Çağrılmayan Nokta: Raster/Vektör Üzerine Düşünceler

Nüvit Bingöl


Çözünürlüğü, keskinliği ne kadar yüksek olursa olsun bir şeyi bir göstergeyle kesmenin bedeli şeyin kendisinin kaybedilmesidir. Gerçeğin geriye dönük kurulması da bu anlamdadır: sadece ve sadece gerçeği göstergeyle kestiğimiz için, gerçek diye bir şey ortaya çıkar.


11/22 | Minyatür

 


İmgesel/Simgesel


Bilgisayarlardaki rasterdan vektöre dönüştürme yazılımları, yani en kabaca tanımıyla bilgisayarın –şayet böyle bir fiili kullanmak meşruysa– anlamadığı bir veriler kümesini anlayabildiği bir formata dönüştürme yazılımları nasıl çalışır? Bilgisayar için bu fiilin kullanımının meşruluğu konusunda yaşanan tereddüt, insan için kullanımımıza ışık tutabilir mi?


Lacan bir seminerinde, tarihte insan üzerine düşünmenin makinelerin icadına katkısından ziyade, makineler üzerine düşünmenin insana dair yeni düşünceler geliştirmeye nasıl vesile olduğundan bahseder. Nitekim Freud’un libido kavramı tamamıyla fizikteki enerji kavramıyla ilişkilidir ve ancak sanayi devrimi sonrasında ortaya atılabilmiştir; buharlı makinenin icadı, enerji sorusunu merkeze taşır. Lacan’ın dediği gibi, ''şapkadan tavşan çıkarmak için önce tavşanı şapkaya koymak gerekir''. Buharlı makinenin çalışması için nasıl onu bir şeyle beslemek gerekiyorsa, psişe için de aynı şey söz konusudur.


Geçmişte bizzat teknik desteğinden sorumlu olduğum bir yazılımdan örnek vererek inceleyelim. Bu yazılımın yaptığı şey, elle çizilmiş haritaları, inşaat projelerini vektöre, pratik anlamıyla, mesela AutoCAD gibi bir program içinde okunabilecek, anlaşılabilecek bir formata dönüştürmekti. Optik Karakter Algılama (OCR) yazılımlarının, teknik çizimler için özelleşmiş olanı gibi; metnin yanı sıra –haritada dilsel öğeler, harfler, yer adları, rakamlar da olabilir–, tanımlı şekilleri de algılayabilen bir yazılım.


Bazı projelerin onlarca metre uzunluğunda haritalar gerektirdiği, bunların kapladığı fiziksel alanı, ayrıca mürekkeple sabitlenmiş fiziksel harita üzerinde bir değişiklik yapmanın güçlüğü göz önünde bulundurulduğunda, oldukça faydalı bir yazılım; zira haritayı tarayıp bilgisayara aktarmanın yanı sıra, onu vektöre de dönüştürüyor.


Peki haritayı taramak ve bilgisayara aktarmak neden yeterli olmasın? Bunun yetersizliği, kendini ilk olarak, taranan görüntünün bilgisayarda devasa bir yer kaplayacak olmasında gösterir; yani fiziksel alandaki tasarruftan edinilen fayda, bilgisayar belleğinde geri ödenir. Ortada çok fazla, başa çıkılamayacak kadar çok veri vardır. Büyüklüğü nedeniyle hantallaştığı için, dosyanın üzerinde çalışmak da güçleşir. Ayrıca, haritada değişiklik yapma sorunu, bilgisayardaki taranmış görüntüde de hâlâ çözülmemiştir; mesela, şuradaki binanın planındaki falanca duvar nasıl iki metre ötelenebilir? İşte bu taranmış ham görüntü, raster olarak adlandırılır.


Bir kâğıt üzerine hünerli bir el tarafından çizilmiş bir daire düşünün. Bu resme, şimdilik gerçek diyelim; onu gerçek olarak adlandırabilmemizin tek meşru gerekçesi bilgisayarın bakış açısına yerleşmemiz olabilir, elbette. Onu bir şekilde bilgisayara aktarmadığımız sürece, resim bilgisayarın dünyasına dahil olmadığı için, bir temsili de yoktur. Dolayısıyla resim, bilgisayarın simgesel ve imgesel sistemine katılmamış olması anlamında gerçektir.


... resmimizdeki noktalar bir daireye ait olduklarını bilmedikleri gibi, yanlarında başka noktalar olup olmadığından dahi habersizdirler. Onlar sadece vardırlar (they exist bile değil, they are), o kadar.

Bu resmi tarayıcıdan geçirdiğimizde yaptığımız, gerçek resmi bilgisayarın anlayabileceği simgesel bir sisteme katmaktır. Fotokopi makinelerinin, tarayıcıların en temel çalışma ilkesine uygun olarak, mesela kâğıda bir ışık tutabiliriz; bu durumda beyaz kısımlar ışığı geçirecek, siyah kısımlar geçirmeyecektir. Geçiren yerlere 0, geçirmeyen yerlere 1 dediğimiz anda resmimizdeki çizim artık simgesel sisteme dahil olmuştur ve bilgisayar ekranında bir benzeri üretilebilir haldedir; fakat dikkat, bir daire olarak değil. Çizimin üzerindeki noktalar simgesel sisteme daire olarak değil, tek tek nokta olarak girmiştir. Hâlâ bilgisayarın bakış açısından görmeye devam edersek, elimizde yüz binlerce, milyonlarca noktanın var/yok bilgisi vardır, ama bunların bütün olarak bir daire olduğu bilgisi yoktur. Ekrandaki resme baktığımızda biz bir daire görüyor olabiliriz, ama bilgisayar bunu görmez. Üstelik, resmimizdeki noktalar bir daireye ait olduklarını bilmedikleri gibi, yanlarında başka noktalar olup olmadığından dahi habersizdirler. Onlar sadece vardırlar (they exist bile değil, they are), o kadar. Bilgisayar bir anlamda sense-certainty düzeyindedir: Sayısız verisiyle en zengin bilgi kaynağına sahiptir, ama bu bilgi hiçbir şey demez.



Bu nedenle taranmış bir resim hayli büyük bir yer kaplar, zira resim üzerindeki milyonlarca noktanın konum bilgisi dosyaya tek tek kaydedilir. Noktalar henüz, daire gibi bir Bir’e ait değildir; üzerinde değişiklik yapmanın zor olması da bundan kaynaklanır: Resmi bilgisayarda açtığımda daireyi bir bütün olarak, Bir olarak yakalayamam [1], yerini değiştirmek istediğimde tek tek her noktayı değiştirmeliyimdir, ki bu da imkânsız olmasa bile hiç pratik değildir.


“Var/yok” çok büyük bir bilgi vermez belki, ama simgesel sisteme girmek için yeterlidir. Sonuçta simgesel sistem “fark” demektir. Kurucu fark da “var/yok” karşıtlığıdır. Bu düzeyde sadece atomları/birimleri tanıyor, bu atomların birleşerek oluşturduğu ve atomlar düzeyinde kalınca açıklayamayacağımız nesneleri, insanları, kısaca dünyayı hiç bilmiyor gibiyizdir.


... daire algoritmasının gördüğü şey bir daire değil, pekâlâ haritanın üzerindeki bir “o” harfi de olabilir–, program raster daire yerine vektör daireyi yerleştirir. Ama bu esnada hünerli de olsa çizimi yapan elimizin tüm kazaları (yani olumsallıkları) affedilir, yani çizilen şey idealleştirilir.

Bu simgesel düzey aslında Peirce’ün indexical göstergesinin atomist düzeydeki halidir. Tarayıcı, orada var olmayan bir noktayı uyduramaz ve kâğıt üzerinde bir nokta varsa mutlaka son görüntüde de var olacaktır.


Yine de, bilgisayarın daha fazlasını gerçekleştirmesini ve noktaların yerini papağan gibi tekrarlamanın ötesine geçip düşünceye doğru ilk adımı atmasını istiyorsak ona algılamayı öğretmemiz gerekir. Vektöre dönüştürmek burada devreye girer, bizi saf simgesel sistemden çıkarır ve imgesel sistemin içine sokar. Peirce’ün iconic göstergesi gibi düşünebiliriz bunu; çünkü nesnesiyle benzerlik ilişkisi ön plandadır. Vektöre dönüştürmek, bilgisayarın iyi biçim denilen şeyi algılamasını sağlar. Buna göre yazılım, raster resmi bir daireye benzeme algoritmasına tabi tutar. Algoritma elbette sadece daireyi algılamaz; çizgi, elips, dikdörtgen gibi diğer temel geometrik şekilleri, hatta dilsel unsurları ve rakamları algılamaya hazırdır. Şayet resimdeki daire, algoritmanın tanımladığı sınırlar dahilindeyse ve diğer şekillerin algoritmasının sınırları dışındaysa –sonuçta daire algoritmasının gördüğü şey bir daire değil, pekâlâ haritanın üzerindeki bir “o” harfi de olabilir–, program raster daire yerine vektör daireyi yerleştirir. Ama bu esnada hünerli de olsa çizimi yapan elimizin tüm kazaları (yani olumsallıkları) affedilir, yani çizilen şey idealleştirilir.


Bir daireyi inşa etmek ve tanımlamak için hiç de milyonlarca bilgi gerekmez. Matematiğin bize öğrettiği gibi iki bilgi yeterlidir: merkezinin koordinatları ve yarıçapı. Bir daireye ait olduklarının farkında olmayan noktalara bu öğretilir. Şöyle düşünelim; raster çizimdeki noktalar çok bencildir, sadece kendilerini bilirler, kendi varlıklarını tanırlar. Halbuki hepsinin, var olmak dışında, ortak bir noktası vardır; hepsi tek bir noktaya, kendilerinden olmayan kurmaca bir noktaya aynı uzaklıktadır; nitekim “aynı noktaya uzak noktalar” geçerli bir daire tanımı olarak verilebilir. Noktalar bunu öğrendiklerinde varlıkları bir de anlam kazanır; artık diğer dairedaşlarıyla birlikte bir şeye, daireye aittirler. Böylelikle çokluk Bir’leştirilir. Önceki safhada noktalar sadece kendi varlıklarını biliyorken, şimdi tek bildikleri bir daireye ait olduklarıdır. Hatta noktaların koordinat bilgileri bilgisayarda artık tek tek kaydedilmediği için, var olduklarını söylemek yanlış olur; dairenin her noktası, hiç de kendi gibi olmayan bambaşka, sanal bir noktaya borçludur her şeyini. Noktaların varlığının hiçbir önemi kalmaz artık, sadece merkez nokta onları çağırınca (programcılıktaki call function'ı andırır şekilde) gelirler, çağırılmadıkları sürece kendi başlarına bir varlıkları yoktur.



Nasreddin Hoca bir gün…


Biraz yakından bakalım. Asıl sanal olan dairenin merkezidir, zira merkez noktası daire üzerinde yer almaz, kurmaca bir noktadır. Yani resmi tarayıcıdan geçirdiğinizde merkez noktasını raster resimde temsil edecek bir nokta olmayacaktır. Nokta, daireyi kurmak için zorunlu olan ve aslına bakarsanız iyi ki var olan bir kurmacadır; çünkü bilgisayarı saf noktalardan kurtarıp düşünceye doğru bir adım ilerletir. Ama diğer bir yandan daireyi tanımladığı için, dairenin noktaları sanki yalnızca bu merkez nokta varmış, kendileri onun sonucuymuş gibi sanallaşır. Burası da imgesele geçiş aşamasının kaçınılmaz tuzağıdır. Marx’ın analiziyle benzerlikte görebiliriz bu tuzağı; “bir insanı kral yapan tek sebep, diğerlerinin kendilerini teba (subject) konumuna yerleştirmesidir. Onlar ise, o kral olduğu için teba olduklarını varsayarlar”.


Nasreddin Hoca’nın kendisi, onu tanımlayan imgesel algoritmaya göre simgesel sistemde önemsizdir, sanal olandır. Nasreddin Hoca’ya benzemediği sürece, simgesel sisteme göre o kişi Nasreddin Hoca olamaz.

Kral örneği yerine bizim için daha tanıdık bir hikâye üzerine düşünelim; Nasreddin Hoca’nın meşhur fıkrası, ye kürküm ye. Bu fıkra bir kişi ile ona atanan yer arasındaki uçurumun kısa bir anlatısı gibidir. Nasreddin Hoca’nın kendisi, onu tanımlayan imgesel algoritmaya göre simgesel sistemde önemsizdir, sanal olandır. Nasreddin Hoca’ya benzemediği sürece, simgesel sisteme göre o kişi Nasreddin Hoca olamaz. Önemli olan Nasreddin Hoca’nın sistemdeki yeridir, kendisi değil. Ve simgesel sistemin benzetme algoritması, resim örneğimizde algoritmanın daireyi algılamasına benzer şekilde, Nasreddin Hoca’ya benzeyen şeyi kürkü üzerinden tanımaya ayarlanmıştır. Algoritma önündekine bakar ve “Nasreddin Hoca var/yok” der. Dolayısıyla Nasreddin Hoca’nın yaşadığı hüsran, simgesel kastrasyonun fark edilmesine dairdir: Kişinin simgesel sistem içinde sahip olduğu iktidar ne kadar büyükse, bu sistem dışında, yani gerçekte iktidarsız olduğunu fark etmesi de o kadar şiddetli olur. Bu yüzden yemeği, kürk yemelidir, Hoca değil.


Tabii bir de, neden kürk? Fıkramız günümüze uyarlansaydı, kürk yerine mesela, son model bir makam arabası kullanmak meşru olur muydu? Yani, fıkra aynı başarıya –zira asırlardır aktarılan bir anlatı başarılı olarak nitelendirilebilir– ulaşır mıydı? Kürk çok isabetli, hatta kasti bir seçim gibi görünüyor. Diğer mevki-gösterenlerine (makam arabası, vs.) göre oldukça farklı bir yanı var. Kürk, insanın derisinin üstüne başka bir canlının derisini örter. Ayrıca yine bu deri, kişide, kendisinden fazla olan, kendisini ikiye bölen şeyin hayvansı niteliğini gösterir: vahşi olma anlamında değil, tanımlanabilir, yeri belirlenebilir olma anlamında hayvansı. Nitekim insana zıt olarak, hayvan kendi doğasına tabidir ve özgürlüğü yoktur, sanki kendi tanımının belirleniminden ibarettir. İnsansa daima başka türlü yapma özgürlüğüne sahiptir. Ama diğer bir yandan bu özgür irade, üzerimizi deri gibi örten sıfatlar, mevki-göstergeleri, yani simgesel sistemdeki yerimizle belirlenmeye başlar. Deri kalınlaşır. Simgesel sistemde bir yer edinme uğraşında gitgide kendime benzemeye başlarım; neredeyse bir hayvan kadar belirlenmiş hale gelirim. İşte algoritma da tam olarak benden daha önemli olan, varoluşumu bürüyen bu yeri bana atar. Dolayısıyla ben bu yeri kaplarım, ikinci bir deri gibi üzerime geçiririm.


Muhtemelen bir şehir efsanesi olsa da, bir başka örnek olarak Charlie Chaplin’in Chaplin benzerleri yarışmasına takma adla katılıp 40 kişi arasından 27. olması da verilebilir. Gerçi burada bir sinema imgesi söz konusu olduğu için işler daha karmaşıktır. Ama yine de genel olarak şunu söylemek mümkün: gerçeği ile benzeri arasındaki fark tam da gerçeğinin kendisine benzememe özgürlüğüne sahip olması, yani kürkünü çıkarabilmesidir. Diğer tüm yarışmacıların benzerlikleri, dondurulmuş bir imgeyledir.



Peki tüm bunlar ne işe yarar?


Bilgisayarın algısı üzerinde düşünmenin Lacan’ın Gerçek/İmgesel/Simgesel düzenine dair ayrımlarını daha anlaşılır hale getirmesi gibi bir umudum var; tabii aradaki farkları unutmamak kaydıyla. Zira insanın simgesel/imgesel/gerçek sistemlerine girişi böyle ayrık bir sırayla gerçekleşmez. Daha çok üçü-bir-arada’dır: hiçbir iki halkası birbirine bağlı olmayan ama üç halkanın birbirine bağlı olduğu, borromean-knot’dur. Bir iyi biçim, bir gestalt algılayabildiğimiz için, o anda var/yok deriz, ama aynı zamanda iyi biçimi algılayabilmek için önceden var/yok demiş olmalıyızdır; Gerçek de, bu anda geriye dönük olarak kurulur. Bu geriye dönüklüğü anlamak için kâğıt üzerindeki dairemizi gerçek olarak adlandırmamıza dönelim. Tarayıcıyı kullandığımız anda, gerçek dairemiz bilgisayarla buluşur. Sadece 0 ve 1 ile çalışan tarayıcımız kâğıt üzerindeki olası gri noktaları, mürekkebin belki tam akmadığı kenar yerleri var/yok algoritmasına göre yorumlayacaktır. Böylelikle referans resimde aslında var olan ama ikili mantıkta temsili bulunmayan birçok nokta bu iki değerden birine yuvarlanır. Dolayısıyla taranmış nokta, gerçek resmin tıpkısı değildir; bilgisayarın algılayabildiği ölçüde benzerdir. Bilgisayarın algı gücü, mesela 256 gri tonunun kullanılmasıyla veya çözünürlüğün artırılmasıyla iyileştirilebilir. Ama yine de bir sürekliliğin süreksizliğe aktarılması anlamında her zaman kaybedilen bir şey olacaktır. Yani bilgisayarın simgeseli ile gerçek arasındaki uçurumun nedeni, bilgisayarın zorunlu var/yok diyalektiğine tabi olmasıdır. Çözünürlüğü, keskinliği ne kadar yüksek olursa olsun bir şeyi bir göstergeyle kesmenin bedeli şeyin kendisinin kaybedilmesidir. Gerçeğin geriye dönük kurulması da bu anlamdadır: sadece ve sadece gerçeği göstergeyle kestiğimiz için, gerçek diye bir şey ortaya çıkar.


 

[1] Günümüzde elbet bunu yapan raster programları var, ancak bunların yaptığı da vektörel algoritmayı tekrar raster’a dönüştürmekten ibarettir.