ibrahim ozturk

Entrepreneur, Tech CTO, Software Developer, Electronics Engineer, Author



Bulanık Mantık İndirgemesi

Category : AI/ML, General

Bulanık mantık ya da puslu mantık, 1965 yılında Lütfü Aliasker Zade’nin (ingilizcesi: Lotfi Aliaskar Zadeh) yayınladığı bir makalenin sonucu yeni bir boyut kazanmış mantık biçimidir.

Aslında konunun tamamını kapsayacak ders niteliğinde bir anlatıma şimdilik girişmek istemiyorum fakat bu başlığın özellikle Türkçe kaynaklarda çok yanlış anlaşıldığına dair sadece birkaç noktaya temas etmek istiyorum. Konunun çok da derinliğine haiz olmayanlar bulanık yaklaşımı anlatmaya giriştiğinde genellikle bilgisayarların “0” ve “1” ler ile çalıştığını ve bunun insan düşünce sistemine nazaran yeterli olmadığını, bunun aksine bulanık mantığın apayrı ve çok daha fazla katmanlı bir mekanizma önerdiğini savunurlar.

Halbuki bu anlatım bazı doğruları barındırsa da kurgu, sunus biçimi ve dayandığı mantıksal zemin açısından epeyce hatalar barındırmaktadır. Aslında bulanık mantığın özünün çok da fazla anlaşılmadığının bir göstergesidir. Çünkü her ne kadar bilgisayarlar 0-1 (Boolean Cebiri) ile çalışıyor olsa da her olay veya karar verme illa ki tek bit giriş ve tek bit çıkış ile ifade edilmek zorunda değildir bilgisayarlar üzerinde. Ki yukarıdaki mantık bunu bir nevi önkabul olarak değerlendirmektedir (Bkz : ignoratio elenchi). Örneğin bir karar verme çıkışı 1 byte ile temsil edildiğinde 256 farklı durum ya da ara süreç o çıkışta ifade edilebilinir (1 byte = 8 bit > 2^8 = 256 durum). Dolayısıyla bu kişilerin 0-1 ler ile çalışır diye nitelendirdiği makinalar, yine bu kişilerin belirttiği bulanik mantık çıkışını veya karar vermesini temsil edebiliyor! Demek ki bugün yapay zeka ve makina öğrenmesine dair algoritmaların primitif altyapısını etkileyen/oluşturan bulanık mantık bu anlatımla ifade edilebilecek ya da sunulacak kadar basit bir sistem değildir. Ayrıca indirgemeye veya basitleştirilmeye girişilse dahi yöntem açısından yukarıdaki anlatım yanlış anlam ve sonuçlar çıkarmaya oldukça müsaittir ve bundan kaçınılması gerekmektedir.

Robot Sophia gerçek mi sahte mi?

Category : General, Robotik
Robot Sophia gerçek mi sahte mi?

Sophia, 2013’te kurulmuş Hong Kong merkezli insansı robotlar üreten Hanson Robotics Ltd. tarafından geliştirilmekte olan sosyal yetenekleriyle ön plana çıkan…

Sinirsel Geribildirim

Kendi beynini kendin değiştir

Biyolojik geribildirim (biofeedback) geniş başlığının altında olan Sinirsel geribildirim (Neurofeedback), bireyin kendi beyin dalgalarından aldığı bildirimlerle yine kendi düşünce şeklini dolayısıyla kendi beyin dalgalarını değiştirmeye yardımcı olan bir öğrenme/düzenleme stratejisidir. Neurofeedback kelimesi bazı yerlerde Türkçe’ye Nöroterapi olarak çevrilmiş olsa da bu kelimenin doğru bir karşılık olduğunu çok düşünmüyorum. Sebebini sinirsel geribildirimin detaylarına indiğimizde sizde farkedeceksinizdir.

Sinirsel geribildirim, bireyin kendi beyin dalga motiflerinin karakterini dolaylı olarak öğrenip belirli bir tekrar ile beyin aktivitilerini değiştirme varsayımı üzerine kurulmuş invaziv olmayan (non-invasive) bir tekniktir. Sinirsel geribildirim seanslarında kişinin o anlarda kaydedilen EEG(Elektroensefalografi)’sindeki beyin dalgalarıyla ilgili bilgiler kişiye görsel ve/veya işitsel çıktılarla sunulur ve kişiden bunun belli yönlerini kontrol altına alması sağlanır. Örneğin denek beyni arzulanan belli bir miktarda beta dalgası oluşturduğunda renkli/canlı içeriklerin döndüğü video denek ekranında döner. Diğer yandan daha az uyanık ya da farkındalık haline düştüğünde video soluklaştırılır ve karartılır. Böylelikle videonun karartılmadan nasıl izlenebileceğini beyniniz kendi aktivitesini modifiye ederek hızlıca öğrenebilecektir.

Sinirsel geribildirim ile kişinin yaşamış olduğu probleme veya ihtiyacına göre beynin ilgili bölgesinde ilgili frekanstaki dalgayı değiştirmek gerekiyorsa ona göre bir tedavi protokolü düzenlenerek öğrenme/değiştirme ortamı sunulur. Birey bu seanslarda düşüncesi ile beyin dalgaları arasındaki ilişkiyi görerek istediği doğrultuda kontrol edebilmeyi öğrenir. Bu edinim çocuklarda sıklıkla dikkat eksikliği – Hiperaktivite (DEHB) bozukluğunun tedavisinde, duygusak ve davranışsal sorunların onarımında, öğrenme ve gelişim bozukluklarının gerilmesinde; yetişkinlerde ise stres yönetimi, obsesyon, uyku bozukluğu gibi bir çok problemli alanda bir nevi ilaçsız beyin egzersizi seçeneği ile değişim alternatifi sunabilmektedir. Diğer tedavi yöntemlerine göre bir diğer önemli pozitif yanı da sinirsel geribildirim deneğin durumundan ve seansı uygulayan klinisyenin uzmanlık seviyesinden tamamen bağımsız olarak sonuç verebilen teknoloji destekli kişisel bir öğrenme biçimidir.

Ayrıca mutlaka fonksiyon bozukluklarının giderimi olarak da algılanmamasi gereken bir durumdur. Örneğin okul, spor ve/veya iş hayatlarında başarılı olmak ya da performansı yükseltmek için de kullanılabilecek bir tekniktir. Çünkü öğrenme, hafıza, dikkat ve ruh hali üzerinde çok ciddi katkıları olduğu birçok bilimsel çalışma ile ispatlanmıştır. 

Şu sıralarda meditasyon amaçlı geliştirilen EEG temelli kablosuz embedded (gümülü) sinirsel geribildirim projesini geliştirme aşamasında olan bir şirkete hem danışmanlık verdiğimden hem de bizzat işin mutfağında olduğumdan kısa bir şekilde buraya içerik girerek paylaşmak istedim. Sorularınız olursa lütfen iletişim sayfamdan benimle irtibata geçiniz.

Tipik beyin aktivite frekans aralıkları ve rolleri

Delta (0-4 Hz) derin uyku
Theta(4-8 Hz) hayal kurma
Alpha(8-12 Hz) relaksasyon
SMR (Sensorimotor Rhythm) (12-15 Hz) konsantrasyon
Beta1(15-18 Hz) problem çözme
Beta2(18-25 Hz) anksiyete

Buradaki formulizasyon veya gruplandırma oldukça basitleştirme sonucunda elde edilmiştir. Çünkü ilgili dalga tipleri çok farklı işlevlerin üstleniciliğini de yapabilmektedir.


error: Content is protected !!