Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

Danny Hillis: Geleceğe Dönüş (1994)

Çeviri: levent öngider Gözden geçirme: Sancak Gülgen

Because I usually take the role

Ben genellikle ortaya çıkan yeni

of trying to explain to people

teknolojilerin ne kadar harika olduklarını

how wonderful the new technologies

insanlara anlatma rolünü üstlendiğimden

that are coming along are going to be,

şöyle düşündüm;

and I thought that, since I was among friends here,

burada dostlarımın arasında olduğumdan,

I would tell you what I really think

Size gerçekten ne düşündüğümü anlatacağım.

and try to look back and try to understand

Ve geriye bakarak üzerinde

what is really going on here

zar zor durulabilecek kadar hızlı görünen bu teknolojik sıçrayışlarla

with these amazing jumps in technology

burada gerçekten neler olduğunu

that seem so fast that we can barely keep on top of it.

kavramaya çalışacağım.

So I'm going to start out

Sadece çok sıkıcı bir teknoloji

by showing just one very boring technology slide.

slaytı göstererek başlıyorum.

And then, so if you can just turn on the slide that's on.

Eğer üzerindeki slaytı açabilirseniz...

This is just a random slide

Bu, dosyamdan rastgele seçtiğim

that I picked out of my file.

bir slayt.

What I want to show you is not so much the details of the slide,

Slaytın detaylarından ziyade size onun genel

but the general form of it.

şeklini göstermek istiyorum.

This happens to be a slide of some analysis that we were doing

Bu, RISC mikro işlemcilerin gücüne karşılık

about the power of RISC microprocessors

yerel ağların gücü hakkında yaptığımız

versus the power of local area networks.

bazı analizlere ait bir slayt.

And the interesting thing about it

Bu slaytta ilginç olan,

is that this slide,

alışık olduğumuz

like so many technology slides that we're used to,

pek çok teknoloji slaytında olduğu gibi

is a sort of a straight line

yarı logaritmik eğri üzerinde

on a semi-log curve.

bir çeşit düz bir doğru olması.

In other words, every step here

Diğer bir değişle, buradaki

represents an order of magnitude

her bir adım performans ölçeğinde

in performance scale.

bir büyüklük kertesini göstermektedir.

And this is a new thing

Ve yarı logaritmik eğriler üzerindeki

that we talk about technology

teknoloji hakkında konuştuğumuz bu şey

on semi-log curves.

yeni bir şeydir.

Something really weird is going on here.

Burada gerçekten çok garip şeyler oluyor.

And that's basically what I'm going to be talking about.

Ve benim hakkında konuşacağım şey temel olarak bu.

So, if you could bring up the lights.

Eğer ışıkları yakabilirseniz..

If you could bring up the lights higher,

ışıkları biraz daha açabilirsek,

because I'm just going to use a piece of paper here.

çünkü burada bir parça kağıt kullanacağım.

Now why do we draw technology curves

Şimdi, neden teknoloji eğrilerini yarı logaritmik

in semi-log curves?

eğriler olarak çiziyoruz?

Well the answer is, if I drew it on a normal curve

Cevabı şöyle; eğer bunu normal bir eğri üzerinde çizersem

where, let's say, this is years,

diyelim ki burası yıllar

this is time of some sort,

bir çeşit zaman

and this is whatever measure of the technology

Ve bu da teknolojinin çizmeye çalıştığım hangi

that I'm trying to graph,

ölçeği ise o.

the graphs look sort of silly.

grafik biraz saçma görünür.

They sort of go like this.

Bu şekilde gidiyor.

And they don't tell us much.

Ve bunlar bize pek fazla bir şey anlatmıyorlar.

Now if I graph, for instance,

Şimdi örneğin farklı bir tekonolojinin

some other technology, say transportation technology,

diyelim ki ulaşım teknolojisinin

on a semi-log curve,

yarı logaritmik eğri üzerinde grafiğini çizersem

it would look very stupid, it would look like a flat line.

düz bir çizgi olarak çok saçma görünür.

But when something like this happens,

Fakat böyle bir şey olduğunda,

things are qualitatively changing.

bunlar niteliksel olarak değişiyor demektir.

So if transportation technology

Öyle ki, eğer ulaşım teknolojisi mikro işlemci

was moving along as fast as microprocessor technology,

teknolojisi kadar hızlı ilerleseydi

then the day after tomorrow,

yarından sonraki gün

I would be able to get in a taxi cab

taksiye binip 30 saniyede

and be in Tokyo in 30 seconds.

Tokyo'da olabilirdim.

It's not moving like that.

Fakat bu şekilde ilerlemiyor.

And there's nothing precedented

Teknolojik gelişme tarihinde

in the history of technology development

her birkaç senede bir

of this kind of self-feeding growth

büyüklük kertelerinden geçtiğiniz

where you go by orders of magnitude every few years.

kendi büyümesini besleyen böyle bir şey görülmüş değildir.

Now the question that I'd like to ask is,

Şimdi sormak istediğim şu,

if you look at these exponential curves,

bu üssel eğrilere bakarsanız

they don't go on forever.

sonsuza dek devam etmezler.

Things just can't possibly keep changing

Belki de değişimi oldukları kadar hızlı

as fast as they are.

sürdüremiyorlar.

One of two things is going to happen.

İki şeyden biri olacaktır;

Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this,

tamamen farklı bir şey ortaya çıkana kadar ya böyle

until something totally different comes along,

bir klasik S-eğrisine dönüşecekler.

or maybe it's going to do this.

veya böyle olacak.

That's about all it can do.

Tüm olabilecekler bu.

Now I'm an optimist,

Bir iyimser olarak,

so I sort of think it's probably going to do something like that.

muhtemelen böyle bir şey olacağını düşünüyorum.

If so, that means that what we're in the middle of right now

Eğer öyleyse, bu durum şuan tam da ortasında

is a transition.

olduğumuz şeyin bir geçiş olduğunu gösterir.

We're sort of on this line

Dünyanın eskiden olduğu şekilden

in a transition from the way the world used to be

yeni bir duruma geçişin olduğu

to some new way that the world is.

böyle bir hattın şu an üzerindeyiz demektir.

And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself,

Yani sormaya çalıştığım, kendime sorup durduğum

is what's this new way that the world is?

dünyanın bu yeni şeklinin ne olduğudur.

What's that new state that the world is heading toward?

Dünyanın yöneldiği bu yeni durum nedir?

Because the transition seems very, very confusing

Çünkü tam ortasındayken değişim çok ama çok

when we're right in the middle of it.

kafa karıştırıcı görünüyor.

Now when I was a kid growing up,

Ben büyümekte olan bir çocuk iken

the future was kind of the year 2000,

gelecek, 2000 senesi gibi birşeydi.

and people used to talk about what would happen in the year 2000.

Ve insanlar 2000 yılında neler olacağı hakkında konuşurlardı.

Now here's a conference

işte insanların gelecek hakkında

in which people talk about the future,

konuştuğu bir konferans ve fark edeceğiniz gibi

and you notice that the future is still at about the year 2000.

gelecek hala 2000 yılı civarlarında.

It's about as far as we go out.

Neredeyse en fazla gidebildiğimiz uzaklık bu.

So in other words, the future has kind of been shrinking

Yani bir başka değişle, tüm yaşam sürem için

one year per year

sanki gelecek her sene

for my whole lifetime.

bir sene küçülüyor gibi.

Now I think that the reason

Sanırım sebebi şu;

is because we all feel

çünkü hepimiz oralarda

that something's happening there.

bir şeyler olduğunu hissediyoruz.

That transition is happening. We can all sense it.

Bu geçiş gerçekleşiyor. Hepimiz bunu hissedebiliyoruz.

And we know that it just doesn't make too much sense

Ve şunu biliyoruz ki

to think out 30, 50 years

30 seneyi, 50 seneyi tasarlamak fazla anlam ifade etmiyor.

because everything's going to be so different

Çünkü her şey o kadar farklı olacak ki,

that a simple extrapolation of what we're doing

yaptığımız basit bir uyarlamanın da

just doesn't make any sense at all.

hiç bir anlamı kalmıyor.

So what I would like to talk about

işte hakkında konuşmak istediğim,

is what that could be,

içinden geçtiğimiz

what that transition could be that we're going through.

bu değişimin ne olabileceğidir.

Now in order to do that

Bunu yapmak için teknoloji veya

I'm going to have to talk about a bunch of stuff

bilgisayarlarla ilgisi olmayan

that really has nothing to do

birkaç şeyden şimdi

with technology and computers.

bahsetmek zorunda kalacağım.

Because I think the only way to understand this

Sanırım bunu anlayabilmemizin tek yolu

is to really step back

gerçekten geri çekilip

and take a long time scale look at things.

herşeye uzun bir zaman ölçeğinden bakmaktır.

So the time scale that I would like to look at this on

Buna yeryüzündeki yaşamın zaman

is the time scale of life on Earth.

ölçeğinden bakmak istiyorum.

So I think this picture makes sense

Sanırım buna

if you look at it a few billion years at a time.

birkaç milyar yıllık bir zamandan baktığınızda resim anlam kazanmaya başlıyor.

So if you go back

Eğer iki buçuk milyar yıl kadar

about two and a half billion years,

geriye giderseniz,

the Earth was this big, sterile hunk of rock

Dünya, çevresinde bir sürü kimyasalın yüzdüğü

with a lot of chemicals floating around on it.

verimsiz, büyük bir kaya parçasıydı.

And if you look at the way

Eğer bu kimyasalların nasıl organize

that the chemicals got organized,

olduklarına bakarsak bunu nasıl

we begin to get a pretty good idea of how they do it.

yaptıkları hakkında epey fikir sahibi olmaya başlarız.

And I think that there's theories that are beginning to understand

Fakat sanırım, bunun RNA ile nasıl olduğunu anlamaya başlayan

about how it started with RNA,

bazı teoriler var.

but I'm going to tell a sort of simple story of it,

Fakat önce ona ait basit bir tür hikaye anlatacağım.

which is that, at that time,

O sıralarda

there were little drops of oil floating around

içlerinde her türlü kimyasala ait farklı tarifler bulunan

with all kinds of different recipes of chemicals in them.

küçük yağ damlacıkları etrafta yüzmekteydi.

And some of those drops of oil

Ve şu yağ damlacıklarının bazıları ,

had a particular combination of chemicals in them

dışarıdan kimyasallar alarak büyümelerini sağlayan

which caused them to incorporate chemicals from the outside

özel bir kimyasal

and grow the drops of oil.

kombinasyon içermekteydi.

And those that were like that

Ve bu şekilde olanlar ayrılıp

started to split and divide.

bölünmeye başladı.

And those were the most primitive forms of cells in a sense,

Bu ufak yağ damlacıkları bir bakıma en ilkel

those little drops of oil.

hücre formlarıydı.

But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now,

Faka bu yağ damlacıkları bugünkü anlamıyla gerçek anlamda canlı değillerdi.

because every one of them

Çünkü her biri tesadüfi birer

was a little random recipe of chemicals.

kimyasal formüldü.

And every time it divided,

Ve her bölündüklerinde

they got sort of unequal division

kendi içlerindeki kimyasalların eşit olmayan bir

of the chemicals within them.

bölünmesi gerçekleşiyordu.

And so every drop was a little bit different.

Böylece her damla biraz farklı oluyordu.

In fact, the drops that were different in a way

Aslında, içlerine ve etraflarına kimyasallar

that caused them to be better

dahil etmede daha iyi olacak bir şekilde

at incorporating chemicals around them,

farklı olan bu damlacıklar büyüyerek

grew more and incorporated more chemicals and divided more.

daha fazla kimyasal katıp daha fazla bölündüler.

So those tended to live longer,

Bunlar daha uzun yaşayıp

get expressed more.

daha fazla fenotipe dönüşürler.

Now that's sort of just a very simple

Artık bunlar bir nevi çok basit

chemical form of life,

bir hayat formudur.

but when things got interesting

Fakat bu damlacıklar soyutlama ile ilgili

was when these drops

bir hile öğrendiğinde

learned a trick about abstraction.

işler ilginçleşmeye başladı.

Somehow by ways that we don't quite understand,

Bizim pek fazla anlamadığımız bir şekilde

these little drops learned to write down information.

bu damlacıklar bilgiyi kaydetmeyi öğrendiler.

They learned to record the information

Hücrenin tarifi olan bilgiyi DNA denen

that was the recipe of the cell

özel bir tür kimyasalın

onto a particular kind of chemical

üzerine kaydetmeyi

called DNA.

öğrendiler.

So in other words, they worked out,

Başka bir ifadeyle,

in this mindless sort of evolutionary way,

bu bilinçsiz, bir bakıma evrimsel yolda;

a form of writing that let them write down what they were,

ne olduklarını kaydetmelerine olanak veren, kaydetme biçimlerinin de

so that that way of writing it down could get copied.

kopyalanabildiği bir kaydetme şekli keşfettiler.

The amazing thing is that that way of writing

Şaşırtıcı olan, bu kaydetme şeklinin iki buçuk milyar yıl önce

seems to have stayed steady

evrimleştiğinden bu yana

since it evolved two and a half billion years ago.

değişmeden kalmış görünmesi.

In fact the recipe for us, our genes,

Aslında, bizim tarifimiz; genlerimiz

is exactly that same code and that same way of writing.

tam olarak aynı kod ve yazılış biçiminde.

In fact, every living creature is written

Hatta, tüm canlı varlıklar tıpatıp

in exactly the same set of letters and the same code.

aynı harf dizisi ve kod ile yazılmıştır.

In fact, one of the things that I did

Aslında, sadece eğlenmek amacıyla

just for amusement purposes

yaptığım şeylerden biri; bu kod ile

is we can now write things in this code.

birşeyler yazabiliriz.

And I've got here a little 100 micrograms of white powder,

İşte burada, havalimanındaki güvenlik görevlerine göstermemeye çalıştığım

which I try not to let the security people see at airports.

100 mikrogramlık beyaz tozum var.

(Laughter)

(Kahkahalar)

But this has in it --

Kodun içinde

what I did is I took this code --

onu sembolize etmek için kullandığımız

the code has standard letters that we use for symbolizing it --

standart harfler var. Yaptığım şu; bu kodu alarak, kartvizitimi

and I wrote my business card onto a piece of DNA

bir parça DNA üzerine yazıp,

and amplified it 10 to the 22 times.

10' a 22 kez yoğunlaştırdım.

So if anyone would like a hundred million copies of my business card,

Eğer kartvizitimin 100 milyon kopyasını isteyen varsa

I have plenty for everyone in the room,

bu odadaki herkes için bol miktarda var.

and, in fact, everyone in the world,

Aslında dünyadaki herkes için.

and it's right here.

İşte burada.

(Laughter)

(Kahkahalar)

If I had really been a egotist,

Eğer gerçekten bir egoist olsaydım

I would have put it into a virus and released it in the room.

onu bir virüsün içine koyup odaya yayardım.

(Laughter)

(Kahkahalar)

So what was the next step?

Peki sıradaki adım neydi ?

Writing down the DNA was an interesting step.

DNA'yı kaydetmek ilginç bir adım.

And that caused these cells --

Ve bu durum bu hücreleri

that kept them happy for another billion years.

birkaç milyar yıl daha mutlu etti.

But then there was another really interesting step

Fakat sonra, her şeyin tamamen farklıaştığı

where things became completely different,

başka çok ilginç bir adım geldi.

which is these cells started exchanging and communicating information,

Öyle ki, bu hücreler bilgi alışverişi ve iletişimine başlayarak

so that they began to get communities of cells.

hücre toplulukları oluşturmaya başladılar.

I don't know if you know this,

Biliyormusunuz bilmiyorum ama,

but bacteria can actually exchange DNA.

bakteriler aslında DNA alışverişi yapabilirler.

Now that's why, for instance,

Örneğin işte bu yüzden,

antibiotic resistance has evolved.

antibiyotik direnci evrimleşti.

Some bacteria figured out how to stay away from penicillin,

Bazı bakteriler penisilinden nasıl uzak duracaklarını keşfettiler.

and it went around sort of creating its little DNA information

Ve diğer bakterilerle birlikte küçük DNA bilgisini oluşturarak

with other bacteria,

bu şekilde yayıldı.

and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin,

Ve bakteriler iletişim kurduğundan şuan penisiline dirençli

because bacteria communicate.

çok sayıda bakterimiz var.

Now what this communication allowed

Bu iletişim, bir bakıma

was communities to form

aynı gemide birlikte

that, in some sense, were in the same boat together;

olan toplulukların

they were synergistic.

sinerji oluşturmasına izin verdi.

So they survived

Böylece ya birlikte

or they failed together,

hayatta kaldılar ya da beraber başarısız oldular.

which means that if a community was very successful,

Yani topluluk çok başarılıydıysa

all the individuals in that community

topluluktaki tüm bireyler

were repeated more

evrim tarafından desteklenerek

and they were favored by evolution.

daha fazla yinelenirdi.

Now the transition point happened

Dönüşüm noktası, bu topluluklar

when these communities got so close

çokça yakınlaşıp,

that, in fact, they got together

aslında biraraya gelip

and decided to write down the whole recipe for the community

tüm topluluğun tarifini bir tek DNA şeridine

together on one string of DNA.

yazmaya karar verdiklerinde oluşmuş oluyor.

And so the next stage that's interesting in life

Ve yaşamda için sonraki ilginç

took about another billion years.

aşama yaklaşık bir milyar yıl daha aldı.

And at that stage,

Ve bu aşamada artık

we have multi-cellular communities,

tek bir organizma olarak işleyen,

communities of lots of different types of cells,

değişik türde hücreler içeren

working together as a single organism.

çok hücreli topluluklarımız var.

And in fact, we're such a multi-cellular community.

Aslında bizler de böyle bir çok hücreliler topluluğuz.

We have lots of cells

Artık sadece kendileri için olmayan

that are not out for themselves anymore.

çok sayıda hücremiz var.

Your skin cell is really useless

Deri hücreniz; kalp hücresi

without a heart cell, muscle cell,

kas hücresi, beyin hücresi vb

a brain cell and so on.

olmadan yararsızdır.

So these communities began to evolve

Böylece bu topluluklar evrimleşmeye başladılar.

so that the interesting level on which evolution was taking place

Öyle ki, evrimin gerçekleştiği ilginç seviye

was no longer a cell,

artık tek bir hücre değil

but a community which we call an organism.

organizma dediğimiz topluluktu.

Now the next step that happened

Bir sonraki aşama bu toplulukların

is within these communities.

içinde gerçekleşti.

These communities of cells,

Bu hücre toplulukları tekrardan

again, began to abstract information.

bilgi soyutlamaya başladılar.

And they began building very special structures

Topluluk içinde bilgi işleme dışında birşey yapmayan

that did nothing but process information within the community.

çok özel yapılar geliştirmeye başladılar.

And those are the neural structures.

Bunlar nöral yapılardı.

So neurons are the information processing apparatus

Bu toplulukların oluşturduğu nöronlar,

that those communities of cells built up.

birer bilgi işleme araçlarıydı.

And in fact, they began to get specialists in the community

Bunlar, aslında toplulukta ve bilgiyi

and special structures

kaydetme anlama ve öğrenmeden sorumlu

that were responsible for recording,

yapılar içinde

understanding, learning information.

uzmanlaşmaya başladılar.

And that was the brains and the nervous system

Bunlar topluluğun beyin

of those communities.

ve sinir sistemiydi.

And that gave them an evolutionary advantage.

Ve bu onlara evrimsel bir avantaj sağladı.

Because at that point,

Çünkü bu noktada,

an individual --

bir birey,

learning could happen

öğrenme, bu tüm evrimsel zaman

within the time span of a single organism,

aralığı yerine tek bir

instead of over this evolutionary time span.

organizmanın zamanı içinde olabiliyordu.

So an organism could, for instance,

Böylece, örneğin bir organizma

learn not to eat a certain kind of fruit

tadı kötü olduğundan ve geçen sefer yediğinde

because it tasted bad and it got sick last time it ate it.

hastalandığından belli bir tür meyveyi yememeyi öğrenebilirdi.

That could happen within the lifetime of a single organism,

Bu bir tek organizmanın yaşam süresi içinde olabiliyordu.

whereas before they'd built these special information processing structures,

Oysa bu özel bilgi işleme yapılarını oluşturmadan önce

that would have had to be learned evolutionarily

bunun yüzlerce binlerce yılda

over hundreds of thousands of years

bu meyveyi yiyerek ölen bireyler sonucunda

by the individuals dying off that ate that kind of fruit.

evrimsel olarak öğrenilmesi gerekiyordu.

So that nervous system,

Aslında oluşturdukları

the fact that they built these special information structures,

sinir sistemi, bu özel bilgi işleme yapıları

tremendously sped up the whole process of evolution.

tüm evrimsel süreci son derece hızlandırdı.

Because evolution could now happen within an individual.

Çünkü evrim artık bir tek bireyde gerçekleşebiliyordu.

It could happen in learning time scales.

Bu öğrenme süresi içinde gerçekleşiyordu.

But then what happened

Daha sonra tabiki

was the individuals worked out,

bireyler iletişimin

of course, tricks of communicating.

hilelerini öğrendiler.

And for example,

Örneğin bunun farkında olduğumuz

the most sophisticated version that we're aware of is human language.

en sofistike versiyonu insan lisanıdır.

It's really a pretty amazing invention if you think about it.

Hakkında biraz düşünürseniz oldukça şaşırtıcı bir buluştur.

Here I have a very complicated, messy,

Burada aklımda oldukça karışık

confused idea in my head.

dağınık ve kafa karıştıran bir düşünce var.

I'm sitting here making grunting sounds basically,

Burada oturup, esasında homurtulu sesler çıkartarak

and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head

sizin kafanızda benimkine paralellik taşıyan

that bears some analogy to it.

dağınık ve şaşırtıcı benzer bir düşünce oluşturmayı umuyorum.

But we're taking something very complicated,

Çok karmaşık olan bir şeyi alarak

turning it into sound, sequences of sounds,

onu sese, ses sıralarına dönüştürüp

and producing something very complicated in your brain.

beyninizde çok karmaşık olan bir şey üretiyoruz.

So this allows us now

İşte bu bizim artık

to begin to start functioning

tek bir organizma gibi

as a single organism.

çalışmaya başlamamıza olanak veriyor.

And so, in fact, what we've done

Böylece yaptığımız şey aslında

is we, humanity,

bizlerin insanlık olarak

have started abstracting out.

soyutlama,çıkarsama yapmasıdır.

We're going through the same levels

Bilgiyi kaydetme, sunma ve işleme

that multi-cellular organisms have gone through --

yöntemlerimizi soyutlayarak

abstracting out our methods of recording,

çok hücreli organizmaların geçtiği

presenting, processing information.

aynı aşamalardan geçiyoruz.

So for example, the invention of language

Örnek olarak dilin keşfedilmesi

was a tiny step in that direction.

bu yönde çok küçük bir adımdır.

Telephony, computers,

Telefonculuk, bilgisayarlar, video teypler,

videotapes, CD-ROMs and so on

CD-ROM lar vb tüm bu şeyler bu bilgiyle

are all our specialized mechanisms

başa çıkmak için şuan toplumumuzda

that we've now built within our society

oluşturduğumuz uzmanlaşmış

for handling that information.

mekanizmalarımız dır.

And it all connects us together

Ve bunlar birbirimizi

into something

daha önce olduğumuzdan

that is much bigger

çok daha büyük

and much faster

çok daha hızlı birşeye

and able to evolve

evrimleşebilen

than what we were before.

bir şeye bağlıyor.

So now, evolution can take place

Artık evrim mikro saniyeler

on a scale of microseconds.

ölçeğinde meydana gelebilir.

And you saw Ty's little evolutionary example

Ty'ın evrime küçük bir örnek olarak

where he sort of did a little bit of evolution

ufak bir tür evrim oluşturduğu

on the Convolution program right before your eyes.

evrişim programını gözlerinizin önünde gördünüz.

So now we've speeded up the time scales once again.

İşte şimdi zaman ölçeklerini bir kez daha hızlandırmış durumdayız.

So the first steps of the story that I told you about

Size ilk adımlarını anlattığım hikayenin

took a billion years a piece.

bir parçası bir milyar sene aldı.

And the next steps,

Sinir sistemi ve beyin

like nervous systems and brains,

gibi ileriki adımları

took a few hundred million years.

birkaç yüz milyon yıl sürdü.

Then the next steps, like language and so on,

Dil gibi daha ileri ki adımları

took less than a million years.

bir milyon yıldan kısa sürdü.

And these next steps, like electronics,

Ve elektronik gibi bu ileri ki adımlar sadece

seem to be taking only a few decades.

birkaç onyıl alacak gibi görünüyor.

The process is feeding on itself

Süreç kendisini besleyerek, otokatalizör

and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it --

oluyor, sanırım bir şey kendi değişim hızını güçlendirdiğinde

when something reinforces its rate of change.

en uygun kelime bu olur.

The more it changes, the faster it changes.

Değiştikçe daha hızlı değişiyor.

And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve.

Sanırım burada, eğrinin bu patlamasında gördüğümüz şey budur.

We're seeing this process feeding back on itself.

Bu sürecin kendi kendini beslediğini görüyoruz.

Now I design computers for a living,

Geçimimi bilgisayarlar tasarlayarak sağlıyorum.

and I know that the mechanisms

Ve şunu biliyorum ki, bilgisayarlardaki

that I use to design computers

en son gelişmeler olmadan

would be impossible

bilgisayar tasarlamada kullandığım mekanizmalar

without recent advances in computers.

imkansız olurdu.

So right now, what I do

Şuan o kadar karmaşık nesneler

is I design objects at such complexity

tasarlıyorum ki, onları geleneksel

that it's really impossible for me to design them in the traditional sense.

yollarla tasarlamak benim için gerçekten imkansızdır.

I don't know what every transistor in the connection machine does.

Bağlantı makinesindeki her bir transistörün ne yaptığını bilmiyorum.

There are billions of them.

Orada milyarlarcası var.

Instead, what I do

Bunun yerine benim ve

and what the designers at Thinking Machines do

Thinking Machines'teki tasarımcıların yaptığı,

is we think at some level of abstraction

bir miktar soyut düşünüp bunu

and then we hand it to the machine

makineye vererek, makinenin bunu bizim yapabileceğimizden

and the machine takes it beyond what we could ever do,

çok daha ileri ve hızlı

much farther and faster than we could ever do.

yapmasını sağlamaktır.

And in fact, sometimes it takes it by methods

Ve aslında bunu bazen bizim hiç

that we don't quite even understand.

anlamadığımız yöntemlerle kavrıyor.

One method that's particularly interesting

Son zamanlarda çokça kullandığım

that I've been using a lot lately

özellikle ilginç bir yöntem

is evolution itself.

evrimin kendisidir.

So what we do

Yani yaptığımız, makinenin içine

is we put inside the machine

mikro saniye ölçeğinde

a process of evolution

meydana gelen

that takes place on the microsecond time scale.

bir evrim süreci yerleştirmektir.

So for example,

Örnek olarak,

in the most extreme cases,

en uç durumlarda

we can actually evolve a program

rastgele komut sıralarıyla başlayarak

by starting out with random sequences of instructions.

bir program evrimleştirebiliriz.

Say, "Computer, would you please make

Örneğin " Bilgisayar lütfen bana rastegele

a hundred million random sequences of instructions.

yüz milyon adet komut sırası üretirmisin".

Now would you please run all of those random sequences of instructions,

Şimdi lütfen tüm bu rastgele komut sıralarını ve tüm

run all of those programs,

bu programları çalıştırıp

and pick out the ones that came closest to doing what I wanted."

istediğime en yakın şeyi yapanları seçermisin."

So in other words, I define what I wanted.

Diğer bir deyişle isteğimi tanımlarım.

Let's say I want to sort numbers,

Onunla örnek olarak yaptığım,

as a simple example I've done it with.

sayı sıralaması yapmak istiyorum diyelim.

So find the programs that come closest to sorting numbers.

Şimdi sayıları sıralamaya en çok yaklaşan programları bul.

So of course, random sequences of instructions

Tabi ki, rastgele komut sıralarının

are very unlikely to sort numbers,

sayıları sıralaması olasılık dışı

so none of them will really do it.

yani hiç biri gerçekten bunu başaramaz.

But one of them, by luck,

Fakat bir tanesi şans eseri

may put two numbers in the right order.

iki sayıyı doğru sıraya koyabilir.

And I say, "Computer,

O zaman derim ki, "Bilgisayar

would you please now take the 10 percent

lütfen şu rastgele komut sıralarından en iyi

of those random sequences that did the best job.

işi yapan yüzde onu al.

Save those. Kill off the rest.

Bunları tut diğerlerini yok et.

And now let's reproduce

Şimdi sayıları en iyi sıralayanları

the ones that sorted numbers the best.

tekrardan üret.

And let's reproduce them by a process of recombination

Ve cinsiyete benzer şekilde yeniden birleştirme

analogous to sex."

süreciyle onları tekrar üret.

Take two programs and they produce children

İki program al ve alt programlarını

by exchanging their subroutines,

değiştirerek çocuk üretsinler.

and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs.

Her iki programdaki alt programların özelliklerini miras alan bir çocuk.

So I've got now a new generation of programs

Şimdi elimde, bir miktar daha iyi iş yapan

that are produced by combinations

programların birleşmesiyle oluşmuş

of the programs that did a little bit better job.

yeni nesil programlar var.

Say, "Please repeat that process."

"Süreci tekrarla" diyelim

Score them again.

Tekrar puanla.

Introduce some mutations perhaps.

Birazda mutasyon kat.

And try that again and do that for another generation.

Ve bunu tekrar deneyerek başka bir jenerasyon için daha yap.

Well every one of those generations just takes a few milliseconds.

Bu jenerasyonların her biri sadece birkaç mili saniye alır.

So I can do the equivalent

Böylece milyonlarca yıllığa denk bir evrimi

of millions of years of evolution on that

bilgisayar içinde

within the computer in a few minutes,

sadece birkaç dakikada yapabilirim.

or in the complicated cases, in a few hours.

Veya karmaşık durumlarda bir kaç saatte.

At the end of that, I end up with programs

En sonunda, elimde sayıları

that are absolutely perfect at sorting numbers.

kesinlikle mükemmel şekilde sıralayan programlar olur.

In fact, they are programs that are much more efficient

Aslında bunlar benim yazabileceğim programlardan

than programs I could have ever written by hand.

çok daha verimlidirler.

Now if I look at those programs,

Şimdi bu programlara bakarsam

I can't tell you how they work.

size nasıl çalıştıklarını söyleyemem.

I've tried looking at them and telling you how they work.

Onları incelemeyi denedim, size nasıl çalıştıklarını söyleyeyim

They're obscure, weird programs.

anlaşılması güç, tuhaf programlar.

But they do the job.

Fakat görevi gerçekleştiriyorlar.

And in fact, I know, I'm very confident that they do the job

Aslında görevi gerçekleştireceklerine eminim

because they come from a line

çünkü işe yaramış yüzlerce

of hundreds of thousands of programs that did the job.

binlerce program satırından geliyorlar.

In fact, their life depended on doing the job.

Doğrusu yaşamları görevlerini yapmalarına bağlı.

(Laughter)

(Kahkahalar)

I was riding in a 747

Birkeresinde Marvin Minsky ile

with Marvin Minsky once,

bir 747'ye biniyordum.

and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this.

Şu kartı çekti ve dedi ki ," Oh bak, Şuna bak diyorki

It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts

'Bu uçak sizi güvenle uçurmak için birlikte çalışan

working together to make you a safe flight.'

yüz binlerce küçük parçaya sahip'

Doesn't that make you feel confident?"

Kendinizi emin hissettirmiyor mu?

(Laughter)

(Kahkahalar)

In fact, we know that the engineering process doesn't work very well

Aslında işler karmaşıklaştığında mühendislik sürecinin

when it gets complicated.

çok iyi çalışmadığını biliyoruz.

So we're beginning to depend on computers

Mühendislikten çok farklı süreçleri gerçekleştirmede

to do a process that's very different than engineering.

bilgisayarlara güvenmeye başlıyoruz.

And it lets us produce things of much more complexity

Bu, sıradan mühendisliğin üretmemize imkan verdiğinden çok daha

than normal engineering lets us produce.

karmaşık şeyler üretmemize imkan sağlıyor.

And yet, we don't quite understand the options of it.

Ve henüz sahip olduğu seçenekleri çok fazla anlayabilmiş değiliz.

So in a sense, it's getting ahead of us.

Bir bakıma bizim önümüzde ilerliyor.

We're now using those programs

Bu süreci çok daha çabuk gerçekleştirebilecek,

to make much faster computers

daha hızlı bilgisayarlar üretmek için

so that we'll be able to run this process much faster.

artık bu programları kullanıyoruz.

So it's feeding back on itself.

Yani kendi kendisini geri besliyor.

The thing is becoming faster

Gittikçe daha hızlanıyor,

and that's why I think it seems so confusing.

bu nedenle çok kafa karıştırıcı göründüğünü düşünüyorum.

Because all of these technologies are feeding back on themselves.

Çünkü tüm bu teknolojiler kendi kendilerini besliyorlar.

We're taking off.

Kalkışa geçiyoruz.

And what we are is we're at a point in time

Tek hücreli organizmaların çok hücreli organizmalara

which is analogous to when single-celled organisms

dönüşmeye başladığı zamana benzer bir

were turning into multi-celled organisms.

zaman noktasındayız.

So we're the amoebas

Yani bizler amipleriz ve

and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating.

tanrı aşkına ne yarattığımızı bir türlü kavrayamıyoruz.

We're right at that point of transition.

Tam bir geçiş noktasındayız.

But I think that there really is something coming along after us.

Ve sanırım ardımızdan gerçekten gelen bir şey var.

I think it's very haughty of us

Evrimin nihai ürünü olduğumuzu düşünmek

to think that we're the end product of evolution.

sanırım çok kibirlice olurdu.

And I think all of us here

Sıradaki şey ne ise

are a part of producing

burada hepimiz onu üretmenin

whatever that next thing is.

parçasıyız.

So lunch is coming along,

Öğle yemeği yaklaşıyor,

and I think I will stop at that point,

elemine edilmeden önce sanırım

before I get selected out.

burada bitireceğim.

(Applause)

(Alkışlar)