Yakın bir gelecekte yapay zekânın insanların yerine geçmeyeceğini ancak yapay zekâyı kullanan insanların kullanmayan insanların önüne geçebileceğini ifade eden ABD Müfredat Yeniden Tasarım Merkezi Kurucu Başkanı Charles Fadel, “Gerçek dünyanın kavramları yapay zekâda olmadığı için yapay zekâ hâlâ sınırlı ve sığ bir mekanizmadır” açıklamasını yapıyor.
Türkiye Maarif Vakfı tarafından “Eğitimde Değişimi Yönetmek” temasıyla bu yıl üçüncüsü düzenlenen 3. İstanbul Eğitim Zirvesi geçtiğimiz günlerde düzenlendi. İki gün süren zirveye Türk konuşmacıların yanı sıra yurt dışından pek çok eğitimci ve araştırmacı katıldı. Zirvenin ikinci günündeki ana tema konuşmasını, Müfredat Yeniden Tasarım Merkezi’nin (Center for Curriculum Redesign /CCR) Kurucu Başkanı Charles Fadel üstlendi. ABD’li küresel eğitim düşünce lideri ve Uzman Fadel, kurucu başkanlığıyla birlikte aynı zamanda ş ve Sanayi Danışma Komitesi (BIAC) Eğitim Komisyonu Başkanı, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) üyeleri arasında yer alıyor. Bilim dünyası ise Fadel’i çok satan kitaplar arasına giren “21. Yüzyıl Becerileri” kitabının ortak yazarı olarak tanıyor. Yaptığı “Eğitimde Değişimi Yönetmek” ana tema konuşmasında gerçek dünyanın kavramları yapay zekâda olmadığı için yapay zekânın hâlâ sınırlı ve sığ bir mekanizma olduğunun altını çizen Fadel, “Yapay zekâ insanların yerine geçmeyecek; yapay zekâ kullanan insanlar kullanmayanların yerine geçecek. Bu dönemde de rönesans insanlarına ihtiyaç vardır. Sadece bilen değil, bildiği şeyle dönüşmeye gönüllü insanlar” açıklamasında bulunuyor. Fadel ile zirve sonrasında günümüzde yapay zekânın eğitime dâhil olmasını ve bugün artık yeni bir kavramsallaştırma olan “eğitim mühendisliği” üzerine konuştuk.
Geçmiş bilgi odaklı teknoloji devrimleri pasifti
1980’lı yıllardan beri yapay zekâ ile ilgileniyorsunuz. Çoğu insan ise bu kavram ile 2000’li yıllardan sonra karşılaştı. Bu alana yönelmenizin sebebi neydi?
Zihnimde her zaman yapay zekânın en azından iki nedenle insanlık için devrim niteliğinde bir değişim yaratacağını düşünüyordum. Bu iki neden “etkileşim” ve “artırma”ydı. Çünkü geçmişteki bilgi odaklı teknoloji devrimleri pasifti. Örneğin yazı ve alfabenin bulunması… Öyle ki Platon bunun hafıza ile bilgiyi karıştırarak bilgelikte azalmaya yol açacağını üzüntüyle ifade etmişti. İkinci olarak matbaa, kitapları demokratikleştirdi ve bu şekilde bilgiyi yaydı. Üçüncü olarak da internet, bilgiyi inanılmaz bir hızda yaymaya başladı. Bu anlamda bilgiyi olağanüstü hızda yayması sebebiyle interneti ise yarı aktifti. Günümüzde ise yapay zekânın ortaya çıkışıyla tamamen etkin bir teknoloji ile karşılaştık. Ancak bir temel değişiklik var. Bu kez kullanıcı yoğun bir etkileşim içinde bulunurken, internet (yapay zekânın temelini oluşturan önemli bir unsur) bir araç. Ancak yapay zekâ sadece etkileşimli değil, aynı zamanda insanları güçlendiriyor veya destekliyor.
İnsan zekâsının bilişselliğini artırıyor
Bir arabanın insanlardan çok daha ağır yükleri daha hızlı ve uzun mesafelerde taşıyabilmesi gibi, yapay zekâ insan bilişselliğini arttırıyor. Yapay zekâ, bilgisayar merkezli bir yetenek olduğundan, anı ve hesaplama yoğunluğunda “muhakeme” konusunda mükemmel bir performans sergiliyor. Örnek vermek gerekirse Makine Öğrenimi (ML), biyoteknoloji araştırmalarında (protein katlama), tıp araştırmalarında (ilaç seçimi) bize yardımcı oluyor. Ayrıca, Büyük Dil Modelleri (LLM), metin analizi ve sentezi temelinde bir dizi başka olasılığı 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 uyarıları, denemeler, isimlendirme, çeviri, ders planları, bilgisayar kodu yazma, sosyal medyada yorum yapma, mülakat hazırlığı soruları ve hatta kuantum fizik konseptlerini açıklabilirsiniz. Yapay zekâ size flört, endişe, fitness, içerik moderasyonu hakkında tavsiyeler verebilir. Onunla oyun, mobilya veya hediye tasarlayabilirsiniz.
Yapay zekânın gelişimi böyle hızlı devam etmeyecek
Yapay zekânın ilk yıllarından son günlere gelişimini nasıl değerlendiriyorsunuz? Bu hızlı gelişim gelecek yıllarda da devam edecek mi?
Tüm yenilikler gibi, yapay zekâ da önce hızlanıp sonra yavaşlayıp sonra tekrar hızlanan bir “noktasal denge” evrimini takip ediyor. Yapay zekâ da Büyük Dil Modelleri (LLM), hesaplama gücü maliyeti, yeni açık veri setlerinin bulunmaması ve kullandığı algoritmaların sınırlamaları nedeniyle doygunluk, yavaşlama aşamasına gelmeye başlıyor. İnsan düzeyinde zekâ seviyesine ulaşmak için birkaç başka çığır açıcı unsura ihtiyacımız olacak. Bu nedenle şu anda zaten yapay zekâda sahip olduğumuz şaşırtıcı yeteneklere odaklanmalıyız.
Herkesin yapay zekâyı sürmeyi öğrenmesi gerek
Yapay zekâ insanların yerine geçmeyecek; yapay zekâ kullanan insanlar kullanmayanların yerine geçecek” diyorsunuz. Bunu duymanın insanları biraz olsun rahatlattığını düşünüyorum. Peki, sizce yapay zekâyı kullanan insanların avantajları ne olacak?
Bu söz tam anlamıyla bana ait değil, aslında bu sözü, Harvard İşletme Okulu’ndaki araştırmacılardan alıntı yapıyorum. Az önce verdiğim araba benzetmesini yeniden kullanmak gerekirse; araba sürücüsü yürüyen kişiden daha hızlı, daha uzun mesafelere ve daha ağır yükler taşıyacaktır. Herkesin yapay zekâyı “sürmeyi” öğrenme erişimine sahip olduğundan emin olmamız gerekiyor. Bu, zorunlu olarak algoritmalar yazmayı öğrenmek anlamına gelmiyor (bu bilgisayar bilimi). Bu, gelişmiş dijital okuryazarlığı öğrenmekle ilgili.
n Yapay zekânın eğitime dâhil olması ile birlikte bugün artık “eğitim mühendisliği” adlı 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 benzer. Bu, mühendisliğin kesin yöntemlerinin, süreçlerinin ve araçlarının eğitime uygulanmasıdır. Örnek vermek gerekirse:
• Yöntemler: “Prototip oluştur ve ardından üret.” Akademik bilgiyi sentezleme sürecinde belirli bir noktadan sonra güvenilirlik ve geçerlilik engelleri ortaya çıkar. Belirsiz mükemmeli bulmak yerine, bir sistem geliştirmek, ardından test etmek ve tekrarlamak daha etkilidir. Bu bilimsel sürecin bir parçası olan en iyi olası hipotezi öne sürmek ve ardından deney yoluyla test etmektir.
• Süreçler: Toplam kalite yönetiminin istatistiksel süreçler kontrolünde ilerlemesi, kök neden analizi yapmak için beş kez “neden?” sorusunu sormak gibi. Ya da azalan öneme göre parametreleri sıralamak için Pareto grafiklerini kullanmak, bunları sırayla ele almaktır (veya bilinçli bir tercihle ele almamak).
• Araçlar: Bir konuda birçok makaleyi sentezlemek için bir yazılım kullanmak, bu şekilde izlenebilir araştırma kanıtları elde ederiz.
İstanbul Eğitim Zirvesi’nin standardı dünya kalitesinde
Türkiye Maarif Vakfı 3. İstanbul Eğitim Zirvesi için Türkiye’ye geldiniz. Maarif Vakfı ve çalışmaları hakkında neler söylemek istersiniz?
İlk olarak, lojistik kusursuzdu ve organizasyon kalitesi dünya standartlarındaydı. Açık konuşmak gerekirse bu her zaman eğitim konferanslarında bulunan bir şey değil. Ev sahipliği, teknoloji, mekân, hepsi çok iyi düzenlenmiş ve aynı zamanda izleyiciye karşı çok sempatiklerdi. Harika bir konukseverlik gördüm diyebilirim. İkinci olarak, zirve içeriğinin tadını çıkardım. Çünkü zirvedeki konuşmalar ve Türkiye Maarif Vakfı’nın taahhüt ve etki derecesini mükemmel bir şekilde yansıttı. En önemlisi, çeşitli kültürlere uygun farklılaştırılmış öğretimle sürekli olarak gelişmeye yönelik dile açık bir tutumunun açıkça görülebilir olmasıydı, ki bu zor bir görevdir. Farklı müfredat çeşitlerinden teklifleri çok iyi analiz eden ve tasarımlarını belirli ancak evrensel bir kitleye uygun hale getiren bir organizasyon keşfettim.
