Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

Stephen Wolfram: Her Şey Teorisini Hesaplamak

Çeviri: Gani Simsek Gözden geçirme: Sancak Gülgen

So I want to talk today about an idea. It's a big idea.

Bugün bir fikir hakkında konuşmak istiyorum. Büyük bir fikir.

Actually, I think it'll eventually

Aslında, bu fikrin sonunda,

be seen as probably the single biggest idea

geçtiğimiz yüzyılda çıkmış tek büyük

that's emerged in the past century.

fikir olarak görüleceğini düşünüyorum.

It's the idea of computation.

Bu hesaplama fikridir.

Now, of course, that idea has brought us

Şimdi, elbette ki bu fikir bize bugün

all of the computer technology we have today and so on.

sahip olduğumuz bütün bilgisayar teknolojisini de getirdi.

But there's actually a lot more to computation than that.

Ama aslında hesaplama fikrinin daha çok işi var.

It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,

Bu çok derin, çok güçlü, çok temel bir fikir ve

whose effects we've only just begun to see.

bunun etkilerini yeni görmeye başladık.

Well, I myself have spent the past 30 years of my life

Ben hayatımın son 30 senesini hesaplamayı

working on three large projects

oldukça ciddiye almaya çalışan

that really try to take the idea of computation seriously.

üç büyük projede çalışarak geçirdim.

So I started off at a young age as a physicist

Genç yaşta, bilgisayarları araç olarak kullanan

using computers as tools.

bir fizikçi olarak başladım.

Then, I started drilling down,

Sonra, daha derinlere indim,

thinking about the computations I might want to do,

yapmak istediğim hesaplamalar hakkında düşündüm,

trying to figure out what primitives they could be built up from

hangi ilklerden oluşturulabileceklerini ve nasıl mümkün olduğunca

and how they could be automated as much as possible.

otomatize edilebileceklerini tahmin etmeye çalıştım.

Eventually, I created a whole structure

Neticede, sembolik programlamaya dayalı

based on symbolic programming and so on

tam bir yapı hazırladım ve bu da

that let me build Mathematica.

Mathematica'yı oluşturmamı sağladı.

And for the past 23 years, at an increasing rate,

Ve son 23 yıldır, giderek artan bir hızla,

we've been pouring more and more ideas

daha fazla yeni fikir ve yetenekleri

and capabilities and so on into Mathematica,

Mathematica'ya eklemekteyiz,

and I'm happy to say that that's led to many good things

ve bunun Ar-Ge, eğitim ve diğer birçok alanda

in R & D and education,

iyi işlerin yapılmasını sağladığını

lots of other areas.

söylemekten mutluyum.

Well, I have to admit, actually,

Açıkçası, itiraf etmeliyim ki

that I also had a very selfish reason for building Mathematica:

Mathematica'yı oluşturmak için çok bencil bir nedenim de vardı.

I wanted to use it myself,

Onu kendim kullanmak istedim,

a bit like Galileo got to use his telescope

Galileo'nun 400 yıl önce kendi teleskobunu

400 years ago.

kullanması gibi.

But I wanted to look not at the astronomical universe,

Ama ben astronomik evrene değil, hesaplama evrenine

but at the computational universe.

bakmak istiyordum.

So we normally think of programs as being

Normalde programları, çok özel amaçlar için

complicated things that we build

oluşturduğumuz karmaşık şeyler

for very specific purposes.

olarak görürüz.

But what about the space of all possible programs?

Peki ya tüm muhtemel programlar uzayına ne demeli?

Here's a representation of a really simple program.

Burada çok basit bir programın gösterimi var.

So, if we run this program,

Eğer bu programı çalıştırırsak,

this is what we get.

bunu elde ederiz.

Very simple.

Çok basit.

So let's try changing the rule

Şimdi bu program için kuralı

for this program a little bit.

biraz değiştirmeyi deneyelim.

Now we get another result,

Şimdi başka bir sonuç alıyoruz,

still very simple.

halen çok basit.

Try changing it again.

Tekrar değiştirmeyi deneyin.

You get something a little bit more complicated.

Biraz daha karmaşık bir şey elde edersiniz,

But if we keep running this for a while,

ama bunu bir süre çalıştırırsak,

we find out that although the pattern we get is very intricate,

anlarız ki, sonuç desenimiz biraz karışık olsa da,

it has a very regular structure.

çok düzgün bir yapısı var.

So the question is: Can anything else happen?

Soru şudur : Başka bir şey olabilir mi ?

Well, we can do a little experiment.

Bunun için ufak bir deney yapabiliriz.

Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.

Hadi ufak bir matematik deneyi yapalım, deneyip bulalım.

Let's just run all possible programs

Bu baktığımız türdeki tüm

of the particular type that we're looking at.

muhtemel programları çalıştıralım.

They're called cellular automata.

Bunlara hücresel otomatlar adı verilir.

You can see a lot of diversity in the behavior here.

Buradaki davranışta çok fazla çeşitlilik görebilirsiniz.

Most of them do very simple things,

Çoğu çok basit şeyler yapıyor.

but if you look along all these different pictures,

Ama eğer tüm farklı resimler arasında,

at rule number 30,

30. kurala bakarsanız,

you start to see something interesting going on.

ilginç bir şeylerin döndüğünü görebilirsiniz.

So let's take a closer look

O zaman hadi 30. kurala

at rule number 30 here.

daha yakından bakalım.

So here it is.

İşte burada.

We're just following this very simple rule at the bottom here,

Biz sadece şu aşağıdaki basit kuralı takip ediyoruz

but we're getting all this amazing stuff.

ama tüm bu şaşırtıcı şeyleri elde ediyoruz.

It's not at all what we're used to,

Bu hiç de alıştığımız bir şey değil,

and I must say that, when I first saw this,

ve söylemeliyim ki, bunu ilk gördüğümde,

it came as a huge shock to my intuition.

önsezilerim büyük bir şok yaşadı,

And, in fact, to understand it,

ve, aslında, onu anlayabilmek için,

I eventually had to create

Sonunda farklı bir bilim

a whole new kind of science.

yaratmak zorunda kaldım.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

This science is different, more general,

Bu son 300 küsür yıldır kullandığımız

than the mathematics-based science that we've had

matematik bazlı bilimden farklı, daha genel

for the past 300 or so years.

bir bilimdir.

You know, it's always seemed like a big mystery:

Bilirsiniz, doğanın bize çok karmaşık gelen

how nature, seemingly so effortlessly,

birçok şeyi nasıl görünüşte çok zahmetsizce

manages to produce so much

ürettiği bize büyük bir gizem

that seems to us so complex.

gibi gelmiştir.

Well, I think we've found its secret:

Sanırım biz onun sırrını bulduk.

It's just sampling what's out there in the computational universe

O sadece hesaplama evreninde ne varsa onları örnekliyor

and quite often getting things like Rule 30

ve çoğunlukla 30. Kural gibi şeyler elde ediyor

or like this.

ya da bunun gibi.

And knowing that starts to explain

Ve bunu bilmek, bilimde uzun zamandır

a lot of long-standing mysteries in science.

süren gizemleri açıklamaya başlıyor.

It also brings up new issues, though,

Fakat sayısal indirgenmezlik gibi

like computational irreducibility.

yeni sorunları da getiriyor.

I mean, we're used to having science let us predict things,

Yani, biz bilimin bir şeyleri tahmin etmemize izin vermesin alışkınız,

but something like this

ama bunun gibi bir şey

is fundamentally irreducible.

esas olarak indirgenemezdir.

The only way to find its outcome

Sonucunu etkin şekilde bulmanın tek yolu,

is, effectively, just to watch it evolve.

onun gelişmesini seyretmektir.

It's connected to, what I call,

Bu benim hesaplama denkliği

the principle of computational equivalence,

adını verdiğim prensibe bağlıdır,

which tells us that even incredibly simple systems

bu prensibe göre inanılmaz basitlikteki sistemler bile

can do computations as sophisticated as anything.

herhangi bir şey kadar karmaşık hesaplamalar yapabilirler.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

Rastgele hesaplama yapabilmek gibi hemen her yerde

to be able to do arbitrary computation;

olan bir şeyi yapabilmek için,

just something that happens, naturally,

çok fazla teknoloji veya biyolojik evrim

all over the place.

gerekmez.

Things with rules as simple as these can do it.

Bu kadar basit kuralı olan şeyler bile yapabilir.

Well, this has deep implications

Bunun, bilimin sınırları hakkında,

about the limits of science,

biyolojik süreçler ve

about predictability and controllability

ekonomilerin tahmin edilebilirliği ve

of things like biological processes or economies,

kontrol edilebilirliği hakkında, evrendeki zeka hakkında,

about intelligence in the universe,

özgür irade gibi sorular hakkında

about questions like free will

ve teknoloji yaratma hakkında

and about creating technology.

derin imaları vardır.

You know, in working on this science for many years,

Bilirsiniz, bu bilim üzerinde yıllarca çalışırken

I kept wondering,

merak edip durdum,

"What will be its first killer app?"

"Bunun ilk harika uygulaması ne olacak?"

Well, ever since I was a kid,

Çocukluğumdan beri,

I'd been thinking about systematizing knowledge

bilgiyi sistemleştirmek ve bir şekilde hesaplanabilir

and somehow making it computable.

yapmak konusunda düşünüyorum.

People like Leibniz had wondered about that too

Leibniz gibi insanlar da 300 yıl önce bunu

300 years earlier.

merak etti.

But I'd always assumed that to make progress,

Fakat hep sanıyordum ki ilerleme kaydetmek için,

I'd essentially have to replicate a whole brain.

esasında tüm beyni kopyalamam gerekiyor.

Well, then I got to thinking:

Ama şimdiki düşüncem:

This scientific paradigm of mine suggests something different --

Benim bu bilimsel paradigmam farklı bir şey öneriyor.

and, by the way, I've now got

Ve, bu arada, Mathematica'daki

huge computation capabilities in Mathematica,

devasa hesaplama yetenekleri var elimde,

and I'm a CEO with some worldly resources

ve büyük, delice projeler yapmak için

to do large, seemingly crazy, projects --

maddi kaynağı olan bir üst düzey yöneticiyim.

So I decided to just try to see

Ve dünyadaki sistematik bilginin

how much of the systematic knowledge that's out there in the world

ne kadarını hesaplanabilir yapabileceğimizi görmeye

we could make computable.

çalışmaya karar verdim.

So, it's been a big, very complex project,

Bu gerçekleşeceğinden emin bile olamadığım,

which I was not sure was going to work at all.

büyük ve çok karmaşık bir projedir.

But I'm happy to say it's actually going really well.

Fakat aslında iyi gittiğini söylemekten mutluyum.

And last year we were able

Ve geçen yıl Wolfram Alpha'nın

to release the first website version

ilk web site versiyonunu

of Wolfram Alpha.

yayımlayabildik.

Its purpose is to be a serious knowledge engine

Onun amacı soruların cevaplarını hesaplayan

that computes answers to questions.

ciddi bir bilgi motoru olmaktır.

So let's give it a try.

Bir deneyelim.

Let's start off with something really easy.

Çok basit bir şeyle başlayalım.

Hope for the best.

En iyisini umalım.

Very good. Okay.

Çok iyi. Pekala.

So far so good.

İyi gidiyoruz.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

Let's try something a little bit harder.

Hadi daha zor bir şey deneyelim.

Let's do

Diyelim ki.

some mathy thing,

Matematiksel bir şey yapalım

and with luck it'll work out the answer

ve umarız cevabını verebilir

and try and tell us some interesting things

ve bize ilginç şeyler, ilgili matematik hakkında

things about related math.

şeyler anlatmaya çalışır.

We could ask it something about the real world.

Gerçek dünya hakkında bir şeyler sorabiliriz.

Let's say -- I don't know --

Bakalım, --bilmem--

what's the GDP of Spain?

İspanya'nın GSMH'sı nedir?

And it should be able to tell us that.

Ve bize bunu anlatabilmelidir.

Now we could compute something related to this,

Şimdi bununla ilgili bir hesaplama yapabiliriz,

let's say ... the GDP of Spain

Varsayalım ki İspanya'nın GSMH'sını

divided by, I don't know,

bölelim, bilmem ki,

the -- hmmm ...

--hmmm--

let's say the revenue of Microsoft.

Microsoft'un gelirine bölelim.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

The idea is that we can just type this in,

Esas fikir bunu, bu tür bir soruyu

this kind of question in, however we think of it.

aklımıza geldiği gibi yazıp sorabilmektir.

So let's try asking a question,

O yüzden bir soru soralım,

like a health related question.

mesela sağlıkla ilgili bir soru.

So let's say we have a lab finding that ...

Varsayalım ki 50 yaşındaki bir erkeğin

you know, we have an LDL level of 140

Düşük Yoğunluklu Lipoprotein seviyesinin

for a male aged 50.

140 olduğunu bulan bir labaratuvar olsun.

So let's type that in, and now Wolfram Alpha

Bunu yazalım ve Wolfram Alpha şimdi

will go and use available public health data

gidip mevcut sağlık verilerini kullanacak

and try and figure out

ve bu özelliklerdeki birinin

what part of the population that corresponds to and so on.

nüfusun hangi kesimine denk geldiğini bulmaya çalışacak.

Or let's try asking about, I don't know,

Şunu sormayı deneyelim, bilmem ki,

the International Space Station.

uluslararası uzay istasyonu.

And what's happening here is that

Ve orada olup biten şudur:

Wolfram Alpha is not just looking up something;

Wolfram Alpha sadece bir şeye bakmıyor;

it's computing, in real time,

uluslararası uzay istasyonunun

where the International Space Station is right now at this moment,

şu anda nerede olduğunu, ne kadar hızlı gittiğini vs

how fast it's going, and so on.

eş zamanlı olarak hesaplıyor.

So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.

Yani Wolfram Alpha bir sürü şey biliyor.

It's got, by now,

Şu anda,

pretty good coverage of everything you might find

herhangi bir standart referans kütüphanesinde

in a standard reference library.

bulabileceğiniz her şeyi içeriyor.

But the goal is to go much further

Fakat hedef daha da ileri gitmek

and, very broadly, to democratize

ve tüm bu bilgileri genişçe

all of this knowledge,

demokratikleştirmek,

and to try and be an authoritative

ve tüm alanlarda otorite kaynağı

source in all areas.

olmaya çalışmak,

To be able to compute answers to specific questions that people have,

ve insanların sorduğu kendine özgü soruların cevaplarını hesaplamak,

not by searching what other people

ve bunu başkalarının yazdığı

may have written down before,

bilgiler arasından arayarak değil,

but by using built in knowledge

aksine mevcut bilgileri kullanarak

to compute fresh new answers to specific questions.

bu özel sorulara taze yeni cevapları hesaplamaktır.

Now, of course, Wolfram Alpha

Wolfram Alpha tabii ki devasa

is a monumentally huge, long-term project

büyüklükte, çok zorluklar içeren

with lots and lots of challenges.

uzun vadeli bir projedir.

For a start, one has to curate a zillion

Başlangıç için zilyon tane farklı veri

different sources of facts and data,

kaynağını düzenlemek gerekir,

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

ve bunun için beşeri alan uzmanları ve Mathematica

and human domain experts for doing this.

otomasyonu altyapısını inşa ettik.

But that's just the beginning.

Bu sadece başlangıç.

Given raw facts or data

Ham gerçekler ve veriler ile

to actually answer questions,

soruları gerçekten cevaplayabilmek için

one has to compute:

hesaplamak gerekir,

one has to implement all those methods and models

bilimin ve diğer alanların yüzyıllar boyunca ortaya çıkardığı

and algorithms and so on

tüm o yöntemleri, modelleri,

that science and other areas have built up over the centuries.

ve algoritmaları vesaire uygulamak gerekir.

Well, even starting from Mathematica,

Sadece Mathematica'yla başlamak bile,

this is still a huge amount of work.

çok büyük bir uğraştır.

So far, there are about 8 million lines

Şimdiye dek Wolfram Alpha'da

of Mathematica code in Wolfram Alpha

çok farklı alanlardaki uzmanlar tarafından yazılan

built by experts from many, many different fields.

yaklaşık 8 milyon satır Mathematica kodu var.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Wolfram Alpha hakkındaki en önemli fikir

is that you can just ask it questions

sıradan konuşma dilini kullanarak

using ordinary human language,

ona soru sorabilmektir,

which means that we've got to be able to take

bu demektir ki insanların girdi alanına yazdığı

all those strange utterances that people type into the input field

tüm o tuhaf ifadeleri bir kenara atmak ve o yazılanları

and understand them.

anlamlandırmaktır.

And I must say that I thought that step

Ve şunu söylemeliyim ki bu adım

might just be plain impossible.

son derece imkansız olabilir.

Two big things happened:

İki büyük şey oldu.

First, a bunch of new ideas about linguistics

İlki, hesaplama evrenini araştırmaktan gelen

that came from studying the computational universe;

dilbilim ile ilgili birtakım yeni fikirlerdir.

and second, the realization that having actual computable knowledge

Ve ikincisi, gerçekten hesaplanabilir bilgiye sahip olmak

completely changes how one can

birinin dili anlama girişimini

set about understanding language.

tamamen değiştirdiğinin farkına varmaktır.

And, of course, now

Ve, tabii ki, şimdi

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

Wolfram Alpha ortalıkta geziniyorken,

we can learn from its actual usage.

onun gerçek kullanımından bir şeyler öğrenebiliriz.

And, in fact, there's been

Ve Wolfram Alpha ile

an interesting coevolution that's been going on

onun kullanıcıları arasında gerçekten ilginç bir

between Wolfram Alpha

ortak evrimleşme süreci

and its human users,

meydana gelmiştir.

and it's really encouraging.

Ve bu gerçekten cesaret verici.

Right now, if we look at web queries,

Şu anda web sorgularına bakarsak,

more than 80 percent of them get handled successfully the first time.

%80'i ilk seferde başarıyla cevaplanıyor.

And if you look at things like the iPhone app,

Ve iPhone uygulaması gibi şeylere bakarsanız,

the fraction is considerably larger.

bu oran oldukça daha büyük.

So, I'm pretty pleased with it all.

Yani tüm bunlardan memnunum.

But, in many ways,

Fakat birçok yönden,

we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.

halen Wolfram Alpha'nın en başındayız.

I mean, everything is scaling up very nicely

Demek istediğim, her şey güzelce büyüyor.

and we're getting more confident.

Daha da emin oluyoruz.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Wolfram Alpha teknolojisinin, daha birçok yerde

showing up in more and more places,

hem böyle bir sitedeki gibi halka açık

working both with this kind of public data, like on the website,

veriler üzerinde çalışırken, hem de kişi ve şirketlere has

and with private knowledge

özel veriler üzerinde çalışırken

for people and companies and so on.

karşınıza çıkmasını umabilirsiniz.

You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one

Biliyorsunuz, Wolfram Alpha'nın bilgi-tabanlı hesaplama

a whole new kind of computing

diyebileceğimiz yepyeni bir hesaplama

that one can call knowledge-based computing,

yöntemi sunduğunu fark ettim, ki bu durumda

in which one's starting not just from raw computation,

herhangi bir kimse sadece ham veriyle değil

but from a vast amount of built-in knowledge.

aksine çok geniş bir mevcut bilgi hazinesiyle başlıyor.

And when one does that, one really changes

Ve birisini bunu yaptığı vakit, ister internette olsun

the economics of delivering computational things,

ister başka yerde sonuçta hesaplanabilir şeyleri

whether it's on the web or elsewhere.

dağıtma ekonomisini gerçekten değiştiriyor.

You know, we have a fairly interesting situation right now.

Biliyorsunuz şu anda burada çok ilginç bir durum var.

On the one hand, we have Mathematica,

Bir tarafta, muntazam ve net bir dili olan

with its sort of precise, formal language

ve birçok alanda özenle tasarlanmış

and a huge network

yetenekleri ile

of carefully designed capabilities

birçok işi birkaç satır kod ile

able to get a lot done in just a few lines.

yapabilen Mathematica var.

Let me show you a couple of examples here.

Size birkaç örnek göstereyim.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

Burada küçük bir Matematik programı var.

Here's something where we're sort of

Burada birtakım farklı özellikleri

integrating a bunch of different capabilities here.

eklediğimiz bir şeyler var.

Here we'll just create, in this line,

Burada bu çizgide sadece biraz

a little user interface that allows us to

eğlenmemizi sağlayacak bir arayüz

do something fun there.

oluşturacağız.

If you go on, that's a slightly more complicated program

Devam ederseniz, çeşitli algoritmik şeyler yapan ve

that's now doing all sorts of algorithmic things

kullanıcı arayüzleri oluşturan bu biraz daha

and creating user interface and so on.

karmaşık program ortaya çıkar.

But it's something that is very precise stuff.

Ama bu net şeylerden oluşan bir şeydir.

It's a precise specification with a precise formal language

Bur Mathematica'ya ne yapması gerektiğini anlatan

that causes Mathematica to know what to do here.

gayet muntazam ve net bir tanımlamadır.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

Diğer tarafta elimizde dünyanın ve insan dilinin

with all the messiness of the world

tüm karmaşıklığının ve diğer şeylerin

and human language and so on built into it.

gömülü olduğu Wolfram Alpha var.

So what happens when you put these things together?

Peki bu şeyleri bir araya koyduğunuzda ne olur?

I think it's actually rather wonderful.

Bence oldukça harika olur.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

Mathematica'nın içinde Wolfram Alpha ile

you can, for example, make precise programs

örneğin, gerçek dünya verilerini alan

that call on real world data.

muntazam programlar yapabilirsiniz.

Here's a real simple example.

Burada çok basit bir örnek var.

You can also just sort of give vague input

Ayrıca belirsiz ifadeler de girebilirsiniz

and then try and have Wolfram Alpha

ve Wolfram Alpha'nın ne demek istediğinizi

figure out what you're talking about.

anlamaya çalışmasını deneyebilirsiniz.

Let's try this here.

Haydi burada deneyelim.

But actually I think the most exciting thing about this

Fakat bence burada gerçekten heyecan verici olan şey

is that it really gives one the chance

bunun bize programlamayı demokratikleştirme

to democratize programming.

şansı vermesidir.

I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.

Demek istediğim, herhangi bir kimse ne istediğini gündelik dilde söyleyecek,

Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out

ve, esas fikir, Wolfram Alpha bu yazılanlarla istenen şeyi tam olarak

what precise pieces of code

hangi kodun yapabileceğini

can do what they're asking for

bulmaya çalışacak ve onlara

and then show them examples that will let them pick what they need

daha büyük ve net programlar inşa etmelerini sağlayacak örnekler sunup

to build up bigger and bigger, precise programs.

bunlar arasından istediklerini seçmelerini sağlayacak.

So, sometimes, Wolfram Alpha

Bazen, Wolfram Alpha

will be able to do the whole thing immediately

istenen her şeyi anında yapabilecek

and just give back a whole big program that you can then compute with.

ve ardından hesaplamayı yapabileceğin büyük programı tümüyle verecek.

Here's a big website

Burada birçok eğitsel malzemenin

where we've been collecting lots of educational

ve diğer birçok şey hakkında topladığımız bir sürü

and other demonstrations about lots of kinds of things.

örneklerin yer aldığı büyük bir web sitesi var.

I'll show you one example here.

Bilmiyorum, size bir örnek göstereceğim, belki burada.

This is just an example of one of these computable documents.

Bu sadece tüm bu hesaplanabilir belgelerin bir örneği.

This is probably a fairly small

Bu, burada çalışabilen

piece of Mathematica code

muhtemelen oldukça kısa bir

that's able to be run here.

Mathematica kodudur.

Okay. Let's zoom out again.

Pekala, tekrar uzaklaşalım.

So, given our new kind of science,

Pekala, bu yeni bilim türümüzü

is there a general way to use it to make technology?

teknoloji üretmek için kullanacağımız genel bir yöntem var mı?

So, with physical materials,

Söz konusu fiziksel maddeler olunca

we're used to going around the world

dünyayı dolaşıp belirli maddelerin

and discovering that particular materials

belirli teknolojik amaçlar için uygun

are useful for particular

olup olmadığını

technological purposes.

araştırmaya alışmışız.

Well, it turns out we can do very much the same kind of thing

Görünen o ki aynı şeyi hesaplama evreninde de

in the computational universe.

yapabiliriz.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

Bitmez tükenmez bir program kaynağı var dışarıda.

The challenge is to see how to

Asıl mesele onları insanların

harness them for human purposes.

kullanımı için nasıl toplayacağımızdır.

Something like Rule 30, for example,

Örneğin Kural 30'un gerçekten

turns out to be a really good randomness generator.

iyi bir rastgelelik üreticisi olması gibi.

Other simple programs are good models

Diğer basit programlar doğal ve sosyal

for processes in the natural or social world.

dünyadaki işlemler için iyi modeldir.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

Ve, örneğin, Wolfram Alpha ve Mathematica

are actually now full of algorithms

gerçekten bizim hesaplama evrenini

that we discovered by searching the computational universe.

araştırırken keşfettiğimiz algoritmalarla doludur.

And, for example, this -- if we go back here --

Ve, örneğin, bu -- buraya geri dönüyoruz --

this has become surprisingly popular

Bu, hesaplama evreninde arama yaparak

among composers

müziksel yapılar bulan

finding musical forms by searching the computational universe.

besteciler arasında şaşırtıcı derecede popüler oldu.

In a sense, we can use the computational universe

Bir anlamda, kitlece düzenlenmiş yaratıcılığı

to get mass customized creativity.

edinmek için hesaplama evrenini kullanabiliriz.

I'm hoping we can, for example,

Umuyorum ki, örneğin,

use that even to get Wolfram Alpha

Wolfram Alpha'yı rutin olarak

to routinely do invention and discovery on the fly,

icat ve keşif yapmak ve hiçbir mühendisin

and to find all sorts of wonderful stuff

ve hiçbir artan evrim sürecinin

that no engineer

bulamayacağı

and no process of incremental evolution would ever come up with.

tüm bu harika şeyleri bulmak için kullanabiliriz.

Well, so, that leads to kind of an ultimate question:

Bu bizi mutlak soruya götürüyor.

Could it be that someplace out there in the computational universe

Hesaplama evrenin bir yerinde kendi fiziksel evrenimizi

we might find our physical universe?

bulmamız mümkün müdür?

Perhaps there's even some quite simple rule,

Belki de evrenimiz için oldukça basit bir kural

some simple program for our universe.

veya basit bir program vardır.

Well, the history of physics would have us believe

Fizik tarihi bizden, evrenin kuralının son derece

that the rule for the universe must be pretty complicated.

karmaşık olduğuna inanmamızı isteyecektir.

But in the computational universe,

Fakat hesaplama evreninde

we've now seen how rules that are incredibly simple

son derece basit kuralların nasıl oldukça

can produce incredibly rich and complex behavior.

zengin ve karmaşık davranışlar ürettiğini gördük.

So could that be what's going on with our whole universe?

Bizim bütün evrende de olup biten bu olabilir mi?

If the rules for the universe are simple,

Eğer evrenin kuralları basitse,

it's kind of inevitable that they have to be

onların çok soyut ve çok alt düzeyde olmaları,

very abstract and very low level;

örneğin bir şeyleri tanımlamayı

operating, for example, far below

zorlaştıran zaman ve uzay düzeyinin

the level of space or time,

çok altında işliyor olmaları

which makes it hard to represent things.

gerektiği kaçınılmaz olacaktır.

But in at least a large class of cases,

Fakat geniş bir vaka sınıfında,

one can think of the universe as being

evreni bir tür ağ gibi görebiliriz,

like some kind of network,

öyle ki bu ağ

which, when it gets big enough,

yeterince büyük olduğunda

behaves like continuous space

aynen birçok molekülün

in much the same way as having lots of molecules

daimi bir sıvı gibi hareket ettiği şekilde

can behave like a continuous fluid.

davranmaya başlayacaktır.

Well, then the universe has to evolve by applying

Ardından evren, bu ağı dereceli olarak güncelleyen

little rules that progressively update this network.

küçük kuralları uygulayarak evrimleşmek zorundadır.

And each possible rule, in a sense,

Ve her olası kural, bir şekilde,

corresponds to a candidate universe.

aday bir evrene karşılık gelir.

Actually, I haven't shown these before,

Aslında, Bunları henüz göstermedim,

but here are a few of the candidate universes

ama burada benim baktığım birkaç aday evren

that I've looked at.

yer alıyor.

Some of these are hopeless universes,

Bunların bazıları umutsuz evrenler,

completely sterile,

tamamen kısır,

with other kinds of pathologies like no notion of space,

boşluk, zaman veya maddenin olmadığı diğer

no notion of time, no matter,

patolojiler gibi

other problems like that.

buna benzer sorunlar.

But the exciting thing that I've found in the last few years

Fakat son birkaç yılda bulduğum heyecan verici şey,

is that you actually don't have to go very far

bizim evrenimiz olmadığı gayet açık olan aday

in the computational universe

evrenleri bulmaya başlamak için

before you start finding candidate universes

hesaplama evreninde çok da uzağa

that aren't obviously not our universe.

gitmeniz gerekmediğidir.

Here's the problem:

İşte problem:

Any serious candidate for our universe

Bizim evrenimiz için ciddi bir aday,

is inevitably full of computational irreducibility.

mutlak şekilde sayısal indirgenmezlikle doludur,

Which means that it is irreducibly difficult

bu da demektir ki, onun gerçekten nasıl

to find out how it will really behave,

davranacağını veya fiziksel evrenimizle

and whether it matches our physical universe.

eşleşip eşleşmediğini kestirmek indirgenemez derecede zordur.

A few years ago, I was pretty excited to discover

Birkaç yıl önce izafiyet teorisini ve hatta

that there are candidate universes with incredibly simple rules

genel görelilik kuramı ve yer çekimini başarılı bir şekilde kopyalayan

that successfully reproduce special relativity,

ve en azından kuantum mekaniği hakkında ipuçları veren

and even general relativity and gravitation,

son derece basit kurallı aday evrenler olduğunu

and at least give hints of quantum mechanics.

keşfettiğimde oldukça heyecanlanmıştım.

So, will we find the whole of physics?

Peki, fiziğin tamamını bulabilecek miyiz?

I don't know for sure,

Emin değilim.

but I think at this point it's sort of

Fakat bence bu aşamada

almost embarrassing not to at least try.

en azından denememek utanç vericidir.

Not an easy project.

Kolay bir proje değil.

One's got to build a lot of technology.

Çok teknoloji oluşturmak zorundayız.

One's got to build a structure that's probably

Muhtemelen en az mevcut fizik kadar derin

at least as deep as existing physics.

yapılar inşa etmeliyiz.

And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.

Ve tüm bunu organize edecek en iyi yöntemin ne olduğundan emin değilim.

Build a team, open it up, offer prizes and so on.

Bir takım oluştur, aç dünyaya, ödüller ver vb.

But I'll tell you, here today,

Fakat bugün burada size

that I'm committed to seeing this project done,

bu on yıl için evrenimizin kuralını elimizde

to see if, within this decade,

tutup tutamayacağımızı,

we can finally hold in our hands

ve evrenimizin tüm aday evrenler

the rule for our universe

içinde nerede yer aldığını

and know where our universe lies

görüp göremeyeceğimizi,

in the space of all possible universes ...

ve Wolfram Alpha'ya "evrenin teorisi" yazınca

and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"

onun bize anlatıp anlatamayacağını görebilmek için bu projenin bitmesine

and have it tell us.

kendimi adadığımı söyleyeceğim.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

So I've been working on the idea of computation

Hesaplama fikri üzerinde 30 yıldan fazladır

now for more than 30 years,

araçlar ve metotlar oluşturarak,

building tools and methods and turning intellectual ideas

zeki fikirleri miyonlarca satır koda dönüştürerek ve bunları

into millions of lines of code

sunucu tarlaları üzerinde

and grist for server farms and so on.

öğüterek çalışıyorum.

With every passing year,

Her geçen yıl ile birlikte,

I realize how much more powerful

hesaplama fikrinin ne kadar

the idea of computation really is.

güçlü olduğunu fark ediyorum.

It's taken us a long way already,

Bize zaten uzun bir yol kat ettirdi,

but there's so much more to come.

fakat bunun dahası var.

From the foundations of science

Bilimin temellerinden

to the limits of technology

teknolojinin limitlerine,

to the very definition of the human condition,

bizzat insan durumunun tanımına kadar,

I think computation is destined to be

bence hesaplamanın kaderi

the defining idea of our future.

geleceğimizin fikrini tanımlamaktır.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)

Chris Anderson: That was astonishing.

Chris Anderson: Bu hayret vericiydi.

Stay here. I've got a question.

Bekle burada. Bir sorum var.

(Applause)

(Alkış)

So, that was, fair to say, an astonishing talk.

Doğrusu çok şaşırtıcı bir konuşmaydı.

Are you able to say in a sentence or two

Bu tür bir düşünce tarzının nasıl

how this type of thinking

bir şekilde sicim kuramına

could integrate at some point

veya insanların evrenin

to things like string theory or the kind of things that people think of

temel açıklaması olarak gördüğü şeylere bağlanabileceğini

as the fundamental explanations of the universe?

bir veya iki cümlede anlatabilir misin?

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

Stephen Wolfram: Fiziğin, doğru olduğunu

that we kind of know to be true,

bildiğimiz, örneğin fiziğin standart

things like the standard model of physics:

modelleri gibi taraflarını bağlayabiliriz.

what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics

Yapmaya çalıştığım şey, fiziğin standart modelini daha iyi şekilde yeniden üretmek

or it's simply wrong.

veya baştan yanlıştır.

The things that people have tried to do in the last 25 years or so

İnsanların son 25 küsür yıldır sicim kuramı ve diğer şeyler ile

with string theory and so on

yapmaya çalıştıkları,

have been an interesting exploration

standart modele dönebilmek için yapılan

that has tried to get back to the standard model,

fakat henüz o noktaya ulaşamayan

but hasn't quite gotten there.

ilginç araştırmalardır.

My guess is that some great simplifications of what I'm doing

Benim tahminim yaptığım büyük sadeleştirmelerin

may actually have considerable resonance

sicim kuramında yapılan kadar

with what's been done in string theory,

gerçekten kayda değer etki yapmasıdır,

but that's a complicated math thing

fakat bu henüz nasıl olacağını bilmediğim

that I don't yet know how it's going to work out.

karmaşık bir matematik şeyidir.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

CA: Dinleyiciler arasında Benoit Mandlebrot var.

He also has shown how complexity

O da basit bir başlangıçtan nasıl

can arise out of a simple start.

karmaşıklık çıkacağını göstermiştir.

Does your work relate to his?

Senin çalışman bununla alakalı mı?

SW: I think so.

SW: Öyle sanırım.

I view Benoit Mandelbrot's work

Benoit Mandlebrot'un çalışmalarını

as one of the founding contributions

bu tür alanların temel taşı olarak

to this kind of area.

görüyorum.

Benoit has been particularly interested

Benoit özellikle iç içe kalıplar,

in nested patterns, in fractals and so on,

fraktallar ve yapının

where the structure is something

bir ağacın dallarına benzeyen

that's kind of tree-like,

büyük dallardan küçüklerin çıktığı

and where there's sort of a big branch that makes little branches

ve küçük dallardan da daha küçüklerinin çıktığı

and even smaller branches and so on.

yapılara ilgi duyuyor.

That's one of the ways

Bu gerçek karmaşıklığa giden

that you get towards true complexity.

yollardan bir tanesidir.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

Bence, kural 30 gibi hücre otomasyonları bizi

get us to a different level.

farklı seviyelere götürür.

In fact, in a very precise way, they get us to a different level

Aslında bizi farklı bir seviyeye çok net bir yoldan götürüyorlar

because they seem to be things that are

çünkü onlar karmaşıklık oluşturabilen

capable of complexity

şeyler gibiler

that's sort of as great as complexity can ever get ...

bu karmaşıklığın olabileceği en büyük hali gibi bir şey ...

I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)

Daha çok anlatırım ama lafı uzatmayacağım.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

CA: Stephen Wolfram, teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)