Da Vinci’nin üstün görme yetisine sahip olduğunu sanat tarihçiler zaten tahmin ediyorlar. Thaler’in örnek gösterdiği bir araştırmada Leonardo da Vinci’nin (1452-1519) yapmış olduğu yusufçuk çizimlerinde ön ve arka kanatlarının senkron hareket etmediğinin anlaşıldığı görülüyor. Oysa bu keşif 400 yıl sonra ağır çekim kayıtlarıyla kanıtlanabilmişti.

Thaler aynı üstün görme yetisine Japon ressam Hokusai’in de sahip olduğunu düşünüyor. Hokusai,”Kanagawa’nın dev dalgası” resmiyle ünlenmiştir. Ayrıca Hokusai de yusufçuk kanatlarının hareketleri arasındaki farkı tespit etmişti. Hızlı hareketlerin takip edilmesine dayanan üstün görme yetisinin bazı tenis ve beyzbol oyuncularında da olduğu biliniyor.

Thaler çalışmasında, bireysel ışık uyaranlarının sürekli ışık olarak algılanma sıklığını ifade eden titreşim füzyon frekansına da dikkat çekiyor. İnsan ortalama olarak saniyede 20-40 uyarım algılayabiliyor. Ancak bazı beyzbol oyuncuları, topun saniyede 50 kez dönüşünü bile görebiliyorlar. Leonardo da Vinci de, yusufçuğun kanat çırpışlarını görebilmek için saniyede 50-100 uyarım görebiliyor olmalıydı diyor araştırmacı.

Thaler bu yetinin Leonardo da Vinci’nin eserlerinin başarısını da açıklıyor diyor. Mesela Mona Lisa’nın gülümseyişi, sırf gülümsemeden çok kısa önceki anı temsil ettiği için o denli gizemlidir. Leonardo da Vinci bu anı üstün görme yetisiyle yakalamış ve resmedebilmiştir olabilir.

Kaynak:

Evidence For Extraordinary Visual Acuity in Leonardo’s Comment on a Dragonfly and Sfumato in Leonardo’s Portraits: Optical and Psychophysical Mechanisms, Discoveries of the Leonardo da Vinci DNA Project, 18.06.2020.

Leonardo da Vinci, üstün görme yetisi sayesinde başarılı olmuş yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Bunlar, bu haftaki kapak konumuz “bilinç” üzerine, günlük konuşmalarımız içinde “bilinç” sözcüğü geçen bazı cümleler. Az çok herkesin bilinç üzerine bir farkındalığı var. Bilinci, farkında olmak diye de tanımlayabilirsiniz. Farkında olmak! Güzel bir sözcük, anlamıyla, derinliği ile…

Bir de sözlük tanımına bakalım: “İnsanın kendisini, çevresini ve olup biteni tanıma, algılama, kavrama ve fark etme yetisi...”  Bu tartışmalı bir tanım olabilir mi? “Fark etme yetisi”  dediğine göre, bilinci, bilinçli olmayı yetenek ile ilişkilendiriyor! Bilinçli insan olmak, bir yetenek sorunu mu yoksa yeterli bilgi sorunu mu? Sanırız bilinçlenmeyi bilgi edinme, ayrıntılı bilgilenme ile ilişkilendirmek en doğrusu.

Tabii işin içine “ideolojik dogmalar” girince, “bilgi” düşüncelere, insanın farkında olma özelliğine ne kadar yansır, duvara çarpıp geri mi döner, bir başka tartışma kapısını açar. Ama bu tartışmanın yeri burası değil.

Yazımız şüphesiz insanların bilinçlendirilmesi  üzerine de değil… Yumuşak bir giriş yapalım istedik bilince. Konumuz bilinç=farkındalık tamam da, bilincin kaynağı nedir, bu bilinç nasıl oluşuyor, bu alanda teoriler nedir, mesela bir ormanın bilincinden bahsedebilir miyiz? Bilinç yoksa yeteri kadar karmaşık ve bilgi işleyen her sistemde oluşuyor mu? Bizim beynimiz karmaşık olayları işleyebiliyor, bilince sahip olduğumuzun farkındayız, peki benzer karmaşık sistemleri işleyen, mesela bir internetin bilinci var mı? Farkındalık ile mutluluk arasında bir ilişki?

Biz insanlar bilincin salt insana özgü olduğunu düşünebiliriz. Öyle mi? Evren de karmaşık bir sistem!? Kapak konumuz sizlere bilincin oluşmasında yeni bir teoriyi sunuyor ve bu bilinç üzerine bugüne kadarki teorileri de sıralıyor…

Bu bağlamda, Erdal Musoğlu’nun “beynin şifreleri çözülüyor”  başlıklı makalesini şiddetle tavsiye ederiz. Beyin hiyerarşik ve holistik bir karar mekanizmasına sahip, bu bağlamda kalabalıkların bilgeliği  tanımı yakıştırılıyor!

Kentler dâhil her şeyi küçültmeliyiz!

Doğan Kuban hoca E. F. Schumacher’in ünlü “Small is Beautiful” kitabından esinlenerek, Küçük Güzeldir başlıklı yazısıyla, yine Türkiye için çok önemli önerilerde bulunuyor. Kuban, kentlerden başlayarak her şeyi küçültmeliyiz diyor. Kitap için şunları söylüyor: “Büyük; ihtişam, ihtiras, hırs sergileyen gösterişli yapısıyla bir güç ifadesidir. Kapitalizmin zorbalık, sömürü ve hırsızlık kapılarını açık tutan pörsümüş bir ekonomik model olduğunu anlatan en aydınlatıcı kitap Small is Beautiful” . Devam ediyor: “Üretim potansiyeli arttıkça savaşlar ve çatışmalar ve açların sayıları arttı. Hidrokarbür kullanımı, silah, otomobil, televizyon, telefon, kalabalık kentler ve çalışamayan ulaşım sistemleri, gökdelenler dünyanın doğal zenginliklerini yok ediyor…”

İtirazımız olabilir mi? Sonuç: Her şeyi küçültmeliyiz!  Yazıyı kaçırmayın!

Ali Akurgal, i-Kalkışma başlıklı yazısında Atatürk’ün Gençliğe Hitabe’sini modifiye ediyor: “Ey dünya gençliği! Birinci vazifen doğal zekâyı, doğal yaşamı, sonsuza dek korumak ve kollamaktır…” Peki kime karşı? Yanıtı yazıda. Yazılarımız arasında, Cemre Yavuz’un etkilediğimiz çevrenin bize nasıl tepki verdiğini anlatan İlhan Talınlı ile söyleşisi, Çetiner’in obezitenin kökenleri, kilo vermeyi gerçekten başaranlardan 5 tüyö, iş kazalarını azaltmak için sanal şantiye eğitimi, İslam’ın Altın Çağı tartışmasına katılan Sedat Ölçer’in Aristo’dan Empedokles ve Lukretius’a ilk evrim fikirleri ve Darwin yazıları ve daha pek çok özgün konu, yeni haber ve cıvıl cıvıl bilim dünyasıyla dolu bir dergi elinizde.

Her hafta! “HBT 50 bin satsa, Türkiye’nin kaderi değişir” sözünün altını kalın kalın çizerek…

Sevgiyle kalın!

***

Okurlarımızdan 18 öğrenciye 1 yıllık HBT dijital abonelik hediyesi 

Gençleri Herkese Bilim Teknoloji ile buluşturmak için başlattığımız “hediye dijital abonelik” güzel bir ivme kazandı. Bir yandan abone olmak isteyen gençlerden gelen başvurular, öte yandan “ben de destek olmak istiyorum” diyen okurlarımız. Bu hafta da 18 öğrenciye dijital abonelik hediye eden okurlarımız var. Arif Cevizer bir, Levent Durak, Mehmet Boran ve Enise Gülsüm Su ikişer öğrenciye dijital abonelik hediye ettiler. Okurumuz Çağla Pınar Taştan’ın arzusu üzerine bir tıp öğrencisini abonemiz yapıyoruz.

İsminin açıklanmasını arzu etmeyen bir akademisyen okurumuz ise babasının anısına 10 öğrenciyi dergi abonesi yaptı. Okurlarımızdan dijital dergi aboneliği alan 18 öğrencinin isimleri ise şöyle:

1. Sedef Erdik – İstanbul Üni. Moleküler Biyoloji ve Genetik
2. Umut Barış Sizgin – Sumgayıt Devlet Üni. Psikoloji
3. Kadir Atabey – Yeditepe Üni. Elektrik Elektronik Müh.
4. Cem Alacaoğlu – İstanbul Üni. İktisat İngilizce
5. Fatih Bilmez – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme Yüksek Lisans
6. Esra Süzük – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
7. Muhammed Utku Yemenici – Aksaray Abdülhamid Han Fen Lisesi
8. Mert Koç – Kırıkkale Üni. Uluslararası İlişkiler
9. Seda Seçkin – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
10. Betül Tekin – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
11. Sergen Yeşilova – Çanakkale On Sekiz Mart Üni. İşletme
12. Melek Koç – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. Uluslararası Ticaret ve Lojistik Yüksek Lisans
13. Atakan Yüzer – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. Uluslararası Ticaret ve Lojistik
14. Elçin Durmaz – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme Yüksek Lisans
15. Yasemin Kurtkoru – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
16. Hasibe Gün – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
17. Esra Çimen – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. İşletme
18. Esra Burcu Kaya – Çanakkale Onsekiz Mart Üni. Uluslararası Ticaret ve Lojistik Yüksek Lisans

“Bilinç nedir” sorusuna sizin yanıtınız ne olur? yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Bu sistemlerin kullanıcıya sunmuş olduğu bireyselleştirme imkanı yapay zeka algoritmaları sayesinde mümkün olabilmektedir.

İlk olarak bireyselleştirmeden kastedilen nedir ve elektronik bir öğrenme ortamında yapay zeka algoritmaları kullanılarak bireyselleştirme nasıl sağlanmaktadır, bu soruların cevaplarına bir göz atalım.

Bireyselleştirilmiş öğrenme desteği, sistemin, kullanıcının kişisel özelliklerini belirleme ve bilginin sunum biçimini bu özelliklere göre ayarlama özelliğidir.

Kişilik özellikleri derleniyor

Bireyselleştirilmiş öğretim sistemleri alanında yapılan çalışmalar 1970’li yıllardan itibaren; bilgisayar bilimleri, eğitim teknolojileri ve yapay zeka tekniklerinin birlikte kullanıldığı Zeki Öğretim Sistemleri ile başlamıştır. Zeki Öğretim Sistemlerinde temel amaç, kullanıcının bilgi düzeyi hakkında karar vererek içeriği kullanıcıya göre düzenleyip ona izleyeceği yolu göstermektir.

Bu anlamda zeki öğretim sistemleri bireyselleştirilmiş öğrenme seçenekleri sunan uyarlanabilir öğrenme ortamlarıdır.

Bireyselleştirme, ziyaret edilen sayfalar ve gezinme süreleri gibi kullanım kayıtlarını kullanarak farklı öğrenme özelliklerine sahip kullanıcıların kişilik özellikleri, ön bilgileri, ilgi ve hedefleri hakkında bilgi toplamak suretiyle gerçekleşmektedir.

Bireyselleştirme ile öğrenme çıktılarının niceliğinin artmasının yanında kullanıcıların öğrenme ortamından daha fazla memnun olmaları sağlanabilmektedir. Literatürde uyarlanabilir öğretim tasarımı için üç yaklaşımdan bahsedilir.

3 yaklaşım

Bunlardan ilki makro yaklaşımdır. Bu yaklaşım Keller’in bireyselleştirilmiş öğrenme modeline dayanır ve bu modele göre her kullanıcının farklı öğrenme hızı vardır. Öğretim kullanıcının bireysel hızına göre uyarlanmalıdır. Kullanıcı performansının değerlendirilmesi ve uygun geribildirimin sağlanmasında bireysel özellikler dikkate alınmalıdır.

İkinci yaklaşım Yetenek-Yöntem etkileşimidir. Bu yaklaşıma göre öğrenmenin niteliğini ve niceliğini arttırmak için öğretimi kullanıcının bireysel özelliklerine ve yeteneklerine uygun tasarlamak gerekmektedir.

Burada sözü edilen yetenek faktörü olarak bilgi işleme kapasitesi, algı, dikkat gibi bilişsel beceriler, ön bilgi düzeyi, yetenek, öğrenme stilleri, bilişsel stiller, öz yeterlik, motivasyon gibi değişkenlerden bahsedilmektedir.

Bir diğer yaklaşım ise Mikro yaklaşımdır. Bu yaklaşım öğrenme etkinliği sırasında kullanıcının duruma göre değişen belirli ihtiyaçlarına yönelik etkinliği düzenleyen dinamik bir yaklaşımdır. Yapay zeka tekniklerini içeren zeki öğretim sistemleri, web tabanlı öğretim ortamları kullanıcının ilgi ve ihtiyaçlarını belirleyerek sistemde uyarlamalar yapan mikro yaklaşım örnekleridir.

Öğrenme sürecinin desteklenmesi

Zeki öğretim sistemlerinde problem çözme sürecinde kullanıcılara yol gösterici şekilde uygun desteğin sağlanması amaçlanmaktadır. Bunun için yapay zekâ, bilişsel bilim, bilişim, web teknolojileri kullanılmakta, bir öğreticinin davranışlarına benzer şekilde öğrenenin ilerlemesine rehberlik edilmekte ve anlık geri dönütler ile öğrenme sürecinin desteklenmesi sağlanmaktadır.

Bu sistemlerde, güncellemeler kullanıcıların sorulara verdikleri cevaplara göre etkileşimli olarak yapılmakta ve ilerleme sağlanmaktadır. 2000’li yıllardan itibaren de uyarlanır ve zeki öğretim sistemlerinin birleşmesiyle bireyselleştirmeyi yüksek düzeyde sağlayan, “Uyarlanabilir Web Tabanlı Zeki Öğretim Sistemleri” alanında araştırmalar ağırlık kazanmıştır. Yapay zekâ teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte öğrenme süreçlerinin bireyselleştirilmesi, içeriklerin uyarlanması ve öğrenme süreci boyunca öğrenenlere uygun desteğin sunulması kolaylaşmıştır.

İnsan gibi davranıyor

Yapay Zeka, insan gibi davranan sistemleri modelleme çalışmasının genel adıdır. Çeşitli kaynaklarda mantıksal analiz robotu tanımlaması ile de karşımıza çıkan Yapay zekâ (artificial intelligence), bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zekasını kullanabilen canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti olarak ta adlandırılabilir.

Yapay Zekâ kavramı, disiplinler arası bir kavram olarak ele alınabilir. Bu disiplinler biyoloji, psikoloji, sosyoloji, bilgisayar, matematik, tıp ve bunların alt dallarıdır. Davranış biçimi de temel olarak kontrol, karar verme, tahmin, problem çözme, öğrenme ve optimizasyon olarak karşımıza çıkmaktadır.

Yapay zeka ilgili bilginin seçilerek, uygun kararlar vermede, sonuç çıkarmada, gözden geçirerek değiştirmede, karşılaştırma yapmada ve problem çözmede kullanmayı kapsar. Tüm bu etkinlikler öğretim için geçerli olan kavram ve süreçlerin ayrılmaz parçasıdırlar. Bu nedenle de bilgisayar destekli eğitim programlarının Zeki Öğretim Sistemleri olarak adlandırılan sistemler bazında geliştirilmesi çalışmalarına yol açmıştır. Dreambox Learning, Smart Sparrow, Knewton, Desire2Learn, CogBooks Zeki ve Uyarlanabilir e-Öğrenme Uygulamalarına örnek olarak verilebilir.

Yapay sinir ağları (YSA), Uzman Sistemler, Bulanık Mantık, Genetik Algoritmaları gibi teknikler yapay zeka tekniklerine örnek olarak verilebilir. Problem Çözümü, problem indirgeme teknikleri, bulmaca, satranç, Uzman Sistemler ve uzmanlık, Planlama, Robotik, Obje tanıma (Görme), Makine Öğrenmesi, Şimdiki veriden gelecek davranışlar hakkında tahmin çıkarımı, beynin fiziksel davranışını modelleme, nesne tabanlı programlama teknikleri, otomatik programlama gibi alanlar yapay zekanın kullanıldığı alanlardır.

Yapay zeka algoritmalarının kullanıldığı zeki öğretim sistemlerinin hayatımıza girmesi ile eğitim alanında yeni ufukların açılması kaçınılmazdır. Günümüzde geleneksel öğretim sisteminde ortaya çıkabilecek birtakım yetersizliklerin üstesinden ancak yapay zeka programlama teknikleri kullanılarak hazırlanan zeki öğretim platformları ile gelineceği aşikardır.

Yrd. Doç. Dr. Meltem Eryılmaz, Atılım Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi

Kaynaklar:

1. Intelligence Britannica.com
2. Brusilovsky, P. , Peylo, C. (2003) Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems, Journal International Journal of Artificial Intelligence in Education archive Volume 13 Issue 2-4.
3. Self, J. (1990) Theoretical Foundations for Intelligent Tutoring Systems, Journal of Artifical Intelligence in Education, 1(4), 3-14.
4. Murray, M. C., & Pérez, J. (2015). Informing and performing : A study comparing adaptive learning to traditional learning. Informing Science: International Journal of an Emerging Transdiscipline, 18, 111–125.
5. Park, O., & Lee, J. (2003). Adaptive Instructional Systems. Handbook of Research for Educational Communications and Technology, (1911), 651–684.
6. Regian, J. W., & Shute, V. J. (1992). Cognitive approaches to automated instruction. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates

Yapay zeka ve e-öğrenme ortamları yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.

Konumuz ABD’nin Boston şehrindeki Massachusetts Institute of Technology (MIT) ve etrafında oluşan kümelenme. Bizim üniversite algımıza uymayan bir durum var: MIT, şehrin içinde sokak ve caddelerde binalardan oluşuyor. Üzerinde yazmasa, bunların bir üniversiteye ait olduğu anlaşılmaz. MIT, demir kapılar arkasında saklı değil. Yüksek duvarları yok.

BCG haklı. Yine de bu “medyatik” hesap yanıltıcı. Çünkü MIT binaları 6,5 km² alan kaplıyor. Buradaki binalara yakın-uzak komşu azı-çoğu 450 teknoloji şirketi var. Amazon’dan Yahoo’ya, Novartis’ten Pfizer’a, Baxter’e, Oracle’a, Google’dan Shell’e NASA’ya upuzun bir liste. Bizde adı bilinenlerin yanında, bir de ABD’de tanınan girişim sermayesi şirketleri, start-up’lar…

Kümelenme (hub) dediğimiz durum… Boston’u ortadan kesen Charles Nehri’nin kuzey kıyısında 2 km boyunca uzanan MIT, geriye doğru dar açılı bir üçgen alanda. Etrafında özel sektör şirketleriyle. En az 50 biyotek ve 30 bilişim şirketiyle MIT arasında bir sokak, birkaç sokak yakınlık var.

Eskiden sanayi bölgesiymiş buralar. Sanayinin yapısı değiştikçe şirketler başka yerlere gitmişler, binalar boşalmış. Yeni sanayi taşınmış.

Boston’da MIT ile komşu olmasa da MIT ile iç içe çalışan başka kümelenmeler de var. Liman bölgesindeki Innovation District, yüksek binalarda 1,5 km² laboratuvar ve çalışma alanına yayılmış. (Eski BTK Başkanı Tayfun Acarer’in bilgece sözlerini hatırlayalım: “Bilişim Vadisi’nin illa iki tepe arasında bir vadi olması gerekmiyor. Şehir merkezinde iki tane kule de bu iş için uygun olabilir.” (11.05.12)

MIT’in gösterdiği bu üniversite-sanayi işbirliğinin yeni adı üniversite-sanayi iç içeliği. Yenilikçi bir ekosistemin adı: Bu eyaletteki Harvard, MIT, Boston, öldürülen Başkan Kennedy adına yapılmış anıtsal kütüphanenin de bulunduğu Massachusetts, Northeastern, Tufts üniversiteleri, Berklee Konservatuvarı gibi “marka” 30 devlet ve 94 özel üniversite/yüksek okulun katkısıyla.

Ama sadece bu kadar da değil: Vatandaş da işin içinde. Dün başlayıp 1 Ekim’de sona erecek “Kümelenme Haftası” (Hub Week) şehirden 133 şirketin de katkısıyla, üniversiteleri, araştırma hastaneleri, sivil toplum kurumlarını, kısacası halkı 65 değişik adreste bir araya getiren bir “katılımcı inovasyon” etkinliği olacak. Belediye Başkanı Martin Walsh’in sözleriyle: “İnovasyon ve yaratıcılık, Boston’un DNA’sının bir parçasıdır.”

MIT bu arada, vatandaştan ve eski mezunlardan bağışlarla 5 milyar Dolarlık yeni bir fon oluşturma kararı aldı. Zaten kasasında 13,5 milyar Doları var, ama yetmez. MIT, 2 hektarlık bir alanda nanoteknoloji Ar-Ge merkezi kuracak.

MIT tek başına değil, ekosistemiyle var oluyor. Yöreye özgü diğer “refah” öğelerini de eklersek, geriye kalıyor insan faktörü: Irk, dil, din, şekil, boy, renk fark etmeyen bir yetenek kümelenmesi. Türbanlısından minik şortlusuna, sakallısından sarışın dazlağına, kulağı küpeli bıyıklısından Çinlisine, Hintlisine kadar her çeşit insan iç içe. Gözle görülen bir özgürlük havası. Kimse kimseye akıl öğretmiyor. Höt zöt yok. Beyin gücünü işe, ürüne, hizmete, paraya dönüştürmek için çalışan kaç on binlerce zihin…

Kanadalı iktisatçı Richard Florida’nın 3T’si işliyor: Teknoloji var. Yetenek (Talent) var. Tolerans (hoşgörü) en zor bulunan, parayla satın alınamayan bir zihin yapılanması, ki burada o da bol. Sadece burada değil, bu tür işlerin yapıldığı diğer yerlerde de. İnovasyon için sadece para teşviki yetmiyor. Evet, teşvik elbette gerekli. Ama yetmiyor. Ekosistem lazım.

 Edip Emil Öymen

 *Bu yazı 26.09.2016 tarihli Dünya gazetesinde yayınlandı.

Ekosistem nasıl bir şey? yazısı ilk önce Herkese Bilim Teknoloji üzerinde ortaya çıktı.