Yeni Teknolojilerle Öğrenmenin 5 Değişik Yolu Prof.Dr.Bülent ÇAVAŞ

İçerik Yapay Zeka Makine Öğrenmesi Derin Öğrenme Artırılmış Gerçeklik Sanal Gerçeklik

Yapay Zeka Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme (karıştırılan kavramlar) 1950 Alan Turing  Turing testi Bir insan karşılaşmış olduğu bir etkileşimin arkasında bir insan mı makine mi olduğunu ayırt edemiyor ise o makine zeki düşünebilen bir makine demektir.

Yapay zekanın asıl isim babası 1956 yılında konu ile ilgili bir akademik konferans düzenleyen John McCarthy’dir. Konferans bitiminde katılımcıların ortak görüşleri yapay zeka ile ilgili çalışmaların ileri bir seviyeye çıkarılması gerektiği yönünde olmuştur

Bilim kurgu filmlerinde kullanılan bir konseptten çıkıp hayatımızın içinde artık yer almaya başlamıştır. Artık cep telefonlarında, sosyal medyada, arama motorlarında ve birçok yerde daha yapay zekaya rastlanılmaktadır.

Kronoloji

Yapay Zeka Nedir? eğer bir etkileşimin arkasında bir makinenin olup olmadığını ayırt edemiyorsak, insanlara özel yetenekte tepki veriyorsa bir yapay zeka ile karşı karşıyayız demektir

Makine Öğrenimi Makine öğrenimi, programlanmadığı sonuçları bile açığa çıkarabilen bir tür yapay zeka olarak kabul ediliyor. Örnek: Bu uygulama ilk önce eğitilmesi gerekiyor. Başka bir değişle, ilgili resmin ne olduğunu makinenin öğrenebilmesi için binlerce kez benzer resimler gösterilmesi gerekiyor. Böylece makine benzer dizileri, benzer motifleri, benzer pikselleri tanıyarak artık o resimlerin ne olduğunu tanımlayabiliyor. Köpek, kedi, ağaç, ev gibi farklı resimleri ayırt edip aynı tip resimlerin birbirinin ortak noktalarını tespit ederek artık tanımlayabilir hale geliyor. Facebook zaman tüneli örnek

Derin Öğrenme Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi yapay zeka özellikleri açığa çıkacaktır. İşler daha karmaşık hale gelecektir, karmaşık hale geldikçe yapay zekadan, makine öğrenimine kaymalar meydana gelecektir. Daha da karmaşık hale gelince makine öğreniminden, derin öğrenime geçişler başlayacaktır. Ne kadar çok veriniz varsa sisteminiz o kadar iyi çalışacaktır.

Örneğin; bir muz resmi ile portakal resmini ayırmamız gerekiyor Örneğin; bir muz resmi ile portakal resmini ayırmamız gerekiyor. Makine öğreniminde, insanoğlunun bugüne kadar edinmiş olduğu tecrübeleri, parametreler vasıtasıyla makineye tanıtmaya çalışıyorduk. İşte turuncu ise muhtemelen portakaldır, sarı ise muzdur gibisinden. Yuvarlak ise muhtemelen portakaldır, yay şeklindeyse muhtemelen muzdur gibi birçok parametreyi bizim tanımlamamız gerekiyordu. Oysa derin öğrenme bu farklı kendi başına öğrenebilmektedir. Sadece portakal ve muz resimlerini derin öğrenme sistemine göstererek kendisi kendi kurallarını oluşturur, farkları açığa çıkarabilmek için renk ve şeklin ana ayırıcı özellikler olduğunu kendisi fark eder. Böylece temel insan yetilerini ihtiyaç duymadan, kendi ayrıştırıcı yetilerini kendi oluşturarak işlemlerini gerçekleştirebilir.

Özetle; Yapay Zeka, 1950’lerde açığa çıkmış olup, makinaların insanlar kadar kabiliyetli bir şekilde bazı işlemleri yapabilmesidir. Zayıf yapay zekalar sadece programladığınızı yerine getirirken kuvvetli yapay zekalar algoritmik hesaplarda bulunarak programladığınızı iyileştirebilen, hatalardan öğrenebilen sistemlerdir. Makine öğrenimi, 1980’lerde açığa çıkmış olup veri madenciliğin kullanılması ile beraber daha popüler hale gelmeye başlamıştır. Sunmuş olduğunuz veriler ve parametreler ile benzetimler yaparak, sizden daha iyi tespitlerde bulunan, programlamadıklarınızı da açığa çıkarabilen, kendi kendini eğitebilen sistemlerdir. Derin öğrenme, 2010’lu yıllarda kullanılmaya başlanmış, büyük veri denizi ile tek bir katmanda değil, birçok katmanda makine öğreniminde kullanılan hesapları tek bir seferde yapan, makine öğreniminde tanımlamanız gereken parametreleri bile kendisi keşfeden, belki de daha iyi parametreler ile değerlendirmelerde bulunabilen bir sistemdir.

Artırılmış Gerçeklik

Artırılmış gerçeklik (AR) ses, video, grafik veya GPS verileri gibi bilgisayar tarafından üretilip duyusal girdi ile artırılıp canlandırılan elemanların fiziksel, gerçek dünya ortamıyla birleştirilmesiyle oluşturulan yeni bir algı ortamının canlı doğrudan ya da dolaylı bir görünümüdür. Artırılmış gerçeklikle insan duyusuna hitap edecek ve hislerini hareket geçirecek girdiler bilgisayar tarafından modifiye edilip zenginleştirilir ve ortaya çıkan yeni gerçeklik kullanıcının algısına sunulur. Zenginleştirme gerçek zamanlı gerçekleşir ve çevredeki ögeler ile etkileşim içindedir. Artırılmış Gerçeklik ile kullanıcı gerçeklik ortamını oluşturan bilgiler ve diğer ögelerle etkileşime girebilir.  Bulunulan çevreyle ilgili yapay bilgi ve ögeler gerçek dünyayla bağdaşabilir.

Artırılmış gerçeklik olarak adlandırdığımız bu yeni teknoloji, bilgisayar evreni ve gerçek evren arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıp; görme, hissetme, dokunma, koklama, duyma duyularımızın oluşturulan yeni bir evrende harekete geçmesini sağlar. 

Anatomy 4D Eğitim ve arttırılmış gerçeklik uygulamalarını birleştiren bir uygulama olan 4D Anatomy uygulaması bir android ve ios platformları için geliştirilmiş mobil uygulamadır. 4D Anatomy basit kullanımlı 3 boyutlu bir öğrenme ortamı yoluyla insanı teknolojiyle buluşturan bir uygulamadır. Uygulamayı başlattığınızda size insan vücudundaki her türlü sistemi gösterecek. Örneğin damarlar, üreme sistemi veya iskelet sistemi gibi. Arttırılmış gerçeklik uygulamaları ile eğitsel içerikler ileriki zamanlarda çok daha farklı bir hal alacaktır.

Sanal Gerçeklik Sanal gerçeklik, insanların hem keşfedip hem de etkileşime girebildiği üç boyutlu bilgisayar teknolojileri ile oluşturulmuş ortama verilen isimdir. Çoğu sanal gerçeklik ortamı bir bilgisayar ekranı yoluyla edinilen görsel tecrübelerden ibarettir. Bunun yanında bazı ortamlar duyma, hareket gibi başka duyulardan da yararlanır. https://www.youtube.com/watch?time_continue=202&v=_WzpLtCw9r0

Özellikler 1. Etkileşim Öğrenci sanal gerçeklik ortamında çeşitli objelerle etkileşim içerisindedir. Öğrenciler objelerin özelliklerini değiştirerek onları çeşitli açılardan inceleme ve gözlemleme şansına sahip olur. 2. Öğrencinin dikkatinin tam olarak toplanmasının sağlanması Yapılan araştırmaların çoğunda öğrencilerin sanal gerçeklik ortamında öğrenilmesi beklenen konuya tamamen odaklandığı tespit edilmiştir. Chicago Coles ilköğretim okulu ve Phoenix Lisesinde yapılan çalışmada öğrencilerin çoğunun sanal gerçeklik ortamlarını daha fazla kullanmak istedikleri belirtilmiştir.

3. Öyküsel Esneklik Sanal gerçeklik ortamında konular öyküsel bir özellik taşır. 4. Deneyimsel Oluşu Öğrenciler sanal gerçeklik ortamında bulunan objelerle etkileşim sonucu çeşitli sanal deneyim yaşantıları kazanmaları beklenmektedir. 5. Duyulara Önem vermesi Konfiçyüs, “duyarım ve unuturum, görürüm ve hatırlarım, yaparım ve anlarım” diyerek duyu organlarının tamamının öğrenme ortamında aktif duruma geçirilmesinin önemini vurgulamıştır. Sanal gerçeklik ortamlarının sahip olduğu ses, ışık ve etkileşim özelliği öğrencilerin duyu organlarını aktive edici bir durumda özelleştirilmiştir.

Bitti