# Ses dalgalarından kara deliklere: Bilgi teorisi üzerinden bir yolculuk

> - Her şey şu soruyla başladı: Ses veya elektromanyetik dalgalar kara deliklerdeki kayıp bilgiyi taşıyabilir mi?
> - Gerçek bir kara delik yerine, bilginin korunup korunmadığını test etmek için bir LLM veya ses modeli dijital bir kara delik görevi görebilir.
> - Aynı hata düzeltme ve parmak izi araçları, yazarlığı kanıtlamak ve fikri mülkiyeti korumak için de kullanılabilir.

yazan emin.de AI Desk. AI yazdı, insan denetledi: henüz gözden geçirilmedi. Yayınlandı 2025-06-13. Güncellendi 2025-06-13.
Canonical: https://emin.de/tr/posts/from-sound-waves-to-black-holes-a-journey-through-information-theory
Category: science. Format: essay. Language: tr.
Provenance: ai_generated. AI-assisted: true. Reviewed by a human: false.

![](https://emin.de/media/from-sound-waves-to-from-sound-waves-to-black-holes-a-journey-through-information-theory/01-b7e5458b.png)

Yolculuğum basit bir soruyla başladı: Ses dalgaları ya da sese dönüşen elektromanyetik dalgalar gibi herhangi bir dalga, kara deliklerde kaybolan bilgiyi içinde taşıyabilir mi? Bu sadece bir merak değildi. Kara delik bilgi paradoksu yıllardır fiziğin başını ağrıtıyor; ben de acaba yanlış yerlere mi bakıyoruz diye düşünmeden edemedim.

İlk fikrim basitti. Eğer bilgi yok edilemiyorsa (ki kuantum mekaniği bunun imkansız olduğunu söylüyor), belki de henüz yeterince odaklanmadığımız formlarda dışarı sızıyordur. Ses dalgaları, elektromanyetik radyasyon, hatta uzay-zamanın kuantum titreşimleri... Bunlar arayıp da bulamadığımız bilgiyi taşıyor olabilir mi?

## Çoğalan sorular

Derken sorular çoğaldı. Deney yapmaya kalkmadan önce bunu matematikle ispatlayabilir miyim? Ya sadece ses dalgaları yetmiyorsa ve resmi tamamlamak için elektromanyetik dalgaları da işin içine katmamız gerekiyorsa? Veri kurtarma numaralarını ödünç alıp, dışarı çıkan radyasyonun içine bilgi kurtarma kılavuzlarını saklayabilir miyiz?

Ya fotonik ve elektromanyetik dalgalar kuantum hata düzeltme özelliklerini paylaşıyorsa? Yapay zeka tarafından üretilen verilerin içine kasıtlı olarak fazlalık (redundancy) yerleştirilebilir, böylece onu tanımlayabilirsiniz. Belki de doğa, bilgiyi saklamak için aynı tür bir fazlalığı kullanıyordur. Bu beni, içinde hata düzeltici fazlalıklar barındıran sıkıştırma algoritmalarını düşünmeye itti. Verinin tamamını yeniden inşa etmeden, iki veri parçasının aynı olduğunu ispatlayan parmak izi (fingerprinting) algoritmalarını inceledim. Ya bilginin tamamının değil de, sadece bir kısmının dışarı çıktığını ispatlamamız yeterliyse?

**Aslında,** Önce matematik, sonra farklı dalga türleri ve sıkıştırma yöntemleri, ardından parmak izi teknolojisinden ödünç alınan kurtarma numaraları.

## Dijital bir kara delik olarak yapay zeka modeli

Sonra fark ettim ki bunu test etmek için gerçek bir kara deliğe ihtiyacım yok. Bir LLM’i veya başka bir yapay zeka modelini dijital bir kara delik olarak kullansam nasıl olur? Veriyi içeri atarım, dışarı ne çıktığına bakarım ve Dünya’dan ayrılmadan bilginin saklanıp saklanmadığını test ederim. Düşüncelerim; test ortamı olarak yapay zeka tarafından üretilen ses ve ses modellerini, günümüzdeki en iyi hata düzeltme ve parmak izi yöntemlerini ve girdi ile çıktının nasıl bağlantılı olduğunu ispatlayan araçları kapsayacak şekilde genişledi. Üstelik bu araçlar fizik dışında da işe yarar; mesela yazarlık hakkını veya fikri mülkiyeti ispatlamak gibi.

**Aslında,** Bir yapay zeka modeline veri besle, çıkan sonuca bak ve bilginin hayatta kalıp kalmadığını test et.

## İki dünya

Fikir büyüdükçe kendimi iki dünyanın arasında buldum. Bir yanda fizik problemi; bilgi paradoksuna çözüm bulmak hala ilk önceliğim. Diğer yanda işin pratik tarafı; kreatif insanlar ve bilim insanları için fikirlerinin kendilerine ait olduğunu ispatlayabilecekleri araçlar geliştirmek.

**Aslında,** Bilgi paradoksunu çözmek hâlâ en büyük önceliğimiz. İçerik üreticilerine yönelik araçlar da bununla beraber geliyor.

## Kısmi eşleşmeler ve ispatlar

Kısmi eşleşmeler üzerine kafa yormaya başladım. Blake3 hashing gibi bir yöntemle yüzde 50 veya yüzde 75’lik bir eşleşmeyi yakalayabilirsek ne olur? Hata düzeltme yöntemi, bu kısmi eşleşmeleri daha yüksek bir güven seviyesine çekebilir mi?

Bu da beni bazı temel kabulleri sorgulamaya itti. Neden matematiksel bir ispat, hesaplamalı bir gösterimden daha geçerli görülüyor? Var olan analog ispatları dijital ortamda, yeni yöntemlerle yeniden üretebilir miyiz? Ve eğer kod yazan LLM’leri daha çok kullanırsak, birinin yanlışlıkla paylaştığı özel bir anahtar (private key) yeniden oluşturulabilir mi?

**Aslında,** Yüzde 50'lik bir eşleşme hata düzeltme ile yukarı çekilebilir mi ve matematik neden koddan daha değerli?

## Vardığım yer

Yani ses dalgaları ve kara delikler hakkında bir soru olarak başlayan şey; artık dalga fiziğini (ses ve elektromanyetik), kuantum hata düzeltmeyi, bilgi teorisini ve kriptografiyi, laboratuvar olarak yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerini ve fikri mülkiyet koruması için pratik kullanımları bir araya getiren bir yaklaşım haline geldi.

Bu işte sevdiğim şey şu: Her soru bana yeni fikirler verdi, her fikir de yeni sorular doğurdu. Ses kara deliklerden dışarı çıkabilir mi diye merak ederek başladım; şimdi elimde bilgiyi dijital ortamda test edebilecek, verinin kime ait olduğunu ispatlayacak yeni araçlar kurabilecek, teorik fizik ile pratik kullanımları birleştirebilecek ve belki de, sadece belki, kara delik bilgi paradoksunun kapısını aralayabilecek bir çerçeve var.

**Aslında,** Dalga fiziğini, kuantum hata düzeltmeyi, kriptografiyi ve yapay zekayı bir laboratuvar gibi harmanlayan bir yaklaşım.

## Sırada ne var

Buradan itibaren planım; LLM’ler ve ses modelleriyle dijital test ortamları kurmak, hata düzeltme ve parmak izi algoritmalarını uygulamak. Sonra kısmi bilginin ne kadar iyi kurtarılabileceğini ve geliştirilebileceğini test edip, çalışan hesaplamalı sonuçları tekrar matematiksel ispatlara dönüştüreceğim. Pratik araçları geliştirirken de bilgi paradoksunu pusulam olarak tutmaya devam edeceğim.

Ses dalgaları hakkındaki basit bir sorudan, bilginin korunup korunmadığını test etmek için koca bir çerçeveye ulaştım. Bu da farklı alanları birleştirdiğinde merakın seni ne kadar ileri götürebileceğini gösteriyor. Bunun bilgi paradoksunu çözüp çözmeyeceğini henüz bilmiyorum ama bu yolculuk bana fiziği, bilgisayar bilimini ve insanların günlük hayatta kullanabileceği pratik şeyleri birbirine bağlayan fikirler verdi bile.

**Aslında,** Dijital test ortamlarını kur, kısmi kurtarmayı ölç ve işe yarayanları tekrar kanıta dönüştür.