Okyanusum.com Din, Bilim, Sufizm
Her hücresel otomaton pikseli (imgecik) ya siyah ya da beyazdır ve dijital bilgisayarlar tarafından kullanılan ikili matematikteki (0) sıfır ya da 1 (bir)e denk gelir. Basit kuralları uygulamak karmaşık kalıpları meydana getirebilir. Hücresel otomaton, fizik kuralları ve yaşamın evrimini taklit etmek, kopyalamak için algoritmik güç ortaya koyabilir.
Birinci Bölüm
Shakespeare’e göre tüm dünya bir tiyatro sahnesidir. Newton devrindeki doğa felsefecilerine göre de dünya, mekanik bir saatti. 19. yüzyıl fiziği de gerçekliği daha çok buharlı bir makineye benzetmiştir. Bugün de çok sayıda bilimadamı doğayı bir bilgisayara benzetmekte.
Günlük yaşamlarındaki tanıdık birşeyden yararlanarak evreni tarif etmelerinden dolayı bilimadamlarını suçlayamazsınız. Bu ister doğa kanunu hakkında olsun, isterse başka birşey hakkında olsun.. ve bu bize düşüncenin nasıl çalıştığını göstermektedir ve itiraf etmeliyiz ki; bilgisayar günlük yaşamı tamamen istilâ etmiş durumdadır. Dolayısıyla,bilimadamları için doğa hakkında “bilgisayımsal (kompütasyonel)” şekilde düşünmek tamamen çok doğal bir şey.
Neyse ki, evreni bir bilgisayar gibi tarif etmek bir anlamda mantıklı. Evrenin nasıl işlediğine dair olan kanunlar matematiksel formüllerle ifade edilmekte. Bu formülleri doğanın ne yapacağına, doğada neler olacağına dair hesaplamalarda kullanırız. Örneğin; Bir sonraki güneş tutulamasında ayın pozisyonun nasıl olabileceği gibi.
Ayın nerede olacağına dair dijital bir hesaplama yaptığınız anda, doğanın kendisi,ayın nerede olması gerektiğine dair basit anlamda gerçek zamanlı bir analog hesaplamaya girer.
Geleneksel olarak, matematik, kalkulus, Newton’un hareket kanunu gibi fizik kanunlarını hesaplamada kullanılır. Modern bilgisayarlar bu hesaplamaya yardımcı olabilirler. Ancak, tahminen doğanın çalıştığı gibi çalışmazlar. Bugünün bilgisayarları dijitaldir. Onlar, kalkulustaki tipik kesintisiz değişkenleri değil de ayrık birimleri, bitler ve baytları proses ederler.
Geleneksel olarak, fizik kanunlarını-Newton hareket kanunu gibi- hesaplamakta kullanılan matematik de, son derece küçük zaman diliminde son derece küçük miktarlardaki değişimleri ölçümlendirme gibi görevleri için dizayn edilmiş olan kalkulusu kullanır.
Son onyıllarda, zaman zaman, bilimadamları evrenin de dijital olduğu nosyonunu keşfettiler.Örneğin; Nobel ödüllü Gerard ’t Hooft, mikroskopla görülemeyecek kadar küçük boyutta proses bir çeşit bilgi işleminin algılanabilir gerçekliği tarif eden kuantum özelliklerinden sorumlu olduğunu düşünmekte. Kendisi bu çeşit kuantum fiziğine “hücresel otomaton yorumu” adını vermekte.
Hücresel otomatonlar; basitleştirilmiş bilgisayarlar, uygulanan algoritmalar, bilgisayar programlarındaki adım- adım talimatlar gibidir. Hooft evrenin bilgisayar gibi olduğu açıklayan ilk kişi değildir. Hücresel otomatonlar orijin olarak ilk defa 1940’lar ve 1950’lerde Stanislaw Ulam ve and John von Neumann’ın çalışmalarından açığa çıkmıştır.Onların bilim adına ortaya koydukları potansiyel, Stephen Wolfram adındaki bir matematikçi tarafından 1980’lerde keşfedilmiştir.Wolfram da bilimi girişimci olma adına bırakmıştır ancak, hücresel otomaton araştırmasına kişisel yayınladığı “A New Kind of Science” adlı kitabında yer vermiştir.
Wolfram’ın kitabındaki detaylı tarifinde olduğu gibi, en basit hücresel otomatonlar sadece karelerin dizilimidir. Tıpkı, bilgisayardaki pikseller gibi (her bir piksel bir “hücre”dir.) Bir piksel ya da siyah ya da beyazdır ve ve dijital bilgisayarlar tarafından kullanılan ikili matematikteki 0 ya da 1’e denk gelir.
Ekranın en tepesindeki sıraya siyah bir kare ile başladığınızı düşünün, tam merkezine de siyah koyduğunuzu düşünün… diğer tüm piksellerin de beyaz olduğunu.. Hücresel otomaton, birbirine izleyen her bir sırada karelerin renklerinin nasıl değişmesi gerektiğini belirlemekte. (Teknik olarak,zaman içinde ileriye atılan her bir adımla, bir sıra aşağı doğru ilerleyen “zaman adımları” hakkında konuşuyoruz.)
Genellikle, hücresel otomatonun kuralları, mevcut karenin rengine ve hemen yanındaki komşusunun rengine dayalı olarak renk değişimlerini belirlemekte. Dolayısıyla, örneğin; ilk sırada siyah renkle başlarsanız, onun her iki komşusu beyazdır. Kural, komşuların her ikisinin de beyaz olması durumunda renklerin değişmesi şeklinde oluşabilir. Aksi takdirde aynı kalır. Dolayısıyla, merkez gönyesi ikinci sırada beyaz renge dönebilir ya da her iki komşunun rengi ile aynı renk olduğu takdirde renk değişebilir ya da sadece komşularıyla aynı renkteyse renk değişir.
Bu örnekler devam eder gider.Aslında, başlangıç hücresi ve iki komşusunun renklerinin nasıl değişeceğine dair tam 256 tane olası kural var. (her üçü de ya beyaz ya da siyah renkle başlayabilir, ve 8 olası başlangıç konfigürasyonu oluşur; ve bir hücre her bir konfigürasyonda iki şekilde değişebilir; 2üstü 8, 256 dır.) Wolfram’ın kitabı tüm bu 256 olası hücresel otomaton kurallarını kataloglamaktadır.
Pek çok kural, pek de ilginç bir şey üretmemekte— örneğin; bir süre sonra, ekranın tümü siyah ya da tümü beyaza dönmekte… ya da ekranın merkezinden aşağı doğru bir çizgi inmektedir. Bazı kurallar ilginç kalıplar da oluşturur; iç içe geçmiş, halkalanmış üçgenler gibi.. Çok azı inanılmaz derecede karmaşık kalıplardır ve hattâ tıpkı bilardo topları gibi siyah kare bloklarının ekranda hareket edip, çarpışması şeklinde devinim ifadesi oluşturur.
Wolfram’ın çalışmaları onu şu sonuca ulaştırdı; doğal dünyanın tüm karmaşıklıkları hücresel otomatondan —prosesler gibi– gelişmekte, tekamül etmektedir, basit kurallar basit başlangıç durumlarına uygulanmaktadır. Tıpkı Hooft gibi Wolfram da kuantum fenomeninin, parçacık fiziği, görecelik ve fiziğin diğer unsurları ile birlikte hücresel otomaton kurallarından açığa çıkmış olabileceğinden şüphelenmekte. Wolfram,evrimin de dahil olduğu biyolojinin hücresel otomatonun çıktısı olduğunu ileri sürmektedir. Wolfram, evrimin Darwin’in doğal seleksiyonuna ihtiyacı olmadığnı da bildirmektedir. Çünkü, sadece basit ve sade hücresel otomaton kurallarını uygulayarak, tüm biyolojik karmaşıklık üretebilinir.
Wolfram’ın bilime yaklaşımı, bilimsel girişimlerin gücünü tam olarak ele geçirmedi. Ancak, zaman zaman, evrimin ve hattâ yaşamın orjinini de içeren çeşitli araştırma alanlarında hücresel otomatonun uygulandığına dair yeni araştırma yazıları yazılmaktadır. Örneğin; yakın bir zamanda yazılan bir araştırma yazısında Arizona Devlet Üniversitesi’nden Theodore Pavlic ve meslektaşları, doğal seleksiyonun ve hücresel otomaton proseslerinin evrimde ortak bir şekilde çalışabileceklerinin bir yolunu bulduklarını açıkladılar.
Hücresel otomaton karmaşık kalıplarda evrimleşebilirken, Pavlic ve meslektaşları, bunu evrimleşen biyolojik sistemde açığa çıkan dönütleri karşılamadığını yazmaktalar. Yaşamın evrimi ile birlikte, hayatta kalanlar için doğal seleksiyon “kural”ları çevre tarafında empose edilmektedir. (yaşamda kalmak için sizin en iyi strajeniz, içinde bulunduğunuz çevrenin özelliklerine karşı dayanmaktır.) Ancak, çevre ile türlerin üyeleri etkileşime girdiğinde, onlar avlarını yiyerek, suyu kirleterek, tohumlarını ekerek, çevreyi değiştirirler. Çevre değiştiğinde, yaşamda kalabilmenin de kuralları değişir. Yaşamın aktivitesi, yaşamın kurallarını etkileyen geridönütler üretir.
Pavlic ve meslektaşları yazdıkları araştırmada şunları ifade ediyorlar: “Her bir yeni jenerasyon popülasyonu, kendi çevresi üzerinde kalıcı, sabit izler bırakmaktadır ve bu popülasyonun gelecek jenerasyonları şekilendiren seçici baskılar oluşturmaktadır.”
Hücresel otomatonda, kurallar normal olarak başlangıçta belirleniyor,daha sonraki tüm zaman adımlarında da aynı kalıyor. Geridönüt de olmuyor.
Ancak, Pavlic ve meslektaşları, kuralların değiştiği hücresel otomaton simulasyonları geliştirdiler. Her bir zaman adımında, hücresel otomaton kendi konfigürasyonunu belirliyor ve sonra da bu konfigürasyona dayalı olarak kendi kuralını seçiyor. Konfigürasyonlar değiştikçe kurallar da değişiyor.
Bu yaklaşım, doğal olarak gelişen sistemlerde özgönderimsel geridönüt gibi, kendi evrimine dayalı hücresel otomatona gerdönüt vermekte. Simulasyonlar,ana otomaton yapısı içinde bir çeşit yan-otomaton gibi işleyen karmaşık kalıplı bağlantısız, kopuk bölgeler geliştiren hücresel fenomeni gösterir. Muhtemelen, Pavlic ve meslektaşları, bu proseslerin, uzmanlaşmış fonksiyonları yürütmek için bedenin gerçek biyolojik hücreleri içindeki farklılaşması şeklindeki işlemlere model olabileceğini bildirmekteler.
Daha derin bir boyutta, özgönderimsel geridönüt belki de sadece yaşamın evriminde değil, ayrıca yaşamın orjini hakkında da önemli olabilir. Hattâ hücresel otomatonun algoritmik doğası belki de yaşamın orijinini –yaşamın ne olduğu ile başlayarak– açıklamayı engelleyen bariyeri ortadan kaldıracak bir anahtar olabilir. Ne olduğunu bilmeden bir şeyin orijini açıklamak tabii ki çok zordur. Pavlic’in iki yardımcı yazarı, bu nosyonu, yazının ikinci bölümünde yazılmak üzere yeterli derinlikte keşfetmişlerdir.
Çeviren: AylinER
https://www.sciencenews.org/blog/context/if-world-computer-life-algorithm
