Yapay zeka bizlerin düşünce şeklini ve yapısını anlayıp bu sistemleri kopyalayarak yaşamsal olmayan formlara ve yazılımlara aktarma işlemidir. Yakın bir geçmişe dayandığını düşünüyor olsak bile yapay zeka, 1950 yılında Alan Turing’in, düşünen makineler yaratma olasılığı hakkındaki düşüncelerini paylaştığı makalesiyle köklerini salmaya başlamıştır. Turing Testi olarak adlandırılan testin amacı, insan ile makinenin sorulara verdiği yanıtlarda, makinenin verdiği yanıtların gözlemci tarafından ayırt edilip edilemeyeceğine dayanmaktadır. 1950’li yıllardan sonraki her teknolojik gelişme, yaşamın her alanında olduğu gibi eğitim alanında da çeşitli yansımalara sebep olmuştur.
Yapay Zekâ Destekli Eğitim Teknolojilerinin Uygulanması:
⦁ Yapay Zekâ Teknolojisinin Doğru Kullanımını Anlatma: Yapay zekâ, her ne kadar tarihçesi çok eskiye dayansa da kullanımının ve avantajlarının yeni yeni anlaşıldığı bir dönemde olduğumuzdan yapay zekâ teknolojisinin insanlara doğru aktarımı oldukça önemlidir.
⦁ Bilinç Oluşturma: Yapay zekâ kullanımının anlaşılması durumunda bile insanlar kendileri için yeni olan bir teknolojiye hemen ayak uydurmak istemeyebilirler. Bu sebeple insanlarda yapay zekâ uygulamalarıyla alakalı doğru bir bilinç oluşturulması gerekmektedir.
⦁ Alıştırma: Yapay zekâ teknolojilerini insanlarla birleştirmek ve onlara bunu uygulamalı olarak göstermek insanların alışması için çok önemlidir. Örneğin birçok insan Robot Charly’nin gereksiz olduğunu düşünseler bile eczanede birebir gördüklerinde fikir değiştirebilirler. Önyargıyı kırmanın en etkili yolu da birebir temastır.
⦁ Eğitim Sistemine Yapay Zekayı Dahil Etme: İlkokuldan itibaren yeni nesillere yapay zekâ bilincinin aşılanması ileride gelişimleri için oldukça önemlidir. Özellikle üniversitelerde neredeyse her bölümde yapay zekâ uygulamaları mevcuttur ve bunların zorunlu/seçmeli ders olarak eklenmesi yenilikçi yönün gelişimi açısında oldukça önemlidir.
⦁ Zincir-Buluş Yöntemi Başlatma: Zincir-buluş yönteminde öncelikle icat edilen yapay zeka uygulamasının zamanla yeni fikirler eklenerek yoğurulması ve ideal hale getirilmesi amaçlanmalıdır.
Örneğin;
Long Island University:
⦁ Programın uygulanmasındaki 3 anahtar amaç:
⦁ Problem çözümü,
⦁ Algoritmik tasarım
⦁ Çeşitli programların kullanımı
⦁ Programın cevap aradığı 3 temel soru:
⦁ Gelecekte ne kadar ileri gidebilir?
⦁ Yapay zekaya farklı yaklaşımların ardındaki varsayımlar nelerdir?
⦁ Yapay zekâ sistemlerinden ne gibi tehlikeler olabilir?
Örnek dersler:
⦁ Biyoinformatikte Makine Öğrenimi: Kurs, genomik devrim sırasında uygulanan çeşitli makine öğrenimi yaklaşımlarını ele alır. Transkripsiyon başlangıç bölgelerinin yerlerinin tam olarak belirlenmesi, genomdaki DNA’nın öneminin belirlenmesi ve ökaryotik kromozomlardaki çevrilmemiş bölgelerin, intronların ve ekzonların belirlenmesi gibi DNA dizilerindeki kalıpları tanımak için makine öğrenimi algoritmalarına vurgu yapılır.
⦁ Akıllı Otonom Robotik: Bu ders otonom robotik/sistemlerdeki temel konuları kapsar. Akıllı otonom robotlar ve sistemler çevrelerini algılayabilir, duyumlara göre nasıl davranacaklarına karar verebilir ve bu eylemleri insan yardımı veya müdahalesi olmadan gerçekleştirebilir. Kursun ana odak noktası, karmaşık ortamlarda bağımsız olarak hareket eden robotik sistemler tasarlamak ve inşa etmektir. 3 boyutlu stimüle edilmiş bir ortamda yapılmaktadır.
⦁ İstatiksel Öğrenme: Olasılık üzerine düşünme, istatistiksel modelleme ve veri analizinin temel ilke ve teknikleri tanıtılır. İşlenen konular, olaylar, koşullu olasılıklar, rastgele değişkenler, olasılık dağılımları ve hipotez testleri dahil olmak üzere temel olasılık ve istatistikleri içerir. Sağlık alanında özellikle epidemiyoloji ve farmakoepidemiyolojide istatiksel öğrenme modelleri önem taşımaktadır.
Yapay Zeka Eğitimini Neden Tercih Etmeliyiz?
Yapay zeka ile genişletilmiş ve güncellenmiş bir eğitim müfredatı, dünya sağlık örgütünün sağlık eğitimi ile ilgili hedeflerinin bir kısmına hizmet etmektedir. Eğitim kalitesinin ve verimliliğinin arttığı, 21. yüzyıl yeteneklerine uygun eğitim modellerinin uygulandığı sistemler geliştirilmelidir. Dünya sağlık örgütü tarafından da desteklenen, yapay zekanın eğitim alanındaki bazı katkıları aşağıda belirtilmiştir:
⦁ Yenilikçi Olma: Hayatın dinamizmi içinde her bireyin yenilikçi olması ve yenilikçi düşünme becerisine sahip olabilmesi oldukça önemlidir. Yapay zekâ eğitimini almış bir birey, yenilikçi düşünebilir ve bunu başta mesleği olmak üzere her alanda uygulayabilir.
⦁ Liderlik: Yapay zekâ teknolojisi aslında bizlere yönetim becerisi de kazandırır. Çünkü yapay zekâ kullanımı zamanla kişiselleştirilebilir ve geliştirilebilir kullanıma açıktır. Özellikle eğitimde görülen bu değişimin ardından kişinin standartlardan çıkıp başlı başına bir teknolojiyle ilgilenmesi onun için önemli bir vasıf olmaktadır.
⦁ Öğrenen (Hayat Boyu Öğrenebilen): Yapay zekâ konusunda eğitim alan kişi, yalnızca öğrendikleriyle değil öğrenme becerisiyle gelişir. Bu hususta öğrenme kavramından kasıt hayat boyu öğrenmedir ve yenilikçi olmanın kaçınılmaz bir sonucudur
⦁ Öğreten (Öğrendiğini Öğreten): Öğreten kavramı yalnızca belirli aktarımları yapabilen bireyleri değil, öğrenme dinamizminde kendine aktarılanları bir başkasına aktarma becerisine sahip kişi olmak anlamında kullanılmıştır.
⦁ Çözüm Yeteneği: Yenilikçi olma düşüncesinin beraberinde şikâyetçi olmak yerine bağımsız fikirler sunabilme, yaratıcılık ve hayal gücünün yapay zekada kullanılabilmesi ve fikirlerin ve düşüncelerin hayata geçirilmesi konusunda adımlar atma gibi birçok özelliğe sahip bireyler yetiştirilir.
⦁ Girişimcilik: Yeni fikirler üretme ve bunları hayata geçirme konusundaki çaba da bir süre sonra girişimci bir birey olma ve her alanda bu özelliğin korunarak kullanılabilmesini amaçlar.
Sonuç olarak yapay zeka, doğuşuyla beraber her alanda var olabildiği gibi sağlık alanında da birçok önemli noktada temel disiplinler ile birleşebilmektedir. Eczacılık ve sağlık alanında günümüze kadar uygulanmış projelerin yanında gelecekte elbet ilerleyen teknoloji ve yenilikçi fikirler doğrultusunda daha da geliştirilecektir. Bu bağlamda yapay zeka yararları doğrultusunda, toplum için faydalı olduğu sürece, tercih edilmesi uygun olan bir çözümdür.
Stj. Ecz. Nur İŞCAN
Ecz. Ömrüm ERGÜVEN
Ecz. Beşir Sefa MUMAY
Referanslar
⦁ Bayata H., Hattatoğlu F. (2010). Yapay sinir ağları ve çok değişkenli istatistik yöntemlerle trafik kaza modellemesi. Erzincan University Journal of Science and Technology, 3(2),207-219.
⦁ Long Island University. [internet] (2022). Avaibleble form: https://www.liu.edu/ (cited 24.02.2022)
⦁ Ergüven, Ö., Mumay, B.S. (2022). Bölüm 7: Sağlık Yönetiminde Yapay Zekâ Ve Sağlık Sistemlerinin Sürdürülebilirliği. Kitap adı: Siyaset, Kamu Yönetimi Ve Uluslararası İlişkiler Bağlamında Yapay Zeka Tartışmaları. Ed. Korkusuz MH., Kutluk E. Ekin Yayınları. Türkiye.
