Neden Yalnızca Küçük Şeyler Kuantumdur

Kuantum bilgisayarları, inşası aşırı derecede zor olan makinelerdir. Bunun nedeni, bir kuantum süperpozisyonunun farklı durumlarının birbirleriyle girişimde bulunma yetisinin çevresi tarafından yok edilmesi ya da ciddi bir şekilde indirgenmesidir. Bu yıkım çift yarık deneyinde canlı bir şekilde görülebilir. Yarıkların birinden geçen bir parçacığı ayırt edebilmek için bir tür parçacık dedektörü kullanılacak olursa, perdedeki girişim şeritleri hemen gözden kaybolur ve yerini, az çok tekdüze bir aydınlanma alır.

Parçacığın hangi yarıktan geçtiğini gözlemleme davranışı, parçacığın aynı anda her iki yarıktan birden geçtiği süperpozisyon durumunu yok etmek için yeterlidir. Ve tek bir yarıktan geçen bir parçacığın girişim sergilemesini beklemek, tek elinizle bir şeyi alkışlamaya çalışırken ses çıkmasını beklemekten farksızdır. Gerçekte burada olan şey, parçacığın dış dünya tarafından yerinin saptanması ya da ölçülmesi için çalışılmasıdır.

Süperpozisyonun dış dünya tarafından bilinmesi, yok olması için kafidir. Bu bağlamda, kuantum süperpozisyonlarının neredeyse gizli bir şey olduğu söylenebilir.

Anlaşıldığı anda yok olacak bir giz ! Süperpozisyonlar sürekli olarak kendi çevreleri tarafından ölçülmektedir. Tek bir fotonun süperpozisyondan sekerek dış dünyaya bilgi taşıması, süperpozisyonun yok olmasına yetecektir. Bu doğal ölçüm sürecine evre uyumsuzluğu denmektedir. Gündelik dünyada tuhaf kuantum Decoherence davranışlarını görmüyor oluşumuzun nedeni evre uyumsuzluğudur.

Naif bir şekilde kuantum davranışlarının insanlar ya da ağaçlar gibi büyük şeylerin değil, atomlar gibi küçük şeylerin bir özelliği olduğunu düşünebiliriz. Fakat böyle kesin bir kaide de yoktur. Kuantum davranışı aslında yalıtılmış şeylerin bir özelliğidir. Bu davranışı gündelik hayat yerine mikroskobik dünyada görmemizin nedeni, küçük bir şeyi kendisini çevreleyen unsurlardan yalıtmanın, büyük bir şeye nazaran çok daha kolay olmasıdır. Bu nedenle, kuantum şizofrenisinin ihtiyaç duyduğu şey yalıtımdır.

Atom gibi mikroskobik bir parçacık dış dünyadan yalıtılmış bir şekilde kaldığı sürece, aynı anda birçok şey yapabilir. Bu durum, kuantum şizofrenisinin gündelik bir olay olduğu mikroskobik dünyada zor bir şey değildir. Öte taraftan içinde yaşadığımız ve her saniye içinde katrilyonlarca fotonun nesnelere çarparak sektiği büyük ölçekli dünyamızda, bu neredeyse imkansız bir durumdur.

Kuantum bilgisayarları üzerinde çalışan fizikçilerin önündeki temel engel, bilgisayarı çevresinden yalıtılmış bir şekilde tutabilmektir. Bugüne dek yapılabilen en büyük kuantum bilgisayarı yalnızca 10 atomdan oluşmakta ve 10 kubit üzerinden işlem gerçekleştirmektedir. Burada fizikçilerin tüm gücünü yönelttiği şey, makineyi oluşturan 10 atomu herhangi bir süre boyunca çevresinden yalıtılmış bir şekilde tutmaktır.

Tek bir foton bile bilgisayardan sekerse, 10 şizofren atom anında 10 sıradan atoma dönüşür. Evre uyumsuzluğu, kuantum bilgisayarlarının bir sınırını ortaya koyduğu halde, bu gerçek, kuantum bilgisayarları hakkında çıkan abartılı haberlerde çok fazla yer almaz.

Bir cevap almak için, dış dünyadan birisi (diyelim ki siz) makineyle etkileşime geçmek durumundadır. Bu etkileşim de süperpozisyonu anında ortadan kaldırır; kuantum bilgisayarı birdenbire normal bir bilgisayara dönüşür. 10 kubitlik bu makine, 1024 farklı işlemin sonucunu vermek yerine aynı anda ancak tek bir hesaplama yapabilen sıradan bir makine olur.

Dolayısıyla kuantum bilgisayarlarının yapabildiği, yalnızca tek bir yanıtı olan paralel işlemlerle sınırlanmıştır. Bu nedenle, günümüzde kuantum bilgisayarının çözebileceği sınırlı sayıda problem vardır. Genelde söylenegeldiği üzere, kuantum bilgisayarları dilimlenmiş ekmekten bu yana en büyük icat da değildir. Yine de bir kuantum bilgisayarının güçlü yanlarına hitap eden bir problem bulunduğunda, bu kuantum bilgisayarı, normalde evrenin sonuna dek sürecek bir hesaplamayı birkaç saniye içinde gerçekleştirerek, performans açısından günümüzün süperbilgisayarlarını gülünç bir duruma düşürebilir.

Kuantum bilgisayarlarını üretmek için didinen uzmanların en büyük düşmanı olan evre uyumsuzluğu, aynı zamanda bu uzmanların en büyük müttefikidir de. Sonuçta, girişimde bulunan tüm farklı dallarıyla işlem sürdüren bir kuantum bilgisayarının süperpozisyon durumunun en sonunda bozulmasının nedeni, evre uyumsuzluğudur.

Bu türden bir makinenin işimize yarayacak bir çıktı, yani tek bir duruma indirgenerek tek bir sonuç vermesi için süperpozisyon durumunun bozulması gerekir. Haklısınız, kuantum dünyası paradokslarla örülü.

Yorum Durumu: 2 yorum --- Kategori: Bilim, Bilişim --- Etiketler: , , , , , ---

Kuantum Bilgisayarlar

Günümüz bilgisayarının temel yapı taşı transistörlerdir. Transistörler iki farklı gerilim seviyesinde bulunabilir; bunlardan biri ikili basamaklardan (bitlerden) “0”ı, diğeri ise “l “i temsil eder. Sıfır ve birlerin oluşturduğu bir sıra, çok büyük bir sayıyı temsil edebilir ve bilgisayar içinde bu sayı, bir başka büyük sayıyla toplanabilir, çıkarılabilir, çarpılabilir ve bölünebilir.* Öte yandan bir kuantum bilgisayarının temel yapı taşları süperpozisyon konumunda da bulunabilir.

Diğer bir deyişle, aynı anda hem “0”ı hem de ” l “i temsil edebilirler. Fizikçiler, kuantum bitlerini normal bitlerden ayırt edebilmek için, şizofren
kuantum bitleri (ya da “kubit”) terimini kullanmaktadır.

Tek bir kubit iki durumda (0 ya da 1 ) , iki kubit dört durumda (00, 01 , 10 ya da 11 ), üç kubit sekiz durumda bulunabilir ve bu şekilde devam eder.

Dolayısıyla tek bir kubit üzerinde aynı anda iki farklı işlem, iki kubitle dört farklı işlem, üç kubitle sekiz farklı işlem yapabilirsiniz ve kubit sayısı arttıkça, aynı anda gerçekleştirebileceğiniz işlem sayısı da 2 ‘nin kuvvetleri olarak artar. Bu sizi etkilemediyse, 10 kubitle aynı anda 1024 işlem ve yalnızca 100 kubitle milyarlarca işlem yapabileceğinizi söylemek isterim!

Hiç de şaşırtıcı olmayan bir şekilde kuantum bilgisayarlarının bu potansiyeli karşısında fizikçilerin ağzı sulanmaktadır. Kuantum bilgisayarlarının günümüz bilgisayarlarını bazı hesaplamalarda performans açısından silip geçeceği anlaşılmıştır. Geleneksel bilgisayarlar performans açısından kuantum bilgisayarlarının yanında geri zekalı gibi görünmektedir.

Fakat bir kuantum bilgisayarının çalışması için, dalga süperpozisyonları tek başlarına yeterli değildir. Dalga süperpozisyonlarının ihtiyaç duyduğu bir başka şey de, girişimdir.

Thomas Young tarafından 18. yüzyılda gözlemlenen ışığın girişimi, ışığın bir dalga olduğu konusunda herkesin ikna olmasını sağlayan esas çalışma oldu. 20. yüzyılın başlangıcında, ışığın aynı zamanda bir parçacık akımı olarak da davrandığı ortaya konduğunda ise Young’un çift yarık deneyi yeni ve umulmadık bir önem kazandı. Deney, mikroskobik dünyanın en merkezi özelliğini ortaya çıkarıyordu.

Yorum Durumu: Bir yorum --- Kategori: Bilim, Bilişim --- Etiketler: , , , , , , , ---

Rüya yorumlayan yapay zeka

Rüya yorumlayabilen yapay zeka mümkün mü değil mi bilmiyorum fakat bunun çalışmalarına başlamış bulunuyorum. Temelde hedeflediğim şey rüyayı anlaması, sembolleri veri tabanından incelemesi ve uygun cümlelerle kendini ifade edebilmesi üzerine olacak.

Proje süreci olarak da bir iki yıl olarak düşünüyorum. Çalışmada takıldığım noktaları veya daha açık söylemek gerekirse dönüm noktalarını paylaşıp fikirlerinizi almayı planlıyorum. Yapacağım iş öyle basit rastgele rüya tabiri değil de, yazılan rüyanın anlaşılması ve öyle yorumlanması olacak.

Hatta asıl planım karşısındakine basit sorular sorarak ve verilen cevaplardan rüyayı çözümleme üzerine davranmasını hedefliyorum.

Yorum Durumu: Bir yorum --- Kategori: Bilişim, Psikoloji --- Etiketler: , , , , , ---

Olasılık Rastlantı Problemi

Bilgisayarla olasılık sorularını çözmek için bildiğiniz gibi olay simule edilir ve çok sayıda tekrarlanır. İstenilen koşul sayılır, olay sayısına oranı olasılığı verir.

Fakat bazı problemler vardır ki çıkan sonuç ile olması gerektiğini düşündüğünüz değer farklıdır. Bugün öyle bir soru soracağım. Program kodunuzu ve sonuçlarını yorum olarak eklerseniz üstüne tartışabiliriz.

Soru şu: İki çocuklu bir ailede çocuklardan birisi Çarşamba günü doğduysa, diğerinin kız olma olasılığı nedir?

Yorum Durumu: 5 yorum --- Kategori: Kısa Devre, Zeka Soruları --- Etiketler: , , , , ---

Veri madenciliği

Basit bir tanım yapmak gerekir ise veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Ya da bir anlamda büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır. Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir deyim olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (knowledge mining from databases), Bilgi çıkarımı(knowledge extraction), data/pattern anaysis (veri ve örüntü analizi), veri arkeolojisi gibi.

Bunların arasındaki en popüler kullanım Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VBK – Knowledge Discovery From Databases – KDD) ‘dir. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:

1- Veri Temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
2- Veri Bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
3- Veri Seçme (Yapılacak olan analiz ile ilgili olan verileri belirlemek )
4- Veri Dönüşümü (Verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
5- Veri Madenciliği (Veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
6- Örüntü Değerlendirme (Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
7- Bilgi Sunumu (Madenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek),

Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanı ile etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenir ise bilgi tabnına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.

Bir veri madenciliği sistemi, aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir: ·Veritabanı, veri ambarı ve diğer depolama teknikleri ·Veritabanı ya da veri ambarı Sunucusu ·Bilgi Tabanı ·Veri Madenciliği Motoru ·Örüntü Değerlendirme ·Kullanıcı Arayüzü

Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.

Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir.

Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılması ile ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.

Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.

Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.

Veri madenciliği konusunda bahsi geçen geniş verideki geniş kelimesi, tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.
Devamını oku

Yorum Durumu: Bir yorum --- Kategori: Bilim, Bilişim, Denemeler --- Etiketler: , , , , , ---

Okumak ve Öğrenmek

kitap-bilgisayarYeni nesil okuyarak öğrenmek yerine daha çok seyrederek öğrenmeye eğilimli. İnternetten görseller, videolar ile medya unsurları yüksek ama zihinsel bağ süreci düşük bir öğrenme yöntemi hızlı ve etkin bir öğrenme gibi görünsede uzun vadede daha karmaşık problemleri çözme aşamasında işe yaramayacağını düşünmeme sebep oluyor.

Bu yüzden ilköğretim ve ortaöğretimde derslerde medya kullanımı arttırmak, bilgisayar destekli eğitimler almak, videolar eşliğinde öğrenmek dersin akışını ve işleyişini iki taraf için de kolaylaştırıyor. Bu da kalıcı bir öğrenme yerine geçici bir öğrenme sağlıyor.

Filmlerde görmüşsünüzdür; Amerikadaki üniversiteler son teknolojiye sahip olması hatta teknolojiyi kendileri üretmesi açısından ileride olmasına rağmen hala hoca tahtada tebeşir kullanarak ders anlatır. Son yıllarda yine dikkatinizi çekmiştir, televizyonun yaygınlaşması sonucu bütün çocuklar küçük yaşlarda herşeyi biliyormuşcasına hızlı bir gelişim içine girip hiç birini uzun vadede hayatına yansıtamamaktadır. Zihin özgürleşmesi gereken yerde daha çok köleleşir. Bağları aşmak için önce bol miktarda bağ oluşturmak gerekir. Bu da görsel medyaya oranla okumanın ve kendi zihinsel çabasının daha önemli olduğu anlamına gelir.

Yorum Durumu: 3 yorum --- Kategori: Denemeler --- Etiketler: , , , , , ---

Yapay Zeka

yapay-zeka-1

Temel Kavramlar

Teknolojide son yıllarda ve hatta son günlerde yaşanan hızlı gelişim, kendisini yönetim bilimleri alanında da hissettirmektedir. Bu teknolojik gelişime paralel bir şekilde yönetim bilimi teknikleri de gelişme göstermekte ve yönetim açısından değişik alanlarda kolaylıklar sağlanmaktadır. Özellikle bilgisayar bilimleri alanında yaşanmakta olan baş döndürücü gelişme ister istemez bilgisayar tabanlı sistemlerle çalışan kişi ve kuruluşları da etkilemekte ve gelişime ayak uydurmayı zorunlu kılmaktadır. Haberleşme ve iletişim alanındaki gelişmeler, ülkeler arası kurulan iletişim ağları (İnternet) dünyayı büyük bir köy haline getirmiştir. Dünyanın herhangi bir yerinde üretilen bilginin sayısal hale getirilerek bilgisayar ortamında saklanması, o bilgiye dünyanın herhangi bir yerinden çok kısa sürede erişimi olanaklı kılmaktadır. Bilgi Çağı ve Bilgi Toplumu gibi terimlerin sıklıkla kullanıldığı günümüzde bilginin önemi daha açık bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Bilginin önemi arttığı oranda o bilgiye ulaşabilmeyi sağlayan sistemlerin de önemi artmaktadır.

İşletmeler de kendileri için gerekli olan bilgileri temin etmek durumundadır ve yaşanılan ortamdaki hızlı değişim ve hareketlilik doğru bilgiye en kısa sürede ulaşmayı zorunlu kılmaktadır. Çünkü yöneticiler işletmenin faaliyetlerini devam ettirebilmesi için karar almak zorundadırlar ve karar almak için bilgi gereklidir. Bu yüzden işletmelerde, teknolojik gelişmelere paralel olarak bilgisayarlar kullanılmaya başlanmıştır ve her türlü gerekli bilgi bilgisayar ortamında saklanarak istenildiğinde yöneticilere sunulmaktadır. Burada önemli olan bilgilerin toplanması, organize edilmesi ve dağıtılmasıdır. Bir çok organizasyon bilgiyi toplamak, organize etmek ve dağıtmak için bilgisayar destekli bilgi sistemlerini kullanmaktadır. Yönetim bilimleri tabiriyle işletmelerde Yönetim Bilgi sistemi kullanımı yaygınlaşmaktadır. Bunun yanı sıra işletmeler Karar Destek Sistemi ve Uzman Sistem gibi farklı yönetim bilimi tekniklerini kullanmaktadırlar. Şimdi kısaca bu tekniklerden bahsedeceğiz.

Devamını oku

Yorum Durumu: Bir yorum --- Kategori: Bilim --- Etiketler: , , , , , , , , , , , , ---