Holistik Bilim ve Bilişim (Prof. Dr. Fuat İnce)

KDP Sonbahar Paneli’ne konuşmacı olarak katılan Prof. Dr. Fuat İnce’nin Panel konuşma notlarını da içeren, Holistik Bilim ve Bilişim başlıklı makalesi aşağıda sunulmaktadır. Makale, holistik bilim ile bilişim alanını, karmaşık sistemlerin sorunlarına yönelik olarak bilgisayar tabanlı çüzüm yollarının bir derlemesi olarak aktarması yönü ile son derece başarılıdır. Kendilerine KDP Sonbahar Panel’ine katılımı ve bu makalesi için tekrar teşekkür ederiz.

Mustafa Özcan (22 Aralık 2013)

                                   * * *

Holistik Bilim ve Bilişim

Holizm veya bütünsellik biraz da katı bilimsel yaklaşıma tepki olarak gelişmiş. Doğa olayları, veya beşeri olayların anlaşılması konusunda pozitif bilimin dar ve katı (katı sözcüğü burada bana aittir) yaklaşımın bizi tatmin etmemiş. Birçok ekolojik, ekonomik, sosyal konular bu dar bakışlı ve katı yaklaşımlarla yeterli anlaşılamıyor. Özetle söylenirse bunlar holistik bir bakış açısı gerektiriyor.

Sadece somut deneylerle kanıtlanabilir, analitik ve sayısal matematiksel ifade edilebilir gerçekler, yaşamı anlamamız, onu yaşamamız, haz almamız, iyi-kötü değişik durumları doğru anlamamız ve doğru tepki verebilmemiz için yeterli olmuyor. Onun için bilim yanında, içgüdüsel duygular, estetik, felsefe, din ve diğer etik anlayışlar da gerekli oluyor.

Yalnız bunun, bilimin katkısını küçüksemek anlamına gelmediğini vurgulamak isterim. Belki de mühendislik kökeninden, yani matematik, fizik, elektronik, bilgisayar ve son yılların popüler deyimiyle bilişim konularından geldiğim için olacak, bugün bunların, daha doğrusu ve özellikle bilişimin holistik düşünceye katkısının sanılandan fazla olacağını düşünüyorum.

Bilimsel yaklaşım aslında katı da olsa yumuşak da olsa aydınlanmayla birlikte Dünya uygarlığını bugünkü düzeye getiren insanlık tarihinin en büyük fikri gelişmesidir. Pozitif bilimsel yaklaşım dediğimiz zaman işin içinde indirgeme (reduction) ve kesin kanıtlama var. İndirgeme, bir doğa olayını parçalara ayırma, mümkün olduğunca dış koşullardan yalıtılmış olarak, mümkünse laboratuar koşullarında inceleyip sonuca varmak, yani işi basitleştirmek, daha rahat anlaşılabilir biçime sokmak oluyor. İnsan beyninin anlama kapasitesi sınırlı olduğu için indirgeme gayet doğal bir yaklaşım.

Çoğu doğa olayı için indirgemeci yol, fevkalade geçerli ve doğrudur. Bir sürü keşif ve teknolojik ilerleme bu yolla yapılmıştır. Fakat bir sürü doğa olayı da indirgemeci yöntem için fazla karmaşık ve bir yere varamıyor. Bir kere insan beyni belirli kapasitesi ile çok sayıda değişkeni, gerçeği ve olayı bir arada değerlendirip sonuç çıkarma yeteneğinde sınırlı kalıyor. Bu yeteneğin kişiden kişiye çok değişebildiğini de ayrıca belirtmek gerekir. İnsanoğlu çoğu kez çevresindeki olaylardan doğru sonuç çıkarabiliyorsa da, bunları çevresine anlatıp kanıtlamak ve inandırmakta zorluk çekiyor.

Pozitif bilim çevrelerinde, bazı sistemlerin klasik sınırlayıcı ve indirgemeci yollarla yeterli anlaşılamayacağından hareketle son 40-50 yılda “Karmaşık Sistemler” denen yeni bir bilim alanı ortaya çıktı. Karmaşık sistemler (complex systems) başlığı, ayrı bir bilimsel uğraş alanı olarak birçok üniversitede ders programı, bölüm ve enstitüye adını vermiş bulunuyor.

Karmaşık sistemler enstitüleri, multidisipliner uzmanlardan meydana gelmektedir. Matematik, fizik, kimya, biyoloji, bilgisayar ve elektrik mühendisliği hocaları yanında sosyoloji, psikoloji hatta sanat dallarından da hocalar bir araya gelerek karmaşık diye tanımlanan sistemleri incelemektedirler. Onlar belki yaklaşımları için holistik demese de ben arada çok örtüşme görüyorum.

Karmaşık sistemleri incelediğinizde bazı özellikler görürsünüz. Nedir bunlar:

-   Karmaşık sistemler “kaotik” olabilir. Kaotik sistemlerin bir özelliği, küçük girdilerin büyük ve beklenmeyen sonuçlar doğurabiliyor olmasıdır. Örneğin bir kalabalıkta sadece “YANGIN” diye bağırmak büyük başka olaylara yol açabilir. Bazı akademik çevrelerde kaotik sistemler kendi başına ana başlık olup karmaşık sistemler onun altına konmaktadır.

-   Karmaşık sistemler “adaptif”tir. Yani duruma uyabilen, öğrenerek davranış değiştirebilen sistemlerdir. En başta insan davranışları olmak üzere, borsa, bağışıklık sistemi, politik sistemler hep adaptiftirler.

-   Karmaşık sistemler “nonlinear”dir. Yani doğrusal olmayan, analitik matematiksel analizi zor veya olanaksız olan sistemlerdir. Girdiler verilince çıktılar matematiksel yöntemlerle kolay kolay hesaplanamayabilir.

-   Karmaşık sistemler kendi içinde başka karmaşık ve bağımsız sistemleri barındırır. Örneğin ekonomi, sosyal sistemler iç içe olduğu gibi her iki grup da insan gibi başka karmaşık sistemlerden oluşur.

-   Karmaşık sistemlerde geri besleme ve ileri besleme mekanizmaları yaygın var. Yani iç değişkenler girdileri ve çıktıları doğrudan etkiler. Bunların olayları frenleyici veya daha da alevlendirici etkileri olur.

-   “Emergence”, yeni oluşumlar ortaya çıkıyor. Karmaşık sistemin parçalarında veya ilk durumlarında hiç bulunmayan yeni oluşumlar vücut buluyor. Örneğin tek tek karıncalara bakarak büyük labirent gibi karınca yuvaları yapılabileceği başlangıçta düşünülemez ama bunlar oluşuyor. Mafya, yoksulluk, diğer benzer örnek oluşumlar.

-   Karmaşık sistemlerde kendi kendine örgütlenme (self organization) görülüyor. Bir lider veya merkezi yönetim olmadan, kendi kendine bir organizasyon ve kollektif davranış ortaya çıkıyor. Bir konser sonucu seyircilerin tempolu alkışı buna güzel bir örnek. Bence en güzel toplumsal örneğini de Gezi Parkı hareketi ile gördük.

Karmaşık sistemlerin incelenmesinde en çok kullanılan yöntemlerden bir modelleme, daha doğrusu bilgisayar modellemesi veya benzetim (simulasyon). Ben çok modelleme çalışmasında bulundum. Ama bunlar top mermisi, uçuş sistemleri, endüstriyel sistem kontrolu vb. klasik modelleme yöntemlerini içeriyordu. Yani doğrusal olan veya olmayan karmaşık da olsa birtakım diferansiyel denklemleri çözümü ile deterministik sonuçlar bulunuyordu.

Halbuki yeni geliştirilen modelleme teknikleri deterministik sonuç veren cinsten değil. Ajan temelli (agent based) denen bu teknikler gerçek yaşamı daha iyi modellemeye çalışıyor ve karmaşık sistemler için daha gerçekçi sonuçlar veriyor. Örneğin bir karıncayı modelliyorsunuz, sonra modelde binlerce karıncayı ortalığa salıp ne olduğuna bakıyorsunuz. Sonucun analitik çözümü yok. İstatistiksel yanıtlar alınıyor.

Bu modelleme yöntemleri arasında genetik algoritmalar ve sinir ağları (neural networks) denen yöntemler de var ki bunlar çalışma ilkelerini tamamen doğayı ve insanı inceleyerek oluşturmuş. Genetik algoritma tekniklerinde aynen evrimsel ilkeler kullanılıyor. Yani stabil bir yapı, mutasyonlara veya küçük değişikliklere tabi tutuluyor ve gelişmesine bakılıyor. Çok değişik mutasyonlar içinde çoğunda değişiklik olumsuz, genelde felaketle sonuçlanıyor. Fakat bazıları başarılı olup, stabil sistemi daha ileri bir konuma taşınıyor. Sinir ağları ise ile beynimizdeki nöronları örnek alarak yapılan benzetimlere verilen bir başlık

Yeni modelleme yöntemleri, ajan temelli benzetimler, sinir ağları, genetik algoritmalar, ve diğer bazı karmaşık sistem araştırma yöntem ve teknikleri hep elektronik ve bilgisayar teknolojisinin gelişmesi sayesinde mümkün olmuştur. 20-30 yıl önce bu teknikleri uygulayabilmek olanaksızdı. Bilgisayar bellek kapasitesi, hız kapasitesi, 20 yılda en az bin kat arttı. Donanımın gücü bu kadar artınca yeni yazılım teknikleri uygulanabilir oldu ve devreye girdi. Bilişim alanı zenginleşti ve başka alanların da zenginleşmesine yol açıldı.

Yeni ortaya çıkan tekniklerden bir veri madenciliğidir. Çok büyük veri kümeleri içinde ilişkiler arayarak bazı gerçekleri ortaya çıkarma girişimidir. Çok büyük veri kümeleri, trilyonlarca byte (gigabyte, petabyte) hacimde, Dünyanın değişik yerlerinde değişik formatlarda veriler olabilir. Bunların içinde keşfedilmeyi bekleyen gerçekleri bulma çabalarıdır veri madenciliği.

Toplumsal ve politik araştırmalar yanında veri madenciliği tekniklerini kullanan büyük bir kütles, mal üreticileri ve bunları satan parekendecilerdir. Ne tür insanlar ne tür malları alır sorusuna göre üretim yaparlar ve mağazayı ona göre düzenlerler. Hükümetlerin, politikacıların fişleme gayretleri, ABD va başka yerlerde profilleme çalışmaları bu alanın uygulamaları arasına girer.

Bir başka bilişim alanı semantik ağlar olarak ortaya çıkmaktadır. İnternet arama motorlarını eminim çok kullanıyorsunuz. Bir iki anahtar kelime verdiğinizde motor size bir milyon tane sözde sonuç getiriyor. Bunların arasından ayıklama yaparak tam aradığınızı bulmanız çok zaman alabiliyor ve bazen de tatmin olmuyorsunuz. İşte semantik ağlar sizden tam sorunuzu alıp akıllı bir uzman gibi yanıtlar hazırlayacak. Wolfram diye bir site bu konuda bayağı ilerleme kaydetti. Bir bakın.

Son olarak çok büyük ve derin bir bilişim alanından kısaca bahsetmek istiyorum. Yapay zeka, (artificial intelligence) denen alan bilgisayarları ortaya çıkmasından hemen sonra 1950’lerde doğdu denebilir. İlk zamanlar çok şey vadediyor gibiydi ama fazla başarı gösteremedi, kenara itildi kaldı. Ancak gene bilgisayarların müthiş bellek ve hız kapasitesi kazanması ile gündeme gelmekte.

Yapay zeka konusunun da teknikleri, yöntemleri ve uygulamaları var. Bunların başında bilginin temsili (knowledge representation) var. Bilginin temsili, işlenmesi, sonuç çıkarılması (inference tüme varım ve deduction tümden gelim) yöntemleri, formal mantık kuralları, semantik düşünce, bunların bilgisayar diline dökülmesi, bunları çalıştıran bilgisayar dillerinin geliştirilmesi yapay zekanın teknik ve yöntemleri olmuştur.

Uygulama alanları arasında uzman sistemler en yaygın olanıdır. Tıpta örnekleri çok yaygındır. Bulgular verildiğinde tanı koyan sistemler (Mysin ) vardır. İki nokta arasında uçak bulma ve rezervasyon sistemleri halen çok iyi çalışan uzman sistemlerdir.

Başka örnekler arasında oyun programları, satranç (Kasparofu yenen IBM deep blue programı), Büyük Risk bilgi yarışmasında şampiyonları yenen gene aynı program sayılabilir. Şimdi bu olanak tıpta zor sorunların çözümünde kullanılmakta. Bir konuda karşılıklı konuşma programları var ve bunlar popüler olacak. Uzun uzay yolculuklarında arkadaşlık edecek.

Bunlar size Holistik bilimden biraz uzaklaştık gibi geliyor olabilir ama ben bunları holistik bilimi ilerlemesine katkı verecek  yeni teknikler ve yöntemler olarak görüyorum. Eninde sonunda hepsinin amacı insanı, doğayı, toplumu daha iyi anlamamıza yardımcı olmak.

Fuat İnce