çeviri Sy:34-49 arası

23 Pages·2013·0.34 MB·English

by  Elyase İskender

Çeviri:
 Sayfa
 34-­‐49

arası

Çeviri Emrah BİLGİÇ tarafından yapılmış olup Fuzzy Thinking doktora dersi
ödevi bu çevirinin düzeltilmesi idi.

Düzelten: Elyase İSKENDER
THEME 2 Precision Up, Fuzz Up
Bilgi dünyayı resmetmemizde bize
Information helps us picture the
yardımcı olur. Her saniye gözlerimiz
world. Every second our eyes
milyonlarca bit bilgiyi beynimize
transmit millions of bits of
iletmektedir. Zihinlerimiz gazeteler, TV
information to our brains. Our minds
şovları, telefon görüşmeleri, mektuplar,
feed on newspapers, TV shows,
fakslar ve dedikodularla devamlı
telephone calls, letters, faxes, and
beslenmektedir. Hislerimizi
gossip. We expand our senses with
mikroskoplar, kontak lensler, dürbünler,
microscopes, contact lenses,
termometreler, barometreler, CAT
binoculars, thermometers,
tarayıcılar, teleskoplar ve yüzlerce diğer
barometers, CAT scanners,
araçlarla genişletiyor ve böylelikle
telescopes, and hundreds of other
dünyayı, bilgiye dönüştürebiliyoruz.
devices that help us convert the
Her yeni bir başlangıç yüzeyi zihnimizi
world into information.

değiştiriyor. Beynimizin içinde, beyin
Each new datum changes our mind.
hücrelerimizin nöronlarımızın nasıl
Inside our brain it changes how our
çalışacağını değiştiriyor. Bu da hafifçe,
brain cells, or neurons, fire. This
beyin hücrelerimiz arasındaki ıslak
changes slightly the patterns our
kabloların yani sinapslarımızın
synapses, the "wet" wires between
desenlerini değiştirmekte tabii öğrenme
our brain cells, learn or remember.
ve hatırlamamızı da. Daha fazla bilgi
As we gain more information, we get
edindikçe, dünyanın resmi, bizde daha
a clearer, more accurate picture of
açık ve doğru hale geliyor. Ama bu
the world. We get a clearer view of
gerçeğin faziliğini ortadan kaldırıyor
facts. But does that take the
mu?
fuzziness out of the facts?

Varsayalım John otuzlu yaşlarının
Suppose John is in his early thirties.
başlarında olsun, John yaşlı mıdır? Evet
Is John old? Yes or no? Is he young?
yada hayır? Genç midir? Biraz daha
Yes or no? Add some information.
bilgi ekleyelim John tam olarak 30
Pin down John's age more precisely.
yaşında olsun hatta tam da doğum
Say we know John is age 30 to the
günündeyiz şu an, şimdi aynı soruyu
day (it's his birthday). So is John old
tekrar soralım: John yaşlı mı genç mi?
or young? What does the precise
John’un yaşı hakkında kesin bir bilgiye
information about John's age tell us?
sahip olmamız neyi değiştirdi? Bu kesin
It tells us only that John will be older
bilgi sadece John’un 35 yaşına
when he turns 35 than he is now.
geldiğinde bugünkünden daha yaşlı
That tells us that old and young are
olacağını söyledi. Ayrıca gençlik ve
matters of degree. They are fuzzy
yaşlılığın sadece mertebeli mefhumlar
concepts, old and young stand for
olduğunu gösterdi. Yani fazi
fuzzy subsets of the human
mefhumlar; gençlik yada yaşlılık insan
population.
populasyonunun fazi alt kümelerinden

sadece ikisidir.
It all comes down to this: Where do Burada akla gelen soru ise şu: Çizgiyi
we draw the line? That question nereden çekmeliyiz? Bu soru grilerin
haunts black-white reasoning in a dünyasına siyah – beyaz bir muhakeme
world of grays. The U.S. ile sürekli yapılan bir taciz. ABD
Government says adulthood begins hükümetine gore erişkinlik dönemi 18.
the first second of your eighteenth Yaşgününün ilk saniyesinden itibaren
birthday. The government draws the başlamaktadır. Hükümet bu çizgiyi
line for us and we makie the best of bizim için çekmiş ve bizde buna biat
it. We can view this line as the etmişiz. Bu çizgiyi, erişkinlik dönemini
imaginary line that splits adult from yıllık ölçekte, erişkin olunmayan
nonadult on the scale of years dönemden ayıran hayali bir çizgi olarak
(Figure2.10).We can draw different görebiliriz.(Şekil 2-10)
lines at different ages near age 18 18 yaşın yakınlarında değişik yaşlarda
but we cannot give a good reason for farklı hayali çizgiler çizebiliriz, lakin
them. We know that the 14-year-old bunlar için iyi bir sebep bulamayız. 14
is barely if at all an adult and the 25- yaşında kılpayı erişkinlik döneminde
year-old is usually if not fully an iken 25 yaşında ise tam olarak erişkinlik
adult. We also know, as with the döneminde olunmamaktadır. Ayrıca
fuzzy concept old, that adulthood bilmekteyiz ki yaş mefhumu için
grows with age. So the fuzzy erişkinlik yaş ile büyümektedir. Yani
principle views adult as a fuzzy fazi ilkesi erişkinliği fazi bir mefhum
concept and draws it as a curve, not olarak görmekte ve doğru olarak değil
a line (Figure 2.11).Fuzzy theory de bir eğri olarak tasvir etmektedir.
draws a curve between opposites, (Şekil 2-11)
between A and not-A. More Fazi teori, karşıtlar A ve A olmayan
information, more "facts," help us arasında bir eğri çizmektedir. Daha
draw the curve. If we have enough fazla bilgi, daha fazla “hakikat” eğriyi
information, we can turn our vague çizmemizde bize yardımcı olmaktadır.
notions of old and young into fuzzy- Eğer yeterince bilgiye sahip olursak,
set curves (Figure 2.12).The more yaşlı ve genç gibi muğlak olguları, fazi
information we have, the more küme eğrilerine çevirebiliriz.(Şekil 2-
bumps in the curve, the more 12)
realistic the curve. The split between Ne kadar fazla bilgimiz olursa,
thing and nonthing grows more eğrimizde o kadar fazla girinti çıkıntı
complicated still when the thing is olacak ve o kadar fazla gerçekçi bir
relative. Consider the "line" between eğriye sahip olacağız. Eşya ile eşya
art and nonart. olmayan arasındaki kırılma eşya ne
kadar göreceli (bağlantılı) ise o kadar
karmaşık hal alıyor. Sana tile sanat
olmayan arasındaki kırılmayı bir
düşünün.
Does more information help a censor Daha fazla bilgi, resmin, vücut
decide what paintings, body hareketlerinin, liriklerin, dizi filmlerinin
movements, lyrics, film sequences hangisinin müstehcen veya sanat
are art and which are "obscene" or olmadığını sansürcüye anlatır mı?Sonda
bu bir “yargı çağrısıdır”, başlangıçta da
nonart? In the end the split is a
"judgment call." And in the aslında öyle. Nesneler ve davranışlar,
beginning it is too. Objects and lezzete göre, geleneğe ve hevese göre,
behavior are to some degree art or bir derece sanattır veya sanat değildir.
nonart depending on taste, tradition, Sanatta ilgilenenler ve eleştirmenler,
and whim. Art dealers and critics resimleri, çizimleri ve heykelleri,
rank and price paintings, drawings, nesnelerin “güzellik” içeriklerine göre,
and sculptures according to what sıralarlar ve fiyatlandırırlar.
they see as the objects' beauty Güzellik hem fuzzy hem de görecelidir.
content. Güzellik, hakkında konuşana ve kültüre

Beauty is both fuzzy and relative. It bağlıdır. Birbirine benzeyen resimler,
depends on the speaker and on the melodiler, hikâyelerin ana hatları ve
culture. Similar paintings or deyimler bir kültürel akımı başlatabilir
veya çalıntı olarak son bulabilir. Pop
melodies or story plot lines and
phrases can start a cultural trend or sanatçıları ve komedyenler, güzellik ve
end in a plagiarism conviction. Pop eğlence arasındaki sınırı veya irfan ve
artists and comedians excel at saçmalık arasındaki sınırı veya sanat ve
blurring the borders between beauty sansürcülerce ifade edilemeyen
and entertainment or between insight müstehcenlik kavramının arasındaki
and absurdity or between art and a sınırı, bulanıklaştırmada uzmanlardır.
censor's unstated definition of Güzellik, tamamen sadece algılayanın
obscenity. Beauty lies not only in the gözünde değildir, bir dereceye kadar
eye of the beholder, it lies there to oradadır.
some degree.

Yasal kararlar da fuzzy ve görecelidir.
Legal decisions are also fuzzy and
relative. The scales of justice tip to
Adaletin ölçekleri de bir derece
varying degrees. Courts convict
meselesidir. Mahkemeler, “yeterli
persons who commit crimes with
enough intent and acquit those who
niyetle” suça kalkışanları
commit them with enough
cezalandırıyor, fakat “eksik kapasiteyle”
diminished capacity.

suç işleyenleri beraat ettiriyor.
Judges, legal scholars, and the rest of
us search for the borders between Hâkimler, hukukçular ve geri kalan
personal freedom and government bizler, kişisel özgürlük ve devlet
control, between man and state, kontrolü arasındaki sınırı, insan ve
choice and command. Jokes shade devlet arasındaki sınırı, buyruk ve seçim
into insults or slander or harassment. arasındaki sınırı araştırıyoruz. Şakalar,
You may own the land your house hakaretlere veya iftiraya veya tacize
rests on, but do you own the air gölge bırakıyor. (Burada gölgeden kasıt,
space above your house? Do you nerede başlayıp bittiğini bilmiyoruz)
own the dozens of radio and Evinizin işgal ettiği alana sahip
television signals that right now olabilirsiniz, fakat evinizin üstünün
propagate through your body? Who kapsadığı havaya sahip misiniz?
owns the oceans or the Moon or the Vücudunuza yayılan, düzinelerce radyo
Sun or the Oort Cloud? What if we ve televizyon sinyalinin sahibi misiniz?
dig up ancient property markers, Ayın, Güneşin, okyanusların, Oort
millions or hundreds of millions of Bulutunun sahibi kim? Peki gezegeni
years old, from spacefaring aliens başka bir türe yeni satmış bir uzay uzak
who have just sold the planet to yaratıklardan kalan milyonlarca veya
another race or who seeded life here yüz milyonlarca yıl önceki eski mülkleri
and plan to harvest it? veya buralara kimin ekin ektiğini ve

Legal concepts vary among cultures bunları biçmeyi kimin planladığını
and within them. The great increases ortaya çıkarsak ne olur?
in information in the twentieth Yasal kavramlar, kültürlere göre ve
century have not helped us draw kültürlerarası değişiklik gösterir. 20.
lines between justice and injustice, yy.da bilgideki büyük artışlar,
fair and unfair, right and wrong, adaletlilik adaletsizlik arasında,
intention and no intention, contract vicdanlılık vicdansızlık arasında, doğru
breach and nonbreach, private and yanlış arasında, kasıtlılık kasıtsızlık
public, mine and thine. Information arasında, sözleşme ihlali ve ihlal
will increase for centuries. Rather edilmeyişi arasında, özel ve kamu
than simplify legal decisions, more arasında, benimki seninki arasında bir
information increases the fuzz in and çizgi çizmemize yardımcı olmadı. Bilgi
between legal thing and nonthing. It yüzyıllar boyu artacak. Yasal kararları
deepens the legal quagmire. kolaylaştırmak bir yana, fazla bilgi,
Precision up, information up. yasal olanla olmayanın ve bunlar
Information up, fuzz up. arasındakilerin bulanıklığı arttıracak.

Yasal bataklığı derinleştirecek. Kesinlik
arttıkça bilgide artar. Bilgi arttıkça
bulanıklık da artar.
Hâkimler, hukukçular ve geri kalan bizler,
kişisel özgürlük ve devlet kontrolü arasındaki
sınırı, insan ve devlet arasındaki sınırı,
buyruk ve seçim arasındaki sınırı
araştırıyoruz. Şakalar, hakaretlere veya
iftiraya veya tacize gölge bırakıyor. (Burada
gölgeden kasıt, nerede başlayıp bittiğini
bilmiyoruz) Evinizin işgal ettiği alana sahip
olabilirsiniz, fakat evinizin üstünün kapsadığı
havaya sahip misiniz? Vücudunuza yayılan,
düzinelerce radyo ve televizyon sinyalinin
sahibi misiniz? Ayın, Güneşin, okyanusların,
Oort Bulutunun sahibi kim? Peki milyonlarca
veya yüz milyonlarca yıl önceki eski mülkleri
ortaya çıkarsak ne olur? Buralara kim ekin
ekti ve bunları biçmeyi kim planladı?
Yasal kavramlar, kültürlere göre ve
kültürlerarası değişiklik gösterir. 20. yy.da
bilgideki büyük artışlar, adaletlilik
adaletsizlik arasında, vicdanlılık vicdansızlık
arasında, doğru yanlış arasında, kasıtlılık
kasıtsızlık arasında, ihlallik ve ihlalsizlik
arasında, özel ve kamu arasında, benimki
seninki arasında bir çizgi çizmemize yardımcı
olmadı. Bilgi yüzyıllar boyu artacak. Yasal
kararları kolaylaştırmak bir yana, fazla bilgi,
yasal olanla olmayanın ve bunlar
arasındakilerin bulanıklığı arttıracak. Yasal
bataklığı derinleştirecek. Kesinlik arttıkça
bilgide artar. Bilgi arttıkça bulanıklık da artar.

Is life a fuzzy concept? Will
8.71 Hayat bir fuzzy kavramı mıdır? Daha
more science and measurements
fazla bilim ve ölçüm, kürtaj tartışmasını
resolve the abortion debate? Will
çözecek mi? Tıp bilimi veya devlet, ilk
medical science or the state draw the
veya ikinci 3 aylık dönemdeki, hayat ve
line between life and nonlife at
hayat-olmayan arasındaki çizgiyi
conception or at the first or second
belirleyecek mi? Sanırım, zamanla,
trimester? In time I think we will
hayatı bir fuzzy eğrisi olarak çizeceğiz.
draw life as a fuzzy curve (Figure
Tıp konferanslarından, medyadaki
2.13).We may draw this curve with
anketlerden veya ulusal seçimlerden
data from medical conferences or
veya interaktif kablolu
media polls or national elections or
referandumlardan toplanan verilerle bu
interactive cable plebiscites. What we
eğriyi çizebiliriz. Bu gibi bir eğri ile
do with such a curve is another
yaptığımız ayrı bir sorun oluşturur, o da
matter—another matter of degree.
ayrı bir derece sorunudur.
More information means more facts.
Daha fazla bilgi, daha fazla gerçek
More information will better'describe
demektir. Daha fazla bilgi gerçekleri
the facts. It will give us clearer
daha iyi tanımlar. Bu bize daha fazla
pictures of facts from more angles.
açıdan, daha açık gerçeğin resimlerini
But fuzz promises to be a permanent
verir. Ama bulanıklık bu resimlerin
part of those pictures. In many ways
kalıcı bir parçası olma sözünü veriyor.
the future looks fuzzy.
THEME 3: Fuzzy Birçok yoldan da, gelecek fuzzy
Fuzzy
Reasoning Raises Machine \Q görünüyor.
engineers design software and chips
3. Konu; Fuzzy muhakeme Makine
to make computers reason more as
IQsunu arttırıyor
people do. That makes them smarter
Fuzzy mühendisleri, bilgisayarları
and easier to work with. Now you can
insanlar kadar muhakeme edebilmesi
program fuzzy software systems in
için, çipler ve yazılımlar dizayn
English or Japanese and leave the
ediyorlar. Bu makineleri, daha kolay,
details to software engineers you may
daha zeki hale getiriyor. Şu an, İngilizce
never see. Future fuzzy systems will
veya Japonca dilli fuzzy yazılım
allow you to program them by spoken
sistemleri yapabilirsiniz ve ayrıntıları
language instead of stroked keyboard.
sizin asla göremeyeceğiniz yazılım
Other future fuzzy systems, the
mühendislerine bırakabilirsiniz.
adaptive fuzzy systems we discuss in
Gelecekteki fuzzy sistemleri, klavye ile
a later chapter, learn from experience
komut vermek yerine, konuşma ile
and program themselves.
programlama yaptırabilecek.

Gelecekteki diğer fuzzy sistemleri,

önümüzdeki bölümde göreceğimiz
uyumlu fuzzy sistemleri, tecrübe
yoluyla öğrenip, kendilerini
programlayacaklar.
Fuzzy knowledge comes down to
fuzzy rules. A fuzzy rule relates Fuzzy bilgi, fuzzy kurallarla ilgilidir. Bir
fuzzy concepts in the form of a fuzzy kuralı, bir fuzzy kavramıyla
conditional statement: If X is A, then “koşullu ifade” şeklinde ilişkilidir. X
Y is B. If the traffic is heavy, then eğer A ise, Y de B’dir. (If… then kuralı)
keep the traffic light green longer. Eğer trafik “ağırsa”, yeşil ışık “daha
Just common sense. The rule uzun” yansın. Bunlar sadece
associates the fuzzy sets heavy and sağduyudur. Kural, fuzzy kümeleri olan
longer. We can draw these sets as “ağır” ve “daha uzun” kavramlarıyla
curves or as points in big fuzzy birleşiyor. Bu kümeleri eğriler olarak
cubes. All traffic is heavy to some veya büyük fuzzy küplerindeki noktalar
degree. We can make the time the olarak çizebiliriz. Her trafik, belirli bir
light stays green longer to some dereceye kadar ağırdır. Yeşil ışığın
degree. The combinations of traffic yanma zamanını arttırma işini bir
densities and light times are infinite. dereceye kadar yapabiliriz. Trafik
Yet one fuzzy rule connects them yoğunluğu ve ışık zamanlarının birleşimi
all—and raises the machine IQ of the sonsuzdur. Ama bir fuzzy kuralı bunların
traffic controller that uses it. hepsini birleştirir ve onu kullanan trafik

Fuzzy systems store dozens or kontrolcüsünün IQ’ sunu arttırır.
hundreds or thousands of these
common-sense fuzzy rules. Each Fuzzy sistemler, düzinelerce veya
new piece of data activates all the
yüzlerce veya binlerce bunun gibi
fuzzy rules to some degree (most to
zero degree). The fuzzy system then sağduyu kurallarını hafızasında tutar.
blends together the outputs and
Her bir yeni veri parçası bütün fuzzy
produces a final output or answer. On
a fuzzy chip this "parallel" reasoning kurallarını bir dereceye kadar
takes places thousands or millions of
etkinleştirir (çoğunlukla 0 dereceye).
times per second. We count the
reasoning in flips or fuzzy logical Fuzzy sistemi çıktıları harmanlar ve son
inferences per second.
bir çıktı veya yanıt üretir. Bir fuzzy

çipinde, bu “paralel” muhakeme,
saniyede binlerce kez veya milyonlarca
kez meydana gelir. Muhakemeyi, “flips”
(çevrimler) ile veya saniyedeki fuzzy
mantıksal çıkarsamalarla sayıyoruz.
High-speed fuzzy systems are smart.
Today in Japan they control subways Yüksek süratli fuzzy sistemler zekidir.
and stabilize helicopters better than Bugün, bu sistemler, Japonya’da
humans can. The fuzziness in their metroların kontrolünü ve helikopterlerin
rules leads to smooth control. This dengeleme işini insanlardan daha iyi
cuts down on the jerky overshoot yapıyorlar. Bunların, kurallarının
and undershoot of the old math- içerisindeki bulanıklık, daha düzgün
control systems: the air conditioner kontrole yol açıyor. Bu sistem, eski
that blows too cool or too warm, the matematiksel kontrol sistemlerinin
camera that underfocuses and blurs önüne geçti, çok soğuk veya çok sıcak
or overfo-cuses and blurs. Soon we üfleyen klimalar, az odaklanmadan veya
will have fuzzy devices in our çok odaklanmadan kaynaklanan
homes, offices, cars, and aircraft. We bulanıklaştıran kameralar, Sonunda
may not know it, and the advertisers evlerimizde, ofislerimizde,
may not tell us, but they will be arabalarımızda ve uçaklarımızda fuzzy
there. We will command armies of makineleri var. Bilemeyebiliriz,
tiny high-speed fuzzy experts that reklamcılar bize anlatmamış olabilir,
never err or tire or complain. ama bunlar var olacak. Küçük, yüksek

Sensor technology speeds the fuzzy süratli ve hiçbir zaman yorulmayan,
revolution. Those tiny fuzzy experts yanılmayan ve şikâyet etmeyen fuzzy
need lots of data and the faster and sistemleri ordusunu kumanda edeceğiz.
the more precise the better. A fuzzy
washing machine uses load sensors Sensor teknolojisi fuzzy devrimini
to measure the size and texture of the
hızlandırıyor. Bu küçük Fuzzy
wash load and uses a pulsing light
sensor to measure the dirt in the uzmanlarının çok fazla veriye ihtiyacı
wash water. Each second a few
var ve haha hızlı oldukça ve daha kesin
fuzzy rules turn these measurements
into patterns of water agitation for oldukça, daha iyi olacak. Bir fuzzy
different lengths of time. Fuzzy
çamaşır makinesi, yükleme sensorlarını
vacuum sweepers use infrared
sensors to measure dirt density and kullanarak, içine yüklenen miktarı ve
carpet texture. The data comes in
tekstil cinsini ölçer, ışık sensorları ile
and the fuzzy rules adjust the
sweeper's sucking power. de suyun kirliliğini ölçer. Her saniye,

birkaç fuzzy kuralı değişik zaman
aralıklarında, bu ölçümlerini
uygulamaya geçirir. Fuzzy süpürgeler,
kızılötesi sensorlarını kullanarak,
halıdaki kiri ve halının tekstil içeriğini
ölçer. Veri algılanır ve fuzzy kuralları
süpürgenin çekiş gücünü ayarlar.
Fuzzy TVs measure the relative
brightness, contrast, and color in Fuzzy TV’ler, TV’deki görüntüye göre,
each TV image frame and then ''turn parlaklığı, rengi ayarlarlar ve daha net
the knobs" on these values for each görüntü sağlarlar. Siz televizyon
part of each image to give a sharper izlerken, görüntü yavaşça değişmeye
picture. As you watch the TV the devam eder, sanki çok hızlı bir uzman
knobs keep turning slightly as if a ekranı izliyor ve saniyede 30 veya
highspeed expert watched the screen fps(frame per second) hızı kaçsa o kadar
and worked out the best mix of görüntüyü en iyi şekle ayarlıyormuş
settings for each of the 30 or so gibi.
images that flash by per second.

In older fuzzy systems an expert Daha eski fuzzy sistemlerinde bir
gives the common-sense rules. A uzman sağduyu kurallarını belirlerdi.
fuzzy engineer may sit down with an Bir fuzzy mühendisi, bir uzmanla
expert and ask her how she focuses a oturup ondan lensi odaklama işini nasıl
lens or makes a left turn or steadies a yaptığını veya helikopter sürerken sağ
helicopter. In adaptive fuzzy systems sol nasıl yaptığını veya nasıl sabit
a "brainlike" neural network, a tuttuğunu öğrenebilir. Uyumlu fuzzy
computer system that mimics how sistemlerinde, beyine benzer bir sinir
brains learn and recognize patterns, sistemi, ki bu beyinin öğrenme şeklini
generates the fuzzy rules from taklit eden ve hatırlayan bir bilgisayar
training data. They learn from sistemi gibidir, verilerden fuzzy
experience. DIRO: Data in, rules kurallarını oluşturur. Bunlar, tecrübe
out. The neural system behaves like ederek öğrenirler.
the eyes and ears of the system. It
"sees" patterns in the data and slowly DIRO: Veriler girdi, kurallar çıktı. Sinir
grows rules that relate these patterns. sistemi, sistemin gözleri gibi, kulakları
The patterns are fuzzy sets and the gibi davranırlar. Sistem, verideki
relations are fuzzy rules. The fuzzy örüntüleri görür ve yavaşça modelle
system uses these rules to reason ilişkili kurallar üretir. Örüntüler fuzzy
with the patterns. You would show kümeleridir ve ilişkiler ise fuzzy
an adaptive fuzzy traffic controller kurallarıdır. Fuzzy sistem örüntüyü
examples of how a traffic cop or a anlamak için bu kuralları kullanır.
traffic light controls traffic. More Uyumlu fuzzy trafik kontrolörü trafik
data in, better rules out. polisi veya trafik ışıkları trafiği nasıl

Adaptive fuzzy systems "suck the kontrol ettiğinin bir örneğidir. Daha
brains" of experts. Experts do not fazla very girişi, daha iyi kurallar
have to tell the system what makes oluşturur.
them experts.
Uyumlu fuzzy sistemleri uzmanların
beyinlerini emer. Uzmanlar sistemlere
onları neyin uzman yaptığını anlatmak
zorunda değillerdir.
They ljst have to act as experts. That
gives the data that the neural nets use
Sistemler sadece uzmanlar gibi
to find and tune the rules. Superhigh
davranmak zorundadırlar. Sinir ağları
machine-IQ systems of the future,
veriden kuralları bulur, akort eder.
whether in smart cars or in smart
Geleceğin super yüksek makine IQsu
missiles or in tiny robots that swim in
sistemleri, akıllı arabalarda olsun, akıllı
our blood and tissues and on our
füzelerde olsun veya kanımızda,
teetrr,' may grow all their fuzzy rules
dokumuzda, dişimizde dolaşacak küçük
with neural nets. After all, we
robotlarda olsun, bütün fuzzy kurallarını
do.THEME 4: Don't Gcjnfuse Science
sinir ağları ile geliştirebilir. Bütün
with Scientists Scientists have in large
bunlardan sonra, yapıyoruz.
part treated fuzzy theory and fuzzy

theorists badly. Some of us asked for
4. Konu; Bilimi bilim adamları ile
it. All of us got it. In the end that
karıştırmayın
process strengthens fuzzy theory and

fuzzy theorists. Adversity, like
Bilim adamlarının büyük bölümü fuzzy
muscle stress, works that way.

teorisine ve teoricilerine kötü davrandı.
In the meantime many of us lost our
Bazıları sorguladı. Hepimiz onu
faith in science. That was a deep
kavradık. Sonunda, bu süreç fuzzy
disappointment for those of us who
teorisini ve teoricilerini güçlendirdi.
had earlier lost faith in religion and
Kasların gerilmesi gibi sıkıntılı idi.
government. Science was not

salvation. Career science, like career
Bu arada, çoğumuz bilime inancımızı
politics, depends as much on career
yitirdik. Bizim gibi daha önceden dine
maneuvering, posturing, and politics
ve hükümete karşı inancını kaybedenler
as it depends on research and the
için daha derin bir hayal kırıklığıydı.
pursuit of truth. Few know that when
Bilim kurtarıcı değildi. Bilim kariyeri,
they start the game of science. But
siyasi kariyer gibi, araştırmaya
they learn it soon enough.

doğruluğun takibine dayandığı kadar
The hardest things I learned in my
kariyer manevrasına, duruşa ve
fuzzy quest were that modern
politikaya da dayanır. Bilim oyununa
science does not welcome a truly
başladıkları zaman bunu çok azı bilir.
new idea. And it makes mistakes
Ama en kısa zamanda öğrenirler.
even at the "self-evident" level of

logic and math.

Fuzzy maceramda öğrendiğim en zor

şey, modern bilimin doğru olan yeni bir

fikri hoş karşılamamasıydı. Bu,
mantığın ve matematiğin “apaçık-
besbelli” seviyelerinde bile hatalar
yapar.