Biz üç boyutlu bir uzayda varız.
Bu uzayda, sadece iki boyutlu bir görüntü olan görsel bilgiye dayanarak üç boyutlu uzayı algılarız.
Bu, zihnimizin üç boyutlu uzayın bir görüntüsünü barındırdığı ve iki boyutlu görsel bilgiyi bu üç boyutlu görüntüye ters eşlediğimiz anlamına gelir.
Bu prensibi uygulayarak insanların potansiyel olarak dört boyutlu uzayı algılayabileceğini tahmin ediyorum. Gerçek fiziksel uzayda dört boyutlu uzay veya dört boyutlu nesneler yaratamazken,
bilgisayarları kullanarak dört boyutlu uzayı ve nesneleri simüle etmek mümkündür. Bu simüle edilmiş dört boyutlu uzayı iki boyutlu bir düzleme eşleyerek, insanlar bilgiyi görsel olarak kavrayabilir.
Daha sonra, insanlar bu tür dört boyutlu uzayın ve nesnelerin davranışlarını ve görünümlerini öğrenirse, sonunda zihinlerinde dört boyutlu bir uzay yaratabileceklerdir.
Ancak bu sadece bir olasılıktır ve böyle bir eğitim muhtemelen önemli miktarda zaman gerektirecektir.
Üstelik, dört boyutlu uzayı algılama yeteneği kazanılsa bile, bu yeteneğin uygulanabileceği neredeyse hiçbir durum olmayacaktır.
Yapay Zekanın Dört Boyutlu Algısı
Öte yandan, aynısı yapay zeka ile de başarılabilir. Dahası, yapay zeka bu dört boyutlu uzamsal algı yeteneğini kullanabilir.
Örneğin, dört boyutlu uzamsal algı ile yapay zeka, dört boyutlu grafikleri çizebilir ve anlayabilir.
İnsanlar görsel bilgiyi yalnızca iki boyutlu bir düzlemde bir bakışta kavrayabilir. Bu nedenle, üç boyutlu bir grafik çizilip ters eşleme yoluyla tanınsa bile, görüş alanından gizlenmiş kısımlar olacaktır.
Üç boyutlu bir grafiğin önemli bir kısmı görünmez hale gelirken, dört boyutlu bir grafik daha da fazla veriyi gizleyecektir.
Grafiği döndürmek gizli kısımları ortaya çıkarabilse de, bu durum veriyi bir bakışta sezgisel olarak kavrama amacından uzaklaşır.
Tersine, yapay zekanın iki boyutlu düzlemsel görsel bilgiyle sınırlı olması gerekmez. Yapay zekaya sanal olarak üç boyutlu veya dört boyutlu uzamsal görüş kazandırmak ve onu eğitmek mümkündür.
Bu, yapay zekanın üç boyutlu ve dört boyutlu grafikleri, verilerin gizlenmesine veya döndürmeye gerek kalmadan, boyutsal olarak yerel ve panoramik bir şekilde kavramasına olanak tanır.
Ayrıca, bu dört boyutla sınırlı değildir; mantıksal olarak boyutlar beşe, ona, yirmiye ve ötesine sonsuz bir şekilde artırılabilir.
Çok Boyutlu Grafikleri Anlama
Grafikleri panoramik olarak kavrayabilme yeteneği, örneğin birden çok boyutta eğilim analizi yapmayı mümkün kılar. Boyut karşılaştırmaları ve oranları anlama da sezgisel olarak yapılabilir.
Ayrıca, benzer veya analog veriler gibi veri desenlerinin analizine de olanak tanır. Dahası, düzenlilikleri ve yasaları keşfetmeye yardımcı olabilir.
Bu, mevcut yapay zekanın mükemmel olduğu çok boyutlu veri desen eşleştirmesinin ötesine geçerek, verilerin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlar.
Örneğin, tamamen farklı boyutların kombinasyonları içinde aynı desenler bulunsa bile, basit çok boyutlu desen eşleştirme bunları bulmakta zorlanacaktır.
Ancak, çok boyutlu görme yeteneğiyle, şekiller benzerse, farklı boyutsal kombinasyonlarda bile hemen tanınmaları gerekir.
Dahası, girdi verilerine eşlik eden boyutsal eksenleri doğrudan kullanmanın yanı sıra, belirli eksenleri genişleterek veya daraltarak, logaritmik olarak dönüştürerek veya birden çok ekseni boyutlarını azaltmadan aynı sayıda farklı eksene eşleyerek verileri anlamayı kolaylaştıran boyutsal yapıları keşfetmek de mümkündür.
Böylece, çok boyutlu görme yeteneğini eğiterek, hem insanlar hem de geleneksel yapay zeka için zor olan veri yapılarını panoramik olarak kavramak mümkün hale gelir ve bu sayede yeni içgörüler ve yasalar keşfetme potansiyeli açılır.
Paradigma İnovasyonunu Hızlandırma
Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlara eşlemeden doğal olarak kavrayabilme yeteneği, önemli bir potansiyel barındırmaktadır.
Örneğin, Güneş merkezli teori, astronomik gözlem verilerini kolay anlaşılır matematiksel formüllere sığdırmak için icat edilmiştir. Dünyanın Güneş etrafında döndüğünü varsayan Yer merkezli anlayış, gözlemsel verileri anlaşılır formüllere eşleyememiş ve bu da Güneş merkezliliğin icat edilmesine yol açmıştır.
Ancak, astronomik gözlem verileri boyut indirgemeksizin doğal olarak kavranabilseydi, Güneş merkezli yasalara benzer yasalar çok daha erken keşfedilebilirdi.
Benzer şekilde, görelilik teorisi ve kuantum mekaniği gibi bilimsel buluşlar da, çok boyutlu veriler doğal boyutlarında panoramik olarak kavranabilseydi çok daha erken gerçekleşebilirdi.
Bu durum, insanlık tarafından henüz bilinmeyen çeşitli teorilerin ve yasaların keşfine yol açan paradigma inovasyonunun, boyutsal olarak yerel yapay zeka tarafından hızlandırılabileceği anlamına gelmektedir.
Sonuç
Çok boyutlu uzaya doğal olarak adapte olacak şekilde eğitilmiş yapay zeka, insan taklidinin ötesindeki çok boyutlu uzamsal bilişsel yeteneklerini kullanarak, bilim ve akademik alandaki paradigmaların kapsamını hızla genişletebilir.
Paradigmalar sadece değişmekle kalmaz, aynı zamanda çoğalma eğilimindedir. Yeni paradigmalar icat edilse bile, onlara ayak uydurmak zorunda değiliz.
Elbette, yapay zeka, karmaşık boyutlarda keşfedilen paradigmaları, bizim için anlaşılması kolay olacak şekilde daha düşük boyutlara eşleyerek açıklayacaktır.
Yine de, aşırı yüksek boyutlu paradigmalar insan kavrayışının ötesinde kalabilir. Ayrıca, büyük ölçüde genişlemiş tüm paradigmaları anlamak muhtemelen imkansız olacaktır.
Böyle bir senaryoda, altında yatan prensiplerini tam olarak anlamasak bile, etkin bir şekilde çalışan ürünler ve sistemlerle çevrili yaşayabiliriz.
Bir mühendis olarak böyle bir durumu hayal etmek istemem, ancak birçok insan için bu, bugünkü durumdan pek farklı olmayabilir.