hesabın var mı? giriş yap

  • dershaneye yeni başladığım dönem, her gün aynı saatte 8:10 geçe otobüse biniyorum. bir gün sabah otobüs duraktan hareket etmiş gidiyor, ıslıkla durdurabildim, sonra da bindim.

    ertesi gün 2. kez gene bizim sokağın başında ıslıkla durdurdum. 3, 4, 5, derken, şoför alıştı. artık otobüse binmek için, durağa kadar yürümüyorum, otobüs geliyor, sokağın başından alıyor.

    bir gün gene sokağın başındayım ve artık otobüse yalnız da binmiyorum, yanımda aynı otobüsü bekleyen insanlar var. tam otobüs karşıdan geliyorken, bir kitabımı evde unuttuğumu fark ettim ve eve döndüm. evden döndüğümde otobüsün hala beni beklediğini gördüm. şaşkınlıkla otobüse bindim.

    şoför : bak, burada bu kadar insan sen okula geç kalma diye bekliyor. bir özür dile herkesten.
    ben : özür dilerim, kitabımı almayı unutmuşum. otobüsün bekleyeceğini sanmıyordum.
    teyze : olsun evladım, sen ders çalışmana bak!
    şoför : ama bak bir daha olmasın, tamam mı?
    ben : tamam, abi.

    sonrasında geçen zamanda şoförle sohbeti koyulaştırdık. karışık kaset hazırladım ona, bir sene boyunca otobüste dinledik. en dumur edici olan da, benim dershane bittikten sonra, benim otobüse bindiğim yer otobüs durağı oldu.

    şoför de benim dershane bittikten sonra, efsanevi bir şekilde kayboldu. şimdi kimbilir nerede, ne yapıyordur?

  • en azindan yakin gelecekte gercek olmayacagini dusundugum onerme.

    halen bilgisayar ile goru* alaninda doktora yapiyorum, elektrik-elektronik muhendisiyim. tum bu alan, 2012 yilindan bu yana, kamuoyu nezdinde yapay zeka adi altinda parlatilan derin ogrenme* adi verilen teknik tarafindan domine edilmis durumda, ben de yalnizca derin ogrenme calisiyorum. cikan neredeyse her yeni algoritma derin ogrenme tabanli ve derin ogrenme tabanli olmayan algoritmalardan cok daha iyi performans gosteriyor. once isterseniz "yapay zeka" olarak nitelendirilen metodun ne oldugundan kisaca bahsedeyim devaminda neden bunun tip doktorlugunun alternatifi olamayacagini dusundugumu aciklayacagim.

    derin ogrenme, lineer ve lineer-olmayan donusumlerin birbirini izledigi kompleks bir matematiksel fonksiyon. bu fonksiyona ait parametreler* var. bu parametreler, daha onceden insan eli ile isaretlenmis veriler kullanilarak "ogreniliyor". ornek uzerinden anlatayim: elimizde yuz adet hayvan olsun. bu hayvanlar ya kedi, ya da kopek olsun. her bir hayvanin boyunu, kilosunu ve yasini olcelim, olcerken de hangisinin kediye, hangisinin kopege ait oldugunu bir kenara not edelim. daha sonra, bir kompleks matematiksel fonksiyon uyduralim (tabii ki matematiksel olarak anlamli dizayn oruntuleri var). bu fonksiyona ait ayarlanabilir parametreler olsun. ıste "ogrenme" fazinda, biz bu fonksiyona bu boy-kilo-yas verisini gosterecegiz ve bu fonksiyon bize rastgele bir cikti verecek. daha sonra da, parametreleri ayarlayarak, istedigimiz ciktiyi vermesini saglayacagiz. diyelim ki, kopek icin 1, kedi icin 0 sayilarini cikti vermesini istiyoruz. gosterdigimiz ornekler ile, olmasi gereken ciktiyi bildigimiz icin matematiksel optimizasyon metotlarini kullanarak uygun parametreleri belirliyoruz. daha sonra, kediye mi kopege mi ait oldugunu bilmedigimiz bir boy-kilo-yas verisi geldiginde, elimizdeki fonksiyonu, ogrenilmis parametreler ile calistiyoruz ve algoritma bize bir cikti veriyor. bu cikti, 0.5'in altinda ise, bilinmeyen ornegin bir kediye, ustunde ise kopege ait olduguna isaret ediyor. ıste, yapay zeka olarak adlandirilan derin ogrenme bu sekilde calisiyor.

    simdi gelelim neden derin ogrenmenin tip doktorlugunu neden yok edemeyecegine. bunun sebeplerini su sekilde siralayabilirim:

    1) derin ogrenmenin verdigi kararlar aciklanamaz. bu kisim oldukca onemli. derin ogrenme, bazi tip ile ilgili gorevlerde gercekten iyi bir performans sergiliyor. kimi zaman, deneyimsiz doktorlardan daha basarili patolojik tani koyabilmekte. ancak, mevcut hali ile, verdigi bir karari neden verdigi bilgisine ulasilamiyor. bir insana soruldugunda, burada bir ben* var ve ben bu benin seklinin yuvarlak olmamasindan ve icinde ton degisimleri olmasindan dolayi bunu supheli goruyorum aciklamasini alabilirsiniz. bir derin ogrenme algoritmasi ise size sadece suphelilik olasiligi gibi bir sayi verecektir. ıste bu yuzden halen, dunyanin ileri gelen saglik kuruluslari, derin ogrenme algoritmalarinin direkt olarak tibbi cihazlarda kullanimasina karsi cikiyor. tip temkinli yaklasilmasi gereken bir alan. yapilmasi muhtemel hatalarin bile neden yapildigina dair aciklama getirmenin onemli oldugu bir alan. daha aciklanabilir sonuclar alinana degin, derin ogrenme muhtemelen size tani koymayacak.

    2) suclanabilirlik. diyelim ki hastaneye gittiniz ve radyolojik muayene neticesinde riskli bir kitle tespit edildi. derhal biyopsi alindi ve patoloji laboratuvarina gonderildi. makroskopik incelemeden sonra patolog bu biyopsiyi mikroskopta incelenecek sekilde hazirladi ve boyadi. devaminda dunyanin en iyisi olan bir derin ogrenme algoritmasi mikroskopik fotograflari inceledi ve bu kitlenin iyi huylu olduguna karar verdi. diyelim ki, yanildi ve siz oldunuz. bu durumda kimi suclayacagiz? biyopsiyi hazirlayan doktoru mu, algoritmayi hazirlayan muhendisi mi, yoksa ogrenme icin kullanilan veri setini olusturan kisileri mi? cevap bunlarin hicbirisi, cunku bu sorunun bir cevabi yok. benzer bir durum surucusuz araba icin de gecerli. bu arac hatali bir karar verip, aslinda onlenebilecek bir kazayi yaptiginda, aracin icindeki yolcuyu suclayamazsiniz. bu hukuki cikmaz onemlidir ve derin ogrenme tabanli algoritmalarin gundelik hayatimiza girisini onemli olcude yavaslatmaktadir.

    3) derin ogrenme insanin isaretledigi veriden ogrenir. ınsanin isaretledigi veri hangi bilgiyi isaret ediyorsa, derin ogrenme onu ogrenir, dogru veya yanlis olmasi fark etmez. ornegin bir radyologun kolayca yakalayabilecegi bir kist, ogrenme datasinda yanlis isaretlenmis ise, derin ogrenme bu yanlisi ogrenebilir. ogrenmeyebilir de. aciklayamiyoruz (bkz: madde 1). ayrica, insanin isaretledigi veriden ogrenen bir algoritmanin, insandan daha basarili sonuc vermesi beklenmez. verse bile bunu tespit edemeyiz, cunku test icin kullanacagimiz veriler de bir insan tarafindan isaretlenmis olacak.

    4) derin ogrenme tibba dair bir takim rutin isleri devralabilir, ama bu tip doktorlugunu bitirecegi manasina gelmez. belki istihdam edilmesi gereken doktor sayisi bir miktar azalabilir, ancak her tip ana bilim dalinda arastirma yapacak, ya da hic olmazsa derin ogrenme icin kullanilacak verileri isaretleyecek insanlara ihtiyac olacak.

    5) genelleme yetenegi. halen en iyi algoritmalarin dahi genelleme yetenegi sinirli. ornegin, diyelim ki, bir hastanede calisan radyoloji uzmani bir doktor, kendi hastanesindeki y marka mr cihazinin goruntuleri ile calisiyor. ancak bu doktor baska bir hastanedeki z marka mr cihazinin sonuclarini da, bu markaya ait sonuclara daha once bakmamis olsa dahi anlayabilir ve performansinda ciddi dusus olmadan dogru taniyi koyabilir. aynisini bir derin ogrenme algoritmasi icin soylemek oldukca zor. dunyadaki tum mr cihazlarinin goruntulerini ogretseniz dahi, halen en guclu algoritmalar bile, veri seti spesifik ogretilmis versiyonlarindan kotu calisiyor.

    tum bu etkenler degerlendirilince, yakin gelecekte derin ogrenmenin doktorlugu yok edecegini dusunmuyorum, ki verdigim ornekler ozellikle yok olacagi dusunulen tip alt dallarina ait. eger illa bir doktor grubu issiz kalacaksa bu, teknolojiye ayak uyduramayan, onunla calismayi kaldiramayan grup olacak. cunku derin ogrenmenin avantajlarini kullanmayi bilen bir hekime kiyasla cok daha dusuk verimlilik saglayabilecekler.

  • on üç yaşında yoldaki bir taşa bakıp bu taşı kaç yıl hatırlıycam bakalım deyip hala hatırlamak.

    edit: ocakta 45 olucam. hala hatırlamak zorunda mıyım arkadaşlar :))

  • eski eşime 35 kere falan şans tanımışımdır. evliliğim bitsin istemedim çünkü. ne kadar sevsem de yanlış insan olduğunu biliyordum ama içimin bu kadar öleceğinden de haberim yoktu...

    birlikte yaşadığımız evde misafir gibiydim. asla sınırlarıma saygı göstermedi. oysa ben ona iyi hissettirmek için elimden geleni yaptım. ancak hep daha fazlasını isteyen insanları mutlu edemiyorsunuz.
    ha benim eşşekliklerim yok mu? var tabii bi dünya. ama hep alttan aldım. kırgın kalamam ki.

    neyse hatırlayıp tekrar yaşamak istemiyorum birçok şeyi... o yüzden es geçeceğim.

    direkt uyandığım en büyük anı anlatayım.

    aracımızla trafik kazası yaptım, doğal olarak ilk önce arayıp eşime haber verdim. bana sorduğu ilk soru "ne kadar hasar var?" oldu. çünkü her şeyden önce varlığımı önemsizleştirmişti. kalbim büyük kırıldı. (bunu hala affedemedim)

  • (bkz: boykot)

    yarın bir gün türkçe de gidecek elimizden. türk'üm demek bile suç olacak.

    ulan ülkeyi bir anda arabistan'a çevirdiniz. ne bitmez illetmişsiniz, lanet olsun.

    not: bu ülkede gerçekten büyük bir pembe kıçlı sorunu var. bunlara göre türkiye'ye, türk'e karşı hiç olumsuz bir şey yok. hatta yapılan her şey, faşizm dahi türk'e müstahak. ama türk en ufak bir tepki dahi veremez.

    bak işte, ek*r denen firma açıklama yapmış, "söz konusu ürün avrupa ve ortadoğu bölgelerinde de satıldığından; ön yüzünde tamamen türkçe, arka yüzünde farklı dillerde ürün bilgileri yer almaktadır." diyor. yani oraya özel ürün değil. türkiye'de de satılıyormuş. ben demiyorum, kendileri diyor. boşa değilmiş yani verdiğimiz tepki. biz hassas değiliz, durum ortada.

    neymiş, bu ürün ortadoğu'da da satılıyormuş da o yüzden çok dilliymiş. nasıl alay ediyor, nasıl küçük görüyorlar, görüyor musunuz? bizim tepkimiz buna işte.

    türk ulusu zaten yüz yıllarca küçük görüldü. etrak-ı biidrak diye hakarete uğradı. bin yıldır fars ve arap asimilasyonuyla acayip bir şeye dönüştü.

    ne güzel atatürk ve silah arkadaşları sayesinde türk kafa kaldırabildi, bu cendereden çıkacak oldu, geldiler yine çöktüler tepemize.

    dincisi, kürtçüsü, rusçusu, liboşu yine bir oldu; türk'e dair ne varsa saldırmaya başladı.

    demografi yerle bir edildi, dil de çöktü mü tamamdır.

    buna göz yummayacağız arkadaş. hassaslıksa hassasız. buluttan nem kapıyorum gerekirse. ben ki yıllardır evime pın*r ürünü sokmuyorum. bunu da almam. şimdilik elimden gelen bu. bundan da geri kalmayacağım.

  • helen dönemi olarak da bilinen bu dönemin bilim adına öncülüğünü yapan thalestir . m.ö 3000'ler de başlayan bilimsel etkinlikler olgu toplama, sınama yanılma niteliğindeydi ve yaklaşık 600'lere kadar bu şekilde devam etmiştir. bundan sonra antik grek dünyası ön plana çıkmaya başlamıştır.

    olgu bilgisinden olgunun nedeninin bilgisine geçme evresini temsil eden bu dönem, büyük iskender'in siyasal güç haline geldiği 300'lere kadar sürdü. egemen kültür ve felsefe bu süreçte de helen kültürüdür. ancak iskender'in fetihleri sonucu ele geçirilen yerlerdeki kültürlerle harmanlandığı için helenistik adını almıştır.

    dönem itibariyle matematik, astronomi, fizik, biyoloji, coğrafya gibi disiplinlerin bağımsız olarak temelleri atılmıştır. m.ö 280 ile m.ö 160 arasındaki dönem kültürel ve bilimsel açıdan oldukça üretken bir dönemdi ve bunun sonucu olarak matematik alanında öklid, arşimed, apollonios, astronamide aristarkhos coğrafya dalında poseidonios tarih alanında polybios gibi büyük insanlar çalışmalar yapmıştır.

    felsefe alanında ise dört büyük akım etkili olmuştur. bunlar epiküros, stoa, akademi ve peripatetik felsefi öğretileridir.

    iskenderiye, perge, assos, bergama, efes, didim, rodos hem sanat hemde kültür ve bilimsel etkinlikler açısından öne çıkan merkezler olmuştur.

    romalıların mısırı ele geçirmesi sonucu*bu dönemde tüm güzel anılarıyla tarihe karışmıştır nitekim.