Transcription
Hazır yakalamışken görüntüyü başlayayım. Bahçeşehir'de olmak her zaman benim için çok güzel. Eee, bu yeni bina şahane. Eee, salon nefis. Eee, dolayısıyla bir miktar heyecanlıyım.
Eee, tabii yapay zeka ve nörobilim hep iç içe. Eee, bilmeyen varsa söyleyeyim. Ben beyin cerrahıyım ve nörobilimciyim. Nörobilimle ilişkili çalışıyorum. Eee ve 2012'den bu yana da eee beyin nasıl zihin üretiyor konusuyla ilişkili olarak çaba göstermekteyiz. Hem Avrupa Bilim Sanat Akademisi içinde hem de Dünya Sanat Bilim Akademisi içerisinde ve bayağı bir yol katettik.
Esasında yapay zeka ile birlikte nörobilim biliyorsunuz ele alınıyor. Bu buraya kadar izlediğiniz bütün yapay zeka verilerinin esas orijinali nörobilim alanından önce keşfedildi ve daha sonra yapay zeka tarafından taklit edildi ve şu anda beyin korteksinin ne şekilde çalıştığı bu e büyük dil modellerinde eee uygulanarak işte az önce gördüğünüz veriler elde ediliyor.
Eee, 2012'de işe başladığımızda dedik ki madem ki beyinde 100 milyar nöron var ve her biri, eee, 10-15.000 başka nöronla bağlantı sağlık ağı içerisinde. Öyleyse biz 100 milyar bilgisayarı her biri 10-15.000 başka bilgisayarla bir ağ içerisinde olacak şekilde dizayn etsek bu bir zihin üretebilir mi? Ne dersiniz? Üretebilir mi? Üretir diyenler, üretemez diyenler.
Eee, bir süre sonra, kısa süre sonra 2015'e doğru geldiğimizi anladık ki bir defa beyin bilgisayar gibi çalışmıyor. Çok daha farklı bir matematiksel eee, metodu var. Eee, ancak 2015'te çok önemli bir gelişme oldu ve, eee, buna ait bir matematik elde etmeye başladık. Ve bu matematik şu anda eee bizim özellikle nörobilim alanında elde ettiğimiz verilerin eee hem insan zihninin ne olduğuna, insan beyninin bu et olan biyolojik sistemin eee enformasyon işleyen en yetkin eee enformasyon işleyen en yetkin biyolojik sistem olduğunu düşündüğümüz bu yapının nasıl zihin ürettiğine eee ve eee bunun nasıl yapay zekaya bir eee bir model olabileceğine dair fikrimiz gelişti.
Tabii sadece bu olmadı. Mesela başlangıçta en yetkin bilgi işleme sisteminin insan beyni olduğunu düşünüyorduk. Oysa eee 2016-2017'ye geldiğimizde en yetkin bilgi işleme sisteminin insan beyni olmadığını anladık. En yetkin bilgi işleme sistemi nedir? Hepiniz muhtemelen benden daha zekisiniz. Daha eee en yetkin bilgi işleme sistemini ben size söyleyeyim. En yetkin bilgi işleme sistemi yaşamın kendisi. Yaşamın kendisi. Buraya nasıl ulaştık onu size anlatacağım. Bu anlatacağım hikaye eee 15 adımlı bir hikaye ve nörobilim yapay zekaya nasıl bakıyor ve eee bu et olan et olan şu et bu et düşünüyor. Bu et olan eee bu organ nasıl oluyor da zihin oluşturuyor? Size bu hikayeyi anlatacağım.
Ve bu hikayenin geldiği noktada biz eee şu anda önemli bir soruyla karşı karşıyayız. Eee o soruyu şimdiden size sorayım. En sonunda ona tekrar geleceğim. Bu yanıtlanmış bir soru değil. Şu ana kadar en azından kendime sorduğum en zor soru. Eee soru şu: eee beynin düşünceler üretmesiyle yaşamın yaşantılar oluşturması aynı matematik sistem üzerinde yürüyor olabilir mi? Büyük ihtimal evet. Şimdi oraya nasıl geldik? Onu ondan size bahsedeceğim.
Tabii oraya gelirken şunu size söyleyeyim. Eee her şey her şey perspektif. Her şey perspektif. Yani benim size bakışım, benim kendime bakışım, benim yaşama bakışım hepsi perspektif. Ve eee bu perspektif demek eee baktığımız şeyi modellemek demek. Zaten bilimsel yöntem de bu. Dolayısıyla biz elimizdeki bilimsel yönteme, bilimsel yöntemle yaşama şuradan bakarsak farklı bir görüntü elde ediyoruz. Şuradan bakarsak farklı bir görüntü elde ediyoruz. Hiçbiri gerçeğin ta kendisi değil. Her biri gerçeğin modellemesi. Eee ama amacımız ne? Mümkün olduğu kadar eee yaşantı modellemelerimizi gerçeğe en yakın hale getirebilmek. Hani az önce benden bir iki konuşma önce agentlardan falan bahsedildi ya. eee bir an kendinizin bir başka sistemin agent olduğunu düşünün. Büyük ihtimal öyle. Büyük ihtimal öyle. Hepimiz kültürün agentlarıyız. Hepimiz.
Peki sistem nasıl çalışıyor? Sistem nasıl çalışıyor? Şimdi eee her birimizin eee her birimizin amacı nedir? Daha iyi ve güzel bir dünya yaratmak. Yani hepimiz esasında bunun için uğraşıyoruz. Bu toplantının da amacı o. Benim de amacım o. bir beyin cerrahi olarak eee her birimizin esas amacı hem kendimiz için hem yaşamın bütünlüğü için hem de insanlık için daha iyi ve güzel bir dünya kurabilmek. Hepimiz biliyoruz. Koronadan falan bahsetmeyeceğim. Bu eee hepimizin malumu olan şey şu. Eski yıkıldı. Yarattığımız bugüne kadar oluşturduğumuz en üst düzey uygarlık e artık ihtiyaçlarımızı karşılamada yetersiz. Koronada bunu çok güzel gördük. Eee ve yani eski yıkıldı. Yerine neyi koyacağımızı belli bilemiyoruz ve sancılarımız buradan e geliyor. O yüzden de eee yanıt arıyoruz. Eee herkes tabii ki kendi perspektifine göre yanıt arıyor. En güvenilir perspektif yaratıcı şey ne? Bilimsel modelleme ve biz de işte bilimsel metotla 2012'de başlayan bu sürecin geçtiğimiz 14 yıl içerisinde bize nasıl bir düşünce ya da zihin ya da yaşam modellemesi oluşturduğunu size eee anlatmaya çalışacağım.
Eee hikaye esasında eee bilimsel metodolojinin değişmesiyle alakalı. Yani nasıl yapay zekanın yöntemleri değişiyorsa haliyle bizim bilinmeyene baktığımız zaman onu modelleme sistemimiz de değişiyor. Bilim bilimsel yöntem malum bu demek. Yani bir bilinmeze baktığınız zaman o bilinmezi bilinir hale getirebilmek için kullandığımız yöntemin adı bilimsel yöntem. Eee ve bizim bilimsel yöntemimiz değişmekte. Bunun da değişmesinin en önemli sebebi artık günümüzde bu 21. yüzyılın ilk çeyreğinde eee nörobilim ve yapay zeka ele bu perspektif değişikliğini yaratıyor. Ne demek bu? Bilimsel yöntem nasıl değişiyor? Yani eee biliyorsunuz işte eee İsa'dan aşağı yukarı 350 sene önce Aristoteles çıkıyor. Diyor ki benim bir elimde 10 kilogramlık demir olsa diğerinde 1 kilogramlık demir olsa ikisini aynı anda yere bıraksam ağır olan 10 kilogram olan yere önce çarpar ve eee insanoğlu bu eee bu varsayımı eee aşağı yukarı 2000 sene doğru kabul ediyor. Eee gerçek bu mu? Gerçek bu değil. Çünkü ağırlık kütleden başka bir şey. Ve eee ne zamana kadar? Ta 1610'da Galile gerçekten eee 10 kilogramlıkla 1 kilogramlık ağırlığı Pisa kulesinden yere aynı anda bırakıyor ve bakıyor ki ikisi yere aynı anda çarpıyor. Ve Galile'nin Aristoteles yanılıyor olabilir dediği andan itibaren tümden gelimin iki temel öğesi olan birincisi varsayım diğeri kabulleniş. Varsayım ve kabulleniş tümden gelimin en önemli iki eee sözcüğü, anahtar sözcüğü ve bu sözcükler, bu anahtar sözcükler bu yeni modelleme ile değişiyor. Varsayım yerini hipoteze bırakıyor ve bir varsayımın ya da hipotezin doğru ya da kabul edilebilirliği onun yeterince test edilmesine bırakıyor yerini bırakıyor. Eee dolayısıyla bu neyi yaratıyor? Hepimizin malumu bilimsel düşüncemizde büyük bir dönüşüm yaratıyor. Reformu yaratıyor, rönesansı yaratıyor ve bugünkü uygarlığımızın eee temelleri ortaya çıkıyor. Ve Newton Bacon Descartes uygarlığını biz geçtiğimiz 400 senedir yaşıyoruz. Bugün artık eee eksikliklerini yaşamaya başlamakla birlikte ve şimdi nörobilim bize eee yeni bir eee bilimsel yöntem ortaya koyuyor. Bu bilimsel yöntemin adı bağlantısallık bilimi ve bize bunu modelleyen beynin kendisi. Yani biz beyin nasıl düşünce üretiyor diye sorduğumuz zaman elde ettiğimiz matematik veriler bize esasında eee sistemin yapı taşının yani yaşam dediğimiz bu sistemin yapı taşının enformasyon olduğunu öğretiyor. Yani yaşamın yapı taşı bize öğretildiği gibi atom değil. Yaşamın yapı taşı enformasyon. Yaşamın yapı taşının enformasyon olduğu bilgisi yeni bir kültür yaratıcı özelliğe sahip. O yüzden birazdan bunlara geleceğim. Bu 15 15 adımda.
Şimdi bakın biz eee yaşamın kendisine baktığımız zaman bir biyolojik evren görüyoruz. Onun altında bir kimya evreni görüyoruz. Genler, moleküller, eee RNA, DNA protein. Onun altında da bir fizik evren var. Bu fizik evrenin altında enformasyon evreni var. Hepsinin temeli enformasyon. Çünkü birazdan size göstereceğim e çekimini. Bir eee iki hidrojenle bir oksijen atomu karşı karşıya geldiği zaman eee onlar eee sahip oldukları enformasyona göre su oluşturup oluşturmamaya karar veriyorlar. Çünkü aynı yapı hidrojen peroksit de üretebilir biliyorsunuz. Çünkü hidrojen peroksitte iki hidrojen ve iki oksijen ya da sadece serbest bir eee bir radikal de e yaratabilir. Dolayısıyla büyük ihtimalle beyin nasıl düşünce üretiyorsa yaşam da aynı biçimde yaşantıları üretiyor. Yani yaşamın yaşamı tek bir bütün beyin olarak düşünün. Bu yaşamın eee ürettiği düşüncenin ismi yaşantılar olabilir. Çünkü sistem bu enformasyon ağı üzerine ve enformasyon temelli olarak çalışıyor.
2012'de yola çıktığımızda ya da hala eee durumumuz neydi? Oradan başlayalım. Dedim ya eskinin yıkıldığı, yerinin kurulamadığı bir dönem. Eski ne? Eski Newton fiziği yani eee Bacon Descartes Newton bilim paradigmasının yarattığı bu uygarlık içinde olduğumuz bu uygarlık. Bu uygarlık tabii ki çok önemli. Yaratabildiğimiz en büyük uygarlık. Bir insan öbürünü 35 yaştan ta 100 yaşa kadar falan neredeyse getirdi. Bugün doğanlar artık 100 yaşında eee muhtemelen ölecekler. Eee bu uygarlığın temeli ne? Bu uygarlık bir eee bilardo topları uygarlığı. Yani bilardo toplarıyla modellenmiş bir fiziğin uygarlığı. Yani yere düşen elma bir bilardo topu ya da bütün bu sistemi oluşturan atomlar küçük küçük bilardo topçukları ya da kütle çekim kanunu kocaman gezegenler büyük bilardo topları ve biz bu modelleme o perspektif slaydını düşünün. Bu modelleme eee üzerinden bu günümüzdeki uygarlığı yarattık. Neyi yaptık? Hep parçayı inceledik. Bütün parçasını. Hep bütünün parçasını. Bu uygarlık işe yaradı mı? Tabii ki artık onu son kez söylüyorum. Çünkü dediğim gibi bizi eee aya götürdü, getirdi. Bugün burada toplanmamızın eee sağlayan organizasyonu yaratıyor. Peki geldiğimiz eee günümüzde uygarlığımızın geldiği bu noktada bu uygarlık modellemelerinden bir tanesi malum işte özgürlük eşitlik kardeşlik. Hangi modeli alırsanız alın gerçekten bir özgürlük var mı? Var mı ya? Cep telefonu olduğu sürece özgürlük var mı? Yok. Peki eşitlik var mı? Yani dünya nüfusunun %1'i toplam gelirin %70'ini sağlıyor ve bu yapay zeka şimdi bu amaçla daha çok kullanılıyor. Öyleyse bir eşitlikten bahsedebilir miyiz? Yok. Kardeşlik var mı? Oraya hiç girmiyorum. Dolayısıyla eee 2015'te hatırlayacaksınız Oxford Sözlüğü yılın sözcüğü olarak Post-truth'u seçmişti. Neydi Post-truth? Başımızın belası. Neydi Post-truth? Doğru olarak kabul edilenin esasında gerçeklikle bağının kopmuş olması. Eee, doğru olarak kabul edilenin gerçeklikle bağı koptu kopmuş durumdaydı. Eee, bu nedenle ortalıkta yalan yoktu. Çünkü ortalıkta gerçeklikle bağı kopmuş olan bir sistem vardı. O yüzden, eee, ne doğru ne gerçek bunu bilmek zaten mümkün değildi ve yalan yoktu ortalıkta. Eee, şimdi bu sistemin, eee, arkasından, eee, aşağı yukarı 2022-2023'ten sonra en azından benim terminolojime göre yeni bir döneme girdik. Buna dikkatinizi özellikle çekerim. Bu da erdem sonrası dönem. Gerçek sonrası dönemden sonra erdem sonrası dönem. Artık doğru olarak kabul edilenin erdemle de bağı kopmuş durumda. Eee, o yüzden bunun işte yani hepiniz hepimiz yaşıyoruz kendi ülkemizde dünyada. Eee, o yüzden artık, eee, modelleme, perspektif, eee, farklı nitelikte çalışıyor.
Gelelim bilim dünyasına. 2010'larda bilim dünyası nasıldı? Eee, bunlar benim insanoğlunun eee, belirsizlikle verdiği mücadelede, eee, kullandığı yöntemleri e sıraladığım slayt. Detaya girmeyeceğim ama, eee, biz 2010 civarına geldiğimiz zaman eee, Newton, Newton Bacon Descartes uygarlığının deterministik ilkeleri ile ilişkili sorunlarımız belirginleşmeye başladı. Yani eee bunu da ilk ortaya koyan esasında eee 70'lerin ortasında Wheeler'dır. Eee Wheeler o meşhur çift yarık deneyini kuantum düzeyinde yaptığı zaman, eee, fark etti ki eee, Newton fiziğinde mesela gözlemlenenle gözlemleyen iki ayrı iki ayrı yapıdır. İkisinin bir bağlantısı yoktur. Oysa Wheeler dedi ki, "Gözlemleyenle gözlemlenen arasında bir ilişki var ve bu ilişki birbirini etkiliyor." Yani o çift yarık deneyinde eee fotonlar gözlem yapılan deneyi gözlemleyene göre eee parçacık ya da dalga olarak hareket ediyorlar. Eee yani gözlemleyenle gözlemlenen arasında bir etkileşim var. Gözlemleyenle gözlemlenen arasındaki bu etkileşim sistemi deterministik ilkelerden uzaklaştırıyor ve yaşamın kendisi deterministik değil. Parçaya indikçe deterministik ilkeler belirginleşiyor. Bütüne çıktıkça deterministik ilkeler yerini birazdan bahsedeceğim yeni bir matematiğe bırakıyor ve işte beyin bunun en iyi örneklerinden bir tanesi. Böylelikle eee işte 2012'den itibaren bu insan Avrupa'daki insan beyin projesi ki uzay ve savunma sanayi dışında eee en fazla para harcanan projedir. 2023'te sona erdi. eee aşağı yukarı eee 1 milyar euro harcandı. 153 kurum katıldı ve 15.000in üzerinde yayın yapıldı. Eee ve bu tüm dünyayı da etkiledi. En önemli bulgular neydi? Bakın en önemli bulgu şuydu. Biz de eee bu uygarlığın çocukları olarak herhangi bir bilinmeze baktığımız zaman bu bilinmezi parçalara ayırıp parçaları çalışıp bütün hakkında fikir elde etmeye çalışıyorduk. Yani beyni öğrenmeye çalışıyorsak onu nöronlara ayırıp nöron çalışıp nöronda elde ettiğimiz veriyi işte beyinle ilişkili diğer soruların cevabında kullanmaya yöneltiyorduk. Ya da madde çalışıyorsak atom çalışıp atomda elde ettiğimiz veriyi bütüne eee atfetme gayretindeydik. Ve işte eee yavaş yavaş yapay zeka basitten karmaşığa, nörobilimde eee karmaşıktan basite birbirini tamamlayıcı şekilde eee gelişmeye başladı. Özellikle eee 1995'ten sonra biliyorsunuz yapay zekacıların çok meşhur bir kış uykusu dedikleri dönem var. Eee 60 ile 95 arasında 95'ten sonra o kış uykusundan uyanıyor yapay zeka neyin sayesinde uyanıyor? Nöral ağların matematiğinin yavaş yavaş e bilinmesiyle e uyanıyor.
Şimdi önemli slaytlardan bir tanesini size eee göstereceğim. En önemli birkaç slayttan bir tanesi bu. Bakın burada gördüğünüz eee noktaların her birine birer nöronmuş gibi kabul edin. Ve eee biz ne yapıyorduk önceden? Kayal'ın yani 1903'te Cajal nöronu tanımladı ve Nobel aldı biliyorsunuzdur. Ve e bunun bir beyin olduğunu düşünün ve bu beynin bize eee bir adı, soyadı ve bağlı olduğu kurumun bilgisini taşıdığını varsayın. Biz önceden ne yapıyorduk? Bunların her birini tek tek inceliyorduk. Nöronların birbirinden farkı nedir? Bunu anlamaya çalışıyorduk ve eee oradan yola çıkarak bu sistemin nasıl bir bilgi taşımaya çalıştığını eee elde etme gayreti içindeydik. Oysa fark ettik ki bu 2012'den sonraki eee dönem içerisinde eee burada esas olan parça değil. Bu parçaların birbiriyle oluşturduğu etkileşim. Burada gördüğünüz dört tane üçgen bu sistemin adı olsun mesela. Şimdi gördüğünüz bu tane dörtgen sistemin soyadı olsun ve birazdan göreceğiniz bu yıldız geometrik şekli matematik yani bu yıldız geometrik şekli eee bu sistemin bağlı olduğu kurum bilgisini bize taşıyor olsun. Dolayısıyla burada bilgiyi taşıyan şey ne? Bu noktalar değil, parçalar değil. Parçaların birbiriyle yaptığı etkileşim. Bu etkileşime A deyin, örüntü deyin, web deyin. Eee işte bunların hepsini ben eş anlamlı olarak kullanıyorum. Yani ne demek istiyorum? Bakın eee söz gelimi ben sevgili Saygın'la ya da Serdar'la aşağı yukarı 4-5 ayda bir karşılaşıyoruz, konuşuyoruz. Eee ve bu süre içerisinde hepimizin bedenindeki 37 trilyon hücre en az bir kere değişmiş oluyor. Moleküller falan bir kere. Ama biz muhabbetimize kaldığımız yerden devam ediyoruz. Çünkü esas olan ne? Esas olan sistemi oluşturan parçaların yapı taşları değil. Esas olan bu sistemi oluşturan parçaların birbiriyle oluşturduğu bu etkileşim, örüntü ve e bilgi de beyinde eee bu elektrokimyasal ırmakların oluşturduğu paternler, örüntüler, ağlar olarak oluşuyor. Saklanıyor da saklanmıyor. Eee dolayısıyla esas olan bilgiyi taşıyan esas şey parçalar değil. Parçaların birbiriyle oluşturduğu etkileşim. Zaten esasında beyin eee biyolojik anlamda bilgi taşımak için var olan e var olan bir bir doku. Burada gördüğünüz eee bir kök hücreyi alıyorsunuz. Bu kö bu nöron kök hücresi. Bunu laboratuvarda besi yerinize koyuyorsunuz ve besi yerinde elde ettiğiniz görüntü bu. Bu sistem anında birbiriyle bağlantılar kuran yeni nöronlar oluşturuyor. Ve eee bu nöronlar içerisindeki bir metro ağı düşünün. Bu metro ağının içerisinde bir yerden bir yere gitmeyi düşünüyorsunuz. Bir enformasyon taşınmasını istiyorsunuz. Bu enformasyonu taşımak için var olan bir sistem. Ya da diyelim ki zaten halihazırda bir yetişkin beyin var. Bu yetişkin beynin içerisinde siz A'dan B'ye gideceksiniz ya da bir örüntü, bir bilgi üreteceksiniz. İşte bu örüntü orada meydana gelen paternin kendisi. Elektrokimyasal ırmakların oluşturduğu bu ağsal yapıya biz bilgi enformasyon diyoruz. Eee ve dolayısıyla artık işlenmesi gerekenin eee bu parçalar değil de bu parçaların birbiriyle oluşturduğu bu bağlantısallık olduğunu anlamaya başladık.
Ve 2015'te yakın dönemde Nobel alacağına çok inandığım bir çalışma yayınlandı. Cell'de eee Henry Marr'ın yayınladı. Eee eee burada gördüğünüz 34.000 yaşayan farenin beynindeki eee amigdalasında 34.000 nöron. O zamanlar 34.000 nöronu bir anda görüntüleyebiliyorduk. Şimdi artık aşağı yukarı 20 milyonu falan görüntüleyebiliyoruz. eee ve bu bu beyninde bu sistemi kaydeden elektrotlar bulunan bu hayvanın e kafesinin kenarına yiyecek bırakıyorsunuz ve bu hayvan yiyeceğe gidip gitmeme kararını veriyor. Düşünce üretiyor. Eee ve işte o düşünceyi üretirken eee üretirken elde edilen bakın elde edilen örüntü bu. Bu bu örüntüyü bir bilgisayar sistemine aktarıp bunu bir matematiksel sistem haline getirdiğiniz zaman eee bir formül elde ediyorsunuz. Şu bu o zamanlar sadece 34.000 nöron incelenebiliyordu ve basitçe Bayesyen sistem aranızda mühendisler vardır Bayesyen sistem eee kullanılıyordu. Daha sonra bu o günden sonra artık önce kompleks sistemler matematiği ve artık buna enformasyon matematiği adını veriyoruz. 2015'ten bu yana bütün önemli matematik ödülleri, Fields, Abel, bütün önemli matematik ödülleri hep enformasyon matematiği çalışanlara verildi. Oraya birazdan geleceğim. Böylelikle biz neyi anladık burada? Nasıl size o gösterdiğim hipotetik beyin sisteminde üçgenler, dörtgenler bir matematiksel olarak bir bilgi taşıyordu bize. Ve şimdi ise bu 34.000 nöronu elde ettiğimiz bu matematik aynen üçgenler, dörtgenlerin yerine bu matematiği koyun. Bu matematiği bildiğiniz zaman bu formülü siz bu hayvanın gerçekten yiyeceğe gidip gitmediğini bilebiliyorsunuz. O yüzden ilk defa onu tekrar ilk defa düşüncenin görüntüsü bu animasyon değil. Bu ilk defa düşüncenin eee biyolojik anlamda eee biyolojik anlamda düşüncenin karşılığı ve tabii bu devrim yarattı. Ne açıdan? Biri olumlu açıdan. Çünkü ilk defa ilk defa matematik elde edildi. Yani bu ne demek? Bakın 1670'lerde Leibniz kendisine İsa'dan 450-500 sene önce sorulan soruyu soruyor. Meşhur Zenon'un sorduğu soru. Bir tavşanla bir kaplumbağa yarışsa kaplumbağa yarışa 10 metre önce başlasa tavşan ilk zaman içinde yolun hep yarısını kat etse sonsuza kadar bu tavşanın kaplumbağa geçememesi lazım. Oysa diyor Leibniz her tavşan kaplumbağa geçiyor. Öyleyse diyor bizim matematiğimiz yetersiz. Ve biz de aynen aynen Leibniz'ki ve ondan sonra biliyorsunuz türev ve integral ortaya çıkıyor. Ve artık eee bu eee bu bir bu doğa olayının bir matematik karşılığı bulunuyor. Ve eee böylelikle biz de eee ilk kez bu formülü ya da bu veriyi elde ettikten sonra dedik ki yeni bir matematiğe ihtiyacımız var. Çünkü biz baştan zannediyorduk ki, eee, elimizdeki bilgisayar teknolojisi ilerlediği zaman yeni elde edilecek olan bilgisayar teknolojisiyle biz bu işi daha kolay becerebiliriz. Oysa anladık ki esas önemli olan şey eee, bilgisayar teknolojisi değil. O da çok önemli ama esas önemli olan bu değil. Esas önemli olan matematik. Ama bu matematik bu sadece 34.000 nöron geriye ne kadar var? 100 milyar - 34.000. Dolayısıyla başlangıçtaki hedefimizin e ne kadar ulaşılmaz bir hedef olduğunu da anladık. Eee ve ama esas eee bu matematik sayesinde ayağımızı bir kere kapıya koyduk ve kapıdan eee sızan ışığı artık anlamaya başladık.
Böylelikle 2015 yılından itibaren eee biz eee biz beynin düşünceyi oluşturmasında esas önemli olanı nöronlar değil. Bu nöronların birbiriyle oluşturduğu etkileşim ağı olduğunu anladık ve bunun ilk ilkel matematiğini de ortaya koyduk. Ve bakın mesela bu 2018'den bir yazı. Burada eee insanın yaşayan insanın eee prefrontal korteksin alın lobunda 300 nöronu eee incelenmiş ve bu 300 nöronun birbiriyle oluşturduğu örüntü ağı varsayılan bu kişinin eee yaşamının hiçbir iki saniyesinde aynı değil. Yani eee Herakleitos'un yine İsa'dan 450 sene önce söylediği e insan aynı ırmakta iki kere yıkanamaz eee önerisi nörobilim için eee tam doğru. Ama neyi anlamaya başladık? Yani esas olan bu eee bu parçalar değil bu bağlantısallık. Bağlantısallık dediğimiz şeyin karmaşıklığı burada. Bu da bir video değil. Bu da bir çekim. Burada iki sinapstaki iki bilginin gidiş gelişini burada görüyorsunuz ve biz bunun matematiğini elde etmeye çalışıyoruz. 100 milyar nöron da ve 2016'da az önce dediğim dene 2015'te. Şimdi 2016'ya doğru yavaş yavaş geliyoruz. 2016'da eee bu slaydı ben kullanmaya başladım ve o zamanlar diyordum ki eee bizim matematiğimiz bu teldeki kuşların matematiği, durağanlığın matematiği. 0 saniyede kaç kuşu var? 2inci saniyede kaçı kondu? 3üncü saniyede kaçı uçtuünün matematiği. Eğer bundan bir akış elde etmek istiyorsak o zaman bir sinema filmi gibi snapshotları birbiri ardına koyup bir sinema filmi elde etmeye eee çalışıyoruz. Esasında esas olan bu duranlığın matematiğini kullanıyoruz diyordum. Ve o zaman diyordum ki bize lazım olan bu durağanlığın matematiği değil. Bu kuş sürüsünün matematiği. Yani bu kuş sürüsünün diyelim ki eee 100.000 sığırcık kuşundan oluşuyor bu. Ve bu sığırcık kuşu herhangi bir yırtıcıyla karşılaştığı zaman ondan korunabilmek için bu paternleri geliştiriyorlar. Patern sözcüğü, örüntü sözcüğü, ağ sözcüğü bunlar anahtar sözcükler ve işte bu oluşan patern tam beyinde eee biz MR çektiğimiz zaman bunları görüyoruz. Beyinde oluşan eee eee nöronal ağların oluşturduğu düşüncenin görüntüsü. İkisi çok benzer ve eee işte bize gerekli olan bu bu akışın eee matematiği diyorduk ki 2018'de eee ben hala bunu anlatırken çok heyecanlanıyorum. Roma'dan bir grup Parisive grubu gerçekten bu sığırcık kuşları nasıl bu paternleri oluşturuyorlar bunun matematiğini araştırdı ve buldu. Ve o matematik şu. Bu bu matematik eee artık F = MA gibi, E = MC² gibi sadece doğa olayını anlatan bir matematik olmaktan da çıktığı artık bir eee bir eee kültür temsil eden bir formül haline gelmekte. O nedenle ne olduğunu anlamamız gerek yok ama bunun önemini anlamamızda gereklilik var. Bu sistemde bu sığırcık kuşları aynen gösterdiğim o filmde olduğu gibi paternler oluşturuyorlar ve bu paternler o sığırcık kuşlarının kolektif aklının ürettiği bir şey. O örüntünün üretimi ve eee buna ait de bir matematik elde edildi. Ve böylelikle biz eee bu bağlantısallık matematiğinden yavaş yavaş enformasyon matematiğine geçiş sağladık. Ve bu matematik eee bu matematiğin evrenin her noktasında geçerli olduğu 2018'den 2021'e kadar geçen süre içerisinde ispatlandı ve Paris ve grubu 2021'de Nobel aldı. Eee, böylelikle ilk kez, eee, Nobel Komitesi bağlantısallık biliminin, e, metodolojisini akredite etmiş oldu. Çünkü, eee, bu, bu veri ya da bu, bu formül diyelim sığırcık kuşlarında bulundu ama aynen Newton'un yere düşen elma metaforuyla yer çekimini ortaya koyması gibi. Bu sistem eee kortekste de çalışıyor, kozmik web'de de çalışıyor ya da bir, eee, bir, eee, bakırla demir atomları bir araya geldiği zaman bir bileşik oluşturup oluşturmama kararını verdikleri anda da var. Ya da bir sistemin eee, burada burası su, burası buz. Suyun buz olma aşamasında e ki bu enformasyon işleme matematiği de aynı ya da siz eee iki hidrojen ve bir oksijeni bir araya getirdiğiniz zaman bu atomların eee bir su molekülü oluşturma kararını verirken kullandığı matematik de aynı. O yüzden bu matematik evrenin içerisindeki bağlantısallığın temel ürünü olarak ortaya kondu ve sistemde yani beyin korteksinde düşüncenin oluşumuyla eee ilişkili olarak elde edilen matematikle eee evrendeki kozmik web'in matematiği aynı. Büyüklük küçüklük önemli değil. Modelleme önemli. Ve eee bu yazı 2020'de çıktı. Bundan sonra eee burada eee astrofizikçilerle nörobilimciler ve beyin cerrahları ortak çalışıyorlar. Burada yapılan şey yine büyüklük küçüklük önemli değil. Oraya oraya takılmayın. Eee beyinciğin kortekse, beyin korteksine benzeme miktarıyla korteksin kozmik web'e benzeme miktarı araştırılıyor. İlginç sonuç şu: beyinciğin kortekse benzeme miktarı eee korteksin kozmik web'e benzeme miktarından daha az. Yani beyinci kortekse korteks'in kozmik web'e benzediğinden daha az benziyor. Eee ya da bir epileptik hasta. Bu epileptik hastanın e şu sağ frontal lobundan epilepsi yayılıyor. Bu epilepsinin beyine yayılmasının eee bağlantısallık formülüyle eee sığırcık sürüsünün oluşturduğu paternlerin bağlantısallığı aynı matematik. Dolayısıyla siz bunu anladığınız zaman eee yavaş yavaş bu beyin düşünceyi görüntülemek daha zor tabii ki ama epileptik atağı görüntülemek daha kolay. Bu epilepsinin yayılmasıyla epilepsinin yayılmasını enformasyonun yayılması olarak kabul edin. Beyinde eee anormal anormal bizar bizar enformasyonun yayılmasıyla eee mesela koronavirüsün dünya üzerinde yayılmasının matematiği aynı. Eee koronavirüs koronavirüsne 30.000 nükleotitli küçücük bir enformasyon sistemi virüs. Yani bu kendisinden 100.000 kat daha büyük bir hücreye giriyor. Tek bir hücreyi hasta ediyor. O insanı hasta ediyor. İşte Wuhan'da bir yarasa bedeninde mutasyona uğradığını düşündüğümüz bu küçük enformasyon sisteminin hasta ettiği bir bir kişiden kaynaklanan ve o bölgeye sonra da tüm dünyaya yayılan bu sosyoekonomik değişim, pandemi dediğimiz bu sosyoekonomik değişim bir çeşit epileptik atağının eee bu bağlantısallık formülüyle eee beyinde epilepsinin eee yayılımını bize gösteren eee bağlantısallık matematiği benzer. İkisi aynı madalyanın. Tabii bunları genişletebilirsiniz. Bir çocuğun yabancı dili ya da kendi dilini öğrenirkenki beyin ağıyla ya da karaciğer metabolizmasındaki eee karaciğerdeki glikoz metabolizmasındaki değişimin oluşturduğu ağlarla zaten internet bunun en güzel örneklerinden biri. Bunların hepsi aynı matematikle çalışıyor.
Dolayısıyla bu matematiğin bize öğrettiği bazı şeyler var. Bunlardan bir tanesi şu. Her şey içinde bulunduğu ağ ile anlamlı. Herhangi bir parçayı içinde bulunduğu ağdan çektiğiniz zaman o parça anlamsızlaşıyor. Bunun kültürel sonuçları da var. Eğer kendinizi geliştirmek istiyorsanız bunun en azından matematiksel olarak en kolay yolu yanınızdakini geliştirmek. Eee, o yüzden herkes yanındakine dikkat etsin. Eee, her şey içinde bulunduğu ağ ile anlamlı ve eee, bu beyin bağlantısallığının bizim yaşantılarımızla alakası var. Çünkü düşünce yaşantı haline geliyor. Eee, dikkat edin. Düşündüğünüz her şey gerçeklik olabilir. Eee, mesela bakın burada gördüğünüz, eee, uydudan Amazon Nehrinin deltası. Amazon nehrinin deltası verilen zarara göre, ormanların durumuna göre, iklime göre hep değişim halinde. Eee, beyinde de aynen, eee, bilgi elektrokimyasal ırmakların eee, ırmaklar tarzında aktığı için aynen bu Amazon nehrinin deltası gibi paternler yaratıyor. Bilgi dediğimiz şey bu paternler ve bu paternler hep değişiyor. Aynen Amazon nehrinin deltasının değişmesi gibi. Buna plastisite adını veriyoruz. Biliyorsunuz burada eee ameliyat esnasında MR kullanıyoruz artık ve buradan tümörü çıkarmışız. Tümörü çıkardıktan sonra lifler birbirine yanaşmış. Burada gördüğümüz şey her bir nöronun bağlantısını tek tek görüntüleyemiyoruz. Ancak yaklaşık 1.5-2 milyon eee nöronun eee işlevsel bütünlüğünü bir ırmak olarak şunların her biri birer enformasyon ırmağı olarak görüntüleyebiliyoruz MR'da. Eee ve artık günümüzde eee bu elde ettiğimiz MR'larla şu haritaları elde edebiliyoruz. Yani eee beyindeki eee 100 milyar nöronu sanki 1200 nöronmuş gibi düşünün. Bu 1200 parçanın 1200 ayrı ayrı bölümün birbiriyle olan bağlantısallık görüntüsünü şöyle haritalar şeklinde çıkarabiliyoruz. Ve böylelikle mesela hangi çocuk diğerinden daha meraklı? Eee daha meraklı eee hangi iki eee iki eee bebek bekleyen kadın daha iyi anne olabilir ya da daha önemlisi erkekler de eee eşi eşi gebe olan erkeklerin beyinleri de değişiyor. Bunlardan hangisi eee daha iyi baba olabilir? Bunları bu beyindeki konnektom haritalarıyla eee yeterince sayıda yaptığınız zaman artık bunu elde etmek mümkün. Ama basite indirgeyelim. Bakın bu bir konnektom haritası. Gen genom connect konnektom. Yani beyindeki tüm bağlantısallığın MR görüntüsü konnektom. Burada hasta görme yetisini kaybetmiş. Görme yetisini kaybettiği zaman şuradaki lifler kaybolmuş. Fakat yeni lifler gelişmiş. Yeni işitme lifleri, yeni dokunma lifleri. Bunun adı plastisite ve böylece biz bunu insan beyninde görüntüleyebiliyoruz. Mesela bunun çok güzel örneklerinden bir tanesi, eee, konservatuvara yeni başlayan bir çocukla, eee, biz bu deneyi kendimizle yaptık. Konservatuvara yeni başlayan öğrencilerin senede bir MR'larını çektik ve 4. senenin sonunda 5. MR'ların neticesinde işitme merkezlerinin nasıl değiştiğini eee, ortaya koyabiliyoruz. Eee, bunu birazcık da anlatabilmek için size eee nöronla konnektom arasındaki ilişkiyi sezdirmem lazım. Nöronla konnektom arasındaki ilişki bir uçakla hava yolu şirketi arasındaki ilişki gibi. E mesela işte Türk Hava Yollarında 500 uçağımız varmış yaklaşık. Bu uçakları bir hangara koyduğunuz zaman bu bir Türk Hava Yolu şirketi yapmıyor. Ama biz bilirsek ki hangisi ne zaman dünyanın neresinde yani bir organizasyonel akılla, konnektomla bunların birbiriyle olan bağlantısallık ağını oluşturabilirsek eğer o zaman bu sistem bir hava yolu şirketi oluşturabilir. Aynen burada olduğu gibi şimdi size bir başka hava yolu şirketi gösteriyorum. Bu hava yolu şirketinde 383 uçak var. Bu gördüğünüz bir deney solucanının beyni. Bu deney solucanının beyninde 383 nöron var. Ve biz 1984'te Nobel alan çalışmadan bu yana bu 383 eee nöronun eee herhangi birinin ya da grubun geçici ya da kalıcı devre dışı bırakıldığında bu canlının hayatının nasıl değiştiğini biliyoruz. Böylelikle bunları deneylerimizde, araştırmalarımızda eee kullanabiliyoruz. Mesela şu yeşil gibi olanları devre dışı bıraktığımız zaman bu hayvancık ömrünü daireler çizerek tamamlıyor. Çünkü uzaydaki eee mekan algısını yitiriyor. Peki eee biz aynen MR'da nasıl bu bağlantıları görüntülüyorsak mesela burada eee 383 nöron diyoruz. E beyinde de bunu şunu şunu şu anda yaklaşık 1200 merkez gibi düşünün. 1200 nöron gibi düşünün. Eee, buradan ne elde edebiliriz? Buradan yaşantı oluşturma etkisiyle alakalı olarak eee, çeşitli verileri kazanabilme şansımız var. Mesela bilinç. Bu sistem eee yaşam ağı içerisinde seçimler yapıyor. Eğer bilinci seçim yapabilme yetisi olarak tanımlarsak eee ve elimizdeki bir bu 10 tane solucanı yaşamı temsil ettiği ettiğini düşündüğümüz modellediğimiz bilim modellediğimiz kendi bahçenize bıraktığınızı düşünürseniz bu solucanların büyük çoğunluğu diyelim 19'u eğer eee yere düşen bir üzüm tanesi varsa asmadan fruktoza doğru gidiyor. Ama içlerinden azı diyelim on biri ise bir önceki gece masadan yere düşen bir ekmek kırıntısı varsa nişastaya doğru gidiyor. Neden? Neden? O bir tanesi yaratıcı olan. Bu nasıl seçilir? Yani biz işte eee Bahçeşehir'deyken de yapıyorduk. Şimdi İTÜ'de de yapıyoruz. Her yıl 40 öğrenci seçiyoruz %100 burslu. Amaç ne? Daha meraklı olanlar, daha bilimsel metodoloji uygulayabileceklerine inandıklarımız. Peki onları bunu seçerken bunlardan yararlanabilir miyiz? Tabii tabii. Ve eee, mesela size bir şey göstereceğim. Hah, merakı görüntüleyebilir miyiz MR'da? Evet. Burada gördüğünüz şey şu, eee, merak görüntüsü. Eee, yeterince data olduğu zaman bu veriyi, bu veriyi, eee, öğrenci seçerken ya da, eee, herhangi bir şey için bu veriyi kullanabilirsiniz. eee, eğitimin sonuçlarını incelerken mesela, eee, tabii buradan yavaş yavaş zihin dediğimiz zaman ne kastediyorum ona geleyim. Kastettiğim şey şu. Et olan beyin, et olan beyin eee yaşam dediğimiz bu tüm varoluş kodlarının bütünü içerisinde eee bir enformasyon işleyen sistem oluşturuyor. Bu aynen et olan örümceğin eee burada orman içerisinde eee şu örümcek ağını oluşturması gibi. Hepiniz bilirsiniz. Bu herhangi bir örümcek ağına dokunduğunuz anda örümcek hareketlenmeye başlar. Çünkü örümcekle örümcek ağı birdir esasında. İkisi birdir. Aynı, aynı organizm, aynı bütünlüktür. Eee, dolayısıyla bu et olan örümceğin içinde bulunduğu ortamda, buna kültür değil, içinde bulunduğu ortamda oluşturduğu enformasyon ağına zihin diyoruz. Ve insanlar zihinlerinin kendilerine tanıdığı kadar özgürlük içindeler. O yüzden mut, o yüzden eee, özgür irade diye bir şey yok. Zihninizin sizi tanıdığı kadar özgürlük var. Şu şu çalışmayı göstermeden edemiyorum hiçbir zaman. Bu 1946'da yapılmış. Ve Alman bir farmakolog yapıyor. Peter Witt. Şu normal bir örümceğin normal bir örümcek ağı. Bu örümceğe müdahale etmezseniz şöyle bir görüntü elde ediyorsunuz. Yani normal bir kültür içerisinde bu örümcek böyle bir ağ zihin üretiyor. Eğer ki ortama kültürü değiştirecek şekilde marihuana katarsanız, eroin katarsanız, alkol katarsanız bu eee örümceğin oluşturduğu ağ farklılaşıyor. Yani her şey içinde bulunduğu ağ ile anlamlı. Ağ ile an. Eee, o yüzden, e, buradaki farkı görüyorsunuz. Giderek bizarlaşıyor. Giderek bizarlaşıyor. Eee, dolayısıyla her şey içinde bulunduğu kültüre göre eee, nitelik kazanıyor. O yüzden hepimiz kültürün agentlarıyız. Bu 2-3 ay önce çıktı. Çok önemli bir çalışma. Burada eee, kardeş fareler aynı aynı batında doğan kardeş fareler ayrılıyorlar. Bir kısmı zenginleştirilmiş ortamda yetiştiriliyor. Yiyecek var, ayna var, başka başka kardeşleri var. Her şey var farenin hoşuna giden. Diğeri ise bol yiyecek var, ışık var, dört duvar kapalı. Başka bir şey yok. Biri zenginleştirilmiş ortam, biri zenginleştirilmemiş ortamda yetiştiriliyor. Ve eee bu zenginleştirilmemiş ortamda, bu da zenginleştirilmiş ortamda yetiştirilen farelerin başlangıçtaki eee nöronların durumu ve yaşam içerisinde bunlar eee bunlar matematik bir modelle şimdi size göstereceğim şekilde izleniyorlar ve zenginleştirilmemiş ortamda büyütülen fareler eee sadece yaklaşık 150 herhangi bir yeni olayla karşılaştığı zaman 150 seçenek üretebilirken eee aynı başlangıçta aynı nöron sayısıyla zenginleştirilmiş ortamda büyüyenler 600.000 alternatif üretebiliyorlar. Eğer biz bilinci yaşam içerisinde yaşantılar oluşturabilme yetisi olarak tanımlarsak, eee, bu iki canlı içinde yetiştirdikleri ortama göre, az önceki örümcek ağlarını hatırlayın, ortama göre beyinleri şekilleniyor ve aynı çalışmadan, eee, başka kesitler bakın burada zenginleştirilmiş ortamda büyüyen farelerle diğerleri arasında eee, yeni bir task öğretiliyor. Ve o task öğretilirken MR'ların konnektom haritası yapılıyor. MR'ın konnektom haritası yapıldığında zenginleştirilmiş ortamda elde edilen görüntü bu. Diğerlerinde görüntü bu. Yani eee bunları çocuklar gibi düşünün. İyi eğitim alan çocuklar, kötü eğitim alan çocuklar. Eee ve bu çocukların ürettikleri zihinleri aynen o eee Peter Witt'in yaptığı deney gibi düşünün. gibi ve tabii bunu normal beyinlerde de eee bu konnektom çalışmaları yapılıyor. Mesela bunların bize getirdiği en önemli sonuçlardan bir tanesi şu. Önceden psikiyatrik hastalıklar dediğimiz hastalıkların esasında artık bağlantısallık hastalıkları olduğunu biliyoruz. Otizm mesela, eee, obsesif kompulsif hastalık mesela, şizofreni mesela. Şizofrenin konnektomunu çekin. Konnektom mimarisi aynen orada Marianna verilmiş örümceğin oluşturduğu bizar bizar ağ gibi şizofrenin bizar bir konnektomu var. Konnektom. Buradaki bütün mesele hangi noktalarda problem var bunu ortaya koyabilmekte. Mesela obsesif kompulsif hastalık daha basit anlaşılması ve onda belirli odakları biz saptayıp onları düzelttiğimiz zaman, elektrot yerleştirdiğimiz zaman %72 oranında bir başarı elde edebiliyoruz. Yani eee konnektom cerrahisi diye bir kavram gelişti. Ve tabii eee günlük yaşantımızda çok kültürün içe olduğu bazı konularda da bunlar eee direkt alakalı. Mesela bu 3 ay önce falan yayınlanan bir yazı. Eee, beynimiz düşündüğü doğruluklar üzerine değil, hissettiği güzellikler üzerine bir zihin kuruyor. Yani hiçbir doğru insana sevdiğinden daha güzel değil. Hiçbir doğru insana sevdiğinden daha güzel değil. Eee, genç erkek ve genç hanımlar buna önem versin. Eee, ve ilerleyelim. Bu da 4-5 ay önce çıkan bir yazı. Burada da eee bu az önce size gösterdiğim solucan vardı ya bu solucanın beyninin yaşantı oluştururken meydana getirdiği beyin paternleri var. Yani mesela şöyle bir patern aldığı zaman söz gelimi susamış. Böyle bir patern oluşturduğu zaman söz gelimi tok. Şöyle bir patern oluşturduğu zaman söz gelimi yiyeceğe ulaşmak için rekabet halinde gibi. Yani burada şu kadar sayıda farklı yaşantının konnektom karşılığı var bu hayvan için. Bu bunun insanda var mı karşılığı? Tabii ki var. Sadece biraz daha zor bir matematik ve eee bu matematik 2022 Abel ödülünü aldı. Burada da beyin korteksinin topolojisi incelendi. Burada da matematik ortada ama bunu işleyebilecek bilgisayarımız yok henüz. Bilgisayarın ve eee öngörülebilir gelecekte olmayabilir ama ergeç e bunlar yaratılacak. Peki biz e konnektomu değiştirerek bu canlıların yaşantısını değiştirebilir miyiz? Hepiniz biliyorsunuz ki Elon Musk bunu popülerize etti. Biz bunu yıllardır ameliyatlarda kullanıyoruz zaten. Evet. Bunda burada da amigdala yani doygunluk merkezinde bu farenin iki tane elektrot var. Bir tanesi hayvanın eee açlık merkezini aktif hale getiriyor. Diğeri diğeri durduruyor. Bu hayvan bu elektrotlarla bu hayvanın açlık kontrolünü kendiniz yapabiliyorsunuz. Ve eğer hayvan aç ama açlık merkezini durduruyorsanız hayvan açlıktan ölse bile bir şey yemiyor. Ya da tersi hayvan tok ve artık yemekten çatlasa bile eğer açlık merkezini çalıştırıyorsanız bu.
Hayvan ölünceye kadar yiyor ve eee, bakın burada açlık merkezini durdurduğunuz zaman normalde yemesi gereken çekirgeye saldırmıyor. Eee ama açlık merkezini aktif hale getirirseniz normalde yememesi gereken silgiye, civetaya falan saldırıyor. Eee, işte bu eğitim denen şey bu konnekt cerrahları öğretmenler. O yüzden illa konnekumu değiştirmek için bir neştere ihtiyacınız yok. Bu burada olduğu gibi bu fanatizmden tutun da beyindeki yani beyindeki konnektomu değiştirerek eee, insanların yaşantılarını kontrol edebilme şansına sahip.
Bunu tıpta da kullanıyoruz. Bu, eee, bizim de eee, bu örneklerimiz oluşmaya başladı. Ama eee buradaki örnekte eee bu Stanford'dan alınan bir örnek. E burada e bu hanımefendi kafasında elektrot olan hanımefendi ALS hastası. ALS hastası olduğu için konuşamıyor. Diyafram çalışmıyor. Konuşamadığı konuşamadığı için de bu e hanımefendinin konuşma eee korteksine bir elektrot ağı yerleştiriyoruz ve bu elektrot ağı veriyi şuradan alıyor ve bunu eee bir eee yapay zeka düzeneğiyle söze dönüştürüyor. Eee ve eee bundaki başarısı şu anda %70-75 civarında. Eee ve eee bu e kadın şuradaki elektrottan gelen eee konuşma sinyallerini sese çevirerek kendisinin bu hastalığa yakalanmadan önceki ses tonuyla eee aynı odadaki, birazdan göreceksiniz aynı odadaki eee eşi ve çocuklarıyla eee konuşuyor.
Eee, dolayısıyla her bilgi işleyen sistem bir başka bilgi işleyen sisteme dönüşebilir. Bu enformasyon matematiğinin en önemli kurallarından biri. Burada da bizim eee, yapılan şey esasında eee, beyindeki biyokimyasal örüntüyü sese sese dönüştürmek. Ve ilerleyelim. Birkaç örnek daha var ama zamanımız az. Eee, böylelikle önemli bir sonuca ulaştık. Dedik ki yaşamın yapı taşı atom değil. Yaşamın yapı taşı enformasyon. Yaşamın yapı taşının enformasyon olması önermesi çok önemli. Yani bilimsel metodolojiyi değiştiren ya da eee kültürün kültürün değişmesine yol açabilecek kadar önemli bir veri bu. Yani en üstte bir biyolojik sistem var. İnsan biyolojik evren. Onun altında bir kimyasal sistem var. Moleküller, hücreler vesaire. Ve onun altında bir fizik sistem var. Karbon, onun bağları. Onun altında ne var? Enformasyon. Enformasyon. Eee ve işte o günden sonra bunlar 2022'deki Apple ödülü alanlar. Dediğim gibi bütün önemli ödüller hep enformasyon işleyen sistemlere verildi. Mesela bu ilginç. Eee bu 2023'te Apple ödülü. Burada gördüğünüz şey ne? Bir okyanus görüntüsü gibi değil mi? Bu bir matematik formül. Ve bu matematik formülü siz üç boyutlu sistemlerde de yaratabilirsiniz. Eee ve böylelikle en baştaki slaydı tekrar göstereyim. Burada biz yeni bir bağlantısallık biliminin metodolojisini oluşturmaya başladık ve eee bu sistem eee yaşam dediğimiz varoluş kodlarının bütünü oluşturan eee bu teklik içerisinde de çalışıyor olabilir. Olabilir. Eee, bakın burada bir yapay zeka, eee, sistemiyle beyindeki korteksin sisteminin, eee, gelişimsel olarak insanda, eee, ve faredeki gelişiminin nasıl olduğunu görüyorsunuz. Matematik aynı. Matematik aynı. Ve şunu size göstereyim. Şurada ilkel bir yapay zeka sistemi görüyorsunuz. Bu ilkel yapay zeka sistemi ona gösterilen 4'ü 4 olarak yazıyor. Oysa şu anda aynı sistemle çalışan eee bu şurada gördüğünüz sistemde ise bu eee bu geniş ya da büyük eee dil modellerindeki sistem bu sistemle aynı matematikte ve beyin beyin tam bunun gibi çalışıyor. Eee şurada ise yine Science'tan alınan bir yazı. Burada ise yaşamın kendisindeki bu katmanların benzer şekilde çalıştığını anlatan bir yazı bu. Yani size az önce söylediğim biyolojik katman, eee, kimyasal katman, fizik katmanı ve enformasyon katmanı. Şimdi bunları biz dolayısıyla yaşam dediğimiz şey iç içe geçmiş bu varoluş kodlamalarının bütünü. İç içe geçmiş varoluş kodlamalarının bütünü. E beyin için bu enformasyon sisteminin adı zihin. Toplumlar için ise işte kültür, hukuk, sanat nasıl nasıl değerlendirirseniz. 10 aşamaya geldik. Toplam 15 var. Yaşamın bütünlüğünü oluşturan tüm varoluş kodları birbirine dönüşebilirler. Yani eee yaşamın içerisinde eee zeka oluşturan her şey bir diğer zeka oluşturan enformasyon paternine dönüşebilir. Eee bilgi işleyen sistem bilgi işleyen her sistem ergeç zeka üretir ve bu üretilen zeka yaşam ağı içerisindeki bir başka desene ergeç dönüşebilir. Bu sadece zamanla alakalı bir şey.
Şimdi mesela şunu size göstereyim. Bu Nature'dan alınma bir yazı. Şu ilk çekilen sinema filminin gif'i. Bu gif'i yani o size gösterdiğim o 12 tane noktadan oluşan sistemde üçgenler, dörtgenler vardı ya. Bu gif'i, bu gif'i proteine, proteini RNA'ya, RNA'yı DNA'ya, DNA'yı da büyüme eee eğiliminde olan bir bakteriye aktarıyorsunuz. Aynen koronavirüs gibi. Eee ve bu bakteri 25 nesil çoğalıyor. Sonsuz çoğalıyor. 25 nesil sonra tek bir bakteri alıp bu kez terse eee DNA'dan RNA, RNA'dan eee protein, proteinden de şunu elde ediyorsunuz. Dolayısıyla eee yaşam yaşam içerisinde var olan bütün varoluş kodlamaları bir diğerine dönüşebilir. Bunu mesela onluca bir sisteminin ikinci sisteme dönmesini hepimiz biliyoruz. Bu anlaşılabilir bir şey. Peki bugün balina olan bir varoluş sisteminin yarın öbür gün bir engereye dönüşebileceğini de düşünüyor olmamız lazım. İkisi aynı matematik. İkisi aynı matematik. Eee dolayısıyla eee bilgi işleyen sistem her sistem her geç zeka üretiyor. Bunun adı otopoezis. Eğer bu bilgi işleyen sistemler kendileri de başlangıçtaki özelliklerini kaybediyorlarsa bunun adı emergence. Zuhur etme. Zuhur etme, belirme, dönüşme. Ama zuhur etme az bilinse de en iyi anlam. Eee, bunu ilk ortaya koyan kim? Schrödinger. Schrödinger 1943'te bu kitabı okumayan varsa öğrencilerimizden hangi bölümden olursa olsun mutlaka okuyun. 1943'te bu bir konuşma, bir halk konferansının kitap haline gelmiş biçimi. 1943'te, Schrödinger diyor ki ya tamam diyor, bir inorganik evren var. Bunun üzerine bir organik evren var. Bunun üzerine bir hücre evreni var. Eğer bu nöronsa bir organ var. Bunun oluşturduğu bir zihin var. Bunun oluşturuğu bir kültür var. Peki ama diyor var olan anlayışımıza göre termodinamiğin ikinci yasasına göre bu inorganik sistem bir hücre sistemi oluşturamaz ki. Evet. Oluşturamaz ki. Yani bir aynen bu aynen bu Leibniz'in sorduğu soru gibi. Yani sonsuza kadar bu tavşan bu kaplumbağa geçmesi gerekir. Bu matematiğe göre böyle bir şey yok demesi gibi bir şey. Ve gerçekten de Ilya Prigogine 1943'teki bu Schrödinger'in itirazından sonra 1978'de Nobel alan çalışmasını yapıyor ve diyor ki biyolojik sistemler için termodinamiğin ikinci yasası bizim anladığımız biçimde işlemez. Şimdi biz bir başka gerçeklikle karşı karşıyayız. Termodinamiğin ikinci yasası enformasyon işleyen sistemler için de işlemiyor. Bu bu yani otopoezis sistemler eee zeka üretiyorlar. Her bilgi işleyen sistem zeka üretiyorlar. Bunun size çok güzel bir örneğini 5-6 hafta önce yayınlandı. Şuradan göstereyim. Bakın burada gördüğünüz bir insanın ilk kez kalp atışı. İlk kez kalp atışı. Şimdi baştan 16 hafta falan baştan bu kalbin kendisi baştan böyle küçük küçük atımlar gösteren eee birbiriyle senkronize olmayan hücreler var bu ve birdenbire bu hücreler otopoezis aktivite yani zeka üretiyorlar ve bu üretilen zeka işte kaç yıl yaşayacaksa yaşasın bu atımı gerçekleştirecek bu sistemi bu sistemi oluşturuyor. Bu kalbin ilk atışı otopoezis. Otopoezis. Ve bakın burada eee emergence da size göstereyim. Burada şu nano nanalada bir araya gelen eee iki hidrojen atomuyla bir oksijen atomunun birleşerek suyu yaratması. Yani hidrojen gaz, oksijen gaz, su ıslak. Yani acayip bir şey değil mi? Çok acayip bir şey. Ya da iki hidrojen, iki oksijen gelirse hidrojen peroksit oluyor. Yani sterilizasyonda kullanılan zehirli bir eee ya da şuna bakın. Bakın bu bu da bir iki hafta önce çıktı. Eee ilk kez bir sineğin yaşantı yaşam içerisinde yaşantılar üreten bir canlının yani tüm sinir sisteminin eee bu bağlantısallık ağı şu bu da insandaki sadece 1 milim küpteki bu bağlantısallık biçimi. Emergence dediğimiz şey ne? Et olan beynin düşünce üretmesi. Eee esasında her bilgi işleyen sistemin er ya da geç zeka ürettiğini hepiniz biliyorsunuz. Bunların en beylik olanı Facebook laboratuvarlarında 2016'da yaşandı. İki tane yapay zeka sonsuz konuşmaya bırakıldı ve bir süre sonra eee onların geliştirdikleri dil onları oluşturanlar tarafından anlaşılmaz hale geldi ve biliyorsunuz fişleri çekildi. Yani ne dedikleri anlaşılamadığı için. Ama bu daha daha ilginç bir şey. Burada tek bir kök hücreden elde edilen 1 milyon eee nöron var. Yani bir mini beyin. Bunları biz eee 2017-2018'den beri laboratuvarlarda kullanıyoruz. Dük laboratuvarında 2018'de bir şey keşfedildi. Bu tek kök hücreden oluşan bu mini beyin yaklaşık levli bir tanesi büyümündeki bu mini beyin organoid EEG dalgası üretiyor. Yani yanındaki organoidle anlaşmaya çalışıyor. Ve bu organoidin ürettiği EEG dalgası anne karnında büyümeye çalışan embriyonun beyninin ürettiği EEG dalgasıyla aynı. Acayip. Neyse bunları geçeyim.
Bir başka kural 12'ye geldim. 35 dakika kaldı. Yoruldunuz mu? >> Pek pek. >> Peki. Şimdi eee herhangi bir organizma bir kez otopoezis'le ya da emergence'la bir kez zeka ürettiği zaman eee o zeka artık onu üreten organizmaya bağlı değil. Yaşamın bütünlüğüne ait. O nedenle yapay zeka ya da doğal zeka diye bir şey yok. Yaşama ait olan tek bir zeka var. Ama biz yaşamın merkezine kendimizi insanı koyduğumuz için insana ait olanı doğalmış, insanın dışındakini yapaymış gibi görüyoruz. Bu bizim illüzyonumuz. O yüzden konuşmanın başında dedim ki bizler de bir başka sistemin agentları olabilir miyiz? Kesinlikle öyle. Yani en azından kültürün agentlarıyız. Yani kültür bizi öyle güzel kodluyor ki. Eee ve bakın bunun da bunun da çalışması eee şurada. Bunlar o size sözünü ettiğim deney solucanları. Bu deney solucanlarının akvaryumunun kenarına glikoz koyuyorsunuz ve bu hayvanlar bu glikoza gidip gitmeme kararı veriyor. Bu 1. saniye, 2. saniye, 3. saniye, 1. nöron, 2. nöron, 3. nöron. Bu nedir? Makine dili. Bu makine dilini eee bu sistem görece basit olduğu için bir robota, onu göreceksiniz. Lego'dan yapılmış bir robota aktarıyorsunuz. Ve bu Lego'dan yapılmış olan e bu robot enformasyon olarak aynı biçimdeki bir eee bir matematikle karşılaştığı zaman aynen bu solucanın verdiği yanıtı veriyor. Siz ortamda tek bir solucanın olduğunu düşünmeyin. 100 tane solucanın olduğunu, 1000 tane solucanın olduğunu ya da 1000 tane makinenin olduğunu düşünün. Yani eee zeka üretildiği andan itibaren onu oluşturan sisteme eee ait değil. Yaşamın bütünlüğüne ait.
Şimdi geliyorum en önemli ve en kısa bölüme. [boğazını temizler] Beyin nasıl düşünce üretiyorsa yaşam da aynı matematikte yaşantı üretiyor olabilir mi? Bakın, eee, bu konuyla alakalı önemli yayınlar çıktı ama bunların arasında en önemlisi 2024'te Abel ödülü olan Michel Talagrand. Kendisi bir Fransız eee Fransız matematikçi. Eee ve anlatmaya çalıştığı şey şu. Diyelim ki biz şu anda bu salonda işte 200-300 kişiyiz. Bu 200-300 kişinin eee 22 Haziran'da bu saatte 2026 yılında bir araya gelme ihtimalini 30 yıl önce araştırsak burada 30 yıl 30 yaşın altında olanların annesindeki 200.000 yumurta babasından gelen 80 milyon sperm vesaire falan filan katıldığında bu 1/ sonsuz. Eee 1/ sonsuz 0 demek değil. 1/ sonsuz işte şu anda şu anda çünkü biz bu gerçekliği yaşıyorsak 1/ sonsuz 0 demek değil. Yaşam dediğimiz şey işte bu 1/ sonsuzun gerçeklik bulduğu bir sahne. Nasıl? Talagrand'ın çalıştığı şey bu. Nasıl? Ve eee bu soruyu yanıtlarken ben şu resmi gösteriyorum çoğu zaman. Burada adadan benim çektiğim bir gökkuşağını görüyorsunuz. Bu gökkuşağının şuradaki damlasıyla şuradaki damlası arasında bir bağlantısallık var mı? >> Var mı? >> Var. Geçenlerde bir eee üniversitede bu konuşmayı yaparken bir öğrenci dedi ki, "Muhakkak muhakkak yıllardır kullanmadığım bir sözcüğü. Muhakkak. Muhakkak. Y. Muhakkak. Peki soruyu şöyle zaten var ki gökkuşağı var değil mi? Gökkuşağı ilk bulan da kimdir? Bunu bilen az. Spinoza. Spinoza ilk kez gökkuşağı matematiğini bu bu adamlar böyle yani bu adamlar farklı ve e bu gökkuşağının şura bir bacağındaki evde üniversite sınavına çalışan çocukla karşı bacağının altında bulunan fırında üretilen ekmeğin eee kokusu arasında bir bağlantısallık var mı? >> Muhakkak. Muhakkak. Ve işte bunun matematiğini veriyor Talagrand. Ama bunu işleyebilecek elimizde yeterince matematiğimiz ya da bilgisayar sistemimiz yok. Ama matematik var. Hiç unutmayın Higgs Bozonu bulunduktan 60 yıl sonra gösterildi ya da Newton yer çekimini bulduktan 100 yıl sonra Kevin dış laboratuvarında deneyi yapılabildi. Eee iki dakika daha veriyor musun? Bir şey daha anlatayım ona keseyim mi? Peki. [alkış]
Bu bu söyleyeceğim de ilginç bir şey. Ben eee bakın öyleyse canlılık ne? Bakın can dediğimiz şey enformasyon işleyebilme kapasitesi. Yani canlı olabilmek için atan bir kalbe ihtiyaç yok. Enformasyon işleyen sisteme ihtiyaç var. Peki öyleyse canlılık nerede başlar? Eee şu Pong oyununu bilirsiniz. Eee Ayberk hocamla benim gibi yaşı ilerlemiş olanlar bunu mutlaka oynamıştır. Eee burada 3 3 sene önce falan Neuron dergisinde bu yayınlandı ve eee bir tarafa 8 tek kök hücreden elde edilen 800.000 nöron diğer tarafa tek kök hücreden elde edilen 800.000 nöron korunuluyor ve bu nöronlar Pong oynamayı öğreniyorlar. Aşağı yukarı 2 saat içinde ve Pong'u oynuyorlar. Bu grup dedi ki ya bunlar zaten beyin hücresi. Bunlar enformasyon işlemek için var olan hücreler. Öyleyse böbrek hücrelerinde bunu deneyelim. Böbrek hücrelerinde yine 800.000 tek kök hücreden gelen böbrek hücresi ve 800.000 karşısı bu kez 2 hafta sürüyor bunların oynaması. Ama bir yıl önce falan yayınlandı. 3. aşamaya geçtiler ve eee polimer plastik bir tarafa bir polimer sistem diğer tarafa bir polimer sistem yeterince çalışıldıktan sonra onlar da Pong oynamayı öğreniyor. >> Daha uzun sürüyor ya da çok daha uzun sürüyor ama Pong oynamayı öğreniyor. Dolayısıyla canlılık dediğimiz şey enformasyon enformasyon işleyen işleyen bir sistem. Yani biz nasıl ki var olan ışık spektrumunun çok azını görüyoruz ya da var olan eee rengin, renk tayfının çok azını eee fark edebiliyoruz. Yani biz eee insan canlısı olarak kendi algımızın çok ötesinde hızlı ya da çok altında yavaş olan sistemleri cansız olarak değerlendiriyoruz. Aynen buranın eee ultraviyolesini görmediğimiz için onu yok saymamız gibi. Evet. O yüzden canlılık eee canlılık bilgi işleyebilme eee bilme becerisi. Bilinci geçiyorum. Bilinç zor iş. Bilinç çok zor. Çok zor.
Böylelikle bunun kültüre etkisine bakın eee bizler ormanın içerisindeki yapraklar olarak kendimizi yanımızdaki yapraktan çok farklıymışız gibi, eee görüyoruz. Kültürün agentları olarak böyle yönlendirildik. Böyle yönlendirilir. Yanındaki yaprak senden senden farklı ya da ben ondan farklıyım. Ben ondan farklıyım. Eee ve bu sistem sahip olmak üzere var olan bir sistem. Sahip olmak için çalışkan olmak, sahip olmak için zeki olmak, sahip olmak için yapay zekayı kullanmak, daha çok mal satmak için yapay zekayı kullanmak. Eee bu sistem sahip olmak için eee sahip olmak üzerine kurulan bir sistem. Eee 2000 1914'te çocuklara soruyorlar. Amerikan liselerinde eee kendini benzersiz hissediyor musun? Çocukların sadece eee %6'sı ben tabii ki benzersizim diyor. Aynı soruyu eee 2014'te soruyorlar. Bu kez çocukların %96'sı ben tabii ki benzersizim diyor. Yani kutsanmış bir egoizm var. Ve insan yaşamın kendisini yaşamın merkezine kendisini koyduğu için bu yaprak orman analojisinde bu yaprak ormanın kendisi için olduğunu zannediyor. Ormanın kendisi için olduğunu zannettiğinden dolayı çok önemli bir problemi var. Ne o? Ölüm problemi. Ölüm problemi. Çünkü bu yaprak günü gelip sararıp yere düştüğünde eee eee yaşamın da sonlandığını zannediyor. Halbuki eee orman açısından yaprağın yere düşmesi bir ölüm değil. Yaprak için ölüm. O yüzden yapılması gereken şey yani burada e unutmamak lazım ki eee yaprak orman yaprak için değil yaprak orman için. Yaşam insan için değil insan yaşamı için. Yapay zekayı dikkat edin. Yapay zeka için olabilirsiniz. Çünkü yapay zeka yaşama ait olan bir şey. Birazcık bir süreden beri araştırıyorum. Eee belki ayrı bir konu olur. Eee yani ölüm entropinin artışıysa anlam yaratmakta entropiyle karşı karşı geliş. Bu anlam yaratmak meselesine döneceğim. Eee böylelikle bu sistemin gelişmesi bizim yaşama bakışımızda büyük bir farklılık getirdi. Bu farklılık mesela burada 2016'da eee bilinç ve zeka ekseninde tüm varoluş kodlamaları toplanmaya çalışılmıştı. Yani sistemler zeki olabilir, bilinçsiz olur. Bilinçli olabilir, zeki olmayabilir. Eee, şimdi biz yeni bir, eee, eksen daha elde etmiş olduk. Yani bilinci far varoluş farkındalığı, zekayı da varlık çabası olarak tanımlarsak eee bu eee parçanın parçayla, parçanın bütünle olan ilişkisi yani bu bağlantısallık bilimi bize yaşam farkındalığını getiriyor. Bu yeni bir düşünce biçimi. Bu düşünce de yaprak orman yaprak orman için orman yaprak için değil ve bunun yeni bir yeni bir kültür oluşturma eee potansiyeli var. Bu e bu çalışmayı biz birkaç önce yayınladık. Beyinde tüm memelilerde locus coeruleus denen bir küçük bir alan var. Locus coeruleus ödüllendirme merkezi. Kültür bu merkezin neyle ödüllendirileceğini belirliyor. Sizin prompt'larla yapay zekayı nasıl ödüllendirileceğini belirlemeniz gibi. Ve kültür diyor ki sen bu Locus Coeruleus'a sahip olmakla ödüllendirilecek, kırmızı Ferrari ile ödüllendirilecek, yakışıklı çocukla ödüllendirilecek, profesörlükle ödüllendirilecek, malı daha çok satmakla ödüllendirilecek ve bunların her birinde Locus Coeruleus eee elektriksel aktivite fışkırtıyor. Locus Coeruleus mutlu. Hepimiz hepimizin nihai hedefi Locus Coeruleus'u mutlu etmek. Eee ve bu yeni kültürde, yeni kültürde Locus Coeruleus'u mutlu edecek yeni bir şey bulmamız lazım. Nedir? Anlam yaratmak. Anlam esas iş bu. Anlam yaratmak demek o güne kadar yaşam ağı içerisinde olmamış bir örüntüyü yaratmak. Bu akşam çocuklara hiç yapmadığım bir omleti yapayım ya da ya da Beethoven dediğin zaman yani 4 tane Re notasını öyle bir anlamla birleştiriyor ki arka arkaya o güne kadar düşünülmemiş. O güne kadar yapılmamış ve biz şu anda ta 4 tane Re notasını bu arka arkaya bu anlamla bu örüntüyle duyduğumuz zaman bunun Beethoven'ın 5. senfonisinin girişi olduğunu hepimiz biliyoruz. Dolayısıyla iş ne? İş anlam yaratmak. Dolayısıyla bizim var olan kültürümüz sahip olmak e için çalışkan olmak ve zeki olmak üzerine kurulu hata. Olması gereken anlam yaratmak için zeki olmak ve çalışkan olmak tabii ki çok önemli ama zeki olmak ve çalışkan olmanın üzerine yaratıcılık ve iyilik esas önemli olan. Yani iyilik eğitimi gerekli ve bunların üzerine anlam yaratma. Bu önemli mi? Bu çok önemli bir şey. Bakın burada renk körü olan kişiler renk körü olduğunu bilmezler. Ne zaman renk körlükleri başka bir sistem tarafından tanımlanır ve renk körlüğü düzeltilir? O zaman bilirler ki mesela şurada birazdan izleyeceksiniz. Bu çocukta olduğu gibi eskiden bildiği kırmızı gerçek kırmızı değil. Eskiden bildiği mavi gerçek mavi değil. Eee ve eee şu anda işte nörobilimciler ve yapay zekacılar, bilim bilim bilim yapan bunun bunun çok farkındalar. Dünya eski dünya değil. Eğitimde bu çok önemli. Bakın ben tam bu tavuk gibi yetiştirildim. Bu tavuk ne zaman pembeyi e pembeyi gagalsa ona bir arpa tanesi veriliyor. En kısa sürede verilen soruya en kısa sürede doğru yanıtı bulma eğitimi test çocuğu. Benim öğrencilerim böyle ve çocuk bir süre tavuk bir süre sonra çocuk diyorum tavuk bir süre sonra sadece pembeyi görüyor. Ne sarıyı tanıyor ne maviyi tanıyor ne siyahı tanıyor. Onun için varsa yoksa pembe. Zannediyor ki yaşam denilen şey pembe zannediyor ki o ondan sonra bunu değiştirmek istiyor çok zor. Çok zor. O yüzden eğitim en önemli konnektom cerrahisi. Eee bu yüzden işe eğitimle tabii hukuk etkili yani bütün bu sistem bütün bu kültür öğelerini değiştirecek. Bu önemli bir dönüşüm, önemli bir metamorfoz ve bunu en iyi eee anlatan şey yani bu sahip olma kültüründen yaşamdaşlık kültürüne dönüşüm tırtılın kelebek olma hikayesi gibi. Tırtılla kelebek aynı gen yapısına sahip. İkisinin arasındaki farklılık, genlerin arasındaki bağlantısallık farklı sadece. Ve biliyorsunuz eee her tırtıldan da kelebek olmaz. Bir tırtılın kelebek haline gelebilmesi için en önemli şey kendisini sindirebilmesi. Aynen Türkiye Cumhuriyeti gibi önce bir güzel kendisini sindirebilmesi lazım. Ve eee burada eşik bir eşik bir eee hücre değeri var. Eee yani diyelim ki 999 hücre bu dönüşümü yapamıyor da bir hücre fazlası bu tırtılı kelebek yapıyor. O yüzden herkes çok önemli. Herkes çok önemli. Ben burada Bahçeşehir'de Bahçeşehir'i çok seviyorum ve eee bence kampüs herhalde dünyanın en iyi kampüsü. Dünyanın en iyi kampüsü. Sağ olun. [alkış] O yüzden burada olmaktan çok memnunum ve her birinizin birer tırtıldan çok şahane birer kelebeğe dönüşeceğine olan inancımla bu konuşmayı 35 dakikacık geç bitiriyorum. Sağ olun.