Humanoid Projesi

[Constantin]

Amaç:
İnsanlık için Robotik, yeni bir teknolojik güç gösterisi alanı.Robotik karakterler onlarca filmin başrol oyuncusu olurken,Robotik yaşam sadece Bilim kurgu yazarlarının ilgilendiği marjinal bir konu değil artık.Peki, bilim ve teknoloji cephesinde durum nedir ? Sahip olduğumuz Teknoloji ile Humanoid yapabilirmiyiz? Bir süredir hem teorik hem de pratik olarak üzerinde çalıştığım konuları özetler şeklinde bir proje çözümlemesi mantığı altında birleştirdim ve aşağıdaki bildiri ortaya çıktı.

Humanoid'i bir Proje gibi ele alalım ve sistematik bir şekilde inceliyelim.Böylece Humanoid'i yapıp yapamıyacağımız da kendiliğinden anlaşılacak...

Mimari :
iki bölümde inceliyelim..
A.Bilişsel Mimari ( Zeka, Akıl )
B.Konstruktif Mimari ( Konstruksiyon,Beden )

A-Bilişsel Mimari ( Zeka ):
1.Algılama ( Veri toplama )
2.Veri Depolama ( Fiziksel Bellek)
3.Öğrenme ( Veri işleme,ilişkilendirme,sınıflandırma)
4.Bilinç
a.İçtepiler(güdüler),(Alt bilinç)
b.Değerlendirme ve Karar verme ( Üst Bilinç)
5.Dil ( iletişim kurma yeteneği, Fonolojik ve Semantik fonksiyonlar)

B-Konstruktif Mimari ( Beden ):
Konstruksiyon ve alt birimler
a.İskelet ( Taşıyıcı konstrüksiyon)
b.Kas-motor sistemi ( Devinim)
c.Tendonlar ( Güç aktarım sistemleri)
d.Algı araçları ( Sensörler)
e.Sinir sistemi ( Algıları ileten bilgi ağı)
f.Dolaşım sistemi ( Güç ve besleme devreleri)
g.Denge sistemi ve iç tepisel karar mekanizmaları.
h.Beyin ( Bilişsel işlemci)
j.Enerji ( Güç kaynağı)
k.Çoğalma ( Yeniden Yapılanma-Re Construction)
l.İletişim ( Konuşma ile ilgili motor fonksiyonlar )

Terminoloji ve Yöntem:
Projenin ismini Humanoid olarak seçmemin sebebi,insan benzeşimli fakat tamamen yapay bir Strüktürü tanımlamak isteyişimdendir.( Biraz da homo sapien,hominide gibi kelimeleri çağrıştırmasından dolayı sempati duymuş olabilirim.) Projeyi bir tasarım çözümlemesi mantığı ile ele almaya çalışacağım.Çünkü Humanoid,bir makineden öte,kompleks bir tasarım olmalıdır.Bu yöntemin herkese faydalı olacağını umuyorum.Humanoid projesi aslında mühendislik analizlerin yanında insanın kendi geleceğini kurgularken nasıl bir strateji izleyeceğini etkilemesi bakımından,Etik, Antropolojik,hukuksal ve felsefi ( insan varoluşu açısından) problemlerinin de irdelenmesini gerektiriyor.Bunları da kavramsal alt başlıklar bölümünde incelemeye çalışacağım. Mistik inanışlar ve Dinler tarafından kutsal ilan edilmiş insanoğlu ( Homo Sapiens ) ile onu taklit eden bir Makine -Tasarım olacak Humanoid ' i karşılaştırmaya karar verdiğimde,yerleşik terimlerle mühendislik terimleri bir arada kullanmanın daha doğru olacağını düşündüm.Ancak insan bedenini incelerken onu bir makine ve konstruktif bir tasarım olarak ele alacağım ve yukarıdaki başlıklarda sözü geçen konuları ve kavramları insan - Humanoid şeklinde karşılaştırmalı olarak inceliyeceğim. Bazı alanların daha geniş ele alınması veya bazılarının yüzeysel geçilmesi uzmanlık alanlarımın kapsamından kaynaklanmaktadır.Çünkü burada incelenecek herbir alan bir alt mühendislik ve uzmanlık konusudur.Sonuçta ortaya çıkacak çalışma bir Taslak - Bildiri den ibaret olacaktır.

Yorumlar ve Kavramsal alt başlıklar :
a.Ekolojik Çevresi ve nesneler ile olan mekanik ve bilişsel ilişkileri
b.Yetenekleri (Kararları uygulama becerisi,Bilişsel becerileri ile mekanik becerilerinin uyumu)
c.Hayatta kalma ve varolma isteği.
d.Düzen yaratma becerisi ile Varoluş sürecine katkısı.( Entropi )
e.Kültür ( Bilginin ve varoluş becerisinin dil aracılığı ile kavramlara dönüştürülerek sonraki kuşaklara aktarılması.İnsanları bireylerden öte "İnsanlık" yapan bilgi birikimi.)
f. Ahlaki ( Etik ), Antropolojik,felsefi ve hukuksal sorunlar.

Sonuç : Tasarım ilkeleri ve bileşenlerinin sistematik Dizini

A-Bilişsel Mimari( Zeka ):
1.Algılama:
Algılar bilişsel mimarinin veri input'larıdır.Yani bilginin oluşması için veri girişi gerekir.Aşağıda Algı türlerini ve benzer yapay sistemleri incelemeye çalışacağım.

a.Görsel algılama:
İnsan:
Görme eylemini başlatan ışık, ortamı dolduran fotonlardan oluşmakta.Fotonlar,güneşten veya bir ışık kaynağından atılan elektronlarla çarpışarak zincirleme bir enerji reaksiyonu oluşturarak ışık ışınlarını oluştururlar.Evrende salınan enerjinin sadece dar bir skalasını algılayabiliyoruz.Görünebilir ışık, 670 Nm - 410 Nanometre genliğinde, 740 THertz – 440 TerraHertz frekansında, 21000 K – 36000 Kelvin ışık ısısı değerleri arasındadır.Sınıflandırdığımız diğer foton ışınımları, örneğin kızılötesi, morötesi ışınlar veya radyo dalgalarını ancak imal ettiğimiz cihazlar sayesinde algılamaktayız.Beynimiz, ışığın sahip olduğu tüm parametreleri kullanarak nesnenin iki boyutlu görüntüsünü ve renklerini oluşturur. Üç boyutlu algılama, Gözün arka bölümünde üzerinde ışığa duyarlı hücreler bulunan iki boyutlu bir düzlem üzerinde, ışık ve gölge yoğunluğu bulunan iki boyutlu resmin, beynin arka ( parietal,oksipital ) bölümünde yorumlanması ile oluşur.Yani biz nesneleri Gözün Optik prensipleri yüzünden iki boyutlu algılarız, ancak beyin fotoğrafın üzerindeki açık ve koyu bölgeleri yorumlayarak nesnenin diğer koordinatlarını anlamamızı sağlar.İnsanın renk algılama veya oluşturma yeteneğinin Red(kırmızı),Green(Yeşil),Blue(Mavi) renkleri daha etkin ayrıştırdığı ortaya çıkmıştır.Bunun için dijital ortamdaki renk algoritmaları RGB üzerine kuruludur.RGB algoritması gözün görebildiği (Hue-16 milyon renk) tüm renkleri yaklaşık olarak tanımlar.Renkler,yansımanın bir sonucu olarak beyin tarafından yaratılmış,belkide sadece bazı canlılara özgü kavramlardır.Fizikte Renk diye temel bir kavram yoktur.Renkler nesnelerin yüzey gerilimlerinin ışığın baskısına verdiği tepkiyi beynin sınıflandırması sonucu oluşmuş sanal kavramlardır.Bu yüzden bazı canlılar renkleri algılayamaz.Nesnenin yüzeyine çarpan ışık bir baskı oluşturur.Bu baskının bir bölümünü nesnenin yüzeyi rezonansa geçerek sönümler.Böylece yansıyan ışığın dalga boyu,derinliği,şiddeti,enerjisi gibi parametreleri değişime uğrar.Beynimiz kendi içinde bu parametreleri alt ve üst değerler olarak skalalara ayırmış ve sınıflandırmıştır.Her bir skala beynimizde bir renk çağrışımı şekline dönüşür.Bu durum,canlının bir bakışta nesnenin nitelikleri ile ilgili bilgi edinmesi için tasarlanmış çok gelişmiş bir algılama meydana getirmiştir.Nesnelerin yüzey gerilimleri,onların sert veya yumuşak olmaları,pütürlü veya parlak olmaları,organik veya inorganik olmaları gibi canlı için çok önemli bilgileri,nesnenin yanına gitmeden ona dokunmadan uzaktan edinmesini sağlar.Bu canlının hayatta kalması için çok önemlidir.

Humanoid:
RGB kodlaması ve projeksiyonu mantığına dayanan iki boyutlu resim oluşturma ve bunu sayısal olarak saklıyabilme yeteneğine bugünkü teknoloji ile ulaşmış durumdayız.Kayıt türüne göre çeşitli görsel algoritmalar geliştirildi.Ancak şu anda bu bilginin işlenmesi ve karşılaştırılması konusunda araştırmalar devam ediyor.Bu konu ile ilgili Bkz.Yapay-Zeka.org sitesinde yayınlanan editöre ait örüntü tanıma dersleri ve Algılama,Örüntü ve Görsel Tanımlama 1-2 başlıklı yazılarım.Görsel tanımlamanın algılamayı oluşturan, ki bu bilgi toplama ve karşılaştırma gibi süreçlerden oluşmaktadır,en önemli adım olduğunu düşünüyorum.Bu bağlamda henüz etkin ve hızlı bir karşılaştırma oluşturulamadığını kabul etmek zorundayız.Tanımlama ile ilgili algoritmalar önce resmi siyah beyaza indirgeyerek kontrastı arttırmakta ( Buna Histogram eşitleme metodu deniyor.) ve belirgin formal oluşumları işaretlemektedir.Oysa Renklerin yaşamsal verilerin anlaşılmasında önemli rolü vardır.Her rengin bir psikolojiye karşılık geldiğini biliriz. Üç temel Renk: Kırmızı yı şiddetli bir uyaran yapan, kırmızı nın kan ın rengi olmasıdır.Çoğu insan kan görünce fenalaşır.Bu belkide organik makinenin kendi içini açmaması için konulmuş bir doğal programdır.Mavi rengin rahatlatıcı olmasının sebebi insana oksijen yani hayat veren gökyüzünün renginin mavi olması olabilirmi ? Sarı rengin canlandırıcı olmasının sebebi ise canlılara enerji veren güneşin rengi olmasıdır.Dolayısı ile renkler,doğanın anlaşılmasında,nesnelerin tanımlanmasında önemli rol oynadığı için onları bir şekilde sistemimize dahil etmeliyiz.Histogram indirgeme metodunu kullanan Yüz karşılaştıran bazı yazılımlar var,ancak bunlara üç boyutlu tanımlama ve zamana bağlı değişkenleri ( yaşlanma vb. ) hesaplayabilecek modüllerin eklenmesi gerekir.Nesnelerin geçirdiği değişiklikler gibi değişkenlerin zaman içinde öğrenilerek pekiştirilmesi( konsolidasyon ) ile üstesinden gelinebilir.Bu noktada bir kavrama bağlanmış çok sayıda görsel veri saklanması gerektiği ortaya çıkıyor.En usta olduğumuz örüntü tanımlama alanı olan görsel tanımlama konusunda bile daha çok yol almamız gerekiyor.

b.İşitsel algılama:

İnsan:
Gaz moleküllerinin çarpışarak titreşmesi ile oluşan ses,atmosfer bulunan gezegenlere özgüdür.Sesin oluşması için öncelikle atmosfer ve rezonansa geçebilecek yoğunlukta maddeler gerekir.Tabi bunun içinde bir miktar kütle çekimi bulunmalıdır.Demek ki bu algılama Evrenin her yerinde etkin değildir.Ses dalgalarının profili ışık dalgalarına benzer.Derinliği ve frekansı vardır.İnsanın iç kulak sistemi,ses titreşimlerini algılayan bir diyafram,ve bu titreşimleri elektrik akımına çeviren bir arabirimden oluşur.Beynin ( parietal,oksipital ) arka bölümünde yer alan işitsel merkezler ve uyanıklık merkezi olan prefrontal korteks ve Lokus Sereleus (uyaranları ayrıştırır.),Ses sinyallerinin dilsel kodlama - uyaran ayrımını yapar. Böylece doğal uyaranlar ile kelimeler ayrılmış olur.( Leksikal işlem ).Dilsel kodlama,insanın ilkel çağlarda geliştirdiği müthiş bir iletişim metodudur.Diğer canlıların veya primatların da ( insansı maymunlar) ilkel seslerden oluşan basit bir anlaşma yolu varsa da,binlerce kelime içeren insanın dili ile karşılaştırılamaz.
Humanoid:

Ses titreşimlerinin,frekans ve derinlik gibi parametrelerinin sayısallaştırılması ile dijital ses kaydı,analizi ve depolanması yapılabiliyor.Buradaki tek sorun, şu an analizlerin yavaş gerçekleşiyor oluşu.Görsel tanımlamadaki histogram indirgeme gibi,sese de onu kirleten gürültülerden (Noise) arındırmak için filtreler ve indirgeme işlemleri uygulamak gerekiyor. Elbette sesler,anlaşılır verilere çevrilerek depolanabilirler.Ancak en önemlisi,Lokus Sereleus bölgesi gibi Uyaranlarla kelimeleri ayrıştıran bir merkez yapmaktır.

c.Dokunma ile algılama:
İnsan:
Bedenin her mm2 sini saran elektrokimyasal bir sinir ağı ile etkin bir dokunma duyusuna sahiptir.Nesnelerin ıslak-kuru veya sert-yumuşak olduğunu hissedebilecek bir kimyasal algı elektrik akımı ile beyine iletilir.
Humanoid: Şu anda bu algılamaya en yakın algılamayı piezo elektrik rezist'ler ve nem sensörleri ile elde edebiliriz.Piezo elektrik rezistler elektrik üretebilen kristallerden oluşur.Bu kristaller üzerine yapılan baskı ile doğru orantılı olarak elektrik üretirler.En basit örneği çakmaklarımızdaki manyetolardır.

d.Koku ile algılama:
İnsan:
Burundaki algılayıcılar maddeye ait molekülleri yakalayıp ayrıştırabilirler.
Humanoid:
Buna benzer koku analizatörleri mevcuttur.Ancak şu anda bu sistemler hantal ve pahalıdır.

e.Tat alma ile algılama:
Bu algı biçimi koku ile büyük benzerlik taşır.

2.Depolama:
Verinin depolanması yani bellek fonksiyonları geri çağrılmaları ve işlenmeleri açısından gereklidir.Sistemin varlığını sürdürebilmesi için bilginin dinamik ve kalıcı olması zorunludur.

İnsan:
Bellek,anlık bellek,yakın bellek ve uzak bellek olarak üç bölümde toplanmıştır.Bilginin üçü arasındaki geçiş evrelerine Konsolidasyon ( Pekiştirme ) deniyor.Bilgi,bilinç tarafından karşılaştırma ve değerlendirme sürecinden geçirilmeden uzak belleğe iletilmez.Bilgisayarımızın belleğinde bilginin hangi formatta ve nasıl saklandığını biliyoruz.Ancak organik sistemlerde algılardan gelen bilgilerin hangi formatlarda saklandığı tam olarak çözülebilmiş değildir.Sadece bu depolamanın beynin organik yapısından dolayı kimyasal bir kodlama içerdiğini tahmin etmekteyiz.Bildiğimiz,genel anlamda bilginin, nörotransmitterler ile tetiklenen 0 ve 1 mantığı olarak açıklayabileceğimiz ikili sistem içeren boolean mantığı ile gerçekleştiği.Bunuda bir cins proteinin sentezlenmesi = 1 veya dışlanması = 0 şeklinde ifade ediyorlar.Beynin çeşitli algı sistemleri ve bunlarla ilgili işlemleri ve depolamaları yapan farklı merkezlere sahip olduğunu biliyoruz.Bunlara ait ikili kodlardan oluşan fakat farklı kimyasal formatlar bulunabilir.Beyinde bu amaçla üretilen kimyasalların sayısal karşılıkları ve matematik algoritmaları önem taşımaktadır.Bunların çözümü,Gen haritasının çıkarılması kadar ses getirecektir.Çünkü eğer bu gerçekleşirse beyne direkt olarak kimyasallar yardımı ile veri yazabilir ve okuyabiliriz.Veri transferi bulunursa klonlanan bedene anıların ve bilgilerin yüklenmesi ile ölümsüzlük gerçekleşebilir.Ölümsüzlüğü bulan insan için ikinci aşama gen terapisi ile nitelikli ve az sayıda insan üretimi olacaktır.İşte tam da bu noktada Humanoid'lerin yani insanları yoracak ağır işleri üstlenecek yeni bir türün varlığı için çok fazla sebep olacaktır.( Humanoidler,daha az enerji harcayacaklar,doğal kaynak tüketmeyecekler,yorulmayacak ve şikayet etmeyecekler.)
Humanoid:
Sensörlerden gelen sayısal Verileri ikili sistem ile elektromanyetik disklere depolanabiliyor.Ses,Görüntü gibi veriler için farklı formatlar var.Böylece gelen bilginin kolayca hangi algıya ait olduğunu da ayırıp sınıflandırabiliriz.Önceleri,beyinde verilerin boolean mantığı ile değil daha esnek bir mantık ile saklandığı düşünülüyordu.Ancak benim kişisel fikrim beyne esnekliğini kazandıranın verinin kayıt türü değil,değerlendirme yeteneğindeki esneklik olduğudur.Depolama mantığının aynı olması işleri kolaylaştırmakla birlikte,beynin bilgiyi nasıl sınıflandırdığının tam anlaşılamamasından dolayı,benzer bir esneklik için biraz daha araştırma yapmamız gerekiyor. Konsolidasyon işlemi sırasında verinin nekadar süre ile oluşturduğumuz tampon bellekte ( anlık bellek + yakınbellek ) tutulacağına sanırım sistemin konu ile tüm bağlantılarını kapatmasından sorumlu ek bir merkez karar verecek.Bu belki tüm bilişsel dinamikleri kontrol eden bir uyanıklık merkezi olacaktır.

3.Öğrenme:
Öğrenme süreci,Verinin belleğe depolanmasından önceki karşılaştırma ve sınıflandırma sürecidir.Aynı zamanda algılardan gelen ham bilgi bu süreçte belleğin anlayabileceği formatlara dönüşür.
İnsan:
İnsanın uyum sürecinin başlıyabilmesi için bilgiye ihtiyacı vardır.Bilgi toplama süreci algılarla başlıyor.Görüntü, ses, koku gibi sensörlerden topladığı bilgileri toplayıp sınıflandıran bilincimiz, bunları belleğimizin veri tabanına depolar.İnsan, karşısına çıkan bir nesneyi öğrenirken, nesne hakkında tüm algıları ile bilgi toplamaya çalışır.Nesneyi görür, dokunur, koklar ve tınısını dinler. Bu bilgiler belleğe depolanırken nesneyi işaret etmek üzere aralarında ilişkiler kurulur. Artık ona ait koku algılandığında ona ait olan görüntü ve ses de kendiliğinden bilince çağrılacaktır. Nesneye ait objektif veriler,yani ölçülebilir (nicel) bilgiler, kavram kütüphanesinin özel bölümüne diğer bilgilerle yine ilişkiler kurularak depolanır.Daha sonra ise Bilinç tarafından değerlendirme sonucu oluşturulan subjektif veriler yine kavram kütüphanesinin farklı bir bölümüne depolanacaktır.Bir nesnenin öğrenilmesi demek sadece nicel olarak sınıflandırılması değil,aynı zamanda bu nesnenin insanın türdeşleri tarafından nasıl kullanıldığı veya nasıl tanımlandığı gibi soyut bir takım verilerinde öğrenilmesini gerektirir.Bunun haricinde,algı ile gelmeyen, Kültür ile aktarılan,yani insanın pratik yaşam ile ilişkisini kurmakta zorluk çektiği soyut kavramları da öğrenmesi gerekir.Büyük ihtimalle insan zekası,doğadan gelen primitif seslerle dilsel sesleri ( işitsel kodlar ) birbirinden ayırarak bu fonetik karmaşaya konsantre olabilme becerisini sonradan kazanmıştır.( 3,5 milyon yıllık Evrim süreci içinde..) Beynin işitsel fonksiyonlarla ilgili bölümlerinin işlem gücü de büyük ölçüde artmıştır.Ancak bu türden kompleks beceriler büyük bir veri kapasitesi gerektirir.Bellek, veri kapasitesini unutma süreci ile korur.Yani, unutmak bir kayıp değil bir koruma mekanizmasıdır. Çünkü bellek sınırlı, öğrenilecek bilgi ise sınırsızdır. Bellek sık sık karşısına çıkan canlı veya cansız nesneler ile ilgili bilgileri korurken, kullanılmayan bilgileri unutmaya başlar.Örneğin ilk önce görüntülerde çözünürlük kayıpları başlar. Sesler ve kokular görsel verilerden daha çabuk unutulur. Sıkıştırılarak veri kaybına uğratılan bilgiler belleğin kullanılmayan bölümlerine doğru kaydırılır. Böylece yeni bilgiler için bellek veri tabanında yer açılır.
Humanoid:
Yapay zeka üzerinde çalışan bilim adamları önceleri gerekli bilgileri programlamak yolunu seçiyorlardı. Ancak bunun anlamsız bir uğraş olduğu çok geçmeden anlaşıldı. Çünkü robotun doğa içinde varolabilmesi için sınırsız bilgiye ihtiyaç vardı.Bu yüzden şu anda tüm yapay zeka projelerinde Öğrenme öne çıkmış durumdadır.Sensörlerden gelen bilgilerin sınıflandırılması ve ilişkilendirilmesi en doğru seçenek olacaktır.Gelen bilgileri Nicel-Nitel-Uyaran şeklinde ayıracak bir Uyanıklık merkezi olacaktır.Etiketlendirme yani kodlama sayısal olacağı için şu anki bilgisayar sistemine uyarlanması çok kolaydır.Kavramların ve tanımların esnek ve çoğul olması ancak aynı kavramın farklı açılımlarının öğrenilmesi ile olabilir.Mantıksal tepkilerin yani duruma uyan çoğul kavramlardan en uygun olanının tepkiselleşmesi ise esnek ve etkin bir karşılaştırma sorgusunu gerektirir.Bütün bu çoğul ve alternatif veri sistemleri ister istemez veri kapasitesini zorlar.Veriyi koruyabilmek için tıpkı beynin yaptığı gibi onları unutmak yani Huffman Algoritması benzeri algoritmalarla sıkıştırarak saklamak gerekecektir.Belki de sıkıştırma katsayısını belirleyecek olan bilgilerin tekrar kullanım sıklığıdır.Çok sıkıştırılan bilgi (yani en az kullanılan) daha çok veri kaybına uğrayacaktır.