Bir ⿻ Dünyada Yaşamak

Son zamanlara dek uygarlığın lehine düşünebildiğim en iyi şey…sanatçıyı, şairi, filozofu ve bilim insanını mümkün kılmasıydı. Ama sanırım en büyük şey bu değil. Şimdi en büyük şeyin hepimizi doğrudan ilgilendiren bir mesele olduğuna inanıyorum. Yaşamak için fazlaca geçim araçlarıyla meşgul olduğumuz söylendiğinde, uygarlığın başlıca değerinin tam da geçim araçlarını daha karmaşık kılması olduğunu yanıtlıyorum; kalabalığın beslenmesi, giydirilmesi, barındırılması ve bir yerden başka bir yere taşınması için basit, eşgüdümsüz çabalar yerine büyük ve birleşik entelektüel çabalar gerektirmesi. Çünkü daha karmaşık ve yoğun entelektüel çabalar daha dolu ve zengin bir yaşam demektir. Daha fazla yaşam demektir. Yaşam kendi başına bir amaçtır ve yaşamaya değip değmediğine dair tek soru, ondan yeterince olup olmadığıdır. — Oliver Wendell Holmes, 1900^[1]

Atomlar…gerçekliğin bağımsız öğeleri midir? Hayır…kuantum kuramının gösterdiği gibi: dünyanın geri kalanıyla…etkileşimleriyle tanımlanırlar…Kuantum fiziği belki de yalnızca gerçekliğin bu her yerde bulunan ilişkisel yapısının en dibe kadar sürdüğünün fark edilmesidir…Gerçeklik bir şeyler toplamı değil, bir süreçler ağıdır. — Carlo Rovelli, 2022^[2]

---

Teknoloji bilimi izler. ⿻'yi dünyamızın ne olabileceğine dair bir vizyon olarak anlamak istiyorsak, işe ⿻'yi dünyanın hâlihazırda nasıl olduğuna dair bir bakış açısı olarak anlayarak başlamalıyız. Teknokratik ve Liberteryen bakış açıları bir bilimde köklenir: önceki bölümde anlattığımız monist atomculukta; yani temel bir atomlar kümesi üzerinde işleyen evrensel bir yasalar kümesinin dünyayı anlamanın en iyi yolu olduğu inancında.

Teknokrasinin bilim ve akılcılıkla gerekçelendirilmesinin uzun bir tarihi vardır. 1900'lerin başında popülerleşen "bilimsel yönetim" (namıdiğer Taylorizm) fikri, toplumsal sistemler ile basit matematiksel modeller arasında benzetmeler kurularak ve mantık ile akıl bunlar hakkında düşünme yolları olarak gösterilerek gerekçelendirildi. Mimarlıkta yüksek modernizm de benzer biçimde geometrinin güzelliğinden esinlenir.^[3] Liberteryenizm de fizikten ve diğer bilimlerden büyük ölçüde ödünç alır: tıpkı parçacıkların "en az eylem yolunu izlemesi" ve evrimin uyumu azamileştirmesi gibi, ekonomik özneler de "faydayı azamileştirir". Monist atomcu görüşte, insan toplumlarından yıldızların hareketine dünyadaki her fenomen nihayetinde bu yasalara indirgenebilir.

Bu yaklaşımlar büyük başarılara ulaştı. Newton mekaniği bir dizi fenomeni açıkladı ve sanayi devriminin teknolojilerine esin vermeye yardım etti. Darwinizm modern biyolojinin temelidir. İktisat, kamu politikası üzerinde sosyal bilimlerin en etkilisi olmuştur. Ve "genel hesaplama"nın Church-Turing vizyonu, bugün bu kadar yaygın kullanılan genel amaçlı bilgisayarlar fikrine esin vermeye yardım etti.

Ne var ki geçen yüzyıl bize monist atomculuğun sınırlarını aştığımızda ne kadar ilerleme mümkün olduğunu öğretti. Gödel Teoremi matematiğin birliğini ve eksiksizliğini zayıflattı ve bir dizi Öklid dışı geometri artık bilim için hayati.^[4] Ortakyaşam, ekoloji ve genişletilmiş evrimsel bireşim, merkezî biyolojik paradigma olarak "en uygunun hayatta kalması"nı zayıflattı ve çevre biliminin çağını başlattı. Sinirbilim ağlar ve beliren yetiler etrafında yeniden tahayyül edildi ve modern sinir ağlarını doğurdu. Bütün bunların paylaştığı şey, evrensel bir yasalar kümesini tek türde bir atomik varlığa uygulamak yerine karmaşıklığa, belirmeye, çok düzeyli örgütlenmeye ve çok yönlü nedenselliğe odaklanmaktır.

⿻ toplumsal sistemlere benzer biçimde yaklaşır. Bir şirket küresel rekabet oyununda oynar, ama aynı zamanda kendisi de çalışanların, hissedarların, yönetimin ve müşterilerin oynadığı bir oyundur. Ortaya çıkan sonuçların çoğu kez tercihler olarak tutarlı olmasını beklemek için hiçbir neden yoktur. Dahası, birçok oyun kesişir: bir şirketin çalışanları çoğu kez yalnızca şirket aracılığıyla değil, dış dünyayla diğer ilişkileri (örneğin siyasi, toplumsal, dinsel, etnik) aracılığıyla da etkilenir. Ülkeler de hem oyun hem oyuncudur; şirketler, dinler ve çok daha fazlasıyla kesişirler; orada da ülkeler arasındaki eylemleri bir ülke içindeki eylemlerden temiz biçimde ayıramayız: tam da bu kitabın yazılması hem uluslararası hem yerel işbirliğinin karmaşık bir karışımıdır.

⿻ böylece son yüzyılın doğa bilimleriyle benzetmelerle yüklüdür. Bu etkilerin ve benzetmelerin bir ⿻'sini, hiçbirini düz anlamda ya da evrensel olarak almadan çekip çıkarmak, önümüzde esin ve yeniden birleştirmeden oluşan davetkâr bir yol görmemizi sağlar. Liberteryenizm ve Teknokrasi ideolojik karikatürler olarak görülebilirken, bilimsel terimlerle karmaşıklığa yönelik her zaman var olan tehditler olarak da anlaşılabilir.

Sıvıların akışından ekosistemlerin gelişimine, beynin işleyişine kadar esasen her karmaşık sistem hem "kaotik" durumlar (etkinliğin esasen rastgele olduğu) hem "düzenli" durumlar (örüntülerin durağan ve katı olduğu) sergileyebilir. Neredeyse her zaman hangi durumun ortaya çıkacağını koşullayan bir parametre (ısı ya da mutasyon oranı gibi) vardır; yüksek değerlerde kaos, düşük değerlerde düzen oluşur. Parametre bu durumlar arasındaki geçişin "kritik değerine" çok yakın olduğunda, karmaşıklık kuramcılarının "kaosun kıyısı" dediği yerde durduğunda, karmaşık davranış belirebilir; ne kaotik ne düzenli, bunun yerine karmaşık olan öngörülemez, gelişen, yaşam benzeri yapılar oluşur.^[5] Bu, yukarıda öne çıkardığımız merkezîleştirici ve toplum karşıtı, Teknokratik ve Liberteryen tehditler arasındaki "dar koridor" fikriyle yakından örtüşür.

Böylece ⿻, bilimden bu dar koridora yönelmenin ve onu genişletmenin hayati önemini alabilir; karmaşıklık bilimcilerinin "kendiliğinden örgütlenen kritiklik" dediği süreci. Bunu yaparken birçok bilimin bilgeliğinden yararlanabilir, hiçbir benzetme kümesince aşırı biçimde ele geçirilmediğimizden emin olabiliriz.

Matematik

On dokuzuncu yüzyıl matematiği biçimciliğin yükselişine tanık oldu: tutarsızlıklardan ve hatalardan kaçınmak için kullandığımız matematiksel yapıların tanımları ve özellikleri konusunda kesin ve titiz olmak. 20. yüzyılın başında matematiğin "çözülebileceğine", hatta belki herhangi bir matematiksel iddianın doğruluğunu ya da yanlışlığını belirlemek için kesin bir algoritma verilebileceğine dair bir umut vardı.^[6] 20. yüzyıl matematiği ise bir karmaşıklık ve belirsizlik patlamasıyla nitelendi.

• Gödel Teoremi: 20. yüzyılın başlarından bir dizi matematiksel sonuç, en çok da Gödel teoremi, matematiğin kilit parçalarının tam olarak çözülemeyeceği temel ve indirgenemez yollar olduğunu gösterdi. Benzer biçimde Alonzo Church, bazı matematiksel problemlerin hesaplamalı süreçlerle "karar verilemez" olduğunu kanıtladı.^[7] Bu, bütün matematiği temel aksiyomlar üzerindeki hesaplamalara indirgeme düşünü suya düşürdü.
• Hesaplamalı karmaşıklık: İndirgemecilik ilkece/kuramda uygulanabilir olduğunda bile, üst düzey fenomenleri bileşenlerine dayanarak öngörmek için gereken hesaplama (hesaplamalı karmaşıklığı) o kadar büyüktür ki bunu gerçekleştirmenin pratikte anlamlı olması olası değildir. Bazı durumlarda gereken hesaplamanın, böyle bir indirgemeden kazanılan anlayışla telafi edilebilecekten çok daha fazla kaynak tüketeceğine inanılır. Birçok gerçek dünya kullanımında durum, "en iyi" algoritmanın problem boyutuyla üstel olarak büyüyen bir süre aldığı iyi incelenmiş bir hesaplama problemi olarak betimlenebilir; bu yüzden pratikte neredeyse her zaman başparmak kuralları kullanılır.
• Duyarlılık, kaos ve indirgenemez belirsizlik: Göreli olarak basit birçok sistemin bile "kaotik" davranış sergilediği gösterilmiştir. Başlangıç koşullarındaki minicik bir değişiklik, uzun bir süre geçtikten sonra nihai davranışında köklü kaymalara dönüşüyorsa bir sistem kaotiktir. En ünlü örnek hava sistemleridir; bir kelebeğin kanat çırpmasının haftalar sonra dünyanın öbür ucunda bir tayfuna neden olmakta fark yaratabileceği sıkça söylenir.^[8] Böylesi kaotik etkilerin varlığında, indirgeme yoluyla öngörü girişimleri ulaşılamaz kesinlik dereceleri gerektirir. İşleri daha da kötüleştirecek biçimde, "Belirsizlik İlkesi" olarak bilinen, ne kadar kesinliğin uygulanabilir olduğuna dair çoğu kez katı sınırlar vardır; çünkü hassas aletler ölçtükleri sistemlere müdahale eder ve daha önce anılan duyarlılık nedeniyle önemli değişikliklere yol açabilir.

• Fraktallar: Birçok matematiksel yapının çok farklı ölçeklerde benzer örüntülere sahip olduğu gösterilmiştir. Bunun iyi bir örneği, bir karmaşık sayının tekrar tekrar karesi alınıp aynı kayma eklenerek üretilen Mandelbrot kümesidir. Bunlar, yapıları atomik bileşenlere ayırmanın doğaları gereği çok ölçekli yapılarını aydınlatmak yerine neden gizleyebileceğini örnekler.

• Matematikte ilişkisellik: matematikte farklı dallar çoğu kez birbirine bağlıdır ve bir alandaki kavrayışlar başka bir alana uygulanabilir. Örneğin cebirsel yapılar matematiğin birçok dalında her yerdedir ve matematiksel nesneler arasındaki ilişkileri ifade etmek ve araştırmak için bir dil sağlar. Cebirsel geometri çalışması bu yapıları geometriye bağlar. Dahası, topoloji çalışması biçimler ile özellikleri arasındaki ilişkileri anlamaya dayanır. Çeşitliliğin ve birbirine bağlılığın karışımı belki de modern matematiğin tanımlayıcı özelliğidir.

Fizik

1897'de Lord Kelvin, kötü şöhretli biçimde "Fizikte artık keşfedilecek yeni bir şey yok" ilan etti. Sonraki yüzyıl aksine, alanın tarihindeki en verimli ve devrimci yüzyıl oldu.

• Einstein'ın görelilik kuramları, Öklid geometrisinin basitliğini ve çarpışan bilardo toplarının Newton dinamiğini, fiziksel dünyayı büyük ölçeklerde ve hızlı hızlarda anlamanın rehberi olmaktan çıkardı. Nesneler ışık hızının büyük bir kesriyle hareket ettiğinde davranışlarını çok farklı kurallar betimlemeye başlar.
• Kuantum mekaniği ve sicim kuramı benzer biçimde klasik fiziğin çok küçük ölçeklerde yetersiz olduğunu gösterdi. Bell Teoremi, kuantum fiziğinin olasılık kuramının ve gizli bilginin bir sonucu olarak bile tam olarak betimlenemeyeceğini açıkça gösterdi: bir parçacık aynı anda iki durumun bir bileşiminde (ya da "üst üste binmesinde") olabilir ve bu iki durum birbirini götürür.
• Yukarıda anılan "Heisenberg'in Belirsizlik İlkesi", bir parçacığın hızının ve konumunun ölçülebileceği kesinliğe sağlam bir üst sınır koyar.
• Liu Cixin'in bilimkurgu serisindeki merkezî rolüyle artık ünlü olan üç cisim problemi, basit Newton fiziği altında bile üç cismin etkileşiminin, gelecekteki davranışının basit matematiksel problemlerle öngörülemeyecek kadar kaotik olduğunu gösterir. Yine de "sıcaklık" ve "basınç" gibi on yedinci yüzyıl soyutlamalarını kullanarak trilyon cisim problemlerini gündelik kullanım için yeterince iyi çözmeyi düzenli olarak sürdürüyoruz.

Yirminci yüzyıl fizik devrimlerinin belki de en çarpıcı ve tutarlı özelliği, sabit ve nesnel bir dış dünyaya dair varsayımları altüst etme biçimleriydi. Görelilik, zamanın, uzayın, ivmenin, hatta yerçekiminin altta yatan bir gerçekliğin mutlak özellikleri değil, nesneler arasındaki ilişkinin işlevleri olduğunu gösterdi. Kuantum fiziği daha da ileri gitti; bu göreli ilişkilerin bile gözlemlenene dek sabit olmadığını ve dolayısıyla temelde nesneler değil etkileşimler olduğunu gösterdi.^[9] Böylece modern bilim çoğu kez fiziksel dünyanın farklı yönlerini farklı ölçeklerde anlamak için farklı disiplinleri harmanlamak ve eşleştirmekten oluşur.

Fiziksel gerçekliğe dair bu zengin ve ⿻ anlayışın uygulamaları yirminci yüzyılın zaferlerinin ve trajedilerinin tam merkezindedir. Büyük güçler dünya meselelerini biçimlendirmek için atomun gücünden yararlandı. Küresel şirketler, kuantum fiziği anlayışlarından yararlanarak giderek küçülen elektronikleri müşterilerinin avuçlarına sığdırarak eşi görülmemiş iletişim ve zekâ sağladı. Milyonlarca ailenin odun ve kömür yakması, dünyanın dört bir yanına saçılmış mikroskobik algılayıcılardan türetilen bilgiye dayanan ekolojik yıkımın, siyasi çatışmanın ve dünyayı kaplayan toplumsal hareketlerin nedeni hâline geldi.

Biyoloji

19. yüzyıl makrobiyolojisinin (ileri organizmalar ve etkileşimleriyle ilgili) tanımlayıcı fikri "doğal seçilim" idiyse, 20. yüzyıl karşılığının tanımlayıcı fikri "ekosistemler"di. Doğal seçilim kıt kaynaklar karşısında hayatta kalma için "Darwinci" rekabeti vurgularken, ekosistem görüşü ("genişletilmiş evrimsel bireşim" fikriyle yakından ilişkili) şunları vurgular:

• Modellerin öngörülebilirlik sınırları: Davranışçılık, sinirbilim vb. indirgemeci kavramlara dayanan etkili hayvan davranışı modelleri yapma yetimizde sınırlar keşfetmeyi sürdürdük; bu hesaplamalı karmaşıklığı örnekler.
• Organizmalar ile ekosistemler arasındaki benzerlikler: Birçok çeşitli organizmanın ("ekosistemin") çok hücreli yaşama benzer özellikler (homeostaz, iç bileşenlerin yok olmasına ya da aşırı çoğalmasına kırılganlık vb.) sergileyebildiğini keşfettik; bu belirmeyi ve çok ölçekli örgütlenmeyi örnekler. Aslında birçok üst düzey organizmayı bu tür ekosistemlerden ayırt etmek zordur (örneğin tek hücreli organizmalar arasında işbirliği olarak çok hücreli yaşam ya da tek tek böceklerden karıncalar gibi "ötetoplumsal" organizmalar). Bu organizmaların evriminin özel bir özelliği, mutasyon ve seçilimin bütün bu düzeylerde gerçekleşme potansiyelidir; bu çok ölçekli örgütlenmeyi örnekler.^[10]
• Türler arası etkileşimlerin çeşitliliği: geleneksel rekabet ya da avcı-av ilişkilerini içerir, ama organizmaların diğer organizmaların sağladığı hizmetlere bağlı olduğu ve karşılığında onları ayakta tutmaya yardım ettiği bir dizi "ortakçılık" da içerir; bu dolanıklığı ve ilişkiselliği örnekler.^[11]
• Epigenetik: Genetiğin bu davranışların yalnızca bir bölümünü kodladığını, "epigenetik" ya da diğer çevresel özelliklerin evrimde ve uyarlanmada önemli roller oynadığını keşfettik; bu, moleküler biyolojiye bile içkin çok düzeyli ve çok boyutlu nedenselliği gösterir.

Bu kayma yalnızca bilimsel kuram meselesi değildi. Yirminci yüzyılda insan davranışında ve doğayla etkileşiminde en önemli değişikliklerden bazılarına yol açtı. Özellikle çevre hareketi ve ekosistemleri, biyoçeşitliliği, ozon tabakasını ve iklimi korumak için yarattığı çabaların hepsi bu "ekoloji" biliminden doğmuş ve büyük ölçüde ona dayanmıştır; öyle ki bu harekete çoğu kez o etiket verilir.

Sinirbilim

Modern sinirbilim 19. yüzyılın sonlarında, Camillo Golgi, Santiago Ramón y Cajal ve ortak çalışanlarının nöronları ve elektriksel etkinleşmelerini beynin temel işlevsel birimi olarak yalıtmasıyla başladı. Bu çözümleme, hayvanlar üzerinde sinirsel iletişimin elektriksel kuramlarını kuran ve sınayan Alan Hodgkin ile Andrew Huxley'nin çalışmasıyla açık fiziksel modellere inceltildi. Ancak daha yakın zamanda, kaosu ve karmaşıklık kuramını beynin işleyişinin merkezine koyan bir dizi keşif gördük:

• Beyin işlevlerinin dağılımı: matematiksel modelleme, beyin görüntüleme ve tek nöron etkinleştirme deneyleri, beyin işlevlerinin çoğunun olmasa da birçoğunun beyin bölgelerine dağıldığını, öncelikle fiziksel yerelleşmeden değil etkileşim örüntülerinden belirdiğini öne sürdü.
• Tekrarlanan birlikte ateşlemeyle güçlendikleri Hebbci bağlantı modeli, bilimdeki "ilişkisellik" fikrinin belki de en zarif örneklerinden biridir; insan ilişkilerinin gelişimini tipik olarak hayal etme biçimimize yakından koşuttur.
• Yapay sinir ağları üzerine çalışma: 1950'lerin sonlarında, Frank Rosenblatt'la başlayan araştırmacılar beynin ilk "yapay sinir ağı" modellerini kurdu. Sinir ağları, "yapay zekâdaki" son ilerlemelerin temeli hâline geldi. Her biri girdilerin doğrusal bir bileşimiyle belirlenen bir eşiği aşarak tetiklenen nöronlardan esinlenen oldukça basit ilkelerle işleyen trilyonlarca düğümden oluşan ağlar, BERT ve GPT modelleri gibi "temel modellerin" bel kemiğidir.

Bilimden topluma

⿻, bilimsel olarak benzer bir bakış açısının insan toplumlarını anlamaya uygulanması; teknolojik olarak da ⿻ bilim üzerine kurulu fiziksel teknolojilerin yaptığı gibi bu yapıları hesaba katan ve onlara benzeyen biçimsel bilgi ve yönetişim sistemleri kurma girişimidir. Bu vizyonun belki de en berrak dile getirilişi, ağ sosyolojisinin önde gelen figürü Mark Granovetter'in çalışmasında belirir.^[12] Temel bir birey atomu yoktur; kişisel kimlik temelde toplumsal ilişkilerden ve bağlantılardan doğar. Sabit bir kolektif, hatta kolektifler kümesi de yoktur: toplumsal gruplar sürekli kayar ve yeniden yapılanır, yapılanmalıdır. İnsanların çeşitliliği ile yarattıkları toplumsal gruplar arasındaki bu çift yönlü denge, ⿻ sosyal bilimin özüdür.

Dahası, bu toplumsal gruplar çeşitli kesişen ve hiyerarşik olmayan ölçeklerde var olur. Aileler, kulüpler, kasabalar, iller, her boyutta dinsel gruplar, her ölçekte işletmeler, demografik kimlikler (toplumsal cinsiyet, cinsel kimlik, ırk, etnik köken vb.), eğitim ve akademik yetişme ve çok daha fazlası bir arada var olur ve kesişir. Örneğin küresel Katoliklik perspektifinden ABD önemli ama "azınlık" bir ülkedir; bütün Katoliklerin yalnızca yaklaşık %6'sı ABD'de yaşar; ama ABD perspektifinden Katoliklik için de aynısı söylenebilir: Amerikalıların yaklaşık %23'ü Katoliktir.^[13]

Ayrıntılı olarak gözden geçirecek yerimiz olmasa da, zengin bir literatür ⿻ bakış açısının açıklayıcı gücü için niceliksel ve sosyal bilimsel kanıt sunar.^[14] Sınai dinamikler, toplumsal ve davranışsal psikoloji, ekonomik kalkınma, örgütsel bütünlük ve çok daha fazlası üzerine çalışmalar, çeşitliliği yaratan ve ondan yararlanan toplumsal ilişkilerin merkezî rolünü göstermiştir.^[15] Bunun yerine, belki de hem en şaşırtıcı hem yukarıdaki bilimsel temalarla en ilgili tek bir örneği çekip çıkaracağız: bilimsel bilginin kendi evrimi.

Büyüyen disiplinler arası akademik alan "Metabilim", bilimsel bilginin bilim insanları ve fikirler arasındaki ağlardan karmaşık bir sistem olarak belirişini inceler.^[16] Bilimsel alanların belirişini ve çoğalmasını, bilimsel özgünlük ve ilerleme kaynaklarını, bilim insanlarının seçtiği keşif stratejilerini ve toplumsal yapının entelektüel ilerleme üzerindeki etkisini haritalar. Diğer şeylerin yanı sıra, bilimsel keşfin bir alan içinde sıkça tartışılan konulara yanlı olduğunu ve bilim insanları arasındaki toplumsal ve kurumsal bağlantılarla kısıtlandığını; bunun da bilimsel bilgi keşfi sürecinin verimliliğini azalttığını buluyorlar.^[17] Dahası, çoğunlukla bağımsız, örtüşmeyen, çeşitli yöntemler kullanan ve geniş bir önceki yayın tayfından yararlanan ekiplerden oluşan merkeziyetsiz bir bilimsel topluluğun daha güvenilir bilimsel bilgi üretme eğiliminde olduğunu keşfediyorlar. Buna karşılık, tekrarlanan işbirlikleriyle nitelenen ve önceki çalışmalardan sınırlı bir yaklaşımlar yelpazesiyle kısıtlı merkezî toplulukların daha az güvenilir sonuçlar üretmesi olasıdır.^[18][19] Ayrıca araştırma ekibi büyüklüğü ve hiyerarşisi ile geliştirilen bulgu türleri (riskli ve devrimci karşısında normal bilim) arasında güçlü bağlantılar buluyor ve modern bilimde ekiplerin (bireysel araştırmanın aksine) giderek baskınlaşan rolünü belgeliyor.^[20] En büyük yenilikler mevcut disiplinlerde güçlü bir temellenmeden, alışılmadık ve şaşırtıcı bileşimlerde konuşlandırılarak doğma eğiliminde olsa da^[21][22][23], bilimde kullanılan çoğu teşvik yapısının (örneğin yayın kalitesi ve atıf sayısına dayalı) bilimsel yaratıcılığı sınırlayan sapkın teşvikler yarattığını örnekler. Bu bulgular, bilimsel topluluklarda yenilikleri ödüllendirebilecek ve bu yanlılıkları dengeleyebilecek yeni ölçütlerin geliştirilmesine yol açmış; daha ⿻ bir teşvik kümesi yaratmıştır.^[24]

Bilimde ⿻'yi doğrudan hesaba katan ve güçlendiren bilim politikası araştırması, hem mevcut bilginin titizliği hem yeni kavrayışların keşfi için avantajlar gösteriyor. Daha fazla ayrı topluluk ve yaklaşımları mevcut iddiaları doğrulamak için çalıştığında, o bağımsız bakış açıları bulguların çürütmeye ve revizyona karşı daha sağlam olmasını sağlar. Dahası, en ⿻ bilimsel girişimlerde gördüğümüz çeşitliliği benzetimleyerek ⿻ ilkelere dayalı çözümleyici modeller kurulduğunda, keşifler normal insan biliminin ürettiklerini aşar.^[25]

Böylece bilimin pratiğinin kendisini anlamakta bile, toplumsal örgütlenmenin birçok kesişen düzeyinde temellenen bir ⿻ bakış açısı hayatidir. Yıkıcı, yenilikçi bilginin belirişinin ardındaki itici güçlere ilişkin bilimin bilimi bulguları, patentler ve GitHub'daki yazılım projeleri gibi diğer yaratıcı işbirliği topluluklarında da yinelenmiş; ⿻ bir bakışın her türden bilim ve teknoloji ilerlemesini aşabileceğini ortaya koymuştur.

Bir ⿻ gelecek?

Ne var ki yukarıda tartışılan Teknokratik ve Liberteryen gelecek vizyonlarının dayandığı varsayımlar böylesi ⿻ temellerden keskin biçimde ayrılır.

Önceki bölümde tartıştığımız Teknokratik vizyonda, mevcut idari sistemlerin "dağınıklığı" devasa ölçekli, birleşik, akılcı, bilimsel, yapay zekâlı bir planlama sistemiyle değiştirilecektir. Yerelliği ve toplumsal çeşitliliği aşan bu birleşik öznenin, toplumsal yarıkları ve farklılıkları aşarak her ekonomik ve toplumsal soruna "yansız" yanıtlar vereceği hayal edilir. Böylece ⿻ sosyal bilimin ilgi, katılım ve değer nesnelerini tam da tanımlayan şey olarak gördüğü toplumsal çeşitliliği ve heterojenliği beslemek ve ondan yararlanmak yerine, en iyi ihtimalle üstünü örtmeye, en kötü ihtimalle silmeye çalışır.

Liberteryen vizyonda, atomcu bireyin (ya da bazı sürümlerde türdeş ve sıkı hizalanmış bir bireyler grubunun) egemenliği merkezî özlemdir. Toplumsal ilişkiler en iyi "müşteriler", "çıkış" ve diğer kapitalist dinamikler açısından anlaşılır. Demokrasi ve çeşitlilikle baş etmenin diğer araçları, yeterli hizalanma ve özgürlük sağlayamayan sistemler için başarısızlık kipleri olarak görülür.

Ama bunlar ileriye giden tek yollar olamaz. ⿻ bilim bize dünyanın ⿻ bir anlayışından yararlanarak fiziksel teknoloji kurmanın gücünü gösterdi. İnsan toplumlarının benzer bir anlayışı üzerine kurulu bir toplumun ve bilgi teknolojisinin neye benzeyeceğini sormalıyız. Neyse ki yirminci yüzyıl, felsefi ve sosyal bilimsel temellerden teknolojik ifadenin başlangıçlarına kadar böyle bir vizyonun dizgesel gelişimine tanık oldu.

---

1. Harper's Magazine. “Holmes – Life as Art,” 2 Mayıs 2009. https://harpers.org/2009/05/holmes-life-as-art/. ↩︎

2. Carlo Rovelli, “The Big Idea: Why Relationships Are the Key to Existence.” The Guardian, 5 Eylül 2022, Kitaplar bölümü. https://www.theguardian.com/books/2022/sep/05/the-big-idea-why-relationships-are-the-key-to-existence. ↩︎

3. James C. Scott, Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed (New Haven, CT: Yale University Press, 1999). ↩︎

4. Cris Moore ve John Kaag, "The Uncertainty Principle", The American Scholar, 2 Mart 2020, https://theamericanscholar.org/the-uncertainty-principle/. ↩︎

5. M. Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos (New York: Open Road Media, 2019). ↩︎

6. Alfred North Whitehead ve Bertrand Russell, Principia Mathematica (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1910). ↩︎

7. Alonzo Church, "A note on the Entscheidungsproblem", The Journal of Symbolic Logic 1, sayı 1: 40-41. ↩︎

8. James Gleick, Chaos: Making a New Science (New York: Penguin, 2018). ↩︎

9. Carlo Rovelli, "Relational Quantum Mechanics", International Journal of Theoretical Physics 35, 1996: 1637-1678. ↩︎

10. David Sloan Wilson ve Edward O. Wilson, "Rethinking the Theoretical Foundation of Sociobiology", Quarterly Review of Biology 82, sayı 4, 2007: 327-348. ↩︎

11. Bu keşifler ⿻ toplumsal düşünceyle sürekli ve derinlemesine iç içe geçmiştir; Pierre-Joseph Proudhon gibi erken anarşist düşünürlerin "ortakçılığı" neredeyse birbirinin yerine kullanmasından, bu kitabın yazarlarından birinin biyolojik ortakçılık üzerine ikinci makalesini yayımlamasına ve ardından bu fikirleri Sosyal Piyasalar bölümümüzde döneceğimiz kuramlara doğru geliştirmesine kadar. Pierre-Joseph Proudhon, System of Economic Contradictions (1846). E. Glen Weyl, Megan E. Frederickson, Douglas W. Yu ve Naomi E. Pierce, "Economic Contract Theory Tests Models of Mutualism", Proceedings of the National Academy of Sciences 107, sayı 36, 2010: 15712-15716. ↩︎

12. Mark Granovetter, "Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness", American Journal of Sociology 91, sayı 3 (1985): 481-510. ↩︎

13. Pew Research Center, "The Global Catholic Population", 13 Şubat 2013, https://www.pewresearch.org/religion/2013/02/13/the-global-catholic-population/. ↩︎

14. Manuel DeLanda'nın dile getirdiği biçimiyle düzenek kuramında varlıklar, tek tek parçalarına indirgenebilir olmaktan çok, heterojen bileşenler arasındaki ortakyaşar ilişkiden oluşan karmaşık yapılar olarak anlaşılır. Merkezî tezi, insanların yalnızca kendi başlarına eylemediği, insan eyleminin karmaşık toplumsal-maddi karşılıklı bağımlılıklar gerektirdiğidir. DeLanda'nın bakış açısı, odağı varlıkların içkin niteliklerinden, ilişki ağları içinde beliren özellikleri doğuran dinamik süreçlere ve etkileşimlere kaydırır. "A New Philosophy of Society: Assemblage Theory and Social Complexity" (2006) kitabı iyi bir başlangıç noktasıdır. ↩︎

15. Scott Page, The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies, (Princeton: Princeton University Press, 2007); César Hidalgo, Why Information Grows: The Evolution of Order, from Atoms to Economies, (New York: Basic Books, 2015); Daron Acemoğlu ve Joshua Linn, “Market Size in Innovation: Theory and Evidence from the Pharmaceutical Industry,” Library Union Catalog of Bavaria, (Berlin ve Brandenburg: B3Kat Repository, 1 Ekim 2003), https://doi.org/10.3386/w10038; Mark Granovetter, “The Strength of Weak Ties,” American Journal of Sociology 78, sayı 6 (Mayıs 1973): 1360–80; Brian Uzzi, “Social Structure and Competition in Interfirm Networks: The Paradox of Embeddedness,” Administrative Science Quarterly 42, sayı 1 (Mart 1997): 35–67. https://doi.org/10.2307/2393808; Jonathan Michie ve Ronald S. Burt, “Structural Holes: The Social Structure of Competition,” The Economic Journal 104, sayı 424 (Mayıs 1994): 685. https://doi.org/10.2307/2234645; McPherson, Miller, Lynn Smith-Lovin ve James M Cook. “Birds of a Feather: Homophily in Social Networks.” Annual Review of Sociology 27, sayı 1 (Ağustos 2001): 415–44. ↩︎

16. Santo Fortunato, Carl T. Bergstrom, Katy Borner, James A. Evans, Dirk Helbing, Stasa Milojevič, Filippo Radicchi, Robeta Sinatra, Brian Uzzi, Alessandro Vespignani, Ludo Waltman, Dashun Wang ve Alberto-László Barbási, "Science of Science", Nature 359, sayı 6379 (2018): eaao0185. ↩︎

17. Andrey Rzhetsky, Jacob Foster, Ian Foster ve James Evans, “Choosing Experiments to Accelerate Collective Discovery,” Proceedings of the National Academy of Sciences 112, sayı 47 (9 Kasım 2015): 14569–74. https://doi.org/10.1073/pnas.1509757112. ↩︎

18. Valentin Danchev, Andrey Rzhetsky ve James A Evans, “Centralized Scientific Communities Are Less Likely to Generate Replicable Results.” ELife 8 (2 Temmuz 2019), https://doi.org/10.7554/elife.43094. ↩︎

19. Alexander Belikov, Andrey Rzhetsky ve James Evans, "Prediction of robust scientific facts from literature," Nature Machine Intelligence 4.5 (2022): 445-454. ↩︎

20. Lingfei Wu, Dashun Wang ve James Evans, "Large teams develop and small teams disrupt science and technology," Nature 566.7744 (2019): 378-382. ↩︎

21. Yiling Lin, James Evans ve Lingfei Wu, "New directions in science emerge from disconnection and discord," Journal of Informetrics 16.1 (2022): 101234. ↩︎

22. Feng Shi ve James Evans, "Surprising combinations of research contents and contexts are related to impact and emerge with scientific outsiders from distant disciplines," Nature Communications 14.1 (2023): 1641. ↩︎

23. Jacob Foster, Andrey Rzhetsky ve James A. Evans, "Tradition and Innovation in Scientists' Research Strategies," American Sociological Review 80.5 (2015): 875-908. ↩︎

24. Aaron Clauset, Daniel Larremore ve Roberta Sinatra, "Data-driven predictions in the science of science," Science 355.6324 (2017): 477-480. ↩︎

25. Jamshid Sourati ve James Evans, "Accelerating science with human-aware artificial intelligence," Nature Human Behaviour 7.10 (2023): 1682-1696. ↩︎