Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Jeff Hawkins'le beyin araştırmalarının, bilgisayar kullanımını nasıl değiştireceği üzerine

Çeviri: Hakan Ergin Gözden geçirme: Salim Sarımurat

I do two things:

Benim iki işim var: taşınabilir bilgisayarlar tasarlıyorum ve beyni inceliyorum.

I design mobile computers and I study brains.

Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers)

Ve bugünkü konuşma beyinle ilgili --

Yay! I have a brain fan out there.

Hey! Oralarda bir yerde bir "beyin hayranı" var.

(Laughter)

(Kahkahalar)

Eğer ilk slaydımı gösterebilirsem

If I could have my first slide,

konuşmamım başlığını ve görevlerimi görebilirsiniz.

you'll see the title of my talk and my two affiliations.

So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,

Konuşmamda, neden iyi bir beyin teorimiz olmadığından,

why it is important that we should develop one

neden bir teori geliştirmemiz gerektiğinden ve bununla ilgili ne yapabileceğimizden bahsedeceğim.

and what we can do about it.

I'll try to do all that in 20 minutes.

Bütün bunları 20 dakikada yapmaya çalışacağım. İki görevim var.

I have two affiliations.

Most of you know me from my Palm and Handspring days,

Çoğunuz beni Palm ve Handspring'ten tanıyorsunuz.

but I also run a nonprofit scientific research institute

Ama ben, kâr gütmeyen bir bilimsel araştırma enstitüsü olan ve

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

Menlo Park'ta yer alan Redwood Nöroloji Enstitüsü'nü de yönetiyorum.

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

Teorik nöroloji alanında araştırmalar yapıyoruz.

Neokorteksin işleyişini araştırıyoruz.

I'm going to talk all about that.

Bugün sadece bunlardan bahsedeceğim.

I have one slide on my other life, the computer life,

Hayatımın diğer kısmıyla, bilgisayarlarla, ilgili bir tek slayt var, o da bu.

and that's this slide here.

These are some of the products I've worked on over the last 20 years,

Bunlar, ilk dizüstü bilgisayarlardan başlayarak, ilk tablet bilgisayarlara

starting from the very original laptop

ve son olarak Treo'ya kadar, son 20 senedir üzerinde çalıştığım

to some of the first tablet computers

and so on, ending up most recently with the Treo,

ürünlerden bazıları;

and we're continuing to do this.

ve buna devam ediyoruz.

I've done this because I believe mobile computing

Bunu yaptım çünkü gerçekten inanıyorum ki,

is the future of personal computing,

kişisel bilgisayarların geleceği taşınabilir bilgisayar kullanımında,

and I'm trying to make the world a little bit better

ve bunlar üzerinde çalışarak Dünya'ya bir katkım olsun istiyorum.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

Ama bu, itiraf etmeliyim, bir kazaydı.

I really didn't want to do any of these products.

Bu ürünleri yapmayı hiç istememiştim,

Very early in my career

ve daha kariyerimin başındayken

I decided I was not going to be in the computer industry.

bilgisayar endüstrisine girmemeye karar vermiştim.

Before that, I just have to tell you

Buna girmeden önce, geçen gün İnternet'ten bulduğum

about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.

şu resimde gördüğünüz Graffiti'den bahsedeyim sizlere.

I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.

Graffiti'nin bir resmi arıyordum, metin girmek için basit bir dil.

I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things

Kara tahtaların üzerine asılan fişler olur ya hani?

Onlardan hazırlamak isteyen öğretmenlere yönelik bir site buldum.

across the top of their blackboard,

and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.

O fişlere duvar yazılarını eklemişler, ve bu yüzden özür dilerim.

(Laughter)

(Kahkahalar)

So what happened was,

Ben gençken, mühendislik fakültesini bitirdikten sonra,

when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79,

-- Cornell, '79 -- Intel'de çalışmaya başladım.

I went to work for Intel and was in the computer industry,

and three months into that, I fell in love with something else.

Bilgisayar endüstrisine girmiştim ama üç ay sonra

başka bir şeye vuruldum. Ardından, "Yanlış kariyeri seçmişim" dedim

I said, "I made the wrong career choice here,"

and I fell in love with brains.

ve beyne aşık oldum.

This is not a real brain.

Bu gerçek bir beyin değil. Bir beyin resmi, basit bir çizim.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

Tam olarak nasıl olduğunu hatırlamıyorum,

but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.

ama aklımda yer etmiş önemli bir anım var.

In September of 1979,

1979 Eylül'ünde, Scientific American dergisinin

Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.

dosya konusu beyindi. Ve oldukça iyiydi.

It was one of their best issues ever.

Çıkardıkları en iyi sayılardan biriyidi. Nörondan, beynin gelişiminden,

They talked about the neuron, development, disease, vision

hastalığından, görme yetisinden ve beyinle ilgili

and all the things you might want to know about brains.

merak ettiğiniz her şeyden bahsediyordu. Gerçekten etkileyiciydi.

It was really quite impressive.

One might've had the impression we knew a lot about brains.

İnsan, beyinle ilgili çok şey bilindiği izlenimine kapılabilir.

But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.

Ama o sayıdaki son makale, DNA'yla meşhur olan Francis Crick tarafından kalem alınmıştı.

Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.

Sanıyorum bugün, DNA'nın keşfinin 50. yıl dönümü.

And he wrote a story basically saying, this is all well and good,

Kısaca şunu söyleyen bir yazı yazmıştı:

Tamam, bütün bunlar iyi, hoş ama, ne var biliyor musunuz;

but you know, we don't know diddly squat about brains,

beyin hakkında hiçbir şey bilmiyoruz;

and no one has a clue how they work,

kimse bu şeylerin nasıl çalıştığını bilmiyor,

so don't believe what anyone tells you.

yani kimsenin söylediklerine inanmayın.

This is a quote from that article, he says:

Bu o makaleden bir alıntı: "Eksikliği aşikâr olan,"

"What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman --

-- tam bir İngiliz beyefendisiydi -- "Eksikliği aşikâr olan şey, tüm bu farklı

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

yaklaşımları yorumlamamızı sağlayacak geniş bir fikir çerçevesidir."

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

"Fikir çerçevesi" kelimesinin harika olduğunu düşünmüştüm.

He didn't say we didn't have a theory.

Bir teorimiz bile olmadığını söylemiyordu. Diyordu ki,

He says we don't even know how to begin to think about it.

bu konuyu daha nasıl ele alacağımızı bilmiyoruz --

bir taslağımız bile yok.

We don't even have a framework.

Paradigma öncesi dönemdeyiz -- Thomas Kuhn'un deyişiyle.

We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.

İşte ben buna aşık oldum ve dedim ki:

So I fell in love with this.

I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?

beyinle ilgili bunca şey biliyoruz. Ne kadar zor olabilir ki?

It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.

Bu hayatım boyunca üzerinde çalışabileceğimiz bir şey. Bir şeyleri değiştirebileceğimi düşündüm.

So I tried to get out of the computer business, into the brain business.

Ve böylelikle bilgisayar işini bırakıp, beyin işine girmeye çalıştım.

First, I went to MIT, the AI lab was there.

İlk olarak MIT'e gittim; orada yapay zeka laboratuvarı vardı,

I said, I want to build intelligent machines too,

ve dedim ki, ben de akıllı makineler yapmak istiyorum,

but I want to study how brains work first.

ama bunun için önce beynin nasıl çalıştığını araştıracağım.

And they said, "Oh, you don't need to do that.

Dediler ki: "Yo, öyle bir şey yapmana gerek yok;

You're just going to program computers, that's all.

biz sadece bilgisayarları programlıyoruz; yapmamız gereken sadece bu."

I said, you really ought to study brains.

Ben, "Hayır, gerçekten beyni araştırmanız lazım", dedim. Yanıldığımı söylediler.

They said, "No, you're wrong."

I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.

"Hayır, siz yanılıyorsunuz", dedim; ve reddedildim.

(Laughter)

(Kahkahalar)

I was a little disappointed -- pretty young --

Biraz hayal kırıklığına uğramıştım -- gençtim; ama sonra tekrar gittim,

but I went back again a few years later,

bir kaç sene sonra -- bu defa California'da, Berkeley'e gittim.

this time in California, and I went to Berkeley.

Dedim ki, işin biyolojik tarafında şansımı deneyeceğim.

And I said, I'll go in from the biological side.

So I got in the PhD program in biophysics.

Kabul edildim; biyofizik doktora programına başladım, her şey yolundaydı;

I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.

artık beyni araştırıyordum ve dedim ki: "teorik çalışmak istiyorum".

They said, "You can't study theory about brains.

Dediler ki: "Yo, beyinle ilgili teorik çalışma yapamazsın.

You can't get funded for that.

"Böyle bir şey olmaz. Bu işi finanse edecek birini bulamazsın.

And as a graduate student, you can't do that."

"Ve zaten bir lisansüstü öğrencisi olarak bunu yapamazsın." Hay Allah!

So I said, oh my gosh.

I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.

Çok üzülmüştüm. Ama dedim ki: "Bu alanda bir fark yaratabilirim."

Ve bilgisayar endüstrisine geri dönüp,

I went back in the computer industry

and said, I'll have to work here for a while.

bir süre burada çalışıp, bir şeyler yapmam lazım, dedim.

That's when I designed all those computer products.

İşte bütün o bilgisayar ürünlerini o zaman tasarladım.

(Laughter)

(Kahkahalar)

I said, I want to do this for four years, make some money,

Ve dedim ki; dört sene bu işi yapacağım, para biriktireceğim

I was having a family, and I would mature a bit,

-- o sıralar aile kuruyordum -- biraz olgunlaşırım,

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

ve belki bu sırada nöroloji de biraz olgunlaşır.

Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.

Dört seneden uzun sürdü. Yaklaşık 16 sene oldu.

But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.

Ama şimdi beyin üzerine çalışıyorum ve size bundan bahsedeceğim.

So why should we have a good brain theory?

Neden iyi bir beyin teorisine ihtiyacımız var?

Well, there's lots of reasons people do science.

İnsanın bilimle ilgilienmesinin nedenleri var.

The most basic one is, people like to know things.

Bir tanesi -- en temel olanı -- insanların bilgiye aç olması.

We're curious, and we go out and get knowledge.

Merak ediyoruz ve bir yerlere gidip bir şeyler öğreniyoruz, değil mi?

Why do we study ants? It's interesting.

Neden karıncaları araştırıyoruz? Çünkü ilginç.

Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.

Belki işimize yarayacak bir şeyler de öğrenebiliriz; ama ilginç ve hayranlık uyandırıyor.

But sometimes a science has other attributes

Ama bir bilim dalını ilginç kılan

which makes it really interesting.

başka özellikler de vardır.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

Bazen bir bilim dalı bize kendimiz hakkında bir şeyler söyler,

it'll tell us who we are.

bize, kim olduğumuzu öğretir.

Evolution did this and Copernicus did this,

Kendimize -- işte, evrim şunu yaptı, Kopernik bunu yaptı --

where we have a new understanding of who we are.

nadiren farklı bir şekilde bakmaya başlarız.

And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.

Ve sonuçta, biz beyinleriz. Benim beynim sizin beyninizle konuşuyor.

Our bodies are hanging along for the ride,

Bedenlerimiz de bizle takılıyorlar, ama benim beynim sizin beyninizle konuşuyor.

but my brain is talking to your brain.

And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,

Ve ne olduğumuzu, hislerin ve algıların nasıl çalıştığını anlamak istersek

beyinleri gerçekten kavrayabiliriz.

we need to understand brains.

Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies,

Bir de, bilim bazen

toplumsal faydalar ve teknolojiler,

or businesses or whatever.

ve iş dalları falan sağlar. Ve bu da öyle,

This is one, too, because when we understand how brains work,

çünkü, beynin nasıl çalıştığını anlarsak,

we'll be able to build intelligent machines.

akıllı makineler yapabileceğiz ve bence bu çok güzel bir şey,

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

ve topluma inanılmaz ölçüde yararlı olacağını düşünüyorum --

just like a fundamental technology.

en temel teknolojiler gibi.

So why don't we have a good theory of brains?

Peki, neden iyi bir beyin teorimiz yok?

People have been working on it for 100 years.

Üstelik insanlar yüz yıldır bununla uğraşıyor.

Let's first take a look at what normal science looks like.

Gelin önce normal bilime bir göz atalım.

This is normal science.

Bu normal bilim.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

Normal bilimde, teoriyle deneyselcilik arasında bir denge vardır.

The theorist guy says, "I think this is what's going on,"

Teorist der ki: "bence bu işler şöyle şöyle olmaktadır."

the experimentalist says, "You're wrong."

Deneyci de der ki: "Hayır, yanılıyorsun."

It goes back and forth, this works in physics, this in geology.

Ve bu böyle gider, değil mi?

Bu fizikte işe yarar. Bu jeolojide işe yarar. Ama ele aldığımız normal bilimse,

But if this is normal science, what does neuroscience look like?

nöroloji nasıl görünür? Nöroloji şuna benzer.

This is what neuroscience looks like.

Elimizde bir yığın veri var: anatomi, fizyoloji ve davranış.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

You can't imagine how much detail we know about brains.

Beyinle ilgili ne kadar çok şey bildiğimizi hayal bile edemezsiniz.

There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,

Bu sene nöroloji konferansına 28.000 kişi katıldı,

and every one of them is doing research in brains.

ve hepsi beyin üzerine araştırma yapıyor.

A lot of data, but no theory.

Veri çok; ama teori yok. Orada tepede küçük bir kutu var.

There's a little wimpy box on top there.

And theory has not played a role in any sort of grand way

Ve teori, nörolojide hiçbir önemli rol üstlenmedi.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

Gerçekten yazık. Peki, neden böyle oldu?

Now, why has this come about?

If you ask neuroscientists why is this the state of affairs,

Nörologlara, "neden durum böyle", diyecek olursanız --

first, they'll admit it.

-- Onlar da buna hak verirler. Ama sorduğunuzda,

But if you ask them, they say,

there's various reasons we don't have a good brain theory.

"iyi bir beyin teorisinin olmayışının çeşitli nedenleri var", derler.

Some say we still don't have enough data,

Bazıları, "elimizde yeterince veri yok", der;

we need more information, there's all these things we don't know.

"daha fazla şey bilmemiz lazım; bilmediğimiz bunca şey var".

Well, I just told you there's data coming out of your ears.

İyi de, demin söyledim, paçalarımızdan veri akıyor.

We have so much information, we don't even know how to organize it.

Elimizde çok fazla bilgi var; bunu nasıl düzenleyeceğimizi bilmiyoruz.

What good is more going to do?

Daha fazlası ne işimize yarayacak?

Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.

Belki şansımız yaver gider ve mucizevi bir şey buluruz; ama sanmıyorum.

This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.

Bu, aslında bir teorimiz olmayışının belirtisi.

We don't need more data, we need a good theory.

Daha fazla veriye ihtiyacımız yok -- onunla ilgili iyi bir teoriye ihtiyacımız var.

Another one is sometimes people say,

Bazı insanlar da, "beyin çok karmaşık,

"Brains are so complex, it'll take another 50 years."

"bir 50 sene daha alır" diyor.

I even think Chris said something like this yesterday, something like,

Hatta sanırım dün Chris böyle bir şey söyledi.

Tam ne demiştin Chris, emin değilim; ama

it's one of the most complicated things in the universe.

"evrendeki en karmaşık şeylerden biri" gibi bir şeydi. Bu yanlış.

That's not true -- you're more complicated than your brain.

Sen, beyninden daha karmaşıksın. Bir defa sende beyin var.

You've got a brain.

Ve ayrıca, beyin karmaşık görünse de,

And although the brain looks very complicated,

anlayıncaya kadar her şey karmaşıktır.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

Bu hep böyledir. O yüzden diyebiliriz ki:

So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in,

"Neokorteksimde -- beynin benim ilgilendiğim bölgesinde -- 30 milyar hücre var.

has 30 billion cells.

But, you know what? It's very, very regular.

"Ama, bu son derece olağan".

In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.

Hatta, aynı yapının üst üste tekrar edilmiş hâli gibi görünüyor.

It's not as complex as it looks. That's not the issue.

Göründüğü kadar karmaşık değil. Sorun o değil.

Some people say, brains can't understand brains.

Bazıları da diyor ki: "beyinler beyinleri anlayamaz".

Very Zen-like. Woo.

Çok zenvâri. Vay be!

(Laughter)

(Kahkahalar)

You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?

Kulağa güzel geliyor; ama neden? Ne anlamı var yani?

It's just a bunch of cells. You understand your liver.

Alt tarafı bir grup hücre. Karaciğerinizi anlıyorsunuz ya!

It's got a lot of cells in it too, right?

Onda da bir sürü hücre var, değil mi?

So, you know, I don't think there's anything to that.

Yani bu argüman da geçerli değil bence.

And finally, some people say,

Ve son olarak, bazıları da diyor ki:

"I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.

"Kendimi bir grup hücreden ibaret hissettmiyorum. Benim bilincim var.

I've got this experience, I'm in the world.

"Ben bir şeyler tecrübe ediyorum, dünyadayım yani.

I can't be just a bunch of cells."

"Sadece bir grup hücre olamam."

Well, people used to believe there was a life force to be living,

Bir ara "yaşam atılımı" diye bir şey sayesinde yaşadığımızı sananlar vardı;

and we now know that's really not true at all.

ki biz böyle bir şey olmadığını biliyoruz.

And there's really no evidence,

Bunu destekleyen hiç kanıt yok --sadece bazı insanlar

other than that people just disbelieve that cells can do what they do.

hücrelerin, yapabildiklerini yaptıklarına inanmıyorlar.

So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,

Yani, bazı insanlar metafiziksel ikiliğe kendilerini kaptırmışlarsa,

some really smart people, too, but we can reject all that.

-bazı zeki insanlar bile- bunu tümden bir kenara bırakabiliriz.

(Laughter)

(Kahkahalar)

Ben size, "başka bir şey var", diyeceğim;

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

ve bu çok temel bir şey:

another reason why we don't have a good brain theory

iyi bir beyin teorimiz olmamasının bir nedeni daha var ki

is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption

o da cevabı görmemizi engelleyen, sezgisel,

kuvvetle inandığımız, ama yanlış olan bir varsayımımız olması.

that has prevented us from seeing the answer.

There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.

Gün gibi ortada, deyip inandığımız bir şey; ama yanlış.

Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,

Şimdi bunun bilim tarihinde de örnekleri var ve ne olduğunu söylemeden önce

I'll tell you about the history of it in science.

size bilim tarihindeki örneklerden bahsedeceğim.

Look at other scientific revolutions --

Diğer bilimsel devrimlere baktığınızda--

the solar system, that's Copernicus,

-- ki burumda Kopernik'in Güneş sisteminden,

Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.

Darwin'in evriminden ve Wegener'in tektonik levhalarından bahsediyorum--

bunların hepsinin beyin bilimiyle ortak noktaları var.

They all have a lot in common with brain science.

First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.

İlk olarak, hepsinde, açıklanamayan bir yığın veri vardı.

But it got more manageable once they had a theory.

Ama bir teori geliştirdikleri zaman, daha kolay idare edilebilir oldular.

The best minds were stumped -- really smart people.

En parlak beyinler allak bullak olmuştu; çok, çok zeki insanlar.

We're not smarter now than they were then;

Biz şimdi onlardan daha zeki değiliz.

it just turns out it's really hard to think of things,

Anlaşılan o ki, bazı şeyleri düşünmek çok zor;

but once you've thought of them, it's easy to understand.

ama bir şeyi bir defa buldunuz mu, anlaması çok kolay oluyor.

My daughters understood these three theories,

Benim kızlarım bu üç hikâyeyi

anaokulu çağındayken, en basit hatlarıyla anlamışlardı.

in their basic framework, in kindergarten.

It's not that hard -- here's the apple, here's the orange,

Çok da zor değil; hani var ya, "bu elma, bu portakal...

the Earth goes around, that kind of stuff.

"...Dünya bunun etrafında dönüyor" falan? O tür şeyler.

Another thing is the answer was there all along,

Bir de şu var: cevap hep oradaydı;

but we kind of ignored it because of this obvious thing.

ama şu "gün gibi ortada" olan şey, cevabı görmemizi engelledi. O da şu:

It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.

Sezgisel, sarsılmaz bir inançtı ve yanlıştı.

In the case of the solar system,

Güneş sistemi örneğinde, Dünya'nın dönmesi,

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

ve Dünya'nın dış yüzeyinin saatte bin mil hız yapması,

and it's going through the solar system at a million miles an hour --

ve Dünya'nın, Güneş sistemi içinde saatte bir milyon mil hız yapması--

this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.

Bu çılgınlık. Hepimiz, Dünya'nın hareket etmediğini biliyoruz.

Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?

Hiç saatte bin mil hızla hareket ediyormuşsunuz gibi geliyor mu size?

Tabii ki hayır. Ve biriniz çıkıp,

If you said Earth was spinning around in space and was huge --

sonsuz bir boşlukta döndüğünü söylese

they would lock you up, that's what they did back then.

onu hapse atarlardı ve zaten o zamanlar öyle yaptılar.

(Kahkahalar)

So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?

Sezgiseldi ve apaçık ortadaydı. Peki ya evrim?

Evolution, same thing.

Evrim de aynı hesap. Çocuklarımıza, "İncil diyor ki:

We taught our kids the Bible says God created all these species,

"'bütün canlıları Tanrı yarattı; kediler kedidir; köpekler köpektir;

cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants;

"'insanlar insandır; bitkiler bitkidir; ve değişmezler.

they don't change.

"'Nuh onları gemisine aldı...'", falan filan dedik. İşin aslı,

Noah put them on the ark in that order, blah, blah.

The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.

eğer evrime inanıyorsanız, hepimizin ortak bir atası var,

We all have a common ancestor with the plant in the lobby!

ve hepimizin lobideki bitkiyle ortak bir atası var.

This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.

Evrim bize bunu söylüyor. Ve bu doğru. Neredeyse inanılmaz.

And the same thing about tectonic plates.

Tektonik levhalar için de aynı şey geçerli, değil mi?

All the mountains and the continents

Bütün bu dağlar ve kıtalar, Dünya'nın üzerinde

are kind of floating around on top of the Earth.

batmadan yüzüyorlar. Bu-- bu çok anlamsız.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

Peki bizi, beyinleri anlamaktan alıkoyan sezgisel, ama yanlış

that's kept us from understanding brains?

varsayım nedir?

I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.

Şimdi bunun ne olduğunu söyleyeceğim ve size bu doğru gibi gelecek;

ama zaten olay bu. Sonra diğer varsayım hakkında neden

Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.

yanıldığınızla ilgili bir argüman geliştirmem gerekecek.

The intuitive but obvious thing is:

Sezgisel ama besbelli olan şey:

somehow, intelligence is defined by behavior;

zekâ davranışla tanımlanır;

we're intelligent because of how we do things

davranış biçimimiz nedeniyle zekiyiz ve

and how we behave intelligently.

zekice davranıyoruz. Ben size bunun yanlış olduğunu söylüyorum.

And I'm going to tell you that's wrong.

Intelligence is defined by prediction.

Doğrusu: zekâ öngörüyle tanımlanır.

I'm going to work you through this in a few slides,

Bunu size birkaç slaytla anlatacağım ve

and give you an example of what this means.

nasıl çalıştığıyla ilgili bir örnek vereceğim. Bu bir sistem.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

Mühendisler ve bilimadamları sistemleri böyle incelemeyi severler.

They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.

Derler ki: "kutuda bir şey var; ve girdiler ve çıktılar var".

The AI people said, the thing in the box is a programmable computer,

Yapay zekâcılar der ki: "kutunun içindeki, programlanabilir bir bilgisayardır;

because it's equivalent to a brain.

"çünkü bir beyine eşdeğerdir ve ona veri girişi yaparsak,

We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.

"bir şeyler yapmasını, harekete geçmesini sağlayabiliriz".

Alan Turing, "Turing testi"ni tanımlamıştı ki buna göre

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

eğer bir şey insanla özdeş davranıyorsa, zekidir.

we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human --

Zekânın, davranışsal bir ölçüm yöntemi.

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

Bu uzun bir süre kafamızda yer etti.

Reality, though -- I call it real intelligence.

Oysa gerçekte -- ben buna "gerçek zekâ" diyorum.

Real intelligence is built on something else.

Gerçek zeka başka bir şey üzerine kurulmuştur.

We experience the world through a sequence of patterns,

Biz dünyayı bir örüntü dizisi olarak tecrübe ediyoruz ve bunları kaydedip,

and we store them, and we recall them.

hatırlıyoruz. Ve hatırlarken, bunları gerçeklikle eşleştiriyoruz,

When we recall them, we match them up against reality,

ve sürekli tahminler yürütüyoruz.

and we're making predictions all the time.

It's an internal metric; there's an internal metric about us,

Başı sonu olmayan bir ölçüm yöntemi. Bizde sürekli,

saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.

"Dünyayı anlıyor muyuz? Tahminler yürütüyor muyum?" diyen bir ölçüm sistemi var.

You're all being intelligent now, but you're not doing anything.

Hepiniz şu an zekisiniz; ama hiçbir şey yapmıyoruz.

Belki bir yerinizi kaşıyorsunuz, burnunuzu karıştırıyorsunuz,

Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.

ne bileyim, ama şu an bir şey yapmıyorsunuz,

But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.

ama yine de zekisiniz, benim ne demek istediğimi anlıyorsunuz.

Because you're intelligent and you speak English,

Çünkü zekisiniz ve İngilizce biliyorsunuz,

you know the word at the end of this

bu cümleyi nasıl bitireceğimi --

biliyorsunuz.

sentence.

The word came to you; you make these predictions all the time.

Kelime aklınıza geldi; ve sürekli bu tür öngörülerde bulunuyorsunuz.

What I'm saying is,

Yani, söylediğim şu:

the internal prediction is the output in the neocortex,

Öngörünüz, neokorteksin çıktısı;

ve bir şekilde, öngörü, zeki davranışlara olanak sağlıyor.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

Bu da şöyle oluyor: Zeki olmayan bir beyinle başlayalım.

Let's start with a non-intelligent brain.

Zeki olmayan bir beynin -- eski bir beyin bulduk, diyelim --

I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain.

And we'll say it's a non-mammal, like a reptile,

-- ve bir memeliye ait değil, bir sürüngen gibi, diyelim --

say, an alligator; we have an alligator.

-- Bir timsah, diyelim; elimizde bir timsah var.

And the alligator has some very sophisticated senses.

Ve timsahların bazı çok karmaşık duyuları vardır.

It's got good eyes and ears and touch senses and so on,

Çok iyi gözleri ve kulakları, ve dokunma duyusu vardır.

a mouth and a nose.

Ağzı, burnu var. Çok karmaşık davranışları vardır.

It has very complex behavior.

It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.

Kaçıp saklanabilir. Korkuları ve duyguları vardır. Sizi yiyebilir de, değil mi?

It can attack. It can do all kinds of stuff.

Saldırabilir. Bütün bunları yapabilir.

But we don't consider the alligator very intelligent,

Ama biz timsahı pek zeki bulmayız, bir insan gibi değildir yani.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

Ama zaten çok karmaşık davranışları var.

Now in evolution, what happened?

Şimdi, evrimde ne oldu?

First thing that happened in evolution with mammals

Memelilerin evriminde olan ilk şey:

is we started to develop a thing called the neocortex.

Neokorteks diye bir şey edindik.

I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.

Neokorteksi, eski beynin üstündeki

kutuyla temsil edelim.

Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.

Neokorteks, "yeni katman" demek. Beyninizin üzerinde yeni bir katman.

It's the wrinkly thing on the top of your head

Bilmiyorsanız, başınızın üstündeki o buruş buruş şey;

that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.

buruş buruş, çünkü oraya girsin diye iyice sıkıştırılmış.

(Laughter)

(Kahkahalar)

Literally, it's about the size of a table napkin

Hayır, geçrketen öyle. Bir kumaş peçete kadar boyu var.

and doesn't fit, so it's wrinkly.

Ve oraya sığmıyor, o yüzden buruşuyor. Bunu nasıl çizdiğime dikkat edin.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

Eski beyin hâlâ orada. Hâlâ o timsah beyni sizde var.

You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.

Hâlâ var. O, duygusal beyniniz.

It's all those gut reactions you have.

Bütün o şeyler ve içgüdüsel tepkileriniz o işte.

On top of it, we have this memory system called the neocortex.

Ve onun üzerinde, neokorteks dediğimiz hafıza sistemi var.

And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.

Ve hafıza sistemi, beynin duyusal kısmının hemen üstünde.

So as the sensory input comes in and feeds from the old brain,

Yani duyusal veriler eski beyne girdikçe

it also goes up into the neocortex.

neokortekse çıkıyor. Ve neokorteks sadece ezberliyor.

And the neocortex is just memorizing.

It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on:

Orada oturup diyor ki: "Bütün bu olup biteni ezberlemem lazım;

where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.

"bulunduğum yerler, gördüğüm insanlar, duyduğum şeyler..." vesaire.

And in the future, when it sees something similar to that again,

Ve gelecekte, ona benzer bir şeyi,

in a similar environment, or the exact same environment,

benzer veya birebir aynı ortamda tekrar görünce,

it'll start playing it back: "Oh, I've been here before,"

kayıtları tekrar oynatmaya başlayacak.

"A, ben daha önce burda bulunmuştum. Ve daha önce buradayken,

and when you were here before, this happened next.

"sonra şöyle olmuştu". Geleceği öngörmenizi sağlıyor.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

Sinyalleri tekrar beyninize yollar ve

they'll let you see what's going to happen next,

bir sonra olacakları görmenizi,

will let you hear the word "sentence" before I said it.

ben söylemeden "biliyorsunuz"u duymanızı sağlar.

And it's this feeding back into the old brain

Ve daha zekice kararlar almanızı sağlayacak olan şey

that will allow you to make more intelligent decisions.

sinyallerin eski beyne tekrar bildirilmesidir.

This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.

Bu, konuşmamdaki en önemli slayt; o yüzden biraz üzerinde durmak istiyorum.

And all the time you say, "Oh, I can predict things,"

Siz böylelikle sürekli, "a, öngörebiliyorum" dersiniz.

so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze,

Ve eğer bir fareyseniz ve bir labirentten geçip, labirenti öğrenirseniz

next time you're in one, you have the same behavior.

labirente bir daha girdiğinizde, davranışlarınız aynı olacak,

But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze,

ama birden daha zeki olacaksınız,

çünkü diyeceksiniz ki: "A, ben bu labirenti biliyorum, nereden gideceğimi de biliyorum,

I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."

"daha önce burada bulunmıştum; geleceğini canlandırabiliyorum". Ve fare de böyle yapar.

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

İnsanlarda -- bu arada, bu bütün memeliler için geçerli --

in humans, it got a lot worse.

bu, bütün memeliler için geçerli ve insanlarda daha da kötüleşti.

Humans actually developed the front of the neocortex,

Biz neokorteksin ön bölümünü geliştirdik,

called the anterior part of the neocortex.

"anterior neokorteks" denen bölgeyi. Ve doğa küçük bir oyun oynadı.

And nature did a little trick.

It copied the posterior, the back part, which is sensory,

"Posterior" bölgeyi -- duyusal olan arka bölgeyi --

and put it in the front.

kopyaladı ve öne koydu.

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

Ve, aynı mekanizma, eşsiz bir biçimde, insanlarda öndede var;

but we use it for motor control.

ama biz onu hareketleri kontrol etmede kullanıyoruz.

So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.

Bu yüzden çok karmaşık hareketler tasarlayabiliyoruz.

I don't have time to explain, but to understand how a brain works,

Bundan bahsedecek çok vaktim yok; ama beynin nasıl çalıştığını anlamak istiyorsanız

you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,

memelilerdeki neokorteksin ilk bölümünün nasıl çalıştığını anlamanız lazım--

-- örüntüleri nasıl kaydedip, tahmin yürüttüğümüzü.

how it is we store patterns and make predictions.

Size bu tahminlerle ilgili birkaç örnek vereyim.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

"Biliyorsunuz" kelimesi söylemiştim. Müzikte,

In music, if you've heard a song before,

eğer bir şarkıyı, mesela Jill'in o şarkıları söylediğini daha önce duyduysanız,

when you hear it, the next note pops into your head already --

o söylerken, bir sonraki nota aklınıza geliverir--

you anticipate it.

söylerken tahmin edersiniz. Eğer bir albüm olsaydı --

With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.

bir şarkının sonundayken, bir sonraki şarkı aklınıza geliverir.

It happens all the time, you make predictions.

Bu tür şeyler sürekli olmakta. Böyle tahminlerde bulunuyorsunuz.

I have this thing called the "altered door" thought experiment.

"'Değiştirilmiş kapı' düşünce deneyi" dediğim bir şey var.

It says, you have a door at home;

Buna göre, evde bir kapınız var;

when you're here, I'm changing it --

ve siz buradayken, ben onu değiştiriyorum;

I've got a guy back at your house right now, moving the door around,

şu an sizin evde birisi var, kapıyı kurcalıyor,

moving your doorknob over two inches.

ve kapı kulbunu birkaç santim yukarı kaldıracak.

When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob,

Ve siz bu akşam eve döndüğünüzde, elinizi uzatacaksınız,

kapı kulbunu ararken fark edeceksiniz ki

notice it's in the wrong spot

kulp yanlış yerde, ve "bir şeyler olmuş", diyeceksiniz.

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

Ne olduğunu anlamanız bir iki saniyenizi alabilir, ama bir şeyler olmuş.

I can change your doorknob in other ways --

Kapı kulbunuzu başka şekilde de değiştirebilirdim.

make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever,

Büyültüp küçültebilirim; bakırsa gümüş yapabilirim;

manivela yapabilirim. Kapınızı değiştirebilirim, boyarım,

I can change the door; put colors on, put windows in.

göz pencere koyabilirim. Kapınızı bin bir şekilde değiştirebilirim,

I can change a thousand things about your door

ve kapınızı açtığınız o iki saniye içinde

and in the two seconds you take to open it,

bir şeylerin değiştiğini fark edersiniz.

you'll notice something has changed.

Now, the engineering approach, the AI approach to this,

Şimdi, mühendisliğin, yapay zekânın buna yaklaşımı

is to build a door database with all the door attributes.

kapının bütün özelliklerini tutan bir "kapı veritabanı" kurmaktır.

And as you go up to the door, we check them off one at time:

Ve siz kapıya giderken, "bütün özellikleri tek tek kontrol edelim.

door, door, color ...

"kapı, kapı, kapı..." Rengi falan, ne dediğimi anladınız.

We don't do that. Your brain doesn't do that.

Biz öyle yapmayız ki. Beyniniz öyle yapmaz.

Your brain is making constant predictions all the time

Beyniniz, içinde bulunduğunuz ortamda

about what will happen in your environment.

ne olacağıyla ilgili sürekli tahmin yürütür.

As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.

Elimi masaya koyarken, duracağını hissetmeyi bekliyorum.

When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,

Yürürken, bir adımım yarım santim kısa düşse,

I'll know something has changed.

bir şeyin değiştiğini anlarım.

You're constantly making predictions about your environment.

Çevrenizle ilgili sürekli tahmin yürütüyorsunuz.

I'll talk about vision, briefly.

Kısaca görme yetisinden bahsedeyim. Bu bir kadın resmi.

This is a picture of a woman.

When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.

İnsanlara baktığınızda, gözlerinize saniyede

iki-üç defadan fazla bakarlar.

We're not aware of it, but our eyes are always moving.

Bunun farkında değilsiniz, ama gözleriniz sürekli harket eder.

Yani birinin yüzüne baktığınızda,

When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.

genellikle bir o göze, bir bu göze, bir o göze, burna ve ağza bakarsınız.

When your eye moves from eye to eye,

Şimdi, gözleriniz bir gözden diğerine geçerken

if there was something else there like a nose,

orada burun gibi başka bir şey olsaydı,

you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"

gözün olması gereken yerde bir burun görürdünüz,

ve -- "Vay anasını!" dersin,

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(Kahkahalar)

"bu insanda ters olan bir şeyler var".

That's because you're making a prediction.

Çünkü bir öngörüde bulunuyorsunuz.

It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."

Oraya bakıp da, "Şimdi ben ne görüyorum?

"Bir burun, tamam" demiyorsunuz. Ne göreceğinizle ilgili bir beklentiniz var --

No, you have an expectation of what you're going to see.

(Kahkahalar)

Every single moment.

-- her an. Ve son olarak, zekâyı nasıl sınayabileceğimizi düşünelim.

And finally, let's think about how we test intelligence.

We test it by prediction: What is the next word in this ...?

Tahminlerle sınarız. "Bu cümledeki bir sonraki kelime --?" gibi.

This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?

"Bununla bunun arasındaki ilişki, şununla şunun arasındaki ilişki. Bu cümledeki bir sonraki sayı kaçtır", falan.

Here's three visions of an object. What's the fourth one?

"Bir nesnenin üç görüntüsü şöyledir.

"Dördüncüsü nasıldır?" Böyle sınarız. Bunların hepsi tahminlerle ilgili.

That's how we test it. It's all about prediction.

So what is the recipe for brain theory?

Öyleyse beyin teorisi nelerden oluşur?

First of all, we have to have the right framework.

Öncelikle, doğru çerçeveyi seçmemiz lazım.

And the framework is a memory framework,

Ve çerçeve bir hafıza çerçevesi;

not a computational or behavior framework,

hesaplama veya davranış çerçevesi değil. Bir hafıza çerçevesi.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

Bu dizileri veya örüntüleri nasıl kaydedip hatırlıyoruz? Uzay-zamansal örüntüler.

It's spatiotemporal patterns.

Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians --

Öyleyse, o çerçevede, bir grup teorisyenle çalışırsınız.

biologists generally are not good theoreticians.

Biyologlar genelde iyi teorisyenler değildir.

İstisnalar vardır; ama genelde, teorinin biyolojide çok önemli bir yeri olmamıştır.

Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology.

I've found the best people to work with are physicists,

O yüzden bence en iyisi fizikçilerle, mühendislerle,

engineers and mathematicians,

matematikçilerle, algoritmik düşünen insanlarla çalışmak.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

Onların da anatomi ve fizyoloji öğrenmesi gerekiyor.

You have to make these theories very realistic in anatomical terms.

Bu teorilerin anatomik açıdan gerçekçi olması lazım.

Her kim ki, kalkıp, beynin işleyişiyle ilgili teorisini anlatır,

Anyone who tells you their theory about how the brain works

and doesn't tell you exactly how it's working

ama onun, beynin içinde tam olarak nasıl uygulandığını,

and how the wiring works --

ve beyindeki şebekenin nasıl çalıştığını açıklayamaz, o teori değildir.

it's not a theory.

And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute.

Ve biz Redwood Nöroloji Enstitüsü'nde bunu yapıyoruz.

I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing,

Keşke bundan bahsedecek vaktim olsa. Mükemmeler ilerlemeler kaydediyoruz,

and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future,

ve sanıyorum ki tekrar bu sahneye çıkıp,

-- belki çok uzak olmayan gelecekte -- size bundan bahsederim.

to tell you about it.

I'm really excited; this is not going to take 50 years.

Gerçekten çok heyecanlıyım. Bu 50 sene falan almayacak.

What will brain theory look like?

Peki, beyin teorisi neye benzeyecek?

First of all, it's going to be about memory.

Öncelikle, hafızayla ilgili bir teori olacak.

Not like computer memory -- not at all like computer memory.

Bilgisayar hafızası gibi değil. Bilgisayar hafızasına hiç benzemiyor.

It's very different.

Çok çok farklı. Gözünüzden gelenler gibi, birden fazla

It's a memory of very high-dimensional patterns,

birimle ifade edilen örüntülerin kaydedildiği bir hafıza.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

Aynı zamanda bir dizi hafızası.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

Hiçbir şeyi bir dizinin haricinde öğrenemezsiniz veya hatırlayamazsınız.

A song must be heard in sequence over time,

Bir şarkı zaman içinde bir dizi hâlinde duyulmalıdır,

and you must play it back in sequence over time.

ve siz de zaman içinde bir dizi hâlinde aklınızdan tekrar çalmalısınız.

And these sequences are auto-associatively recalled,

Ve bu diziler, oto-çağrışımsal olarak hatırlanır.

so if I see something, I hear something, it reminds me of it,

Gördüğüm, duyduğum bir şey bana onu hatırlatırsa, kendiliğinden tekrar çalmaya başlar.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

Otomatik pleybek. Ve istenen çıktı, gelecek girdilerin tahmin edilmesidir.

And prediction of future inputs is the desired output.

And as I said, the theory must be biologically accurate,

Ve dediğim gibi, teorinin biyolojik açıdan eksiksiz olması lazım;

it must be testable and you must be able to build it.

sınanabilir olmalı ve onu kurabilmeniz lazım.

If you don't build it, you don't understand it.

Kurmazsanız, anlamazsınız. Bir slayt daha var.

One more slide.

What is this going to result in?

Bunun sonucu ne olacak? Gerçekten akıllı makineler yapacak mıyız?

Are we going to really build intelligent machines?

Kesinlikle! Ve bu insanların düşündüğünden farklı olacak.

Absolutely. And it's going to be different than people think.

Bunu yapacağımıza dair hiç kuşkum yok.

No doubt that it's going to happen, in my mind.

First of all, we're going to build this stuff out of silicon.

Öncelikle, bunu silikondan yapacağız.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

Silikon bilgisayar belleklerinde kullandığımız tekniklerimizi

we can use here.

burada da kullanabiliriz.

But they're very different types of memories.

Ama bunlar çok farklı tür hafızalar,

And we'll attach these memories to sensors,

ve bunları sensörlere bağlayacağız,

and the sensors will experience real-live, real-world data,

ve bu sensörler gerçek hayattan, gerçek dünyadan veriler alacaklar,

and learn about their environment.

ve bu şeyler çevrelerini öğrenecekler.

Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.

İlk olarak robotları görme ihtimalimiz çok düşük.

Not that robots aren't useful; people can build robots.

Robotlar kullanışsız olduğundan veya zaten yapıldığından değil.

But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.

Robotlarla ilgili kısım en zoru. O eski beyin. Orası bayağı zor.

The new brain is easier than the old brain.

Yeni beyin aslında eski beyinden daha kolay.

So first we'll do things that don't require a lot of robotics.

O yüzden ilk yapacaklarımız, çok robotik gerektirmeyen şeyler olacak.

So you're not going to see C-3PO.

Yani bir C-3PO göremeyeceksiniz.

You're going to see things more like intelligent cars

Daha çok, böyle, akıllı arabalar --

that really understand what traffic is, what driving is

-- trafiğin ve şoförlüğün ne olduğunu anlayan,

and have learned that cars with the blinkers on for half a minute

ve sinyal ışığı yarım dakikadır yanan diğer arabaların

probably aren't going to turn.

muhtemelen dönmeyeceğini anlayan arabalar.

(Laughter)

(Kahkahalar)

We can also do intelligent security systems.

Akıllı güvenlik sistemleri de yapabiliriz.

Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics --

Beynimizi kullandığımız ama çok mekanik bir şey gerektirmeyen her alanda.

those are the things that will happen first.

İlk olarak olacak şeyler bunlardır.

But ultimately, the world's the limit.

Ama sonuçta, yapılabileceklerin sonu yok.

I don't know how this will turn out.

Bunun sonu nasıl olacak, bilmiyorum.

I know a lot of people who invented the microprocessor.

"Mikro işlemci"yi icat edenlerin çoğunu tanıyorum ve

And if you talk to them,

onlarla konuşursanız, yaptıklarının önemli olduğunun farkında olduklarını;

they knew what they were doing was really significant,

but they didn't really know what was going to happen.

ama tam olarak ne olacağını bilmediklerini söylerler.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

Cep telefonlarını, İnternet'i ve benzer şeyleri kestirememişlerdir.

and all this kind of stuff.

They just knew like, "We're going to build calculators

Sadece, hesap makineleri ve

and traffic-light controllers.

trafik ışığı sistemleri falan yapacaklarını biliyorlardı. Ama çok önemli olacaktı!

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

Aynı şekilde, beyin araştırmaları ve bu bellekler

are going to be a very fundamental technology,

çok önemli, etkili teknolojiler hâlini alacaklar ve

and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.

gelecek yüz sene içinde inanılmaz değişikliklere olanak sağlayacaklar.

And I'm most excited about how we're going to use them in science.

Ve beni en çok heyecanlandıran da bunların bilimdeki kullanım alanları.

So I think that's all my time -- I'm over,

Sanıyorum sürem bu kadardı, süremi aştım ve konuşmamı da burada

and I'm going to end my talk right there.

bitiriyorum.