Twitter
Visit Us
YOUTUBE
YOUTUBE
LINKEDIN
Share

Bilgi denince aklıma eski, küçük bir konuşma gelir hep. Doktora sırasındaydı, Romanyalı bir arkadaşım dedi ki “Annem, çocukluğumda “Bir gün, birileri sahip olduğun her şeyi elinden alabilir ama buradakileri, kafasını işaret ederek, asla” demişti.” Annesine hayran olmuştum; bir çocuğa bilginin önemi bu kadar etkili bir şekilde daha başka nasıl anlatılabilir ki?

Bilgi ve ikizi bilim öncelikle güçtür. Bir ülkenin en önemli güvenlik unsurlarının başındadır istihbarat çünkü bilgi kaynaklıdır. Günümüzde, bilgi çağında,  sıradan bir insanın ziyaret ettiği web sayfasının hatta ekranın hangi köşesine baktığının bile bilgi olarak bir değeri varken, insanlar her türlü bilgiyi toplayıp, değerlendirmeye çalışırken, bunlardan yeni bilgiler üretmeye çabalarken, bunun bilimi yapılırken, “bilimi” gereksiz görüp sadece “uygulamadan” bahsetmek, çağın gereklerini okuyamamak olduğu kadar “yapmanın” da önüne set çekmektir. Bilmeden yapılmaz. Bilgiye ve bilime alerji duyma lüksü bu çağda maliyeti yüksek bir lükstür.

Örneğin, bir bulut teknolojisi şirketi mantar gibi yerden bitmemiştir, yapalım demekle de yapılmamıştır. Yıllar öncesinin bilimsel bir projesi olarak başlamıştır, doktora öğrencileri ve akademisyenler hem bildiklerini uygulamış hem de yeni bilimsel yöntemler geliştirmiştir, üzerine patentler alınmıştır ve çok sonraları da başarılı bir şirkete evirilmiştir. Bilim üretemeyen toplumlar da bu teknolojileri anlayabilmeyi bile değil de sadece kullanabilmeyi tercih eder hale gelmiştir.

Birleşmiş Milletler Genel Sekreterliği’nin Bilimsel Danışma Kurulu, Temmuz 2015’teki açıklamalarında bilim, teknoloji ve inovasyona yapılan yatırımın GSYİH’nın %3,5 seviyesinin başarılı ve sürdürülebilir gelişmişlik için kıstas olduğunu belirtiyor. 2014 yılında Türkiye’de AR-GE yatırımlarının GSYİH’deki payı %1’dir (198$ – kişi başı). Aynı yıl için, Güney Kore, İsrail, Japonya, Almanya ve ABD için bu oranlar, sırasıyla, %4,3 (1518$), %4 (1361$), %2,8 (1344$), %2,8 (1313$) ve %2,7 (1442$) dir.

Burada, Japonya’nın yatırım seviyesi çok iyi olsa da, 2016 Nobel Fizyoloji veya Tıp Ödülü’nü alan Japon biyolog Yoshinori Ohsumi, 4 Ekim 2016 tarihinde bir gazeteye verdiği röportajında Japonya’da temel bilimsel araştırmalara yapılan yatırımın kesinlikle yetersiz olduğu ve böyle devam ederse, Japonya’da bilimin içinin boşalacağı vurgusunu ve uyarısını yapıyor. Devamında, pratikteki faydalarından bağımsız bir şekilde, bilime, bilim olarak önem vermenin gerektiğini,  bilimde çabuk ve bir yerlerde kullanılmak üzere araştırmalara yoğunluk vermenin riskli olacağını, bazı araştırmaların sonuçlarının uzun zaman alacağını ve bazılarının da faydalarının görülmesi ve uygulama alanına girmelerinin 10 hatta 100 yıl alabileceğini söylüyor.

Gerçekten de Riemann’ın 1854 geliştirdiği eliptik geometri, Einstein’ın genel görelilik kuramında (1905) ihtiyacı olan araç olarak karşımıza çıktı ve belki de, Öklid dışı geometrilerin öneminin anlaşılmasının başlangıcı oldu.

“Bilim yapmak” ve “uygulama yapmak” çerçevesinde, bu yazıda, bilimden bahsederken kasıt “bir sonuç elde etmeyi hedeflemeden ya da sonucunda bir uygulama beklentisi olmaksızın” yapılan araştırmalardır yani temel bilimsel araştırmalar ki bunlar uygulamalı bilim alanlarında da olabilir. Bu tür araştırmalar uzun vadeli ve faydaları/sonuçları önceden öngörülemeyecek türden olduğu için genellikle hükümetlerin/devletlerin desteğiyle üniversitelerde veya ulusal laboratuvarlarda yapılır. Özel sektördeki AR-GE çalışmaları da daha çok bu araştırmalar üzerine temellenir. Günümüzde çok yavaş da olsa, özel sektörün bile temel bilimsel araştırmalarda rol almaya başlaması söz konusu olmaktadır ve bu durum, bilime dayalı başlangıç-şirketlerin (start-up) varlığı sonucu ortaya çıkmaktadır. Yine de, bilimsel araştırmaları desteklemesi gereken asıl unsur hükümetler ve devletlerdir.

ABD’de the science coalition adında, üyeleri üniversiteler olan, bir organizasyon var ve hedefleri federal hükümetin temel bilimsel araştırmalara yatırımının devamlılığının ekonomiyi canlandırmak, inovasyonu kamçılamak ve ülkelerinin küresel rekabet gücünü artırmak için önemini vurgulamak. Bu amaçla, geçmişte yapılan yatırımların meyvelerinin nasıl gelişmişlik, ekonomi, rekabet gücü vb. alanlarda alındığına, nasıl endüstride gerçekleştirilen AR-GE çalışmalarının temelinde üniversitelerdeki ve ulusal laboratuvarlardaki temel bilimsel çalışmaların yattığına ve bu yatırımlar devam etmezse, geleceğin 20 yılında gerekli olacak icatların başka ülkelerden geleceğine vurgu yaparlar.

Ülkemizdeki bilgi ve bilime hâlihazırdaki tavır iç açıcı olmadığı için asıl ihtiyacımız olan bilgiye ve bilime verilen önemin ve desteğin artırılması, bunun toplumda yaygınlaştırılması ve bu sayede, kullanımlarının da etkinleştirilmesidir. Bize bir söylem gerekliyse “Hem bilim yapacağız, hem de uygulama” en iyisidir. Bilgiye ve bilime önem vermeyip sadece uygulamaya odaklanmanın sakıncalı bir başka tarafı da vardır ki bu, toplumsal olarak (en azından, iş dünyasında) bilimsel gelişmelerin, yeni tekniklerin ve teknolojilerin takip edilmemesi, desteklenmemesi ve önemsenmemesi ile birlikte yeniliklerin iş hayatına ve ülke kalkınmasına olumlu etkilerinin de önünün kesilmesidir.

Örneğin, ülkemizde ilk Endüstri Mühendisliği bölümü 1969 yılında kurulmasına rağmen günümüzde bile verimlilik çalışmaları yeterince yaygınlaştırılamamıştır, KOBİ’lerde olduğu gibi. Bu sadece işletmeleri kârlılık anlamında ilgilendiren bir durum da değildir çünkü kötü kullanılan ülke kaynaklarıdır ve ekonomiye giremeyen kaçmış kârlılık veya yeni yatırım imkânlarıdır. Verimlilik konusunda böyle bir bilgi eksikliğinin ya da bilgiyi önemsememenin, bilimsel gelişmeleri önemseyen, takip eden ve uygulayan bir toplumda olmaması gerekir.

Yaklaşık üç yıl önceydi. Bir tanıdığım Amerika’da otomatik öğrenme (machine learning) konusuna merak salmış, öğrenmiş, bir ürün geliştirmiş ve hatta burada bir şirket kurup tanıtmaya çalışmıştı. Benim konuyla tanışmam 2004’lerdeydi ve o zaman da çok önemli uygulamaları olmasına rağmen izleyen yıllarda çok daha popüler olmuştu bu konu. Doğal olarak konuyla ilgili konuşuyor ve neler yaptığı ile ilgileniyordum. Öğrendiğim kadarıyla, konunun ve ürünün öneminin anlaşılamaması büyük problemdi. Belki de otomatik öğrenmenin adını hiç duymadıkları için ya da kullananlara şahit olmadıkları için, görüşülen kişiler kendilerine sunulan “müşterilerini öğrenme” fırsatını değerlendirememişlerdi…

Elbette ki uygulamalar çok önemlidir ve mutlaka desteklenmelidir ve her yeni uygulama da aslında yeni bir bilimsel araştırma fırsatına da dönebilir ama bir yandan da bilim üretmeye devam etmek gerekir. Özgün uygulamalar yapabilmek için başkalarının ürettiği bilimi yeterli görmek değil kendi bilimsel üretimimizi artırmak gerekir. Bilim yapmadan uygulamadan bahsetmek, biraz da, vitrininde kendi tasarladığı takımları sergileyen bir mobilyacı olmak yerine ikinci el mobilya satmayı tercih etmek gibidir.

“Hem bilim yapacağız, hem de uygulama” söylemi en iyisidir.