Yapay zeka ve dijital dönüşüm, yalnızca sanayi ve finans dünyasını değil eğitimden bilimsel araştırmalara kadar birçok alanı yeniden şekillendiriyor.
Veri analizi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarının daha geniş kitleler tarafından kullanılabilir hale gelmesi, bu dönüşümün en dikkat çekici sonuçlarından biri. Akademik bilgi birikimini dijital çözümlerle buluşturan PhysIQ Dynamic de bu alanda öne çıkan girişimler arasında yer alıyor. Şirketin kurucu ortaklarından Prof. Dr. Serkan Akkoyun ile yapay zekanın eğitimdeki rolünü, akademik dünyanın dijital dönüşümünü ve şirketin hedeflerini konuştuk.
PhysIQ Dynamic nasıl bir ihtiyaçtan doğdu? Şirketin kuruluş fikrinin arkasında ne vardı?
PhysIQ Dynamic’in çıkış noktası aslında akademik hayatta çok sık karşılaşılan bir ihtiyaçtan doğdu. Bilimsel araştırma yapan, veriyle çalışan, makine öğrenmesi modellerini kullanmak isteyen çok sayıda öğrenci, öğretmen, akademisyen ve araştırmacı var. Ancak bu kişilerin önemli bir kısmı, ileri düzey programlama bilgisine sahip olmadığı için veri analizi ya da yapay zekâ uygulamalarına mesafeli durabiliyor. Biz bu mesafeyi azaltmak istedik. Amacımız, makine öğrenmesi ve yapay zekâ hesaplamalarını yalnızca kod yazabilen küçük bir grubun erişebildiği araçlar olmaktan çıkarıp, daha geniş bir kullanıcı kitlesinin kullanabileceği hale getirmek. Bunun için de basit, anlaşılır, görsel ve kullanıcı dostu arayüzlere sahip yazılım ürünleri geliştirmeye odaklandık.
Makine öğrenmesi hesaplamalarını basit grafik arayüzlerle kullanıcıya sunmak neden önemli?
Çünkü teknoloji ne kadar güçlü olursa olsun, kullanıcının ona erişimi zor ise etkisi sınırlı kalır. Makine öğrenmesi, veri bilimi ve yapay zekâ bugün pek çok alanda çok değerli sonuçlar üretebiliyor. Ancak bu yöntemlerin arkasında algoritmalar, parametreler, veri ön işleme adımları, model değerlendirme metrikleri ve grafiksel yorumlama süreçleri var. Bunlar uzman olmayan kullanıcılar için karmaşık görünebiliyor. Biz burada bir köprü kurmaya çalışıyoruz. Kullanıcı karmaşık kod bloklarıyla uğraşmak yerine, verisini sisteme yüklüyor; model seçimini, parametre ayarlarını, eğitim ve test sonuçlarını grafik arayüz üzerinden takip edebiliyor. Böylece kullanıcı yalnızca yazılımı kullanmış olmuyor; aynı zamanda makine öğrenmesi sürecinin temel mantığını da görerek öğreniyor.
Sizce yapay zeka geleceğin eğitim sistemini nasıl değiştirecek? Öğrenciler açısından yapay zekâ okuryazarlığı neden önemli?
Geleceğin eğitim sistemi ezber merkezli olmaktan daha fazla uzaklaşacak. Öğrencinin yalnızca bilgiyi alması değil, o bilgiyle işlem yapması, onu analiz etmesi, yorumlaması ve yeni bir ürüne dönüştürmesi beklenecek. Yapay zekâ burada çok önemli bir rol oynayacak. Çünkü öğrenci artık yalnızca teorik bilgiyle değil, verilerle çalışabilecek. Gelecekte hemen her meslek grubu bir şekilde veriyle ve yapay zekâ destekli sistemlerle karşılaşacak. Öğrencilerin yapay zekâyı yalnızca kullanan değil, nasıl çalıştığını anlayan bireyler olarak yetişmesi gerekiyor. Biz de PhysIQ Dynamic olarak bu sürece katkı sağlayacak ürünler, eğitimler ve uygulamalar geliştirmeyi önemsiyoruz.
Yapay zeka destekli uygulama geliştirme sürecinde en kritik nokta nedir?
En kritik nokta problemi doğru tanımlamaktır. Bugün pek çok kişi “yapay zekâ kullanalım” diyor ama hangi problem için, hangi veriyle, hangi amaçla kullanılacağını netleştirmeden yola çıkıyor. Oysa başarılı bir yapay zekâ uygulaması önce doğru soru ile başlar. Bir eğitim kurumu için ihtiyaç, öğrencilerin öğrenme performansını izlemek olabilir. Bir akademisyen için deney verilerinin modellenmesi olabilir. Bir şirket için müşteri davranışlarının analiz edilmesi ya da karar destek sistemi kurulması olabilir. Her problem farklıdır ve her problem için aynı model uygun değildir. Bu yüzden biz yapay zekâ uygulama geliştirmeyi yalnızca teknik bir kodlama işi olarak görmüyoruz. Önce problem analiz edilmeli, veri yapısı incelenmeli, hedef belirlenmeli, sonra uygun model ve arayüz tasarlanmalıdır.
PhysIQ Dynamic’in önümüzdeki dönem hedefleri nelerdir?
Öncelikli hedefimiz geliştirdiğimiz ürünleri daha kullanıcı dostu, daha eğitsel ve daha kapsamlı hale getirmek. Makine öğrenmesi, veri analizi ve yapay zekâ destekli uygulama geliştirme alanlarında farklı kullanıcı gruplarına hitap eden çözümler üretmek istiyoruz. Ayrıca akademik dünyaya yönelik araçlarımızı geliştirmeyi, eğitim kurumlarıyla iş birlikleri kurmayı, öğrenciler ve araştırmacılar için uygulamalı eğitim içerikleri hazırlamayı hedefliyoruz. Uzun vadede PhysIQ Dynamic’in, bilimsel hesaplamaları kolaylaştıran, eğitimde dijital dönüşüme katkı sunan ve yapay zekâ okuryazarlığını destekleyen bir platform haline gelmesini istiyoruz.
Görünen o ki yapay zeka artık geleceğin değil, bugünün gerçeği. Bu gerçeğe uyum sağlayabilen, teknolojiyi üreten ve doğru kullanan toplumlar öne çıkarken eğitimden araştırmaya kadar her alanda erişilebilir çözümler geliştiren girişimler de bu dönüşümün en önemli aktörleri arasında yer alıyor.
