Will Artificial Intelligence Replace Knowledge Centers? Assessment of the Situation

Yıl 2024, , 182 - 194, 30.07.2024

Orhan Alav

https://doi.org/10.30785/mbud.1441134

Öz

The study examines the historical journey of information, which started with stone and clay tablets and continued with papyrus, parchment, and paper forms, and ultimately its transformation into digital form with industry 4.0 & 5.0 information technologies (IT), the information age. The developments in IT, that is, computer, network/internet/www, have opened the doors of a new world. Based on these developments, the transformation of information and information resources into digital form, their inclusion in computers and networks, their movement at the global level (www), and their visibility and accessibility have revolutionized the world of information. It has opened the doors of a new world where the information transformed into digital form is used with open source software and internet (w2-w3) supported open data and accredited scientific research data supported by big data, and artificial intelligence software enables the information to think autonomously, produce content, speak and show actionable behaviors. The study tries to find an answer to the question that artificial intelligence (AI) could replace information centers that archive, process, manage, and provide access to accredited information and evaluate the situation.

Anahtar Kelimeler

Information, forms of information resources, digitalization, artificial intelligence.

Yapay Zekâ Bilgi Merkezlerinin Yerini mi Alacak? Durum Değerlendirmesi

Öz

Çalışma, bilginin taş ve kil tabletler ile başlayan tarihsel yolculuğunu; papirüs, parşömen, kâğıt formlar ve nihayetinde bilgi çağı olan endüstri 4.0 & 5.0 bilgi teknolojileri (BT) ile dijital forma dönüşen değişim izlemiştir. BT’deki gelişmeler olan; bilgisayar, ağ/internet/www yenidünyanın kapılarını aralamıştır. Bu gelişmelere dayalı olarak bilgi ve bilgi kaynaklarının sayısal forma dönüşmesi ile birlikte bilgisayar ve ağ (network) de yer alması, küresel düzeyde (www) hareket etmesi, görünür ve erişilebilir kılınması bilgi dünyasında devrim yaratmıştır. Dijital forma dönüşen bilginin, açık kaynaklı yazılımlar ve internet (w2-w3) destekli açık veriler ve akredite olmuş bilimsel araştırma verilerinin büyük veri destekli olarak kullanıldığı ve yapay zekâ yazılımları ile bilginin otonom düşünebilmesi, içerik üretebilmesi, konuşabilmesi ve eylemsel davranışlar göstermesi yenidünyanın kapılarını açmıştır. Çalışma ile, yapay zekanın (AI) akredite bilgiyi arşivleyen, işleyen, yöneten ve erişime sunan bilgi merkezlerinin yerini alabileceği sorusuna yanıt aranmaya ve durum değerlendirilmesi yapılmaya çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bilgi, bilgi kaynakları formları, dijitalleşme, dijital kütüphane, yapay zekâ.

Kaynakça

• Alav, O. (2023a). Birbirleri ile konuşan makinalar: Bilginin açık veri destekli açık erişime doğru evrilmesi. SDÜ Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, Ağustos 2023, Sayı: 59, s.151-167. Access Address (02.09.2023): https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/3225962
• Alav, O. (2023b). Yeni Nesil Bilgi Merkezleri: Veri Yönetimi, Akademik Yayınevi, Ankara.
• Alpaydın, E. (2011). Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, İstanbul.
• Alpaydın, E. (2016). Machine Learning: The New AI USA, MIT Press.
• Alpaydın, E. (2021). Machine Learning, revised and updated edition, The MIT Press Essential Knowledge series.
• Arf, C. (1959). Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir? Atatürk Üniversitesi, 1958-1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları-I, Atatürk Üniversitesi Yayınları (Üniversite Çalışmalarını Muhite Yayma ve Halk Eğitimi Yayınları / Konferanslar Serisi No:1) pp.91-103. Access Address (07.04.2022): https://mbkaya.com/makine-dusunebilir-mi- cahit-arf/
• Bankar, S. & Kasturi, S. (2023). Contemporary Studies of Risks in Emerging Technology, Part-B inside; Performance Management and Artificial Intelligence: A Futuristic Conceptual Framework, e-ISBN: 978-1-80455- 566-8, DOI:10.1108/978-1-80455-566-820231019
• Bauer, M. & Prade, H. (1998). Towards the automatic acquisition of plan libraries. ECAI 1998: 13th European Conference on Artificial Intelligence, Proceedings, p.484-488.
• Bensghir, T. K. (1996). Bilgi Teknolojileri ve Örgütsel Değişim. TODAİE Yayınları, Yayın No: 274, Ankara.
• Britannica Ansiklopedisi. (2024). Yapay Zekâ (Artificial intelligence-AI) Access Address (13.10.2021): https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
• Coşkun, A. (2007). Artificial intelligence optimization techniques: Literature review. Fırat University Journal of Eastern Studies, 5(2), s.142-146. Access Address (21.07.2022): https://dergipark.org.tr/tr/pub/fudad/issue/47099/592631
• Coşkun, F. & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), s.947-966. DOI: https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
• Dhamija, P. & Bag, S. (2020). Role of artificial intelligence in operations environment: a review and bibliometric analysis, The TQM Journal, Vol. 32 No. 4, pp. 869-896. URL: https://doi.org/10.1108/TQM-10-2019-0243
• Ekiz, D. (2009). Bilimsel Araştırma Yöntemleri, Ankara: Anı Yayınları.
• Erbaş, M. S. (2023). Türk Kamu Yönetiminde Stratejik Yönetim ve Dijital Dönüşüm Bağlamında Yapay Zekânın Kullanımı. Türk İdare Dergisi, Yıl. 9, Sayı. 496, p.185-215.
• Erkutlu, H., Erdemir Ergün, E., Köseoğlu, İ. & Vurgun, T. (2023). Yapay zekâ ve örgütsel davranış. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 13(3). 1403-1417. DOI: https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1246678
• Esen, G. (2019). Yapay zekâ: Geçmişi ve geleceği. Çukurova Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi (ÇÜİFD), 19(1), 308-311. DOI: https://doi.org/10.30627/cuilah.481080
• Gartner Online Dictionary, (2024). Big Data, Access Address (17. 11. 2022): https://ddo.link/big-data
• Gürsakal, N. (2018). Makine Öğrenmesi, Bursa: Dora Yayınları.
• Kane, G. C., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D. & Buckley, N. (2015). Strategy, not technology, drives digital transformation: 14 (pp. 1−25). MIT Sloan Management Review and Deloitte University Press.
• Karaboğa, D. (2017). Yapay Zekâ Optimizasyon Algoritmaları, Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Kaya, S. N. (2022). Robotların yükselişi: Yapay zekâ ve işsiz bir gelecek tehlikesi. Novus Orbis: Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 4(1), 115-119.
• Kelleher, J. D. & Brendan T. (2019). Veri Bilimi. Translated by Onur Öztürk, QNB & Ufuk Açan Yayınları, Istanbul.
• Kohavi, R. & Provost, F. (1998). Glossary of terms. Machine Learning, Vol. 30, No. 2–3, pp. 271–274. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1017181826899
• Korteling, J. E. H. & Alexander, T. (2020). Cognitive biases. Elsevier Encyclopedia, p.1-19. Access Address (04.03. 2022) https://www.researchgate.net/publication/340801803_Cognitive_Biases
• Korteling, J. E., Van der Boer-Visschedijk, G. C., Blankendaal, R.A.M., Boonekamp, R. C. & Eikelboom A. R. (2021). Human-versus artificial intelligence- (conceptual analysis), Frontiers in Artificial Intelligence, Vol.4, Article No. 622364, p.1-13, Access Address (04.02.2022) doi: 10.3389/frai.2021.622364
• Langley, P. (2011). The changing science of machine learning. Machine Learning. 82 (3): pp.275-279. DOI:10.1007/s10994-011-5242-y.
• Lin, Y. & Yu, Z. (2023). A bibliometric analysis of artificial intelligence chatbots in educational contexts", Interactive Technology and Smart Education, Vol. Ahead-of-print No. ahead-of-print. DOI: https://doi.org/10.1108/ITSE-12-2022-0165
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. & Shannon, C. E. (1955). A proposal for the Dartmouth summer conference on artificial intelligence, p.1-13. Conference Announcement, 31 Aug. 1955. http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf
• Medeiros, N. (2014). eLRTS: An Old Friend In New Dres, Association for Library Collections and Technical Services. Library Resources & Technical Services, Vol. 58, No. 4, pp.218-219. Open Access Database, American Library Association Institutional Repository (ALAIR). Library Resources & Technical Services, Vol. 58, No. 4 (ala.org)
• Mike, K. & Hazzan, O. (2023). What Is Data Science? February 2023 | Vol. 66 | No. 2, pp.12-13, Open Access Communications of the ACM. DOI: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3575663
• Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.
• Moravec, H. (2024). Moravec’s paradox. From Wikipedia, the free encyclopedia, p.1. Access Address (13.07.2023): https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec%27s_paradox
• Nilsson, N. (1965). Learning Machines: Foundations of Trainable Pattern-Classifying Systems. McGraw-Hill, New York.
• Nowicki, M., Górski, L. & Bala, P. (2021). PCJ Java library as a solution to integrate HPC, Big Data and Artificial Intelligence workloads, Vol.8, Issue.1, pp.1-21. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00454-6
• Onedio Artificial Intelligence-AI. (2023). Access Address: https://onedio.com/haber/gectigimiz-yil-teknoloji- dunyasinda-ne-oldu-2022-teknoloji-trendlerini-inceliyoruz-1123544
• Pirim, A. G. H. (2006). Yapay zekâ. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 1(1), s.81-93. DOI: https://doi.org/10.19168/jyu.72783
• Saarikko, T., Westergren, W. H. & Blomquist, T. (2020). Digital transformation: Five recommendations for the digitally conscious firm. Business Horizons, 63(6), 825–839. DOI: 10.1016/j.bushor.2020.07.005.
• Samuel, A. (1959). Some studies in machine learning using the game of checkers". IBM Journal of Research and Development. 3 (3): 210-229. DOI: 10.1147/rd.33.0210.
• Shasha, D. & Cathy, L. (2004). John Mccarthy: the uncommon logician of common sense Excerpt from Out of their Minds: the lives and discoveries of 15 great computer scientists by Dennis Shasha and Cathy Lazere, Copernicus Press August 23, 2004 p.1-10.
• Sivri, E. (2023). Kütüphanelerde yapay zekâ’nın geleceği: Farklı alanlardaki potansiyel uygulamalar ve yeni kullanım alanları oluşturma. Library Archive and Museum Research Journal, 4(2), 175-184. DOI: https://doi.org/10.59116/lamre.1299783
• Skinner, R. E. (2012). Building the Second Mind: 1956 and the Origins of Artificial Intelligence Computing, University of California at Berkeley, ISBN-13: 9781476357638. URL: https://escholarship.org/uc/item/88q1j6z3
• Statistia (2024). World Wide Data Statistia. Access Address (19.07.2023): https://www.statista.com/statistic/871513/word-widedata/created
• Sutton, R. S. & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning (2nd ed.). Massachusetts: TheMITPress. ISBN: 978-0- 262-19398-6. URL: http://incompleteideas.net/book/RLbook2020trimmed.pdf
• Teigenes, V. (2020). “Intelligence Artificial -AI” 4th Industrial Revolution, Cambridge Stanford Books, p.1-132.
• Tellan, T. (2020). Duyarlı makine: Yapay zekânın olgunluk çağı. Yeni Medya, 2020(9), 142-146.
• Tonta, Y. & Madran, O. (2023a). Akademiden Notlar 102: Yapay Zekâ Çağında Bilgi Profesyonellerinin Rolü. Access Address (02.02.2024): https://www.youtube.com/watch?v=KU_5rO2A9Z0
• Tonta, Y. & Madran, O. (2023b). Akademiden Notlar 91: Yapay Zekânın Bilimsel İletişime Etkisi. Access Address (03.03.2024): https://www.youtube.com/watch?v=n9KvcxbUxD4
• Tonta, Y. & Madran, O. (2023c). Akademiden Notlar 101: Yapay Zekâ ve Bilgi Erişimin Geleceği. Access Address (02 Haziran 2023): https://www.youtube.com/watch?v=331n7XL_FQc
• Turing, A. M. (1950). I. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, p. 433– 460. DOI: https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
• Tutar, H. & Erdem, A. T. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri (1.baskı) [Scientific Research Methods (1st edition)]. Seçkin Yayınevi.
• Warwick, C., Terras, M., Galina, I., Huntington, P. & Pappa, N. (2008). "Library and information resources and users of digital resources in the humanities", Program: electronic library and information systems, Vol. 42 No. 1, pp. 5- 27. DOI: https://doi.org/10.1108/00330330810851555
• Zhongyi, W., Haihua, C., Chengzhi, Z., Wei, L. & Jian, W. (2023). JCDL 2023 Workshop: Innovation Measurement for Scientific Communication (IMSC) in the Era of Big Data. 2023 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL). DOI: 10.1109/jcdl57899.2023.00070 (pp.306-307)