AI 101 for Teachers: Transforming Learning with AI

[Müzik]

.

MERHABA. Öğretmenler için

AI 101 Profesyonel Öğrenim Serisinin üçüncü oturumuna

hoş geldiniz.

Bu oturumda,

Pennsylvania Üniversitesi Wharton School'a gidiyoruz.

inovasyon ve girişimcilik

dersleri veren profesör

Dr.Ethan Mollick ile sohbet edeceğiz. Aynı zamanda

interaktif pedagoji ve yapay zeka araştırmaları

üzerinde çalışan Dr. Lilach Mollick ile sohbet edeceğiz .

Öğrencilerin öğrenmesini geliştirmek için

yapay zekanın pedagojiyle nasıl birleştirilebileceğini

keşfetmemize yardımcı olacaklar.

Gidip Mollick'lerle tanışalım.

Merhaba ben Ethan Mollick, Wharton'da profesörüm,

oyunlar, etkileşimli araçlar ve

yapay zeka gibi araçlar aracılığıyla eğitime

erişimi nasıl demokratikleştirdiğimiz üzerinde çalışıyorum.

ve ben

Lilach Mollick, Wharton Interactive'de

Pedagoji direktörüyüm ve ben

Yapay zeka ve eğitimin kesiştiği noktada çalışıyor

ve yapay zekanın etkili, pedagojik açıdan

sağlam kullanımı yoluyla eğitimin herkes için demokratikleştirilmesine

yardımcı oluyorum.

Bir süredir eğitimin geleceği üzerinde birlikte çalışıyoruz,

eğitimi nasıl

daha etkileşimli hale getirebiliriz,

geniş ölçekte çalışabiliriz diye düşünüyoruz.

Üretken yapay zekanın ortaya çıkışıyla birlikte,

sınıfta gerçekten yardımcı olabilecek ancak aynı zamanda

bazı riskler de taşıyan güçlü yeni bir araç bulduk.

Bugün, üzerinde çalışabileceğiniz

bazı örnekler vermek için yapay zekanın sınıflarda

kullanımının olumlu ve olumsuz yönleri hakkında biraz

konuşmak istiyoruz.

Ama önce üç yol gösterici ilkemizle başlamak istiyoruz.

Birincisi yapay zekanın tespit edilemez olmasıdır.

Yapay zeka araçları, tespit araçları var ama

etkili değiller. İkinci prensip ise

yapay zekanın her yerde bulunmasıdır.

169 ülkenin Bing Chat'e erişimi vardır

ve siz ve öğrencileriniz mevcut en güçlü

yapay zekaya erişebilirsiniz.

Üçüncü prensip, yapay zekanın

dönüştürücü olmasıdır. Nasıl yaşadığımızı,

nasıl çalıştığımızı, nasıl öğrettiğimizi ve

öğrendiğimizi değiştirecek.

.

[Müzik]

Yapay zekanın ortadan kalkmaması bir yana,

bu muhtemelen şimdiye kadar kullanacağınız en kötü yapay zekadır. Dolayısıyla,

eğer bu durum şimdi yıkıcı geliyorsa, bundan

daha kötü bir haber var; bu da

yapay zeka gelişiminin devam etmeyeceğinden şüphelenmek için

bir nedenin olmaması. Ve bence insanlar

uzak gelecek hakkında çok endişeleniyorlar ya da

yapay zekanın insanlardan

daha akıllı hale gelmesinin ne kadar uzak olduğunu kim bilebilir. Ancak önümüzdeki

birkaç yıl içinde, bu

akademik yılın bu gerçeğine rağmen

yapay zekanın gelişmeye devam etmesini bekliyorum. Beş kere. On kere?

Hiçbir fikrimiz yok. Ancak

bu sistemlerin

eğitim açısından ne anlama geldiğini, sizin için

ne anlama geldiğini, öğrencilerinizin kariyerleri için

ne anlama geldiğini henüz düşünmüyorsanız. Bence bunu

düşünmemiz gerekiyor çünkü bu sistemler

yok olmayacak. Bunu neden yapmak

isteyebileceğinize dair çok pragmatik

bir örnek vereyim. Pragmatik durumun

ilk kısmı öğrencilerinizin

bunu zaten kullanıyor olmasıdır. Bu yüzden

hızlanmanız gerekiyor. Herkesin

bu teknolojinin sürüklenmesini isteyeceğini sanmıyorum.

Hiç kimse eğitimin büyük ölçüde kesintiye uğramasını

istemedi. Ama bu. Ve ne yazık ki

bunu aşmanın bir yolunu bulmalıyız.

Artık tüm ev ödevleriniz yapay zeka

tarafından yapılabiliyor, bu yüzden

bunu düşünmeniz gerekiyor. Ve bence ikinci şey, yapay zekanın

bir öğretmen olarak hayatınızı nasıl

kolaylaştırabileceğine dair

pragmatik bir tartışma. Saatleri düşürürseniz

daha sonra geri alabilirsiniz.

Ve sonra öğretmenlerin hayatını kolaylaştırmaya

yardımcı olacak bir dizi ipucu üzerinde çalıştıysanız.

Evet. Yani yapabileceğiniz şeylerden biri şu tür istemlerdir:

"bana bir ders ver",

"bir ders planı oluştur"

veya "benim için bir sınav oluştur" gibi istemler. Dolayısıyla

materyalinizle ve farklı

modellerle çalışmaya başlamak size

yapay zekanın nasıl çalıştığı,

hangi konularda iyi olduğu

ve hangi konularda iyi olmadığı konusunda gerçekten iyi bir fikir verebilir. Ve böylece sonunda

zamandan tasarruf edersiniz, değil mi? İşte bu noktada öğretmenlere yönelik

baskım A: yapmak zorunda olduklarınız ve

B: yapmak istedikleriniz.

Bir diğer önemli şeyin de

denemek olduğunu düşünüyorum. Kullanımı çok basittir.

Çok sezgiseldirler

çünkü konuşkandırlar.

Bir sohbete devam edebilirsiniz ve bu oldukça doğal hissettirir.

Ve bence anahtar gerçekten

deneydir. Sizin için nasıl çalıştığını görün,

kendi bağlamınız içinde,

öğrettiğiniz konu dahilinde nasıl çalıştığını görün.

Temel kuralımız, yapay zekanın iyi olduğu şeyleri

ve sınırlamalarının neler olduğunu anlamak için onunla

yaklaşık 10 saat zaman geçirmeniz gerektiğidir. Bu yüzden

aslında öğretmenin kendi ödevlerini

yapay zekaya atmasını ve ne tür sonuçlar

elde edeceğini görmesini

önererek başlayacağım.

Öğrencilerinden yapay zeka

kullanarak bir ödev oluşturmalarını istemelerini ve

ardından bu ödevi,

muhtemelen sınıfta bile,

öğrencilerin yapay zekanın eksiklikleri ve yeteneklerini anlayıp

anlayamadıklarını görmek için eleştirmelerini istemeyi düşünürdüm.

Bir eğitmen olarak biraz özgürlüğüm var

çünkü üniversite ve MBA öğrencilerine

girişimcilik öğretiyorum. Yani

onların belirtmesini istediğim birçok nokta var

ama aynı zamanda bir şeyler inşa ediyorlar,

bir şeyler yapıyorlar ve yapay zekanın

işleyişini kesinlikle dönüştürüyorlar.

Yani ödevlerim artık kelimenin tam anlamıyla

öğrencileri sınıfta bu imkansız şeyi yapmaya

çağırıyor. Kodlayamıyorsanız

çalışan programlar yazmanız gerekir.

Hiç yapmadıysanız veya tasarım çalışması yapamıyorsanız,

artık tam anlamıyla sınıfın bir parçası olan tam bir grafik tasarım

çalışma prototipi oluşturmanız gerekir.

Yani eskiden olduğu gibi

yazın, küçük bir makale yazın,

kağıt üzerinde bir prototip yapın.

Artık tam olarak çalışan bir ürün oluşturmanız gerekiyor.

Yazılan her ödevin

tarih boyunca en az beş ünlü girişimci

tarafından eleştirilmesi gerekiyor ve onlar

bunları hayata geçirmek için yapay zekayı kullanıyor.

Pedagojik bir neden de var; o da

girişimcilerin kendilerine aşırı güvenme eğiliminde olmaları.

Yani farklı kaynaklardan geri bildirim

istiyorsunuz. Yani bana göre,

yaptığımdan on kat daha fazlasını öğretmeme izin verecek.

İleri düzey girişimcilik dersi veriyordum.

Artık orta veya

temel kursta ileri düzey materyallerin

sonuna kadar ilerleyebiliyorum ve daha da ileri gidebiliyorum. Bu yüzden

gelecekte bunun daha fazla sarsıldığını göreceğimizi

düşünüyorum. Ancak bunların bir kısmı daha önce

yapabileceklerimizi aşmakla ilgili

ve bence bu da heyecan verici.

Öğretmenler, ödev olarak öğrenci eğitmenlerinin yanı sıra,

öğrencilerin tartışmalara hazırlanmalarına yardımcı olmak,

öğrencilerin taslak oluşturmasına yardımcı olmak,

öğrencilerin araştırma yapmasına yardımcı olmak,

öğrencilerin ödevlerle

ilgili geri bildirim almasına yardımcı olmak ve yalnızca öğrencilerin

açıklamalar geliştirmelerine yardımcı olmak için

kesinlikle AI koçlarını, AI asistanlarını kullanabilirler.

Öğretmenlerin öğrencilere atayabileceği,

çalışmalarını izleyebileceği ve

öğrencilerin materyale dikkat ettiğini ve odaklandığını gerçekten görmek için

ileri ve geri etkileşim isteyebileceği

pedagojik açıdan sağlam

sayısız yaklaşım

olduğunu düşünüyorum.

ÖĞRENMEYİ DÖNÜŞTÜRMEK - Sınıf Politikaları

[Müzik]

Gelin biraz da yapay zeka hakkında bir öğretmenin bakış açısıyla konuşalım. Yani

yapay zekanın her yerde bulunması nedeniyle,

sınıfınızdaki yapay zeka politikalarınız açısından yapmanız gereken bazı seçimler var.

Peki sen yapay zekaya izin vermek istiyor musun,

yapay zekayı yasaklamak istiyormusun?

Bu tür şeyleri nasıl uygulayacaksınız?

Yapay zekayı bir dereceye kadar kullanmak

istediğinizi varsayacağız ve burada

biraz ayrıntıya gireceğiz.

Yani bir eğitmen olarak birkaç şeyi bilmeniz

gerekir. Birincisi, yapay zeka hakkında

açıkça devam eden etik tartışmalar var ve bunlar

karmaşık tartışmalar. Yapay zekanın

kullanımı ve öğrenci öğrenmesinin

sonuçları hakkında sahip olabileceğim önyargılar,

yapay zekanın doğru türde veriler üzerinde

eğitilip eğitilmediği konusunda tartışmalar var.

Ve bu tür şeyleri kabul etmeye değer.

Ancak bu araç mevcut ve

onu nasıl kullanmak istediğinizi düşünmeye

değer. Bunun sorun olmadığına

ve bu bilgiyi başlangıçtaki etik kaygıların ötesinde

nasıl iletmek istediğinize karar verirseniz, yapay zekanın

gerçekte nasıl çalıştığına dair

endişeler de vardır. Yani günümüzün

yapay zekasına güç veren büyük dil modelleri

aslında kelime bilgisine sahip değil.

Bir sonraki kelimeyi tahmin ediyorlar.

Verilecek doğru türdeki cümleleri

veya bilgileri tahmin ediyorlar. Ve sonuç olarak

halüsinasyon gördükleri

şeyleri uyduruyorlar. Bu yüzden sıklıkla

hatalar veya yanlışlar vardır. Bu hataların

veya yanlışların, insanların yapacağı

hatalardan veya yanlışlardan daha kötü olup olmadığı her zaman

açık değildir. Ancak bu tür

hatalar ve yanlışların olacağının

farkında olmanız gerekir. Ve son olarak,

bir eğitmen olarak düşünürsek,

öğrenmeye yardımcı olması için yapay zekayı nasıl kullanacağınızı

düşünmeniz gerekir; bu, bir yapay zeka aracıyla

neyi başarmak istediğiniz konusunda gerçekten net olmanız

anlamına gelir. Öğrencilerin öğrenmesini

destekleyebilirler, ancak yapay zekanın sınıfta birçok olası

kullanımı vardır; dolayısıyla bunları öğrencilerin

fikir üretmesini sağlamak için kullanmak ister misiniz? Ben de

bunu sınıflarımda yapıyorum ve sonuç olarak daha iyi

proje fikirleri elde ediyorum. Onlara

anlamadıkları kavramları açıklamak için

öğretmenleri olarak kullanmalarını mı istiyorsunuz?

Öğrencilerin yaptıkları iş hakkında

sorular sorarak yapay zekadan geri bildirim

almalarını mı istiyorsunuz?

Yazma arkadaşı olmak ister misin?

Sınav cevaplarının neden doğru veya

yanlış olabileceğini açıklamasını mı istiyorsunuz? Ve sonra

kimin eğitmen olduğuna karar verdiğinizde,

öğrencilerinize ne söyleyeceğinize de karar

verirsiniz.

[Müzik]

AI dedektörleri çalışmıyor. Sadece çalışmıyorlar.

Bunları kullanmamalısın.

Ve çalışmamalarından daha kötü olan

yanlışlık oranının yüksek olması.

Bu, yapay zeka tarafından yazılmış,

yapay zeka tarafından yazılmamış şeyleri seçtikleri ve

orantısız bir şekilde İngilizcenin ikinci dil olduğu insanlara

düşen şeyleri seçtikleri anlamına geliyor.

Bu bizim yapabileceğimiz bir şey değil.

Ve bence iş işten geçiyor ve

yapay zekayı tespit etmeye

çalışmak sınıflardaki sorumluluğun

geleceği değil.

Dikkat edilmesi gereken diğer bir nokta da öğrencilerin

geçmişte kısayolları kullanıyor olmalarıdır.

Google'ı kullanmadıkları için değil,

diğer öğrencilerin makalelerini kullanmadıkları

için de değil. Bu geçmişte

de oluyordu ama bu büyük bir

aksaklık ve bence makaleleri

nasıl yazdığımızı yeniden düşünmemizi gerektiriyor.

Herhangi bir ödevin öğrenme hedefi için

bir makalenin öğrenme hedefi hakkında

biraz daha düşünürsek,

[Müzik]

Öğretmenlerin bunu yapmasını izlerken

fark ettiğimiz şeylerden biri, hepsinin

yapay zeka hakkında konuşma ve Yapay zekanın

etik sonuçları konusunun derinliklerine dalma zorunluluğu

hissetmeleridir. Bunun önemli olduğunu düşünüyorum,

ancak bunun her dersin teması olması

gerektiğini düşünmüyorum. Her sınıfta

yapay zeka hakkında bir tartışma olması gerektiğini düşünmüyorum,

tıpkı bilgisayar kullanan her sınıfta

bilgisayarlar hakkında bir tartışma

olması gerekmediği gibi, bu konuşmayı

yapmanın önemli olduğunu düşünüyorum.

Ve şu anda hepimiz sadece tepki gösteriyoruz, dolayısıyla

buna kimin sahip olması gerektiği belli değil.

Bu yüzden öğretmenlerin

yapay zeka tartışmaları yapmak istediklerini anlıyorum, ancak

sadece yapay zekanın kullanımı değil, aynı zamanda nasıl

çalıştığı konusunda da hızlanmak daha da zor. Biliyorsunuz bunlar

standartlar ve bunların etik sonuçları.

Bu nedenle öğretmenlerin yapay zekayı

dersin konusu haline getirmek

zorunda kalmadan deneyler yapma konusunda kendilerini

biraz rahat hissetmeleri gerektiğini düşünüyorum.

.

[Müzik]

Birincisi, Ethan'ın bahsettiği gibi yapay zekanın

üretebilmesi. Bu, yapay zekanın

bir öğrenciye verdiği herhangi bir çıktının

uydurma olabileceği, yanlış olabileceği, çok ince bir yanılgı

olabileceği anlamına gelir. Bu nedenle öğrenciler

kendi çalışmalarından sorumlu olmalıdır.

En azından kaynakları kontrol etmeli,

herhangi bir sayıyı kontrol etmeli,

yapay zekanın onlara verdiği tüm gerçekleri kontrol etmeli ve

bunları güvenilir kaynaklarla kontrol etmelidirler. İkinci prensip ise

yapay zekanın bir kişi olmamasıdır. Yapay zekayı

bir kişiliğe sahip olmak ya da

bir kişiyle konuştuğunuzu hissetmek için aşılamak kolaydır,

ancak o bir kişi değildir ve sizi tanımıyor.

Üçüncü prensip, ona

gerçekten çok fazla bağlam kazandırmaktır. Yapay zeka

seni tanımıyor. Bağlamınızı,

deneyiminizi veya uzmanlığınızı bilmiyor.

Ne kadar çok bağlam verirseniz, sizin için o kadar yararlı olur.

Ve dördüncü prensip

sen işin içindesin.

Sadece çıktısını değerlendirip

sorgulamakla kalmayıp, sizi artık işinize

yaramayan bir konuşmaya yönlendiriyorsa,

bir döngüye takılıp kalmışsa veya

konuşmanın yönünü değiştirmek istiyorsanız,

bunu yapmalısınız. kesinlikle sorumluluk

almaktan çekinmeyin.

.ÖĞRENMEYİ DÖNÜŞTÜRME - Geniş Dil Modellerini Öğrencilerle Kullanma

[Müzik]

Dolayısıyla yapay zeka ve bu

üretken yapay zeka çözümleri hakkında konuştuğumuzda,

büyük dil modellerinden bahsetme eğiliminde oluyoruz.

Ve aslında sadece birkaç tane büyük ölçekli

genel amaçlı, büyük dil modeli var.

OpenAI tarafından oluşturulan

GPT 3.5 veya GPT 4 modelleri vardır.

GPT 3.5, Chat GPT aracılığıyla edindiğiniz ücretsiz

sürümdür ve GPT 4, ücretli

Chat GPT aracılığıyla veya yaratıcı modda

Microsoft Bing aracılığıyla elde edilir. Ve özel uygulamalardan

bahsettiğimizde, hemen hepsi

bu modellerden birini kullanıyor ve

bunun üzerine istemler ve diğer bilgileri sağlıyor.

Genel olarak eğitmenlerin

modellere kendilerinin aşina olması gerektiğini düşünüyorum

çünkü bunlar aslında

yanıtları üreten modellerdir ve

onları doğrudan bu şekilde yönlendirebilir

ve nasıl çalıştıklarını öğrenebilirsiniz. Dolayısıyla,

kullanıma hazır bir çözüm satın almaya çalışıyorsanız,

neredeyse kesinlikle bu mevcut modellerden

birini kullanıyorlar ve ardından

bunun üzerine bir tür paket veya başka bilgi sağlıyorlar

ve bu genellikle daha ucuz ve

daha etkili ve size temel modellerini kendiniz kullanmak için

daha fazla kontrol sağlıyor.

Ama bu senin yapman gereken bir seçim.

Dolayısıyla ipucunu geliştirirken,

gerçekten de tüm ipucularımız için

öğrenme bilimine bakıyoruz

ve bunu yapay zekanın gücüyle birleştirmeye

çalışıyoruz. Örneğin iyi bir öğretmen

sizi bilgi almaya teşvik eder.

İyi bir öğretmen sadece size bilgi vermekle kalmaz,

aynı zamanda ne bildiğinizi öğrenir ve

bu ön bilgiyi temel alır.

İyi bir öğretmen aynı zamanda sizin hakkınızda da

biraz bilgi sahibi olacaktır. İyi bir öğretmen aynı zamanda

çok sayıda ve çeşitli türde

örnek ve benzetmelere ihtiyacınız olduğunu bilir ve iyi bir öğretmen

ustalaştığınızın kanıtını göstermenin yolunun

bir şeyi kendi sözlerinizle başka

birine açıklayabilmek

ve ona bir örnek vermekten geçtiğini bilir.

tam olarak bunlar, öğretmen isteminde

kullandığımız soru

türlerindeki adımlardır.

Ancak istemlerimize baktığınızda,

hayatın zaten tartıştığı gibi yapay zekaya

bağlam sağlamak,

size kim olduğunuzu sorması ve

bizim de yapay zekaya kim olduğunu söylememiz gibi şeyler yaptıklarını fark edeceksiniz.

Bu tür bir ortama sahip bir eğitmendir,

aynı zamanda bağlamın önemli olduğu

fikrini kullanmanın bilimsel çerçevesini de

tam olarak anlattığını fark edeceksiniz.

Kontrolleri sağlıyoruz. Sorulacak soru dizileri

boyunca adım adım ilerlemesini istiyoruz,

bazen bu yönlendirmelerde değil,

iyi çıktı örnekleri veriyoruz ve

ardından çok sayıda test yapıyoruz. Test etmeden

yönlendirme yapamazsınız ve bu,

uzmanlığınızı test etmenin en güzel yanlarından biridir.

Yapılması ucuzdur ve

bu nedenle çok fazla deneme yapabilirsiniz

ve bu da iyi yönlendirmeler sağlar. Ayrıca

bunu sadece bir model üzerinde değil,

birden fazla model üzerinde test ettiğimizi de söylemeliyiz. Örneğin,

az önce ChatGPT 4 ile çalıştığımız

bu iki istem Bing ile de çalışıyor.

Bing biraz farklı tepki verecek,

çünkü internete bağlı.

Ayrıca bazen alıntılara da bakacaktır. Bu alıntılar

bazen doğru,

bazen değiller. Ama bu mümkün.

Diğer modellerin bazılarıyla

çalışabilir veya çalışmayabilir. Yani,

nasıl çalıştığını görmek için,

öğrettiğiniz konu bağlamında öğrencilerinize vermeden önce,

bir eğitmen olarak bunu gerçekten test etmeniz

gerektiğini düşünüyorum.

Yani bunların hepsi çok teorik ama önemli olduğunu düşünüyorum.

O halde pratik yapalım.

Yapay zekanın neler yapabileceğine dair bazı örnekler hakkında konuşalım. Tekrar ediyorum, bu yekpare bir şey değil, pek çok olası kullanımı var. Daha önce de söylediğimiz gibi dönüştürücüydü. Bu yüzden size oluşturduğumuz birkaç bilgi istemini göstereceğiz ve bunlar sizin de üzerinde çalışmanız için mevcut olacak ve bunlar sadece yolların örnekleridir.
Yapay zekanın sınıf kullanımı işe yarayabilir. Dolayısıyla size göstermek istediğimiz ilk şey, sizin yarattığınıza inandığım, doğru geri bildirim sağlayan geri bildirimden bahseden bir bilgi istemidir. Ve işlerin yapay zeka tarafıyla ilgili gerçekten ilginç şeylerden biri, daha önce bahsettiğimiz ilkelerin bazılarını dikkate alan daha karmaşık bir yönlendirmenin daha iyi sonuçlara yol açmasıdır. Bu nedenle, siz onlara bunu yapmamalarını söyleseniz bile öğrenciler sıklıkla yapay zekadan yazma tavsiyesi isteyeceklerdir. Ancak bunu oldukça basit bir şekilde istiyorlar ve onlara oldukça genel bir çalışma ve muhtemelen daha fazla hata verecekler. Daha ayrıntılı bir soru sorarsanız daha ayrıntılı yanıtlar alabilirsiniz. Bu durumda geri bildirim isteminin ne işe yaradığını açıklayabilir misiniz? Evet. Bu nedenle, iyi geri bildirimin ilkelerini birleştiriyoruz; bu, önceki bilgilerinizi veya öğrenci perspektifinden zaten bildiklerinizi dikkate alan, kim olduğunuzu, öğrenme seviyenizi, hangi sınıfta olduğunuzu, hangi sınıfta olduğunuzu dikkate alan bir geri bildirimdir. üniversitedesin ya da profesyonelsin. Ayrıca bu geri bildirime yanıt vermek istediğiniz fikrini de dikkate alır. Yani eyleme geçirilebilir olacak, dengeli olacak, size neyin yanlış olduğunu, neyi geliştirebileceğinizi ve neyi iyi yaptığınızı söyleyecek ve sizinle birlikte çalışmaya devam edecek. Ancak her iyi öğretmen veya koç gibi o da size aslında cevabı vermez. Sizi o yöne itecek, açıklamanızı isteyecek, kendi bilginizi oluşturmanızı isteyecek. Ve böylece istemi burada ve çalışılacak bir yer olarak ekranda görebilirsiniz. Bunu mutlak bir cevap olarak kabul etmenize gerek yok. Bu, üzerinde oynayabileceğiniz bir şeydir, ancak gelin bunu çalışırken görelim. O halde bu istemi kullanmaya başlayalım. Asistan olduğunu söylüyor çünkü ona verdiğimiz talimatlarda bize sınıf seviyemizi ve okuduğumuz konuyu soruyor, ne söylemeliyiz? Sanırım Macbeth üzerinde çalışıyoruz ve 12. sınıftayız. 12. sınıfta. Tamam harika. Ve biz de yapay zekaya bu bilgiyi burada kullandığı mantığa aktardığını anlattık. Bize belirli bir görev hakkında soru soruyor ve üzerinde çalışacağımız bir değerlendirme listesi veya başka bir bilgi olup olmadığını ya da mümkün olduğunca fazla bilgiyle neyi başarmayı umduğumuzu soruyor. Elimde çok fazla bir miktar yok, bu yüzden Macbeth'in bir analizini yazmam gerektiğini söyleyeceğim.