kuantum bilgisayarları

firkete · 2006-06-28T09:31:59.0000000+03:00

işin terikte bile olsa mantığını anlayabilmiş arkadaşlar varmı içinizde. Hem açıklama hemde ona göre bir şey sormak istiyorum. kuantum bilgisayarının şimdikilerden farkını (şimdikiler en fazla 64 bit üzerine) kuantunların mesela 1 milyon bit üzerine kurulması gibi bir şeymi olur. yani bir bit üzerine pek çok şey sıralanabilir düşüncesinden hareketle. soruyorum.

_____________________________

imzam yok !
parmak bassam olmazmı ?

Drazy

Binbaşı

1772 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

Hayvansı Terlik

Yarbay

3312 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

İnsanlar bir gün sonra unutulacak şeylerin hafifliği ile meşguller...

mfiz

Binbaşı

1753 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

imzam yok !
parmak bassam olmazmı ?

Drazy

Binbaşı

1772 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

Kuantum Bilgisayarlar

Aşağıdaki yazı Raşit Gürdilek'in Bilim Teknik dergisindeki bir yazısıdır.

Yirmi birinci yüzyılın rüyası, kuantum bilgisayarlar. Evrenimizi kavrayabilmek, doğa kuvvetlerinin işleyişini ve ilişkilerini tam olarak bilmemiz için gerekli hesaplama gücü, gelişen teknolojik uygarlığımızın gerektirdiği iletişim hızları, askeri sırlarımızı korumak, başkalarının ne yaptığını gizlice öğrenmek için bu bilgisayarları bekliyoruz. Çünkü kuramsal olarak bunların hesaplama güçleri ve hızları, sıradan bilgisayarlardan onlarca kat fazla. Şöyle yalnızca 300 işlem birimli bir kuantum bilgisayarın, 2300 işlemi, yani tüm Evren'deki toplam parçacık sayısı kadar işlemi, birkaç saniyede yapabileceği hesaplanıyor. Bu alanda yapılan çalışmalarsa, hâlâ mikroskobik dünya ile, tanıdığımız büyük ölçekteki dünyanın sınırlarındaki gri bölgede dolaşıyorlar. Kuram, hâlâ deneyin çok önünde koşuyor. Kuantum bilgisayarlar için harıl harıl algoritma üretiliyor. Buna karşılık laboratuarlarda geliştirilen prototipler son derece ilkel. Emekleme çağından yeni çıkan bebekler gibi birkaç adım attıktan sonra düşüyorlar. Ama gene de, içinde el yordamıyla yürüdüğümüz sis giderek aydınlanıyor. Son birkaç ay içinde açıklanan gelişmeler, kuramsal çalışmaların hızla sonuca yaklaştığını gösteriyor. Hatta kuantum şifreleme alanında pratik, kuramın önüne geçmiş bile.
Belki de beklentilerimizin körüklediği sabırsızlık nedeniyle ağır gibi görünen ilerleme, çok farklı iki dünyanın araçlarını birleştirmek gibi güç bir işi başarmak zorunda. Telekom şirketlerinin, fizikçilerin ve gizli hükümet kuruluşlarının rüyasını süsleyen bu araçlardan beklenen, atomaltı dünyanın özelliklerini, yaşadığımız makroskobik dünyaya taşımaları. Oysa bu iki dünyanın işleyişi, dinamikleri çok farklı. Bu durumda beklentilerimize koşut hünerlere sahip kuantum bilgisayarların ortaya çıkması, mikroskobik dünyadaki nesnelerle makroskobik ölçüm araçları arasındaki uyumsuzluğun giderilmesine bağlı. Aradığımız köprü de ortaya çıkmış gibi görünüyor. Bu alanın önde gelen kuramcılardan Dmitri Averin'e göre fizikte son 20 yılın en büyük buluşlarından biri, milyarlarca elektron içeren süper iletken gibi makroskobik bir sistemin, mikroskobik dünyayı yöneten kuantum mekaniğinin ilkelerine göre davranabildiğinin kanıtlanmış olması. Bunun önemi şuradan kaynaklanıyor: Kuantum bilgisayar öncülleri, şimdiye kadar atom ya da moleküller içindeki parçacıkların spinlerinden ya da ışığın polarizasyonundan yararlanılarak gerçekleştirildi. Ancak bu modelleri küçültmek olanaksız. Klasik bilgisayarlardaysa katı hal parçalar, devrelerin birkaç yüz nanometreye (metrenin milyarda biri) kadar küçültülmesine olanak sağladı. Katı hal parçalar, şimdiye değin kuantum bilgisayarları için uygun sayılmıyordu. Çünkü bunların üzerindeki elektronların sayılamayacak ölçüde ve karmaşada kuantum durumu bulunur. Oysa kuantum bilgisayarlar kolayca saptanabilen "açık-kapalı" durumlara gerek duyuyorlar. İşte süper iletkenler bu açmazı ortadan kaldırdı. Çünkü üzerlerindeki elektronlar son derece düzenli biçimde hareket ediyorlar. Japon araştırmacılar da geçtiğimiz aylarda bu köprü üzerinde yürüyerek büyük düşün gerçekleşmesi yönünde önemli bir ilerleme sağladılar.

Farklı Dünyalar, Farklı Araçlar...

Böyle bir köprü neden bu kadar önemli? Bizler, dünyamızı, evrenimizi, alıştığımız kesin kurallarla yorumluyoruz. Bilimimiz, uygarlığımız, nesnelerin etkileşiminde bulunduğunu varsaydığımız kesinliğe, neden ve sonuç arasındaki düz akışa dayanıyor. Olağan yaşantımızda bir şey ya vardır, ya da yoktur. Süreçler, belirli, "mantıksal" bir sıra izlerler. Kaçınılmaz olarak, organizmamızdan kaynaklanan bu algılama sınırlamaları, kendi mantığımızı, kendi yaptığımız bilgisayarlara da taşımak zorunda bırakmış bizi. Bilgisayarlarımız, ister oda büyüklüğündeki süper hızlı çeşitleri olsun, isterse hesaplarımızı yaptığımız, yazılarımızı yazdığımız, İnternet'te "dolaştığımız" masaüstü çeşitleri, bu lineer mantığı yansıtıyor. Bildiğimiz, sıradan bilgisayarların tuğlaları, "bit" denen 1 ve 0 sayılarıyla basit işlemler yapan "mantık kapıları". Sözgelimi, bir "OLMAZ" kapısı "1"i "0"a "deviriyor", ya da bunun tersini yapıyor. Peki sıradan bilgisayarlarımız bu girdilerin "1" ya da "0" olduğunu nasıl anlıyorlar? Basit: Elektrik akımının varlığı ve yokluğuyla. Yani "1", akımın varolduğunu, "0"sa yokluğunu gösteriyor. Bilgisayarlarımızın mantık kapıları da, cereyanı iletip kesen transistör dizilerinden oluşuyor. Karmaşık hesaplar, sıradan bilgisayarlarca sayıları seri halde dizilmiş kapılardan geçirerek yapılıyor.
Kuantum dünyasındaysa işler farklı. Bir kere, bizim kavradığımız anlamda kesinlik diye bir şey yok. Zaten atomaltı ölçekteki doğa kuvvetlerinin (elektromanyetik, şiddetli ve zayıf çekirdek kuvvetleri) etkileşimini açıklayan kuantum mekaniğinin temel direği de ünlü "belirsizlik ilkesi". Alman fizikçi Werner Heisenberg'in ortaya koyduğu bu ilkeye göre bir parçacığın konum ve momentumunun çarpımı, her zaman sıfırdan büyük olmak zorunda. Bunun nedeni de parçacığın konumunu ya da hızını ölçmek için yapılan her gözlemin, gözlenen niceliği değiştirmesi. Kuantum alanlarında küçük çarpılmalar olarak yorumlanan parçacıkların kesin durumlarını belirlemek olanaksız. Parçacıklar ancak farklı konumlardan oluşan bir olasılık bulutu içinde bulunabilir. Avusturyalı fizikçi Erwin Schrödinger'in bir "dalga fonksiyonu" olarak betimlediği bu üst üste binmiş gerçekler, sürekli bir uyum içinde bulunuyorlar. Ancak en ufak bir dış etken (örneğin gözlem) bu uyumu bozuyor ve biz olası durumlardan yalnızca birisini görebiliyoruz.
Deneyim çerçevemizde bulunmadığı için kavramakta zorlandığımız çoğul, yada paralel gerçekler olgusu, aslında bilgisayarlar için olağanüstü ufuklar açıyor. Bu, kuantum bilgisayarların "kuantum bit", ya da kısaca "kubit" denen işlem birimlerinin çok farklı bir özelliğinden kaynaklanıyor. Klasik bilgisayarların işlem birimlerinin "1" ve "0" olan iki ayrı "bit"ten oluştuğunu görmüştük. Oysa bir kubit, aynı anda hem "1", hem de "0". Yani kuantum mekaniğindeki gibi, olası durumların üst üste binmiş hali. Klasik bilgisayar, "bit"lerden oluşan dizileri sırayla teker teker inceleyip bir sonuca oluşurken, bir kuantum bilgisayar, tüm hesapları "aynı anda" yapabiliyor.
Kuantum mekaniğinde bir başka gariplik de, parçacık çiftleri arasında "dolanıklık" (entanglement) denen çok özel bir ilişkinin bulunması. Sistemdeki parçacıklardan biri üzerinde bir ölçüm yaptığınızda, öteki, binlerce ışık yılı ötede bile olsa, anında bu ölçümün etkisini duyuyor. Bu da, kuantum bilgisayarlarda kubit zincirleri oluşturulmasına olanak tanıyor.

Öncü Çalışmalar

Kuantum dünyasındaki dolanıklıktan makroskopik dünyada yararlanma düşüncesi, 1980'li yıllarda bilim dünyasında aniden fırtına gibi esti. ABD Argonne Ulusal Laboratuarı fizikçilerinden Paul Benioff, kuantum bilgisayar için bir mantık kapısı tasarladı. Onun düşünceleri, daha sonra IBM araştırmacılarından Charles Bennett ve Oxford Üniversitesi'nden David Deutsch tarafından daha da geliştirildi. 1994 yılındaysa AT&T Laboratuarları fizikçilerinden Peter Shor, kuantum bilgisayarlar için bir algoritma geliştirdi. Shor'un, yüzlerce haneden oluşan sayıları çok kısa sürede çarpanlarına ayırmak için geliştirdiği algoritma, araştırmaları daha da hızlandırdı ve bir ya da birkaç mantık kapısından oluşan ilkel "kuantum bilgisayarlar" ortaya çıkmaya başladı.
California Teknoloji Enstitüsü fizikçisi Jeff Kimble, bir sezyum atomu aracılığıyla iki fotonu "doladı". Kimble ve ekibi, sezyum atomunu, optik resonator denen ve fotonları ileri geri yansıtan iki aynadan oluşan küçük bir odacığa yerleştirdiler: Böylelikle fotonların, sezyum atomunun dış elektronu ile etkileşme olasılığının artacağını düşündüler. Sezyum atomunda bu elektron, değişik enerji düzeylerinde bulunur. Aradaki farka eşit enerjili bir foton yakalarsa, bir düzeyden ötekine atlar. Araştırmacılar, sezyum içinde bir fotonun polarizasyonuna (kutuplanmasına) duyarlı bir enerji geçişinden yararlandılar. Kutuplanma, fotonun elektrik alanının salınım yönüyle ilgilidir. Örneğin, alan kendi çevresinde dönüyorsa ve böylece foton ilerlerken bir heliks çiziyorsa, foton "dairesel kutuplanmış" demektir. Araştırmacılar, sezyum atomunda, yalnızca saat yönünde dönen alanlara sahip fotonlara duyarlı, ters yönlü fotonlardan etkilenmeyen bir elektron geçişi belirlediler.
Bu durumda, saat yönlü alana sahip bir foton "1", ters yöndeki alana sahip bir başka fotonsa "0" olarak kabul edilebilir. Kimble ve arkadaşları bu foton çiftlerini odacığa gönderdiler ve çıktıkları andaki kutuplanmalarını incelediler. Görüldü ki, 0-0, 0-1 ve 1-0 gruplarından oluşan çiftlerin etkileşimlerinde dikkat çekici bir şey yok. Oysa 1-1 çifti odacıktan şaşırtıcı bir değişiklikle çıktı. Kuantum fiziğinde parçacıklar birer "dalga fonksiyonu" ile betimlenirler. Bu dalganın da ötekiler gibi tepe noktaları ve çukurları vardır. 1-1 çifti odacıktan çıktığında dalga fonksiyonunun fazı (yani tepe ve çukurların konumu) değişmişti. Bunun da anlamı, fotonların, sezyum atomu aracılığıyla birbirleriyle etkileşmiş olmalarıydı. Fotonlar, tek bir düzlemde titreşen, yatay ya da dikey kutuplanma diye bilinen elektrik alanlarına da sahip olabilirler. Bunlar da dairesel kutuplanmış ışığın farklı konumlarının üst üste binmiş durumları, başka bir deyişle 0 ve 1'in üst üste binmiş durumları olarak kabul edilebilir. Böyle çoğul durumlu bir foton çifti de odacığa gönderilirse, bu çoğullukların 1-1 parçaları da etkileşerek dalga fonksiyonunun fazını değiştirirler. Yani çoğul kutuplanmış bu fotonlar, çıktıklarında daha da karmaşık bir çoğul kutuplanma durumu alırlar. Artık iki foton arasında dolanıklık bağı kurulmuş olur.
Jeff Kimble, fotonların dalga fonksiyonlarını değiştirerek bir mantık kapısı kurdu. Shor'un algoritması için tasarlanmış başka düzeneklerse, klasik bilgisayarlar gibi 1'leri ve 0'ları baş aşağı devirmek temeline dayalı kapılardan yararlanıyorlar. ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) araştırmacılarından Dave Wineland'in tasarladığı bir "OLMAZ" kapısı, hedef olarak seçilmiş bir "bit"i "0"dan "1" konumuna, ya da tersine deviriyor. Ancak bunu, "kontrol" denen ikinci bir girdi "1" değerindeyse yapıyor. Eğer kontrol "bit"i "0"sa , o zaman hedef in çıktısı, girdisiyle aynı konumda oluyor. Aynen Kimble'ınki gibi, Wineland'in kapısı da 1 ve 0'ların üst üste binmiş durumlarını da işlemden geçirebiliyor.
NIST ekibi, aynı nesne içindeki iki ayrı kuantum sistemi arasında dolanıklık bağı kuruyor. Bu, artı elektrik yüklü bir berilyum iyonu. Araştırmacılar önce iyonu Paul Kapanı denen bir elektrik alan ağı içinde hapsediyorlar. Merkeze itilen iyon titreşmeye başlıyor. Burada iyon, 1 milikelvin (-272,99°C)'ye soğutuluyor, böylece her türlü hareket durduruluyor ve dış etkiler perdeleniyor. İyonun titreşim enerjisinin düzeyi kontrol "bit"i oluyor. En düşük titreşim düzeyindeki bir iyon "0", bir sonraki en yüksek titreşim düzeyindeki bir iyon da "1" oluyor. Hedefse, dönmesine (spin) bağlı olarak iki enerji düzeyinden birinde bulunan dış elektron. Spin, dönen bir topun açısal momentumu gibi canlandırılabilecek bir kuantum mekaniği terimi. Bu örnekte, spin, üst ve alt yönde olmak üzere iki ayrı değer taşıyor. Wineland ve ekibi, lazer darbeleriyle elektronu bu iki değer arasında oynatabiliyorlar. Örneğin bir vurduğunuzda elektron üst spin durumuna, bir daha vurulduğunda gene eski alt spin konumuna geçiyor. Lazer darbesinin süresi önemli. Eğer elektronu bir durumdan ötekine geçirmek için t süresi gerekiyorsa, 2t, onu bir düzeyden diğerine götürüp geri getirir. İşin garibi, 1/2 t uzunluğunda bir lazer darbesinin, elektronu üst ve alt spin konumlarının üst üste binmiş durumuna getirmesi.
Peki kapı nasıl işliyor? Elektronun alt spinde ve "1"e karşılık gelen titreşim durumunda olduğunu varsayalım. Araştırmacılar üç lazer darbesi kullanıyorlar. Birincisi, 1/2 t süreli; elektronu alt ve üst spinlerin üst üste bindiği duruma getiriyor. İkinci darbe, deneyin bir özelliğine göre ayarlanmış. İki spin durumunun dışında, üçüncü bir enerji düzeyine sahip ve bu düzeye erişmek için gereken enerji, iyonun titreşim durumuna bağlı. İkinci lazer darbesinin enerjisi, elektronu, ancak üst spin konumundayken ve iyon'un titreşim düzeyi de "1"e karşılık gelecek konumdayken bu üçüncü düzeye fırlatacak biçimde ayarlanmış. Dolayısıyla da, üst üste binmiş konumların sadece bu parçası etkileniyor.
Bu arada bir "hile" daha yapılıyor. NIST ekibinden Dawn Meekhof bunu şöyle açıklıyor: İkinci lazer darbesi 2t süreyle veriliyor. Yani, elektronu üst konuma yükselttikten sonra tekrar geri getiriyor. Elektron döndüğünde dalga fonksiyonunun fazı 180 derece dönmüş oluyor. Yani dalganın tepeleri, eskiden çukur olan yerlere geliyor. Gelelim üçüncü darbeye. Bu kez lazer, ilk darbe gibi 1/2 t süreyle veriliyor ve elektron'un alt spinden üst spin konumuna dönme süreci tamamlanıyor. Böylece başlangıçtaki alt spinli elektron, üst spinli konuma çevrilmiş oldu. Bu da klasik bilgisayarlarda "0"ın "1"e devrilmesine benziyor. İyonun titreşim durumu "0"sa, ara (ikinci) lazer darbesinin elektron üzerinde hiçbir etkisi olmuyor. Ayrıca 180 derecelik faz değişimi olmadan, elektron , üçüncü darbeyle vurulduğunda da üst spin durumuna geçmeyip, alt spin durumuna geri dönüyor. Bu, klasik bilgisayarların "0 girdi-0 çıktı" durumuna karşılık geliyor.
Şimdi de şöyle bir deney düşünün: Başlangıçta iyonun titreşim durumu, 0 ve 1 konumlarının üst üste binmiş durumu olsun ve elektron da alt spinli konumda bulunsun. Lazer darbeleri peş peşe gelmeye başlayınca iyon, üst üste binmiş çok sayıda konumdan geçtikten sonra, "0 titreşim durumu-alt spin" ve "1 titreşim durumu-üst spin" konumlarının üst üste binmiş durumuna gelecektir. Dolayısıyla, titreşim ve spin durumları arasında dolanıklık bağı kurulmuş oldu. Artık elektronun spin konumunu "alt" olarak ölçerseniz, iyonun titreşim durumunun 0 olduğunu herhangi bir ölçüme gerek duymadan bileceksiniz.

Küçültmede Japonlara Güvenin

Kuşkusuz işe yarayabilecek kuantum bilgisayarlar tek bir mantık kapısıyla çalışamaz. 1000 hanelik şifreleri çözecek, süper bilgisayarların milyarlarca yılını alacak hesaplamaları göz açıp kapayıncaya yapacak türden olanlar, en azından yüzlerce kubit'in seri bağlanabilmesini gerektiriyor.
Gerçi araştırmacılar, iyonları ışık içinde tutarak, molekülleri solüsyonlar içinde sallayarak ya da başka yöntemlerle kuantum etkilerden yararlanıp birkaç kubitlik sistemler geliştirebildiler. Ama bu işte bir terslik yok mu? Mikroskobik dünyadan ödünç alınan sistem, dev boyutlara tırmanıyor; buna karşılık büyük ölçekli dünyamızın araçları neredeyse görünmez olacak! Tek bir kuantum devre gerçekleştirmek için odalar dolusu lazer, güçlü mıknatıslar, kontrol ve gözlem araçları gerekiyor. Bu durumda, ciddi işlemler yapabilecek kuantum bilgisayarı bir hangar boyutuna varacak. Oysa, milyonlarca devrenin bir arada bulunduğu sıradan bir bilgisayar çipi neredeyse mikroskobik büyüklükte.
Kaldı ki, farklı kuantum durumlarını üst üste bindirmekle iş bitmiyor. Bu çoğul gerçekler, en ufak bir dış etkenle, tek bir fotonun değmesiyle bile "çöküyor" yani aralarındaki uyum ortadan kalkıyor. Bu olasılıklar karmasını uyum içinde tutmak, gaz, kristal, optik kablo gibi araçlarla kolay yapılacak bir şey değil.
Bu, mikroskobik dünyanın bilgi işlem aracı olan kubitleri makroskobik dünyaya taşımanın güçlüğünden kaynaklanıyor. Gerçi makroskobik kubitleri yönetmek biraz daha kolay ama, gene de makroskobik kuantum uyumunun korunması uzun süre bir darboğaz olarak kaldı. Bir grup Japon araştırmacının Nisan sonunda yaptıkları açıklamaysa, darboğazların aşılmaya başladığını gösteriyor. NEC araştırmacılarından Yasunobu Nakamura ve iki arkadaşı, makroskobik uyumun uzun süre korunabileceği ve pek çok kubitin dar bir alana sıkıştırılabileceği bir mekanizmayı açıkladılar. Araştırmacılar, bu işi hem silikon ve metal karışımı gibi bir katı hal ortamında, hem de çok basit bir yöntemle gerçekleştirdiler. Kullandıkları araç, bir Cooper çifti kutusu (Cooper çifti, bir süper iletken içinde birbirine bağlanmış iki elektrondan oluşuyor). Kutu tabii ki çok küçük; nanometre ölçeklerinde. Üstelik neredeyse -273 Celsius derecesindeki mutlak sıfıra kadar soğutulmuş. Bir süper iletkene zayıf biçimde bağlanmış daha küçük bir süper iletken "adacık"tan oluşuyor. Her iki süper iletken de, Bose-Einstein Yoğunlaşması denen ve aynı kuantum durumuna sahip makroskopik sayılarda Cooper çiftinden oluşuyor. Elektrotlar arasındaki zayıf bağlantı nedeniyle aralarında Josephson Bağlantısı (junction) denen küçük bir hat oluşuyor. Süper iletkenler bir elektrik kapasitörü oluşturuyor ve Josephson bağlantısı üzerindeki akım, bu kapasitör üzerindeki elektrik yükünü değiştiriyor. Kapı voltajı V elektrotlar arasındaki potansiyel farkını belirliyor. Kuantum mekaniğine göre, Bose-Einstein Yoğunlaşmasında dalga fonksiyonunun fazıyla, içindeki parçacıkların sayısı arasında, aynen hız ve konum arasında olduğu gibi, belirsizlik ilkesinden kaynaklanan bir ilişki olur. Yani fazdaki belirsizliği daraltmaya çalışırsanız, çökeltideki parçacık sayısındaki belirsizlik artar. Tersine, parçacıkları azaltmaya kalktığınızda, fazdaki belirsizlik artar. Cooper kutusundaki bu faz-sayı ilişkisi, kutuyu makroskopik bir kuantum sistemi haline getiriyor. Burada, Josephson faz değişimleriyle, kutudaki elektrik yükü, belirsizlik ilkesindeki parçacık ve konum rolünü oynuyorlar. Kutunun boyutu küçüldükçe ada elektrotla, büyük elektrot (elektron deposu) arasındaki elektron çiftlerinin akışı azalıyor. Ve yeterince küçük bir kutuda (deneyde kullanılan birkaç nanometre büyüklüğündeki gibi) yalnızca bir çift elektron, bağlantının içinden geçerek ada ve depo arasında salınıyor. Bu da dijital sistemlerdeki 1 ve 0'a karşılık geliyor. Daha doğrusu bunların üst üste binmiş durumlarına...
Gerçi elektronlar kuantum uyumu bozulmadan yalnızca altı kez salınabiliyorlar, ama bu bile katı hal ortamındaki dış etken bolluğu karşısında önemli bir başarı. Üstelik uyum bozulmasının suçlusu, metal tabandaki atom ölçeğinde yabancı maddeler gibi görünüyor. Bunların giderilmesiyle uyumlu salınma süresi artabilecek.

Bilginin, tek bir atom ya da foton gibi mikroskopik sistemlere yüklenerek klasik yasaların denetiminden çıkıp kuantum yasalarının egemenliğine girmesi, artık eskiden olduğu gibi can sıkıcı bir durum değil. Akıl almaz işler yapabilecek bilgisayarların dışında da, kuantum belirsizliğinden yararlanan bilgi işleme yöntemleri tasarlanıyor. Kuantum iletişim konusunda deneyler sürüyor. Ama burada da kuantum bilgisayarların karşılaştıklarına benzer sorunlar var.

Oysa bir alan var ki, başarılar birbirini izliyor. Öyle bir alan ki, pratik, kuramın çok ötesinde gidiyor. Bu alan da haber alma örgütlerinin dikkatle izlediği bir alan. Tahmin ettiniz: Kuantum kriptografi ya da şifreleme. Müşteriler öylesine aceleci ki, kullanma protokolleri hazırlanmış bile. Üst üste bindirilmiş kuantum durumlarını taşıyan fotonlar, optik kablolarla onlarca kilometre öteye taşınabilmiş, Şimdi çalışmalar, bunları uydu aracılığıyla iletebilmek. Sistem, bir bilgiyi şifreleyip alıcıya gönderen bir kişi (genellikle Alice diye adlandırılıyor), mesajı alan (Bob) ve bu mesajları zaptetmek isteyen gizli dinleyici (Eve) arasında kurulu. "Çoğul gerçekli" fotonlarla bilgi iletimi, Alice ve Bob'a, kuryeye gereksinme duymadan paylaşabilecekleri gizli bir şifre anahtarı oluşturma olanağı sağlıyor. Üstelik, kuantum bilgisayarcılarının kâbusu olan uyum bozulması, kuantum şifreleme alanında çok yararlı bir araç. Çünkü casus Eve, haberleşmeyi dinlemek için kuantum bilgisayar bile kullansa, bu kulak misafirliğinin izleri, anında ortaya çıkıyor ve Alice ve Bob'u uyarıyor. Gerçi bu alan da tümüyle sorunsuz değil: Açık havada gönderilen kuantum şifreli fotonların uyumu, Güneş'ten gelen ya da başka kaynaklı fotonlar, örneğin alıcı aygıtlardaki fon sıcaklığı, ya da parazit gibi nedenlerle bir ölçüde bozulabiliyor, Ama araştırmacılar, bu bilgi kaybını yüzde 25 düzeyinde tutmayı başarabilmişler. Araştırmacılar, birkaç yılda son pürüzlerin de giderilebileceği konusunda umutlular.

Başka bi alıntı;

Giriş ve Tarihçe

İçinde bulunduğumuz uygarlık meraklı insanoğlunun etrafında gözleyip kavrayabildiği, petrol, kuvvet ve enerji gibi, çeşitli fiziksel kaynaklardan yarar tesis etmesiyle gelişti. Bilgisayarın icadı ile birlikte karmaşık bilgi işleme süreçlerinin insan beyni dışına taşınabilmesi bilgiyi bu fiziksel kaynaklar listesine ekleyen en önemli adımlardan biri oldu. Bu yönde ilk adım Alman mühendis Konrad Zuse'nin 1941'de ilk bilgisayarı tasarlaması ile gerçekleşti. Zuse'nin tasarısını olanaklı kılan bilgi birikimi ise matematikçi, mühendis, ve filozof Charles Babbage'ın (1791-1871) erken fikirlerine kadar uzanır. Babbage'in şifre çözümüne yöntemsel yaklaşan ilk bilim adamı olma özelliğini de anımsamakta fayda var.

Bilgisayar teknolojisindeki muazzam gelişmeler, her geçen yıl önceki yıla nazaran iki kat daha küçük ve iki kat daha hızlı bilgisayarlarla tanışmamıza olanak sağlıyor. Günümüzde bilgisayar işlemcileri ve diğer sayısal tümleşik elektronik devrelerinin artık mikron altı boyutlarında tasarlanıp üretilebiliyor. Ama asıl ilginç olan, elinizin altındaki bu çok hızlı ve minik makinaların çalışma esaslarının, 18000 vakum tübü ve toplam 1000 km'ye varan kablo yığınıyla ağırlığı tonları bulan, 'Gargantuan' atalarınınkiyle temelde aynı oluşu. "Klasik Hesaplama" paradigması olarak da adlandırılan bu hesaplama kuramından ilk olarak 1936 yılında ünlü matematikçi Alan Turing söz eder. 1940'larda yine başka bir matematikçi olan John von Neumann Turing Makinası kuramını daha etraflıca çalışılır.

Şekil 2: CMOS VLSI, 0.7u teknolojisi ile tasarlanmış, bir SRAM ünitesi (Bülent Özel, 1999)

Bilgisayar işlemcileri ve diğer sayısal tümleşik elektronik devrelerinin artık mikron altı boyutlarında tasarlanıp üretilmesi bize inanılmaz görünebilir. Ancak bilim adamları artık bir atom güruhunun etkileşimi esasına dayalı mantık kapılarının oluşumundan inşa edilmiş yeni nesil işlemciler öngörmekteler. Bilindiği gibi atomik düzeyde maddeler kuantum mekaniği yasalarınca etkileşirler ve bu tanecik yasaları bilgisayarımızdaki temel mantık kapılarının çalışma prensiplerini belirleyen klasik mekanik yasalarından oldukça farklıdırlar. Öyleyse, geleceğin öngörülen atomik boyuttaki mantık kapıları kuantum teknolojisince yeniden tasarlanır olabilmeli ki gelişmenin o merhalesinden fayda sağlayabilelim.

Burada asıl önemli olan kuantum teknolojisinin, dar bir silikon yüzeyine daha fazla sayıda bit sığdırabilme uğraşılarının veya yeni mikro işlemcilerin öncekilerin çalışma hızını katlayamama endişesinin ötesinde, tümüyle yeni hesaplama yöntemlerini destekliyor oluşundadır. Niteliksel olarak yeni algoritmalar yazabilmemize olanak sağlayan bu hesaplama paradigması taneciklerin davranış prensiplerinden ilham alır.

Richard Feynman, 1980'lerin başında, kuantum mekanik sistemlerin simulasyonunun her zaman çok fazla zaman ve bellek ihtiyacı doğurduğuna işaret etti. Üstelik bu gereksinimin kuantum değişkenlerinin doğrusal artışına üstel bir fonksiyonla eşlik ediyordu. Bilgisayarların hesaplama kapasitelerindeki muazzam genişlemeye olanak tanıyan olasılıklara ışık tutan da işte bu gözlem oldu. David Deutsch bu gözlemden yola çıkarak 1980'lerin sonunda Kuantum Turing Makinasını tanımladı.

Motivasyon

Farzedelim ki belli bir iş herhangi bir kuantum sisteminde on adımda gerçekleştiriliyor olsun, Feynman'ın gözlemlerinin doğruluğunu kabul ettiğimizde aynı işi 'klasik' bilgisayarlarımız belki bir milyon adımda taklit edebiliyor olacak. Buradan hareketle, kullandığımız 'klasik' bilgisayarla yaptığımız bazı çok büyük hesapların bir kuantum sisteminde sadece bir kaç adımda gerçekleşebileceğini söyleyebiliriz. Kuantum bilgisayarları Turing ve von Neumann'ın klasik hesaplama tasavvurlarını aşarak kuantum fiziği prensiplerine göre çalışırlar. Bu prensiplerdir ki bir kuantum bilgisayarına klasik bilgisyarlarda mümkün olamayan yeni hesaplama kapsamı ve alanı sağlayabilmektedir. Kuantum mekanik sistemlerinin bilgi işleme bilimi ile buluşması, bilgisayar bilimcilerine yeni ve çok güçlü bir hesaplama paradigması kurma fırsatı vermiştir.

Temel Farklılıklar

Bu açıdan klasik ve kuantum bilgisayarları arasındaki, aşağıda açıklamaya çalışacağımız, üç ana farkı kavramak kuantum bilgisayarlarının nasıl çalıştığını anlamamıza yardım eder umarız.

İlk temel farklılık iki sistemin bilgi işleme ünitelerinde gözlemlenir. Klasik bilgisayarlar en küçük bilgi saklama ve işleme birimi olan bit'lerden yapılandırılmıştır. Bu fiziksel birimler "0" ve "1" ile simgelediğimiz hallerden sadece birinde olabilirler. Kuantum bilgisayarları ise kübit'lerden oluşur. Kübitler fiziksel sistemler olarak klasik bilgisyar sistemlerindeki 0 ve 1 hallerine sahip olabilmekle beraber 0 ve 1 arasındaki sınırsız başka halleri de barındırırlar. Bu ara haller, çakışma (İng., superposition) halleri olarak adlandırılmaktadır. Bu ara hallerin varlığı sayesinde bir kübit, sıradan klasik bir bit'e oranla çok daha fazla bilgiyi aynı büyüklükteki fiziksel bir alana sığdırmamıza olanak sağlamaktadır.

Şekil 3: Bit ve Kübit (www.qubit.org)

Klasik bilgisayarlar ve kuantum bilgisayarları arasındaki ikinci önemli farkı üzerlerinde icra edebileceğimiz mantıksal işlemlerin havsalası ve kapsamı belirlemektedir. Klasik bilgisayarlar ikili mantığa göre çalışırlar. Mesela, VE kapısı gibi mantık kapıları kullanıldığında girdi olarak iki bit alınır ve çıktı olarak sadece bir bit elde edilir. Kuantum mantık kapıları ise girdi olarak bir yada daha fazla kübit alır ve çıktı olarak bir ya da daha fazla kübit üretirler. Kübitlerin, klasik 0 ve 1 hallerine tekabül eden hallerde de bulunabildiklerini dikkate aldığımızda, onların klasik mantık kapılarına kolaylıkla öykünebileceklerini söyleyebiliriz. Hatta, klasik mantık kapılarının, daha genel olan, kuantum mantık kapılarının birer özel halleri olduğunu varsayabiliriz. Oysa, kübitlerde 0 ve 1 arasında başkaca çakışma ara hallerinin varlığı, olası kuantum mantık kapılarının havsalasını ve sayısını oldukça artırmaktadır. Sözgelimi, girdi olarak 0 ve 1 alıp tekabülen 0 ve 1 arasında farklı çakışma halleri üreten kuantum mantık kapıları kullanabiliriz. Böylesi bir kuantum mantık kapısının klasik bir sistemde hiç bir benzeri bulunmamaktadır. Kuantum mantık kapılarının bu genişletilmiş yelpazesinden faydalanıldığında kuantum bilgisayarları ile muhteşem bir bilgi işleme gücü başarılabilir.
Klasik bilgisayarlar ve Kuantum bilgisayarları arasındaki üçüncü önemli fark ise çalışan bir bilgisayarın hangi halde olduğunu öğrenmeye çalıştığımızda belirir. Klasik bir bilgisayarda istediğimiz an bilgisayardaki bitlerin hangi halde olduğunu tam doğrulukla öğrenebiliriz. Tuhaf belki, ama, bir kuantum bilgisayarının hangi halde olduğunu bilmek teorik olarak imkansızdır. Kuantum bilgisayarını oluşturan kübitlerde hangi çakışma halinin saklı tutulduğunu tam olarak belirleyemeyiz. Yani, bilgisayarın herhangi bir andaki hali hakkında sadece kısmi bir bilgiye sahip olabiliriz. Böylelikle, kuantum bilgisayarları için algoritma tasarlamak, bir taraftan kuantum mantık işlemlerinin ve hallerinin geniş yelpazesinden faydalanmaya çalışırken diğer taraftan bilgisayarın içindeki bilgiye erişim kısıtlılığı arasındaki hassas dengeyi tutturma uğraşı anlamına gelecektir.

Uygulamalar ve Sonuç

Kuantum bilgi işleme çalışmalarının tümü teorik olarak bir kuantum makinasının varlığı varsayımı üzerinden ilerlemektedir. Kuantum bilgisayarları ile neler yapabileceğimiz bilgisi ise henüz çok sınırlı olmakla birlikte enteresan birtakım bulgular da mevcut. Bu mevzudaki çalışmalarda varılan en önemli iki bulgu: çok büyük sayıların asal çarpanlarını hesaplamak; ve kuantum mekanik sistemleri simule etmek oldu. Her iki problem de pratik açıdan inanılmaz derecede öneme sahipler ve her ikisinin de klasik bilgisayarlar ile çözülmelerinin çok zor olduğuna inanılıyor. Araştırmacılar, bu problemler için, kuantum bilgisayarlarında çalışacak bir takım algoritmalar geliştirdiler. Bu algoritmalar, halihazırda, bilinen en iyi klasik algoritmalardan çok daha etkin çözümler önermektedirler.

Şekil 4: (C11H5F5O2Fe ) molekülünden oluşan 7-kübit kuantum bilgisayarı

Çok büyük bir tam sayıyı asal çarpanlarına ayırma klasik hesaplama yoluyla yapıldığında oldukça külfetli bir işlem olabilir . Bu yüzden internet sayfaları, şifrelenmiş e-posta mesajları ve diğer birçok kamuya açık bilgi çok büyük asal çarpanlardan oluşturulmuş tamsayı anahtarlarla korunmaya çalışılmaktadır. Güvenlik gerektiren hemen hemen tüm internet işlemlerinde burada bahsi geçen varsayımlara dayanılarak geliştirilen RSA şifreleme algoritması kullanılmaktadır. Fakat, bir kuantum bilgisayarının böylesi şifreleri çok kolay çözebileceğini Peter Shor'un 1994'te yayınlanan, kuantum bilgisayarları için geliştirdiği tam sayıları asal çarpanlarına ayırma algoritması göstermiş oldu. Bunun için gerekli yegane koşul, yeterince sayıda kübite sahip bir kuantum bilgisayarının fiziksel varlığıdır. Kuantum hesaplama teorisini popüler kılan en önemli özelliği de budur.

Kuantum hesaplama teorisindeki en önemli sorunsal kuantum bilgisayarının fiziksel olarak tasarımının ta kendisi. Şekil 4'te gördüğümüz IBM ve MIT'den araştırmacıların ortaklaşa çalışmasıyla ortaya çıkarılan bilinen fiziksel olarak en gelişmiş kuantum bilgisayarıdır. Araştırmacılar, bu tümüyle kuantum mekaniği yasalarına uyumlu, 7-kübitlik bilgisayar ile Shor'un asal çarpanlarına ayırma algoritmasının çalıştığını gösterdiler. Sadece 24 atomluk (C11H5F5O2Fe ) molekülden oluşan bu kuantum bilgisayarı ile 15'i çarpanlarına ayırabilmekteyiz. Molekül üzerindeki 5 Flor atomu ve iki Karbon-13 atomu birer kübit gibi davranmaktalar. Çünkü hem birbirleri ile etkileşim halindeler, hem de tek tek programlanabilmekteler. Yüksek enerjili radyo frekanslarına maruz kaldıkalarında enerji düzeyleri değiştirilerek klasik anlamda yazma işlemi gerçekleşiyor. Nükleer manyetik rezonansa tabi olduklarında ise hangi enerji düzeyinde oldukları tesbit edildiğinden okuma işlemi yapılmış oluyor.

Şekil 4'teki her bir atom Şekil 2'deki milyonlarca atomlu tek üniteli SRAM'den çok daha işlevsel görev üstlenebilmektedir. Bu basit karşılaştırma bile sanırım kuantum bilgisayarların potansiyel işlem gücü hakkında yeterince fikir verir. Şekil 4'teki bir atom güruhunun bir araya gelmesiyle oluşturulan 7-kübitlik bilgisayar, aynı anda 27 tane hesap yapabilmektedir. Diğer bir bakışla, 7-kübitlik bu şık kuantum bilgisayarı bize, klasik hesaplama düzleminde, 7 bitlik 128 paralel işlemcili bir süper bilgisayarın performansını sağlamaktadır.

Yukardaki uygulamanın yanısıra, yakın zamanda, Japonya'daki bir araştırma grubu yaptıkları çalışmalar ile kuantum bilgisayarlarını inşa edecek olan yapı taşı niteliğinde temel kuantum mantık kapıları önerdiler ve önerilen bu yapılardan bir katı-hal cihazı tasarladılar.

Olası kuantum mantık kapılarındaki çeşitlilik düşünüldüğünde, tüm kuantum sistemleri için önerilecek böylesi temel yapı taşlarından söz etmek acaba ne kadar doğru bir yaklaşım olur? Belki de kuantum bilgisayarlarının fiziksel tasarımlarındaki asıl büyük adımlar, ancak klasik fizik pratiklerinden apayrı metodlar izlendiğinde atılabilecek.

"To read our E-mail, how mean of the spies and their quantum machine;
Be conforted though, they do not yet know how to factorize twelve or fifteen."

“E-mail’lerimizi okumak casuslar ve kuantum makinaları için ne kadar da kolay…
Ama yine de içiniz rahat olsun, henüz onikiyi ya da onbeşi bile çarpanlarına ayıramıyorlar."
Volker Strassen

< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Drazy -- 28 Haziran 2006; 14:07:15 >

_____________________________

Drazy

Binbaşı

1772 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

mfiz

Binbaşı

1753 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

kryeck

Yarbay

4407 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

Konuyla güzel ilgisi olduğunu düşünüyorum..
Yapay Zeka
Yazarlar: Uğur Halıcı, Yaman Kayıhan
Kaynak: Metafor

Zeki olarak nitelenebilecek davranışlar gösterebilen makinelerin yaratılması fikri antik çağdan bu yana insanların ilgisini çekmiştir. Yunan mitolojisinde geçen Pigmalion hayalindeki kadının heykelini yapar. Galatea adını verdiği heykel o kadar güzeldir ki, Pigmalion kendi yaptığı esere aşık olur, ancak onun cansız olması karşısında çok çaresizdir. Aşk tanrıçası Afrodit, Pigmolion'a acır ve Galatea'ya can verir.

16. yüzyılda Prag'da yaşayan Rabbi Lowe'nin toprak ve sudan yaptığı Golem'i ateşte pişirip, nefesinden verdiği hava ile canlandırdığı anlatılır. Dört temel elemanla hayat bulan Golem'i önce Rabbi Lowe sabırla eğitecek, daha sonra bunun çok zahmetli bir iş olduğunu farkederek Golem'e kendi başına öğrenmeyi öğretecektir.

17. yüzyılda Decart, hayvan vücudunun karmaşık bir makineden başka bir şey olmadığını öne sürmüştü. Pascal ise ilk mekanik hesap makinesini yapmış, Leibnitz de bunu çarpma ve bölme için geliştirmişti.

18. yüzyılda Kempelen, bazı ses ve kelimeleri çıkarmak üzere körüklenen hava ile çalışan bir makine geliştirmişti. Kempelen'in geliştirdiği bir başka makine ise satranç oynayan Türk'tü. İmparatoriçe Maria Teresa himayesinde geliştirdiği bu makinede Türk kıyafetleri giymiş bir bir manken, üzerinde satranç tahtası bulunan bir masanın arkasında yer alıyordu. Karşısındaki insanlar satranç tahtası üzerinde hamle yaptıkça Türk başını sallayıp kendi hamlesiyle karşılık veriyordu. Bu makine, bir çok kişiyi yenerek o zaman herkesi şaşırtacaktı.

1821'de Charles Babbage, astronomici John Hershel ile birlikte mühendislerin ve gemicilerin kullanımı için bir matematik tablosu hazırlama işine girişmişlerdi. Her ikisi de elle hesaplayarak hazırlanması gereken bu tablolarda yer alan hatalardan büyük sıkıntı duymaktaydı. Babbage bunun üzerine, 1823'de kendi buluşu olan Farklar makinesini tasarlama yoluna gitti. Farklar makinesi aslında 25.000 mekanik parçadan oluşan bir hesap makinesiydi.

Ancak, farklar makinesinda arzu edilen hassasalık için gerekli parçalar 19.yüzyıl mühendisliğinin yapabileceğinin ötesindeydi. Babage, bunun üzerine Farklar makinesini bırakarak Analitik makine dedigi yeni bir makineyi geliştirmek istedi. Ne yazık ki bu noktada, Farklar makinesi için o zamana kadar 17.000 £ harcamış olan İngiliz hükümeti projeden deseteğini çekti. Bu parasal desteğin kesilmesi, Babage'ın tasarladığı Analitik makinesini hiç bir zaman tamamlayamamasına neden oldu. Oysa Analitik makine, mekanik parçalardan oluşmasına rağmen bu günkü bilgisayarlarda yer alan bellek ve işlemciye karşılık gelen birmler içeriyordu ve bu işlemci programlanabilme özelliğine sahipti.

Şair Lord Byron'un kızı olan Ada Byron (Lady Lovelace), 1843 yılında yayınlanan bir makalesinde Analitik makinenin kompleks müzik besteleri yapmada ve grafik çizmede nasıl bir kullanım potansiyeline sahip olduğunu açıklamıştı. Daha sonra Babbage ile yazışarak Analitik makinenin Bernoulli sayılarının hesaplanmasında kullanılması için Babbage'a bir plan çıkarmasını önermişti. Bu "plan" geliştirilen "ilk bilgisayar programı" olarak anılmaktadır.

YZ konusu 1940'lı yıllarda ilk elektronik bilgisayarların yapılmasından bu yana çok önemli aşamalar kaydetti. Her ne kadar Kempelen'in Türk adlı makinesindeki satranç hamlelerinin aslında masanın içine saklanan zayıf bir adam tarafından yapıldığı yıllarca sonra açıklığa kavuştuysa da, IBM tarafından geliştirilen Deep Blue adlı bilgisayar 1997 yılında Dünya satranç şampiyonu Kasparov'u yenmeyi başaracaktı.

YZ konusunu, yalnız bilgisayar bilimiyle kısıtlamak yerine, psikoloji, felsefe gibi alanları da içine alacak şekilde daha geniş bir kapsamla ele almak gerekiyor. Bir makine zeki olabilir mi? Bunu cevaplayabilmek için önce "zeka"nın ne olduğunu tanımlanmalı. Kavramlar ve algılar yardımıyla soyut ya da somut nesneler arasındaki ilişkiyi kavrayabilme, soyut düşünme, muhakeme etme ve bu zihinsel işlevleri uyumlu şekilde bir amaca yönelik olarak kullanabilme yetenekleri zeka olarak adlandırılmaktadır.

Zekanın farklı tanımlarının olmasına karşılık zekaya ilişkin kuramların tümü zekanın geliştirilebilecek bir kapasite ya da potansiyel olduğu ve biyolojik temellerinin bulunduğu noktalarında birleşir. Buna göre zeka, bireyin doğuştan sahip olduğu, kalıtımla kuşaktan kuşağa geçen ve merkez sinir sisteminin işlevlerini kapsayan; deneyim, öğrenme ve çevreden kaynaklanan etkenlerle biçimlenen bir bileşimdir.

Zeka bir çok zihinsel yeteneğin değişik durum ve koşullarda kullanılmasını içerir. Bu yetenekler arasında başlıcaları şöyledir:

*
Sözel Anlayış: sözcükleri tanıma ve anlama,
*
Sözel Akıcılık: sözel ve yazılı olarak sözcük ve ifadeleri çabucak bulabilme,
*
Sayısal Yetenek: aritmetik işlemleri çabuk ve doğru olarak yapabilme,
*
Alansal ve Uzay ilişkileri: iki ve üç boyutlu görsel algılamayı yapabilme,
*
Bellek: işitsel ve görsel olarak belleme gücü,
*
Algısal Hız: karmaşık bir nesnenin ayrıntılarını görebilme, zemin şekil ilişkisini ayırtedebilme, benzerlik ve farklılıkları doğru olarak algılayabilme,
*
Mantıklı düşünme: muhakeme yürütebilme.

Araştırmacılar zekanın doğasını anlamak üzere çalışmalar yapmaktadırlar. En çok sorulan sorulardan biri, zekanın tek bir faktörden mi yoksa bir kaç bileşenin biraraya gelmesiyle mi oluştuğudur. Ilk psikologlar, zekanın g-faktörü olarak adlandırılan genel bir mental faktörden oluştuğunu varsayıyorlardı. Bu faktörün, zekanın her yöndeki performansını etkilediğini varsayarak, zeka testinin bu g-faktörünü ölçmeye yönelik olduğunu kabul ediyorlardı. Daha sonraki araştırmacılar akıcı zeka ve kristalize zeka olmak üzere zekanın iki çeşidi bulunduğunu öne sürdüler. Akıcı zeka, yeni problemleri ve durumları başarıyla ele alabilme yeteneğini, kristalize zeka ise bilginin saklanması, beceriler, akıcı zekanın kullanılması ve deneyimlerden elde edinilen stratejileri kapsamaktadır.

Diğer bazı bilimadamları ise zekanın daha çok bölümlerden oluştuğunu ileri sürmüştür. Örneğin, Howard Gardner belirli alanlarda olağandışı başarılar sergileyen insanların yeteneklerini inceleyerek yedi değişik zeka alanı olduğunu savunmuştur. Aşağıda açıklanan bu zeka alanlarının herbiri diğerinden bağımsız olmasına karşın, herhangi bir aktivite bu zeka alanlarından bir kaçının aynı anda aktif hale geçirilmesiyle oluşmaktadır:

*
Müziksel Zeka: Müzik ile ilgili becerilerdir.
*
Bedensel Kinestetik Zeka: Tüm bedenin veya çeşitli bölümlerinin bir problemin çözümünde, bir üretim veya gösteri sırasında kullanılması ile ilgili becerilerdir; dans, atletizm, aktörük, operatörlük gibi beceriler buna örnek gösterilebilir
*
Mantık-matematik zekası: Problem çözme ve bilişsel düşünmedeki becerilerdir.
*
Dilsel Zeka: Bir dilin kullanımı ve o dilde eserler üretme ile ilgili becerilerdir.
*
Uzaysal-Konum Zeka: Mimarların, ressamların, heykeltraşların veya uzay-konum durumlarını anlamadaki becerileridir.
*
Kişilerarası Iletişim: Diğer kişilerlerle etkileşimde diğerlerinin ruh halini, isteklerini, niyetlerini anlamadaki becerilerdir.
*
Içeyönelik Zeka: Bir kisinin iç dünyasındaki yönelimlerini anlaması, duygularına erişebilmesi becerileridir.

Zeka ile beyin arasında çok yakın bir ilişki vardır. Zekanın beyinde yer aldığı kabul edilir. Bir insan beyninde 10 milyardan fazla sinir hücresi bulunmakta, her bir hücre ortalama 10.000 hücre ile bağlantı içerisinde çalışmaktadır. Nöron adı verilen bu sinir hücrelerinde sinyaller çok karmaşık elektro-kimyasal olaylar zinciriyle oluşan ve sayısı saniyede 1000'e kadar çıkabilen titreşimler halinde iletilmektedir.

Beyinin nasıl çalıştığı henüz çözümlenebilmiş değildir. Belleğin işleyiş mekanizması, algılama yaparken gösterdiği esneklik yeteneği gibi konular bilim adamlarını yıllarca uğraştırmış olup, hala da uğraştımaktadır.

Bazı bilimadamları belirli işlerden beyinin belirli bölgelerindeki hücrelerini sorumlu tutarak konuya açıklama getirirken, ünlü nörolog Karl Pribram hologram teorisini beyinle bağdaştırmak üzere yaptığı çalışmalarda beyinin çevresi hakkındaki bilgileri sınıflandırılmamış bir karmaşık düzen içerisinde aldığı, alınan bu bilgilerin holografik, yani üstüste bindirilmiş dalgalar ve onların girişimleriyle oluşan modele dayalı bir biçimde kaydedildiği ve daha sonra dışarıdan gelen frekanslara göre bilgilerin alışkın olduğumuz mekan-zaman için düzenlenerek, bilinen algı dünyasının oluştuğunu söylemektedir.

Uzmanların yüzyüze kaldıkları en çarpıcı problemlerden birisi de insan beyninin davranışını taklit edecek milyarlarca yapay nörondan oluşmuş sistemlerin geliştirilmesidir. İnsan beyninde yaklaşık 1011 nöron (sinir hücresi) bulunuyor, bunların her biri 104 dolayında başka nöronlarla bağlantı yapıyor. Öğrenme ile nöronlar arasındaki bağlantıların kuvvetleri arasında bi r ilişki olduğu ve aynı anda aktif olan nöronlar arasındaki bağlantı kuvvetlerinin yüksek olduğu deneylerle gösterilmiş.

Nöronlardaki işlem hızı (103 Hz) günümüz bigsayarlarının işlem hızı ile (1000 mega Hz = 109 Hz, bundan çok daha hızlı bilgisayarlar da var) karşılaştırıldığında , nöronların hızı çok düşük kalıyor. Buna karşın, insan beyni günümüzün en iyi bilgisayarlarıyla karşılaştırıldığında bazı konularda çok daha yüksek başarı gösteryor. Örneğin bir melodinin tanınması, elyazısının okunması, bir resimdeki kişilerin tanınması gibi konularda insan beyni makinelere göre çok daha başarılı. İnsanlar öğrenebiliyorlar ve genelleme yapabiliyorlar.

İnsan beyni ve bilgisayarlar karşılaştırıldıklarında, temel farklılığın bilgiyi işleme biçimlerinde olduğunu görüyoruz. Bilgisayarlarda bilgi sıralı bir biçimde ve her seferinde aynı şekilde işleniyor. İnsan beyninde ise paralel işleme yapılıyor ve aynı uyarının etkisi değişik zamanlarda daha değişik olabiliyor. Bilgi eksik olsa bile insan zekası bu eksikliği kapatabiliyor.

İnsan beyninde yer alan nöronların çalışma prensiplerinden yola çıkılarak geliştirilen Yapay Sinir Ağları, ilk defa 1950'li yıllarda ortaya atıldı ve YZ'nin bağlantıcı yaklaşım olarak adlandırılan önemli bir kolunu oluşturdu. Konudaki bir çok teorik çalışmalara rağmen, teknolojk yetersizlikler nedeniyle yakın zamana kadar bu modeller pratikte çok fazla kullanılmadılar.

Son yıllarda çok hızlı ve yüksek kapasiteli belleğe sahip bilgisayar sistemlerinin yapılabiliyor olması ile birlikte bu durum yapay sinir ağların pratikte kullanılabilir hale gelmesini sağladı.

Nöral ağların bilgiyi insan beynindekine benzer biçimde saklaması ve işlemesinin yanısıra en önemli özellikleri kendilerine sunulan örneklerden öğrenebiliyor olmaları, daha önce öğretilmemiş bir örnekle karşılatıklarında eski öğrendiklerine dayanarak genelleme yapabiliyor olmaları, bilginin eksik veya gürültülü olduğu durumlarda bunu karşılayabiliyor olmalarıdır.

Bu özellikleri dolayısı ile nöral ağlar, diğer yöntemlerin fazla başarılı olmadığı genelleme ve öğrenme isteyen bir çok alanda başarı ile kullanılabiliyorlar.

Yapay zekada diğer önemli bir kol ise simgeci yaklaşımdır. Bu yaklaşımın başlangıç noktası, insanların problem çözmede kullandıkları çıkarım (reasoning) kurallarının bilgisayarlara aktarılmasıyla akıllı bilgisayarların yaratılabileceği varsayımına dayanır.

Sınırlı bir alan içinde işlevlerini sürdüren robotların daha önceden saptanmış amaçları gerçekleştirmeleri için gerekli hareketlerin planlanması "plan sentezi" olarak adlandırılmaktadır. Sentezin başarısında robotların karşılaştıkları risklerin ve onların çıkarım yapmalarını zorlaştıran çevresel koşulların aşılması önemli rol oynar. Bir planın en gerekli bölümünü, robota uygulaması için verildiğinde başarılı bir davranış göstermesini sağlayan bölümü oluşturur. Sonuçta ne tür bir davranışın ortaya çıkacağı ise planın gerçekleştirildiği ortama ve bunu yapan robota bağlıdır.

Uzman sistemler olarak anılan bilgi tabanlı yazılım sistemleri, belirli bir alanın önde gelen uzmanlarından derlenmiş bilgilere dayanarak düzenlenmiş çok sayıdaki "eğer ... ise .... dir" biçimindeki kuraldan oluşmaktadır.

"Eğer ... ise .." kurallarındaki çıkarımların doğru (1) ya da yanlış (0) gibi iki uç değer yerine arada değerler alabildiği bulanık mantık adı verilen yaklaşım, uzman bilgisinin sisteme aktarılmasında bir dereceye kadar kolaylık sağlamaktadır.

Genetik algoritmalar yine yapay zekada kullanılan yaklaşımlardan birisidir. Bu güne kadar çeşitli evrimsel hesaplama yöntemleri geliştirimiştir. Bu yöntemlerin tümündeki ortak özellik, bireysel yapıların evrimi temsil eden seleksiyon, mutasyon, üretme ve eşleştirme gibi genetik operatörler yardımı daha başarılı sonuçlara ulaşabilmesidir.

Bilgisayarların İngilizce, Fransızca gibi doğal dillerde verilen komutları anlamasını sağlayan programların yazılımında da önemli gelişmeler olmuştur. Bu türden yazılımlar örneğin öğrenci bilgilerinin tutulduğu bir veri tabanında "yaşları 17 ile 19 arasındaki 1. sınıf öğrencileri hangileridir?" gibi bir soruya cevap verilebilmesi gibi genellikle belirli bir konudaki veri tabanlarının sorgulanmasıyla ilişkilidir. Ancak bir dilden diğerine çeviri veya sözlü komutu anlayarak yerine getirme gibi uygulamalar da bulunmaktadır.

Zeki bir davranış sergilemek konusunda etkileyici örneklerden biri de doğal dilde konuşuyormuş etkisi yaratan etkileşimli programlardır. Ancak bu programların kendilerine sunulan giriş bilgilerine uygun cevap verirken, giriş bilgilerini anlayıp anlamadıklarını ayırdedebilmek önem taşımaktadır. Oldukça eskilerde, 60'lı yıllarda geliştirilen aşağıdaki iki örnek, eski olmalarına rağmen konuya açıklık getirmeleri bakımından önem taşımaktadırlar. Terri Winogard tarafından geliştirilen SCHRDLU isimli program doğal dilde verilen emirleri anlayarak yerine getirirken, Joseph Wezenbaum tarafından geliştirilen ELIZA programı, doğal dilde girilen cümleleri anlamamakta, ancak anlıyor gibi görünmektedir.

SCHRLDU, bilgisayar ekranından kullanıcıya gösterilen, 3 boyutlu uzaydaki cisimleri temsil eden görüntüler üzerinde, kullanıcı tarafından doğal dilde girilen emirleri uygular. Belli sınırlar içerisinde, SCHRDLU cisimlerin ne şekilde manipule edileceği konusunda kullanıcı ile dialog kurar. Kullanıcı "en son oynattığın küpten daha büyük bir küp bul ve onu kutuya koy" biçiminde doğal dilde yazılmış bir komut girebilir ve SCHRLDU bu cümle ile istenenleri anlayarak yerine getirir. Sistem tanımlı evreninde kendisinden istenenleri anlamaktadır ve bunu anladığını, istenenleri yerine getirerek kanıtlamaktadır.

ELIZA ise klavye ve ekran aracılığı ile sohbet yapmak üzere programlanmıştır. Bu konuşma sırasında bilgisayar hastasına bir yönlendirme yapmadan soru soran bir psikoterapist rolünü üstlenmektedir. ELIZA kullanıcıdan aldığı cevaplar doğrultusunda sorular sormakta veya cümleler kurmaktadır.
ELIZA PROGRAMI

KULLANICI
- Merhaba, ben ELIZA. problemin nedir? - Bir bilgisayar olduğumu düşünüyorum.
- Emin misin? - Evet. çok eminim.
- Görüyorum. - Nasıl görebiliyorsun?
- Benim görebilmemi istermiydin? - Herhalde
- Hadi gel, düşüncelerini bana aç. - Ben bilgisayarlardan korkarım
- Özellikle beni mi kasdetiyorsun ? - Evet
- Anlıyorum - Nasıl anlıyabiliyorsun?
- Benim anlıyabilmemi istermiydin? - Neden istiyeyim?
- Seni en çok hangi cevap mutlu eder? - Bilgisayarlar ve insanlar iyidir.
- Neden bilgisayarı belirtiyorsun? - Bilgisayarlar hakkında hayal kurarım
- Çok sık hayal kurar mısın? - Kendimi alıkoyamıyorum.

Kullanıcı ELIZA'nın tanımlı evrenini aşmadığı sürece ELIZA anlamlı sayılacak cümleler üretmektedir. Bunu yaparken, kullanıcının girdiği cümlede kendisine anahtar oluşturacak kelimeleri bulur ve bu anahtar kelime ile ilgili olarak tanımlanan cümlelerden birini konuşmanın devamı olarak sunar. Burada anlama söz konusu değildir. ELIZA anlamaya çalışmaz bile. Onun tek amacı girilen cümleye uygun bir cümle üretmektir. ELIZA programını çalıştıran bir bilgisayar, zeki bir davranış gösteriyor mu? Bu sorunun cevabı yapılan tanımlamayla yakından ilgilidir. YZ (AI) Filminin internet sitesinde Microsoft tarafından kullanıma açılan 'Chat-boy' incelendiğinde ELIZA ile ilişkisi yakalanabilir.

Simgesel ve bağlantıcı yaklaşım karşılaştırıldığında, YSA'lar gürültüye karşı gösterdikleri üstün tolerans, örneklerden bilgi toplama ve bu türden bilgilerin sistemde temsil ediliş biçimi bakımından, simgesel yaklaşıma göre bir üstünlük taşımaktadır. Diğer yandan bilginin işlenmesi ele alındığında da, simgesel yaklaşımın bazı üstünlükleri bulunmaktadır. Yanlız "simgesel" ya da sadece "bağlantıcı" bir yaklaşım yerine her birini uygun olduğu şekilde birlikte kullanan hibrid sistemlerin geliştirilmesi bu gün daha akılcı bir yaklaşım olarak gözükmektedir.

Kişilerin zeka seviyesi, diğer koşullar eşit tutulduğunda ne kadar zor işler başardığı, aynı güçlükteki işlerden ne kadar çoğunu başarabildiği veya ne kadar kısa sürede doğru sonuca ulaşabildiği saptanarak ölçülmeye çalışılmaktadır. Bilgisayarların zeki olduğunu anlayabilmek için böyle bir yöntem uygulanabilir mi? Bir bilgisayar milyonlarca toplama, çarpma işlemini hem de hiç hata yapmadan çok kısa bir zamanda hesaplayabilir. Diğer yandan bize çok basit gelen nesnelerin tanınması, konuşma anlama veya görme konularında ise yetenekleri insanların çok gerisindedir.

İşin ilginç tarafı, bu gün YZ ile çalışan bilgisayarların insanlara göre daha başarılı oldukları toplama, çıkarma veya benzeri işlemlerde bir zeka unsuru görülmezken, bilgisayarlarda başarılabilen görme, nesne tanıma, öğrenme, doğal dil anlama gibi algı ya da bilişe yönelik her gelişme heyecanla karşılanabiliyor.

İngiliz bilimci Alan Turing, bir makinanın zeki olup olmadığını anlamak için 1950 yılında bir test önermiştir. Bu test için iki ayrı oda gerekmektedir. Odalardan birinde bir makine diğerinde ise bir insan bulunuyor. Deneyi yapan kişi diğer odada bir insan mı yoksa bir makinemi bulunduğunu bilmiyor. Bir klavye aracılığıyla karşı taraf ile iletişime geçecek ve karşıdan gelen yanıtlara göre onun insan ya da makine olduğunu anlamaya çalışacak. Eğer aldığı yanıtlardan onun bir makine değil de bir insan olduğuna karar verirse karşıdaki makinenin zeki davranış gösterdiği yargısına varılacaktır. Turing testinin geçerliliği bu gün hala üzerinde tartışılan konulardan biridir.

Örneğin Turing testine yönlendirilen eleştirilerden biri, neden iletişimin yalnızca klavye üzerinden olduğudur. Günümüzde görme ve konuşma konularında oldukça önemli ilerlemer kaydedildi. Dolayısı ile hemen akla Turing testine konuşma, görme gibi özelliklerin eklenmesi geliyor.

Honda yürüyen, tokalaşabilen, çok yavaş da olsa top oynayabilen Asimo'yu geliştirdi. MIT humanoid laboratuvarında da gördüğü nesnelere ve duyduğu seslere göre sevinç, korku, üzüntü gibi duygularını yüz mimikleriyle ifade eden Kısmet isimli bebek robot geliştirildi.

Geçtiğimiz yüzyılda Charles Babbage oluşan "farklar makinesi"ni sadece mekanik parçalardan yapmıştı. Bu mekanik parçalar bu gün yerini silikonlar üzerine kazınmış elektronik devrelere bıraktı. Bilgiyi depolayan, işleyen sistemler yarın belki organik maddelerden oluşacak, bilgi kimyasal maddelerle taşınacak. Bilgisayar yapımında kullanılan yapı taşlarının hangi maddeden olduğu hız, kapasite, kendini onarma gibi konularda önem taşıyabilir, daha uygun bir madde yeteneklerin sınırlarının genişletilmesinde işe yarayabilir. Mekanik bir makinenin koşması mümkün değilken, belki organik bilgisayar bir insandan daha üstün kas performansı gösterebilir. Ancak konunun özüne baktığımızda maddenin ne olduğu konusu bizi yetenekleri sınırlaması dışında fazlaca etkilemez. Kapasiteyi artırmak üzere hangisi en uygun ise o tercih edilir.

Günümüzde duygunun da zekanın bir parçası olduğu ve IQ ile birlikte EQ'nun da ele alınması gerktiği tartışılırken, Turing testinin bir sonraki aşamada belki bu makinaları zeki olarak nitelendirebilmek için, Kubrick'ten Spielberg'e miras kalan "AI" filmindeki gibi görüntüsü insandan ayırt edilemeyecek ve hatta sevmek için kodlanmış bir makine olmasını isteyeceğiz.
Bir tanıma göre, yapay zeka "makinaların bugün henüz yapamadıkları" olarak nitelendiriliyor. Dün yapılamıyor olması nedeniyle yapay zeka kapsamında gözüken bazı konular bugünkü ilerlemeler nedeni ile yapay zekanın dışına çıkmıştır. Bugün yapay zeka kapsamında anılan bazı konular ise yarın kapsam dışına atılabilirler. Dolayısı ile bu tanıma göre yapay zeka ulaşılması mümkün olmayan bir idealdir. İdeale ulaşmak için atılan her adım bizi ideale yaklaştırırken ideali de bir adım daha uzağa götürmektedir. Ancak bu ideal boş bir ideal değildir, atılan her adım aynı zamanda da bir ilerleme anlamı da taşımaktadır.
KAYNAKLAR

1. Buchanan Bruce G., Brief History of Artificial Intelligence,http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html
2. Feldman Robert, Understanding Psychology, McGraw Hill, 1993
3. Halıcı Uğur (editör), Yapay Zeka için Doğadan Ipuçları (Hints from Life to Artificial Intelligence ), ODTÜ, 1994,http://heaven.eee.metu.edu.tr/~vision/books/alife/alifeindex.html,
4. Halıcı Uğur, Üçoluk Göktürk (editör),Toplumsal, Felsefi ve Hukuksal Boyutları ile Yapay Zeka, ODTÜ, 1993
5. Halıcı Uğur, Kemal Leblebicioğlu, Volkan Atalay, Erhan Nalçacı (ed), Beyin-Makina Çalıştayı (Brain-Machine Workshop) bildiriler kitabı , Türkiye Zeka Vakfı-TÜBİTAK-ODTÜ 2000http://heaven.eee.metu.edu.tr/~vision/brainmachine.html
6. Kirst Werner, Ulrich Diekmeyer, Zeka Jimnastiği, (Çev. Aksoy Fatma) Artel Neşriyat, 1978
7. Lauster Peter, Yetenek Ölçümü, (Çev. Aksoy Fatma), Artel Neşriyat, 1978
8. Pribram Karl, Synapses are not Neurons as Computational Unit, kaynak [7], s1-10
9. Vanlı Lale, Insan Zekası, kaynak [8], s 43-56
10. Vester Frederic, Düşünmek, Öğrenmek, Unutmak, (Çev. Arıtan Aydın), Arıtan Yayınevi, 1991
11. Zeka, Ana Brittanica, Ana Yayıncılık, Cilt 22, s. 552.
12. Honda Asimo Special Site:http://www.honda.co.jp/ASIMO/
13. MIT Humonoid Robotics Group,http://www.ai.mit.edu/projects/humanoid-robotics-group/
14. Warner Bros AIhttp://aimovie.warnerbros.com/

_____________________________

film/altyazı | Mal kaybeden, bir şey kaybetmiştir, Onurunu kaybeden birçok şey kaybetmiştir. Fakat cesaretini kaybeden her şeyini kaybetmiştir. Johann Wolfgang von Goethe

kaotika

Yarbay

5456 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

İmzanız kural dışıdır! || Uymanız gereken imza kurallarını okumak için tıklayınız.

_____________________________

imzam yok !
parmak bassam olmazmı ?

mfiz

Binbaşı

1753 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

imzam yok !
parmak bassam olmazmı ?

_____________________________

imzam yok !
parmak bassam olmazmı ?

Drazy

Binbaşı

1772 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

dasdasq

Yarbay

2034 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

Be®k

Binbaşı

1701 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

Donanımhaber Hukukçular Platformu

_____________________________

Merhaba
Kuantum bilgisayarlar hakkında çok fazla şey bilmiyorum...

Ancak bulanık(fuzzy logic) mantık teorisi üzerine biraz araştırma yapmıştım... Halihazırda bu şekilde çalışan cihazlar üretiliyor. Hatta özel işlemciler de tasarlanmış...
Buna göre klasik mantık sistemindeki 0 ve 1 lerin yerini ara değerlerde alabiliyor. Klasik mantıkta
bir bitin alabileceği değer sadece 0 veya 1 dir. Ancak fuzzy mantıkta bir kümeye üyelik sözkonusudur. Yani Hava sıcak veya soğuk gibi önermeler klasik mantıkta karşılık bulurken, bulanık
mantıkta bu durum sadece sınır değerlerde söz konusudur. (Yani 0 ve 1) onun dışındaki durumlar klasik mantıkta bir üst sayı sistemine geçerek çözülür buda daha çok bit demektir. ancak fuzzy logic 'te yine daha çok bit kullanılarak kümelerin üyelik miktarları tesbit edilir. Buna göre hava sıcaklığı Sıcak kümesindeki değerlere örneğin %60 üye soğuk kümesindeki değerlere ise % 80 üye olabilir... Bu durumda sonuç değer yani bizim fuzzy bitimizin değeri bu ikisinin etkileşimi ile hesaplanır. Bulanık mantık bunu gerçekleştirirken elbetteki klasik silikon chiplerini kullandığı için,
birden fazla bit kullanmak durumundadır.

Bunu şuna benzetebiliriz.
OSI Layer standardını kullanan windows ve Network uygulamalarının ilk katmanları fiziksel ve elle tutulur gözle görülür donanımsal katmanlar olduğu halde daha üst katmanları soyut, mantıksal katmanlardır. Örneğimizde Klasik silikon chipleri ve klasik mantığı ilk katman olarak tanımlarsak, fuzzy logic örneğin 5. katmandır.

İşte Kuantum bilgisayarların farkı burada ortaya çıkmaktadır. Bu fuzzy bitinin (silikon chipteki çok sayıda bitten oluşan) yaptığı işi; kuantum dünyasının özelliklerinden dolayı bir bitte (kübit) yapabilmesidir. Ayrıca bu bit' in değerinin hesaplanması klasik bilgisayarlarda CPU üzerinde iken,
kuantum özelliklerinden dolayı Kübit'in kendisi doğal olarak bu değerleri (konumları) hesaplayabilir.
Aynen Flip Flop 'un konum değiştirmek için harici bir hesaplamaya ihtiyaç duymaması gibi....

Peki Kuantum mekaniğinin özelliği nedir ki; Bu hesaplamayı harici bir destek olmadan yapabiliyor.
Bilebildiğim kadarıyla elektronların fotonlarla ve birbirleriyle etkileşimi bunu sağlayabiliyor. Özellikle spin hareketleri ve yönleri etkileşime girerken fuzzy logic teki küme üyelik sistemi etkileşimini gerçekleştiriyor. Bu ise bir tür girişim olayı.. Bu sayede bir Kubit aynı anda pek çok işlemi yapabiliyor. Bildiğiniz gibi Klasik sistemler belirli bir zaman diliminde sadece bir işlem yapabilirler.
Benim bu konudaki bildiklerim şimdilik bu kadar ancak konu ilgimi çektiği için hala araştırıyorum...
Herkese Başarılar dilerim.
Saygılarımla........

_____________________________

dasdasq

Yarbay

2034 Mesaj

Tüm Başarılarını Gör

_____________________________

Benzer içerikler