Veri Okyanusunda Kaybolan İnsan

Modern insanlar olarak  ekranda geçirdiğimiz her saniye binlerce veri üretiyoruz. Sosyal medyada üzerinde durduğumuz reklamlar, sonsuz kaydırdığımız görseller, birbirimize gönderdiğimiz komik içerikler... Hepsi devasa bir veri yığını oluşturuyor.

Örneğin, sadece Instagram'da 10 dakikalık bir gezinme, yaklaşık 64 MB veri üretiyor. [1] Dünya genelinde ise her gün yaklaşık 402,74 milyon terabayt veri oluşturuluyor. [2] Bu devasa veri okyanusunun içinde, aradığımız elbiseyi en doğru yerden bulmak veya en çok güldüğümüz içeriklerin benzerlerinin karşımıza çıkması için sürekli işleyen bir veri işleme makinesi var. Yapay zekanın büyük verilerle modeller öğrenmesi ve bunları yüksek doğruluk oranıyla sürekli işlemesi, günümüz alışkanlıklarımızı derinden etkiliyor.

Peki bu veri ne kadar daha büyümeye ve işlenmeye devam edecek? Sürekli çalışan bu makineler için oldukça fazla enerji gerekli. Ancak enerji kaynaklarımız sınırlı ve öngörülen veri boyutu, onları artık işlenemeyecek sayılara çıkarıyor.

İşte tam da burada yeni bir ihtiyaç karşımıza çıkıyor: Hızla büyüyen bu veriyi daha da hızlı bir şekilde işleyecek bir makine...

Günümüzdeki makineler neden yeterli değil?

Matematiğin en temel işlemlerinden biri olan asal çarpanlarına ayırma, günümüzde finansal teknolojilerden yüksek güvenlikli şifreleme yöntemlerine kadar birçok alanın temelini oluşturur.

Örneğin, 6 sayısını ele alalım. Asal çarpanlarına ayırdığımızda 2 ve 3 karşımıza çıkar.
Biraz daha ileri bir örnek olarak 210 sayısını düşünelim. Bu sayı, asal çarpanlarına ayrıldığında 2, 3, 5 ve 7 asal sayılarının çarpımına karşılık gelir.

Peki ya 1.875.682.146 sayısını asal çarpanlarına ayırmayı denesek? Bu noktada işlem, kalem-kâğıtla kolayca çözülebilecek bir alıştırma olmaktan çıkar; artan basamak sayısıyla birlikte adım sayısı da hızla yükselen, ciddi hesaplama gücü gerektiren bir probleme dönüşür. Şimdi bu sayıyı bir yapay zekâya sorup yanıt süresini gözlemleyin; artan büyüklükle birlikte sürenin nasıl uzadığını bizzat fark edeceksiniz.

Günümüzdeki kriptoloji, bu çarpanlara ayırma işlemi üzerinden ilerliyor. Çünkü sayı büyüdükçe, çarpanlarını bulma süremiz geometrik oranla artıyor. Bu doğal matematik formülasyon sınırı sayesinde şifrelerimiz kırılamıyor.
Ancak aynı matematiksel sınır, 1 milyar kanserli hücre tomografisini yüksek doğrulukla modelleyip teşhis yapabilecek bir yapay zekâ sisteminin, günümüz koşullarında yıllar sürecek devasa bir işlem gücü gerektirmesi anlamına geliyor.

İşte tam bu kritik ihtiyaçlarımız gereği , bu kadar yüksek veriyi daha kısa sürede işleyecek bir makineye gerek duyuyoruz.

Sürekli Anlayıştan Kesikli Anlayışa: Bir Devrimin Başlangıcı

Bu ihtiyacın karşılanması için bilgiye bakış açımızı tamamen değiştirmemiz gerekiyor.

Bilginin deterministik ve değişmez bir yapıda olmayacağını tüm olasılıklar içinde barındırabileceği bir halini ele almamız gerekiyor. İşte buna Kuantum Programlama diyoruz.

önce bu devrimsel değişimin nasıl başladığına değinelim.

Görsel: 1927 Elektronlar ve Kuantum Konulu Solvay Fizik Konferansı

Kuantum Fiziğinin Doğuşu

1900'lerin başında, atomun iç yapısıyla ilgili önemli keşiflere imza atıldı. Bu dönemde, atom altı dünyasının bizim bildiğimiz kurallarla işlemediği görüldü ve bu fiziğe, sürekli olmayan ve kesikli anlamına gelen "kuanta" isminden türemiş kuantum fiziği adı verildi. Bu, "sürekli" anlayıştan "kesikli" anlayışa geçişi temsil ediyordu.

Peki Nasıl?

Elimize bir demir parçası alıp ısıtmaya başlayalım. Belli bir süre sonra yavaşça renginin kırmızıya, turuncuya ve beyaza kaydığını görürsünüz. Peki hala ısıtmaya devam edersek bu renk nereye doğru kayacak?

Burada hızlıca bir ışık spektrumunu hatırlamakta fayda var. Demir atomları, ısıtılmadan önce bile kendi hareketlerinden kaynaklı bir ışıma yayarlar. Onları ısıtmaya başladıkça enerjileri artar, buna bağlı olarak yayacakları ışığın enerjisi de artar ve giderek sarı-beyaz bir ışığa döner. Peki durmadan ısıtmaya devam edersek ne olur?

Klasik fizikte düşündüğümüzde, enerjisinin sürekli artacağını ve giderek daha yüksek enerjili ışınlar yayacağını varsaymamız gerekir ve bu enerji sonsuza yaklaşmalıdır.

Fakat deneysel fizik böyle bir sonuç ortaya koymuyor çünkü hiçbir cisim sonsuz enerji yayamıyor. Teorik hesaplamalarla deneysel sonuçlar arasındaki bu büyük uyumsuzluk, fizikçileri büyük bir çıkmaza soktu.

İşte bu yüzden, bu problem tarihe "morötesi felaketi" olarak geçti. Fiziksel olarak bir felaketti çünkü klasik fizik, gerçek doğayı tanımlamakta başarısız olmuştu.

Bu noktada, Max Planck devreye girdi. Planck, 1900 yılında cesur bir varsayım yaptı: Belki de enerji sürekli bir şekilde değil, belirli küçük paketler (kuantalar) hâlinde yayılıyordu. Bu devrimsel düşünceye göre, ışığın frekansı arttıkça, yayılan her bir enerji paketi de artıyordu. Yani atomlar enerjiyi tıpkı birer bozuk para gibi, belirli miktarlarda veriyorlardı; arada kalan "küsurat"lara doğa izin vermiyordu.

Şimdi biraz durup düşünelim. Etrafımızda var olan her şeyi zihnimiz sürekli bir şekilde algılar. Hızla giden bir arabanın tekerleğine baktığınızda, aslında hareketsiz bir çizgi görürsünüz. Ama hızı yavaşladığında, tekerleğin her bir parçasını yavaş yavaş seçebilirsiniz. Evren atomlardan oluştuğuna ve atomların enerjileri tamamen kesikli değerlerle ifade edildiğine göre, aslında dünyada sürekli olduğunu sandığınız her şey sadece belirli izin verilen  durumlardan oluşuyor diyebiliriz. Yani karşınızdaki duvar belirli durumlarda karşınızda var belirli durumlarda ise karşınızda yok diyebiliriz.

Yeni Bir Bilgi İşleme: Kuantum Programlama

Kuantum fiziğinin doğuşuna sebep olan "morötesi felaketi" problemi, bize doğanın düşündüğümüz kadar sürekli ve deterministik işlemediğini gösteriyor. Enerjinin, parçacıkların ve hatta bilginin bile belirli "durumlara" bağlı olarak aktarıldığını ifade ediyor. Bu anlayış, yalnızca atomları ya da ışığı değil, aynı zamanda bilgiyi işleme biçimimizi de kökten değiştiriyor.

Bu anlayışa göre bilgiyi kesikli işlememiz gerektiğinde, klasik programlamanın sınırları yetmemeye başlıyor.

Klasik bilgisayarlar bir bilginin varlığı veya yokluğu üzerine işlem yapıyor (bit). Mesela elektrik var ise 1, yok ise 0 . Bir bilgi ya vardır ya da yoktur.

Bu yapı, Newton fiziğine oldukça benzer: her şey belirli, her şey ölçülebilir. Ancak doğa, kuantum düzeyde böyle işlemez. Bir parçacık aynı anda birden fazla durumda olabilir. Ölçülene kadar hem vardır hem de yoktur. 

Kuantum programlama, bu çoklu durum doğasını kullanarak bilgi işlememize izin verir. Kübitler, klasik bilgi işlemeden farklı olarak hem 0 hem 1 durumlarını aynı anda taşıyabilir (süperpozisyon), ve diğer kübitlerle "içsel olarak bağlı" olabilir (dolanıklık - entanglement). Bu, algoritmaların aynı anda birçok olasılığı paralel olarak işleyebilmesine olanak sağlar.

Peki bu ne anlama gelir?

Bir kuantum algoritması, klasik bir algoritmanın saatler sürecek hesaplamasını, saniyeler içinde tamamlayabilir.

Özellikle büyük veri, moleküler simülasyon, optimizasyon ve yapay zeka gibi alanlarda bu hız farkı devrimsel olabilir.

Klasik Programlama ile Kuantum Programlama Arasındaki Varoluşsal Fark

Kuantum programlama sadece daha hızlı çalışan bir klasik programlama metodu değildir.

Bu farkı daha net anlamamız için biraz derinlemesine ele alalım:

Bilgiyi işlemek için en küçük bilgi parçasının üzerinde matematiksel işlemler yapıyoruz. Klasik ve kuantum programlamadaki temel fark, bu en küçük bilgi parçasının varoluşsal farklılığıdır. Klasik programlamada buna bit diyoruz, kuantumda ise kübit.

Bit yalnızca iki değerden birini alabilir: 0 veya 1. Her bilgisayar işlemi, bu iki değer arasında yapılan işlemlerle gerçekleşir. Bilgisayardaki bir dosya, izlediğiniz bir video ya da yazdığınız bir metin; tümü aslında uzun bir "0 ve 1" dizisinden ibarettir. Bit, bu dijital dünyanın "kesin" ve "net" doğasını yansıtır.

Kübit ise, klasik bitten farklı olarak aynı anda hem 0 hem 1 olabilme yeteneğine sahiptir. Bu duruma süperpozisyon denir. Daha açık bir ifadeyle Bir kübit, 0 ve 1'in bir olasılık kombinasyonudur.

Bit ile kübit arasındaki fark, yalnızca veri yapılarının değil; düşünme biçimimizin, programlama anlayışımızın ve fiziksel gerçeklik yorumumuzun da değiştiğini gösteriyor. Klasik programlama bize mantıksal kesinliklerle yürüyen sistemler sunarken, kuantum programlama olasılıklara, süperpozisyonlara ve belirsizlik ilkelerine dayalı yeni bir yaklaşım gerektiriyor. Bu yalnızca teknik bir değişim değil; aynı zamanda bilginin, algoritmanın ve fiziksel dünyanın doğasına dair bambaşka bir felsefe olarak karşımıza çıkıyor.

İşte bu varoluşsal farklılık, maddeye bakışımızı ve haliyle teknolojiye bakışımızı değiştiriyor. Tüm dünya bu değişime adapte olmaya çalışıyor. Sadece programlama değil, maddeyi algılama şeklimiz değiştiği için ürettiğimiz teknolojiler de değişmeye başlıyor.

Kaynakça

[1] Digital Silk. (n.d.). How Much Data is Generated Per Day? Digital Silk. 

[2] Exploding Topics. (n.d.). How Much Data Is Generated Every Day? Exploding Topics.