end bunu yazdı Peki aynı mantıkla en uygun halinin hiç var olmama ihtimalini de gz nünde bulunduramaz mıyız? Neden ve nasıl altıgen şeklinde peteklere sıra geldi. Neden en uygun koşul çıktı da nesilleri tükenmedi. Hocam soyle dusun, bir nesil ari geliyor ve bunlarin cocuklarinin bir kismi 3gen bir kismi 5gen yapiyor kovanlarini, bunlarin 5genlerinin bir kismi 3genlerle caprazlandi ve nesillerinden 6gen ve 4gen yapanlar cikti digerleri de kendi iclerinde ciftlestiler. Sonuc olarak artik abidik gubidik sekillerde kovan yapan arilar var aradan kislar gecti, nesiller gecti, bir yerden sonra kotu kovanli olanlar surekli oldugu icin geriye 6gen yapanlar kalacak ve nesil onlar uzerinden devam edecek. Tabi gen cesitliligini burda cok yuzeysel anlattim. Normalde farkli gen dizilimine sahip olmanin yani sira caprazlanirken olusan crossing over veya dis etkenlerden dolayi olusan mutasyonlar vs de yeni nesilde cesitlilik saglayacaktir. Ama temel duzeyde asagi yukari boyle :) Turun ortaya cikisi asamasindan bahsediyorum. Pat diye ucgen ve besgen yapan arilar peydahlanmadi ya dogaya. Isleyisi nedir formlar arasi gecisin? 0x0480 takilin madem

ben de videolari izlemedim, konu boyunca entropinin konuyla alakasini aradim, lakin bulamadim. ML ciler bir aciklarsa okurum All I need is a possibility.

Konunun detayli analizini yapmadan, hatta videolari izlemeden, sadece iki noktaya deginip, konusmaya katkida bulunmaya calismak icin yaziyorum. 1. Bilinc ile ilgili: Gunumuzdeki en gelismis yapay zeka algoritmalari temelinde "Reinforcement learning" adinda bir alan uzerine kurulu. Bu alanin kabul ettigi, ve uzerine kuruldugu en basit temel; bizim bir "agent" 'imiz var, yani yapay zeka sahibi olan bir varlik, ve bu "agent" etkilesimde bulunabildigi bir ortam icerisinde bulunuyor. Mesela mario oyununda "agent" Mario'nun kendisi, cevre de ziplayip gezdigimiz, uzerinden hopladigimiz kaplumbagalar vs... "Agent"' in her yeni aksiyonunda, icinde bulundugu cevrenin guncellenmis halini ve o bulundugu cevrenin o aksiyon sonucunda ona verdigi odul'u gozlemliyor. Son zamanlarda patlayan "Deep learning deep neural networks" ise bu "Reinforcement learning" algoritmasinin yaziliminda birkac blogu doldurmakta baya yararli. Neyse, sonucta bizim "agent" imiz icinde bulundugu cevreyi gozlemliyor, ve kendine uzun vadede en cok odulu verecek hareketi secmeye calisiyor. Bunun da egitimi genelde en basit cevrelerde bile birkac milyon etkilesimden sonra oluyor. Tabi bir sure sonra bu "agent" basarili olabilmeye calisirken, yan sonuc olarak cevresindekilerin, dusmanlarin ve ona yarar saglayan diger varliklarin farkina variyor. Bilinc dedigimiz sey de bu "agent" ayni cevresindeki objeleri, hareketli faktorleri dusundugu gibi, son derece dogal bicimde, kendisini de dusunmesi durumu. Sonucta bu ortam icerisindeki herseyi dusunecek degil mi?... /Tabi bu benim gorusum/ 2. Zeka ve entropy ile ilgili: Yapay zeka ve entropy iliskisi cok uzun ve bircok farkli katmanda incelenmesi gereken bir mesele. Ancak konuyla ilgilenenler icin suanda bilinen en iyi yapay zeka firmalarindan biri olan DeepMind'in kurucusu Shane Legg' in doktora tezinde bahsettigi, tum makineler icin o makinenin sahip oldugu zeka'yi olcmeye yarayan formul'de Kalmagarov Complexity geciyor, ki bu da entropy ile ilgili bir kavram. Ilgilenenler icin makale: https://arxiv.org/abs/0712.3329, (Sayfa 23'teki formul) Benim arastirma alanim yapay zeka uzerine optimize donanimlar uretmek ile ilgili ancak son bir ayda doktora oncesi bosluga dustugumden dolayi, bu reinforcement learning'in teorisini ogrenip bir yandan kodluyorum, bu konuda zorlamayici bir teknik bir blog post serisi yazsam, reinforcement learning nedir, yapay zeka nedir, ne nereye gidiyor gibi. Ne dersiniz? https://www.tahribat.com/forum/yapay-zeka-hakkinda-218597 biz 3 yıldır bekliyoruz :) İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Ben bir şey yazmayacağım. O kadar bilgim yok. yle bütün gün video izleyecek vaktim de yok. Birisi düzgün bir şey açıklarsa okurum. Kendisini Hacker sanan zibidilerden değilim.

https://www.youtube.com/watch?v=_dyBSBtmK6Mncelikle videonun tamamını izlemenizi tavsiye ederim başlıkla pek alakası olmasa da fikir fikirdir, hatta burada bahsedilen çalışmalar fikirden bilgi düzeyine hafif bir geçim aşamasında anladığım kadarıyla. Neyse, eleman 6:45 de diyor ki kendisine pin-pon oynaması sylenmediği halde topu içeride tutan bir yazılım varmış. Araştırdığım kadarıyla bulamadım ama sallamadığına eminim çünkü bu insanların kendini bilime, bilim anlatıcılığına adadıklarını grüyorum tüm videolarında. https://www.youtube.com/watch?v=ZewTs70B2bsYine bu videoda Evrim Mühendisi ve Evrimsel Robotik Uzmanı ve Evrim Ağacının Kurucusu Çağrı Merk Bakırcı diyor ki, programladığım robotlar ne yapması gerektiğini bilmediği halde seçtiğim noktalarda bir yere kadar "kendiliğinden" başarı sağlayacaktır. Anlamadığım yer ise şu; Nasıl? Yani ne yapmam gerektiğini bilmediğim halde yaşamaya devam ettiğim oldu ama sonuçta bu bir iç güdü, intihar edersem eşimi dostumu üzerim gibi "düşünce" de var işin içinde peki bir yazılım ne yapması gerektiğini bilmediği halde nasıl oluyor da bir şeyler yapabiliyor? Biz bunu bir canlılık, bir bilinç düzeyi gerekli gibi grüyoruz düşünürken ama aslında hiçde yle değil mi? Bilinç deidğimiz şey entropinin bir yan etkisi mi gerçekten, yani bilinç gkten inmedi . Yazılımı genlerimiz olarak düşünürsek, ve yazılımcı arkadaşlar da şu szü geçen pinpon oyunun mantığını anlatabilirlerse bu konuyu daha iyi anlayabileceğimi düşünüyorum. Nikoteen tarafından 19/Şub/19 23:57 tarihinde düzenlenmiştir Troubles'll come & they'll pass

Bu arada bu geçiş dediğimiz şey, bir sabah uyandım ve bi baktım başka bir tür olmuşum gibi bir şey değil, insanlar hep byle sanıyor bence ondan anlaşılamıyor. Bu daha çok şunun gibi: mesela 1-2 yaşlarındaki bir insana bebek 5-10 yaşlarındaki bir insana çocuk 23-25 yaşlarındaki bir insana genç diyebiliriz. Fakat bu ilerleyişte tam ne zaman bebeklikten çocukluğa geçti çocukluktan gençliğe evrildi diye bir şey yoktur bu byle keskin bir geçiş şeklinde değildir zamana yayılır. Ama grdüğünde dersin mesela bu çocuk, bu genç, bu yetişkin, bu yaşlı diye ama tam şu gün artık yetişkinlikten yaşlılığa geçti diyemezsin. İstersen canlıların taksonomik olarak grsel bir şekilde sınıflandırıldığı güzel bir uygulama keşfetmiştim, inceleyebilirsin: Yaşam Ağacı Lifemap ben de sevgiden yanayım...

Kken mevzusunu bilmemek ile birlikte "çekim veyahut eğilim" , "itim veya kaçınım" kavramının temel kod olduğuna inanıyorum. Nasıl dersek, Big bang kuramına gre uzay boşluğunda parçalar çekim kuvveti etkisiyle bir araya gelmeye başladı. Gezegenler oluştu vs. Ardından etkileşimler, birleşimleri oluşturdu. Her halükarda eğilimler devam etti. Temelde canlılıktan ziyade -değişmek, etkileşmek- var. "çekim" olduğu kadar "itim veya kaçınım"da sz konusu. Canlılığının bilincinde olmasa bile buna bir "eğilim" olarak korumaya çalışan ilk varlık nedir bilmiyorum. İşe element düzeyinde yaklaşıyorum. yleyse bunları birbirine itip çeken şey iç yapılarının yarattığı elektrik - manyetik durum. Yani kısaca şunu sylüyorum "temel elementler" -artık hangileriyse- elektrik/manyetik yapılarından türü bir çeşit -kod- gibi çalışarak belirli eğilim ve kaçınımlar sergiler. Gerçek yoktur. Herşey yorumdur. - KKK - Düşünürseniz, acı çekersiniz. Şüphe ederseniz, delirirsiniz. Hissederseniz, yalnız kalırsınız. O yüzden koy goethe

Herkes birbiriyle çiftleşince elbette ortaya bir şeyler çıkacak. Konu Arı Fantazisine dndü. Kendisini Hacker sanan zibidilerden değilim.

Konuyla alakası yok ama @Nikoteen isimli üyenin 48 saatlik ban'ı dolmamış mı? Niye hala banlı gzüküyor. Anlayamadım. Gerçek yoktur. Herşey yorumdur. - KKK - Düşünürseniz, acı çekersiniz. Şüphe ederseniz, delirirsiniz. Hissederseniz, yalnız kalırsınız. O yüzden koy goethe

insan beyni gibi durmadan bağlantılar gerçekleştiren kabloların kendiliğinden oluşup yok olduğu ve çok büyük kapasitelerde bilginin depolanabildiği bir yapı icad olursa işte o zaman o yazılımlar kendi başına iş yapar diye düşünüyorum. insanoğlu biyolojik bir makine... insan beyni gibi bir yapının fiziksel olarak oluşturulması da zor güzüküyor. işin yazılım kısmı yapılması zor değildir diye düşünüyorum. esas hayranlık uyandıran ve ulaşılamaz ve benzeri yapay olarak gerçekleştirilemez olan insan beyni... driveshaft tarafından 27/Şub/19 19:16 tarihinde düzenlenmiştir "Sen doğru dur, eğri belasını bulur"

Videolari izleyemedim konuyla ilgili bir yorum yapamayacagim ama dogadan esinlenen algoritma her yerde var demek icin geldim, mesela antiviruslerin calisma sekli bagisiklik sistemine cok benzer, signature detection olsun heuristics olsun. Bir de çmb candir. sigara değil, balık olan.

Genetik algoritma ve YSA için gelmiştim @NmC hocam açıklamış. Evrim dediğin şeyi karşılayan algoritma genetik algoritma. Gerçi buna benzer bir çok algoritma var PSO vs. Ama temel olarak doğayı taklit ederek esinlenen algoritmalar. yle herkes oturup kafasına gre bir algoritma uydurmamış yani. Yapay zekanın bir çok algoritmsı doğayı taklit ile oluşuyor.. İnsanlara da mantığın cuk diye işlendiğini düşünmüyorum. Insanlar da deneme yanılma yoluyla bu seviyeye evrildiğini düşünüyorum bende. yle olmasaydı Deney diye bir şey olmazdı. Herkesin aklına gelirdi.. GA, PSO, Arı kolonisi, karınca kolonisi bilmem ne hepsinin temeli deneme yanılma doğal sonuç üretme insanlar da bunu yapıyor bir şeyi ğrenirken. Deneye deneye :) Şimdi şyle, Algoritmalar yazılır robota entegre edilirse boş bir araziye koy içinde herhangi bir data olmasın. Robot oradaki deneme ve yanılma yoluyla bir kaç data elde ederek yaşam sürdürebilir. Engeller ile karşılaştıkça bu engellere çzüm üretebilir. Byle bir algoritma var mı bilmiyorum ama. Atıyorum yarın bürgün tekrar o karşılaştığı engel ile karşılaşınca hafızadan o sorunun çzümünü sorgulayıp bulup tekrar o çzümü işleyebilir. Fakat bunun için hep bir sınır belirlemek gerekiyor. Yoksa boş bir kutuyu koy ne yapacak bu kutu. Aynı şey benim kanımca. Edit : Yazılımın tek sıkıntısı algoritmanın karmaşıklığı ve her probleme uyacak bir algoritma bulamaması, problemden probleme farklı türde algoritmalar geliştirilebiliyor. GA yı her yere yapıştır çalıştır olmuyor malesef. Gerçek dünya problemleri o kadar karmaşık ki kelebek etkisinin çzümü neredeyse yok. Ben bunun ile ilgili bir rneği baz almıştım ; https://muhammedalmaz.com/index. php/2019/01/16/genetik-algoritma-ornek/ Burada baktığın zaman denkleme gelecek a değerinin 3.5-4 arasında bir değer olması gerektiğini gzlemleyebilirsin. Ama yle bir sayı ki gerçekten tam olarak o denklemi sağlamıyor. 0 dan sonraki hassasiyeti 27 yaparak pythonda denedim gene sonucu bulamadım. Byle bir problemle karşılaştığnda kesin sonucu bulamayabilir. Mesela pi sayısının sonunu gremediğimiz için kendimizce kısıt getirdik. 3.1, 3.14, 3.1415... gibi gibi. Bilimdeki hassasiyet derecesine gre pi sayısı baz alınıyor. Micro düzeyde bir araştırma yapıyorsan 3.1415926535 bile yetmiyor iken makro düzeydeki araştırmalarda 3.14 bile işini grebiliyor. Aradaki hata payını tolere edebiliyorsun. Tabi buda biraz sayısal analize giriyor. Neyse konu gittikçe gidiyor :D Baya derin konu. Benim kanımca şuan imkansız olabilecek bir şey. Fakat ileride ne olur bilemem. yle bir araştırmadan yle bir algoritma çıkarki yaşamı programlarsınız. Fakat şuanki bilim ve teknoloji ile bunu yapabileceğimizi sanmıyorum. Yapay beyinler ile bilgi depolanabilinir ise belki olur bu işler yoksa şimdiki hafıza birimleri ile HAYAT gibi büyük bir datayı saklayabileceklerini düşünmüyorum. Konuyu takipteyim MhmdAlmz tarafından 20/Şub/19 09:52 tarihinde düzenlenmiştir Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

Ya keske insanlara birseyleri anlatirken ilgili konuyu da yeterince arastirsalar :) Videodaki arkadasin bahsettigi konu %90 unsupervised learning. Yani makineye su dogru bu yanlis diye egitmek icin onceden etiketli data vermiyorsun, kendisi deneme yanilma ile bunu ogreniyor. Pong oyununda olmenin ve oyuna devam etmenin ne oldugunu biliyor ve amacin mumkun oldugunca uzun sure olmemek oldugunu bilip ona gore kendini egitiyor. Bunun yaygin orneklerinden bir tanesi reinforcemnet learning Mario'da uygulanmis detayli halini suradan izleyebilirsin https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44 Evrime inanan ama ayni zamanda bir yaraticinin da olduguna inanan bir insanim, bu konudaki tartismaya girmeye pek niyetim yok. Sadece yazilimcilara sordugun icin pinpon konusuna bi aciklik getirmek istedim :) Bu arada evrim surecinin nasil isledigine yazilimsal bir ornek de istersen genetik algoritma nedir ona bir bak https://www.youtube.com/watch?v=rGWBo0JGf50 eleman cok vicik konusuyor ama genelde bilale anlatir gibi bir modda oldugundan problem cikmayacaktir :) There are 10 types of people in the world. Those who knows binary and those who dont...

end bunu yazdı kofcu bunu yazdı Videoları izlemedim ama evrim nasıl oluyor da daha iyiye veriliyor kısmı şu şekilde: Geçen bir televizyon programında bir adam arıların bal peteklerin altıgen olması olabilecek en verimli şekilmiş nasıl da şaşırtıcı değil mi? Gibisinden bir şeyler syledi. Esasen değil. Çünkü arıların çeşitli türlerinin çeşitli şekillerde petek yaptığını düşünelim. Petek yapmanın yaşamı sürdürmek için nemli olduğu bir evrende arıların en verimli şekilde petekler oluşturması kaçınılmazdır. Çünkü verimsiz şekilde petek yapan arılar hayatlarını sürdüremeyip genlerini aktaramayacaklardır. Verimli olanlar ise hayatlarını sürdürüp genlerini aktaracaktır. Yine koşullara gre bu iyilik durumu ortama ne şekilde en uygun olacaksa yıllar içinde kaçınılmaz olarak en uygun şekil var olacak diğerleri yok olacaktır. Aynı mantığı her şeye uygulayabilirsiniz. Peki aynı mantıkla en uygun halinin hiç var olmama ihtimalini de gz nünde bulunduramaz mıyız? Neden ve nasıl altıgen şeklinde peteklere sıra geldi. Neden en uygun koşul çıktı da nesilleri tükenmedi. Belki de tükendi ve o yüzden şimdi gremiyoruz :) neyi nasıl yaptığının bir nemi yok yeterli zaman varsa olacak olan olur. Bir daktilonun tuşlarına rastgele basan bir maymun eğer yeterli zamanı varsa Hamlet i yazmayı başarır. Hele bu, maymunların nesilden nesilde bu daktilo tuşuna basma işini devam ettirip yanlış harfe basanların neslinin tükendiği bir ekosistem varlığında çok daha kısa sürede kaçınılmaz bir şekilde yazılır. Yani her bir canlı topluluk kaçınılamaz bir şekilde daha yaşamaya elverişli şekillere evrimleşmektedir. Çünkü doğanın hamleti yaşamaktır. Başaramayanın nesli tükenir başaranlar ise var olmaya ve çoğalmaya devam eder. Canlilarin gecis turlerini inceleyebilecegimiz bir soyagaci var mi halihazirda? 0x0480 takilin madem

kofcu bunu yazdı Videoları izlemedim ama evrim nasıl oluyor da daha iyiye veriliyor kısmı şu şekilde: Geçen bir televizyon programında bir adam arıların bal peteklerin altıgen olması olabilecek en verimli şekilmiş nasıl da şaşırtıcı değil mi? Gibisinden bir şeyler syledi. Esasen değil. Çünkü arıların çeşitli türlerinin çeşitli şekillerde petek yaptığını düşünelim. Petek yapmanın yaşamı sürdürmek için nemli olduğu bir evrende arıların en verimli şekilde petekler oluşturması kaçınılmazdır. Çünkü verimsiz şekilde petek yapan arılar hayatlarını sürdüremeyip genlerini aktaramayacaklardır. Verimli olanlar ise hayatlarını sürdürüp genlerini aktaracaktır. Yine koşullara gre bu iyilik durumu ortama ne şekilde en uygun olacaksa yıllar içinde kaçınılmaz olarak en uygun şekil var olacak diğerleri yok olacaktır. Aynı mantığı her şeye uygulayabilirsiniz. Peki aynı mantıkla en uygun halinin hiç var olmama ihtimalini de gz nünde bulunduramaz mıyız? Neden ve nasıl altıgen şeklinde peteklere sıra geldi. Neden en uygun koşul çıktı da nesilleri tükenmedi. Belki de tükendi ve o yüzden şimdi gremiyoruz :) neyi nasıl yaptığının bir nemi yok yeterli zaman varsa olacak olan olur. Bir daktilonun tuşlarına rastgele basan bir maymun eğer yeterli zamanı varsa Hamlet i yazmayı başarır. Hele bu, maymunların nesilden nesilde bu daktilo tuşuna basma işini devam ettirip yanlış harfe basanların neslinin tükendiği bir ekosistem varlığında çok daha kısa sürede kaçınılmaz bir şekilde yazılır. Yani her bir canlı topluluk kaçınılamaz bir şekilde daha yaşamaya elverişli şekillere evrimleşmektedir. Çünkü doğanın hamleti yaşamaktır. Başaramayanın nesli tükenir başaranlar ise var olmaya ve çoğalmaya devam eder. ben de sevgiden yanayım...

ben de takipteyim They were crying when their sons left. God is wearing black. He's gone so far to find no hope, He's never coming back. They were crying when their sons left. All young men must go. He's come so far to find the truth, He's never going home.

https://www.youtube.com/watch?v=q7N4aNWiFgIBu mevzuyla uğraşıp modelleme falan yapanların nobel alma ihtimali varmış beyler abanın :) Gerçek yoktur. Herşey yorumdur. - KKK - Düşünürseniz, acı çekersiniz. Şüphe ederseniz, delirirsiniz. Hissederseniz, yalnız kalırsınız. O yüzden koy goethe

Konunun detayli analizini yapmadan, hatta videolari izlemeden, sadece iki noktaya deginip, konusmaya katkida bulunmaya calismak icin yaziyorum. 1. Bilinc ile ilgili: Gunumuzdeki en gelismis yapay zeka algoritmalari temelinde "Reinforcement learning" adinda bir alan uzerine kurulu. Bu alanin kabul ettigi, ve uzerine kuruldugu en basit temel; bizim bir "agent" 'imiz var, yani yapay zeka sahibi olan bir varlik, ve bu "agent" etkilesimde bulunabildigi bir ortam icerisinde bulunuyor. Mesela mario oyununda "agent" Mario'nun kendisi, cevre de ziplayip gezdigimiz, uzerinden hopladigimiz kaplumbagalar vs... "Agent"' in her yeni aksiyonunda, icinde bulundugu cevrenin guncellenmis halini ve o bulundugu cevrenin o aksiyon sonucunda ona verdigi odul'u gozlemliyor. Son zamanlarda patlayan "Deep learning deep neural networks" ise bu "Reinforcement learning" algoritmasinin yaziliminda birkac blogu doldurmakta baya yararli. Neyse, sonucta bizim "agent" imiz icinde bulundugu cevreyi gozlemliyor, ve kendine uzun vadede en cok odulu verecek hareketi secmeye calisiyor. Bunun da egitimi genelde en basit cevrelerde bile birkac milyon etkilesimden sonra oluyor. Tabi bir sure sonra bu "agent" basarili olabilmeye calisirken, yan sonuc olarak cevresindekilerin, dusmanlarin ve ona yarar saglayan diger varliklarin farkina variyor. Bilinc dedigimiz sey de bu "agent" ayni cevresindeki objeleri, hareketli faktorleri dusundugu gibi, son derece dogal bicimde, kendisini de dusunmesi durumu. Sonucta bu ortam icerisindeki herseyi dusunecek degil mi?... /Tabi bu benim gorusum/ 2. Zeka ve entropy ile ilgili: Yapay zeka ve entropy iliskisi cok uzun ve bircok farkli katmanda incelenmesi gereken bir mesele. Ancak konuyla ilgilenenler icin suanda bilinen en iyi yapay zeka firmalarindan biri olan DeepMind'in kurucusu Shane Legg' in doktora tezinde bahsettigi, tum makineler icin o makinenin sahip oldugu zeka'yi olcmeye yarayan formul'de Kalmagarov Complexity geciyor, ki bu da entropy ile ilgili bir kavram. Ilgilenenler icin makale: https://arxiv.org/abs/0712.3329, (Sayfa 23'teki formul) Benim arastirma alanim yapay zeka uzerine optimize donanimlar uretmek ile ilgili ancak son bir ayda doktora oncesi bosluga dustugumden dolayi, bu reinforcement learning'in teorisini ogrenip bir yandan kodluyorum, bu konuda zorlamayici bir teknik bir blog post serisi yazsam, reinforcement learning nedir, yapay zeka nedir, ne nereye gidiyor gibi. Ne dersiniz? http://yigitdemirag.com

Peki aynı mantıkla en uygun halinin hiç var olmama ihtimalini de gz nünde bulunduramaz mıyız? Neden ve nasıl altıgen şeklinde peteklere sıra geldi. Neden en uygun koşul çıktı da nesilleri tükenmedi. Hocam soyle dusun, bir nesil ari geliyor ve bunlarin cocuklarinin bir kismi 3gen bir kismi 5gen yapiyor kovanlarini, bunlarin 5genlerinin bir kismi 3genlerle caprazlandi ve nesillerinden 6gen ve 4gen yapanlar cikti digerleri de kendi iclerinde ciftlestiler. Sonuc olarak artik abidik gubidik sekillerde kovan yapan arilar var aradan kislar gecti, nesiller gecti, bir yerden sonra kotu kovanli olanlar surekli oldugu icin geriye 6gen yapanlar kalacak ve nesil onlar uzerinden devam edecek. Tabi gen cesitliligini burda cok yuzeysel anlattim. Normalde farkli gen dizilimine sahip olmanin yani sira caprazlanirken olusan crossing over veya dis etkenlerden dolayi olusan mutasyonlar vs de yeni nesilde cesitlilik saglayacaktir. Ama temel duzeyde asagi yukari boyle :) There are 10 types of people in the world. Those who knows binary and those who dont...

Konunun detayli analizini yapmadan, hatta videolari izlemeden, sadece iki noktaya deginip, konusmaya katkida bulunmaya calismak icin yaziyorum. 1. Bilinc ile ilgili: Gunumuzdeki en gelismis yapay zeka algoritmalari temelinde "Reinforcement learning" adinda bir alan uzerine kurulu. Bu alanin kabul ettigi, ve uzerine kuruldugu en basit temel; bizim bir "agent" 'imiz var, yani yapay zeka sahibi olan bir varlik, ve bu "agent" etkilesimde bulunabildigi bir ortam icerisinde bulunuyor. Mesela mario oyununda "agent" Mario'nun kendisi, cevre de ziplayip gezdigimiz, uzerinden hopladigimiz kaplumbagalar vs... "Agent"' in her yeni aksiyonunda, icinde bulundugu cevrenin guncellenmis halini ve o bulundugu cevrenin o aksiyon sonucunda ona verdigi odul'u gozlemliyor. Son zamanlarda patlayan "Deep learning deep neural networks" ise bu "Reinforcement learning" algoritmasinin yaziliminda birkac blogu doldurmakta baya yararli. Neyse, sonucta bizim "agent" imiz icinde bulundugu cevreyi gozlemliyor, ve kendine uzun vadede en cok odulu verecek hareketi secmeye calisiyor. Bunun da egitimi genelde en basit cevrelerde bile birkac milyon etkilesimden sonra oluyor. Tabi bir sure sonra bu "agent" basarili olabilmeye calisirken, yan sonuc olarak cevresindekilerin, dusmanlarin ve ona yarar saglayan diger varliklarin farkina variyor. Bilinc dedigimiz sey de bu "agent" ayni cevresindeki objeleri, hareketli faktorleri dusundugu gibi, son derece dogal bicimde, kendisini de dusunmesi durumu. Sonucta bu ortam icerisindeki herseyi dusunecek degil mi?... /Tabi bu benim gorusum/ 2. Zeka ve entropy ile ilgili: Yapay zeka ve entropy iliskisi cok uzun ve bircok farkli katmanda incelenmesi gereken bir mesele. Ancak konuyla ilgilenenler icin suanda bilinen en iyi yapay zeka firmalarindan biri olan DeepMind'in kurucusu Shane Legg' in doktora tezinde bahsettigi, tum makineler icin o makinenin sahip oldugu zeka'yi olcmeye yarayan formul'de Kalmagarov Complexity geciyor, ki bu da entropy ile ilgili bir kavram. Ilgilenenler icin makale: https://arxiv.org/abs/0712.3329, (Sayfa 23'teki formul) Benim arastirma alanim yapay zeka uzerine optimize donanimlar uretmek ile ilgili ancak son bir ayda doktora oncesi bosluga dustugumden dolayi, bu reinforcement learning'in teorisini ogrenip bir yandan kodluyorum, bu konuda zorlamayici bir teknik bir blog post serisi yazsam, reinforcement learning nedir, yapay zeka nedir, ne nereye gidiyor gibi. Ne dersiniz? Şahsım adına Allah derim :) başka ne denirki hocam bilemedim. Seri şeklinde ufaktan giderse çok daha iyi olabilir. Titanyumun gücü adına!!!

Guzel konu... Takipteyim. 🏴Hi'dan gelen varır Who'ya, Hi'da onun adıdır Who'da...

Şimdilik bende takipteyim, sonra konuya yazabilirim. Net ortamı, tek tük de olsa iyi dostluklar sağlamışsa bile, vefasızlığı ile ünlüdür..!

Videoları izlemedim ama evrim nasıl oluyor da daha iyiye veriliyor kısmı şu şekilde: Geçen bir televizyon programında bir adam arıların bal peteklerin altıgen olması olabilecek en verimli şekilmiş nasıl da şaşırtıcı değil mi? Gibisinden bir şeyler syledi. Esasen değil. Çünkü arıların çeşitli türlerinin çeşitli şekillerde petek yaptığını düşünelim. Petek yapmanın yaşamı sürdürmek için nemli olduğu bir evrende arıların en verimli şekilde petekler oluşturması kaçınılmazdır. Çünkü verimsiz şekilde petek yapan arılar hayatlarını sürdüremeyip genlerini aktaramayacaklardır. Verimli olanlar ise hayatlarını sürdürüp genlerini aktaracaktır. Yine koşullara gre bu iyilik durumu ortama ne şekilde en uygun olacaksa yıllar içinde kaçınılmaz olarak en uygun şekil var olacak diğerleri yok olacaktır. Aynı mantığı her şeye uygulayabilirsiniz. Peki aynı mantıkla en uygun halinin hiç var olmama ihtimalini de gz nünde bulunduramaz mıyız? Neden ve nasıl altıgen şeklinde peteklere sıra geldi. Neden en uygun koşul çıktı da nesilleri tükenmedi. end tarafından 26/Şub/19 15:57 tarihinde düzenlenmiştir 0x0480 takilin madem

Videoları izlemedim ama evrim nasıl oluyor da daha iyiye veriliyor kısmı şu şekilde: Geçen bir televizyon programında bir adam arıların bal peteklerin altıgen olması olabilecek en verimli şekilmiş nasıl da şaşırtıcı değil mi? Gibisinden bir şeyler syledi. Esasen değil. Çünkü arıların çeşitli türlerinin çeşitli şekillerde petek yaptığını düşünelim. Petek yapmanın yaşamı sürdürmek için nemli olduğu bir evrende arıların en verimli şekilde petekler oluşturması kaçınılmazdır. Çünkü verimsiz şekilde petek yapan arılar hayatlarını sürdüremeyip genlerini aktaramayacaklardır. Verimli olanlar ise hayatlarını sürdürüp genlerini aktaracaktır. Yine koşullara gre bu iyilik durumu ortama ne şekilde en uygun olacaksa yıllar içinde kaçınılmaz olarak en uygun şekil var olacak diğerleri yok olacaktır. Aynı mantığı her şeye uygulayabilirsiniz. ben de sevgiden yanayım...

yüksek bir yere çıktığımızda aşağı düşme hissi, intihar edememe hissi, aşıkolup evlenip çoğalma hissi vs... hepsi aslında entropiyi arttıran seçimler. aşağı düşerseniz veya intihar ederseniz lürsünüz ve entropi artması yavaşlar Aşık olmazsanız, evlenmezseniz oran olarak daha az çocuk olur ve entropi daha hızlı artacakken daha yavaş artmaya devam eder. Sonuç olarak hayvansal bütün içgüdülerimiz entropiyle alakalı. Bazıları zgürlüğü sadece kendileri gibi düşünenlere reva grüyor...