Akademi Dünyası 101

bosphorus_university

İlk defa bir yazıya önce başlığı yazarak başladım. Genelde içerik şekillendikten sonra düşünür bir başlık atardım oysa.. Akademiyi anladık da, bu 101 de nereden çıktı diyor olabilirsiniz. Şöyle ki 1930’lu senelerden itibaren Amerikan üniversitelerinde ders kodları üç haneli biçimde yazılmaya başlanmış. İlk rakam dersin kaçıncı sınıflar için olduğu (ör: 1=birinci sınıf), ikinci rakam dersin hangi bölümde açıldığı (ör: Bilgisayar Mühendisliği) ve üçüncü rakam da dersin seviyesini gösterecek şekilde kullanılmış. Gelelim 101’e.. Bölüm bağımsız olarak kullanılan bu kod, giriş seviyesindeki tüm dersler için var. Örneğin Matematik 101 kodlu bir ders, birinci sınıflar için açılan Matematik alanına giriş dersini ifade ediyor. Yani bu yazı da biraz akademi dünyasına giriş yazısı olacak. Yaklaşık 7 senedir, akademi dünyasının içinde büyüyen bir kişi olarak gözlemlerimi kısmen aktaracağım.

  1. Akademisyen kimdir? Vikipedi’de şöyle tanımlanmış: “Üniversite ve benzeri yüksek öğrenim kurumlarında öğretimi gerçekleştiren, araştırma yapan ve özgün araştırmalarıyla alanına katkıda bulunan kişilere verilen genel mesleki unvandır.”. Akademisyenler içerisinde, iki farklı gruptan bahsedebiliriz: Öğretim Yardımcıları ve Öğretim Üyeleri. Araştırma görevlileri ilk gruba dahilken; yardımcı doçentler, doçentler, ve profesörler ikinci gruba dahildir.
  2. Akademisyenin görevleri nelerdir? Bu sorunun cevabı, akademisyenin dahil olduğu gruba göre değişir. Örneğin, araştırma görevlileri, yüksek öğrenimin sürdürülmesini sağlamak için öğretim üyelerine destek olurlar. Bir dersin laboratuvar derslerine girmek, soru çözümleri yapmak, sınav hazırlamak/okumak, gözetmenlik yapmak sayılabilecek bazı görevlerdendir. Öğretim üyelerinin ise iş tanımı pek saymakla bitecek gibi değil. Bu yazıda bahsettiğim öğretim üyesi tanımı, tabii ki işini layığı ile yapanları kapsıyor. Bu tanımı genel geçer düşünmemek gerekir çünkü her ülkenin dinamikleri farklıdır. Bizim ülkemizde, öğretim üyelerinin çokça bir zamanı bürokratik işlerle geçer. Bunun dışında, her öğretim üyesinin sorumlu olduğu dersleri vardır, ve bu dersleri dönem boyunca işlemekle yükümlüdürler. Öğretim üyeleri, tez danışmanı olarak görev alırlar. Lisans seviyesinde dördüncü sınıf öğrencileri, bitirme projelerini tez danışmanı gözetiminde sürdürürler. Asıl keyifli kısım ise, geri kalan zamanda (eğer hala kaldıysa!) Yüksek Lisans ve Doktora seviyesi öğrencileri ile araştırma yapmaktır.
  3. Araştırma nasıl yapılır? İyi üniversitelerde araştırmaya çok önem verilir. Bunun için, üniversite bünyesinde araştırma laboratuvarları kurulur, ve öğrencilerin araştırmalarını bu alanda sürdürmeleri beklenir. Laboratuvar kurmak, araştırma için gerekli cihazları, malzemeleri bir araya getirmek kolay bir iş değildir. Öğretim üyeleri, araştırma projeleri yazarak bir bütçe desteği alırlar ve bu bütçe sayesinde, öğrenciler ile araştırmayı sürdürürler. TÜBİTAK gibi kurumlardan destek alınabileceği gibi, uluslararası Avrupa Birliği (AB) projelerinden de destek almak mümkündür.
  4. Araştırmaların bilinirliği nasıl artar? Akademisyenler, bilimsel etkinliklere önem verirler. Yaptıkları araştırmaları yayın haline getirir, makale olarak ya da dergi makalesi olarak basarlar. Ayrıca, bir akademisyeni değerlendirmenin en iyi yollarından biri, yapılan yayınların kalitesine bakmaktır. Akademisyenler; uluslararası konferanslara katılarak, araştırmalarını duyurma şansı bulur ve aynı alanda çalışan diğer araştırmacılar ile de etkileşime geçerler. Bu tür etkileşimler önemlidir çünkü ileride ortak çalışmalar yapılabilir.

Akademisyenlik, anlayacağınız üzere özveri isteyen, zor bir iştir. Maalesef hakettiği değeri görmeyen bir meslektir. Unutmayın ki bir toplumu ileriye götürecek olan, iyi akademisyenlerdir. Onlara kulak verin.. Tüm meslektaşlarıma selam olsun!

Mayıs 2016 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Her şeyin yapayı olur da zekanın olmaz mı?

go-booard

“Yapay zeka, insanı yendi!”. Bu cümleyi tekrar tekrar duymaya devam edeceğiz bu gidişle. Yapay zeka, bilgisayarların zeki canlılara benzer şekilde davranmalarını sağlayan bir yöntem. Günümüzde, yapay zeka yöntemleri de gelişmekte ve kendi kendine öğrenebilen bilgisayar programları artmaya başlamaktadır. Burada unutulmaması gereken nokta, yapay zeka programları insan zekasına bağımlı mekanizmalar gibi gözükse de, ileride neler olacağını kestirmek zor. Bunca bilimkurgu senaryosu boşuna yazılmıyor ya!

Bilgisayarlar mı daha iyi yoksa insanlar mı daha iyi durumunu göstermek oldukça zor. Öncellikle bir alan seçmek, ve bu alanın iyisini kötüsü seçmek gerekir. Genelde kullanılan yöntem basit. Önce zor bir oyun seçilir, bir yapay zeka programı ile usta bir oyuncu karşı karşıya getirilir. Karşılaşmanın sonucuna göre de kuvvetli olan taraf seçilir.

1997 yılında, IBM tarafından geliştirilen Deep Blue ve dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov arasında bir satranç turnuvası düzenlendi. Bu turnuvanın galibi Deep Blue oldu. Bir bilgisayar nasıl kazanmış olabilirsiniz derseniz, cevabı çok da zor değil. Satrançta her hamle için 3 dakika veriliyor. Bu süre içinde, usta birinin düşünebileceği hamle sayısı 540 hamle kadar öngörülürken, Deep Blue için bu sayı 100 – 200 milyar hamle! Dolayısıyla Deep Blue doğru hamlelerde bulunarak turnuvayı kazanmayı başarıyor. Bu da yapay zeka dünyasının en heyecan verici anlarından biri olarak tarihteki yerini alıyor.

Günümüzün bir diğer popüler oyunu ise “Go”. Kabaca kurallardan bahsetmek gerekirse, her oyuncu siyah ya da beyaz taşları tahta üzerine yerleştirir. Tahtaya konan taşlar hareket etmezler, fakat taşlar esir alındığı takdirde tahtadan kaldırılırlar. Tahtayı taşlarıyla en çok kaplayan oyuncu kazanır. Kuralları basit görünen Go, dünyanın en karmaşık oyunlarından biri sayılıyor. Peki yapay zeka bu tür karmaşık bir oyunda başarılı olabilir mi dersiniz?

Google şirketine ait DeepMind firması, Go oynayabilen AlphaGo isimli bir yapay zeka programı geliştirdi. AlphaGo diğer yapay zeka programlarından biraz farklı. Çünkü AlphaGo, Go oynamayı kendi kendine öğrendi, ve bunu yapabilmek için şimdiye kadar oynanan Go karşılaşmalarını kullandı. AlphaGo’nun iyi ve kötü taraflarını görmenin tek bir yolu vardı, AlphaGo’yu iyi bir Go ustası karşısına çıkarmak!

DeepMind’ın kurucu CEO’su Demis Hassabis, Güney Koreli Go ustası Lee Sedol ile beş oyunluk bir maç serisi planladı. Ödül olarak da 1 milyon dolar belirlendi. Maç serisini, AlphaGo kazandığı takdirde ise ödül aralarında UNICEF’in de bulunduğu çeşitli kurumlara bağışlanacaktı. Geçtiğimiz Mart ayında gerçekleşen bu maçlara AlphaGo damgasını vurdu. Yapılan beş maçın, dördünü AlphaGo kazanırken yalnızca bir maçı Lee Sedol kazandı. Aslında çok insan, yapay zekanın Go oynayacak seviyede olmadığına inanıyordu. Hatta bu maçlar öncesinde, Uluslararası Go Federasyonu Genel Sekreteri bir açıklama yapmış, Sedol gibi bir Go ustasının karşısında bir yapay zeka programının şansı olmadığını dile getirmişti. Bazen dikkatli konuşmak şart!

Kabul etmeliyiz ki yapay zeka karşısında, insan zekasının hayatta kalması oldukça zor. Ne de olsa eşit koşullarda yarışmıyoruz. Yapay zeka, bu zorlu sınavı da başarıyla atlattığına göre, bir sonraki adım ne olur dersiniz? Heyecanla bekliyoruz 🙂

Nisan 2016 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

“Dünya küçük” diyorsak, bir bildiğimiz var!

Print

Bazen bir mekana gidersiniz, farklı ortamlardan tanıdığınız kişileri bir arada görürsünüz. Önce şaşırırsınız ve “Dünya küçük!” der geçersiniz. Bir arkadaş ortamında, yeni tanıştığınız insanlarla ortak arkadaş bulma çabası kaçınılmazdır. Ve bulduğunuz an, “Bingo! Dünya küçük!”. Çevrimiçi Sosyal Ağların hayatımıza girmesiyle, bu cümleyi daha sık söyler hale geldik. Karşınıza bir resim çıkar, iş arkadaşınız ilkokul arkadaşınızla evlenmiş mesela. Peki Dünya gerçekten düşündüğümüz gibi küçük mü?

1960’lı yıllarda sosyal ağlarda insanların birbirlerinden ne kadar uzakta olduğu sosyologlar tarafından irdelenmeye başlanmış. Özellikle Stanley Milgram, 1967 yılında yaptığı “Küçük Dünya” deneyi ile adından çok söz ettirmiştir. “Altı adımlık mesafe (Six degrees of separation)” ifadesi de bu çalışmanın en büyük çıktısıdır. Bu ifade şunu der, dünya üzerindeki herhangi iki insan birbirinden en fazla altı insan uzaklığındadır. 60’lı yıllarda bu tür bir deney nasıl yürütülmüş olabilir dersiniz? Tabii ki uzun yollardan. “Küçük Dünya” deneyi şöyle işliyor:

  1. ABD’nin orta bölgelerinde yaşayan gönüllüler seçilir. Bu gönüllülerin posta yolu ile aldıkları bilgi paketlerini, Boston’da bilgileri verilen hedef kişiye göndermeleri istenir. Böylece ABD’de iki uzak nokta arasında bu deney gerçekleştirilir.
  2. Eğer gönüllü, hedef kişiyi tanıyor ise bilgi paketini direk ona gönderir. Aksi takdirde, gönüllü; hedef kişiyi tanıyacağını düşündüğü kişiye bilgi paketini göndermelidir. Gönüllü; bilgi paketinde yer alan kağıda ismini ekleyerek, paketi tanıdığı kişiye gönderir ve görevi devreder.
  3. Eğer paket Boston’daki hedef kişinin eline ulaşırsa, kaç insan vasıtasıyla bu görevin tamamlandığı araştırmacılar tarafından hesaplanacaktır.

O zamanın koşullarını düşünecek olursak, insan zinciri uzadıkça, bilgi paketlerinin kaybolma olasılığı da artmış. Bazen paketleri alan kişiler deneyle ilgilenmemiş ve o zincir orada sonlanmak durumunda kalmış. Gönderilen 296 paketten sadece 64 tanesi hedef kişiye ulaşmış. Bu deneyin sonucu olarak da, ABD’de yaşayan insanların birbirlerinden altı insan kadar uzakta olduğu ortaya atılmış. Deneyin zayıf olduğu noktalar var, ama bu detaylara hiç girmeyeceğim.

Çevrimiçi ağların yaygınlaşması ile birlikte, bilişim dünyası da “altı adımlık mesafe” deneyini irdelemeye başladı. Bu deneyi tekrarlamak, eski zamanlardaki kadar zor değil ne de olsa. 2011 yılında, Cornell Üniversitesi, Universita degli Studi di Milano ve Facebook araştırmacıları, yaptıkları bir çalışmada 721 milyon Facebook kullanıcısını incelemişler, ve adım mesafesini 3.74 olarak hesaplamışlar.  Yani bu da, bir insanın diğer bir insandan dört insan uzaklıkta olduğu anlamına gelir. Facebook, bu deneyi Şubat 2016’da arkadaşlık günü anısına tekrar denemiş. Bu sefer, 1.59 milyar Facebook kullanıcısı incelenmiş ve ortalama adım sayısı 3.57 bulunmuş. Dünya üzerinde herhangi iki insan birbirinden ortalama 3.5 kişi kadar uzaklıkta. Kulağa ilginç geliyor 🙂

Seneler geçtikçe, kullanıcı sayısı arttıkça, insanlar birbirine daha da yaklaşıyor. Tanımadığınız bir kişiye, tanıdığınız kişilerin tanıdıkları üzerinden ulaşmak eskisi kadar zor değil!

Mart 2016 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Teknolojiyi giyinmeye hazır mıyız?

5872-06822dbfef8511e55a1f60b4149a478a

Teknolojik gelişmelere bakacak olursak, son yıllarda çılgına dönmüş durumdayız. Tüketim toplumu olduğumuz doğru, en çok da teknolojiyi tüketiyoruz hatta. Teknolojik ürünler, statü gözetmeksizin herkesin hayali. Sokakta yanınızdan geçen insanların ellerindeki telefonlara bakın mesela, akıllı telefon kullanmayanları az görür olduk. Artık akıllı telefon demek de doğru değil, bu cihazlar birer avuç içi bilgisayar. Bilgisayarların geçmişine bakacak olursak, oda boyutlarındaki bilgisayarlardan avucumuza sığan bilgisayarlara geçtik. Bilgisayarların evrimi devam ediyor, bu sefer de giyilebilir teknoloji (GT) ürünleri bizi tavlamaya hazırlanıyor.

“Aman ne var ki bunda, biz zaten teknolojik ürünleri giymeye başlamıştık, işte kolumda dijital saatim, kafamda havalı kulaklıklarım.”, dediğinizi duyar gibiyim. GT ürünleri dediğimiz zaman durum biraz daha farklı. Bu ürünlerde akıllı sensörler yer alıyor ve GT ürünlerinin amacı sizin hayat kalitenizi arttırmak. Mesela aktif bir hayatınız olsun istiyorsunuz ve günlük aktivitelerinizi takip edebilmek istiyorsunuz. Veya akıllı telefonla yaptığınız bazı işlemleri, telefonunuzu çıkartmadan halletmek istiyorsunuz. Kısaca kendinizle ilgili hedefleriniz var ve GT ürünleri bu hedeflere ulaşmanız üzere programlanmış kişiye özel akıllı asistanlar. Bu tür asistanlara sahip olmak için, akıllı telefonlara sahip olmak şart. Çünkü GT ürünleri, Bluetooth gibi teknolojileri kullanarak akıllı telefonlarınızla entegre çalışıyor. Akıllı telefonlar üzerinde yüklenen uygulamalar sayesinde de, hedeflerinize yaklaşırken gelişiminizi de gözlemliyorsunuz.

GT ürünlerinin işlevi önemli olduğu kadar, görünümleri de bir o kadar önemli. Üzerinizde taşıyacağınız şey ne de olsa sizin bir parçanız gibi olmalı, gözü rahatsız etmemeli. GT ürünlerini nasıl giymek mümkün? Genelde bileklikler şeklinde olurken, kıyafetler üzerine tutturulabilen aksesuarlar, saatler, yüzükler, kolyeler, tişörtler, taytlar ve aklınıza gelebilecek her şekilde tasarlanmış modelleri de mevcut.

En popüler GT ürünleri akıllı saatler, bunların saat olmasına bakmayın, akıllı bir telefonun önemli işlevlerini yerine getirebiliyorlar. Mesaj okumak, gelen e-postaları okumak/cevaplamak, çağrıları yönetmek, fotoğraf çekmek gibi işlevleri bileğinizdeki akıllı saat vasıtasıyla halledebilirsiniz. Şahsen küçük ekranda bu tür şeyler yapmak hiç bana göre değil, çok lazımsa çıkarır telefonumu yaparım diye düşünen bir insanım. Diğer bir popüler kategori, aktivite takip bileklikleri. İsminden de anlaşılacağı üzere, günlük aktivitelerinizi kayıt altına alan bu bileklikler sayesinde hayat kalitenizi arttırmak mümkün. Örneğin, günde kaç adım attığınız veya ne kadar süre koştuğunuz bilgisine ulaşabilirsiniz. Uyku takip sistemi sayesinde, ne kadar süre sağlıklı bir şekilde uyuduğunuzu da görebilirsiniz. Hatta bazı bileklikler, kalp ritmini de gözlemleyerek kaç kalori harcadığınızı net bir şekilde söyleyebiliyor. Aktivite takip bilekliklerinden beklentiniz arttıkça, fiyatı da artıyor maalesef. GT ürünleri şimdiye kadar anlattığım haliyle keyfi ürünler olarak gözükse de, medikal alanda da sıkça kullanılıyor. Ameliyat yolu ile deri altına yerleştirilen cihazlar sayesinde, kişinin sağlık problemlerinin giderilmesi hedefleniyor. Leicester’da yer alan Montfor Üniversitesi’nde, Prof. Joan Taylar ve ekibi tarafından, insülin implantları üzerinde çalışılıyor. İnsülin implantı sayesinde, kan şekeri seviyesi otomatik olarak kontrol altına alınabilecek. Önümüzdeki 10 sene içerisinde de, diyabet hastaları bu tür cihazları kullanabilir hale gelecek. Kulağa güzel gelse de, diyabet hastaları için bu bakış açısı korkutucu da olabilir. Düşünürseniz yabancı bir cisim vücut içine yerleştiriliyor ve kritik bir görevi yerine getiriyor.

GT ürünleri, bize yardımcı olmak üzere tasarlanıyor. Bir nevi insanlar da, bu cihazlara bağımlı yaşar hale geliyorlar. İnsanlar her şeyden sıkıldığı gibi, bu tür ürünlerden de sıkılacaktır. Sorun değil, yeni bir teknoloji bizi o zamana kadar tavlamış olur bile 🙂

Şubat 2016 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Bilgisayarlar ve insanlar el ele tutuşsa, birlik olsa..

Bilgisayarlar, birçok insan için bir problem çözücüdür. Bu insanların başında ise programcılar gelir. Programcılar bir algoritma geliştirir ve bir problemin çözülmesi için bilgisayarlara yol gösterirler. Algoritma dediğimiz şey bir yemek tarifi gibidir, adımları sırasıyla yapmak gerekir. Her algoritma mükemmel yazılmayabilir, her yemek tarifinin de kusursuz olmadığı gibi. Eh işin özünde insanlar var, mükemmel değiliz ne de olsa 🙂 Bir bilgisayar kötü bir algoritma ile problemi çözemez, tıpkı yanlış bir yemek tarifi ile güzel bir yemek yapamayacağınız gibi… Peki madem her şeyi programcı modelliyor, neden bilgisayarlara gerek duyuyoruz? Aslında sorunun cevabı basit. İnsanlar, çalıştıkça yorulan, yoruldukça daha çok hata yapan canlılar. Oysaki bilgisayarların böyle bir derdi yok, yorulmadan uzunca bir süre çalışırlar. Bu yüzden, bir problem çözücü olarak bilgisayarları kullanmak mantıklıdır. Bilgisayarlar her türlü problemi çözebilir mi dersiniz?

Şimdiye kadar yazılan her şeyi, tersine çevirelim şimdi. Bu sefer, bir bilgisayar kontrolü ele alsın ve insanlara iş yaptırsın. Bunu yapabilmek için, bilgisayar; çözülmesi gereken bir problemi değil, bu problemin çözülmesini sağlayacak küçük parçaları alır. Her bir parçayı insanlara yaptırır, sonuçları insanlardan toparlar ve bir sonuç elde eder. Sonuç dediğimiz şey, başta çözmek istediğimiz problemin çözümüdür. Bu yöntemin adı ise, İnsan-Tabanlı Hesaplama (Human-based Computation) yöntemidir.

Bazı problemleri çözmek bilgisayarlar için zor ve uzun sürerken, insanlar için çok kolay olabilir. İnsan-Tabanlı Hesaplama (İTH) yönteminde amaç, bilgisayarların ve insanların bir araya gelerek bir problemi çözmesidir. Örneğin, bir fotoğraf içerisinde geçen nesneleri bulmak gibi bir problemimiz olsun. Bu tür bir problem insanlar tarafından rahatça çözülebilir. Oysaki bir bilgisayar için, nesneleri ayırt etmek, onları bir şeye benzetmek ve anlamca ifade etmek çok zordur. İTH yönteminde dört tür sistem vardır diyebiliriz. Birinci tür sistemlerde, insanlar gönüllü olarak bazı görevleri yerine getirmeyi seçer. Örneğin, Wikipedia’da oluşturulan ansiklopedik içerik tamamen gönüllü insanlar tarafından oluşturulmuştur. İkinci tür sistemlerde, insanlar para karşılığında bazı görevleri yerine getirir. Kitle kaynaklı (crowdsourcing) çalışmalar buna bir örnektir ve en popüler sistem ise Amazon Mechanical Turk (AMT)’tur. AMT’de iki tür aktör vardır: işveren ve işçiler. İşveren kişi, çözmek istediği problemi küçük görevler haline getirir ve bunu AMT üzerine koyar. İşçi kişi ise, AMT üzerinde tanımlı olan görev tanımlarını inceler, kendisine en uygun görevi üstlenir ve bunu para karşılığında yerine getirir. İşveren kişi, tanımladığı küçük görevlerin sonuçlarını bir araya getirerek, problemini çözmek üzere kullanır. Üçüncü tür sistemlerde, insanlar eğlenmek için zaman geçirirken farkında olmadan da zor işler yerine getirirler. Google’da arama yaparken, görsellerin nasıl aradığınız şey ile alakalı olduğunu hiç düşündünüz mü? 2006 ile 2011 seneleri arasında, Google Image Labeler adlı bir oyun vardı. Bu oyunda, iki kişi eşleşir, rastgele bir fotoğraf gösterilir ve kişilerden, bu fotoğrafı betimleyen kelimeler yazmaları beklenirdi. İki kişinin verdiği kelimeler ne kadar çok benzeşirse, kişiler o kadar çok puan kazanırdı. Böylece, Google elindeki görselleri insanlar yardımıyla etiketlemeyi başardı, hem de bunu insanları eğlendirirken yaptı. Yani görsel arama sonuçlarının bu kadar düzgün olması biraz da bizler sayesinde! Dördüncü tür sistemlerde ise, insanlar bazı görevleri yerine getirmek zorunda. Bu kategoriye giren en popüler proje ise Captcha’dır, Web uygulamalarında güvenlik arttırıcı bir yöntemdir. Genelde bir resim gösterilir, bu resim içerisinde rakamlar ve harflerden oluşan bir kelime gömülüdür. Ve yaptığınız işleme devam etmeden önce, resimde gösterilen kelimeyi yazmanız gerekir. Bu yöntem ile, insan olduğunuz teyit edilir çünkü bu kelimenin bir bilgisayar tarafından çözümlenmesi çok zordur.

Bilgisayarların, çözmekte zorlandıkları problemleri kolayca çözmelerine yardımcı olmak bizim elimizde. Konu biraz olsun ilginizi çektiyse, kısa bir arama yapın ve karşınıza birçok proje çıktığını göreceksiniz. Ufacık bir katkınız dahi çok önemli olabilir..

Ocak 2016 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Her zaman, her yerde, hep öğrenci!

Extremelearningglobal

Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, eğitim modelleri de değişmeye başladı. Eğitim materyalleri dijitalleşmeye yani elektronik ortama geçirilmeye başlandı. Sınıflarımıza akıllı tahtalar girdi. Bu yazıda ise belki de hiç duymadığınız, Kitlesel Açık Çevrimiçi Dersler’den (KAÇD) bahsetmek istiyorum. Bu dersler sayesinde özlemini çektiğiniz öğrencilik yıllarınıza geri dönebilirsiniz. Ne demişler? Öğrenmenin yaşı yoktur değil mi?

KAÇD, bir uzaktan öğrenme modelidir. Bu modeli sanal bir üniversite olarak düşünmek yanlış olmaz. Bu sanal üniversitede okutulan birçok ders var. KAÇD sisteminde her ders, sanal bir sınıf ortamında işlenir. Her sınıfta ise birkaç eğitmen ve milyonlarca(!) öğrenci var. Amaç, derinleşmek istediğiniz bir konu hakkında 10-12 hafta süresince sanal bir eğitim almanızdır. Dilediğiniz derslere kayıt olabilir, ne zaman müsait olursanız da dersleri takip edebilirsiniz. Ne tür dersler olabilir derseniz; fotoğrafçılık, sanat tarihi, astroloji, evrim, programlama, organik tarım, matematik, yapay zeka ve daha aklınıza gelebilecek bir sürü şey.

Peki KAÇD modeli nasıl çalışır? Bu modelde iki aktör vardır: Eğitmen ve Öğrenciler. Eğitmen anlatmak istediği konu hakkında haftalık ders içeriğini oluşturmakla yükümlüdür. Her hafta, sisteme yeni videolar ve metinler yükler. Tabii ki küçük quizler, sınavlar ve ödevler de olmadan olmaz. Eğitmenler, Dünya’nın en iyi üniversitelerinde çalışan hocalardan oluşur. Düşünsenize, MIT’de bir hocadan sanal da olsa bir ders öğrenme fırsatınız var. Müthiş değil mi? Bir diğer aktör ise öğrenciler. Herhangi bir derse kayıtlı olan milyonlarca öğrenci, bu dersin gereklerini yerine getirmekle yükümlüdür. Verilen quiz, sınav ve ödevlerden not alırlar. Her dersin bir geçer notu vardır. Bu geçer notu alabilmek, öğrenciler için güzel bir motivasyondur. Burada unutmamak lazım ki, tüm sorumluluk kişinin kendisindedir. Yani kişi ne kadar öğrenmek isterse o kadarını öğrenecek, tıpkı gerçek bir sınıfta olduğu gibi. Eğer ben takip ettiğin dersin hakkını veririm diyorsanız, belli bir ücret karşılığında sertifika sahibi bile olabilirsiniz. Bu tür sertifikaları, Özgeçmiş bilgilerinize eklemeniz de mümkün hafife almamak lazım.

KAÇD, etkileşimli bir platformdur. Her dersin bir forumu vardır ve bu forumda öğrenciler ve eğitmenler bir araya gelerek çeşitli konularda fikir alışverişinde bulunabilirler. Örneğin, ödevi yapmaya koyuldunuz fakat yapamıyorsunuz, bir noktayı anlayamadınız. Foruma yazıyorsunuz ve bir arkadaşınız size yardımcı oluyor. KAÇD’nin yurtdışında epey popüler bir oluşum olduğunu hatırlatmakta fayda var. Aynı bölgede yaşayan öğrenciler forumlarda tanışarak, fiziksel olarak da bir araya gelerek beraber takip ettikleri dersler hakkında tartışabiliyorlar. Yani bir noktada, sanal ortam gerçek bir ortama da dönüşebiliyor.

KAÇD modelinde, derslerin büyük bir çoğunluğu ingilizce olarak işleniyor. Her videoyu ingilizce altyazılı olarak izlemek ve videoları yavaşlatıp izlemek de mümkün. Az-çok ingilizce bilginiz varsa, veya ingilizcenizi ilerletmeyi düşünürseniz bu derslere muhakkak göz atmalısınız. KAÇD tarzında ders veren birçok kuruluş var, Coursera ve Edx bunlardan sadece ikisi. KhanAcademy ise gerek türkçe gerek de türkçe altyazılı videoları ile iyi bir eğitim veriyor.

KAÇD modelinde herkes, istediği zaman, hem ücretsiz hem de kaliteli bir eğitimi istediği yerden alabilir. Bu modelde, dersleri düzenli takip edebilmek ve sürekliliği sağlamak çok önemli. Bir-iki hafta derste ne oluyor bitiyor diye bakmazsanız, o dersin sonu asla gelmiyor. Bizzat denenmiş ve onaylanmıştır 🙂 Önerim şudur ki: ders seçin, kaydolun, derse her hafta 3-4 saat ayıracağım deyin ve sonunu getirin!

Aralık 2015 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Sosyal Ağlarda Mahremiyet İhlallerine Dair

ows_13933715763456

İlk yazımda, Sosyal Ağlarda Mahremiyet konusunu ele almış ve herkesi daha dikkatli paylaşımlar yapmaya davet etmiştim. Bu konu, benim aynı zamanda doktora tezimle yakından ilgili. Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nde, Prof. Pınar Yolum ile mahremiyet ihlallerini en aza indirecek akıllı sistemlerin geliştirilmesi konusunda araştırma yapıyoruz. Bu tür akıllı sistemler kullanıcı yerine hareket ederek, mahremiyetin korunması yönünde gerekli eylemleri yerine getirecek. Örneğin, siz bir içerikte konum bilgisinin anlaşılmasını istemiyorsanız, akıllı bir sistem sizin yerinize konum etiketini otomatik olarak kaldıracak.

Peki Sosyal Ağlarda mahremiyet ihlalleri nasıl ortaya çıkar? 1) Sizin veya bir başkasının paylaştığı içerik yüzünden, mahremiyetiniz ihlal oluyor olabilir. 2) Paylaşılan içerik olduğu haliyle veya dolaylı yoldan içerdiği bilgiler yüzünden, mahremiyetinizi ihlal ediyor olabilir. Örneğin, siz konum bilginizi paylaşmak istemiyorken, bir arkadaşınız sizi etiketleyerek konum bilgisini (check-in) paylaşırsa, bu içerik direk olarak mahremiyetinizi ihlal eder. Veya Eyfel kulesi önünde çekilen bir fotoğraf paylaşırsanız, bir kişi fotoğrafa bakarak konum bilginizi dolaylı olarak anlamış olur ve mahremiyetiniz yine ihlal olur. Dolayısıyla, içeriğin kim tarafından paylaşıldığı ve mahremiyet ihlalinin nasıl ortaya çıktığı irdelenmesi gereken iki önemli maddedir.

Bu yazının devamında, Ekim 2015’te hazırladığım mahremiyet ihlalleri ile ilgili olan anketten bahsetmek istiyorum. Anketin amacı, hangi tür mahremiyet ihlalleri ile daha sık karşılaştığımızı anlayabilmek. Anketin Facebook üzerinden insanlara ulaşmasını sağladık, anket sonuçlarını çevrimiçi olarak topladık ve üç gün içerisinde 330 kişiye ulaşmayı başardık. Katılımcıların %74’ü, 25 ile 44 yaşları arasında bulunuyor. Kadınlar, %77 gibi yüksek bir oran ile ankete destek vermiş durumda. Katılımcıların %86’sı Türkiye’den katılırken, yurtdışında yaşayan arkadaşlarımız da bizi yalnız bırakmamış. Katılımcıların %90’a yakını, günde en az bir kere Facebook’a giriyor. Çoğunluğun bir akıllı telefonu olduğunu düşünecek olursak, Facebook’un bu kadar kullanılıyor olmasına şaşırmamak lazım. Katılımcıların yaklaşık %83’ü, içerik paylaşırken bu içeriğin kimler tarafından görülüp/görülmeyeceğini kontrol ediyor. Benzer bir şekilde, katılımcıların sadece %31’i bir içeriği yanlışlıkla istemediği kişilerle paylaşmış. Katılımcılar en çok Kişisel ve Hobi temalı paylaşımlar yapmayı tercih ederken (yaklaşık %77 oranında), diğer paylaşımlar Siyaset ve İş ile alakalı oluyor. Katılımcıların %94’e yakını, paylaşılan bir fotoğrafa bakarak, daha önce bilmedikleri bir arkadaşlık ilişkisi öğrenmiş. Örneğin, bir iş arkadaşınızın fotoğrafına ilkokul arkadaşınızın yorum yazmasıyla, bu iki arkadaşınızın birbirlerini tanıdıklarını öğrenmiş olabilirsiniz. Katılımcıların %96’sı, arkadaşlarının paylaştıkları bir fotoğrafa bakarak, nerede olduklarını anlamış. Katılımcıların %96’ya yakını, paylaşılan bir içeriğe bakarak, paylaşan kişi hakkında mahrem bilgileri (din, politik görüş, cinsel kimlik vb.) tahmin etmiş. Sırf bu oran bile, paylaştığınız içeriklerin düşündüğünüzden çok daha fazla bilgi açığa çıkardığını destekliyor. Katılımcıların %72’ye yakını, görülmesini istemedikleri bir içerikte, arkadaşları tarafından etiketlenmiş. Bu noktada yapabileceğiniz tek şey, arkadaşınızdan içeriği kaldırmasını istemeniz. Çünkü size dair etiketi kaldırsanız dahi, bu o içerikte yer aldığınız gerçeğini değiştirmeyecek. Katılımcıların %75’i, arkadaşlarından iki tanesinin birbirlerinden bağımsız olarak yaptıkları paylaşımlardan, bu iki arkadaşın aynı ortamda bulunduklarını farketmiş. Örneğin, iki kişinin kısa aralıklarla aynı restoranda bulunduklarını paylaştığını görürseniz, bu iki kişinin beraber olduğunu anlayabilirsiniz.

Tüm bu örnekler, Sosyal Ağlarda ortaya çıkabilecek mahremiyet ihlallerinden sadece birkaç tanesi. Anket sonuçları gösteriyor ki, paylaşılan içeriklerden elde edilen dolaylı bilgiler mahremiyeti büyük ölçüde tehdit ediyor. Sosyal Ağlarda paylaşım yapmadan, hem kendi mahremiyetinizi hem de başkalarının mahremiyetini düşünün, düşündürtün!..

Anket sorularını ve sonuçlarını görmek için: http://www.questionpro.com/t/PBJuMZTARY

Kasım 2015 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Sürücü mü? O da kim?

google_driverless_car

Teknolojinin her geçen gün ilerlemesiyle, bilimkurgu deyip geçtiklerimiz kurgu olmaktan çıkıp gerçeğe dönüşüyor. Son yıllarda hayatımıza sürücüsüz araçlar da giriş yaptı. Bu konuda en büyük atılımı ise Google yaptı, geliştirdiği prototip sürücüsüz arabaları sokaklarda dolaşmaya başladı bile. Sürücüsüz araçlar gitmek için bir sürücüye gereksinim duymuyor. Zaten bu araçların içerisinde, sürücü koltuğu yok, direksiyon yok, pedal yok.. Bir kaç butona basıyorsunuz, nereye gideceğinizi belirtiyorsunuz ve sürüşün keyfine varıyorsunuz. Yolculuk esnasında kitap okumak, müzik dinlemek, çalışmak vb. her şey serbest!

Teknoloji devi Google, 2009 senesinden beri sürücüsüz araçlar konusunda kafa patlatıyor. Google’ın hedefi, araç kullanmayı bilen ya da bilmeyen herkesin kolay ve güvenli bir şekilde ulaşımını sağlayabilmesi. Sürücüsüz araçlar, yaşlı ve görme engelli insanların hayatını da kolaylaştıracak bir teknoloji çünkü bu araçlar, başka insanlara bağımlılığı da ortadan kaldırıyor. Amerika Ulaşım Departmanı tarafından Şubat 2015’te yayımlanan rapora göre, Amerika’daki trafik kazalarının %94’ünün sürücü hatası kaynaklı olduğu biliniyor. Dolayısıyla, trafik kurallarına harfiyen uyacak sürücüsüz araçların, trafik kazalarını azaltacağı da düşünülüyor.

Google’ın araçları içerisinde akıllı bir yazılım bulunuyor. Bu akıllı yazılım, öncelikle aracın nerede olduğunu haritasını kullanarak belirliyor. Aracın tepesinde bulunan sensörler sayesinde, tüm doğrultularda etrafını gözlemliyor. Bu sensörler, çevredeki uzun mesafede yer alan her şeyi (yayalar, bisikletliler, arabalar vb.) gözlemleyebiliyor. Tahmin edersiniz ki bu gözlemler, bir insanın gözlemleyebileceklerinden çok daha fazlası. Bu gözlemlerden yola çıkarak, bir sonraki adımda hem gözlemlediği nesnelerin hareketini tahmin ediyor hem de aracın ne yapması gerektiğini hesaplıyor. Örneğin, sürücüsüz araç, bir kişinin yaya geçidi üzerindeki hareketini gözlemliyorsa, bu kişinin yaya geçidi üzerindeki hareketini tamamlamasına kadar bekleyip sonra hareket ediyor.

Google’ın sürücüsüz araçları piyasada satılmıyor çünkü henüz geliştirilme aşamasında. İçerisinde yer alan akıllı yazılımın daha iyi bir hale gelebilmesi için, test sürüşlerinin yapılması gerekiyor. Google, bu test sürüşlerini, Mountain View (Kaliforniya) ve Austin (Teksas) sokaklarında gerçekleştiriyor. İlk test sürüşlerinde, araçlarda bir yardımcı (insan) sürücü bulunduruluyor. Çünkü araçlar gerçek trafikte hareket ettikleri için, olası bir acil durumda, yardımcı sürücüler devreye girerek fiziksel müdahalede bulunuyor. 2009’dan beri yapılan test sürüşlerinde, 16 tane küçük kaza kaydedilmiş. Ve bu kazaların çoğu da insan hatasından kaynaklanan kazalar. Ağustos ayında yapılan bir test sürüşünde, yayaya yol vermek isteyen Google aracı, yardımcı sürücüden fren yapmasını istiyor. Fakat bu esnada, arkadan gelen bir insan sürücülü araç, Google aracına çarpıyor. 2009’da yapılan bir test sürüşünde, Google aracı dörtyol ağzından geçemiyor çünkü diğer araçlar sürekli öne hareket ettikleri ve tamamıyla durmadıkları için, Google aracı ilerleyemiyor ve yolda kilitleniyor. Bunun sebebi ise, kurallara uymayan insanlardan kaynaklanıyor. Dolayısıyla, sürücüsüz araçlarda yer alan akıllı yazılımların az da olsa agresif bir duruş sergilemeleri gerekiyor çünkü insanların kurallara uyacaklarını düşünmek maalesef ki pek gerçekçi değil. Eylül başında Google tarafından yapılan açıklamada, sürücüsüz araçların artık yeterince güvenilir olduğu ve test sürüşlerinde yardımcı sürücülere gereksinim olmadığı söyleniyor. Yardımcı sürücü olmadan test sürüşlerine ne zaman başlanacağı ise merak konusu.

Sürücüsüz araçlar, aramıza ne zaman katılır bilinmez. Bu araçların sayısı ne kadar fazla olursa, daha güvenli bir trafik bizi bekliyor diyebiliriz. Ne mutlu ki insan tarafından programlanan akıllı bir yazılım, insandan daha iyi araç kullanabiliyor 🙂

Ekim 2015 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Sil Baştan* başlamak gerek bazen!

methamphetamine

Madde bağımlılığı günümüzde ciddi bir sorun. Metamfetamin (Met), Kokain, Ecstacy gibi maddelerin kolay bir şekilde temin ediliyor olması, tehlikeyi daha da büyütüyor. Madde bağımlığı nasıl bir zarar veriyor derseniz, öncelikle beyin hücreleri geri dönüşü olmayan bir hasara uğruyor. Bu tür maddeler, insana anlık zevkler verirken bir yandan da insan beynini ve bedenini tüketiyor. Madde bağımlısı olan insanların bir kısmı durumun ciddiyetine varıp tedavi görmeyi isterken, bir diğer kısmı maalesef ki yaşamını yitiriyor. Tedavi gördükten sonra tekrar madde kullanmaya başlayan insanların sayısı hiç de az değil. Manisa Ruh Ve Sinir Hastalıkları Hastanesi AMATEM servisinden Uzm. Dr. Psikiyatrist Aslıhan Eslek, tedavilerin başarı oranın %10 civarında olduğunu söylüyor. Peki bilim bu noktada faydalı olabilir mi? Bu sorunun cevabı uzun vadede “Evet!” olabilir. Madde bağımlısı insanlarda, maddenin yarattığı haz duygusu bir anı olarak beyne kaydoluyor. Bu anı yüzünden, madde bağımlısı insanlar bu haz duygusunu tekrar tekrar yaşamak istiyor. Araştırmacıların hedefi de, beyinde oluşan maddeye bağlı bu tür anılardan kurtulmak.

Florida Üniversitesi’ndeki araştırmacılar anıların beyinde nasıl tutulduklarını araştırmışlar. 2013’te yapılan bu araştırmada, beyindeki aktin (anıların oluşumunda aktif rol alan bir protein) düzeyini gözlemlemişler. Normal anılarda, aktin düzeyi hemen sabitlenip anılar beyinde tutulurken; maddeye bağlı oluşan anılarda, aktin düzeyinin asla sabitlenmediği farkedilmiş. Araştırmacılar, bir ilaç geliştirerek beyinde sabitlenmeyen bu aktin proteinlerini durdurmayı başarmış ve dolayısıyla maddeye bağlı anıların oluşmasını engellemişler. Bu çalışma bir dönüm noktası sayılıyor çünkü maddeye bağlı anıların dinamik olduğu ve beyinde bağımlılık yaratmadan durdurulabileceği kanıtlanıyor. Fakat buradaki en büyük problem, ilaç tarafından görevini yapması engellenen aktin proteini. Kasların kasılması, kalbin çalışması ve hatta hücrelerin bölünmesi bu proteine bağlı. Vücutta aktin proteinin görevini yapmaması insanı ölüme bile götürebilir.

Florida Üniversitesi’nde 2015’te yapılan bir diğer çalışmada ise, beyinde sabitlenmeyen aktin proteinlerini kontrol eden bir molekül bulunuyor. Geliştirilen bir ilaç, bu molekülün görevini yapmasını engelliyor. Böylece, beyinde sabitlenmeyen aktin proteinleri dolaylı bir yoldan durdurularak, maddeye bağlı anıların beyinde oluşumu engelleniyor. Yani bir nevi, maddeye bağımlılık yaratıcı anılar beyinden siliniyor(!). Araştırmacılara göre, bu ilacın tek doz kullanımı yeterli olacak! Yapılan çalışma fareler üzerinde denenmiş olsa da, ilaç henüz geliştirilme aşamasında. Bu ilaç, öncelikle insanlar üzerinde denenecek ve iyi sonuç verdiği takdirde de piyasaya sunulacak.

İşin etik boyutu da enteresan tabii. Bir insanı anılarını silmeye ikna etmek kolay mı? Tabii herhangi bir anı değil, maddeye bağlı oluşan anılar bunlar (en azından şimdilik!). İşler ters giderse, üç beş anı daha silinip gidecek belki kimbilir. Diyelim ilaç işe yaradı.. Madalyonun bir yüzü, madde bağımlısı birçok insanın hayatı kurtulacak. Madalyonun diğer yüzü, bu ilacın varlığı insanları madde kullanmaya teşvik eder mi?

Beyindeki tüm anılara erişebildiğinizi düşünün.. Kurtulmak istediğiniz anıları seçin şimdi de.. Ve tek bir tuşla kurtulun hepsinden.. Ya da birkaç güzel anı mı eklesek? Neden olmasın?!

*: Eternal Sunshine of the Spotless Mind filmine bir selam.

Eylül 2015 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Çocuklar için kodlama vakti!

Ağustos 2015 Paros Dergisi’nde yayımlanan yazım.

Bir bilgisayar programı, bir veya daha fazla işlevi yerine getirmek için hazırlanır ve özünde bir komutlar zinciridir. Mesela bir hesap makinesi programı, sayılarla işlemler yapmak üzere tasarlanmıştır. Her bilgisayar programı, bir veya daha fazla programcı tarafından geliştirilir. Programcılar belli bir programlama dilinde kod yazarlar ve bu kodlar derleyiciler tarafından bilgisayarlarca anlaşılan bir dile çevrilir. Sonuç ise kullandığımız harika programlar! Hepimizin aşina olduğu meşhur bir söz vardır: “Biz , tüketici toplumuyuz.”. Bu cümle programlama konusu kapsamında da doğru maalesef. Hepimiz var olan bilgisayar programlarını kullanma konusunda hevesliyiz, özellikle de çocuklar bu konuda birer dahi. Çocukların bu müthiş enerjisini bilgisayar programları üretmek konusunda harcamaya ne dersiniz?

Programlama dillerini yabancı diller gibi düşünün. Bu dilleri küçükken öğrenmek daha kolay. Bu bilinçle büyüyen çocuklar, ilerde neler yapabilir bir düşünsenize! MIT üniversitesinde çalışan Mitchel Resnick diyor ki: “İnsanlar, yazı yazarken fikirlerini organize ediyor, değiştiriyor ve kafa yoruyorlar. Kodlamak da yazı yazmanın bir uzantısı. İnsanlar sadece kodlama öğrenmiyor, öğrenmek için kodluyorlar. Kod yazanlar, bir problemi çözmek için stratejiler geliştiriyor, projeler üretiyor ve düşüncelerini başkaları ile paylaşıyorlar.”. Bu özellikler herkesin sahip olması gereken özellikler değil de nedir? Bana sorarsanız, kodlamayı kişisel gelişimin bir parçası gibi düşünmek yanlış değil. Müzik dinlemek, kitap okumak, enstrüman çalmak, yapboz yapmak… Ve kodlamak! Neden olmasın?

Resnick ve ekibi, herkesi kodlama ile tanıştırmak için 10 sene önce Scratch isimli projelerini başlatıyorlar. Scratch, 8 ila 16 yaş grubu için tasarlanmış görsel bir programlama dili. Her yaştan insan tarafından da sevilerek kullanılıyor. Scratch kullanarak, etkileşimli hikayeler, oyunlar ve çizgi filmler yapmak mümkün. Kulağınıza çok ütopik gelmesin, türkçe dokümanlar, örnekler vb. her şey site üzerinde mevcut. Zaten Scratch ile tanışan çocuklar kolay kolay bırakamıyorlar. Hazır yaz tatili, çocuklarınızı Scratch ile tanıştırın. İnanın yaptıkları şeylere sizler de inanamayacaksınız.

Bazen bir yerden başlamak zor olabilir, keşke birileri gösterse de bir başlasak diyebilirsiniz. Sizi güzel bir girişim ile tanıştırmak istiyorum. CoderDojo, tamamen gönüllülerden oluşan ücretsiz bir atölye. Sadece Türkiye’de değil, 27 ülkede 220’den fazla CoderDojo organizasyonu mevcut. Bu organizasyonun amacı, 6-17 yaş arası çocuklara ve gençlere programlamayı eğlenceli bir şekilde öğretmek. Scratch dilini kullanarak katılımcılar basit programlar geliştiriyor. Etkinliklerin tarih ve zamanları, CoderDojo Türkiye Facebook sayfalarında duyuruluyor. Etkinliklere katılım için kayıt yapılması zorunlu.

İyi fikirlerin olması önemlidir ama onları gerçekleştirmek daha da önemlidir. Haydi herkes kodlamaya!