Yapay zekâ hâlâ sığ bir sistem

Yapay zekâ hâlâ sığ bir sistem

Türkiye Maarif Vakfı tarafından “Eğitimde Değişimi Yönetmek” temasıyla bu yıl üçüncüsü düzenlenen 3. İstanbul Eğitim Tepesi geçtiğimiz günlerde düzenlendi. İki gün süren doruğa Türk konuşmacıların yanı sıra yurt dışından pek çok eğitimci ve araştırmacı katıldı. Doruğun ikinci günündeki ana tema konuşmasını, Müfredat Tekrar Tasarım Merkezi’nin (Center for Curriculum Redesign /CCR) Kurucu Lideri Charles Fadel üstlendi. ABD’li global eğitim fikir önderi ve Uzman Fadel, kurucu başkanlığıyla birlikte birebir vakitte ş ve Sanayi Müracaat Komitesi (BIAC) Eğitim Kurulu Lideri, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) üyeleri ortasında yer alıyor. Bilim dünyası ise Fadel’i çok satan kitaplar ortasına giren “21. Yüzyıl Becerileri” kitabının ortak müellifi olarak tanıyor. Yaptığı “Eğitimde Değişimi Yönetmek” ana tema konuşmasında gerçek dünyanın kavramları yapay zekâda olmadığı için yapay zekânın hâlâ hudutlu ve sığ bir sistem olduğunun altını çizen Fadel, “Yapay zekâ insanların yerine geçmeyecek; yapay zekâ kullanan beşerler kullanmayanların yerine geçecek. Bu devirde de rönesans beşerlerine muhtaçlık vardır. Yalnızca bilen değil, bildiği şeyle dönüşmeye istekli insanlar” açıklamasında bulunuyor. Fadel ile tepe sonrasında günümüzde yapay zekânın eğitime dâhil olmasını ve bugün artık yeni bir kavramsallaştırma olan “eğitim mühendisliği” üzerine konuştuk.

Geçmiş bilgi odaklı teknoloji ihtilalleri pasifti

1980’lı yıllardan beri yapay zekâ ile ilgileniyorsunuz. Birden fazla insan ise bu kavram ile 2000’li yıllardan sonra karşılaştı. Bu alana yönelmenizin sebebi neydi?

Zihnimde her vakit yapay zekânın en azından iki nedenle insanlık için ihtilal niteliğinde bir değişim yaratacağını düşünüyordum. Bu iki neden “etkileşim” ve “artırma”ydı. Zira geçmişteki bilgi odaklı teknoloji ihtilalleri pasifti. Örneğin yazı ve alfabenin bulunması… O denli ki Platon bunun hafıza ile bilgiyi karıştırarak bilgelikte azalmaya yol açacağını kederle tabir etmişti. İkinci olarak matbaa, kitapları demokratikleştirdi ve bu formda bilgiyi yaydı. Üçüncü olarak da internet, bilgiyi inanılmaz bir süratte yaymaya başladı. Bu manada bilgiyi harika süratte yayması sebebiyle interneti ise yarı etkindi. Günümüzde ise yapay zekânın ortaya çıkışıyla büsbütün faal bir teknoloji ile karşılaştık. Lakin bir temel değişiklik var. Bu defa kullanıcı ağır bir etkileşim içinde bulunurken, internet (yapay zekânın temelini oluşturan değerli bir unsur) bir araç. Lakin yapay zekâ yalnızca etkileşimli değil, birebir vakitte insanları güçlendiriyor yahut destekliyor.

İnsan zekâsının bilişselliğini artırıyor

Bir otomobilin insanlardan çok daha ağır yükleri daha süratli ve uzun aralarda taşıyabilmesi üzere, yapay zekâ insan bilişselliğini arttırıyor. Yapay zekâ, bilgisayar merkezli bir yetenek olduğundan, anı ve hesaplama yoğunluğunda “muhakeme” konusunda eksiksiz bir performans sergiliyor. Örnek vermek gerekirse Makine Tahsili (ML), biyoteknoloji araştırmalarında (protein katlama), tıp araştırmalarında (ilaç seçimi) bize yardımcı oluyor. Ayrıyeten, Büyük Lisan Modelleri (LLM), metin tahlili ve sentezi temelinde bir dizi öbür mümkünlüğü bizlere gösteriyor. Yapay zekânın hazırladığı bir metin ile İngiltere Parlamentosu’na hitap eden bir yazı kaleme alabilirsiniz. Twitter’da tweet atabilir, romanları özetleyebilirsiniz. Konuşmacılar için soru-cevap ihtarları, denemeler, isimlendirme, çeviri, ders planları, bilgisayar kodu yazma, toplumsal medyada yorum yapma, mülakat hazırlığı soruları ve hatta kuantum fizik konseptlerini açıklabilirsiniz. Yapay zekâ size flört, tasa, fitness, içerik moderasyonu hakkında tavsiyeler verebilir. Onunla oyun, mobilya yahut ikram tasarlayabilirsiniz.

Yapay zekânın gelişimi bu türlü süratli devam etmeyecek

Yapay zekânın birinci yıllarından son günlere gelişimini nasıl değerlendiriyorsunuz? Bu süratli gelişim gelecek yıllarda da devam edecek mi?

Tüm yenilikler üzere, yapay zekâ da evvel hızlanıp sonra yavaşlayıp sonra tekrar hızlanan bir “noktasal denge” evrimini takip ediyor. Yapay zekâ da Büyük Lisan Modelleri (LLM), hesaplama gücü maliyeti, yeni açık bilgi setlerinin bulunmaması ve kullandığı algoritmaların sınırlamaları nedeniyle doygunluk, yavaşlama etabına gelmeye başlıyor. İnsan seviyesinde zekâ düzeyine ulaşmak için birkaç diğer çığır açıcı ögeye muhtaçlığımız olacak. Bu nedenle şu anda zati yapay zekâda sahip olduğumuz şaşırtan yeteneklere odaklanmalıyız.

Herkesin yapay zekâyı sürmeyi öğrenmesi gerek

Yapay zekâ insanların yerine geçmeyecek; yapay zekâ kullanan beşerler kullanmayanların yerine geçecek” diyorsunuz. Bunu duymanın insanları biraz olsun rahatlattığını düşünüyorum. Pekala, sizce yapay zekâyı kullanan insanların avantajları ne olacak?

Bu kelam tam manasıyla bana ilişkin değil, aslında bu kelamı, Harvard İşletme Okulu’ndaki araştırmacılardan alıntı yapıyorum. Az evvel verdiğim otomobil benzetmesini tekrar kullanmak gerekirse; otomobil şoförü yürüyen şahıstan daha süratli, daha uzun aralara ve daha ağır yükler taşıyacaktır. Herkesin yapay zekâyı “sürmeyi” öğrenme erişimine sahip olduğundan emin olmamız gerekiyor. Bu, mecburî olarak algoritmalar yazmayı öğrenmek manasına gelmiyor (bu bilgisayar bilimi). Bu, gelişmiş dijital okuryazarlığı öğrenmekle ilgili.

n Yapay zekânın eğitime dâhil olması ile birlikte bugün artık “eğitim mühendisliği” isimli yeni bir kavramsallaştırma ile karşı karşıyayız. Eğitim mühendisliği kavramını bizim için açıklar mısınız?

Mühendislik eğitimi, “mühendisliğin öğretimi ve öğrenilmesi” iken, “eğitim mühendisliği” inşaat, makine ve elektrik mühendisliğine emsal. Bu, mühendisliğin kesin tekniklerinin, süreçlerinin ve araçlarının eğitime uygulanmasıdır. Örnek vermek gerekirse:

• Metotlar: “Prototip oluştur ve akabinde üret.” Akademik bilgiyi sentezleme sürecinde makul bir noktadan sonra güvenilirlik ve geçerlilik manileri ortaya çıkar. Bilinmeyen harikası bulmak yerine, bir sistem geliştirmek, akabinde test etmek ve tekrarlamak daha tesirlidir. Bu bilimsel sürecin bir modülü olan en güzel mümkün hipotezi öne sürmek ve akabinde deney yoluyla test etmektir.

• Süreçler: Toplam kalite idaresinin istatistiksel süreçler denetiminde ilerlemesi, kök neden tahlili yapmak için beş defa “neden?” sorusunu sormak üzere. Ya da azalan kıymete nazaran parametreleri sıralamak için Pareto grafiklerini kullanmak, bunları sırayla ele almaktır (veya şuurlu bir tercihle ele almamak).

• Araçlar: Bir mevzuda birçok makaleyi sentezlemek için bir yazılım kullanmak, bu biçimde izlenebilir araştırma ispatları elde ederiz.

İstanbul Eğitim Zirvesi’nin standardı dünya kalitesinde

Türkiye Maarif Vakfı 3. İstanbul Eğitim Tepesi için Türkiye’ye geldiniz. Maarif Vakfı ve çalışmaları hakkında neler söylemek istersiniz?

İlk olarak, lojistik kusursuzdu ve tertip kalitesi dünya standartlarındaydı. Açık konuşmak gerekirse bu her vakit eğitim konferanslarında bulunan bir şey değil. Konut sahipliği, teknoloji, yer, hepsi çok âlâ düzenlenmiş ve birebir vakitte izleyiciye karşı çok sempatiklerdi. Kusursuz bir konukseverlik gördüm diyebilirim. İkinci olarak, tepe içeriğinin tadını çıkardım. Zira doruktaki konuşmalar ve Türkiye Maarif Vakfı’nın taahhüt ve tesir derecesini kusursuz bir halde yansıttı. En kıymetlisi, çeşitli kültürlere uygun farklılaştırılmış öğretimle daima olarak gelişmeye yönelik lisana açık bir tavrının açıkça görülebilir olmasıydı, ki bu güç bir misyondur. Farklı müfredat çeşitlerinden teklifleri çok uygun tahlil eden ve dizaynlarını belli lakin kozmik bir kitleye uygun hale getiren bir tertip keşfettim.

Yorum gönder