Tabii ki tüm bunlar Venedik'in

toward a single story of Venice,

tarihine yakınlaşmamızı garanti etmez

but probably we can actually reconstruct

fakat muhtemelen gerçekten

a fully documented potential story of Venice.

Venedik'in tümü kayıt altına alınmış potansiyel hikayesine erişmiş olacağız.

Maybe there's not a single map.

Belki tek bir harita olmayacak.

Maybe there are several maps.

Belki pek çok harita olacak.

The system should allow for that,

Sistem buna izin veriyor,

because we have to deal with a new form of uncertainty,

çünkü belirsizliğin yeni bir şekli ile karşı karşıyayız,

which is really new for this type of giant databases.

ki bu boyutta bir veri tabanı için gerçekten yeni bir şekil.

And how should we communicate

Ve nasıl iletişim kuracağız

this new research to a large audience?

bu yeni araştırma ile çok sayıdaki katılımı ile?

Again, Venice is extraordinary for that.

Tekrar söylemeliyim ki, Venedik bu konuda sıradışı bir yer.

With the millions of visitors that come every year,

Her yıl gelen milyolarca ziyaretçisiyle

it's actually one of the best places

bir gelecek müzesi icat etmek için

to try to invent the museum of the future.

en iyi yerlerden birisi.

Imagine, horizontally you see the reconstructed map

Hayal ediniz, yatay eksende belirtilen yılın

of a given year,

yapılandırılmış haritasını görüyorsunuz

and vertically, you see the document

ve dikey eksende de bu yapılandırmayı

that served the reconstruction,

mümkün kılan belgeleri...

paintings, for instance.

resimler, örneğin.

Imagine an immersive system that permits

Hayal edin üçboyutlu bir sistemin

to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,

size verilen yıllar aralığında Venedik'in tarihine dalmanıza

some experience you could share within a group.

ve bu deneyimi diğer insanlarla beraber paylaşabilmenize imkan verdiğini düşünün.

On the contrary, imagine actually that you start

Diğer taraftan, halay edin ki

from a document, a Venetian manuscript,

Venedik lehçesinde bir belgeden başlayarak,

and you show, actually, what you can construct out of it,

birşeylerin nasıl inşa edildiğine şahit oluyor,

how it is decoded,

bunların nasıl kodlandığını,

how the context of that document can be recreated.

içeriğinin nasıl yeniden yapılandırıldığını görüyorsunuz.

This is an image from an exhibit

Bu görsel Cenevre'de yürütülmekte olan

which is currently conducted in Geneva

ve bu sisteme ait bir sergiyden alınma.

with that type of system.

bir sergiye ait.

So to conclude, we can say that

Toparlamak gerekirse,

research in the humanities is about to undergo

diyebiliriz ki, beşeri bilimler belki de

an evolution which is maybe similar

yaşam bilimlerinde geçtiğimiz

to what happened to life sciences 30 years ago.

30 yılda olana benzer bir evrimi geçirmek üzere.

It's really a question of scale.

Bu gerçekten bir ölçeklendirme.

We see projects which are

Herhangi bir araştırma ekibinin yürütebileceğinden

much beyond any single research team can do,

çok daha büyük projeler görüyoruz

and this is really new for the humanities,

ki bu sıklıkla küçük gruplar halinde ya da

which very often take the habit of working

sadece bir kaç araştırmacının çalıştığı durumlara

in small groups or only with a couple of researchers.

alışık beşeri bilimler için gerçekten yeni bir durum.

When you visit the Archivio di Stato,

Archivio Di Stato'yu ziyaret ettiğinizde,

you feel this is beyond what any single team can do,

hissedecekleriniz bunu gerçekleştirenin tek bir ekip değil,

and that should be a joint and common effort.

işbirlikli ve yüksek eforlu bir takımlar çalışması olduğu gerçeğidir.

So what we must do for this paradigm shift

Bu durumda yapmamız gereken;

is actually foster a new generation

yaklaşımdaki bu dönüşüme hazır

of "digital humanists"

"dijital beşeri bilimci"lardan oluşacak

that are going to be ready for this shift.

yeni bir jenerasyonu yaratmaktır.

I thank you very much.

Çok teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkış)