Yapay Zeka, Kritik ve Klinik: Nörobilim Araştırmaları Perspektifinden Toplum, Teşhis ve Tedavi

Bu makalede, yapay zeka araştırma ve uygulamaları bağlamında ortaya çıkmakta olan sağlıkta dijital dönüşüm meselesinin, insan toplumları ile zeki makinaların bu güncel etkileşimi yoluyla üretmekte olduğu yeni toplumsal perspektif incelenmektedir. Bu sorunsalın incelenmesi vasıtasıyla teşhis ve tedavi süreçlerinin günümüzdeki biçimlenişinin toplumsal değişim bakımından ne ifade ettiğini anlayabilmek amaçlanmaktadır. Ana sorunsalı çözümlemek üzere teorik bir çerçeve olarak nörobilim araştırmaları açısından konuya yaklaşılmıştır. Söz konusu teorik çerçeve, nörobilim araştırmalarındaki organik sinir ağlarının yapısını, yapay zeka çalışmalarında yapay sinir ağlarını geliştirmekte kullanan, bağlantılar ve etkileşimler üzerine sosyal göndermeleri de bulunan bir bakış açısıdır. Bu bakış açısı aynı zamanda makalenin, yaşamın bağlantısal bütünlüğü olarak tanımlanan fikirsel temelini oluşturmaktadır. Bu fikirsel temeli açıklayabilmek üzere kritik ve klinik kavramları ile araştırma amacında yer bulan teşhis ve tedavi süreçlerinin yeniden biçimlenişi, birbirine ilişkilendirmek suretiyle yöntemsel bir işleyiş geliştirilmiştir. Sağlıkta dönüşümün yeni bilimsel ve toplumsal koşullarıyla kavranabilmesi, dijitalleşen toplumu tıp açısından çözümleyebilmek için önem arz etmektedir. Bağlantısallık temelli bir toplumsallık içinde gerçekleşen bu dönüşümün, sağlık alanında dijitalleşme açısından insanın ve teknolojinin bir araya geldiği yeni bir toplumsallığın ipuçlarını sunan bir bileşim olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Yapay Zeka, Tıp, Nörobilim, Bağlantısallık, Kritik, Klinik

Artificial Intelligence, Critical and Clinical: Society, Diagnosis and Treatment from the Perspective of Neuroscience Research

This article examines the new social perspective that the digital health transformation issue, which is emerging in the context of artificial intelligence research and applications, is produced through this current interaction of human societies and intelligent machines. By examining this problematic, it is aimed to understand what the current formation of diagnosis and treatment processes means in terms of social change. In order to analyze the main problematic, the subject has been approached in terms of neuroscience research as a theoretical framework. The theoretical framework in question is a perspective that uses the structure of organic neural networks in neuroscience research to develop artificial neural networks in artificial intelligence studies and has social references on connections and interactions. This point of view also constitutes the intellectual basis of the article, which is defined as the interconnected whole of life. A methodical operation has been developed by associating the critical and clinical concepts to clarify this intellectual basis, with the remodeling of the diagnosis and treatment processes that took place in the research aim. Understanding the transformation in health with its new scientific and social conditions is important in order to analyze the digitalized society in terms of medicine. It has been determined that this transformation, which takes place in an interconnectivity-based sociality, is a combination that offers clues of a new sociality in which human and technology come together in terms of digitalization in the field of health.

Keywords:

Artificial Intelligence, Medicine, Neuroscience, Interconnectivity, Critical, Clinical,

PDF

___

Aerts, H., Schirner, M., Dhollander, T., Jeurissen, B., Achten, E., Van Roost, D., Ritter, P. ve Marinazzo, D. (2020). Modeling brain dynamics after tumor resection using The Virtual Brain. NeuroImage, 213, 1-13.
Amunts, K., Knoll, A. C., Lippert, T., Pennartz, C. M. A., Ryvlin, P., Destexhe, A., Jirsa, V. K., D’Angelo, E. ve Bjaalie, J. G. (2019). The Human Brain Project - Synergy between neuroscience, computing, informatics, and brain-inspired technologies. PLoS Biology, 17(7), 1-7.
Baker, C., Saxe, R. ve Tenenbaum, J. (2011). Bayesian theory of mind: modeling joint belief-desire attribution. L. Carlson, C. Hoelscher ve T.F. Shipley (Ed.), Proceedings of the 33rd Annual Conference of Cognitive Science Society, Vol. 33 içinde (s. 2469-2474). Austin, Texas: Cognitive Science Society.
Bilge, U. (2007). Tıpta yapay zeka ve uzman sistemler. 4. Tıp Bilişimi Kongresi içinde (s. 113-118). Tıp Bilişimi Kongresi, Antalya.
Bjerke, I. E., Øvsthus, M., Papp, E. A., Yates, S. C., Silvestri, L. ve Fiorilli, J. (2018). Data integration through brain atlasing: Human Brain Project tools and strategies. European Psychiatry, Vol. 50: Workshop on Schizophrenia and Other Mental Disorders, 70-76.
Braidotti, R. (2014). İnsan sonrası. (Ö. Karakaş, Çev.). İstanbul: Kolektif Kitap.
Buchanan, W., Thuemmler, C., Spyra, G., Smales, A. ve Prajapati, B. (2017). Towards trust and governance in integrated health and social care platforms. C. Thuemmler ve C. Bai (Ed.), Health 4.0: How Virtualization and Big Data are Revolutionizing Healthcare içinde (s. 219-231). Cham, Switzerland: Springer Nature.
Byrne, D. (2001). Complexity theory and the social sciences: an introduction. London: Taylor & Francis Group.
Carter, M. (2007). Appendix II: glossary of terms. Minds and Computers: An Introduction to the Philosophy of Artificial Intelligence içinde (s. 211-217). Edinburgh: Edinburgh University Press.
Chauvet, J.-M. (2018). The 30-year cycle in the AI debate. ArXiv, abs/1810.04053.
Çetin, S. (2019). Yapay zeka çağında hukuk. İstanbul, Ankara ve İzmir Baroları Çalıştay Raporu. İstanbul.
Deleuze, G. (1998). Literature and life. (D. W. Smith ve M. A. Greco, Çev.). Gilles Deleuze Essays: Critical and Clinical içinde (s. 1-6). London: Verso.
Deleuze, G. (2010). Nietzsche. (İ. Karadağ, Çev.). İstanbul: Otonom Yayıncılık.
Deleuze, G. & Guattari, F. (2001). Felsefe nedir. (T. Ilgaz, Çev.). İstanbul: Yapı Kredi Yayınları.
Ekmekçi, P. E. & Arda, B. (2020). Artificial intelligence and bioethics. Cham, Switzerland: Springer Nature.
Evers, K., Salles, A., Farisco, M. ve Sallin, K. (2020). Neuroscience & human identiy. Neuroethics & Philosophy içinde. https://www.humanbrainproject.eu/en/social-ethical-reflective/about/neuroethics-philosophy/
Foucault, M. (2005). Hakikat ve İktidar. (O. Akınhay, Çev.). Entelektüelin Siyasi İşlevi, Seçme Yazılar 1 içinde (s. 59-85). İstanbul: Ayrıntı Yayınları.
Grech, V. ve Scerri, M. (2020). Artiﬁcial intelligence in medicine. Early Human Development, 145, 1-3.
Holzinger, A., Langs, G., Denk, H., Zatloukal, K. ve Müller, H. (2019). Causability and explainability of artificial intelligence in medicine. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 9(4), 1-13.
Jumelle, A. K. L. ve Ispas I. (2015). Ethical issues in digital health. S. A. Fricker, C. Thümmler ve A. Gavras (Ed.), Requirements Engineering for Digital Health içinde (s. 75-93). Cham, Switzerland: Springer International Publishing.
Kılıç, T. (2019). A brain inspired view of life: the scientific, social and cultural implications of interconnectivity and complexity. IEEE 18th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI*CC) içinde (s. 97-102). IEEE International Conference, Milan.
Kuhn, T. S. (1991), Bilimsel Devrimlerin Yapısı, (N. Kuyaş, Çev.) İstanbul: Alan Yayıncılık.
MacCormack, P. (2018). Posthuman ethics. R. Braidotti ve M. Hlavajova (Ed.), Posthuman Glossary içinde (s. 345-346). London: Bloomsbury Academic.
Marcus, G. ve Davis, E. (2019). Rebooting AI: building artificial intelligence we can trust. New York: Vintage Books.
Müller, M. G., Papadimitriou, C. H., Maass, W. ve Legenstein, R. (2020). A model for structured information representation in neural networks of the brain. eNeuro, 7(3), 1-17.
Nietzsche, F. (1979). The philosopher as cultural physician. (D. Breazeale, Ed. ve Çev.), Philosophy and Truth: Selections from Nietzsche’s Notebooks of the Early 1870’s içinde. Atlantic Highlands, N.J.: Humanities Press.
Nietzsche, F. (2001). İyinin ve kötünün ötesinde: bir gelecek felsefesini açış. (A. İnam, Çev.) İstanbul: Yorum Yayınevi.
Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: a new synthesis. Burlington, Massachusetts: Morgan Kaufmann Publishers.
Ormond, J. (2019). Fathers of the deep learning revolution receive ACM A.M. Turing Award: Bengio, Hinton and LeCun ushered in major breakthroughs in artificial intelligence. Association for Computing Machinery, 2018 ACM A.M. Turing Award. https://www.acm.org/media-center/2019/march/turing-award-2018.
Pearl, J. (2018). Interview Ford-Pearl. M. Ford (Ed.), Architects of Intelligence içinde (s. 356-373). Birmingham: Packt Publishing.
Pearl, J. ve MacKenzie, D. (2018). The book of why: the new science of cause and effect. New York: Basic Books.
Pokorny, C., Ison, M. J., Rao, A., Legenstein, R., Papadimitriou, C. H. ve Maass, W. (2020). STDP forms associations between memory traces in networks of spiking neurons. Cerebral Cortex, 30(3), 952-968.
Purtova, N., Kosta, E. ve Koops, B-J. (2015). Laws and regulations in digital health. S. A. Fricker, C. Thümmler ve A. Gavras (Ed.), Requirements Engineering for Digital Health içinde (s. 47-74). Cham, Switzerland: Springer Publishing.
Russell, S. (2019). Human compatible: artificial intelligence and the problem of control. New York: Viking Penguin.
Savage, N. (2019). Brain work: large-scale national research projects hope to reveal the secrets of the human brain. Nature, 574, Spotlight on Neuroscience, 49–51.
Shanahan, M. (2015). The technological singularity. Massachusetts: MIT Press.
Smith, D. W. (1998). Introduction. (D. W. Smith ve M. A. Greco, Çev.). Gilles Deleuze Essays: Critical and Clinical içinde (s. xi-liii). London: Verso.
Soares, N. (2015). Formalizing two problems of realistic world-models. MIRI Technical Report 2015-3. Berkeley, California: Machine Intelligence Research Institute. https://intelligence.org/files/RealisticWorldModels.pdf.
Thuemmler, C. (2017). The case for Health 4.0. C. Thuemmler ve C. Bai (Ed.), Health 4.0: How Virtualization and Big Data are Revolutionizing Healthcare içinde (s. 1-22). Cham, Switzerland: Springer Nature.