ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

More profile about the speaker
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com
TED2010

Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge

Stephen Wolfram: Her Şey Teorisini Hesaplamak

Filmed:
1,811,819 views

Mathematica'nın yaratıcısı Stephen Wolfram, var olan tüm bilgiyi hesaplanabilir -- aranabilir, işlenebilir ve kullanılabilir -- hale getirme macerasını anlatıyor. Kendi buluşu olan yeni arama motoru Wolfram Alpha ile hedefi, kainatın düzenine ait fizik kurallarını modelleyip açıklamaktan daha azı değil.
- Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
So I want to talk todaybugün about an ideaFikir. It's a bigbüyük ideaFikir.
0
1000
3000
Bugün bir fikir hakkında konuşmak istiyorum. Büyük bir fikir.
00:19
ActuallyAslında, I think it'llolacak eventuallysonunda
1
4000
2000
Aslında, bu fikrin sonunda,
00:21
be seengörüldü as probablymuhtemelen the singletek biggesten büyük ideaFikir
2
6000
2000
geçtiğimiz yüzyılda çıkmış tek büyük
00:23
that's emergedortaya in the pastgeçmiş centuryyüzyıl.
3
8000
2000
fikir olarak görüleceğini düşünüyorum.
00:25
It's the ideaFikir of computationhesaplama.
4
10000
2000
Bu hesaplama fikridir.
00:27
Now, of coursekurs, that ideaFikir has broughtgetirdi us
5
12000
2000
Şimdi, elbette ki bu fikir bize bugün
00:29
all of the computerbilgisayar technologyteknoloji we have todaybugün and so on.
6
14000
3000
sahip olduğumuz bütün bilgisayar teknolojisini de getirdi.
00:32
But there's actuallyaslında a lot more to computationhesaplama than that.
7
17000
3000
Ama aslında hesaplama fikrinin daha çok işi var.
00:35
It's really a very deepderin, very powerfulgüçlü, very fundamentaltemel ideaFikir,
8
20000
3000
Bu çok derin, çok güçlü, çok temel bir fikir ve
00:38
whosekimin effectsetkileri we'vebiz ettik only just begunbaşladı to see.
9
23000
3000
bunun etkilerini yeni görmeye başladık.
00:41
Well, I myselfkendim have spentharcanmış the pastgeçmiş 30 yearsyıl of my life
10
26000
3000
Ben hayatımın son 30 senesini hesaplamayı
00:44
workingçalışma on threeüç largegeniş projectsprojeler
11
29000
2000
oldukça ciddiye almaya çalışan
00:46
that really try to take the ideaFikir of computationhesaplama seriouslycidden mi.
12
31000
3000
üç büyük projede çalışarak geçirdim.
00:50
So I startedbaşladı off at a younggenç ageyaş as a physicistfizikçi
13
35000
3000
Genç yaşta, bilgisayarları araç olarak kullanan
00:53
usingkullanma computersbilgisayarlar as toolsaraçlar.
14
38000
2000
bir fizikçi olarak başladım.
00:55
Then, I startedbaşladı drillingdelme down,
15
40000
2000
Sonra, daha derinlere indim,
00:57
thinkingdüşünme about the computationshesaplamalar I mightbelki want to do,
16
42000
2000
yapmak istediğim hesaplamalar hakkında düşündüm,
00:59
tryingçalışıyor to figureşekil out what primitivestemel öğeler they could be builtinşa edilmiş up from
17
44000
3000
hangi ilklerden oluşturulabileceklerini ve nasıl mümkün olduğunca
01:02
and how they could be automatedotomatikleştirilmiş as much as possiblemümkün.
18
47000
3000
otomatize edilebileceklerini tahmin etmeye çalıştım.
01:05
EventuallySonunda, I createdoluşturulan a wholebütün structureyapı
19
50000
2000
Neticede, sembolik programlamaya dayalı
01:07
basedmerkezli on symbolicsembolik programmingprogramlama and so on
20
52000
2000
tam bir yapı hazırladım ve bu da
01:09
that let me buildinşa etmek MathematicaMathematica.
21
54000
2000
Mathematica'yı oluşturmamı sağladı.
01:11
And for the pastgeçmiş 23 yearsyıl, at an increasingartan rateoran,
22
56000
2000
Ve son 23 yıldır, giderek artan bir hızla,
01:13
we'vebiz ettik been pouringdökme more and more ideasfikirler
23
58000
2000
daha fazla yeni fikir ve yetenekleri
01:15
and capabilitiesyetenekleri and so on into MathematicaMathematica,
24
60000
2000
Mathematica'ya eklemekteyiz,
01:17
and I'm happymutlu to say that that's led to manyçok good things
25
62000
3000
ve bunun Ar-Ge, eğitim ve diğer birçok alanda
01:20
in R & D and educationEğitim,
26
65000
2000
iyi işlerin yapılmasını sağladığını
01:22
lots of other areasalanlar.
27
67000
2000
söylemekten mutluyum.
01:24
Well, I have to admititiraf etmek, actuallyaslında,
28
69000
2000
Açıkçası, itiraf etmeliyim ki
01:26
that I alsoAyrıca had a very selfishbencil reasonneden for buildingbina MathematicaMathematica:
29
71000
3000
Mathematica'yı oluşturmak için çok bencil bir nedenim de vardı.
01:29
I wanted to use it myselfkendim,
30
74000
2000
Onu kendim kullanmak istedim,
01:31
a bitbit like GalileoGalileo got to use his telescopeteleskop
31
76000
2000
Galileo'nun 400 yıl önce kendi teleskobunu
01:33
400 yearsyıl agoönce.
32
78000
2000
kullanması gibi.
01:35
But I wanted to look not at the astronomicalastronomik universeEvren,
33
80000
3000
Ama ben astronomik evrene değil, hesaplama evrenine
01:38
but at the computationalbilişimsel universeEvren.
34
83000
3000
bakmak istiyordum.
01:41
So we normallynormalde think of programsprogramlar as beingolmak
35
86000
2000
Normalde programları, çok özel amaçlar için
01:43
complicatedkarmaşık things that we buildinşa etmek
36
88000
2000
oluşturduğumuz karmaşık şeyler
01:45
for very specificözel purposesamaçlar.
37
90000
2000
olarak görürüz.
01:47
But what about the spaceuzay of all possiblemümkün programsprogramlar?
38
92000
3000
Peki ya tüm muhtemel programlar uzayına ne demeli?
01:50
Here'sİşte a representationtemsil of a really simplebasit programprogram.
39
95000
3000
Burada çok basit bir programın gösterimi var.
01:53
So, if we runkoş this programprogram,
40
98000
2000
Eğer bu programı çalıştırırsak,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
bunu elde ederiz.
01:57
Very simplebasit.
42
102000
2000
Çok basit.
01:59
So let's try changingdeğiştirme the rulekural
43
104000
2000
Şimdi bu program için kuralı
02:01
for this programprogram a little bitbit.
44
106000
2000
biraz değiştirmeyi deneyelim.
02:03
Now we get anotherbir diğeri resultsonuç,
45
108000
2000
Şimdi başka bir sonuç alıyoruz,
02:05
still very simplebasit.
46
110000
2000
halen çok basit.
02:07
Try changingdeğiştirme it again.
47
112000
3000
Tekrar değiştirmeyi deneyin.
02:10
You get something a little bitbit more complicatedkarmaşık.
48
115000
2000
Biraz daha karmaşık bir şey elde edersiniz,
02:12
But if we keep runningkoşu this for a while,
49
117000
2000
ama bunu bir süre çalıştırırsak,
02:14
we find out that althougholmasına rağmen the patternmodel we get is very intricatekarmaşık,
50
119000
3000
anlarız ki, sonuç desenimiz biraz karışık olsa da,
02:17
it has a very regulardüzenli structureyapı.
51
122000
3000
çok düzgün bir yapısı var.
02:20
So the questionsoru is: Can anything elsebaşka happenolmak?
52
125000
3000
Soru şudur : Başka bir şey olabilir mi ?
02:23
Well, we can do a little experimentdeney.
53
128000
2000
Bunun için ufak bir deney yapabiliriz.
02:25
Let's just do a little mathematicalmatematiksel experimentdeney, try and find out.
54
130000
3000
Hadi ufak bir matematik deneyi yapalım, deneyip bulalım.
02:29
Let's just runkoş all possiblemümkün programsprogramlar
55
134000
3000
Bu baktığımız türdeki tüm
02:32
of the particularbelirli typetip that we're looking at.
56
137000
2000
muhtemel programları çalıştıralım.
02:34
They're calleddenilen cellularhücresel automataotomatlar.
57
139000
2000
Bunlara hücresel otomatlar adı verilir.
02:36
You can see a lot of diversityçeşitlilik in the behaviordavranış here.
58
141000
2000
Buradaki davranışta çok fazla çeşitlilik görebilirsiniz.
02:38
MostÇoğu of them do very simplebasit things,
59
143000
2000
Çoğu çok basit şeyler yapıyor.
02:40
but if you look alonguzun bir all these differentfarklı picturesresimler,
60
145000
2000
Ama eğer tüm farklı resimler arasında,
02:42
at rulekural numbernumara 30,
61
147000
2000
30. kurala bakarsanız,
02:44
you startbaşlama to see something interestingilginç going on.
62
149000
2000
ilginç bir şeylerin döndüğünü görebilirsiniz.
02:46
So let's take a closeryakın look
63
151000
2000
O zaman hadi 30. kurala
02:48
at rulekural numbernumara 30 here.
64
153000
2000
daha yakından bakalım.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
İşte burada.
02:52
We're just followingtakip etme this very simplebasit rulekural at the bottomalt here,
66
157000
3000
Biz sadece şu aşağıdaki basit kuralı takip ediyoruz
02:55
but we're gettingalma all this amazingşaşırtıcı stuffşey.
67
160000
2000
ama tüm bu şaşırtıcı şeyleri elde ediyoruz.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Bu hiç de alıştığımız bir şey değil,
02:59
and I mustşart say that, when I first saw this,
69
164000
2000
ve söylemeliyim ki, bunu ilk gördüğümde,
03:01
it camegeldi as a hugeKocaman shockşok to my intuitionsezgi.
70
166000
3000
önsezilerim büyük bir şok yaşadı,
03:04
And, in factgerçek, to understandanlama it,
71
169000
2000
ve, aslında, onu anlayabilmek için,
03:06
I eventuallysonunda had to createyaratmak
72
171000
2000
Sonunda farklı bir bilim
03:08
a wholebütün newyeni kindtür of scienceBilim.
73
173000
2000
yaratmak zorunda kaldım.
03:11
(LaughterKahkaha)
74
176000
2000
(Gülüşmeler)
03:13
This scienceBilim is differentfarklı, more generalgenel,
75
178000
3000
Bu son 300 küsür yıldır kullandığımız
03:16
than the mathematics-basedMatematik tabanlı scienceBilim that we'vebiz ettik had
76
181000
2000
matematik bazlı bilimden farklı, daha genel
03:18
for the pastgeçmiş 300 or so yearsyıl.
77
183000
3000
bir bilimdir.
03:21
You know, it's always seemedgibiydi like a bigbüyük mysterygizem:
78
186000
2000
Bilirsiniz, doğanın bize çok karmaşık gelen
03:23
how naturedoğa, seeminglygörünüşte so effortlesslyzahmetsizce,
79
188000
3000
birçok şeyi nasıl görünüşte çok zahmetsizce
03:26
managesyönetir to produceüretmek so much
80
191000
2000
ürettiği bize büyük bir gizem
03:28
that seemsgörünüyor to us so complexkarmaşık.
81
193000
3000
gibi gelmiştir.
03:31
Well, I think we'vebiz ettik foundbulunan its secretgizli:
82
196000
3000
Sanırım biz onun sırrını bulduk.
03:34
It's just samplingörnekleme what's out there in the computationalbilişimsel universeEvren
83
199000
3000
O sadece hesaplama evreninde ne varsa onları örnekliyor
03:37
and quiteoldukça oftensık sık gettingalma things like RuleKural 30
84
202000
3000
ve çoğunlukla 30. Kural gibi şeyler elde ediyor
03:40
or like this.
85
205000
3000
ya da bunun gibi.
03:44
And knowingbilme that startsbaşlar to explainaçıklamak
86
209000
2000
Ve bunu bilmek, bilimde uzun zamandır
03:46
a lot of long-standingsürüncemede kalan mysteriesgizemler in scienceBilim.
87
211000
3000
süren gizemleri açıklamaya başlıyor.
03:49
It alsoAyrıca bringsgetiriyor up newyeni issuessorunlar, thoughgerçi,
88
214000
2000
Fakat sayısal indirgenmezlik gibi
03:51
like computationalbilişimsel irreducibilityirreducibility.
89
216000
3000
yeni sorunları da getiriyor.
03:54
I mean, we're used to havingsahip olan scienceBilim let us predicttahmin things,
90
219000
3000
Yani, biz bilimin bir şeyleri tahmin etmemize izin vermesin alışkınız,
03:57
but something like this
91
222000
2000
ama bunun gibi bir şey
03:59
is fundamentallyesasen irreducibleindirgenemez.
92
224000
2000
esas olarak indirgenemezdir.
04:01
The only way to find its outcomesonuç
93
226000
2000
Sonucunu etkin şekilde bulmanın tek yolu,
04:03
is, effectivelyetkili bir şekilde, just to watch it evolvegelişmek.
94
228000
3000
onun gelişmesini seyretmektir.
04:06
It's connectedbağlı to, what I call,
95
231000
2000
Bu benim hesaplama denkliği
04:08
the principleprensip of computationalbilişimsel equivalenceEşdeğerlik,
96
233000
2000
adını verdiğim prensibe bağlıdır,
04:10
whichhangi tellsanlatır us that even incrediblyinanılmaz simplebasit systemssistemler
97
235000
3000
bu prensibe göre inanılmaz basitlikteki sistemler bile
04:13
can do computationshesaplamalar as sophisticatedsofistike as anything.
98
238000
3000
herhangi bir şey kadar karmaşık hesaplamalar yapabilirler.
04:16
It doesn't take lots of technologyteknoloji or biologicalbiyolojik evolutionevrim
99
241000
3000
Rastgele hesaplama yapabilmek gibi hemen her yerde
04:19
to be ableyapabilmek to do arbitrarykeyfi computationhesaplama;
100
244000
2000
olan bir şeyi yapabilmek için,
04:21
just something that happensolur, naturallydoğal olarak,
101
246000
2000
çok fazla teknoloji veya biyolojik evrim
04:23
all over the placeyer.
102
248000
2000
gerekmez.
04:25
Things with ruleskurallar as simplebasit as these can do it.
103
250000
3000
Bu kadar basit kuralı olan şeyler bile yapabilir.
04:29
Well, this has deepderin implicationsetkileri
104
254000
2000
Bunun, bilimin sınırları hakkında,
04:31
about the limitssınırları of scienceBilim,
105
256000
2000
biyolojik süreçler ve
04:33
about predictabilityöngörülebilirlik and controllabilitykontrol edilebilirlik
106
258000
2000
ekonomilerin tahmin edilebilirliği ve
04:35
of things like biologicalbiyolojik processessüreçler or economiesekonomiler,
107
260000
3000
kontrol edilebilirliği hakkında, evrendeki zeka hakkında,
04:38
about intelligencezeka in the universeEvren,
108
263000
2000
özgür irade gibi sorular hakkında
04:40
about questionssorular like freeücretsiz will
109
265000
2000
ve teknoloji yaratma hakkında
04:42
and about creatingoluşturma technologyteknoloji.
110
267000
3000
derin imaları vardır.
04:45
You know, in workingçalışma on this scienceBilim for manyçok yearsyıl,
111
270000
2000
Bilirsiniz, bu bilim üzerinde yıllarca çalışırken
04:47
I kepttuttu wonderingmerak ediyor,
112
272000
2000
merak edip durdum,
04:49
"What will be its first killerkatil appUygulamanın?"
113
274000
2000
"Bunun ilk harika uygulaması ne olacak?"
04:51
Well, ever sincedan beri I was a kidçocuk,
114
276000
2000
Çocukluğumdan beri,
04:53
I'd been thinkingdüşünme about systematizingsystematizing knowledgebilgi
115
278000
2000
bilgiyi sistemleştirmek ve bir şekilde hesaplanabilir
04:55
and somehowbir şekilde makingyapma it computablehesaplanabilir.
116
280000
2000
yapmak konusunda düşünüyorum.
04:57
People like LeibnizLeibniz had wonderedmerak about that too
117
282000
2000
Leibniz gibi insanlar da 300 yıl önce bunu
04:59
300 yearsyıl earlierdaha erken.
118
284000
2000
merak etti.
05:01
But I'd always assumedkabul that to make progressilerleme,
119
286000
2000
Fakat hep sanıyordum ki ilerleme kaydetmek için,
05:03
I'd essentiallyesasen have to replicatetekrarlamak a wholebütün brainbeyin.
120
288000
3000
esasında tüm beyni kopyalamam gerekiyor.
05:06
Well, then I got to thinkingdüşünme:
121
291000
2000
Ama şimdiki düşüncem:
05:08
This scientificilmi paradigmparadigma of mineMayın suggestsanlaşılacağı something differentfarklı --
122
293000
3000
Benim bu bilimsel paradigmam farklı bir şey öneriyor.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
Ve, bu arada, Mathematica'daki
05:13
hugeKocaman computationhesaplama capabilitiesyetenekleri in MathematicaMathematica,
124
298000
3000
devasa hesaplama yetenekleri var elimde,
05:16
and I'm a CEOCEO with some worldlydünyevi resourceskaynaklar
125
301000
3000
ve büyük, delice projeler yapmak için
05:19
to do largegeniş, seeminglygörünüşte crazyçılgın, projectsprojeler --
126
304000
3000
maddi kaynağı olan bir üst düzey yöneticiyim.
05:22
So I decidedkarar to just try to see
127
307000
2000
Ve dünyadaki sistematik bilginin
05:24
how much of the systematicsistematik knowledgebilgi that's out there in the worldDünya
128
309000
3000
ne kadarını hesaplanabilir yapabileceğimizi görmeye
05:27
we could make computablehesaplanabilir.
129
312000
2000
çalışmaya karar verdim.
05:29
So, it's been a bigbüyük, very complexkarmaşık projectproje,
130
314000
2000
Bu gerçekleşeceğinden emin bile olamadığım,
05:31
whichhangi I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
büyük ve çok karmaşık bir projedir.
05:34
But I'm happymutlu to say it's actuallyaslında going really well.
132
319000
3000
Fakat aslında iyi gittiğini söylemekten mutluyum.
05:37
And last yearyıl we were ableyapabilmek
133
322000
2000
Ve geçen yıl Wolfram Alpha'nın
05:39
to releaseserbest bırakmak the first websiteWeb sitesi versionversiyon
134
324000
2000
ilk web site versiyonunu
05:41
of WolframWolfram AlphaAlfa.
135
326000
2000
yayımlayabildik.
05:43
Its purposeamaç is to be a seriousciddi knowledgebilgi enginemotor
136
328000
3000
Onun amacı soruların cevaplarını hesaplayan
05:46
that computeshesaplar answerscevaplar to questionssorular.
137
331000
3000
ciddi bir bilgi motoru olmaktır.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Bir deneyelim.
05:51
Let's startbaşlama off with something really easykolay.
139
336000
2000
Çok basit bir şeyle başlayalım.
05:53
HopeUmut for the besten iyi.
140
338000
2000
En iyisini umalım.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Çok iyi. Pekala.
05:57
So faruzak so good.
142
342000
2000
İyi gidiyoruz.
05:59
(LaughterKahkaha)
143
344000
3000
(Gülüşmeler)
06:02
Let's try something a little bitbit harderDaha güçlü.
144
347000
3000
Hadi daha zor bir şey deneyelim.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Diyelim ki.
06:07
some mathymathy thing,
146
352000
3000
Matematiksel bir şey yapalım
06:10
and with luckşans it'llolacak work out the answerCevap
147
355000
3000
ve umarız cevabını verebilir
06:13
and try and tell us some interestingilginç things
148
358000
2000
ve bize ilginç şeyler, ilgili matematik hakkında
06:15
things about relatedilgili mathmatematik.
149
360000
2000
şeyler anlatmaya çalışır.
06:17
We could asksormak it something about the realgerçek worldDünya.
150
362000
3000
Gerçek dünya hakkında bir şeyler sorabiliriz.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Bakalım, --bilmem--
06:22
what's the GDPGSYİH of Spainİspanya?
152
367000
3000
İspanya'nın GSMH'sı nedir?
06:25
And it should be ableyapabilmek to tell us that.
153
370000
2000
Ve bize bunu anlatabilmelidir.
06:27
Now we could computehesaplamak something relatedilgili to this,
154
372000
2000
Şimdi bununla ilgili bir hesaplama yapabiliriz,
06:29
let's say ... the GDPGSYİH of Spainİspanya
155
374000
2000
Varsayalım ki İspanya'nın GSMH'sını
06:31
dividedbölünmüş by, I don't know,
156
376000
2000
bölelim, bilmem ki,
06:33
the -- hmmmHmmm ...
157
378000
2000
--hmmm--
06:35
let's say the revenuegelir of MicrosoftMicrosoft.
158
380000
2000
Microsoft'un gelirine bölelim.
06:37
(LaughterKahkaha)
159
382000
2000
(Gülüşmeler)
06:39
The ideaFikir is that we can just typetip this in,
160
384000
2000
Esas fikir bunu, bu tür bir soruyu
06:41
this kindtür of questionsoru in, howeverancak we think of it.
161
386000
3000
aklımıza geldiği gibi yazıp sorabilmektir.
06:44
So let's try askingsormak a questionsoru,
162
389000
2000
O yüzden bir soru soralım,
06:46
like a healthsağlık relatedilgili questionsoru.
163
391000
2000
mesela sağlıkla ilgili bir soru.
06:48
So let's say we have a lablaboratuvar findingbulgu that ...
164
393000
3000
Varsayalım ki 50 yaşındaki bir erkeğin
06:51
you know, we have an LDLLDL levelseviye of 140
165
396000
2000
Düşük Yoğunluklu Lipoprotein seviyesinin
06:53
for a maleerkek agedyaşlı 50.
166
398000
3000
140 olduğunu bulan bir labaratuvar olsun.
06:56
So let's typetip that in, and now WolframWolfram AlphaAlfa
167
401000
2000
Bunu yazalım ve Wolfram Alpha şimdi
06:58
will go and use availablemevcut publichalka açık healthsağlık dataveri
168
403000
2000
gidip mevcut sağlık verilerini kullanacak
07:00
and try and figureşekil out
169
405000
2000
ve bu özelliklerdeki birinin
07:02
what partBölüm of the populationnüfus that correspondstekabül to and so on.
170
407000
3000
nüfusun hangi kesimine denk geldiğini bulmaya çalışacak.
07:05
Or let's try askingsormak about, I don't know,
171
410000
3000
Şunu sormayı deneyelim, bilmem ki,
07:08
the InternationalUluslararası SpaceUzay Stationİstasyonu.
172
413000
2000
uluslararası uzay istasyonu.
07:10
And what's happeningolay here is that
173
415000
2000
Ve orada olup biten şudur:
07:12
WolframWolfram AlphaAlfa is not just looking up something;
174
417000
2000
Wolfram Alpha sadece bir şeye bakmıyor;
07:14
it's computingbilgi işlem, in realgerçek time,
175
419000
3000
uluslararası uzay istasyonunun
07:17
where the InternationalUluslararası SpaceUzay Stationİstasyonu is right now at this momentan,
176
422000
3000
şu anda nerede olduğunu, ne kadar hızlı gittiğini vs
07:20
how fasthızlı it's going, and so on.
177
425000
3000
eş zamanlı olarak hesaplıyor.
07:24
So WolframWolfram AlphaAlfa knowsbilir about lots and lots of kindsçeşit of things.
178
429000
3000
Yani Wolfram Alpha bir sürü şey biliyor.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
Şu anda,
07:29
prettygüzel good coveragekapsama of everything you mightbelki find
180
434000
2000
herhangi bir standart referans kütüphanesinde
07:31
in a standardstandart referencereferans librarykütüphane.
181
436000
3000
bulabileceğiniz her şeyi içeriyor.
07:34
But the goalhedef is to go much furtherayrıca
182
439000
2000
Fakat hedef daha da ileri gitmek
07:36
and, very broadlyGenel olarak, to democratizedemokratikleştirmek
183
441000
3000
ve tüm bu bilgileri genişçe
07:39
all of this knowledgebilgi,
184
444000
3000
demokratikleştirmek,
07:42
and to try and be an authoritativeyetkili
185
447000
2000
ve tüm alanlarda otorite kaynağı
07:44
sourcekaynak in all areasalanlar.
186
449000
2000
olmaya çalışmak,
07:46
To be ableyapabilmek to computehesaplamak answerscevaplar to specificözel questionssorular that people have,
187
451000
3000
ve insanların sorduğu kendine özgü soruların cevaplarını hesaplamak,
07:49
not by searchingArama what other people
188
454000
2000
ve bunu başkalarının yazdığı
07:51
mayMayıs ayı have writtenyazılı down before,
189
456000
2000
bilgiler arasından arayarak değil,
07:53
but by usingkullanma builtinşa edilmiş in knowledgebilgi
190
458000
2000
aksine mevcut bilgileri kullanarak
07:55
to computehesaplamak freshtaze newyeni answerscevaplar to specificözel questionssorular.
191
460000
3000
bu özel sorulara taze yeni cevapları hesaplamaktır.
07:58
Now, of coursekurs, WolframWolfram AlphaAlfa
192
463000
2000
Wolfram Alpha tabii ki devasa
08:00
is a monumentallysabahım hugeKocaman, long-termuzun vadeli projectproje
193
465000
2000
büyüklükte, çok zorluklar içeren
08:02
with lots and lots of challengeszorluklar.
194
467000
2000
uzun vadeli bir projedir.
08:04
For a startbaşlama, one has to curatePapaz a zillionmilyonlarca
195
469000
3000
Başlangıç için zilyon tane farklı veri
08:07
differentfarklı sourceskaynaklar of factsGerçekler and dataveri,
196
472000
3000
kaynağını düzenlemek gerekir,
08:10
and we builtinşa edilmiş quiteoldukça a pipelineboru hattı of MathematicaMathematica automationOtomasyon
197
475000
3000
ve bunun için beşeri alan uzmanları ve Mathematica
08:13
and humaninsan domaindomain expertsuzmanlar for doing this.
198
478000
3000
otomasyonu altyapısını inşa ettik.
08:16
But that's just the beginningbaşlangıç.
199
481000
2000
Bu sadece başlangıç.
08:18
GivenVerilen rawçiğ factsGerçekler or dataveri
200
483000
2000
Ham gerçekler ve veriler ile
08:20
to actuallyaslında answerCevap questionssorular,
201
485000
2000
soruları gerçekten cevaplayabilmek için
08:22
one has to computehesaplamak:
202
487000
2000
hesaplamak gerekir,
08:24
one has to implementuygulamak all those methodsyöntemleri and modelsmodeller
203
489000
2000
bilimin ve diğer alanların yüzyıllar boyunca ortaya çıkardığı
08:26
and algorithmsalgoritmalar and so on
204
491000
2000
tüm o yöntemleri, modelleri,
08:28
that scienceBilim and other areasalanlar have builtinşa edilmiş up over the centuriesyüzyıllar.
205
493000
3000
ve algoritmaları vesaire uygulamak gerekir.
08:31
Well, even startingbaşlangıç from MathematicaMathematica,
206
496000
3000
Sadece Mathematica'yla başlamak bile,
08:34
this is still a hugeKocaman amounttutar of work.
207
499000
2000
çok büyük bir uğraştır.
08:36
So faruzak, there are about 8 millionmilyon lineshatlar
208
501000
2000
Şimdiye dek Wolfram Alpha'da
08:38
of MathematicaMathematica codekod in WolframWolfram AlphaAlfa
209
503000
2000
çok farklı alanlardaki uzmanlar tarafından yazılan
08:40
builtinşa edilmiş by expertsuzmanlar from manyçok, manyçok differentfarklı fieldsalanlar.
210
505000
3000
yaklaşık 8 milyon satır Mathematica kodu var.
08:43
Well, a crucialçok önemli ideaFikir of WolframWolfram AlphaAlfa
211
508000
3000
Wolfram Alpha hakkındaki en önemli fikir
08:46
is that you can just asksormak it questionssorular
212
511000
2000
sıradan konuşma dilini kullanarak
08:48
usingkullanma ordinarysıradan humaninsan languagedil,
213
513000
3000
ona soru sorabilmektir,
08:51
whichhangi meansanlamına geliyor that we'vebiz ettik got to be ableyapabilmek to take
214
516000
2000
bu demektir ki insanların girdi alanına yazdığı
08:53
all those strangegarip utterancessözler that people typetip into the inputgiriş fieldalan
215
518000
3000
tüm o tuhaf ifadeleri bir kenara atmak ve o yazılanları
08:56
and understandanlama them.
216
521000
2000
anlamlandırmaktır.
08:58
And I mustşart say that I thought that stepadım
217
523000
2000
Ve şunu söylemeliyim ki bu adım
09:00
mightbelki just be plainsade impossibleimkansız.
218
525000
3000
son derece imkansız olabilir.
09:04
Two bigbüyük things happenedolmuş:
219
529000
2000
İki büyük şey oldu.
09:06
First, a bunchDemet of newyeni ideasfikirler about linguisticsDil bilimi
220
531000
3000
İlki, hesaplama evrenini araştırmaktan gelen
09:09
that camegeldi from studyingders çalışıyor the computationalbilişimsel universeEvren;
221
534000
3000
dilbilim ile ilgili birtakım yeni fikirlerdir.
09:12
and secondikinci, the realizationgerçekleşme that havingsahip olan actualgerçek computablehesaplanabilir knowledgebilgi
222
537000
3000
Ve ikincisi, gerçekten hesaplanabilir bilgiye sahip olmak
09:15
completelytamamen changesdeğişiklikler how one can
223
540000
2000
birinin dili anlama girişimini
09:17
setset about understandinganlayış languagedil.
224
542000
3000
tamamen değiştirdiğinin farkına varmaktır.
09:20
And, of coursekurs, now
225
545000
2000
Ve, tabii ki, şimdi
09:22
with WolframWolfram AlphaAlfa actuallyaslında out in the wildvahşi,
226
547000
2000
Wolfram Alpha ortalıkta geziniyorken,
09:24
we can learnöğrenmek from its actualgerçek usagekullanım.
227
549000
2000
onun gerçek kullanımından bir şeyler öğrenebiliriz.
09:26
And, in factgerçek, there's been
228
551000
2000
Ve Wolfram Alpha ile
09:28
an interestingilginç coevolutionCoevolution that's been going on
229
553000
2000
onun kullanıcıları arasında gerçekten ilginç bir
09:30
betweenarasında WolframWolfram AlphaAlfa
230
555000
2000
ortak evrimleşme süreci
09:32
and its humaninsan userskullanıcılar,
231
557000
2000
meydana gelmiştir.
09:34
and it's really encouragingteşvik edici.
232
559000
2000
Ve bu gerçekten cesaret verici.
09:36
Right now, if we look at web queriessorgular,
233
561000
2000
Şu anda web sorgularına bakarsak,
09:38
more than 80 percentyüzde of them get handledele successfullybaşarılı olarak the first time.
234
563000
3000
%80'i ilk seferde başarıyla cevaplanıyor.
09:41
And if you look at things like the iPhoneiPhone appUygulamanın,
235
566000
2000
Ve iPhone uygulaması gibi şeylere bakarsanız,
09:43
the fractionkesir is considerablyönemli ölçüde largerdaha büyük.
236
568000
2000
bu oran oldukça daha büyük.
09:45
So, I'm prettygüzel pleasedmemnun with it all.
237
570000
2000
Yani tüm bunlardan memnunum.
09:47
But, in manyçok waysyolları,
238
572000
2000
Fakat birçok yönden,
09:49
we're still at the very beginningbaşlangıç with WolframWolfram AlphaAlfa.
239
574000
3000
halen Wolfram Alpha'nın en başındayız.
09:52
I mean, everything is scalingölçekleme up very nicelygüzelce
240
577000
2000
Demek istediğim, her şey güzelce büyüyor.
09:54
and we're gettingalma more confidentkendine güvenen.
241
579000
2000
Daha da emin oluyoruz.
09:56
You can expectbeklemek to see WolframWolfram AlphaAlfa technologyteknoloji
242
581000
2000
Wolfram Alpha teknolojisinin, daha birçok yerde
09:58
showinggösterme up in more and more placesyerler,
243
583000
2000
hem böyle bir sitedeki gibi halka açık
10:00
workingçalışma bothher ikisi de with this kindtür of publichalka açık dataveri, like on the websiteWeb sitesi,
244
585000
3000
veriler üzerinde çalışırken, hem de kişi ve şirketlere has
10:03
and with privateözel knowledgebilgi
245
588000
2000
özel veriler üzerinde çalışırken
10:05
for people and companiesşirketler and so on.
246
590000
3000
karşınıza çıkmasını umabilirsiniz.
10:08
You know, I've realizedgerçekleştirilen that WolframWolfram AlphaAlfa actuallyaslında givesverir one
247
593000
3000
Biliyorsunuz, Wolfram Alpha'nın bilgi-tabanlı hesaplama
10:11
a wholebütün newyeni kindtür of computingbilgi işlem
248
596000
2000
diyebileceğimiz yepyeni bir hesaplama
10:13
that one can call knowledge-basedbilgiye dayalı computingbilgi işlem,
249
598000
2000
yöntemi sunduğunu fark ettim, ki bu durumda
10:15
in whichhangi one'sbiri startingbaşlangıç not just from rawçiğ computationhesaplama,
250
600000
3000
herhangi bir kimse sadece ham veriyle değil
10:18
but from a vastgeniş amounttutar of built-inyerleşik knowledgebilgi.
251
603000
3000
aksine çok geniş bir mevcut bilgi hazinesiyle başlıyor.
10:21
And when one does that, one really changesdeğişiklikler
252
606000
2000
Ve birisini bunu yaptığı vakit, ister internette olsun
10:23
the economicsekonomi bilimi of deliveringteslim computationalbilişimsel things,
253
608000
3000
ister başka yerde sonuçta hesaplanabilir şeyleri
10:26
whetherolup olmadığını it's on the web or elsewherebaşka yerde.
254
611000
2000
dağıtma ekonomisini gerçekten değiştiriyor.
10:28
You know, we have a fairlyoldukça interestingilginç situationdurum right now.
255
613000
3000
Biliyorsunuz şu anda burada çok ilginç bir durum var.
10:31
On the one handel, we have MathematicaMathematica,
256
616000
2000
Bir tarafta, muntazam ve net bir dili olan
10:33
with its sortçeşit of precisekesin, formalbiçimsel languagedil
257
618000
3000
ve birçok alanda özenle tasarlanmış
10:36
and a hugeKocaman network
258
621000
2000
yetenekleri ile
10:38
of carefullydikkatlice designedtasarlanmış capabilitiesyetenekleri
259
623000
2000
birçok işi birkaç satır kod ile
10:40
ableyapabilmek to get a lot donetamam in just a fewaz lineshatlar.
260
625000
3000
yapabilen Mathematica var.
10:43
Let me showgöstermek you a coupleçift of examplesörnekler here.
261
628000
3000
Size birkaç örnek göstereyim.
10:47
So here'sburada a trivialönemsiz pieceparça of MathematicaMathematica programmingprogramlama.
262
632000
3000
Burada küçük bir Matematik programı var.
10:51
Here'sİşte something where we're sortçeşit of
263
636000
2000
Burada birtakım farklı özellikleri
10:53
integratingentegre a bunchDemet of differentfarklı capabilitiesyetenekleri here.
264
638000
3000
eklediğimiz bir şeyler var.
10:56
Here we'lliyi just createyaratmak, in this linehat,
265
641000
3000
Burada bu çizgide sadece biraz
10:59
a little userkullanıcı interfacearayüzey that allowsverir us to
266
644000
3000
eğlenmemizi sağlayacak bir arayüz
11:02
do something funeğlence there.
267
647000
2000
oluşturacağız.
11:05
If you go on, that's a slightlyhafifçe more complicatedkarmaşık programprogram
268
650000
2000
Devam ederseniz, çeşitli algoritmik şeyler yapan ve
11:07
that's now doing all sortssıralar of algorithmicalgoritmik things
269
652000
3000
kullanıcı arayüzleri oluşturan bu biraz daha
11:10
and creatingoluşturma userkullanıcı interfacearayüzey and so on.
270
655000
2000
karmaşık program ortaya çıkar.
11:12
But it's something that is very precisekesin stuffşey.
271
657000
3000
Ama bu net şeylerden oluşan bir şeydir.
11:15
It's a precisekesin specificationbelirtimi with a precisekesin formalbiçimsel languagedil
272
660000
3000
Bur Mathematica'ya ne yapması gerektiğini anlatan
11:18
that causesnedenleri MathematicaMathematica to know what to do here.
273
663000
3000
gayet muntazam ve net bir tanımlamadır.
11:21
Then on the other handel, we have WolframWolfram AlphaAlfa,
274
666000
3000
Diğer tarafta elimizde dünyanın ve insan dilinin
11:24
with all the messinessmessiness of the worldDünya
275
669000
2000
tüm karmaşıklığının ve diğer şeylerin
11:26
and humaninsan languagedil and so on builtinşa edilmiş into it.
276
671000
2000
gömülü olduğu Wolfram Alpha var.
11:28
So what happensolur when you put these things togetherbirlikte?
277
673000
3000
Peki bu şeyleri bir araya koyduğunuzda ne olur?
11:31
I think it's actuallyaslında ratherdaha doğrusu wonderfulolağanüstü.
278
676000
2000
Bence oldukça harika olur.
11:33
With WolframWolfram AlphaAlfa insideiçeride MathematicaMathematica,
279
678000
2000
Mathematica'nın içinde Wolfram Alpha ile
11:35
you can, for exampleörnek, make precisekesin programsprogramlar
280
680000
2000
örneğin, gerçek dünya verilerini alan
11:37
that call on realgerçek worldDünya dataveri.
281
682000
2000
muntazam programlar yapabilirsiniz.
11:39
Here'sİşte a realgerçek simplebasit exampleörnek.
282
684000
2000
Burada çok basit bir örnek var.
11:44
You can alsoAyrıca just sortçeşit of give vaguebelirsiz inputgiriş
283
689000
3000
Ayrıca belirsiz ifadeler de girebilirsiniz
11:47
and then try and have WolframWolfram AlphaAlfa
284
692000
2000
ve Wolfram Alpha'nın ne demek istediğinizi
11:49
figureşekil out what you're talkingkonuşma about.
285
694000
2000
anlamaya çalışmasını deneyebilirsiniz.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Haydi burada deneyelim.
11:53
But actuallyaslında I think the mostçoğu excitingheyecan verici thing about this
287
698000
3000
Fakat bence burada gerçekten heyecan verici olan şey
11:56
is that it really givesverir one the chanceşans
288
701000
2000
bunun bize programlamayı demokratikleştirme
11:58
to democratizedemokratikleştirmek programmingprogramlama.
289
703000
3000
şansı vermesidir.
12:01
I mean, anyonekimse will be ableyapabilmek to say what they want in plainsade languagedil.
290
706000
3000
Demek istediğim, herhangi bir kimse ne istediğini gündelik dilde söyleyecek,
12:04
Then, the ideaFikir is that WolframWolfram AlphaAlfa will be ableyapabilmek to figureşekil out
291
709000
3000
ve, esas fikir, Wolfram Alpha bu yazılanlarla istenen şeyi tam olarak
12:07
what precisekesin piecesparçalar of codekod
292
712000
2000
hangi kodun yapabileceğini
12:09
can do what they're askingsormak for
293
714000
2000
bulmaya çalışacak ve onlara
12:11
and then showgöstermek them examplesörnekler that will let them pickalmak what they need
294
716000
3000
daha büyük ve net programlar inşa etmelerini sağlayacak örnekler sunup
12:14
to buildinşa etmek up biggerDaha büyük and biggerDaha büyük, precisekesin programsprogramlar.
295
719000
3000
bunlar arasından istediklerini seçmelerini sağlayacak.
12:17
So, sometimesara sıra, WolframWolfram AlphaAlfa
296
722000
2000
Bazen, Wolfram Alpha
12:19
will be ableyapabilmek to do the wholebütün thing immediatelyhemen
297
724000
2000
istenen her şeyi anında yapabilecek
12:21
and just give back a wholebütün bigbüyük programprogram that you can then computehesaplamak with.
298
726000
3000
ve ardından hesaplamayı yapabileceğin büyük programı tümüyle verecek.
12:24
Here'sİşte a bigbüyük websiteWeb sitesi
299
729000
2000
Burada birçok eğitsel malzemenin
12:26
where we'vebiz ettik been collectingtoplama lots of educationaleğitici
300
731000
3000
ve diğer birçok şey hakkında topladığımız bir sürü
12:29
and other demonstrationsgösteriler about lots of kindsçeşit of things.
301
734000
3000
örneklerin yer aldığı büyük bir web sitesi var.
12:32
I'll showgöstermek you one exampleörnek here.
302
737000
3000
Bilmiyorum, size bir örnek göstereceğim, belki burada.
12:36
This is just an exampleörnek of one of these computablehesaplanabilir documentsevraklar.
303
741000
3000
Bu sadece tüm bu hesaplanabilir belgelerin bir örneği.
12:39
This is probablymuhtemelen a fairlyoldukça smallküçük
304
744000
2000
Bu, burada çalışabilen
12:41
pieceparça of MathematicaMathematica codekod
305
746000
2000
muhtemelen oldukça kısa bir
12:43
that's ableyapabilmek to be runkoş here.
306
748000
2000
Mathematica kodudur.
12:47
Okay. Let's zoomyakınlaştırma out again.
307
752000
3000
Pekala, tekrar uzaklaşalım.
12:50
So, givenverilmiş our newyeni kindtür of scienceBilim,
308
755000
2000
Pekala, bu yeni bilim türümüzü
12:52
is there a generalgenel way to use it to make technologyteknoloji?
309
757000
3000
teknoloji üretmek için kullanacağımız genel bir yöntem var mı?
12:55
So, with physicalfiziksel materialsmalzemeler,
310
760000
2000
Söz konusu fiziksel maddeler olunca
12:57
we're used to going around the worldDünya
311
762000
2000
dünyayı dolaşıp belirli maddelerin
12:59
and discoveringkeşfetmek that particularbelirli materialsmalzemeler
312
764000
2000
belirli teknolojik amaçlar için uygun
13:01
are usefulişe yarar for particularbelirli
313
766000
2000
olup olmadığını
13:03
technologicalteknolojik purposesamaçlar.
314
768000
2000
araştırmaya alışmışız.
13:05
Well, it turnsdönüşler out we can do very much the sameaynı kindtür of thing
315
770000
2000
Görünen o ki aynı şeyi hesaplama evreninde de
13:07
in the computationalbilişimsel universeEvren.
316
772000
2000
yapabiliriz.
13:09
There's an inexhaustibletükenmez supplyarz of programsprogramlar out there.
317
774000
3000
Bitmez tükenmez bir program kaynağı var dışarıda.
13:12
The challengemeydan okuma is to see how to
318
777000
2000
Asıl mesele onları insanların
13:14
harnesskoşum them for humaninsan purposesamaçlar.
319
779000
2000
kullanımı için nasıl toplayacağımızdır.
13:16
Something like RuleKural 30, for exampleörnek,
320
781000
2000
Örneğin Kural 30'un gerçekten
13:18
turnsdönüşler out to be a really good randomnessrastgelelik generatorjeneratör.
321
783000
2000
iyi bir rastgelelik üreticisi olması gibi.
13:20
Other simplebasit programsprogramlar are good modelsmodeller
322
785000
2000
Diğer basit programlar doğal ve sosyal
13:22
for processessüreçler in the naturaldoğal or socialsosyal worldDünya.
323
787000
3000
dünyadaki işlemler için iyi modeldir.
13:25
And, for exampleörnek, WolframWolfram AlphaAlfa and MathematicaMathematica
324
790000
2000
Ve, örneğin, Wolfram Alpha ve Mathematica
13:27
are actuallyaslında now fulltam of algorithmsalgoritmalar
325
792000
2000
gerçekten bizim hesaplama evrenini
13:29
that we discoveredkeşfedilen by searchingArama the computationalbilişimsel universeEvren.
326
794000
3000
araştırırken keşfettiğimiz algoritmalarla doludur.
13:33
And, for exampleörnek, this -- if we go back here --
327
798000
3000
Ve, örneğin, bu -- buraya geri dönüyoruz --
13:37
this has becomeolmak surprisinglyşaşırtıcı biçimde popularpopüler
328
802000
2000
Bu, hesaplama evreninde arama yaparak
13:39
amongarasında composersbesteciler
329
804000
2000
müziksel yapılar bulan
13:41
findingbulgu musicalmüzikal formsformlar by searchingArama the computationalbilişimsel universeEvren.
330
806000
3000
besteciler arasında şaşırtıcı derecede popüler oldu.
13:45
In a senseduyu, we can use the computationalbilişimsel universeEvren
331
810000
2000
Bir anlamda, kitlece düzenlenmiş yaratıcılığı
13:47
to get masskitle customizedözelleştirilmiş creativityyaratıcılık.
332
812000
3000
edinmek için hesaplama evrenini kullanabiliriz.
13:50
I'm hopingumut we can, for exampleörnek,
333
815000
2000
Umuyorum ki, örneğin,
13:52
use that even to get WolframWolfram AlphaAlfa
334
817000
2000
Wolfram Alpha'yı rutin olarak
13:54
to routinelyrutin do inventionicat and discoverykeşif on the flyuçmak,
335
819000
3000
icat ve keşif yapmak ve hiçbir mühendisin
13:57
and to find all sortssıralar of wonderfulolağanüstü stuffşey
336
822000
2000
ve hiçbir artan evrim sürecinin
13:59
that no engineermühendis
337
824000
2000
bulamayacağı
14:01
and no processsüreç of incrementalartımlı evolutionevrim would ever come up with.
338
826000
3000
tüm bu harika şeyleri bulmak için kullanabiliriz.
14:05
Well, so, that leadspotansiyel müşteriler to kindtür of an ultimatenihai questionsoru:
339
830000
3000
Bu bizi mutlak soruya götürüyor.
14:08
Could it be that someplacebir yere out there in the computationalbilişimsel universeEvren
340
833000
3000
Hesaplama evrenin bir yerinde kendi fiziksel evrenimizi
14:11
we mightbelki find our physicalfiziksel universeEvren?
341
836000
3000
bulmamız mümkün müdür?
14:14
PerhapsBelki de there's even some quiteoldukça simplebasit rulekural,
342
839000
2000
Belki de evrenimiz için oldukça basit bir kural
14:16
some simplebasit programprogram for our universeEvren.
343
841000
3000
veya basit bir program vardır.
14:19
Well, the historytarih of physicsfizik would have us believe
344
844000
2000
Fizik tarihi bizden, evrenin kuralının son derece
14:21
that the rulekural for the universeEvren mustşart be prettygüzel complicatedkarmaşık.
345
846000
3000
karmaşık olduğuna inanmamızı isteyecektir.
14:24
But in the computationalbilişimsel universeEvren,
346
849000
2000
Fakat hesaplama evreninde
14:26
we'vebiz ettik now seengörüldü how ruleskurallar that are incrediblyinanılmaz simplebasit
347
851000
3000
son derece basit kuralların nasıl oldukça
14:29
can produceüretmek incrediblyinanılmaz richzengin and complexkarmaşık behaviordavranış.
348
854000
3000
zengin ve karmaşık davranışlar ürettiğini gördük.
14:32
So could that be what's going on with our wholebütün universeEvren?
349
857000
3000
Bizim bütün evrende de olup biten bu olabilir mi?
14:36
If the ruleskurallar for the universeEvren are simplebasit,
350
861000
2000
Eğer evrenin kuralları basitse,
14:38
it's kindtür of inevitablekaçınılmaz that they have to be
351
863000
2000
onların çok soyut ve çok alt düzeyde olmaları,
14:40
very abstractsoyut and very lowdüşük levelseviye;
352
865000
2000
örneğin bir şeyleri tanımlamayı
14:42
operatingişletme, for exampleörnek, faruzak belowaltında
353
867000
2000
zorlaştıran zaman ve uzay düzeyinin
14:44
the levelseviye of spaceuzay or time,
354
869000
2000
çok altında işliyor olmaları
14:46
whichhangi makesmarkaları it hardzor to representtemsil etmek things.
355
871000
2000
gerektiği kaçınılmaz olacaktır.
14:48
But in at leasten az a largegeniş classsınıf of casesvakalar,
356
873000
2000
Fakat geniş bir vaka sınıfında,
14:50
one can think of the universeEvren as beingolmak
357
875000
2000
evreni bir tür ağ gibi görebiliriz,
14:52
like some kindtür of network,
358
877000
2000
öyle ki bu ağ
14:54
whichhangi, when it getsalır bigbüyük enoughyeterli,
359
879000
2000
yeterince büyük olduğunda
14:56
behavesdavranır like continuoussürekli spaceuzay
360
881000
2000
aynen birçok molekülün
14:58
in much the sameaynı way as havingsahip olan lots of moleculesmoleküller
361
883000
2000
daimi bir sıvı gibi hareket ettiği şekilde
15:00
can behaveDavranmak like a continuoussürekli fluidsıvı.
362
885000
2000
davranmaya başlayacaktır.
15:02
Well, then the universeEvren has to evolvegelişmek by applyinguygulayarak
363
887000
3000
Ardından evren, bu ağı dereceli olarak güncelleyen
15:05
little ruleskurallar that progressivelydevamlı olarak updategüncelleştirme this network.
364
890000
3000
küçük kuralları uygulayarak evrimleşmek zorundadır.
15:08
And eachher possiblemümkün rulekural, in a senseduyu,
365
893000
2000
Ve her olası kural, bir şekilde,
15:10
correspondstekabül to a candidateaday universeEvren.
366
895000
2000
aday bir evrene karşılık gelir.
15:12
ActuallyAslında, I haven'tyok showngösterilen these before,
367
897000
3000
Aslında, Bunları henüz göstermedim,
15:16
but here are a fewaz of the candidateaday universesevrenler
368
901000
3000
ama burada benim baktığım birkaç aday evren
15:19
that I've lookedbaktı at.
369
904000
2000
yer alıyor.
15:21
Some of these are hopelessUmutsuz universesevrenler,
370
906000
2000
Bunların bazıları umutsuz evrenler,
15:23
completelytamamen sterilesteril,
371
908000
2000
tamamen kısır,
15:25
with other kindsçeşit of pathologiespatolojiler like no notionkavram of spaceuzay,
372
910000
2000
boşluk, zaman veya maddenin olmadığı diğer
15:27
no notionkavram of time, no mattermadde,
373
912000
3000
patolojiler gibi
15:30
other problemssorunlar like that.
374
915000
2000
buna benzer sorunlar.
15:32
But the excitingheyecan verici thing that I've foundbulunan in the last fewaz yearsyıl
375
917000
3000
Fakat son birkaç yılda bulduğum heyecan verici şey,
15:35
is that you actuallyaslında don't have to go very faruzak
376
920000
2000
bizim evrenimiz olmadığı gayet açık olan aday
15:37
in the computationalbilişimsel universeEvren
377
922000
2000
evrenleri bulmaya başlamak için
15:39
before you startbaşlama findingbulgu candidateaday universesevrenler
378
924000
2000
hesaplama evreninde çok da uzağa
15:41
that aren'tdeğil obviouslybelli ki not our universeEvren.
379
926000
3000
gitmeniz gerekmediğidir.
15:44
Here'sİşte the problemsorun:
380
929000
2000
İşte problem:
15:46
Any seriousciddi candidateaday for our universeEvren
381
931000
3000
Bizim evrenimiz için ciddi bir aday,
15:49
is inevitablykaçınılmaz fulltam of computationalbilişimsel irreducibilityirreducibility.
382
934000
3000
mutlak şekilde sayısal indirgenmezlikle doludur,
15:52
WhichHangi meansanlamına geliyor that it is irreduciblyindirgenemez difficultzor
383
937000
3000
bu da demektir ki, onun gerçekten nasıl
15:55
to find out how it will really behaveDavranmak,
384
940000
2000
davranacağını veya fiziksel evrenimizle
15:57
and whetherolup olmadığını it matchesmaçlar our physicalfiziksel universeEvren.
385
942000
3000
eşleşip eşleşmediğini kestirmek indirgenemez derecede zordur.
16:01
A fewaz yearsyıl agoönce, I was prettygüzel excitedheyecanlı to discoverkeşfetmek
386
946000
3000
Birkaç yıl önce izafiyet teorisini ve hatta
16:04
that there are candidateaday universesevrenler with incrediblyinanılmaz simplebasit ruleskurallar
387
949000
3000
genel görelilik kuramı ve yer çekimini başarılı bir şekilde kopyalayan
16:07
that successfullybaşarılı olarak reproduceçoğaltmak specialözel relativityizafiyet,
388
952000
2000
ve en azından kuantum mekaniği hakkında ipuçları veren
16:09
and even generalgenel relativityizafiyet and gravitationyer çekimi,
389
954000
3000
son derece basit kurallı aday evrenler olduğunu
16:12
and at leasten az give hintsİpuçları of quantumkuantum mechanicsmekanik.
390
957000
3000
keşfettiğimde oldukça heyecanlanmıştım.
16:15
So, will we find the wholebütün of physicsfizik?
391
960000
2000
Peki, fiziğin tamamını bulabilecek miyiz?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Emin değilim.
16:19
but I think at this pointpuan it's sortçeşit of
393
964000
2000
Fakat bence bu aşamada
16:21
almostneredeyse embarrassingutanç verici not to at leasten az try.
394
966000
2000
en azından denememek utanç vericidir.
16:23
Not an easykolay projectproje.
395
968000
2000
Kolay bir proje değil.
16:25
One'sKişinin got to buildinşa etmek a lot of technologyteknoloji.
396
970000
2000
Çok teknoloji oluşturmak zorundayız.
16:27
One'sKişinin got to buildinşa etmek a structureyapı that's probablymuhtemelen
397
972000
2000
Muhtemelen en az mevcut fizik kadar derin
16:29
at leasten az as deepderin as existingmevcut physicsfizik.
398
974000
2000
yapılar inşa etmeliyiz.
16:31
And I'm not sure what the besten iyi way to organizedüzenlemek the wholebütün thing is.
399
976000
3000
Ve tüm bunu organize edecek en iyi yöntemin ne olduğundan emin değilim.
16:34
BuildYapı a teamtakım, openaçık it up, offerteklif prizesödülleri and so on.
400
979000
3000
Bir takım oluştur, aç dünyaya, ödüller ver vb.
16:37
But I'll tell you, here todaybugün,
401
982000
2000
Fakat bugün burada size
16:39
that I'm committedtaahhüt to seeinggörme this projectproje donetamam,
402
984000
2000
bu on yıl için evrenimizin kuralını elimizde
16:41
to see if, withiniçinde this decadeonyıl,
403
986000
3000
tutup tutamayacağımızı,
16:44
we can finallyen sonunda holdambar in our handseller
404
989000
2000
ve evrenimizin tüm aday evrenler
16:46
the rulekural for our universeEvren
405
991000
2000
içinde nerede yer aldığını
16:48
and know where our universeEvren liesyalanlar
406
993000
2000
görüp göremeyeceğimizi,
16:50
in the spaceuzay of all possiblemümkün universesevrenler ...
407
995000
2000
ve Wolfram Alpha'ya "evrenin teorisi" yazınca
16:52
and be ableyapabilmek to typetip into WolframWolfram AlphaAlfa, "the theoryteori of the universeEvren,"
408
997000
3000
onun bize anlatıp anlatamayacağını görebilmek için bu projenin bitmesine
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
kendimi adadığımı söyleyeceğim.
16:57
(LaughterKahkaha)
410
1002000
2000
(Gülüşmeler)
17:00
So I've been workingçalışma on the ideaFikir of computationhesaplama
411
1005000
2000
Hesaplama fikri üzerinde 30 yıldan fazladır
17:02
now for more than 30 yearsyıl,
412
1007000
2000
araçlar ve metotlar oluşturarak,
17:04
buildingbina toolsaraçlar and methodsyöntemleri and turningdöndürme intellectualentellektüel ideasfikirler
413
1009000
3000
zeki fikirleri miyonlarca satır koda dönüştürerek ve bunları
17:07
into millionsmilyonlarca of lineshatlar of codekod
414
1012000
2000
sunucu tarlaları üzerinde
17:09
and gristkazanç for serversunucu farmsçiftlikleri and so on.
415
1014000
2000
öğüterek çalışıyorum.
17:11
With everyher passinggeçen yearyıl,
416
1016000
2000
Her geçen yıl ile birlikte,
17:13
I realizegerçekleştirmek how much more powerfulgüçlü
417
1018000
2000
hesaplama fikrinin ne kadar
17:15
the ideaFikir of computationhesaplama really is.
418
1020000
2000
güçlü olduğunu fark ediyorum.
17:17
It's takenalınmış us a long way alreadyzaten,
419
1022000
2000
Bize zaten uzun bir yol kat ettirdi,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
fakat bunun dahası var.
17:21
From the foundationsVakıflar of scienceBilim
421
1026000
2000
Bilimin temellerinden
17:23
to the limitssınırları of technologyteknoloji
422
1028000
2000
teknolojinin limitlerine,
17:25
to the very definitiontanım of the humaninsan conditionşart,
423
1030000
2000
bizzat insan durumunun tanımına kadar,
17:27
I think computationhesaplama is destinedkaderinde to be
424
1032000
2000
bence hesaplamanın kaderi
17:29
the definingtanımlarken ideaFikir of our futuregelecek.
425
1034000
2000
geleceğimizin fikrini tanımlamaktır.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Teşekkürler.
17:33
(ApplauseAlkış)
427
1038000
14000
(Alkış)
17:47
ChrisChris AndersonAnderson: That was astonishingşaşırtıcı.
428
1052000
2000
Chris Anderson: Bu hayret vericiydi.
17:49
StayKonaklama here. I've got a questionsoru.
429
1054000
2000
Bekle burada. Bir sorum var.
17:51
(ApplauseAlkış)
430
1056000
4000
(Alkış)
17:57
So, that was, fairadil to say, an astonishingşaşırtıcı talk.
431
1062000
3000
Doğrusu çok şaşırtıcı bir konuşmaydı.
18:01
Are you ableyapabilmek to say in a sentencecümle or two
432
1066000
3000
Bu tür bir düşünce tarzının nasıl
18:04
how this typetip of thinkingdüşünme
433
1069000
3000
bir şekilde sicim kuramına
18:07
could integratebirleştirmek at some pointpuan
434
1072000
2000
veya insanların evrenin
18:09
to things like stringsicim theoryteori or the kindtür of things that people think of
435
1074000
2000
temel açıklaması olarak gördüğü şeylere bağlanabileceğini
18:11
as the fundamentaltemel explanationsaçıklamalar of the universeEvren?
436
1076000
3000
bir veya iki cümlede anlatabilir misin?
18:14
StephenStephen WolframWolfram: Well, the partsparçalar of physicsfizik
437
1079000
2000
Stephen Wolfram: Fiziğin, doğru olduğunu
18:16
that we kindtür of know to be truedoğru,
438
1081000
2000
bildiğimiz, örneğin fiziğin standart
18:18
things like the standardstandart modelmodel of physicsfizik:
439
1083000
2000
modelleri gibi taraflarını bağlayabiliriz.
18:20
what I'm tryingçalışıyor to do better reproduceçoğaltmak the standardstandart modelmodel of physicsfizik
440
1085000
3000
Yapmaya çalıştığım şey, fiziğin standart modelini daha iyi şekilde yeniden üretmek
18:23
or it's simplybasitçe wrongyanlış.
441
1088000
2000
veya baştan yanlıştır.
18:25
The things that people have trieddenenmiş to do in the last 25 yearsyıl or so
442
1090000
2000
İnsanların son 25 küsür yıldır sicim kuramı ve diğer şeyler ile
18:27
with stringsicim theoryteori and so on
443
1092000
2000
yapmaya çalıştıkları,
18:29
have been an interestingilginç explorationkeşif
444
1094000
2000
standart modele dönebilmek için yapılan
18:31
that has trieddenenmiş to get back to the standardstandart modelmodel,
445
1096000
3000
fakat henüz o noktaya ulaşamayan
18:34
but hasn'tdeğil sahiptir quiteoldukça gottenkazanılmış there.
446
1099000
2000
ilginç araştırmalardır.
18:36
My guesstahmin is that some great simplificationsbasitleştirme of what I'm doing
447
1101000
3000
Benim tahminim yaptığım büyük sadeleştirmelerin
18:39
mayMayıs ayı actuallyaslında have considerableönemli resonancerezonans
448
1104000
3000
sicim kuramında yapılan kadar
18:42
with what's been donetamam in stringsicim theoryteori,
449
1107000
2000
gerçekten kayda değer etki yapmasıdır,
18:44
but that's a complicatedkarmaşık mathmatematik thing
450
1109000
3000
fakat bu henüz nasıl olacağını bilmediğim
18:47
that I don't yethenüz know how it's going to work out.
451
1112000
3000
karmaşık bir matematik şeyidir.
18:50
CACA: BenoitBenoit MandelbrotMandelbrot is in the audienceseyirci.
452
1115000
2000
CA: Dinleyiciler arasında Benoit Mandlebrot var.
18:52
He alsoAyrıca has showngösterilen how complexitykarmaşa
453
1117000
2000
O da basit bir başlangıçtan nasıl
18:54
can ariseortaya out of a simplebasit startbaşlama.
454
1119000
2000
karmaşıklık çıkacağını göstermiştir.
18:56
Does your work relateilgili to his?
455
1121000
2000
Senin çalışman bununla alakalı mı?
18:58
SWSW: I think so.
456
1123000
2000
SW: Öyle sanırım.
19:00
I viewgörünüm BenoitBenoit Mandelbrot'sMandelbrot'ın work
457
1125000
2000
Benoit Mandlebrot'un çalışmalarını
19:02
as one of the foundingkurucu contributionskatkıları
458
1127000
3000
bu tür alanların temel taşı olarak
19:05
to this kindtür of areaalan.
459
1130000
3000
görüyorum.
19:08
BenoitBenoit has been particularlyözellikle interestedilgili
460
1133000
2000
Benoit özellikle iç içe kalıplar,
19:10
in nestediç içe patternsdesenler, in fractalsFraktallar and so on,
461
1135000
2000
fraktallar ve yapının
19:12
where the structureyapı is something
462
1137000
2000
bir ağacın dallarına benzeyen
19:14
that's kindtür of tree-likeağaç benzeri,
463
1139000
2000
büyük dallardan küçüklerin çıktığı
19:16
and where there's sortçeşit of a bigbüyük branchşube that makesmarkaları little branchesdalları
464
1141000
2000
ve küçük dallardan da daha küçüklerinin çıktığı
19:18
and even smallerdaha küçük branchesdalları and so on.
465
1143000
3000
yapılara ilgi duyuyor.
19:21
That's one of the waysyolları
466
1146000
2000
Bu gerçek karmaşıklığa giden
19:23
that you get towardskarşı truedoğru complexitykarmaşa.
467
1148000
3000
yollardan bir tanesidir.
19:26
I think things like the RuleKural 30 cellularhücresel automatonOtomat
468
1151000
3000
Bence, kural 30 gibi hücre otomasyonları bizi
19:29
get us to a differentfarklı levelseviye.
469
1154000
2000
farklı seviyelere götürür.
19:31
In factgerçek, in a very precisekesin way, they get us to a differentfarklı levelseviye
470
1156000
3000
Aslında bizi farklı bir seviyeye çok net bir yoldan götürüyorlar
19:34
because they seemgörünmek to be things that are
471
1159000
2000
çünkü onlar karmaşıklık oluşturabilen
19:37
capableyetenekli of complexitykarmaşa
472
1162000
3000
şeyler gibiler
19:40
that's sortçeşit of as great as complexitykarmaşa can ever get ...
473
1165000
3000
bu karmaşıklığın olabileceği en büyük hali gibi bir şey ...
19:44
I could go on about this at great lengthuzunluk, but I won'talışkanlık. (LaughterKahkaha) (ApplauseAlkış)
474
1169000
3000
Daha çok anlatırım ama lafı uzatmayacağım.
19:47
CACA: StephenStephen WolframWolfram, thank you.
475
1172000
2000
CA: Stephen Wolfram, teşekkürler.
19:49
(ApplauseAlkış)
476
1174000
2000
(Alkış)
Translated by Gani Simsek
Reviewed by Sancak Gülgen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

More profile about the speaker
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com