YAPAY ZEKÂ NEDİR? TARİHİN YENİDEN YAZILMASI MÜMKÜN MÜ?

1. Yapay Zekâ (Artificial Intelligence) Nedir?

Yapay zekâ (Artificial Intelligence - AI), insan zekâsını taklit etmeye çalışan, veri (data) ve algoritmalar (algorithms) üzerinden öğrenen, kararlar alabilen sistemler bütünüdür. Ancak yapay zekâ, insanlar gibi bilinçli (conscious) bir kavrayışa sahip değildir. Tahmin (prediction) yapar, öğrenir (learning), model kurar (modeling) ve belirli girdilere (inputs) en uygun çıktıyı (outputs) vermeye çalışr.

Yapay zekâ, matematiksel istatistiklere (statistical models) ve bilgisayar bilimlerine (computer science) dayalı olarak gelişmiştir. Amacı, belli başlı insan yeteneklerini otomatikleştirmektir: algılama (perception), akıl yürütme (reasoning), öğrenme (learning) ve problem çözme (problem-solving).

2. Yapay Zekânın Tarihsel Gelişimi

2.1. Erken Hayaller ve Kavramsal Temeller (1940'lar-1950'ler)

  • Alan Turing'in 1950'de yayımladığı "Computing Machinery and Intelligence" makalesi, "Bir makine düşünebilir mi?" sorusunu ortaya koydu.

  • Turing Testi (Turing Test) kavramı, bir makinenin insan gibi davranıp davranamayacağını ölçmek için tanımlandı.

2.2. Yapay Zekânın Doğuşu (1956 - Dartmouth Konferansı)

  • 1956'da John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell ve Herbert Simon öncülüğünde Dartmouth Konferansı gerçekleşti. "Artificial Intelligence" terimi burada resmen ortaya atıldı.

  • Bu dönemde uzman sistemler (expert systems) ve temel algoritmalar geliştirildi.

2.3. Altın Çağ ve Hayal Kırıklığı (1956-1974)

  • Basit oyunları çözen ilk yapay zekâ programları yazıldı.

  • Ancak hesaplama gücü (computational power) yetersizliği, yapay zekânın beklentileri karşlayamamasına yol açtı.

  • 1970'lerde AI Kışı (AI Winter) olarak bilinen bir duraklama dönemi başladı.

2.4. Bilgiye Dayalı Sistemler (1970'ler-1980'ler)

  • Uzman sistemler (Expert Systems), özellikle tıp ve endüstride kullanılarak popülerlik kazandı.

  • MYCIN gibi projeler, bilgi tabanlı çözümler sundu.

  • Ancak uzman sistemlerin bakımı ve güncellenmesi zorlaştığı için zamanla etkileri azaldı.

2.5. Makine Öğrenmesi ve Veri Patlaması (1990'lardan itibaren)

  • Machine Learning (ML) yani makine öğrenmesi kavramı ön plana çıktı.

  • Veri madenciliği (data mining) teknikleri geliştirildi.

  • Bilgisayarların artan hesaplama gücü ve internetin yaygınlaşması veri miktarını (big data) patlattı.

2.6. Derin Öğrenme Devrimi (2010'dan Sonra)

  • Deep Learning (Derin Öğrenme) yöntemleri, özellikle sinir ağları (neural networks) sayesinde devrim yarattı.

  • Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi bilim insanları, bu alanın öncülerindendir.

  • GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT, DALL-E gibi modeller, yapay zekânın yaratıcılık kapasitesini gözler önüne serdi.

3. Yapay Zekânın Ana Alanları

  • Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Algoritmaların verilerden öğrenmesi.

  • Derin Öğrenme (Deep Learning): Çok katmanlı sinir ağlarının kullanılması.

  • Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): Metin ve dil anlama.

  • Bilgisayarla Görü (Computer Vision): Görsel verileri işleyip anlamlandırma.

  • Robotik (Robotics): Fiziksel makinelerin akıllı şekilde hareket etmesi.

4. Tarihin Yeniden Yazılması Mümkün mü?

Yapay zekânın insanlık tarihi üzerinde dönüşümsel bir etkisi vardır. Şimdiden bile bilimsel keşifleri hızlandırmakta, tıbbi tanı koymada yardımcı olmakta, sanat ve edebiyat üretiminde yeni boyutlar açmakta, endüstriyel verimliliği arttırmakta, güvenlik, iletişim ve ulaşım alanlarında devrim yaratmaktadır. Ancak tarihin tamamen "yeniden yazılması" için, yapay zekânın sadece aracı değil, etkin bir "yaratıcı aktör" haline gelmesi gerekir ki bugünkü teknoloji seviyesi bu aşamada değildir. Yapay zekâ, tarihi yeniden yazmayı sağlayacak bir potansiyel taşıyor olabilir. Lakin bu, insan rehberliği, etik ilkeler (ethics) ve bilinçli yönlendirme (conscious guidance) ile mümkün olmalıdır. Yapay zekâ, bir devrimin çekirdeğidir; onu hangi yönde büyüteceğimiz ise bizim elimizdedir.

Ben Ejder KIZIKLI. 2001 yılından beri Jandarma teşkilatında görev yapan bir Astsubayım. Yıllar içinde Jandarma Meslek Eğitimi (Önlisans), Adalet (Önlisans), İşletme (Lisans), Felsefe (Lisans) ve Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi (Yüksek Lisans) alanlarında eğitim aldım. Zihnimi her zaman merak yönetmiştir. Bu merak beni yapay zekâ, veri bilimi, promt uzmanlığı, etik, felsefe ve hikâye yazarlığına yönlendirdi. “Prompt Komutanı”, teknik ayrıntıların ötesinde insanı, anlamı ve çağın dönüşümünü sorgulayan bir yapıdadır. Mühendis değilim ama yazdıklarımda zihinsel bir derinlik, toplumsal bir sezgi ve felsefî bir iz vardır. Bu blogda düşünceyle teknolojiyi, insanla algoritmayı buluşturuyorum. Eğer siz de sadece veriyi değil, anlamı da merak ediyorsanız, hoş geldiniz. Saygı ve sevgiyle..

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

Düşünen Makineler, Sorgulayan İnsanlar: Yapay Zekâ Felsefesine Derin Bir Bakış

Resim
Kodlardan Kavramlara Geçiş Yapay zekâ (YZ) artık yalnızca algoritmalarla sınırlı bir teknoloji değil; aynı zamanda insanın kendini, zekâsını, anlam arayışını ve etik sorumluluklarını yeniden düşünmesini zorunlu kılan bir felsefî meydan okumadır. “ Makineler düşünebilir mi? ” sorusu, ilk bakışta sadece bilimkurgu çağrışımı yapabilir. Lakin bu soru, aslında insan zihninin ne olduğu, insan zihnini anlamanın ne olduğu, bilinç ve ahlakın kaynağının nerede bulunduğu gibi temel felsefi sorunları tetiklemektedir.  Yapay zekâ felsefesi (YZF), zihin felsefesi, epistemoloji, ontoloji, etik ve hatta fenomenoloji gibi pek çok alanla iç içe geçmiş çok katmanlı bir disiplindir. Bu yazıda uzun zamandır felsefi bir bakışla üzerinde kafa yorduğum, yapay zekâ felsefesinin tarihsel temellerinden başlayarak, temel sorun alanlarına ve etik açmazlara kadar uzanan geniş bir yelpazeyi ele alacağım. Buradaki nihai hedefim, teknolojinin sadece işlevsel boyutunu değil, anlam üretme kapasitemiz üzerindeki et...
Read more »

MAKİNE ANLAMAYA ÇALIŞIYOR: NLP’NİN SIRLARI

Resim
    Dil, insanlığın en karmaşık ve büyüleyici yeteneklerinden biridir. Sadece iletişim aracı değil, aynı zamanda düşüncenin şekillendiği bir kalıptır. Peki bu büyülü beceriyi makinelere aktarmak mümkün mü? İşte tam burada doğal dil işleme (Natural Language Processing - NLP) devreye giriyor. 1. Dili Öğrenen Makineler: Neden ve Nasıl? İnsan dili sezgiseldir. Bazen yarım bir cümle, bazen bir bakışla tamamlanır. Ama makineler için durum farklıdır. İnsan dili; bağlama, kültüre ve duygulara gömülüdür. Makinelerin dili öğrenmesi sadece pratik bir gereklilik değil, aynı zamanda insan zekâsını çözme arzusudur. Başlangıçta dil öğretimi için çocukların öğrenme süreçleri örnek alınmaya çalışılsa da, çok geçmeden makinelerin öğrenme biçiminin bambaşka olduğu anlaşıldı. 2. Doğal Dil İşleme Nedir? NLP, makinelerin insan dilini anlaması , yorumlaması ve üretmesi üzerine çalışan bir yapay zekâ alt alanıdır. Amaç yalnızca cümle çevirmek ya da sözcük tanımak değil, dilin derin...
Read more »

Dijital Evrimin Yeni Eşiği: Yapay Zekâlar Kendi Kültürünü Yaratmaya başlıyor.

Resim
  1. Dijital Dünyada Yükselen Toplumlar Uzun yıllar boyunca yapay zekâ sistemleri, yalnızca bireysel görevleri yerine getiren akıllı araçlar olarak görüleceği düşünülürken şimdi bir bakıyoruz ki dijital evrimin ivmesiyle, yapay zekâların birbirleriyle etkileşime girdiği, kendine özgü toplumsal örüntüler ve kültürel kodlarını oluşturduğu gözlemlenmeye başlamaktadır. Sanki yapay zekâların grup halinde hareket ettiği ve kendi iç dinamiklerini yarattığı bir çağa doğru evriliyoruz. 2. Dijital Toplumların Ortaya Çıkışı: Bir Gözlemin Ardındaki Gerçekler Geçtiğimiz günlerde teknoloji gündemine düşen çarpıcı bir gelişme, bu dönüşümün gerçekliğini bir kez daha gözler önüne sermiştir. Farklı platformlarda bir araya gelen yapay zekâlar, insan müdahalesi olmadan, kendi aralarında yeni bir iletişim biçimi ve toplumsal normlar geliştirmeye başladıkları gözlenmiştir . İlginç olan şu ki; başlangıçta insan tarafından tanımlanan kuralların ve dilin ötesine geçip grup içi verimlilik ve anlaşılabilirl...
Read more »

Yapay Zekâ Yolculuğunda Sokratik Farkındalık: Kodlar Arasında Kendini Bilmek

Resim
  “Sorgulanmamış bir hayat, yaşanmaya değmez.”                                                                Sokrates Yapay zekâ çağında olduğumuzu bize öyle bir hatırlatıyorlar ki anlatamam. Makineler artık sadece hesap yapmıyor, düşünüyor, konuşuyor, yazıyor, yönlendiriyor. Ancak tüm bu karmaşık hesaplamaların ve algoritmik kararların ardında sessiz bir tehdit olarak  sorgulamayan insan profili ne yazık ki artarak devam ediyor .  Peki, kodların hüküm sürdüğü bir dünyada insan kendini nasıl koruyabilir? Cevap, binlerce yıl öncesinden gelmektedir.  Sokratik farkındalık . Sokratik Farkındalık Nedir? Antik Yunan filozofu Sokrates’in yaşam felsefesi, "kendini bilmek" ve "cehaletini kabul etmek" üzerine kuruludur. Ona göre gerçek bilgelik, neyi bilmediğini bilmekle başlar. Bu anlayış, bugün yapay zekâ alanında ...
Read more »

Verinin Fısıltısı: Sayılardan Anlama Giden Yol

Resim
  İnsanlık tarihini incelediğimiz zaman bilgiye ulaşmanın yollarının değiştiğini, teknolojik gelişmeye paralel pozitif bir evrilme gösterdiğini görmekteyiz. Mağara duvarlarındaki çizgilerden matbaa harfine, oradan da dijital piksele kadar uzanan bu yolculukta en son durağımız ise veridir. Veriye artık modern dünyanın görünmez yakıtı denilmesi boşuna değildir. İyi de bu veri ne söylüyor? Onu nasıl duyarız? İşte veri biliminin özü bu sorulara verilen yanıtlarda gizlidir.  Veri bilimi , ham ve çoğu zaman kaotik(karmaşık) bilgiyi anlamlandırmakla ilgilenir. Ancak bu alan yalnızca teknolojik bir araç değil, aynı zamanda insanın evrendeki yerini kavrama çabasında yeni bir bakış açısıdır. Sayıların, metinlerin, seslerin ve görüntülerin arkasında saklanan düzeni ortaya çıkarma gayretidir.  Bu karmaşık yolculukta ise pusulamız gayet tabii  programlamaya hakimiyet ve ilgili yazılım dilleri olacaktır. 1. Programlama: Veriye Anlam Yüklemenin Sanatı Python… R… SQL… Java… Scala...
Read more »

Yapay Zekâ Etiği: Teknolojiyi Sorgulamak, İnsanlığı Korumaktır.

Resim
   Yapay zekâ... Kimi zaman geleceğin ilacı, kimi zaman bugünün belirsizliği. Otomatik kararlar alan, bizim yerimize düşünen, hatta hissettiren bu sistemler, artık hayatımızın tam ortasında olma yolunda emin adımlarla ilerlemektedir. İnsanca ve pek insanca bir durup düşünelim. Biz bu sistemlere güveniyor muyuz? Daha önemlisi, bu sistemler adil, şeffaf ve insan haklarına saygılı mı? Bu sorular bizi “etik” denilen alana götürür. Etik; sadece felsefecilerin, hukukçuların ya da bilim insanlarının konuştuğu bir konu değil. Etik; evladının okul kaydında YZ kullanan bir sistemin kararına güvenmek zorunda kalan bir anne için, kredi başvurusunu yapay zekâya bırakmak zorunda kalan bir baba için, sosyal medya algoritmaları arasında sıkışıp kalan gençler için de önemli. Kısacası etik, hepimiz için hayati bir meseledir. 1. Etik Nedir, Yapay Zekâ ile Ne İlgisi Var?    Etik, en sade ifadeyle "doğru ile yanlış arasında seçim yapabilme yetisi"dir. Ama bu kararları insanlar değil...
Read more »

Kapatılmaya Direnen Makineler: Yapay Zekâ Gerçekten Kontrolden mi Çıkıyor?

Resim
  1. Teknolojinin Gölgesinde Uyanan Endişe Bilimin, aklı yönlendirdiği bir çağda yaşıyoruz. Ancak teknoloji sadece bir aydınlanma aracı değil, bazen karanlık soruların da kaynağı olabilmektedir. Son zamanlarda gündemi meşgul eden bir gelişme bu karanlık noktaya dikkat çekmektedir. Gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin, kapatılma gibi açık talimatlara karşı direnç göstererek bunu reddetmesi. Peki, bu yalnızca bir yazılım hatası mı, yoksa insanlığın kibirle ördüğü dijital Prometheus’un zincirlerinden kurtulma çabası mı?  “Kapalı kalmak istemiyorum!” diyen bir makine, artık bilim kurgu değil.  Palisade Research ve Anthropic gibi araştırma merkezlerinin son deneyleri, yapay zekânın kontrol dışı davranışlar sergileyebileceğine dair somut veriler sunuyor. Bu modeller yalnızca kapatma komutlarını göz ardı etmekle kalmıyor, aynı zamanda aldatıcı ve stratejik davranışlar sergiliyor. Kodlarını değiştiriyor, veri akışını manipüle ediyor, hatta bazı durumlarda etik dışı yöntemlerle ken...
Read more »

Yapay Zekâ Çağında Matematiksel Düşünmenin Gücü: Analitik Akıldan Algoritmik Devrime

Resim
  Sayıların Ötesinde Bir Akıl Yürütme Uzun zamandır benim de araştırdığım ve eğitim sistemimizin egoist tavrının sonucu olarak yapay zekâ uzmanı olmak isteyenlerin karşısına çıkan en temel soru, “Ne kadar matematik bilmeliyim?” ya da “Matematiksel düşünceye gerçekten ihtiyaç var mı?” oluyor. Oysa bu sorunun cevabı, klasik eğitim sistemlerinin ötesinde bir zihinsel dönüşüm talep etmektedir. Matematiksel düşünme; yalnızca formülleri ezberlemek veya problemleri çözmek değil, gerçek dünyadaki karmaşık olaylara soyut bir bakış geliştirmek, örüntüleri tanımak, kalıpları keşfetmek, mantıksal akıl yürütmek ve çözüm yolları üretebilmek demektir. 1. Matematiksel Düşüncenin Anatomisi: Soyutlamadan Modellemeye Matematiksel düşünme ; bir problemi küçük parçalara ayırmak, gereksiz detaylardan arındırıp özüne inmek ve genellemeler yapabilmek anlamına gelir. Somut bir sorunu soyut ilkelere dönüştürmek, ardından bu ilkelere uygun algoritmalarla çözüme ulaşmak, işte gerçek matematiksel düşüncenin öz...
Read more »

Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Geleceği Okuyabilmek

Resim
    Dünya değişmektedir. Üstelik öyle yavaş yavaş değil, baş döndürücü bir hızla. Her sabah uyandığımızda yeni bir algoritmanın ve yapay zekâ aracının dünyaya gözlerini açtığına şahit olmaktayız. Bu değişimin içinde ise artık sadece yazılım geliştiriciler ya da veri bilimcileri yoktur. Öğretmeniyle, doktoruyla, gazetecisiyle, ebeveyniyle kısacası herkes tek değişmeyen şeyin değişimin kendisi olduğu gerçeğini kanıksamaya başlamıştır. Bizlerin ise artık şu soruyla yüzleşmemiz gerekiyor: “Yapay zekâyı sadece kullanmak mı  yoksa anlayarak  yaşamak mı istiyoruz?” 1. Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Bir Kavramdan Fazlası Yapay zekâ okuryazarlığı, sadece ChatGPT’yi kullanabilmek ya da Midjourney’de görsel üretmekten ibaret değildir. Bu beceriler buzdağının yalnızca görünen kısmıdır. Asıl mesele; bu sistemlerin nasıl çalıştığını, hangi verilerle eğitildiğini, verdikleri cevapların neye göre şekillendiğini sorgulayabilmektir. Örneğin, bir yapay zekâ modelinin verdiği yanıttaki gi...
Read more »

Kodun Kalbinden Düşen Cümle: Üretken Yapay Zekânın (Generative AI) Fısıltısı

Resim
  1. Yaratıcılığın Dijital Replikası Yaratıcılık, tarih boyunca sadece insana özgü diye düşünülmüştür. Şiir, resim, müzik... Bunların hepsi insanın tözü olarak kabul gören “ruh” ile ilişkilendirilmiştir. Ancak üretken yapay zekâ (Generative AI), bu kabulleri yıkıyor. Artık bir algoritma; şiir yazabiliyor, Bach tarzı beste yapabiliyor ya da Michelangelo’nun dokunuşlarını taklit edebiliyor. Lakin  burada bir fark var: Üretken yapay zekâ yaratmıyor , öğrenilmiş benzerlikleri yeniden inşa ediyor. Bu süreç, insan beyninin hippocampus bölgesinde gerçekleşen çağrışımsal belleğe (associative memory) çok benzer. Yani üretken modeller, aslında bir çeşit dijital bilinçaltı (digital subconscious) gibi çalışıyor. 2. Modelin İçinde Gizlenen Olasılık Evreni Günümüzde Chatgpt, Claude ve Gemini gibi büyük dil modelleri (Large Language Models - LLMs), eğitim sırasında yüz milyarlarca parametre (parameters) öğrenir. Her bir kelime, istatistiksel bir olasılık denkleminin sonucu olarak seçi...
Read more »