Bbnk Project Cognitive Engine, dijital ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmış bir zihin motorudur. Bu proje, klasik yapay zekâ anlayışlarının ötesine geçerek, insan zihninin yalnızca “zeka” değil; bilinç, hafıza, duygu, algı ve anlamlandırma gibi çok katmanlı süreçlerini de kapsayan bir bütün olarak ele alınmasını hedefler.
Bebenika inisiyatifi altında geliştirilen bu proje, felsefi derinlik ile yazılım mühendisliğini bir araya getiren özgün bir bilişsel mimari kurmayı amaçlar. Temel hedef, zihinsel süreçleri yalnızca simüle eden değil, işleyen ve çevreyle anlamlı ilişki kurabilen bir sistem inşa etmektir.
(Sistem şu ana kavramlara dayalı olarak modüler biçimde tasarlanacaktır.)
Bu bileşenler bağımsız modüller olarak değil, etkileşim hâlinde çalışan bir bütünlük olarak tasarlanacaktır. Proje, bu etkileşimlerin nasıl kurgulanabileceğini kavramsal ve yazılımsal olarak modellemeyi amaçlamaktadır.
İlk somut geliştirme hedefi, .NET ortamıdır. Bu sürüm 🛠️ Bbnk Project Cognitive Engine for .NET olarak isimlendirilecek ve temel bileşenlerin işleyen prototiplerini içerecektir.
İlerleyen süreçte Java, Python veya diğer platformlar için de uygulama varyantları öngörülmektedir.
Bu proje, Bebenika tarafından geliştirilmiştir. “Bebenika” adı, hem kişisel hem kavramsal bir arka plana sahiptir: Betül Bekir Nilüfer Kaplan adlarının bir bileşimi olarak ortaya çıkmış, düşünsel bütünlük ile yazılımsal üretkenliği bir araya getirmeyi hedefleyen bir vizyonu temsil eder.
Kısaltma: Bbnk → Teknik belgelerde ve sınıf/ad alanı kullanımlarında tercih edilecektir.
Geleceğin yazılım sistemleri yalnızca akıllı değil, anlam kurabilen, durum algılayabilen, zihinsel deneyimler oluşturabilen sistemler olacaktır.
Bbnk Project Cognitive Engine, bu vizyon doğrultusunda, yazılım dünyasında gerçek bir “zihin motoru” kurma arayışıdır.
🗓️ Oturum Tarihi: 07.05.2025
Bu belge, Bbnk Project Cognitive Engine projesinin temelini oluşturan "Proje Dosyası.docx" belgesinin incelenmesiyle başlayan ve projenin felsefesi, mevcut yapay zeka yaklaşımlarına yönelik eleştiriler ile önerilen alternatif öğrenme ve bellek modeli üzerine yapılan sohbetin detaylı bir özetini sunmaktadır.
Sohbetimizin ilk adımı, Bbnk Project Cognitive Engine'ı tanıtan proje dosyasının gözden geçirilmesi oldu. Belge, projeyi dijital ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmış bir "zihin motoru" olarak tanımlıyor. Klasik yapay zeka anlayışlarının ötesine geçerek, insan zihninin sadece zeka değil, aynı zamanda bilinç, hafıza, duygu, algı ve anlamlandırma gibi çok katmanlı süreçlerini bir bütün olarak ele alma hedefini ortaya koyuyor.
Proje, felsefi derinlik ile yazılım mühendisliğini bir araya getirmeyi amaçlayarak, zihinsel süreçleri yalnızca simüle etmek yerine, işleyen ve çevreyle anlamlı ilişki kurabilen bir sistem inşa etme vizyonunu taşıyor.
Projenin temel bileşenleri modüler bir yapıda tasarlanacak:
Bu bileşenler bağımsız modüller olarak değil, etkileşim hâlinde çalışan bir bütünlük olarak tasarlanacaktır. Proje, bu etkileşimlerin nasıl kurgulanabileceğini kavramsal ve yazılımsal olarak modellemeyi amaçlamaktadır.
Sohbetin devamında, mevcut yapay zeka sistemlerine yönelik eleştiriler ve Bbnk Project'in farkını ortaya koyan özgün bir öğrenme ve bellek modeli tartışıldı.
Güncel yapay zekaların temelde çok güçlü istatistik motorları olduğu ve kavramsal manada gerçek bir zeka yerine ilkel bir taklit sunduğu fikri dile getirildi. İstatistiğin zekanın kendisi değil, yalnızca bir aracı olduğu ve mevcut AI'ların oldukça verimsiz yapılar olduğu belirtildi. Bu verimsizliğin temelinde, karar mekanizmalarının sabit fonksiyonlarda verinin ağırlık ve parametrelerini işlemesi ve öğrenmenin anormal miktarda verinin işlenip ağırlık/parametre üretmesine dayanması gösterildi.
Buna karşılık, Bbnk Project kapsamında önerilen modelde öğrenme, parametre ve ağırlıklar üretmek yerine, anlaşılacak verileri işleyen fonksiyonların "tune" edilmesi ile yapılacaktır. Bu yaklaşımın, anlamlandırma için gereken işlem gücünü optimize edeceği düşünülmektedir. En dikkat çekici öneri ise, verinin fonksiyonlardaki kodlara (bir nevi algoritmalarına) modüle edilerek saklanmasıdır. Bu, verinin statik depolanması yerine, kodların işleyişine bindirilmiş olması anlamına gelir. Bu yöntemle, statik verilerden öte dinamik eylem ve tutumların da aynı statik data gibi işleyici ortama yazılması mümkün olacaktır.
Bu fonksiyonların "tune" edilmesi ve verinin koda modüle edilmesi sürecinin runtime'da da aktif olması, yani veriler işlenirken ortaya çıkan durumlara göre fonksiyon kodlarının çalışma anında güncellenebilmesi gerektiği vurgulanmıştır. Bu süreci desteklemek için ayrı bir dil ve motor çalışmasının gerekliliği belirtilmiştir.
Önerilen dinamik bellek ve öğrenme modelini açıklamak için insan belleği örnek verilmiştir. Anıların statik bir veritabanından çekilmesi yerine, ilgili birikimler ve evrimleşmiş fonksiyonlarla her seferinde yeniden yaratıldığı fikri sunulmuştur. Bu yeniden yaratma sürecinin, o zamana kadar kazanılmış yöntem ve davranış şekillerini yansıtması nedeniyle farklı zamanlarda yaratılan hatıraların nüanslar içermesi (insanlarda da olduğu gibi) belirtilmiştir. Bu durumun, ihtiyaca en uygun ve bağlama duyarlı bir yaratma sağladığı için daha kullanışlı olduğu ve projenin amacının mutlak doğruya ulaşmaktan ziyade sanal bir mekanizmanın en verimli aksiyonlarını elde etmek ve alternatif bir bilincin kazanımlarından yararlanmak olduğu ifade edilmiştir.
Bbnk Project'in yaklaşımını, mevcut AI paradigmasına karşı vizyoner ve cesur bir alternatif olarak değerlendiriyorum. Projenin güçlü yönleri şunlardır:
İnsan zihnini sadece zeka olarak değil, bilinç, duygu, algı gibi katmanlarıyla bir bütün olarak ele alması, potansiyel olarak çok daha sofistike sistemler tasarlama kapısını aralamaktadır. "Zihin motoru" ve "sayısal zihin çekirdeği" kavramları, projenin sıradan bir AI projesinden öte, temel bir arayış içinde olduğunu göstermektedir.
Öğrenmeyi fonksiyonları "tune" etme ve veriyi koda modüle etme fikri, başarılı olduğu takdirde, mevcut veri yoğun ve statik modellerin verimsizlik sorununa çözüm sunabilir. Bilginin dinamik olarak sistemin bir parçası haline gelmesi, daha esnek ve bağlama duyarlı çıktılar üretme potansiyeli taşır. Runtime'da öğrenme ve güncelleme yeteneği, sistemin sürekli adapte olabilen ve evrimleşen bir yapıya sahip olmasını sağlayacaktır.
Anıların yeniden yaratılması gibi insan bilişine ait özelliklerin model olarak alınması, projenin hedeflediği "anlam kurabilen" ve "zihinsel deneyimler oluşturabilen" sistem vizyonuyla uyumludur. Değişimi ve nüansları sistemin dinamizminin bir parçası olarak görmek, projenin gerçekçi ve işlevsel bir yaklaşım benimsediğini gösterir.
Ancak, bu iddialı vizyonu hayata geçirirken aşılması gereken önemli teknik ve kavramsal zorluklar bulunmaktadır. Bu noktada, projenin sağlam temeller üzerine inşa edilmesi için şu kritik konuların derinlemesine ele alınması gerekmektedir:
"Verinin kodlara modüle edilmesi" ve "runtime'da fonksiyon kodlarının güncellenmesi" kavramları teknik olarak nasıl uygulanacaktır? Kodun kendi kendini değiştirmesi/yazması, güvenlik, kararlılık ve performans açısından geleneksel yazılım mühendisliği yaklaşımlarının dışında ciddi zorluklar içermektedir. Bu süreçlerin mekanizması ve kontrolü netleştirilmelidir.
Bu dinamik öğrenme modelini destekleyecek "ayrı bir dil ve motor"un mimarisi nasıl olacaktır? Bu dil, veriyi kod yapısına entegre etme ve dinamik güncellemeyi destekleme yeteneklerini nasıl sağlayacaktır? Bu, sıfırdan bir dil ve runtime ortamı tasarlamak anlamına geliyorsa, projenin kapsamı ve gerektirdiği kaynaklar ciddi şekilde artacaktır.
Sürekli evrimleşen fonksiyonlar ve kod yapısı, sistemin karmaşıklığını kaçınılmaz olarak artıracaktır. Bu karmaşıklığın yönetimi, hata ayıklaması, sistemin öngörülebilirliği ve test edilebilirliği nasıl sağlanacaktır? Geleneksel yazılım geliştirme metodolojileri bu yapıya ne kadar uyarlanabilir?
Bilinç, Algı, Duygu gibi felsefi kavramların somut yazılımsal tanımları ve bu modüller arasındaki etkileşimlerin mimarisi net olarak nasıl modellenecektir? "Çevreyle anlamlı ilişki kurabilme" ve "zihinsel deneyimler oluşturabilme" gibi soyut hedefler somut olarak hangi yazılımsal özelliklere ve işlevlere karşılık gelecektir?
Sohbetimize devam etmek ve projenin bu yenilikçi vizyonunu daha somut adımlara dönüştürmek için aşağıdaki konuları ele almayı öneriyorum:
Bu konular, projenin kavramsal katmanından teknik uygulama katmanına geçişte kritik öneme sahiptir ve vizyonunuzu gerçeğe dönüştürme yolunda somut adımlar atmamıza yardımcı olacaktır.
🗓️ Oturum Tarihi: 07.05.2025
📌 Bu bölüm, Bbnk Project Cognitive Engine dosyasının “evrimleşebilir zihin modeli” vizyonuna ilişkin kavramsal ve teknik derinlemesine tartışmaları özetler.
Bu oturum, proje dosyasındaki “zihin motoru” yaklaşımının yazılım düzeyinde uygulanabilirliğini özellikle OOP (Nesne Yönelimli Programlama) kavramı üzerinden tartıştı. Klasik OOP modelinin, zihinsel sistemleri temsil etmekte yetersiz kaldığı; bu nedenle OOP’ye dayalı ancak bağlama duyarlı, evrimleşebilir, kendini düzenleyebilen yeni bir modelin gerekliliği ortaya kondu.
Klasik sınıf yapısı, sadece nesne üretiminde bir şablon olarak çalışır ve runtime’da değişmezdir. Bu yapı, zihinsel sistemler gibi sürekli evrimleşen yapılara uygun değildir.
Tartışma sürecinde şu yapısal genişletmeler önerildi:
Klasik tek-yönlü kalıtım yerine, dinamik, çok yönlü, bağlama bağlı ilişki modeli önerildi.
Bu oturumda tartışılan yapı, klasik paradigmaların çok ötesine geçerek, şu üç temel ilkeye dayanan yeni bir paradigmaya yönelmiştir:
Projenin ileri aşamalarında kullanılabilecek bazı evrensel terimler ve tanımlar oluşturuldu:
| Terim | Anlamı |
|---|---|
| Archetype | "Statik, evrensel sınıf" |
| Morphotype | "Dinamik, bağlama göre şekillenen sınıf" |
| ContextualObject | Davranışı bağlama göre değişen nesne |
| FundamentalEntity | Sınıftan bağımsız temel nesne |
| ContextMap | "Zaman, ortam, etkileşim gibi bağlamı temsil eden veri yapısı" |
| AffinityLink | Nesneler/sınıflar arasında bağlamsal ilişki |
| BehaviorTrace | Zihinsel süreçlerin izlediği davranış izi |
Bu oturumun sonunda ulaşılan fikirler, gelecekte geliştirilecek DSL (domain-specific language) ve motor tasarımı için stratejik yönler sunar:
🗓️ Oturum Tarihi: 08.05.2025
Bu sohbet, hafızanın işleyişine dair mevcut anlayışları sorgulayan ve "Bbnk Project Cognitive Engine" projesinin bu konudaki özgün yaklaşımını derinleştiren bir tartışma zemini sunmuştur. Tartışma, kullanıcının hafızanın statik bir veri depolama alanı olmadığı yönündeki kişisel gözlemleri ve bu gözlemleri destekleyen bir deney önerisiyle başlamıştır.
Kullanıcı, bir kişiden 10 yıl (rastgele bir süre) önceki belirli bir anıyı farklı zamanlarda, farklı ortamlarda ve farklı duygu durumlarında hatırlamasını isteme deneyini önermiştir. Kullanıcı, bu deney sonucunda aynı anıya dair hatırlanan detaylarda kaçınılmaz olarak ufak tefek farklılıklar, hatta çelişkiler olacağını öngörmüştür.
Bu gözlemden yola çıkarak kullanıcı, hafızanın tamamen sabit ve değişmez verilerden oluşmadığı sonucuna varmıştır. Hatıraların, sabit bazı temel verilere dayanmakla birlikte, asıl olarak hatırlama mekanizmasındaki fonksiyonların bu sabitleri işleyerek mevcut duruma (ortam, hatırlama isteğinin kaynağı, ruh hali vb.) göre her seferinde yeniden yaratılan bir durum olduğunu ifade etmiştir. Bu süreci, "adeta her seferinde aynı anın farklı versiyonunda kısa filmi oluşturuluyor" şeklinde betimlemiştir. Bu yeniden yaratma sürecinin temel sebebinin, sabit verileri işleyen fonksiyonların kişinin yaşam boyu süren evrim ve öğrenme süreçleri sonucunda değişikliklere uğraması (adeta mutasyona uğraması) ve işleme anındaki mevcut bağlamsal faktörlerin (ortam, duygu durumu) bu süreci etkilemesi olduğunu belirtmiştir.
Bu dinamik hafıza anlayışı, "Proje Dosyası.docx" belgesinde açıklanan "Bbnk Project Cognitive Engine" projesinin temel aldığı felsefi ve teknik yaklaşımlarla güçlü bir paralellik göstermektedir. Proje, klasik yapay zeka modellerinin bilgiyi statik olarak depolama eğilimini eleştirerek, insan zihninin çok katmanlı yapısını (bilinç, hafıza, duygu, algı vb.) bir bütün olarak ele almayı hedefler.
Projenin önerdiği alternatif öğrenme ve bellek modelinde, öğrenme süreci sabit parametre ve ağırlıkların üretilmesinden ziyade, veriyi işleyen fonksiyonların zamanla "tune" edilmesi ve daha da ileri giderek verinin bu fonksiyonların kodlarına modüle edilmesi fikrine dayanır. Bu yaklaşım, kullanıcının "sabit verileri kullanarak hatırlama mekanizmasındaki fonksiyonların işlemesi ile yeniden yaratılan bir durum" tanımıyla birebir örtüşmektedir. Projenin bellek modelinde, hatıraların her çağrıldığında mevcut duruma göre güncel fonksiyonlar tarafından yeniden inşa edildiği fikri, projenin bu fonksiyonların runtime'da (çalışma anında) güncellenebilmesi gerektiği yönündeki vurgusuyla desteklenir.
Belgede yer alan insan belleği analojisi de bu dinamik yapıyı pekiştirir; anıların statik kayıtlardan çekilmesi yerine, ilgili birikimler ve evrimleşmiş fonksiyonlarla her seferinde yeniden yaratıldığı ve bu sürecin kişinin o anki durumunu yansıtması nedeniyle hatırlananlarda nüanslar olabileceği belirtilir. Bu durumun, ihtiyaca en uygun ve bağlama duyarlı bir bilgi üretimi sağladığı için daha kullanışlı olduğu ve projenin amacının sanal bir mekanizmanın en verimli aksiyonlarını elde etmek olduğu ifade edilmiştir.
Kullanıcının hafızanın statik değil, dinamik ve bağlama duyarlı bir yeniden yaratma süreci olduğu yönündeki derinlemesine gözlemleri ve çıkarımları, "Bbnk Project Cognitive Engine" projesinin mevcut yapay zeka modellerine getirdiği eleştiriler ve önerdiği alternatif, felsefi temellere dayalı bilişsel mimariyle tam bir uyum içindedir. Bu paralellik, projenin hafıza bileşeninin tasarımında ve "verinin kodlara modüle edilmesi" ile "runtime'da fonksiyonların güncellenmesi" gibi temel teknik mekanizmaların geliştirilmesinde önemli bir kavramsal dayanak noktası sunmaktadır. Bu dinamik bellek modeli, projenin "an anlam kurabilen", "durum algılayabilen" ve "zihinsel deneyimler oluşturabilen" bir sistem vizyonunu gerçekleştirmesi açısından kritik öneme sahiptir.