EĞİTİM VE TEKNOLOJİ OKUMALARI #1

HANGİMİZİN ZEKÂSI YAPAY?
Yapay zekâ devriminin en büyük başarısı, makineleri insan gibi düşündürmesi değildi. Makineleri, insan gibi öğrenebilir hâle getirmesiydi.

Bugün dünyanın neredeyse her yerinde çocuklar aynı şekilde eğitim görüyor.

Bir sınıf...

Sıralar...

Tahtanın önünde bir öğretmen.

Karşısında sessizce dinleyen öğrenciler.

Bu manzara bize o kadar doğal geliyor ki, başka türlü bir eğitimin mümkün olabileceğini çoğu zaman düşünmüyoruz.

Oysa bu model, yaklaşık iki yüz yıl önce tasarlanmış bir dünyanın ürünü.

Kitapların sadece kütüphanelerde ve varlıklı ailelerin evlerinde olduğu, öğretmenin bilginin neredeyse tek kaynağı kabul edildiği bir dönemin…

Bugün ise cebimizde taşıdığımız bir telefonla, geçmişte dünyanın en büyük kütüphanelerinde bulunan bilgiden çok daha fazlasına birkaç saniye içinde ulaşabiliyoruz.

Bilgiye ulaşmanın hiç olmadığı kadar kolaylaştığı bir çağda yaşıyoruz.

Peki dünya bu kadar değişmişken eğitim neden hâlâ büyük ölçüde aynı kaldı?

Öğrenmek nedir?

İnsan beyni yalnızca bilgi depolamak için değil, anlam üretmek için vardır.

Gerçek öğrenme hiçbir zaman pasif bir eylem olmadı.

Sadece dinleyerek öğrenemeyiz.

Sadece okuyarak öğrenemeyiz.

Bir bilgiyi gerçekten öğrendiğimiz an; onu kullanabildiğimiz, açıklayabildiğimiz ve yeni durumlara uygulayabildiğimiz andır.

Bir konuyu öğrenip öğrenmediğinizi anlamanın en basit yolu şudur:

Onu hiç bilmeyen birine anlatmayı deneyin. Anlatabiliyorsanız öğrenmişsinizdir.

Yalnızca ezberlediyseniz, birkaç dakika içinde eksiklerinizi fark edersiniz.

Çünkü öğrenmek, sadece bilgi almak değildir.

Bilgiyi zihinde yeniden inşa etmektir.

Biz aslında bunu biliyorduk

Bu yeni bir keşif değil.

Yaklaşık iki bin dört yüz yıl önce Sokrates, öğrencilerine yalnızca ders anlatmıyordu.

Sorular soruyordu.

Onları düşünmeye zorluyordu.

Bilgiyi hazır hâlde vermiyor, birlikte keşfediyordu.

Bizim eğitim geleneğimizde de muallim ile talebe arasındaki ilişki yalnızca bilgi aktarımına dayanmazdı.

Sohbet vardı.

Soru vardı.

Muhakeme vardı.

Birlikte düşünme vardı.

Filozoflar ve bilginler, derslerinin bir bölümünü yürüyerek yapıyor; öğrenmeyi sınıfın dört duvarı arasına hapsetmiyorlardı.

Çünkü öğrenme, bir aktarım değil; zihinsel bir inşa sürecidir.

Sonra ne oldu?

Sanayi Devrimi ile birlikte toplumun ihtiyaçları değişti.

Kısa sürede çok sayıda insanın aynı temel bilgileri öğrenmesi gerekiyordu.

Bunun için standart sınıflar oluşturuldu.

Standart dersler...

Standart müfredatlar...

Standart sınavlar...

Ve zamanla eğitim, düşünmeyi geliştirmekten çok bilgiyi aktarmaya odaklandı.

Bu model, ortaya çıktığı dönemin şartları içinde anlaşılabilir ve işlevsel olabilir.

Fakat bugün hâlâ büyük ölçüde aynı modelin devam ediyor olması önemli bir soruyu beraberinde getiriyor:

Çocukları geleceğe mi hazırlıyoruz...

Yoksa artık var olmayan bir geçmişe mi?

Teknoloji bize ne söylüyor?

İnsanlık tarihinde ilginç bir durum vardır.

Yeni teknolojiler ortaya çıktığında, ilk başta eski alışkanlıkları taklit ederler.

1900'lü yılların başında asansörler yeni kullanılmaya başlandığında, asansörlerin içinde bir görevli bulunurdu.

Kapıyı açardı.

Kapıyı kapatırdı.

Hangi kata gidileceğini sorar, düğmeye basardı.

Bugün bunların hiçbirini düşünmüyoruz.

Çünkü teknoloji olgunlaştıkça eski yöntemleri taklit etmeyi bırakır ve kendi çalışma biçimini geliştirir.

Belki de bugün yapay zekânın bize verdiği en büyük ders tam da budur.

Yapay zekânın bize verdiği ilk ders

1950'li yıllardan itibaren yapay zekâ araştırmacılarının en büyük hedeflerinden biri, satrançta insanı yenebilen bir bilgisayar geliştirmekti.

Yıllar süren çalışmalar sonunda IBM tarafından geliştirilen Deep Blue, 1996 yılında dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'un karşısına çıktı.

Deep Blue'ya satranç düşünmeyi öğretmediler.

Satranç kurallarını öğrettiler.

Taşların hareketleri tanımlandı.

Açılışlar, pozisyonlar ve değerlendirme ölçütleri sisteme aktarıldı.

Bilgisayar, çok yüksek hızda milyonlarca ihtimali hesaplıyor ve en güçlü görünen hamleyi seçiyordu.

Bu yaklaşım, bugün uyguladığımız eğitim sistemine oldukça benziyordu.

Bilgiler veriliyor...

Kurallar öğretiliyor...

Doğru cevaplar tanımlanıyordu.

Deep Blue çok güçlüydü.

Ama hâlâ kendisine öğretilen dünyanın sınırları içinde hareket ediyordu.

Asıl devrim bundan sonra yaşandı.

Gerçek kırılma

Yapay zekâ araştırmacıları bu kez bambaşka bir soru sordular:

Bilgisayara her şeyi öğretmek yerine, öğrenmeyi öğretebilir miyiz?

Aslında insan beyninin doğuştan yaptığı şeyi...

Denemeyi...

Yanılmayı...

Gözlemlemeyi...

Ve her deneyimden sonra kendini biraz daha geliştirmeyi...

Bilgisayarlara kazandırmaya çalıştılar.

İlk önemli deneylerden biri, oldukça basit görünen bir Atari oyunu olan Breakout idi.

Bilgisayara oyunun amacı anlatılmadı.

Kuralları öğretilmedi.

Hangi hamleyi yapması gerektiği gösterilmedi.

Sadece oyunu oynamasına izin verildi.

İlk denemelerinde neredeyse hiçbir şey yapamadı.

Yüzlerce kez başarısız oldu.

Fakat her başarısızlık, bir sonraki deneme için yeni bir veriye dönüştü.

Bir süre sonra topa vurması gerektiğini keşfetti.

Ardından blokları kırmanın daha fazla puan getirdiğini öğrendi.

Daha sonra ise insanların kendisine öğretmediği yeni stratejiler geliştirmeye başladı.

Bu küçük deney, aslında yeni bir çağın başlangıcıydı.

Çünkü artık bilgisayarlar yalnızca bilgi depolayan ve kuralları uygulayan makineler olmaktan çıkıyor, deneyimlerinden öğrenen sistemlere dönüşüyordu.

AlphaGo: Yirmi yılda değişen öğrenme anlayışı

Araştırmacılar/mühendisler bununla yetinmedi.

Bu kez hedef, satrançtan çok daha karmaşık olduğu düşünülen Go oyunuydu.

Go, iki bin beş yüz yılı aşkın geçmişe sahip, dünyanın en eski ve en karmaşık strateji oyunlarından biridir.

Satrançta bir oyuncunun önündeki olası hamle sayısı ortalama yirmi civarındayken, Go oyununda bu sayı iki yüzü aşabilir.

Bu fark küçük gibi görünse de ortaya çıkan olasılık sayısı akıl almaz boyutlara ulaşır.

Bütün ihtimalleri tek tek hesaplayarak en iyi hamleyi bulmak neredeyse imkânsızdır.

Bu nedenle Deep Blue'nun kullandığı yaklaşım, Go için yeterli değildi.

Yeni sistemin adı AlphaGo oldu.

AlphaGo'ya bütün doğru hamleler tek tek öğretilmedi.

Önce geçmişte oynanmış binlerce Go karşılaşmasını inceledi.

Ardından kendi kendine sayısız oyun oynadı.

Kendi rakibini kendisi oluşturdu.

Kendi hatalarını analiz etti.

İşe yarayan stratejileri güçlendirdi.

Başarısız olanları terk etti.

Her oyundan sonra biraz daha değişti.

Biraz daha gelişti.

Biraz daha öğrendi.

Adeta sürekli evrim geçiren bir oyuncuya dönüştü.

Nihayet 2016 yılında, dünyanın en iyi Go oyuncularından Lee Sedol'un karşısına çıktı.

Beş maçlık karşılaşmanın dördünü AlphaGo kazandı.

Fakat dünyayı şaşırtan asıl şey skor değildi.

Asıl şaşkınlık, AlphaGo'nun bazı hamlelerinde ortaya çıktı.

Yıllarını Go oyununa vermiş ustalar, bu hamleleri ilk gördüklerinde hata olduklarını düşündüler.

Canlı yayın yorumcuları neden böyle bir seçim yapıldığını açıklayamıyordu.

Bazı kararlar, insanların yüzyıllar içinde geliştirdiği oyun anlayışına tamamen aykırı görünüyordu.

Fakat oyun ilerledikçe o anlaşılmaz hamlelerin, aslında oyunun kaderini değiştirdiği fark edildi.

İnsanlara anlamsız görünen kararlar...

Oyunu kazandıran stratejilere dönüşüyordu.

AlphaGo, yalnızca insanlardan öğrendiği yöntemleri tekrar etmiyordu.

İnsanların yüzyıllardır oluşturduğu kalıpların dışına çıkıyor...

Kimsenin denemediği yollar buluyor...

Kimsenin aklına gelmeyen stratejiler geliştiriyordu.

Dahası, geliştirdiği bazı kararların neden başarılı olduğunu geliştiricileri bile tam olarak açıklayamıyordu.

Deep Blue ile AlphaGo arasında yalnızca yirmi yıl vardı.

Bu yirmi yıl içinde makineler, kendilerine verilen kurallar doğrultusunda hesap yapan sistemlerden;

deneyimlerinden öğrenen,

yeni stratejiler geliştiren ve

zaman zaman geliştiricilerini bile şaşırtan yapılara dönüştü.

Bugün bu yaklaşım çok daha ileri bir noktaya ulaştı.

Yapay zekâ sistemleri resim üretiyor.

Müzik besteliyor.

Yazılım geliştiriyor.

Bilimsel araştırmalara katkıda bulunuyor.

Karmaşık problemler için yeni çözümler öneriyor.

Ve bazen ulaştıkları sonucun hangi ara adımlarla oluştuğunu tam olarak biz de açıklayamıyoruz.

Çünkü artık bilgisayarlar yalnızca verilen kuralları uygulamıyor.

Öğreniyor.

Uyum sağlıyor.

Örüntüler keşfediyor.

Yeni çözümler üretiyor.

Ve zaman zaman bizim daha önce hiç düşünmediğimiz yollar buluyor.

Yapay zekâ devriminin en büyük başarısı, makineleri insan gibi düşündürmesi değildi.

Makineleri, insan gibi öğrenebilir hâle getirmesiydi.

Ve işte tam burada durup düşünmemiz gerekiyor

Makinelere öğrenmeyi öğreten bizdik.

Onlara denemeyi...

Hata yapmayı...

Keşfetmeyi...

Geri bildirim almayı...

Ve değişen şartlara uyum sağlamayı biz öğrettik.

Peki aynı öğrenme özgürlüğünü çocuklarımıza ne kadar veriyoruz?

Onları hâlâ çoğu zaman doğru cevabı ezberlemeye zorluyoruz.

Yanlış yapmaktan korkan...

Soru sormaktan çekinen...

Not için çalışan...

Sınavdan sonra öğrendiklerini unutan bireyler yetiştiriyoruz.

Oysa gerçek öğrenme bunun tam tersidir.

Merak eder.

Dener.

Yanılır.

Geri döner.

Tekrar dener.

Kendi yolunu bulur.

İşte yapay zekânın eğitim dünyasına tuttuğu ayna budur.

Makineler, kendilerine verilen cevapları tekrar etmekten vazgeçip öğrenmeye yöneldi.

Biz ise çocuklarımızdan hâlâ çoğu zaman verilen cevabı tekrar etmelerini bekliyoruz.

Çünkü insan zaten böyle öğrenir

Bir bebek yürümeyi kitap okuyarak öğrenmez.

Konuşmayı ders dinleyerek öğrenmez.

Hiçbir çocuk ana dilini kelime listeleri ezberleyerek öğrenmez.

İzler.

Taklit eder.

Dener.

Yanılır.

Düşer.

Kalkar.

Tekrar dener.

Her denemede biraz daha gelişir.

İnsan beyni, doğduğu andan itibaren kendi kendine öğrenme yeteneğine sahiptir.

Merak eder.

Bağlantılar kurar.

Çevresini gözlemler.

Deneyimlerinden anlam üretir.

Belki de bugünün en büyük çelişkisi tam burada ortaya çıkıyor.

Makinelere insan gibi öğrenmeyi öğrettik.

Fakat insanın doğal öğrenme biçimini, standartlaştırılmış eğitim kalıpları içinde giderek daha fazla sınırlandırdık.

Son söz

Bugün yapay zekâ bize yalnızca yeni bir teknoloji sunmuyor.

Aynı zamanda çok güçlü bir ayna tutuyor.

O aynaya baktığımızda şunu görüyoruz:

Öğrenmenin yolu yalnızca ezber değildir.

Öğrenmenin yolu meraktır.

Denemektir.

Yanılmaktır.

Soru sormaktır.

Düşünmektir.

Üretmektir.

Yeni bağlantılar kurmaktır.

Makinelere öğrenmeyi öğrettik.

Şimdi belki de yeniden öğrenmesi gereken biziz.

Çünkü asıl mesele yapay zekâ değil.

Asıl mesele, insan zekâsının doğal öğrenme gücünü ne kadar koruyabildiğimizdir.

Ve belki de bugün kendimize sormamız gereken en doğru soru şudur:

Sahi ... hangimizin zekâsı yapay?

Orhan AKÇAY

EĞİTİM VE TEKNOLOJİ OKUMALARI #1

Okur Değerlendirmeleri