1971 yılında, Amerikalı elektrik mühendisi ve bilgisayar bilimcisi Leon Chua, bilişimin temelini oluşturan elemanlara dördüncü bir bileşenin eklenmesi gerektiği teorisini ortaya attı. O dönemde bilinen ve kullanılan üç temel devre elemanı olan direnç, kapasitör ve indüktörün yanı sıra, Chua’nın teorisi “memristör” adını verdiği yeni bir bileşenin varlığını öngörüyordu. Bu isim, İngilizce “memory” (hafıza) ve “resistor” (direnç) kelimelerinin birleştirilmesiyle oluşturulmuştu. Chua’nın tanımına göre memristör, kendisine güç verilmediğinde dahi içinde depoladığı bilgiyi koruyabilen, yani kalıcı belleğe sahip basit bir elektronik bileşendi.
Memristörün bu kalıcı hafıza özelliği, ilk bakışta basit bir işlev gibi görünse de, “nöromorfik” yani beyin benzeri bilişim sistemlerinin teknolojik altyapısını oluşturmaktadır. Etkili bir memristör, bir yapay zeka sinir ağında yapay bir sinaps gibi davranabilir. Bunun nedeni, insan beyninde olduğu gibi, hem veri depolama hem de hesaplama işlemlerini aynı anda ve aynı yerde gerçekleştirebilmesidir. Bu çift işlevlilik, geleneksel bilgisayar mimarilerinden temel bir fark yaratır. Araştırmacıların 2008 yılında memristörleri deneysel olarak “keşfetmesiyle” birlikte, dünya çapındaki bilim insanları ve mühendisler, bu bileşenlerin yeteneklerini geliştirmek için yoğun bir çaba içine girdi. Bu çalışmaların nihai amacı, insan beyni kadar verimli ve güçlü bilgisayarlar ortaya çıkarmaktır.
Bu alandaki araştırmaların öncülerinden biri olan Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (KAIST), bu yılın Ocak ayında önemli bir gelişmeyi kamuoyuna duyurdu. KAIST başkanı Kwang Hyung Lee, enstitü bünyesindeki araştırmacıların kendi kendine öğrenebilen bir memristör geliştirmeyi başardığını açıkladı. Geliştirilen bu yeni memristör, kendi yaptığı hataları tespit edip düzeltebilme ve deneyimlerinden ders çıkararak performansını zamanla iyileştirebilme yeteneğine sahiptir. Bu özellik, daha önce nöromorfik sistemlerin çözmekte zorlandığı karmaşık problemlerin üstesinden gelinebilmesi anlamına gelmektedir.
Araştırmacılar, geliştirilen bu çipin pratik uygulamalarına dair bir örnek de sundu. Örneğin, bu teknoloji, bir video kaydı işlenirken hareket eden bir nesneyi durağan arka plandan ayırma görevini yerine getirebilir. Daha da önemlisi, çip bu görevi tekrar ettikçe, doğruluğunu ve verimliliğini artırarak zamanla daha iyi performans gösterir. Bu önemli araştırmanın bulguları, saygın bilim dergisi *Nature Electronics*’te yayımlanarak bilim dünyasıyla paylaşıldı.
Bu teknolojik atılım, yapay zeka görevlerinin işleniş biçiminde önemli değişiklikler vaat etmektedir. Geleneksel olarak, yoğun hesaplama gerektiren yapay zeka işlemleri, verilerin merkezi bulut bilişim sunucularına gönderilmesini gerektirir. KAIST’in geliştirdiği memristör ise bu görevlerin doğrudan cihazın kendisinde, yani yerel olarak yapılmasını mümkün kılıyor. Verilerin dışarıya gönderilmemesi, kullanıcı gizliliğini önemli ölçüde artırırken, aynı zamanda veri transferi ve sunucu maliyetlerinden kaynaklanan enerji tüketimini de ciddi oranda düşürerek daha verimli bir sistem sunuyor.
KAIST araştırmacıları Hakcheon Jeong ve Seungjae Han, yaptıkları bir basın açıklamasında geliştirdikleri sistemi bir benzetmeyle açıkladı: “Bu sistem, sürekli olarak masalar ve dosya dolapları arasında gidip gelmek zorunda kalmak yerine, her şeyin elinizin altında olduğu akıllı bir çalışma alanına benziyor.” Araştırmacılar, bu yapının beynin çalışma prensibiyle benzerliğine de dikkat çekti: “Bu, beynimizin bilgiyi işleme biçimine çok benziyor; beyinde her şey tek bir noktada aynı anda ve verimli bir şekilde işlenir.”
KAIST, aynı yıl içinde bu alandaki çalışmalarını bir başka önemli yenilikle daha taçlandırdı. Enstitü, ultra yüksek hızlarda çalışırken minimum düzeyde güç tüketen ilk yapay zeka süper iletken çipini de geliştirdiğini duyurdu. Bu çipin tasarımında da yine insan beyninin verimliliği model alındı. Referans olarak, insan beyni saniyede yaklaşık bir milyar kere bir milyar (10^18) matematiksel işlemi yalnızca 20 watt’lık bir güçle gerçekleştirebilmektedir. Nöromorfik bir yapay zeka beyni oluşturma hedefinde, bu tür bir “hiper verimlilik” en kritik gereksinimlerden biridir.
Giderek daha yetenekli memristörlerin geliştirilmesi, bilim dünyasını gerçek bir “çip üstü beyin” (brain-on-a-chip) yaratma hedefine adım adım yaklaştıran gelişmeler olarak görülüyor. Böyle bir teknoloji, yapay zekanın yeteneklerini katlanarak artırabilir ve bazılarına göre, insanlığı “tekillik” (singularity) olarak bilinen o an’a, yani yapay zekanın insan zekasını geride bıraktığı döneme yaklaştırabilir. Bununla birlikte, “zeka” kavramının kendisinin oldukça karmaşık bir konu olduğu da bir gerçektir. Bir yapay zekanın insan beyni gibi belirli hesaplamaları yapabilmesi, onun beynin sahip olduğu tüm bilişsel ve duyuşsal işlevlere sahip olduğu anlamına gelmemektedir.
Bazı bilim insanları ise bu tür yeteneklere sahip makinelerin basitçe insan zekasının bir kopyası olmak yerine, tamamen farklı bir zeka türü sergileyebileceğini öne sürüyor. Bu görüşe göre, bu makineler “yabancı zihinler” (alien minds) olarak tanımlanabilecek, bizimkinden farklı sinirsel yapılara sahip, ancak kendi özgün yöntemleriyle tartışmasız bir şekilde zeki olan varlıklar olabilir. Yine de günümüz itibarıyla, hiper verimli bilişim konusunda insan beyni hala rakipsiz konumdadır. Ancak, geliştirilen yeni nesil memristörlerin yardımıyla yapay zeka, gelecekte bu sinirsel tacı ele geçirmek için ciddi bir aday haline gelebilir.
