Y Nesli

Çok değil, 15-20 yıllık bir dönem içinde, bilgi ve iletişim teknolojilerindeki yeniliklerle birlikte bambaşka bir neslin doğuşuna tanık olduk. Her geçen gün, daha da genç bir kuşak iş dünyasının kapılarını aralıyor. Günümüz iş dünyası, kendinden önceki hiçbir nesle benzemeyen bu yeni nesli çözmeye, anlamaya çalışıyor. Bu yazımızda, “Y nesli, internet nesli, Y kuşağı, dijital nesil” gibi adlarla anılan bu kuşağın farklılaşan öğrenme ihtiyaçlarına kısaca göz atacağız.

Y nesline ilişkin bazı gerçekler

Eğer anne babalarınızdan “Ne televizyonu evladım? Biz çocukken radyonun içinde adam arardık!” cümlesini bir kerecik olsun duyduysanız, siz de Y neslinin bir üyesi olabilirsiniz. Farklı kaynaklar Y nesli ile ilgili olarak değişen tarih aralıkları öne sürse de, Y nesli genel olarak 1980 ve sonrasında doğanları içine alıyor. Y nesli kendine güvenen, dürüst, talepkar, isteklerini yüksek sesle dile getirebilen ve her konuda beklentileri yüksek olan bir nesil. Bu durum öğrenme tercihlerinde de kendisini gösteriyor. Araştırma sonuçlarına göre, Y neslinin öğrenme tercihlerini ve öne çıkan özelliklerini aşağıdaki gibi özetleyebiliriz.

Sadece bilmek yetmez, uygulamaya geçmek gerek.

Teknolojideki hızlı değişimler ve bilgi yoğunluğunun artması, bilgiyi kendi zihinlerinde depolayan bir nesilden daha çok, bilgiye ihtiyaç duyduğu anda ulaşmanın yollarını arayan bir neslin gelişmesine yol açtı. Bu neslin hedefi artık daha fazla ezber bilgiye sahip olmak değil; bilgiye gerektiğinde ulaşmak ve bu bilgi ile hedeflediği sonuçları elde etmek. İşte bu sebeple Y nesli için uygulamak, bilmekten daha önemli.

Beklemeye zerre kadar tahammülüm yok.

Y nesli, gecikmelere ve beklemeye toleransın çok az olduğu, yüksek tempolu bir yaşam anlayışını temsil ediyor. Bu anlayış, bilginin farklı kaynaklardan, eş zamanlı olarak ve hemen ulaşılabildiği bir yapıyı gerektiriyor. Hatta öyle ki, Y nesli bilgiye ulaşmanın kolaylığını, doğru bilgiye ulaşmaktan daha çok sorguluyor.

Deneye yanıla problemleri çözmek benim işim.

Bilgiyi depolamak yerine, bilgiye ihtiyaç anında ulaşmanın ve onu özümsemenin getirdiği bir sonuç olarak, Y nesli problem tabanlı öğrenmeye daha yatkın. Sorunlara mantık ve kurallar çerçevesinde çözüm arayan önceki nesillerden farklı olarak, Y nesli deneye yanıla problem çözmekten hoşlanıyor

Çabuk sıkılırım; dikkatim hemen dağılır.

Araştırmalar Y nesli ile birlikte “dikkat kesilip ders dinleme” döneminin çoktan kapandığını gösteriyor. Öğretmenler dikkat süreleri daha kısa olan bu neslin mensuplarının dikkatlerini toplayabilmek için, dersleri kısa parçacıklar halinde vermeye çalışıyor. Ayrıca, Y nesli klasik sınıf içi ders ortamlarından ziyade, etkileşime daha çok imkân tanıyan öğrenme ortamlarını tercih ediyor.

Aynı anda birden fazla işi yapmaktan zevk alırım.

Ders çalışırken müzik dinlemek ya da çalışırken aynı anda başka şeylerle de ilgilenmek… Birden fazla sayıda işi aynı anda yapmak Y nesli için bir yaşam biçimi.

Eğitimin görsel bir tarafı olmalı ve eğitim beni de içine almalı.

Doğduğu günden itibaren görsel uyaranlarla birlikte büyüyen Y nesli bireyleri için görsellik öğrenme tercihlerinde de kendini gösteriyor. Sadece metin içeren eğitim içerikleri Y nesline göre değil. Buna ek olarak, eğitmenin aktif olduğu sunum tarzı eğitimlerden daha çok, öğrenenin aktif katılımına izin veren eğitim metotları Y neslinin tercihini yansıtıyor.

İzole edilmiş sınıf ortamları değil, aktif işbirlikçi ortamlar tam bana göre

Sosyal medya ağları ile arkadaşlarının yazdığı iletilere yorum bırakan, mobil cihazlarla her an bağlantı halinde olmaktan keyif alan Y neslinin bu tercihleri, öğrenme tercihlerinde de kendini gösteriyor. Sınıf içi, eğitmen odaklı ve tek yönlü öğrenme ortamları yerine tartışmaya, bilgi alışverişine izin veren ortamlara olan ihtiyaç belirgin bir biçimde ortaya çıkıyor.

Bilgiyi paylaşmaktan hoşlanırım.

Şöyle bir düşünün! Düşündüklerimizi defterimize not ettiğimiz günlerden, bunları “tweet” edip anında başkalarıyla paylaşabildiğimiz bir zamana geldik. Bilgi, “kitapta yazılı olan” kalıbından çıkıp, kişilerin aktif katılımıyla oluşturulan ve sürekli gelişen bir yapı haline geldi. Bu bakış açısıyla, Y nesli hem sosyal, hem de içinde kişisel öğrenme fırsatları sunan öğrenme ortamlarını değerli buluyor ve bilgiyi yapılandırabileceği bu tür ortamları tercih ediyor.

Y Nesli ile çalışanlar ne yapmalı?

Y neslinin özellikleri ve öğrenme tercihleri, kurumların eğitim ve insan kaynakları uygulamalarına yeni bir bakış açısı getirmelerini gerekli kılıyor. İşte, Y nesli ile birlikte belirgin hale gelen insan kaynakları ve kurumsal öğrenme ihtiyaçlarına yönelik bazı öneriler:

• Çalışanlarınıza seçenekler sunan kariyer imkânları önerin. Kesin çizgilerle belirlenmiş kariyer yolları, Y neslini cezbetmiyor. Bilginin büyük bir bölümünün işte, çalışırken kazanıldığı günümüzde; çalışanların gelişimine olanak tanıyan, yenilikler sunan, esnek kariyer imkânları yaratın. Çalışanlarınıza, kendi öğrenmelerinden sorumlu olmalarını sağlayabilecek seçenekler sunun ve onlara sorumluluk verin.

• Çalışanlarınızın diledikleri anda ihtiyaç duydukları bilgiye ulaşmasına, birbirleriyle fikir alışverişinde bulunmasına imkân veren kurumsal portal yapıları oluşturun. Farklı medyalar üzerinden kişileri birbirine bağlayan bu tür yapıların, Y neslinin iletişim ve öğrenme tercihlerine yakınlığını göz ardı etmeyin. Sosyal paylaşımı kurumsal öğrenme ortamlarında kullanma fikrini yabana atmayın.

• Çalışma ortamını, rahatça soru sorulabilen serbest ortamlar haline getirmekten çekinmeyin. Bilgiyi paylaşmanın onu kendine saklamaktan daha değerli olduğu bir kurum kültürü yaratmaya çalışın. Çalışmalar, Y neslinin, birlikte çalıştığı kişileri tanımaktan keyif aldığını belirtiyor. Çalışanlarınızı hem kendileri hem de yaptıkları işler hakkında fikir alışverişi yapmaya teşvik edin.

• Y nesli e-öğrenme ile barışık bir nesil. Y nesli söz konusu olduğunda artık “acaba e-öğrenmeye hazırlar mı ?” sorusunu sormaktan vazgeçip “ne tür tasarımlar yapmalıyız?” sorusuna yoğunlaşmak gerekiyor. Tartışma grupları, anlık mesajlaşma, blog uygulamaları ve e-posta gönderimi gibi etkileşime imkân tanıyan e-öğrenme ortamları tasarlamak; çalışanların e-öğrenmede daha aktif bir şekilde yer almasını sağlayan içerikleri sunmak; yaparak öğrenmeyi teşvik etmek hiç olmadığı kadar önem kazanmaya başlıyor. Kurumsal e-öğrenme ortamlarında bu tür iletişim imkanlarına yer veren ve çalışanlarınızı aktif olarak öğrenme sürecine dahil eden içerikler tercih etmeye özen gösterin.

MASA TENİSİ

Masa tenisi, 2 veya 4 oyuncunun birbirlerine topu ileri geri olarak attığı ortasında ağ olan masanın üstünde oynanan bir oyundur.

Tarihçesi

Bu sporun salon tenisi adıyla bilinen en eski şekli 1880 li yıllarda Hindistan ve Güney Afrika'daki İngiliz ordusu tarafından oynanırdı. Puro kutularının kapaklarını raket, yuvarlatılmış şarap şişesi mantarlarını da top olarak kullanırlardı. File olarak da kitapları kullanıyorlardı.

İngiltere'de masa tenisi

1890'lı yıllarda İngiltere'de bu oyunun diğer versiyonları geliştirildi. Bunlar "whiff whaff" ve "gossima" gibi değişik isimlere sahiptiler ve Parker Brothers firması masaya kurulabilen portatif net, dışı file kaplı küçük bir top ve minyatür raketlerden oluşan salon tenisi kitleri satmaya başladı.

Raket ve top ile sıradan bir tenis masası.

1900 yılında Amerika'yı ziyaret eden İngiliz James Gibb, dönerken yanında bazı içi boş selüloid toplardan getirdi ve arkadaşlarıyla salon tenisini bu topları kullanarak oynamaya başladı. Gibb, topun rakete ve masaya çarptığı zaman çıkardığı sesi temsil eden "ping pong" ismini kulanmaya başladı...

Fakat 1901 yılında İngiliz spor ekipmanları üreticisi olan John Jacques "Ping Pong" ismini kendi adına tescil ettirdi ve bu ismin Amerika haklarını Parker Brothers firmasına sattı. Onlar da yeni kitlerini bu isimle çıkardılar.

Bir başka İngiliz, E. C. Goode, 1902 yılında tahta raketinin yüzeyini pürüzlü lastikle kaplayarak topa falso vermeyi başardı. Aynı yıl İngitere'de Ping Pong Federasyonu kuruldu fakat isim hakkının Parker Brothers firmasında olmasından ve dolayısıyla ekipmanların çok pahalıya çıkmasından dolayı 3 yıl sonra kapandı.

Federasyon kurulması

Üreticilerin genel bir isim olan masa tenisi adı altında sattıkları ekipmanlarla bu spor İngiltere ve Avrupa'da sessizce yaygınlaştı. 1921 yılında İngiltere'de yeni bir masa tenisi federasyonu kuruldu. Peşinden de 1926 yılında İngiltere, İsveç, Macaristan, Hindistan, Danimarka, Almanya, Çekoslovakya, Avusturya ve Galler'in Berlin'de yaptıkları toplantıda Uluslararası Masa Tenisi Federasyonu kuruldu. İlk dünya şampiyonası 1926 yılında Londra'da yapıldı. Bu yıldan 2. dünya savaşına kadar tüm şampiyonalar Macaristan'ın egemenliği altında geçti. Bu zamanların en iyi oyuncuları bayanlarda yedi dünya şampiyonası kazanan Macar Maria Mednyanszky ve beş defa dünya şampiyonu olan yine Macar Viktor Barna'ydı. Çekoslovakya ve Romanya'lı sporcular da bazı şampiyonaları kazandılar.

ABD'de masa tenisi

Amerika Ping Pong Federasyonu 1930 yılında kuruldu fakat sadece Parker Brothers firmasının ekipmanları kullanılabildiği için üye sayısı fazla olamadı. 1933 yılında iki rakip federasyon daha kuruldu. Bunlar ABD Amatör Masa Tenisi Federasyonu ve ABD Ulusal Masa Tenisi Federasyonuydu. Bu üç grup 1935 yılında birleşerek ABD Masa Tenisi Federayonu adını aldı. 1994 yılında da adını U.S.A. Table Tennis olarak değiştirdi.

Asya'da masa tenisi

İkinci dünya savaşından sonra bir süre daha orta Avrupalı oyuncuların egemenlikleri sürdü. 1953 yılından itibaren Asya'lı oyuncuların egemenliği başladı. Asya'lı yıldız oyuncuların aniden ortaya çıkmalarının bir sebebi Japon Horoi Satoh'ın 1952 yılında ilk defa kullandığı süngerli lastiklerin kullanılmaya başlamasıdır. Bu yeni malzeme oyunu hızlandırdı ve oyuncuların topa daha fazla falso vermelerine imkân sağladı.

Asya'lı oyuncular "Penholder tutuşu" adı verilen ve raket sapının başparmak ile işaret parmağı arasında tutulduğu bir tutuş şekli geliştirdiler. Bu tutuş şeklinde her tür vuruş için raketin aynı yüzünü kullanıyordu. Bu tutuş bugün birçok üst seviye uluslararası oyuncu tarafından kullanılmaktadır.

Penholder tutuşu

Penholder tutuşuyla oynayan Çinli Dünya şampiyonu Xu Xin FİSU

1988 yılında masa tenisi erkek ve bayanlarda tekler ve çiftler müsabakalarını içeren olimpik bir spor haline geldi.

• Ping pong (ticari bir firma adı), bazen masa tenisi yerine geçen sözcüktür.
• 乒乓球 (Ping Pang Qiu) Çin, Hong Kong ve Tayvan'da kullanılan ismidir.
• 卓球 (Takkyu) Japonya'daki ismi.

Türkiye'de masa tenisi

Türkiye'de masa tenisinin ilk olarak 1920'lerden sonra Robert Kolej'de oynanmaya başladığı bilinmektedir. Daha sonra bu spor başta İstanbul olmak üzere tüm yurtta yayılmaya başlamıştır. Hatta İstanbul'da Altınordu Spor Kulübü'nde ilk turnuva düzenlenmiştir. 1930 yılında ilk İstanbul Şampiyonası düzenlenmiş ve Fenerbahçe Spor Kulübü'nden aynı zamanda yüzücü ve boksör olan Raşit Bey İstanbulsporlu rakibi Semih Duransoy'u yenerek sarı-lacivertli kulübü bu dalda ilk şampiyon unvanını kazandırmıştır.

Bu gibi gelişmelere rağmen bir süre sonra Türkiye'de duraksamaya başlayan masa tenisi, 1966 yılında Tenis Federasyonu'ndan ayrılıp, kendi federasyonunu kurunca tekrar yükselişe geçmiştir.

1948-70 arasında Fenerbahçe ve Beyoğluspor'un üstünlüğünde geçen yıllar, 1970'lerde Çinli masa tenisi ustaları getiren Eczacıbaşı'nın da rekabete dahil olmuştur. 1983 yılında Türkiye Ligi müsabakalarının başlamasıyla bu daldaki rekabet daha renkli bir hal almıştır.

İlk Federasyon Başkanı gazeteci Ali Abalı olmuştur. Geçmişten bugüne kadar gelen Vasil Aleksandridis (1976' da Türkiye' ye Akdeniz Oyunlari Sampiyonlugunu getirdi), Fanis Aleksandridis, Oktay Çimen, Davit Kumru, Kadriye Poyrazoglu,Gürhan Yaldız, Gençay Menge, Peng Fei Jiang gibi sporcular Türk masa tenisini uluslararası müsabakalarda temsil etmiş, Türkiye'de masa tenisinin belli bir noktaya ulaştığını kanıtlamışlardır.

2008 Pekin Olimpiyatları'nda Türkiye'yi masa tenisinde aynı zamanda Fenerbahçe Spor Kulübü'nde spor yapan Melek Hu bu sporda Türkiye'ye Olimpiyatlarda elde ettiği ilk galibiyeti kazandırmıştır.

Burun Neden İki Deliktir ?

Vücudumuza gereken gıdaların alınması için sindirim sistemimize açılan tek bir giriş varken, solunum sistemimize alınması gereken hava için sağ ve sol burun deliği olarak iki kanal vardır. Sağ veya sol burun deliklerinden nefes almanın ilk bakışta solunumda ve akciğerlerde fark edilir bi değişiklik gözlenmesede, bilimin ortaya çıkardığı son bulgularda çok ilginç enteresan bilgilere ulaşılmıştır.

Araştırmaların sonuçlarına göre nefes alıp- vermek aslında tek bir burun deliği ağırlıklı gerçekleşmektedir. Bir burun deliğinden geçen hava miktarı, diğerinde göre birkaç kat daha fazla olabilmektedir.

Hangi burun deliğinin kullanılacağı vücudun ihtiyacına bağlı ol mak üzere günün belli zaman dilimlerinde değişmektedir. Her insanda daha yoğun kullandığı eli gibi, daha yoğun kullandığı burun deliği söz konusudur. Buna rağmen ağırlıklı kullandığımız burun deliği, gün içinde ve gecede devamlı değişmektedir. Aynı burun deliğinin sürekliliği yoktur. Yoğunlukla kullanım onbeş dakikayla sekiz saat arasındaki bir periyotta değişmektedir. Bu değişmeye tıp dilinde nazal siklus denmektedir.

Bir burun deliği ağırlıklı olarak kullanıldığında, o kanalı takip eden burnun boşluğundaki damarlar daralırken ( dekonjesyon ), burun boşluğunun kendisi genişler. Bu anda diğer delikte tam tersine burun boşluğundaki damarlar genişlerken ( konjesyon), burun boşluğu daralır.

Burnun yumuşak dokusu altında bulunan sinir uçları doğal ola rak beyinle ilişkilidir ve nazal siklus, beynin normal çalışmasına ve fonksiyonlarına tesir etmektedir. Eğer sağ burundan nefes alınırsa, ki bu diğer diğer burun deliği tıkanarakda uygulanabilir, sol beyin de elektrikî aktivite artar ve bu beyinden elektro ensefalogram ( EEG ) ile izlenebilir.

Tersine eğer sol burundan nefes alınırsa, sağ beyinde elektrikî aktivite artar. Bir burundan aşırı hava geçişi o burun mukozasında mekanik ve dokunma duyuları hâsıl etmektedir. Bu sufilerin ve doğu öğretilerinin kullandığı çapraz nefes çalışmalarının bilim tarafından anlamlandırılmasını ve kabul edilir bir gerçeklik kazanmasını sağlar.

Beyin sağ ve sol olmak üzere iki loptan oluşmuştur. Kişinin iradesi dışında çalışan iç organ faaliyetlerini düzenleyen otonom sinir sisteminin de iki kolu vardır:

Sempatik sinir sistemi, 
Parasempatik sinir sistemi.

Beynin sol lobu sempatik sinir sisteminin çalışmalarını düzenlerken, sağ lop parasempatik sinir sisteminin çalışmalarında yetkilidir. Sağ burundan nefes alırken farkında olmadan sempatik sinir sistemine, sol burundan nefes alırken de parasempatik sinir sistemine etki ederek çalışmalarına yün vermiş ve tesir vermiş oluruz

Çilli Neden Oluruz ?

Bazı kimselerin niçin çilli olduğunu gereği gibi açıklayabilmek için, önce cilde renk veren şeyin esasını öğrenmeliyiz. İnsan cildinin (derisinin) belirli bir rengi almasındaki en önemli unsur, değişik ırklardan kişilerde melanin miktarındaki farklılıktır. Başka türlü söylemek gerekirse ,melanin miktarının farklılığı insanlarda derinin başka başka renklerde olması bakımından en önemli rolü oynar.

Hayatın ilkel, alt tabakadan örneklerinde ,kertenkelelerin ve belirli bazı balıkların renk değiştirebilmeleri melanin sayesinde olur. Buna karşılık, melanin insanlarda sadece tenin rengini belirlemekle kalmaz. Uzun süre güneş altında kalmanın çok zararlı etkilerine karşı da koruyucu görevi ve işlevi (fonksiyonu) vardır.

Melanin, epiderminin en alt tabakası boyunca yayılmış özel hücreler tarafından üretilir. Bildiğimiz gibi.epidermi derimizin ince dış kesimidir. Melanin üreten özel hücreler "melanosif" ler diye adlandırılır. Bütün bu açıklamalardan sonra, şimdi "çil" in ne olduğu sorusuna gelmiş bulunuyoruz.

Çil,sözkonusu hücrelerin,yani melanositlerin belirli kesim ve noktalarda yoğun bir şekilde guruplaşmış bulunmasının sonucudur. Zaten çillerin sarımsı kahverengi olması da bu nedenledir. Melanin pigmentleri (renk verici maude) sarımsı kahverengidir. Burada karşımıza başka bir soru çıkıyor. Neden bazı insanlar çillidir de, çoğunluk çilli değildir? Bunun cevabını soyaçekim'de aramak gerekir.Bizim çilli ya da çilsiz olmamız,anne ve babalarımızın durumlarıyla, görünüşleriyle belirlenen bir şeydir.

İnsanlardaki çillerin rengi (aslında onların yapısındaki melanin rengi), altın renginden koyu kahverengine kadar değişiklikler gösterebilir. Bu durum, sözkonusu kimsenin cildinin güneşe ve ısıya maruz kalmasının derecesiyle ilgilidir. Güneş ışınları çillerin rengini, koyulaştırmaktan başka, yeni melanin oluşumuna da zemin hazırlar.

Bir başka deyişle, güneş ışığı yeni ve bol melanin yaratır. Melanin miktarı yoğunlaştıkça cildin renginin koyulaşacağıda tabii bir şeydir, İşte bu nedenle, tropik bölgelerde devamlı ve şiddetli güneş ışınlarına maruz kalanların tenlerinin rengi koyudur. Beyaz tenli kimseler yaz aylarında "güneş altında yanmakla",gerçekte melanin'in çoğalması sonucu esmerleşmektedirler. Aynı şekilde,kapalı yerlerde uygulanan ultra-violet ışınları da tenin güneş altında kalmışcasına yanıp esmerleşmesini sağlayacaktır.
Özetlemek gerekirse,farklı miktarlarda olmak suretiyle insanın cildinin rengini belirleyen melanin aynı zamanda bazı insanlardaki "çil" lerin de nedeni ve kaynağıdır.

Kendinizi Neden Gıdıklayamazsınız ?

Gıdıklanma konusunda duyarlı hastaları muayene ederken doktorlar hastanın elini kendi elleri üzerine yerleştirerek gıdıklanma hissine engel olurlar. Bu nasıl olmaktadır? Çünkü gıdıklanmaya ne kadar duyarlı olursanız olun, kendinizi gıdıklayamazsınız. 
Bunun nedeni beynimizin etrafımızda olan bitenleri takip ederken pek çok hissimiz arasında en önemli olanları hissetmeye programlanmış olmasıdır. Mesela oturduğunuz sandalyeyi veya ayağımıza giydiğimiz çorabı –özellikle onları düşünmediğimiz sürece- hissetmeyiz ama omzumuza dokunan bir el hemen bizi irkiltecektir. 
Beynin bu ‘hisleri ayırt etme’ fonksiyonunu sürdürebilmesi için bizim temasımızı başkalarının temasından ayırt etmeye yarayan bir sinyal üretmesi gerekmektedir. Bu fonksiyonu gerçekleştiren ise beyinciktir. Yaklaşık 110 gram ağırlığındaki bu organ, kendi eylemlerimizin yaratacağı hisleri tayin eden yerdir. Beklenen veya beklenmeyen reaksiyonları ayırt etme işi beyinciğe aittir. 
Beyincikten gelen sinyallere göre, beyin bu hissin önemli olup olmadığına karar verir. Gıdıklanma hissi abartılmış bir refleks olmakla birlikte, eğer size dokunan gene size ait bir organsa, beyin bu gıdıklanmanıza değil, dokunduğunuz organdan (mesela elinizden) gelen hislere öncelik verecektir....

Bayanlar Neden Küpe Takarlar ?

Bayanlar Neden Küpe Takarlar ?

Günümüzde 'piercing' adıyla vücudun her tarafına küpe takılıyor ama küpenin kökeni, İngilizce 'earring' isminden de anlaşılacağı gibi kulağa takılan halkadır. Küpenin kulak memesine takılmasının nedeni burada hemen göze çarpması olabilir, kulak memelerinin kolaylıkla delinebilmeleri de olabilir. Zaten anatomik olarak kulak memelerinin başka ne işe yaradıkları anlaşılabilmiş değildir.

Bir görüşe göre ilk insanlarda kulaklar, kulak kanallarını korumak için çok büyük ve sarkıkmışlar. Kulak memelerimiz de bu sarkık kulaklardan kalmaymış. Bir başka görüşe göre ise kulak memeleri atalarımız zamanında birer cinsel cazibe organıymışlar, zamanla, insanın evrimiyle işlevlerini yitirmişler. Zaten ilk insanlarda işe yarayıp da şimdi kullanılmayan ancak hala vücudumuzda bulunan, apandisit gibi birçok organ varmış. Vücudumuz insanın evrim tarihini yansıtan bir müze gibiymiş.

İnsanlar, tarih öncesi zamanlarda bile, süs veya tılsım amacıyla kulaklarına bir şeyler takmış, karşılarındakileri etkilemeye çalışmışlardır. Hemen hemen her kültürel gelişmede olduğu gibi küpeye de ilk önce Mısırlılarda rastlanıyor. Önceleri çok büyük çapta olan altın halkaların yerlerini zamanla daha küçük askı şeklindeki küpeler alıyorlar.

Babilliler ve sonra Asya medeniyetlerinde küpe sadece erkeklerin taktığı ve toplum içindeki rütbeyi belirten bir takı oluyor. Altın işlemeciliği sanatı geliştikçe de daha zarif hale geliyor. Yunanlar çıngıraklı altın küpeler kullanırlarken Romalılar küpelerin üstüne değerli taşlar koyuyorlar.

Ortaçağda pek kullanılmayan küpe Rönesans ile birlikte yine moda oluyor. Kadınlar küpeyi iki kulaklarına takarlarken erkekler sadece sol kulaklarına takıyorlar. Erkekler özellikle incilerle bezenmiş olanları tercih ediyorlar. 18. yüzyılda elmas, 19. yüzyılda ise kabartmalar yapılmış taşlar gözde iken küpe yine moda olmaktan çıkıyor.

Çok geçmeden 20. yüzyılda yüksek devirli delici aletler ve hijyenik olarak kulak delme imkanlarıyla birlikte tekrar moda oluyor. Süs olmasının yanında takıldığı yere göre bir takım mesajlar da taşıyor. 'Piercing' (delme) adıyla vücudun boş bulunan her yerine takılıyor.

Geçmişinden de görülüyor ki küpe sanıldığı gibi kadınlara has bir takı değil. Hatta tarih boyunca daha çok erkekler tarafından takılmış. Küpe tarihte sadece süs ve etkileme aracı olarak da kullanılmamış. Örneğin eski çağlardaki denizcilerin kulaklarına küpe takmalarının amacı değişikmiş.

Denizcilerin ağaç gemilerle okyanusların bilinmezliklerine yelken açtıkları devirlerde, kimse bu uzun seferlerden sağ salim geri dönüp yuvasına, ailesine kavuşabileceğinden emin olamazmış. Olabileceklerin en kötüsüne hazırlıklı olabilmek için eğer bir kazaya kurban giderler de cesetleri karaya vurursa, bulanlar cenaze ve defin işlemlerinin masraflarında kullansınlar diye kulaklarına altın küpe takarlarmış.

Konuyu yine tarihten bir hikaye ile bitirelim. Yavuz Sultan Selim Mısır'ı fethettiği sıralarda Kahire'de kalır. Bazı erkeklerin kulaklarında halkalar gören Yavuz bunun nedenini sorar. Küpelerin kölelik alameti olduğunu duyunca "Bir tane getirin, ben de takayım, onlar insanların kölesiyse ben de Hakkın kölesiyim" der .

YAPAY ZEKÂ

          1 - TANIMI:

          Sayısız uygulama alanı olan "Yapay Zekâ" kavramının doğal olarak pek çok tanımı da olacaktır. Aşağıda bunlardan bir bölümü verilmiştir:

          YAPAY ZEKÂ' nın amacı, normal olarak insan zekâsını gerektiren görevleri yapabilecek makinalar yapmaktır.

          YAPAY ZEKÂ araştırmalarının amacı, insan varlığında gözlemlediğimiz  ve "akıllı davranış" olarak adlandırdığımız davranışları gösterebilen bilgisayarlar yapmaktır.

          YAPAY ZEKÂ, genel olarak insan tarafından tapıldığında, doğal zekâyı gerektiren görevleri yapabilecek mekanizmanın oluşturulması çabalarının tümüdür.

  YAPAY ZEKÂ, bilgisayarları akıllı yapma bilimidir ve hem bilgisayarları daha faydalı hale getirmek isteyenler, hem de zekânın doğasını anlamak isteyenler tarafından uygulanmaktadır... Zekânın doğası ile ilgili olanların amacı, zekâyı taklit etmek değil ama programları zeki hale getirmektir.

          YAPAY ZEKÂ, bilgisayar biliminin akıllı, yani dili kullanabilme, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme gibi niteliklere sahip bilgisayar sistemleri tasarımlamakla uğraşan koludur.

          Tüm bu tanımların benzerliği ve/veya farklılığından hareketle Yapay Zekâ' nın iki temel fikri yapıyla ilgili olduğu söylenebilir: Bunlardan birincisi; zekânın ne olduğunun anlaşılabilmesi için insan düşünce sürecinin araştırılması, ikincisi ise bu sürecin bilgisayarlar , robotlar vb. aracılığıyla gösterilmesi, somutlaştırılmasıdır.

          Bu noktadan itibaren Yapay Zekâ' nın en çok kabul edilen tanımı şu şekilde ortaya konabilir: Yapay Zekâ, insan tarafından yapıldığında zeka olarak adlandırılan davranışların (akıllı davranışların) makina tarafından da yapılmasıdır; ya da Yapay Zekâ, insan aklının nasıl çalıştığını gösteren bir kuramdır.

          2 - AMACI:

          Genel olarak Yapay Zekâ' nın amacı üç ana başlık altında toplanabilir:

1.Makinaları daha akıllı hale getirmek,

2.Zekâ' nın ne olduğunu anlamak,

3.Makinaları daha faydalı hale getirmek,

          Bu noktada "akıllı davranış" ın tanımını ortaya koymak gerekmektedir. Birçok davranış türü, zekânın işaretleri olarak kabul edilebilir.

          Bunlara aşağıdaki tipik örnekleri gösterebiliriz:

• Tecrübelerden öğrenme ve anlama,
• Karışık ve zıt mesajlardan anlam çıkarma,
• Yeni bir duruma başarılı ve çabuk bir şekilde cevap verme,
• Bilgiyi anlama ve kullanma,
• Alışık olunmayan, şaşırtıcı durumlarla başedebilme,
• Düşünme ve muhakeme etme vb.        

           3 - YAPAY ZEKÂ'NIN KISA TARİHÇESİ:

          Yapay Zekâ' nın tarihçesi çeşitli biçimlerde, çeşitli dönemlere ayrılabilir. Uygun bir akışı içermesi bakımından aşağıdaki gibi bir sınıflandırma benimsenmiştir:

          Tarih Öncesi Dönem: Bundan binlerce yıl öncesinde insanlığın zor anlaşılır bir düşüncesi vardı; insan vücudu dışında bir zekâ yaratmak... Bu konuda eski Yunan mitolojisinde de birtakım örneklere rastlamak olasıdır; rüzgarın yaratıcısı olarak bilinen Daedelus' un bir yapay insan yaratmaya teşebbüs etmesi buna bir örnek olarak gösterilebilir...

          Yapay Zekâ için önemli dönüm noktası 1884 yılıdır. Bu tarihte, Charles Babbage adındaki bir bilim adamı, bazı zeki davranışlar göstermesini istediği bir takım makinalar üzerinde deneyler yapmaktaydı. İnsan kadar zeki olamayacağı üzerinde hemfikir olunan bu makinalar üzerinde çalışmalar sürdürülerek, nihayet 1950 yılına gelindi ve bu tarihte, Shannon adındaki bir bilim adamı, bilgisayarların satranç oynayabileceğini ileri sürdü. Böylece tarih öncesi adı altında isimlendirilen dönemin başındaki çalışmalar, 1960'lı    yılların başlarına kadar pek de hızlı denemeyecek bir süratte sürdürüldü.

          3.1 Dartmouth Konferansı:

          Bu konferansın başlangıcı; Yapay Zekâ konusunda yeni bir çağın doğuşu olarak da nitelendirilebilir. Dartmouth Koleji tarafından düzenlenen bu konferansta Yapay Zekâ adı ilk kez önerildi ve bu konferansa katılanlar,Yapay Zekâ' nın öncüleri olarak kabul gördüler. Bunların arasında, Marvin Minsky (MIT' de Yapay Zekâ laboratuarının kurucusu), Claude Shannon, Nathaniel Rochester (IBM), Allen Newell (Amerikan Yapay Zekâ Derneği'nin ilk başkanı) ve Nobel Ödülü sahibi Herbert Simon sayılabilir.

          Bu dönemde ulaşılan bazı önemli başarılara, zekâ testlerindeki benzer geometrik şekillerin ayırt edilmesinde kullanılan bir program örnek olarak gösterilebilir. Diğer bir gelişme, sembolik bütünleşmeyi sağlayan programın geliştirilmesi oldu. Bu iki gelişme kendi alanlarında oldukça önemliydiler. Çünkü bu fikirler Uzman Sistemlerin geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılacaktı. Bu dönemdeki başarılar ne yazık ki zeki bilgisayarların yaratılması konusunda çok erken ve gerçekçi olmayan bir beklenti döneminin de başlangıcını oluşturdu.

          3.2 Karanlık Dönem (1965-1970):

          Bu dönemde çok az şeyin geliştirilebilmesi böyle bir nitelemeyi haklı çıkarmaya yetecek nisbettedir. Bir önceki dönemde yaratılan aşırı iyimser ve aceleci tutum, konuyla ilgili bilim adamlarını akıllı bilgisayarlar yapımının çok kolay bir işlem (aşama) olduğuna inandırdı. Neticede bilgisayar uzmanları filozof türünde bir mekanizma geliştirmek için uğraştılar ve sadece verileri yükleyerek akıllı bilgisayarlar yapmayı umdular. Sonuç olarak bu dönem tam anlamıyla karanlık bir bekleme dönemi niteliği kazandı.

          3.3 Rönesans Dönemi (1970-1975):

          Bu dönem  önüne geçilemeyecek gelişmelerin başlangıcı olarak algılanmaktadır. Yapay Zekâ uzmanları özellikle hastalık teşhisi gibi sistemleri geliştirerek, bugün  sonuçları kestirilmeye çalışılan, uzun ve heyecanlı bir maceranın temelini attılar.

          3.4 Ortaklık Dönemi (1975-1980):

          Rönesans döneminin hemen ardındaki bu dönemde Yapay Zekâ araştırıcıları, dil ve psikoloji gibi diğer bilim alanlarından da faydalanabileceklerini gördüler.

          Patrick Winston' ın, bu alanın klasik kaynakları arasında sayılan Yapay Zekâ başlıklı kitabında, veya Yapay Zekâ' nın tarihçesinin 1940'lı yıllarda başladığını yazan Ana Brittanica'da da bulmak mümkün. Bu tanımların dikkatimizi çekmesi gereken ortak özelliği, Yapay Zekâ projesinin doğuşunu, dijital bilgisayarların ortaya çıkışıyla koşut tutması. Gerek Yapay Zekâ araştırma alanı içinde, gerekse konuya uzaktan yaklaşanlar arasında yaygın olarak kabul gören bir kanı bu. Eğer Yapay Zekâ akıllı bilgisayarlar tasarımlamaya çalışan bir alansa, bilgisayarlar keşfedilmeden önce nasıl varolabilirdi ki?

          Nitekim, çağdaş Yapay Zekâ' nın anafikri sistematik bir biçimde ortaya ilk kez dijital bilgisayarları kavramlaştırarak tasarımlayan İngiliz matematikçisi Alan Turing tarafından atılıyor. 1950 yılında bir felsefe dergisi olan Mind' da "Hesaplama Makineleri ve Zekâ" başlıklı bir makale yayımlayan Turing, yazısına şu satırlarla başlıyor:

          "Makineler düşünebilir mi?" sorusu üzerinde düşünmemiz gerektiğini öne sürüyorum. Bunu da "makine" ve "düşünme" terimlerinin anlamlarının

tanımlanmasıyla başlamamız gerekir.

          Makalesinde bilgisayarların düşünebilmesi fikrini derinlemesine irdeleyen ve bu fikre karşı çıkan görüşleri (örneğin, makineler düşünemez çünkü insanların sinir sistemleri analog ilkelere göre çalışırken, bilgisayarlar ancak dijital ilkelere göre çalışabilirler; ya da, makineler düşünemez çünkü düşünce ve bilinç kul yapısı cihazlara değil yalnızca Tanrı yapısı canlılara özgüdür, vb.) dokuz ana başlık altında toplayarak yanıtlayan Turing' i Yapay Zekâ' nın yaratıcısı olarak düşünmek mümkün. "Yapay Zekâ" teriminin kendisiyse, bu alandaki en yaygın işlevsel programlama dili olan LISP' ın yaratıcısı John McCarthy' ye ait.

          Öte yandan, Yapay Zekâ' nın temelinde yatan fikrin 1950' lerden, hatta yirminci yüzyıldan çok daha gerilere gittiğini, ve dijital bilgisayarların kavramsallaştırılması ve tasarımından bağımsız olarak varolageldiğini görmek mümkün. Öyleyse, dijital bilgisayarların bugün Yapay Zekâ alanında oynadığı rol, daha önceki yüzyıllarda teknolojinin daha başka ürünleri tarafından oynanmış olan bir roldür, ve günümüz bilgisayarların uzun bir tarihsel sürecin yalnızca bugün için son halkasını oluşturduğu ileri sürülebilir.

          İçinde bulunduğumuz girişimcilik döneminin en önemli özeliği ise Yapay Zekâ' nın laboratuarının dışına çıkarılacak, gerçek dünyanın ihtiyaçlarına uyarlama girişimleridir. Burada yeni olduğu söylenebilecek olan, daha önce geleneksel işlem metotları ile ihtiyaçları karşılanan kullanıcıların, bugün ekonomik olarak daha uygun yazılımlar ve teçhizatlar sayesinde, daha

geniş kullanım alanlarının ortaya çıkmasıdır.

          Yapay Zekâ için geliştirilen temel program  John McCarthy tarafından 1957'de geliştirilen LISP programıdır. Basıc, Fortran, Cobol ve Pascal gibi programların aksine , LISP cümle , kural, isim gibi diğer ayrıntılı konularla da ilgilidir. LISP kullanıcıları için esas teçhizat, LISP makinesi veya sembolik işlemci diye adlandırılan düzenektir. Bu sembolik işlemci, bir çeşit bilgisayar sistemi ve Yapay Zekâ programlarının geliştirilmesi ve uygulanmasını etkili ve verimli şekilde desteklemek için dizayn edilmiş mantıksal bir sistemdir.

          4-YAPAY ZEKÂ İLE DOĞAL ZEKÂNIN KARŞILAŞTIRILMASI:

          Yapay Zekâ' nın potansiyel değeri ve gelecekteki ufukları, Yapay Zekâ' nın doğal zeka ile bazı alanlarda karşılaştırılmasıyla daha net bir şekilde algılanabilir:

ü  Yapay Zekâ daha fazla kalıcıdır: Doğal zekâ zaman içinde çalışanlar yer değiştirdikçe değişebilir veya doğal zekâya sahip olan insanlar sahip oldukları bilgileri unutabilirler. Yapay Zekâ, buna karşılık kalıcıdır ve bilgisayar sistemleri ve programları değişmediği sürece kaybolması, unutulması söz konusu değildir.

ü  Yapay Zekâ kolaylıkla kopyalanabilir ve geniş kitlelere yayımlanabilir: Doğal zekâ söz konusu olduğunda bir uzmanlığın bir kişiden diğerine aktarılması uzun süreli bir çıraklık dönemini gerektirir. Bu sağlansa bile uzmanlık tam anlamıyla diğer kişiye transfer edilemez. Ama bilgi bir bilgisayar sisteminin içine sokulursa, bu kolayca bir bilgisayardan diğerine kopya edilebilir ve kullanım alanı genişletilebilir.

ü  Yapay Zekâ doğal zekâdan daha ucuza elde edilebilir: Birçok alanda bilgisayarın satın alınması ve kullanılması, insanın eğitilip kullanılmasından çoğu alanda, çok daha ucuza sağlanabilir.

ü  Yapay Zekâ bir bilgisayar teknolojisi olarak bütünüyle tutarlıdır, onda tutarsızlık yoktur: Buna karşılık doğa zekâ kararsız, değişken ve düzensizdir. Bu, doğal zekânın sahibi olan insanın tabiatından kaynaklanır.

ü  Yapay Zekâ belgelenebilir: bilgisayar tarafından verilen kararlar kolaylıkla sistemin faaliyetleri takip edilerek belgelenebilir. Doğal zekânın tekrar üretimi zordur. Örneğin bir insan ulaştığı bir karara belli bir süre geçtikten sonra tekrar ulaşamaz; bu karara nasıl ulaştığını, hangi varsayımlardan yola çıktığını hatırlamayabilir.

          Bütün bunlara karşın doğal zekânın da Yapay Zekâ' dan üstün olduğu durumlar ve alanlar vardır. Bunlara şu örnekleri gösterebiliriz.

ü  Doğal zekâ yaratıcı ve doğurgandır, Yapay Zekâ' da ise yaratıcılık ve doğurganlık yoktur:Bilgiyi kazanma yeteneği insanın doğal zekânın doğal bir haliyken, Yapay Zekâ' da bilgi, sistemin içine özenle yerleştirilmelidir.

ü  Doğal zekâ, insanlara duyuları yoluyla öğrendiği deneyimleri kullanma ve bunlardan faydalanma yeteneği sağlar: Buna karşılık Yapay Zekâ sistemlerinin çoğu sembolik girdilerle çalışırlar.

ü  Doğal zekâ avantajlarının en önemlisi, insan muhakeme gücünün, problemleri çözmek için geniş tecrübeleri, karşılaşılan konuya göre hemen kullanma yeteneğidir: Yapay Zekâ sistemleri ise kendilerine sağlanan nispeten dar çözüm yöntemlerini kullanmaya mahkumdurlar.

          Bilgisayarlar konu, olay ve süreçler hakkında bilgiler toplayabilir ve bilgileri insanlardan çok daha etkili ve verimli bir şekilde işleyebilirler. Fakat insanlar da bilgisayarlara program olarak verilemeyecek birçok şeyi yapabilirler: İnsanlar bazı nesneler arasındaki ilişkileri görebilirler, kaliteyi anlayabilir ve değişik nesnelerin nasıl birbirleriyle ilişkili olduklarını ortaya koyacak şekilleri tanımlayabilirler. Aşağıdaki şekil, insan beyin gücünü bilgisayar teknolojisi ile karşılaştırmaya yardım etmektedir.

          5 - YAPAY ZEKÂ' NIN KAPSAMI :

          Akıllı özelikler gösteren makinelerin gelişmesi birçok teknoloji ve bilimle ilgilidir. Bunlar arasında dilbilimi, psikoloji, felsefe, bilgisayar teçhizatı ve yazılımı, mekanik ve optik anılabilir. Psikoloji  Yapay Zekâ' nın kesiştiği alanlar algılama ve akıl-dil bilimi olarak adlandırılmaktadır. Felsefe  ve Yapay Zekâ; mantık, dil bilimi ve algılam alanlarında geniş ölçüde örtüşürler. Elektrik mühendisliği ile Yapay Zekâ arasında ortak noktalar; imaj işleme, kontrol teorisi, şekil tanımlama ve robotiktir. 

          Son zamanlarda yönetim, örgütlenme teorisi, karar verme, istatistik, matematik, yönetim bilimi ve yönetim bilgi sistemlerinden de Yapay Zekâ alanına katkılarda bulunulmaktadır.

          Yapay Zekâ alanına giren çeşitli disiplinler bazen kesişirler, bu yüzden Yapay Zekâ alanını bu disiplinlere göre sınıflandırmak oldukça zordur.

          Yapay Zekâ kendi başına bir ticari alan değildir; bu başlıbaşına bir bilim ve teknoloji alanıdır. Yapay Zekâ' nın temel uygulama alanları Uzman Sistemler, Robotik, Doğal-Dil İşleme, Konuşma Anlama, Bilgisayar Görüşü, Sahne Tanımlaması ve Zeki Bilgisayar Yardımlı Eğitimdir.

          Yapay Zekâ' nın kapsamı içindeki alanları kısaca tanımları aşağıda olduğu gibidir:

          5.1 Uzman Sistemler:

          Uzman Sistemler, bilgisayarlaştırılmış danışma programlarıdır. Bunlar belirli bir problemi çözmek için uzmanın muhakeme sürecini ve bilgisini kullanırlar. Yapay Zekâ teknolojisinin en fazla kullanılan uygulamalarından biridir. Bu sistemler özellikle organizasyonlar tarafından verimliliği artırmak ve uzman bulmanın gittikçe zorlaştığı yerlerde kullanılmak üzere talep edilmektedirler. Şimdiki uygulamalar kısmen zor olarak tanımlanan uzmanlık alanlarını kapsamaktadır.

          İnsan- uzmanlar genellikle çok dar problem çözme alanlarında veya görevlerinde genellikle uzmanlaşma eğilimindedirler. Tipik olarak insan- uzmanlar şu karakterlere sahiptirler:

• Problemleri çabuk ve doğru olarak çözerler ve nasıl yaptıklarını açıklarlar,
• Kendi kararlarının güvenirliliğini sorgularlar,
• Ne zaman işin içinden çıkamayacaklarını ve diğer uzmanlarla görüşmeleri gerektiğini bilirler,
• İnsan-uzmanlar geçmiş tecrübelerden ders alırlar ve problemlere uygun olarak pozisyonlarını değiştirirler.

          Temel kaynak olan bilgiye sadece birkaç uzman sahip olabilir. Bu yüzden bilginin elde edilmesi önemlidir. Bilgi ancak bu yolla başkalarının da kullanımına sunulabilir. İnsan-uzmanın hastalık durumunda ondan yararlanılamaz. Kitaplara gelince; bunlar bilginin tamamına sahip olmakla birlikte, bu bilgilerin uygulanması ancak okunmaları ile mümkündür. Uzman Sistemler ise uzmanlığa başvurma şansını doğrudan temin ederler. Aynı zamanda uzmanın bilgisini ele geçirerek bilgisayarda saklarlar ve bilgiyi kullanmak isteyen herkesin istifadesine sunarlar.

          Uzman Sistemlerin amacı, insan-uzmanın yerine geçmek değil, onun bilgisini daha yaygın kullanıma sunmaktır. Özetle Uzman Sistemler, insan-uzmanın olmadığı yerde, diğer insanların verimliliklerini ve karlarının kalitesini arttırarak problemleri daha bir ehliyetle çözmeyi amaçlarlar. 

          5.2 Robotik ve Duyu Sistemleri:

          Görme ve dokunma gibi duyu sistemleri Yapay Zekâ ile birleştirildiğinde ortaya Robotik olarak adlandırılan sistemler çıkar. Basit anlamda robot, el işleri yapan elektro-mekanik bir araç olarak tanımlanabilir. Pek tabiki bütün robotlar Yapay Zekâ alanı içinde düşünülemezler. Örneğin bulaşık makinesi akıllı bir robot değildir. Akıllı robot mutlaka bir çeşit duyuyu kapsamalıdır. Robotun akıllı kısmı çevresindeki değişikliği algılar ve ona tepki verir ve/veya otomatik makineler ile akıllı robotlar arasındaki temel fark, robotların çevresini duyması ve davranışlarını, kazanılan bilgilerin bir sonucu olarak düzenlemeleridir.

          5.3 Doğal Dil İşleme:

          Doğal dil teknolojisi, bilgisayar kullanıcılarına bilgisayarlarla bilgisayar dilinde konuşma olanağı sağlar. Bu teknoloji karşılıklı konuşma ortamı sağlar. Bu alandaki başarı şimdilerde sınırlı olup ancak çok kısıtlı konularda yazılan cümleler tanımlanıp yorumlanabilir. Böylesi bir yeteneğin birçok uygulamaları olmasına karşın, genel bir doğal dil-işleme sistemi henüz tam olarak hayata geçirilememiştir.  

          5.4 Konuşma-Anlama:

          Bundan kasıt, bilgisayarın bir konuşmayı tanıması ve anlamasıdır. Bu işlemde bilgisayar ile haberleşme konuşma yolu ile olur. Konuşmayı anlama iki aşamalıdır. Birincisi konuşmayı tanıma, ikincisi anlamadır. Konuşmayı tanıma, konuşulan kelimenin anlamının ne olduğunu bakılmaksızın kelimenin tanınması, ikinci aşama ise kelimenin anlamının kavranmasıdır.

          5.5 Bilgisayar Görmesi ve Sahne Tanıması:

          Optik tanıma, bir çeşit bilgisayar aklının ve karar vermenin bir duyu düzeneği (makinası) yolu ile bilginin alınması olarak tanımlanır. Bu bilgi bir robotik hareketi yaratmak, üretim kalite kontrolü yapmak gibi faaliyetler için kullanılır. Bilgisayar görüşünün temel amacı resim yaratmaktan çok resim yorumlamaktır.

          5.6 Akıllı Bilgisayar Yardımlı Eğitim:

          Bu değiş insanlara eğitim veren makinaları ifade etmektedir, bu makinalar bir Uzman Sistem olarak da kabul edilebilir. Bu tür eğitim sadece okullara mahsus olmayıp şirket faaliyetleri ve askeri uygulamalarda da kullanılabilmektedir. Örnek olarak, benzetme, keşif, öğrenme, çeşitli oyunlar ve test etme eylemleri gösterilebilir.

          6 - YAPAY ZEKÂ'NIN YARINI:

          Yapay Zekâ bundan sonrası için nasıl bir yol izlemeli? Bu sorunun yanıtı, genel olarak Yapay Zekâ' nın kendi tarihçesinde, en başarısız olduğu alanlarda neyin eksik kaldığının incelenmesinde yatıyor. Daha özel olaraksa şu söylenebilir: Yapay Zekâ' nın, yalnızca bir programlama ya da mühendislik projesi olarak görüldüğü müddetçe, Turing' in öngördüğü rotadan çıkıp giderek daha uygulamalı ticari kullanım alanlarına kayması ve dolayısıyla özgün bakış açısını yitirmesi kaçınılmaz gözüküyor. Bunu önlemekse ancak Yapay Zekâ' yı  tarihsel bağlamı içinde yeniden gözden geçirerek ve üstlenmiş olduğu projenin gerçek boyutlarını ortaya çıkartarak mümkün olabilir. Bu süreç içinde özelikle önem taşıyan iki alana kısaca dikkat çekmek istiyorum: Sibernetik ve Felsefe.

          Sibernetik, 1930'lu yıllarda, mühendislik alanında geliştirilmekte olan enformasyon ve kontrol kuramındaki ana fikirlerin, gerek elektronik/mekanik  karmaşık sistemlerin, gerekse canlıların, içinde bulundukları ortamla yaptıkları bilgi alış verişi çerçevesine uyarlanması ile doğmuş olan bir araştırma alanı. Sibernetik, temel olarak "geri-besleme" kavramı güdümünde pek çok değişik alandan araştırmacıyı bir araya getiren bir dizi konferans sonucu ortaya çıkıyor. İlk zamanlar, "Biyolojik ve Toplumsal Sistemlerde Döngüsel, Nedensel ve Geri- Besleme Mekanizmaları" başlığı altında düzenlenen bu konferanslar, matematikçilerden mühendislere, biyologlardan antropologlara kadar geniş bir akademik kitleyi bir araya getiriyor. Pek çok değişik sebep sonucu ilk yıllardaki ivmesini yitiren ve özellikle Yapay Zekâ' nın 1950'lerde ortaya çıkmasından sonra iyice çözülen Sibernetik uzun yıllardır (ilk ortaya çıktığı biçimiyle) iddialı ama yarım bırakılmış bir proje olarak durmakta.

          Yapay Zekâ' nın şimdiye dek (bir ölçüde siyasi sebeplerle) kayıtsız kaldığı, hatta düşmanca bir tavır takındığı Sibernetik' in, vakti zamanında, robotların çevreleri ya da içinde varoldukları ortamlarla bilgi alışverişi yapma süreçlerinin formüle edilmesinden çok önemli rol oynayabilecek olan "geri-besleme" kavramı üzerinde yapmış olduğu çalışmalar, günümüz robot bilimi için faydalı bir kaynak oluşturabilir. Bunun ötesinde, Sibernetik' in tarihinde, değişik alanlarda çok sayıda araştırmacıyı heyecan yaratacak bir ortam içinde bir süre de olsa barındırabilmiş olması yatıyor. Yapay Zekâ' nın, bu noktada Sibernetik' in tarihinden öğrenip yararlanacağı çok şey olduğu açık.

          Benzer şekilde, Yapay Zekâ' nın konusu olan insanla ve akılla ilgili, bilim-mühendislik-teknoloji üçgeni dışında kalan toplum ve insanlık bilimleri tarafından tarih boyunca araştırılagelmiş savlar, Yapay Zekâ için çok değerli referans noktaları haline dönüşebilir. Bu bağlamda Felsefe' nin özel bir yere sahip olduğunu söylemek de mümkün.

          Stanford Üniversitesi' ndeki  bir konuşmasında "Yapay Zekâ Felsefe' ye sırtını dönmeyi göze alamaz, çünkü o zaman kötü bir felsefe ile yola devam ediyor olacaktır" diyen John McCarthy, "Yapay Zekâ' nın Felsefe' yle Ortak Nesi Var?" başlıklı yazısında şöyle diyor:

          Yapay Zekâ' nın, şimdiye kadar yalnızca felsefeciler tarafından araştırılmış olan pek çok fikre gereksinimi var. Çünkü bir robot insanlar kadar akıllı olabilmek ve deneyimlerinden bir şeyler öğrenebilmek için, birbirinden bağımsız olguları derletip toparlayacak genel bir dünya görüşüne gereksinim duyacaktır.

          Yapay Zekâ' nın isim babası olan McCarthy' nin, benzer bir tezi 1972' de basılmış olan kitabı "Bilgisayarlar Neler Yapamaz" dan bu yana savunmakta olan felsefeci Hubert Dreyfus ile uzun yıllar sonra ortak bir kuramsal noktada buluşmuş olmaları, belki de bu iki çalışma alanı arasında gelecek vaat eden bir işbirliğinin bir adımı olarak görülebilir.

          Carnegie-Mellon Üniversitesi' ndeki Hareketli Robot Laboratuvarı başkanı Hans Moravec, "Zihin Çocokları"başlıklı kitabında şöyle diyor:

          Bugün makinelerimiz "zeki" sıfatını hakedemeyecek kadar az gelişmiş, ve yeni doğmuş bebekler kadar anne-baba ilgisine muhtaç yaratıklardır. Fakat önümüzdeki yüzyılda biz insanlar kadar karmaşık sistemler haline gelecek, ve zamanla bizleri ve tahminlerimizi de aşan, ve bizleri ataları olarak gördükleri için gurur duyacağımız varlıklara dönüşeceklerdir.

          Yapay Zekâ' nın bize vaat ettiği gelecek, bu tür bir robotlar dünyasında yaşamak olabilir mi? Ben, gelecekte bir gün insanlar kadar zihinsel yetilere sahip robotların inşa edilmesi projesinin önünde duran, ilkesel olarak aşılması olanaksız, matematiksel, teknolojik, ya da metafiziksel bir engel görmüyorum. (Bu, ne indirgemeci bir tavırdan, ne de bilim-kurguya düşkünlükten kaynaklanan, ama temellendirmesi bir başka makaleye ancak sığacak bir görüş.) Öte yandan, Moravec' in iddiası bana kendisinin Yapay Zekâ' nın kısa ya da uzun tarihçesinden haberdar olmadığını, ya da bu kıssadan çıkartılması gereken hisseyi çıkartmadığını düşündürür. Sonuçta benimki de bir öngörü olmaktan öteye gidemese de, Yapay Zekâ projesinin gerçek boyutları ve tarihsel evrimi düşünülürse, bizlerden akıllı robotların at koşturduğu bir dünyanın gerçekleşmesi için, o da eğer bir gün gerçekleşirse, bir değil daha pek çok yüzyıla gereksinim olduğu açıkça görülebilir.    

          Amacım sizleri şaşırtmak ya da şoka uğratmak değil... Ama anlattıklarımın en basit şekilde özetlemenin tek yolu, şu anda dünyada düşünen, öğrenebilen ve yaratabilen makinelerin varolduğunu söylemek olacak. Üstüne üstlük, bu makinelerin öğrenme yetileri gelecekte daha da hızla gelişecek, öyle ki, yakın bir gelecekte, çözebilecekleri problemler kümesi, insan zihninin uğraşmakta olduğu problemler kümesi ile özdeş hale gelecek

7 - BİLGİ TOPLUMUNDA YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN

GELİŞİMİ VE YAPAY ZEKÂ

   Bilgi çağı ve bilgi toplumu kavramları son zamanlarda oldukça yaygın olarak konuşulmaktadır. Bilgi ve bilginin kullanımı günümüzde artık kaçınılmazdır. Kısaca bilgi çağı denen bu yeni oluşumda endüstriyel toplum yerine enformasyon yani bilgi toplumuna bırakmaktadır. Bilgi çağına ulaştığımız bu yeni dünya düzeninde gerçekten bilgi toplumunu oluşturmada Yapay Zekâ teknolojisinin önemini kavramak ve gereken araştırma imkanlarını oluşturmak gerekmektedir. Hem fert olarak hem de kurumsal bazda bu yeni oluşumda etkin rol alınmaz ise bilgi toplumu sadece kavram olarak ağızlarda kalacaktır.

            Bilgi toplumunun temeli adından da anlaşıldığı gibi bilgidir. O  nedenle Yapay Zekâ gibi ve bilgi üreten teknolojiler toplumda benimsenmeli ve yaygın olarak kullanılmalıdır. Bugün, bilgi toplumuna ulaşma yolunda olan toplumlarda bu süreç ve değişiklik kendini açık olarak göstermektedir. Özellikle yapay zekâ çalışmaları, yeniden yapılanma, toplam bilgi yönetimi gibi kavramların arkasında yatan gerçek de budur. Yalnız sadece kavramları topluma yerleştirilerek bilgi toplumu oluşturulmaz. Her  eve bir bilgisayar, herkese bir cep telefonu, her mutfağa bir mutfak robotu girmesi ile bilgi toplumunun oluşamayacağı gibi.

            Bilgi teknolojisinin en yaygın kullanım alanlarından biriside yönetim bilişim sistemleridir. Yöneticiler için doğru bilgiye doğru zamanda erişmek çok önemlidir. Yönetim bilişim sistemleri yöneticilerin daha etkin ve verimli karar vermelerine yardımcı olmak üzere geliştirilmiş sistemlerdir. Toplumda bu sistemlerin sadece endüstriyel kurumlarda kullanabileceği şeklinde yanlış bir yargı vardır. Yönetici olan, karar vermek için bilginin gerekli olduğu her kurumda bu sistemlere ihtiyaç vardır. Adalet, maliye, nüfus, hükümet ve mahalli idareler, endüstriyel kurumlar, hastahane, postahane vb. gibi bir çok alanda etkin bir yönetim oluşturmak iyi tasarlanmış yönetim bilişim sistemleri ile oldukça kolay olmaktadır. Bilişim sistemlerini sadece otomatik bilgi yönetimi olarak görüp elektronik belge yönetimi olarak algılayanlar da vardır. Gerçekte bu, bilişim sistemlerinin temelde doğuş nedeni olarak görülebilir. Bugün bu sistemler belge yönetiminden daha çok oldukça önemli yönetim fonksiyonlarının gerçekleştirilmesine katkıda bulunmaktadır. O nedenle bilgi toplumunda oluşacak yönetim bilişim sistemlerinin iyi kavranabilmesi için bu sistemlerin tarihsel gelişimine bir göz atmak, nasıl başladıklarına bakmak ve nasıl geliştirdiklerini irdelemekte fayda vardır. Bilgi ve bilginin yönetilmesi kavramı 1950'li yıllardan beri düşünülmektedir. Önceleri daha çok veri yönetimine, yani verinin işlenmesi, transfer edilmesi, saklanması ve korunmasına yönelik sistemler geliştirilmiş daha sonraları bilginin önemi, üretilen mal ve hizmetlerdeki karmaşıklık arttıkça bilişim sistemlerinin yönü gerçek bilgi yönetimine doğru kaymıştır. Bugün artık veri yönetimi problem olmaktan çıkmış bilginin yönetilmesi sorun olmaktadır. Genel olarak bakıldığında bilişim sistemlerinin gelişimi şu adımlarda olmuştur. Her sistem bir sonrakinin doğması için gereken alt yapıyı hazırlamıştır.

• Elektronik veri hareketi sistemleri: Genel olarak günlük rutin işlerin yapılabilmesi için veri hareketlerini sağlar, kayıt altında tutar ve kontrol edilmesine olanak verirler.
• Ofis otomasyon sistemleri: bu sistemlerin amacı insana fazla yük yüklemeden ofis işlemlerini bilgisayarlaştırmaktır. Kelime-işlem programları, elektronik posta ve zamanlama (randevu) sistemleri gibi işlemlerin otomatik olarak gerçekleştiriliyor olması bu sistemlere örnek olarak verilebilir. Basit sistemlerden Lotus Notes gibi sofistike sistemlere değişik şekillerde bu sistemlerin gelişmesini görmek mümkündür.
• Yönetim bilişim sistemleri: Daha çok olağan, rutin bilgiler ile olağan dışı beklenmedik gelişmeler neticesinde oluşan bilgilerin yöneticilere rapor edilmesi amacı ile geliştirilmektedirler. Bu sistemler tamamen dahili bilgiler ile kurum içerisinde ne olup bitiğini ortaya koymak üzere geliştirilmiş raporlama sistemleridir.

Karar destek sistemleri: Karar destek sistemleri hızla değişen belirsizliğin arttığı günümüz ortamlarında yönetim bilişim sistemlerinin aksine analitik yöntemleri kullanarak sadece olanı rapor etmek yerine yöneticilere karar vermede yardımcı olacak alternatif sonuçları sağlayabilecek ve kesin  kuralları olmayan yani yapısı bilinmeyen (yapısal olmayan) veya kısmen belirli problemlere çözüm üretmek üzere geliştirilmiş sistemlerdir.

Şekil 3

• Üst düzey yönetici destek sistemleri: Daha çok yönetim kurulu üyeleri gibi çok üst düzey yöneticiler için geliştirilir. Bu sistemlerin analitik metotları kullanma özellikleri de yine karar destek sistemleri kadar çok değildir. Bu sistemlerin ana hedefi stratejik düzeyde karar destek sistemi olmalarıdır.
• Yapay Zekâ sistemleri: Yapay Zekâ tekniklerini kullanarak her seviyede karar verme işlemine yardım eden sistemlerdir.

Yalnız burada şunu belirtmekte fayda vardır. Bu sistemlerde birisi başladığında bir öncekinin işi bitmemiştir. Hepsi bir kurumda değişik seviyelerde fonksiyonel olarak çalıştırılmaktadır. Bu sistemlerin yaygın olarak kullanılmasına gelişen yeni teknolojik donanım ve yazılımlar ile daha etkin ve verimli bir şekilde devam edecektir. Çünkü bu sistemler birbirini sürekli beslemektedir.

Yukarıda anlatılan bütün sistemler dikkat edilirse öncekilerin üzerine bazı özeliklerin eklenmesi ile geliştirilmiştir. Hiç birisinin karar verme yetenekleri yoktur. Başlangıçta sadece verileri otomatik olarak hazır hale getirmek amaçlanmış, daha sonra olanı rapor etmek ve yöneticiyi bilgilendirmek esas olmuştur. Bundan sonra yöneticinin karar vermesine yardımcı olacak alternatif çözümler sunabilecek destek sistemleri ortaya çıkmıştır. Yapay Zekâ sistemleri ise bunu bir adım daha ileri götürmekte ve bilişim sistemi değişik durumlar için kararlar verebilmekte ve yöneticiye alternatif çözümler üretebilmektedir. Önerilen çözümleri uygulamak veya uygulamamak yine yöneticinin insiyatifindedir. Yalnız burada önemli olan Yapay Zekâ tabanlı bir bilişim sisteminin karar verme özeliğinin de olmasıdır. Özelikle uzman sistemler, endüstri başta olmak üzere politikadan sağlık hizmetlerine hemen hemen bütün toplumsal olaylarda kullanılmaktadır. Bu sistemler sadece belirli bir uzmanlık alanı gerektiren olayların çözülmesinde veya karara bağlanmasında kullanılır. Bu konuda sayısız örnek bulmak mümkündür.