Bilgi artık yalnızca insan bilişine bağlı sabit bir varlık değildir. Çağdaş epistemoloji ve hesaplama kuramı bağlamında bilgi, giderek biyolojik, bilişsel ve dijital mimariler aracılığıyla ortaya çıkan dinamik ve süreçsel bir olgu olarak anlaşılmaktadır. Bu makale, nöroepistemolojik ve teorik biyoloji perspektiflerinden bilgi tanımını yapmakta ve veri mimarileri, yapay zekâ sistemleri ile semantik ağlar gibi dijital yapılardaki varoluş biçimlerini incelemektedir. Felsefe, hesaplama kuramı ve teknik çerçeveleri birleştirerek bilginin hem ontolojik bir süreç hem de hesaplamalı bir yapı olarak nasıl işlediğine dair bütünsel bir bakış açısı sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: bilgi, veri mimarisi, semantik ağlar, yapay zekâ, nöroepistemoloji, süreç ontolojisi
Bilgi kavramı, Platon’un temellendirilmiş doğru inanç tanımından (Audi, 2015) bugünkü süreçsel ve dağıtılmış biliş yaklaşımlarına kadar önemli ölçüde yeniden yorumlanmıştır (Floridi, 2011). Nöroepistemolojide bilgi, sinaptik aktivasyon örüntülerinin ürünü, evrimsel sınırlamalar ve bireysel öğrenme geçmişleriyle biçimlenmiş bir yapı olarak görülmektedir (Damasio, 2010). Dijital ortamlarda ise bilgi, biyolojik olmayan ancak hesaplamalı sistemler üzerinde kodlanan, dağıtılan ve işlenen bir olguya dönüşmektedir.
Dijital çağda bilgi yalnızca depolanmaz; çok katmanlı veri altyapıları aracılığıyla üretilir ve yeniden düzenlenir. Yapay zekâ (YZ) sistemleri büyük veri akışlarını işleyerek bunları olasılıksal modellere dönüştürürken, semantik ağlar makine tarafından okunabilir kavramsal çerçeveler üretir (Russell & Norvig, 2021). Bu durum şu soruları gündeme getirir: Bilgi dinamik ve ilişkisel bir olguysa, farklı ortam ve mimarilerde nasıl varlığını sürdürür?
Nöroepistemolojiye göre bilgi, biyolojik olarak sınırlandırılmış bir inşadır. Sinirsel devreler, duyusal girdiler ve önceki öğrenmeler temelinde sürekli güncellenen uyumsal filtreler gibi çalışır (Churchland, 1989). Bu yaklaşım, bilginin sabit bir arşiv değil, sinirsel ve enerjetik sınırlar dâhilinde gelişen bir süreç olduğunu ortaya koyar.
Teorik biyoloji ise bilginin, tıpkı yaşam gibi, ayrışma ve kendini sürdürme süreçlerinden ortaya çıktığını vurgular (Maturana & Varela, 1980). Bu bakış açısına göre, ister biyolojik ister dijital olsun, her bilgi sistemi “içeridekini” ve “dışarıdakini,” yani anlamlıyı ve anlamsızı ayırt etmek zorundadır.
Dijital bilgi sistemleri, katmanlı veri mimarilerine dayanır:
Fiziksel Katman: Bitler, manyetik alanlar veya elektrik yükleri gibi elektromanyetik durumlar hâlinde saklanır.
Mantıksal Katman: Veriler dosyalar, tablolar ve nesneler biçiminde organize edilir.
Uygulama Katmanı: Arayüzler, API’ler ve bilgi grafikleri insan–makine etkileşimini sağlar.
Bu mimariler yedeklilik, dağıtılmış depolama ve hata toleransı sayesinde bilginin tek bir cihazdan bağımsız olarak varlığını sürdürmesine olanak tanır (García-Molina, Ullman & Widom, 2011).
YZ sistemleri veriyi eyleme dönüştürülebilir bilgiye çevirir. Derin öğrenme modelleri, karmaşık fonksiyonları yaklaştırarak girdilerle çıktılar arasında eşleştirmeler yapar. Pekiştirmeli öğrenme sistemleri, geri bildirimlere göre politikalarını sürekli günceller ve dinamik bir epistemoloji sergiler (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016). Ancak bu sistemler, eğitildikleri veri ve mimarilerin sınırlarını taşır; bu durum, biyolojik beyinlerin karşılaştığı sınırlara benzer.
YZ’de bilgi temsili çoğunlukla semantik ağlar üzerinden yapılır: Düğümler kavramları, kenarlar ilişkileri temsil eder (Sowa, 2000). RDF, OWL gibi standartlarla çalışan Bağlı Veri (Linked Data) çerçeveleri, makinelerin dağıtılmış veri kümeleri üzerinde akıl yürütmesine imkân tanır. Bu sistemler insan kavramsal yapısını taklit etmeye çalışır, ancak önceden tanımlanmış ontolojiler ve çıkarım kurallarıyla sınırlıdır.
Bilginin dijital ortamlardaki varlığı yalnızca sembolik değil, aynı zamanda maddidir. Her bit, enerji–madde konfigürasyonlarıyla somutlaşır (Landauer, 1961). Bununla birlikte, dijital bilgi yorumlayıcı bir varlık olmadan yalnızca potansiyel anlam taşır. Semantik bir ağ, ancak bir yorumlayıcı (insan ya da YZ) onun anlamını etkinleştirdiğinde bilgi hâline gelir. Böylece bilgi, hem enerjik bir düzen hem de işlevsel bir şema olarak iki düzeyde varlık kazanır.
Bilgi bir süreçtir, bir öz değil. Nöroepistemoloji bilginin biyolojik altyapıdaki sınırlarını gösterirken, veri mimarileri ve YZ onun hesaplamalı altyapılara tercümesini ortaya koyar. Dijital ortamlarda bilgi; fiziksel, mantıksal ve semantik katmanlar boyunca, makineler ve yorumlayıcılar arasındaki etkileşimlerle ortaya çıkan hibrit bir olgudur. Gelecekte, kuantum bilişim veya biyomimetik mimariler gibi yeni paradigmaların bilginin ontolojisini nasıl dönüştüreceği araştırılmalıdır.
Audi, R. (2015). Epistemology: A contemporary introduction to the theory of knowledge (3rd ed.). Routledge.
Churchland, P. M. (1989). A neurocomputational perspective: The nature of mind and the structure of science. MIT Press.
Damasio, A. (2010). Self comes to mind: Constructing the conscious brain. Pantheon.
Floridi, L. (2011). The philosophy of information. Oxford University Press.
García-Molina, H., Ullman, J. D., & Widom, J. (2011). Database systems: The complete book (2nd ed.). Pearson.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Landauer, R. (1961). Irreversibility and heat generation in the computing process. IBM Journal of Research and Development, 5(3), 183–191. https://doi.org/10.1147/rd.53.0183
Maturana, H. R., & Varela, F. J. (1980). Autopoiesis and cognition: The realization of the living. D. Reidel.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Sowa, J. F. (2000). Knowledge representation: Logical, philosophical, and computational foundations. Brooks/Cole.
Adem Bilgin
English
German
Russian
Arabic