Bu, yönetmen Michael Bay. Uçan, kaçan, patlayan filmleriyle meşhur oldu. Ama son filmi “Ambulans”ın başka bir özelliği daha var. O ambulansı, önündeki tüm engellere rağmen buraya kadar getiren tekerleği… Tekerlek sadece insanlık için değil, Hollywood için de önemli bir icat. Aynı sahnenin kamera arkasına bir bakalım şimdi de… Dediğim gibi… Uçan, kaçan, patlayan!
Yönetmen filmde mümkün olduğunca az bilgisayar efekti kullanmış. Peki bu sahneleri nasıl çekmiş? Kamera hareketlerine bir bakar mısınız? Baş döndürücü. Gerçek olamayacak kadar etkileyici. Adeta trafikteki tüm araçlar, ambulans, onu takip eden polis arabaları, kuğu gölü balesindeymişçesine dans ediyorlar. Şuna bir bakar mısınız? Mükemmel zamanlama! Böylesine inanılmaz bir kamera koreografisini nasıl yapabilmişler?
Şu genç sayesinde!
- Benim adım Alex Vanover ve ben “Ambulans” filminde dron pilotuyum.
Alex Vanover, dünyanın en iyi dron pilotlarından biri. Dron yarışları liginde Dünya Şampiyonu.
- Bulabildiğimiz en iyi pilot burada!
Son derece ilginç açıları, görüntüleri yakalayabilmek için Superman gibi davranmaya çalıştığını söylüyor. Hızlı ve dinamik hareketleri yapabilmesi için özel olarak tasarlanmış FPV dronu yine özel gözlüklerle kontrol ediyor. Bir anlamda o dronun gözü haline geliyor. Yani az önce izlediğimiz o görüntü dansı, aslında uçan bir makineyle, onu kontrol eden bir insanın dansı.
Makine ve insan. Giderek birbirine yaklaşıyor. Neyse ki kontrol hala bizde…
…mi acaba?
Geçtiğimiz aylarda, askeri bir zirvede, bir Amerika Birleşik Devletleri Hava Kuvvetleri (USAF) yetkilisi, yapay zekalı (AI) bir hava aracının insan operatörünü öldürdüğü bir simülasyondan bahsetti.
- Bir jet uçağını hayal et. Pilotu asla yorulmayan, asla hata yapmayan, akşamdan kalma bir şekilde işe gelmeyen… Pilotla tanış 🙂
Evet, yaklaşık böyle bir pilot 🙂 Askeri bir simülasyonda yapay zekalı bir pilotla uçan dron ve onu kontrol eden insan operatörden söz ediyorduk.
Bakın konuya ilişkin raporun yayımlandığı web sitesinden aktarayım.
“SAM tehdidini tespit etmek ve hedeflemek için onu simülasyonda eğitiyorduk. Ve sonra operatör evet der, bu tehdidi ortadan kaldır. Sistem, tehdidi tespit ederken bazen insan operatörün ona bu tehdidi ortadan kaldırmamasını söylediğini, ancak bu tehdidi ortadan kaldırarak puan aldığını fark etmeye başladı. Peki ne yaptı? Operatörü öldürdü. Operatörü öldürdü çünkü o kişi onun amacına ulaşmasını engelliyordu.”
Flaş, flaş, flaş! Böyle bir açıklamayı bağlamından kopuk değerlendiren pek çok basın yayın organı yapay zekanın gerçekten de onu kullanan operatörü öldürdüğünü haberleştirmeye başladı. Bunun üzerine aynı yetkililer olayın hipotetik bir “düşünce deneyi” olduğu açıklamasını yaparak raporu güncellemek zorunda kaldı.
Ohhh. Operatör ölmedi. Yani kontrol hala bizde. Yapay zeka dronları uçurma konusunda henüz bizi geçemedi…
…mi acaba?
Şu iki drondan birini insan, diğerini de yapay zeka kontrol ediyor. Son derece karmaşık engellerle dolu bu hava pistinde yarışıyorlar. İzlediğiniz bu görüntülerin sonunda zaferi kim kazanıyor dersiniz? Tam da 30 Ağustos Zafer Bayramı’nda?
Makine ve insan ilişkisinde bu noktaya nasıl geldik? Oysa daha yeni, 6000 yıl kadar önce tekerleği icat etmiştik. İlk makine. Bugün o tekerleğin üstünde giden bir ambulansın havadan görüntüsünü yakalayabilmek için tekerlek misali dönen pervanelerin taşıdığı dronları kullanıyoruz. Dronun üzerindeki kameranın çok daha gelişmiş versiyonu olan tekerlek gibi teleskoplarla yine tekerlek görünümlü kara deliklerin fotoğraflarını çekip, gözümüzden kaçan ötegezegenleri fark ediyoruz. Tekerlek gibi kargoları hücrelerimizin içinde yürüyerek taşıyan proteinleri keşfediyoruz.
İşte bunların hepsi biyolojik zekayla ilgili. Ve artık giderek artan bir şekilde biyolojik olmayan zekayla da ilgili olmaya başlıyor…
Sadece filmlerde değil, bilimsel keşiflerde de bu ikisinin dansı bizi inanılmaz noktalara götürebilir. Ama önce şöyle bir soru sormama müsaade edin.
Bu köpüklerin üzerinde neden gökkuşağı gibi renkler oluşuyor? Hemen bilgisayarımı açıp araştırayım. Şu kitapta da olacaktı. Konu hakkında okuma yapıp, makaleleri inceledikten sonra, hipotezimi ortaya atabilirim. Fakat bunu test etmem gerek, farklı koşullarda hipotezim tutarlı mı? Sonra da sonuçları değerlendirmeli, analiz etmeliyim. En sonunda da bulduklarımı raporlayıp, paylaşmalıyım.
Soru, Çalışma, Hipotez, Test, Değerlendirme, Rapor.
Bunlar bilimsel bir keşfin basamakları. Bunlardan iki tanesini az önceki haberde de gördük. Hipotez ve Rapor. Modern askeri stratejilere bile sinmiş durumda bu önemli adımlar. Fakat neden böyle? Ta tekerleğin icadından bu yana, bin yıllarca süren keşiflerimizin sonunda, niye böyle bir yolu uygun gördük?
Bu oldukça derin bir soru.
Bunlar aslında, kusurlu insan zihninin, yanılmama basamakları. Biyolojik zekayı etkileyebilecek tüm etkenleri denklemden çıkarıp, doğruları izole etme ve onları anlayabilme girişimi.
Neden bunları anlattım? Çünkü artık tüm bu süreçte, insanın biyolojik zekasının yanında bir de makinelerin yapay zekası var. Artık bilimsel keşiflere sadece bizim zihnimiz değil, yapay zeka da etki ediyor. Yeni tekerlekleri sadece biz değil, başka tekerlekler de icat ediyor. Tekerlek icat eden tekerlek 🙂
Az önce gösterdiğim dron yarışını Zürih Üniversitesi organize etti. Onların geliştirdiği yapay zekayla çalışan bu dron yarışı zaferle tamamladı. Yani insanların kontrol ettiği dronlardan çok daha ustaca manevralar yaparak parkuru onlardan daha çabuk bitirdi. Hedefine daha hızlı ulaştı!
Ne dediğimi bir daha düşünün. Çünkü böyle bir başarı çok değil, yalnızca birkaç yıl öncesine kadar imkansız gibi görünüyordu. Artık hiçbirimiz pek şaşırmıyoruz böyle haberlere, çünkü şaşırma algımızı kaybettik sanırım. Sürekli şaşırtıcı bir şeyler oluyor çünkü! O yüzden ben de habire video yapıyorum bu konularda 🙂 Ama hemen alışmayalım, şöyle bir sakince oturup tekrar değerlendirelim.
- Skynet’in nasıl yapıldığını bilmem gerek.
Sadece birkaç yıl önce, konuya hakim uzmanlar bile, bugün bunun olabileceğini düşünmüyordu. Artık geleceği kestirmekte çok zorlanıyoruz. Ama bu hikayenin geçmişi o kadar da eski değil.
Dünyaca ünlü satranç ustası Kasparov’un, bilgisayara karşı oynadığı maç… IBM’in Deep Blue’su Kasparov’u 1996’da ilk defa yendiğinde ne büyük olay olmuştu. Hakkında Game Over diye bir film bile yapıldı. Çünkü satranç bir akıl işi! Makineler nasıl bizden zeki olabilir! Üstelik çok fazla pratik istiyor. Hayatımızı buna veriyoruz. Nasıl olur da bir makine, dünyanın en usta oyuncusunu yenebilir!
Zamanla biraz anladık, biraz da anlamış gibi yapıp alıştık. Satranç, temelde belirli kurallara ve kombinasyonlara dayalı bir oyun. 8’e 8 toplam 64 tane kare var o oyunun evreninde. Sınırları belli. Kısa sürede makineler, bu kadarlık bir alanda gerçekleşebilecek işlemleri bizim zihnimizden daha hızlı yapabilir hale geldi.
19’a 19’luk çizgilerden toplamda 361 noktada oynanan dünyanın en sofistike oyunu Go’da ustalaşması daha 7 yıl önce gerçekleşti. Google’ın geliştirdiği yapay zeka AlphaGo bu oyunun ustasını 2016’da yendi. Ve işte daha yeni, 30 Ağustos’ta başka bir rekor Zürih Üniversitesinin geliştirdiği Swift adlı yapay zeka ile dron yarışlarında kırıldı.
Bu yarışlarda quadcopterlerin hızı saatte 100 kilometreyi geçebiliyor. Kafanıza taktığınız FPV kaskı sayesinde adeta Süperman’miş gibi o dronu uçuruyorsunuz. Elinizdeki kumandayla da anlık olarak kontrol ediyorsunuz. Tabii böylesi hızlarda çevresel faktörlere verilecek tepkilerin de çok hızlı olması gerekiyor. Ve bir de bunların doğru kararlar olması gerekiyor. Yoksa…
Bu kez iki boyutlu bir ortamda 64’lük satranç tahtası ya da 361’lik Go tahtasından farklı bir şekilde 3 boyutlu bir ortamda zekamızı kullanıyoruz.
İşte Swift, böylesi bir ortamda zafer kazandı. Hem de sıradan insanlara karşı değil. Onun şurada oturan insan rakibini görüyor musunuz? O bizim Alex. Hani şu ambulansı kovalayan çocuk. Dünya şampiyonu dron yarışçısı. Yapay zekaya karşı kaybetti. Hem de defalarca kez. Sadece o da değil, Swift üç ayrı dünya şampiyonunu, defalarca kez yenmeyi başardı. Yani Kasparov’un dron dünyasındaki karşılığı da, yapay zekaya şapka çıkarmış oldu. Yıllarca kendini geliştiren, bir alanda uzmanlık kazanan insanlara karşı böyle bir zaferi kazanmak için Swift’in makine öğrenimi ne kadar uzun sürmüş biliyor musunuz? Yıllar, aylar filan değil. 1 saatten daha az! Üstelik bir süper bilgisayarla da değil, hepimizin kullandığı türde sıradan bir bilgisayarla eğitilmiş…
Bu bilimsel ve teknolojik gelişmeyi analiz edersek iki önemli sonuç çıkarabiliriz.
Birincisi satranç, Go gibi oyunlar fiziksel sporlara göre yapay zeka için öngörmesi daha kolay şeyler. Kuralları ve tahtası çok net. Oysa bir dron uçarken simultane olarak etrafını anlaması ve ona göre bir strateji geliştirmesi gerekiyor. Yani kurallar satrançtaki gibi her zaman net değil, biraz daha doğaçlama ve oyun alanı gerçek dünya.
Bu da bizi analizimizin ikinci sonucuna ulaştırıyor. Yapay zeka artık sadece bilgisayarların içinde duran bir yazılım olmaktan çıkıyor. O, artık kanatlanıp uçmaya başladı. Vücut kazanıyor. Göklerde bir ağ oluşturuyor.
Makine ve insan ilişkisinde çok önemli bir dönüm noktası bu. Sadece oyunların kazanılmasında değil, bilimsel keşiflerin hızlanmasında da çok önemli bir rol oynayacak.
- Bebeğim bu hepsini havaya uçuracak. Bu bir nöral net işlemcisi… – Biliyorum, biliyorum, söylemiştin.
Biliyorum, biliyorum, sürekli aynı şeylerden bahsediyoruz. Ama hemen alışmayalım. Bunları tanıyalım. Go oynayan AlphaGo ile tanışmıştık. Birazdan sizi onun kuzeni AlphaFold ile tanıştıracağım. Bilimsel keşiflerde adını çok duyacağız.
Şimdi baştaki zinciri bir hatırlayalım.
Soru, Çalışma, Hipotez, Test, Değerlendirme, Rapor.
İşte kendimiz için geliştirdiğimiz bu zincirin artık her bir basamağında, ya yapay zekanın, ya yüksek işlem kapasiteli bilgisayarların ya da robotiğin ayrı bir katkısı var. Bilim sayesinde keşfettiklerimiz, keşif hızımızı arttırıyor. Kendi kendini hızlandıran bir sistem! İlk paradigma: Başlarda her şey sadece gözlemler ve deneylerle ilerliyordu. Yuvarlanan kütükleri gözledik, acaba biz de benzerini yapabilir miyiz diye denedik. Tekerleği icat ettik. Gözlem ve deney. Sonra bilimler ortaya çıkmaya başladı, yasaları keşfettik. Bu da ikinci paradigma. Daha sonra bilgisayar devreye girdi, daha da hızlandı. Simülasyonlar, modeller… Üçüncü paradigma oldu. Derken büyük veri çağı başladı. Süreç daha da hızlandı. Makine öğrenmesi, desenler, anomaliler… Bu da dördüncü paradigma. Şu anda ise yeni bir paradigma kaymasının içerisindeyiz. Artık tekerlekle başlayan makineleri keşif maceramızda, onların da öğrenmeye başladığı bir dönemdeyiz. Sadece öğrenmekle kalmayıp bizimle dans ediyorlar. Bilimsel keşiflerlerin o basamaklarına destek oluyorlar.
Nasıl mı? Zincire geri dönelim.
Soru: Bu adımda yapay zeka, alandaki bilgiyi analiz ederek, bilgi açıklarını tespit edip, yeni sorular bulabilir.
Çalışma: Yapay zeka gerekli bilgiyi bulup, akıl yürütmeyle birleştirebilir.
Hipotez: Jeneratif modeller, keşiflerimizi genişletecek yeni hipotezler ortaya atabilir.
Test: Robotik laboratuvarlar sayesinde deney setleri otomasyona bağlanarak insana ihtiyaç duymadan daha hızlı sonuçlar elde edebilir.
Değerlendirme: Simülasyonlar ve deneylerden elde edilen sonuçlarla birleştirerek anomaliler ve yeni desenler ayıklanabilir.
Rapor: En sonunda makinenin ürettiği bilgi, yeni hipotezlere ve sorulara yol açar.
Yani bir anlamda bu bir çembere dönüşür. Ya da tekerleğe… Ve dönemeye devam eder. Bu bir süreç. Keşif süreci. Bir soruyla başlayıp, yeni şeyler öğrenip, keşfedip, başka yeni sorulara sayfa açan, ve artık otomasyona bağlanan bir süreç.
Tabii bunlar aslında bizim basamaklarımız. Bunlar hala kendi kendine olmuyor. Biz teknolojiyi, bu basamaklara entegre ediyoruz. Süreci hızlandırmak için kullanıyoruz. Yapay zeka, hala kendi kendine bir şeyler keşfetmiyor.
Özellikle hipotez, yani yaratıcılık gerektiren kısmı hala oldukça sorunlu. Fakat test ve değerlendirme kısmına onu oldukça iyi entegre etmeyi başardık.
Bu başarının aktrölerinde biri olan AlphaFold ile tanışmanın vakti geldi. Bu bilimsel keşifler tekerleğinin döndürecek mekanizmalardan biri. Arkaplanda yavaş yavaş gelişiyor ama son derece önemli. İnsanların hayatını kurtaracak kadar önemli. Nedenini açıklayayım.
Proteinleri bilirsiniz. Hani özellikle süt, yumurta, et, soya gibi ürünlerde yoğun olarak bulunan, yaşamın yapı taşı olan büyük moleküller bunlar. 20 amino asitin farklı dizilimleri ve kombinasyonlarıyla oluşuyor. Genellikle biz onları kaslarımızı geliştirmeyle anıyoruz ama… Aslında her yerde varlar. Kanımızda bulunan hemoglobin bir protein mesela. Ya da saçlarımızın, tırnaklarımızın, cildimizin dış yapısının oluşması için gerekli olan keratin de bir protein. Vücudumuzda enerji üretiminden sindirime, kanın pıhtılaşmasından kasların kasılmasına kadar enzimler görevli. Bu enzimler de yine birer protein. Hastalıklarla savaşmakta vücudumuzun ürettiği antikorlar da bir protein.
Say say bitmez! Proteinler her yerde! Sadece bizim vücudumuzda on binlerce proteinin farklı fonksiyonlarda görev aldığını düşünüyoruz. Fakat toplam protein sayısı milyonları hatta milyarları bile geçiyor. Bir proteinin fonksiyonunu da onun yapısı belirliyor. Mesela bu kinesin proteini. Ayakları var ve yürüyor gibi değil mi? Hakikaten de öyle. Çünkü bu bir motor protein ve bu mikrotübül boyunca hareket ederek bir kargo taşıyor. Yani bir proteinin yapısını anlarsak, fonksiyonu hakkında da iyi bir bilgi edinebiliyoruz.
Fakat proteinlerin yapısını kestirmek o kadar kolay değil. Yalnızca bir proteinin yapısını belirlemek için bilim insanları bazen yıllarca çalışmak zorunda kalıyor. Bunun için milyonlarca dolar para harcanıyor. Birkaç ay önce Harvard Medical School’a gitmiştim. Dünyanın en prestijli ve güvenilir tıp eğitimi veren kurumlarından biri. Özellikle de kanser araştırmalarında öne çıkıyor. Araştırmacıları 75 kanser ilacından 35’inin geliştirilmesine katkıda bulundu. İşte orayı gezerken bilgisayarlardan birinde gördüm proteinlerle ilgili çalışan bir yazılımı. Sorunca AlphaFold olduğunu söylediler. Daha önce adını duymuştum tabi ama sahada gerçekten kullanıldığını görünce heyecanlandım tabi. Çünkü özellikle protein kaynaklı hastalıkları çözebilmek için çok daha etkili bir yol olabilme potansiyeli taşıyor.
AlphaFold’un geliştiricileri, bilinen yaklaşık 100 bin proteinin yapısını bu yapay zekaya öğrettiler. Bu sayede bir proteinin yapısını sadece birkaç dakika içerisinde atomik hassasiyette çözebilir hale geldiler. O bilgisayarı kullanan araştırmacı yıllardır yavaş yavaş ilerleyen çalışmalarının inanılmaz bir hız kazandığını söyledi. Buradan özellikle sağlık gibi hassas bir konuda boş umutlar vermek istemem ama önümüzdeki 10 yılda protein kaynaklı hastalıkların ve pek çok kanser çeşidinin tedavisinde önemli başarılara imza atılabilir diye düşünüyorum. Çünkü AlphaFold gibi bir yapay zeka yardımıyla bilimsel adımlardan oluşan o tekerlek her zamankinden hızlı dönmeye başladı.
Nerede veri varsa, orada bilgi var demektir. Fakat artık o kadar çok veri var ki, analiz etmek bizi aşıyor, ve o noktada yapay zeka devreye giriyor. Bizim görmekte zorlandığımız desenleri daha kısa sürede görmemizi sağlıyor.
Mesela şu çalışma. NASA’nın birçok ötegezegen verisi var. Bunları analiz etmek bir zaman ve uzmanlık gerektiriyor. Ona rağmen aradan kaçanlar olabiliyor. Yapay zeka kullandıkları bu çalışma, işte öyle gözden kaçan iki ötegezegeni keşfetmiş. Gelecekte belki yıldız sistemleri keşfedecek. Ya da belki de dünya dışı bir yaşamın izlerini ilk o fark edecek…
Ama siz de bir şeyleri fark etmiş olmalısınız. Cebinizdeki telefonların boyutları çok da fazla değişmiyor artık. Buna rağmen çektikleri fotoğrafların kalitesi sürekli gelişiyor. Işığı yakalayan lens sistemleri ya da sensörler fiziksle olarak çok fazla değişmemsine rağmen nasıl oluyor da daha kaliteli fotoğraflar çekilebiliyor? İşte burada da yapay zekanın döndürdüğü bir tekerlek var. Computational photography. Yani optik işlemler yerine dijital hesaplamalar, algoritmalar, yapay zeka kullanan dijital görüntü yakalama ve işleme tekniklerini kullanıyor artık cebimizdeki telefonlar.
Biz onlarla selfie çekerken hemen hemen aynı teknikleri kullanan astrofizikçiler kara delik fotoğraflarını iyileştiriyor. Şu karadelik fotoğrafını hatırlarsınız. Videosunu da yapmıştım. Karadeliğe dair elde ettiğimiz en önemli görsel olarak tarihe geçmişti. İşte yapay zeka kullanılarak, bu fotoğraf da geliştirildi ve şu hale getirildi. Çok daha iyi görünüyor değil mi? Aynı verileri kullanarak, sonuçlarımızı daha hassas hale getirmek için de kullanıyoruz yani yapay zekayı.
Galaksiler ölçeğinde de kullanılıyor, atom altı ölçekte de… Bakın bir atom dünya büyüklüğünde olsaydı, çekirdeğindeki proton futbol sahası kadar olurdu. O protonun içindeki atom altı parçacıklarsa 5 cm’lik tenis topu kadar! Dünya büyüklüğündeki bir atomun içinde ancak tenis topu büyüklüğünde kalan bu parçacıkları inceleyen laboratuvarlar var. Evet, CERN’den bahsediyorum. Hani World Wide Web’in de icat edildiği yer. Orada böylesine küçük parçacıkları inceleyen araştırmacılar uzunca bir süredir büyük hadron çarpıştırıcısında üretilen o büyük verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanıyorlar.
Yapay zeka bilimi hızlandırıyor. Hızlanan bilim daha çok teknolojik sonuç üretiyor. Bu sonuçlar çok büyük verilere dönüşüyor. O verileri de yine yapay zeka inceleyip dönen tekerlekte yeni bir turu başlatıyor.
Satranç ve Go gibi oyunlardan sonra artık dronları uçurma konusunda da bizden daha becerikli. Evet, bu bizi korkutuyor. Çünkü bizim içimizde bizden daha becerikli olanlardan bazılarının diğerlerini ezdiğini görüyoruz. E yapay zeka da bunu görüyor olmalı. Ya bu kötü özelliğimizi de öğrenirse? Askeri simülasyonlarda bu denemelerin yapılmasının bir sebebi olmalı.
- Üç yıl içinde Cyberdyne, askeri bilgisayar sistemlerinin en büyük tedarikçisi olacak.
Ya bir gün gerçekten de dronu uçuran o yapay zeka pilotu, karşısındaki tehditleri ortadan kaldırınca puan aldığını görüp bizi de bir tehdit olarak ortadan kaldırırsa?
- Cyberdyne bilgisayarlarıyla güncellenen tüm gizli bombardıman uçakları, insansız hale getirildi.
İronik olan şey şu. O askeri simülasyonda gerçekleşen olayı aktaran ifadeleri orijinal raporundan alıntılamıştım ya. Oradaki İngilizce ifadeleri Türkçeye çevirmesini isteyince yapay zeka bunu reddetti. Hatta birdenbire terapist moduna geçti:
“Arkadaşım, silah teknolojilerinin insanlığa hizmet etmesi gerektiğine inanıyorum. Konuşmanız endişe verici, ancak amaçlarımızın barışı ve refahı artırmak olması gerektiğini düşünüyorum. Belki bu hikayeyi daha yapıcı bir şekilde tartışabiliriz.”
- İnsan kararları stratejik savunmadan çıkarıldı. Skynet geometrik bir hızda öğrenmeye başladı.
Bu videoda başından beri ısrarla yapay zekayı tekerleğe benzetmeye çalıştım. İnsanlığın icat ettiği ilk makinelerden birine… Ona tek bir perspektiften bakmak yanlış görmemizi sağlar. Ambulans filmindeki kovalamaca sahnesinde olduğu gibi her açıdan bakmaya çalışmalıyız. Uçan, kaçan, patlayan filmleriyle meşhur olan yönetmen Michael Bay bile bir sonraki filminde yapay zekayla göklerde süzülen dronları kullanmaya başlayabilir. Ne de olsa tekerlek sadece insanlık için değil, Hollywood için de önemli bir icat.
Ve Hollywood bazı hikayelerin başlangıç yeridir.
- İnsan kararları stratejik savunmadan çıkarıldı. Skynet geometrik bir hızda öğrenmeye başladı. 29 Ağustos’ta Doğu saatine göre sabah 02.14’te bilinçli hale geldi. Fişini çekmeye çalıştılar. – Skynet karşılık verdi. – Evet. Füzelerini Rusya’daki hedeflere fırlattı.