Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat
Tüm Reklamları Kapat

Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne?

Yapay Zeka ile Çocukların Bilgiyi Edinme Yolları Dikkat Çekici Düzeyde Benzer!

5 dakika
5,357
Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne? William Reed
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka Felsefesi Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka Felsefesi yazı dizisinin 9. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zekanın Bilinç Kazanması Mümkün Olabilir mi? Eğer Mümkünse, Yapay Zeka Nasıl Bilinç Kazanabilir?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
Podcast
8:26
Altay Kenger
Seslendiren
14
  • İndir
  • Dış Sitelerde Paylaş
Tüm Reklamları Kapat

DeepMind’ın AlphaGo programı, antik bir masa oyunu olan Go'da insan rakibini yendiğinde bu program, yapay zeka alanında büyük bir sıçrama yaratmıştı. AlphaGo önceden yazılmış bir dizi talimat vasıtasıyla değil de pratik ve geri bildirimler yoluyla eğitilmişti. Bu durum, yeni nesil makine öğrenme teknolojileri ve resmî bir eğitim almayan çocukların yetenek edinme şekilleri arasında çarpıcı benzerlikler olduğunu ortaya çıkardı.

Şöyle açıklayayım: Alan araştırması yaptığım Kongo’daki avcı-toplayıcı topluluklarda, çocukları yetiştirirken genelde doğrudan yönergeler vermiyorlar. Bunun yerine, alet yapımı vb. bir öğrenme fırsatı oluşturuyorlar ve çocuğun çalışmasını müdahale etmeden izliyorlar. Ardından, çocuk kendi davranışını, sergilediği performans hakkında aldığı geri bildirime göre düzenliyor. Aynı şekilde, nöral ağlar da makineye öğrenme fırsatı (girdi) vererek ve ağ yapısına göre elde edilen çıktı hakkında geri bildirim sağlayarak çalışıyor. 

Yapay zeka araştırmalarının nihai amacı, biz insanlar gibi kavrayabilen ve öğrenebilen bir genel yapay zeka meydana getirmektir. Çoğu yapay zeka araştırmacısı -Deepmind ekibi gibi- daha bağımsız öğrenme stratejileri izleyerek bunun mümkün olabileceğine inanıyor. Örneğin, denetimsiz öğrenme sırasında makineler veriyi, önceden belirlenmiş bir hedef veya net bir yönlendirme olmadan inceleyerek öğreniyor. Bu öğrenme şekli, avcı-toplayıcı çocukların çoğu beceriyi edinme şekliyle paralel.

Tüm Reklamları Kapat

Son altı yıldır, Kongo Havzası’nda yaşayan Bayaka Pigmelerinin bir alt grubu olan Mbendejele avcı-toplayıcılarına misafirim. Mbendejele çocukları bıçak kullanma, bebek bakma ve yabani bitki yetiştirme gibi becerileri üç yaş kadar erken bir dönemde ediniyorlar. Gözlemlerimiz gösteriyor ki yürümeye yeni başlayan Mbendejele çocukları bu becerileri çevrelerini özgürce keşfederek ve başkalarını gözlemleyip taklit ederek öğreniyorlar. Öğretilerek öğrenme, gözlemlediğimiz öğrenme aşamalarının sadece küçük bir kısmını, kesin söylemek gerekirse %6’sını oluşturuyor.

Formal bir eğitimin yokluğunda çeşitli becerileri nasıl edindiğimiz ve aktardığımızla çok ilgiliyim çünkü bunları anlamak bizim, kompleks kültürel uygulamaları, mesela Go oyununun nasıl geliştiğini anlamamıza yardımcı olabilir. Taklit ederek öğrenme konusunda geliştirdiğimiz büyük kapasite, bize bilgiyi büyük bir doğrulukla aktarmamızı sağlıyor. Araştırmacılara göre, bilgi sadakatle aktarıldığında, kültürel uygulamalar nüfusta öyle uzun süre korunuyor ki daha kompleks uygulamalara dönüşebiliyor. Bu tam olarak da insan kültürünün gelişim şekli. Kültürel özelliklerimiz, eski bilgilerin mirası üzerine kurulu durumda. Ancak bu, onların aynı zamanda o bilgilerle sınırlandırıldığı anlamına da geliyor.

Makine öğrenimindeki yeni eğitim algoritmaları insan çocukların öğrenme şekliyle paralel hâle gelirken, onlar insan kültürünü aşma kapasitesine de sahipler. Bunun nedeni ise yeni algoritmaların bizim kültürel tarihimizin mirasıyla kısıtlanmaması. 2017’de DeepMind ekibi, kendi kendine oynayarak öğrenen ve böylece kendi kendinin öğretmeni olan AlphaGo Zero’yu -AlphaGo’nun yeni versiyonunu- tanıttı. Şu anda, dünyanın en iyi Go oyuncusu olarak görülüyor. İnsan Go oyuncuları, oyun stratejilerini hâlâ 3000 yıllık birikmiş bilginin üzerine kuruyorlar. AlphaGo Zero ise kendini bu birikimden uzak bir şekilde yetiştirerek en iyi Go oyuncusu oldu.

AlphaGo Zero’nun başarısından neler öğrenebiliriz? Program, başlangıç çizgisinden kendine karşı oynayarak çıkış yaptı; sonuca ise, bir sonraki hamleyi seçmek için güçlü bir araştırma algoritması ile ulaşıldı. Geçen yıl DeepMind ekibi, AlphaGo Zero’nun daha genel bir versiyonunu geliştirdi; kendi kendine sadece Go değil, satranç ve shogi (satrancın bir Japon versiyonu) de öğreten bu yeni versiyon, bu üç oyunda özelleşmiş en iyi programları yendi. Eski satranç şampiyonu Garry Kasparov, konu hakkında şöyle diyor:

Tüm Reklamları Kapat

Aslında, makinelerin ürettiği bu yeni bilgi birikiminden bir şeyler öğrenebiliriz.

Bana kalırsa bu programların çalışma şekli, kendi kendine oynayarak pekiştirme yoluyla öğrenmek, nasıl meraklı öğrenciler yetiştireceğimiz hakkında bize ilham vermeli. Olabildiğince keşfetmelerine izin vermeli ve ihtiyaçları olduğunda geri bildirim sağlamalıyız.

Çocukları Geliştiren “Keşif Alanı”nı Geliştirmek...

Küçük çocuklar, kendilerine bakanlarda gördüklerini taklit ederler. Bu yüzden on üç aylık, yeni yürüyen bir bebeğin bıçaklarla oynaması, eğer her gün bıçak kullanan insanları görüyorsa gayet normaldir. Tabii ki de bebeklere kesici aletler vermemiz gerektiğini söylemiyorum. Ancak çocuklar için, dünyayı kendi başlarına keşfedebilecekleri ve başkalarını gözlemleyerek öğrenebilecekleri bir çevre yaratabiliriz.

Örneğin, eğer çocuklarınızın daha çok kitap okumasını istiyorsanız, kendiniz de daha çok kitap okumayı deneyebilirsiniz. Küçük bir çocukken babamın komodininde Dostoyevski’nin “Suç ve Ceza”sını gördüğümü hatırlıyorum. Başlık ve yazarın Türkçedeki hiçbir kelimeye benzemeyen adı çok ilgimi çekmişti. Sonradan Dostoyevski favori yazarlarımdan biri oldu.

Çocuklara çevrelerini keşfetmelerine izin vermek, onları yalnız bırakmak anlamına gelmez. Aksine, avcı-toplayıcı çocuklar genellikle sadece ebeveynleri değil, topluluk üyeleri tarafından da çevrelenirler ve nadiren yalnız bırakılırlar. Benzer şekilde, yaşlıların ve çocukların etkileşime geçebildiği bir topluluk alanı, yaşlıların sağlığına faydalı olabildiği gibi çocuklara da daha çok öğrenme fırsatı sağlar.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Çalışmalarımızda, büyük kardeş ve çocukların çocuk bakımında önemli bir rol oynadığını gördük. Örneğin, üç yaşındaki bir çocuk bir bebeği rahatça yatıştırma yetisine sahip ve bebekler de becerileri, daha büyük çocukları taklit yoluyla ediniyorlar. Hatta, dört yaşından itibaren avcı-toplayıcı çocuklar bir şeyleri genelde karma yaşlı oyun gruplarında denetimsiz oyun yoluyla öğreniyorlar.

Çocukların durumunu, özellikle de şehirlerde büyüyen çocuklarınkini, farklı yaşlarda çocukların denetimsiz aktivitelere katılabilecekleri açık havada oyun alanları oluşturarak iyilestirebiliriz. Orman anaokulları tarzında projeler, harika örnekler. Şurada konuyla ilgili pratik önerilerde bulunan bir blog var.

Avcı-toplayıcı çocuklar başkalarını gözlemleyerek öğrendikleri becerileri, sonrasında uygulamaya başlıyorlar. Bu, daha altı yaşında olan bir Mbendejele kızının ormanda diğer kadınlara katılıp kendi tatlı patateslerini toplayabilmesinin sebebi. Tabii ki öğretim, matematik gibi karmaşık konuları öğrenmek için gerekli ama eğitim sistemlerimiz pratik yapmak için yeterli alana sahip değil. Lisans öğrencisiyken saatlerce istatistik dersi aldım ve hepsini unuttum. İstatistiğin neden ve nasıl kullanılacağını ancak araştırmam için gerektiğinde tam olarak öğrenebildim.

Bence hepimiz eğitimin geleceği hakkında beyin fırtınası yapmaya başlamalıyız. Öğrenmenin öğrencilerin ilgi, keşif ve deneyimleri yoluyla yönlendirileceği bir çevreyi nasıl oluşturabiliriz? İlham almak için, avcı-toplayıcı çocukluğunu ve yeni makine öğrenme stratejilerini incelemekle başlayabiliriz.

Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka Felsefesi Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka Felsefesi yazı dizisinin 9. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zekanın Bilinç Kazanması Mümkün Olabilir mi? Eğer Mümkünse, Yapay Zeka Nasıl Bilinç Kazanabilir?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
70
0
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 26
  • Muhteşem! 6
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 6
  • Umut Verici! 4
  • Merak Uyandırıcı! 3
  • İnanılmaz 1
  • Bilim Budur! 0
  • Güldürdü 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 08/10/2024 03:37:15 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/7968

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Tüm Reklamları Kapat
Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Goril
Evrim Teorisi
Kuş
Mantık
Deney
Bağışıklık Sistemi
Yörünge
Ağaç
Sindirim
Sinyal
Kuyruk
Çiçek
Davranış
Ateş
Tehdit
Egzersiz
Öğrenme
2019-Ncov
Su
Abd
Dünya Sağlık Örgütü
Hastalık Kontrolü
Güneş Sistemi
Beyin
Savaş
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Bugün bilimseverlerle ne paylaşmak istersin?
Gündem
Bağlantı
Ekle
Soru Sor
Stiller
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Aklınızdan geçenlerin bu platformda bulunmuyor olabilecek kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
G. D. Salalı, et al. Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne?. (3 Kasım 2019). Alındığı Tarih: 8 Ekim 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/7968
Salalı, G. D., Bakırcı, Ç. M., Yılmaz, . (2019, November 03). Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne?. Evrim Ağacı. Retrieved October 08, 2024. from https://evrimagaci.org/s/7968
G. D. Salalı, et al. “Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, 03 Nov. 2019, https://evrimagaci.org/s/7968.
Salalı, G. Deniz. Bakırcı, Çağrı Mert. Yılmaz, . “Makina Öğrenmesi (Yapay Zeka) ile Avcı-Toplayıcı Çocukların Ortak Noktası Ne?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, November 03, 2019. https://evrimagaci.org/s/7968.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close