Sabah saat 6:30
ve Kristen prostat hastasını ameliyathaneye götürüyor.
Kendisi asistan doktor, cerrahi eğitimi devam ediyor.
Öğrenmek onun işi.
Bugün, sinir koruyucu prostatektominin bir kısmını kendisi yapmayı umuyor;
erektil fonksiyonu koruyabilen inanılmaz hassas bir disseksiyon.
Tabii bu uzman cerraha bağlı, ama kendi orada değil.
Kristen, ekibiyle birlikte hastayı uyutuyor
ve alt karında 20 cm.lik ilk insizyonu açıyor.
Ameliyat yerini güvenli kılar kılmaz hemşireden uzmanı çağırmasını istiyor.
Uzman doktor gelip önlüğünü giyiyor,
sonra da birlikte hastayla ilgileniyorlar,
işi Kristen yapıyor ama uzman doktor onu yönlendiriyor.
Prostatlar çıktığında -- ve uzman, bir kısmını onun yapmasına izin verdi --
doktor önlüğünü çıkarıyor.
Belgelerle ilgilenmeye başlıyor.
Saatler 8:15'i gösterdiğinde Kristen insizyonu kapatmış oluyor,
daha yeni bir asistan da bu esnada onu izliyor.
Kristen son dikişleri onun halletmesine izin veriyor.
Kristen harika hissediyor.
Hasta iyiye gidiyor,
Saat 6.30'da olduğundan daha iyi bir cerrah olduğuna şüphe yok.
Bu ekstrem bir iş.
Ancak Kristen hepimizin yaptığı gibi işini yapmayı öğreniyor:
Bir uzmanı bir süre izliyor,
işin kolay ve güvenli kısımlarına dâhil oluyor
ve giderek daha zorlu ve riskli görevler alıyor,
bu esnada ona rehberlik ediyor, hazır olmasını sağlıyorlar.
Tüm hayatım boyunca bu öğrenme şekli çok ilgimi çekti.
Çok temel bir his, bizi insan yapan şeyin bir parçası.
Farklı isimleri var: çıraklık, koçluk, mentorluk, saha eğitimi.
Cerrahlıkta bunun adı "birini gör, birini yap, birine öğret"
Ama süreç hep aynı
ve dünya çapında yeteneğe giden yol binlerce yıldır hiç değişmedi.
Bugün yapay zekâyla bu yolu tıkayacak bir şekilde ilgileniyoruz.
Üretken olma yolunda öğrenmeyi feda ediyoruz.
MIT'deyken buna ilk cerrahide tanık oldum
ama her yerde olduğuna dair artık kanıtlarım var,
çok farklı sektörlerde ve çok farklı türde yapay zekâlarla.
Bir şey yapmazsak milyonlarca kişi bununla başa çıkmayı öğrenirken
büyük bir engelle karşılaşacak.
Cerrahiye geri dönüp görelim.
Altı ay ileri alalım.
Saat yine 6:30 ve Kristen, başka bir prostat hastasını içeri alıyor
fakat bu sefer robotik ameliyathaneye.
Uzman cerrahın önderliğiyle
hasta, 400 küsur kiloluk dört kollu bir robota bağlanıyor.
Önlüklerini çıkartıyorlar,
Üç veya dört metre ilerideki konsollara yöneliyorlar
ve Kristen sadece izliyor.
Robot tüm prosedürü uzman cerrahın yapmasına izin veriyor,
yani temelde cerrah yapıyor.
Kristen'in pratiğe ihtiyacı olduğunu biliyor.
Kontrolü ona vermek istiyor.
Ancak onun çok yavaş olacağını ve daha fazla hata yapacağını da biliyor,
hastalar önce gelir.
Bu şekilde Kristen'in ameliyatın kritik noktalarına müdahale etme umudu yok.
Dört saatlik bir prosedürün 15 dk.sını bile kendisi idare etse şanslı olacak.
Şunu da biliyor ki eğer hata yaparsa
uzman, dokunmatik ekrana dokunacak ve kendi yine izliyor olacak,
köşeye oturtulmuş cezalı çocuk gibi.
Son sekiz yılda yaptığım tüm robot ve iş çalışmaları gibi
buna da büyük ve açık bir soruyla başladım:
Akıllı makinelerle çalışmayı nasıl öğrenebiliriz?
Cevabı bulmak için iki buçuk yıl boyunca onlarca asistan ve cerrah gözlemledim,
hem geleneksel hem robotik cerrahi yapan doktorlar, onlarla bizzat görüştüm,
genellikle öğrenme çabasında olan asistan doktorlarla vakit geçiriyorlar.
ABD'nin en önde gelen 18 eğitim hastanesini inceledim
ve hikâye aynıydı.
Çoğu asistan doktor Kristen'ın durumunda olmuştu.
"Birini gör" kısmı çok kez deneyimlenmiş
fakat "birini yap" kısmı neredeyse hiç olmamıştı.
Zorluklarla karşılaşmadıkları sürece öğrenemezlerdi.
Cerrahlar için bu önemli bir haberdi ama ne kadar yayıldığını bilmem gerekti.
Sahada öğrenmeyi engelleyen yapay zekâ kullanımı başka nerede vardı?
Bunun cevabı için küçük ama büyüyen bir grup genç araştırmacıya ulaştım,
yapay zekâyla ilgili temel alan araştırmaları yapmışlardı
ve çalışmaları çok çeşitli alanları kapsıyordu; mesela startup'lar
poliçeler, yatırım bankacılığı ve çevrimiçi eğitim.
Benim gibi en az bir yıl harcayarak yüzlerce saat gözlem yaptılar,
araştırdıkları insanlarla birlikte çalıştılar ve bizzat mülakat yaptılar.
Verileri paylaştık ve bir şablon bulmaya çalıştık.
Sektör ne olursa olsun, iş, yapay zekâ, hikaye aynıydı.
Organizasyonlar yapay zekâdan sonuç almak için giderek daha çok uğraşıyorlardı
ve bunu yaparken öğrencileri uzman işinden uzaklaştırıyorlardı.
Startup'lar, müşteri hizmetlerini dış kaynaklara yaptırıyordu.
Polisler suç tahminleriyle uzman desteği olmadan baş etmek zorunda kalıyorlardı.
Genç bankacıların karmaşık analiz yapmasına izin verilmiyordu
ve akademisyenler yardımsız çevrimiçi dersler oluşturuyordu.
Tüm bunların etkisi cerrahide olanın aynısı.
Sahada öğrenme giderek zorlaşıyor.
Bu böyle süremez.
McKinsey'nin tahminine göre yarım milyar ve bir milyar arası kişi
2030'a kadar günlük yaşamda kendimizi yapay zekâya uyarlayacağız.
Ve ben öyle sanıyorum ki sahada öğrenme
biz denedikçe orada olacak.
Accenture'ın son personel anketine göre
çoğu çalışan önemli yetileri sahada edindi, resmi eğitimde değil.
Bu yüzden bunun potansiyel geleceği hakkında konuşurken
yapay zekânın bizi ilgilendiren en önemli kısmı,
onu kullanış şeklimizin sahada öğrenmeyi engellemesi,
en çok ihtiyacımız olan da bu.
Tüm sahalarımızda küçük bir grup öğrenmeye bir yol buldu.
Bunu kuralları yıkarak buldular.
Kabul edilen yöntemler işe yaramıyordu, bu yüzden kuralları ihlal ettiler,
sırf uzmanlarla deneyimli pratik yapmak için.
Benim alanımda, tıp fakültesinde asistanlar robotik cerrahiye dâhil oldu,
çok yönlü eğitimleri pahasına.
Simülator ve ameliyat video kayıtlarına yüzlerce ekstra saat harcıyorlar;
ameliyathanede öğrenmeleri gereken işi.
Ve belki de en önemlisi, kısıtlı uzman rehberliğinde
gerçek prosedürlerle mücadele etmenin yolunu buldular.
Ben bunu "gölge öğrenme" olarak adlandırıyorum çünkü kuralları esnetiyor
ve öğrenen bunu ilgi odağı dışında yapıyor.
Herkes bunu görmezden geliyor çünkü sonuç veriyor.
Unutmayın, bunlar grubun yıldızlı öğrencileri.
Apaçık belli ki bu böyle olmaz ve sürdürebilir değil.
Hiç kimse işini yapmak için gereken yetileri öğrenmek adına
işten kovulma riskini almamalı.
Ama bu insanlardan öğrenmemiz gerek.
Öğrenmek için ciddi riskler aldılar.
İşlerinde mücadele ve zorluğun önemini anladılar,
böylece zor sorunlara doğru kendilerini zorlayabileceklerdi,
tüm kapasitelerini kullanabileceklerdi.
Yakınlarda bir uzman olduğundan emin oldular,
bir felakete karşı kendilerine yol göstersin diye.
Bu mücadele ve uzman desteği kombinasyonunu
tüm yapay zekâ uygulamasına dâhil edelim.
Buna dair hâlihazırda çok net bir örneğim var.
Robotlardan önce
bomba imha teknisyeni olsaydınız el yapımı patlayıcı kullanırdınız.
Yeni bir görevli yüzlerce metre ileride,
sadece izleyebilir ve güvenli olduğuna karar verip ana bölgeye çağırırsanız
yardım edebilir.
Bugün ise bomba korumalı bir kamyonette bombayla yan yana duruyorsunuz.
Videoyu ikiniz de izlediniz.
Robotu uzaktan kontrol ediyorlar, siz de sesli yönlendirme yapıyorosunuz.
Eğitim alanlar, robotlardan önce daha iyi öğreniyordu.
Bunu pek çok şeye ölçeklendirebiliriz; cerrahi, startup, poliçeler,
yatırım bankacılığı, çevrimiçi eğitim ve daha fazlası.
İyi haber şu ki bunu yapacak yeni araçlarımız var.
İnternet ve bulutla her öğrenci için her zaman bir uzmana ihtiyacımız yok,
birbirlerine yakın olmak hatta aynı organizasyonda olmak zorunda değiller.
Yapay zekâya şunları yaptırabiliriz:
öğrenciler mücadele ederken koçluk yapmak, uzmanlar koçluk yaparken koçluk yapmak
Bu iki grubu zekice birbirine bağlamak.
Bunun benzeri sistemlerde çalışan insanlar var
ama genel olarak resmi eğitime odaklanıyorlar.
Asıl köklü sorun ise sahada öğrenme.
Daha iyisini yapmalıyız.
Bugünün sorunları bizden daha iyisini bekliyor;
yapay zekânın harika kabiliyetlerinden tamamen yararlanmamızı
ve bu esnada yeteneklerimizi geliştirmemizi.
Çocukken böyle bir gelecek hayal ederdim.
Şimdi bunu yaratmanın zamanı.
Teşekkürler.
(Alkışlar)