Munzur Üniversitesi Matematik ve Yapay Zekâ Çalıştayı
4-5 Eylül 2026
Munzur Üniversitesi, Tunceli, Türkiye
Munzur Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Kenan PEKER’in Açılış Konuşması
Yapay zekâ çağıyla birlikte artık “bilmenin” tek başına yeterli olduğu dönemin kapandığına ve “yapabilme” döneminin başladığına inanıyorum. Sahip olduğumuz çok büyük bir bilgi birikimi artık yapay zekâ araçları aracılığıyla erişilebilir durumdadır; dolayısıyla bizim asıl görevimiz bu bilgiyi anlamlandırmak, eyleme ve üretime dönüştürmektir. Saygın dergilerde makale yayınlamak tek başına yeterli değildir. Çünkü Yapay Zekâ Araçları bilimsel metin üretim süreçlerini önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Akademik değeri belirleyen yalnızca yayın sayısı ya da yayın yapılan derginin etki değeri değil; çalışmanın bilimsel özgünlüğü ve ürettiği katkıdır.
Bu bağlamda bilimi şu şekilde tanımlıyorum: “Bilim; insanın doğal ve sosyal denge içinde sağlıklı yaşamasının mühendisliğini; kültür, sanat, spor ve edebiyat aşamalarında inşa ve ihya edebilmektir.” Bu süreç döngüsel olmalıdır; aksi takdirde anlamını yitirir. Günümüzde yükseköğretimdeki en büyük sorun, disiplinlerin birbirinden kopuk ve parçalı çalışmasıdır. Beşerî, doğa, sosyal, sağlık ve mühendislik bilimlerinin izole edilmesi veya kültür ve sanatın bunlardan bağımsız görülmesi kabul edilemez. Her bilim dalının bir kültür, sanat, spor ve edebiyat boyutu veya seviyesi vardır. Bu döngünün sonunda ortaya çıkan yeni fikirler, bilimin kendisini yeniden besler. Döngünün nicel boyutunu ifade edebilmenin en güçlü araçlarından biri matematiktir. Fizik, kimya ve biyoloji gibi temel bilimlerinde ilerlemesinde matematiksel hesaplamalar yatar.
Bilimsel ve teknolojik gelişimi, kendi yaklaşımım açısından dört ana evrede okuyabiliriz. İlk evre “objeler” evresidir. Dünyayı yeni tanımaya başlayan biri için her şey, kadrajına giren bağımsız birer objedir. Burada önemli olan kadrajın nereye odaklandığı, bakış açınızın ne olduğudur. Bugüne kadar bilim genellikle aynı düzlemde yatay bir seyir izledi. Ancak artık kadrajımızı yukarı kaldırarak bilimin dikey büyüme aşamasına geçmeliyiz. Objeler evresinden sonraki ikinci evreyi “optimizasyon” olarak tanımlıyorum. Evrendeki canlı ve cansız varlıkların işleyişinde denge ve optimizasyonun önemli bir yeri vardır. Üçüncü evre “otomasyon” ve içinde bulunduğumuz dördüncü evre ise nesnelerin (Objelerin) interneti ve yapay zekâ, özellikle de makine öğrenmesi evresidir. Bu evrelerin tümünde matematik belirleyici bir temel oluşturmaktadır.
Bir kavramı sayısallaştırabildiğimiz ölçüde, onu matematiksel olarak modelleme, değişkenler arasındaki ilişkileri sınama ve sonuçlarını öngörme imkânımız güçlenir. Bu, nitel bilimsel yöntemlerin önemini ortadan kaldırmaz; matematiğin ve nicel yöntemlerin bilime kazandırdığı önemli imkanlardan biridir. Örneğin, STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) yaklaşımını ele alalım. Ben bu yapıya farklı bir açıdan bakmayı öneriyorum: Buradaki “Teknoloji”, sürecin yalnızca bir girdisi olarak değil, aynı zamanda bilim, mühendislik ve matematiğin etkileşiminden doğan bir çıktı olarak da düşünülebilir. Bu yaklaşımı; bilim (Science), mühendislik (Engineering) ve matematik (Math) değişkenlerinden oluşan bir “SEM” fonksiyonuyla, Y = f(SEM), kavramsallaştırabiliriz. Bu modelde teknoloji, söz konusu etkileşimin ortaya çıkardığı sonuçlardan biri olarak ele alınabilir.
Bu çalıştaydaki temel amacımız da beyin fırtınası yoluyla yeni ve yenilikçi projeler ortaya koymaktır. Herhangi bir soyut kavramı, örneğin bir şeye ulaşma “arzusunu” sayısallaştırmak istediğimizi varsayalım. Sadece istemek yeterli değildir; bu isteğin gerçekleşmesi, “kudret” (maddi imkan, kapasite, insan kaynağı) gibi bağımsız değişkenlerin doğru kurgulanmasına bağlıdır. Kısacası, arzu ve kudret ilişkisini bir matematiksel fonksiyon olarak modellediğinizde, her kısıtı bağımsız değişken, ulaşmak istediğiniz hedefi ise bağımlı değişken olarak tanımlayabilirsiniz. Kudretle desteklenmiş arzu durumunda istenen şeyin eldesi gerçekleşmektedir. Tabi ki burada istatistiksel yöntemlerle değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek, regresyon analizleriyle modelin açıklama gücünü değerlendirmek, açıklanamayan kısmın hangi faktörlerden kaynaklanabileceğini araştırmak; yöneylem araştırması, ekonometri, yapay zekâ ve nesnelerin interneti gibi farklı yöntem ve alanlardan yararlanarak modeli geliştirmek, benim “bilimin dikey büyümesi” olarak ifade ettiğim yaklaşımın bir parçasıdır.
Üniversitemizde, paydaşlarımızın destekleriyle bu vizyonu hayata geçirecek ekipler oluşturuyoruz. Amacımız, dışarıdan hazır hizmet alımıyla günü kurtarmak ("müteahhitlik" yaklaşımı) değil; kendi yerel kapasitemizi kullanarak girişimci (müteşebbis) bir yapı inşa ve ihya etmektir. Kendi akademik altyapımızı “dijitalleşerek veri analitiği yapay zeka uygulamaları” şeklinde kendi dinamiklerimizle üretmeliyiz.
Çalıştayımızın hayırlara vesile olmasını diliyor, emeği geçen tüm arkadaşlara teşekkür ediyorum. Sizlerin sunacağı katkıların ve yapacağınız çalışmaların öncelikle kendinize, yöremize, ülkemize ve insanlığa değer katmasını temenni ediyor, hepinize başarılar diliyorum. kpeker@munzur.edu.tr , profkenanpeker@gmail.com