Mehmet Serdar Tufan / Serhat Buhari Baytekin
Bir sabah uyanıyorsunuz ve telefonunuz size günün hava durumunu bildiriyor. Spotify, modunuza uygun bir çalma listesi öneriyor. Ofise giderken Google Maps sizi en az trafik olan yola yönlendiriyor. Bunların hepsi sıradan geliyor, değil mi? Aslında fark etmeden yapay zekâ destekli bir dünyada yaşıyoruz. Ancak bu gelişmeler, birkaç on yıl öncesine kadar bilim kurgu romanlarının ötesine geçemiyordu. Yapay zekânın hikâyesi yalnızca teknolojik bir gelişim değil, aynı zamanda insanın kendi zekâsını ve sınırlarını yeniden tanımlama çabasının bir ürünü.
İnsanlık tarihine baktığımızda, zekâyı taklit etme ve mekanik varlıklar yaratma arzusu çok eskiye dayanıyor. Antik Yunan mitolojisinde, tanrıların yarattığı bronz dev Talos, Girit adasını korsanlardan koruyan bir otomaton olarak tasvir edilir. Ancak, bu hayaller yalnızca Batı dünyasına özgü değildi. İslam Altın Çağı olarak bilinen dönemde, Müslüman bilim insanları mekanik mühendislik ve otomasyon alanında çığır açıcı çalışmalar yaptılar. Özellikle 12. yüzyılda yaşamış olan El-Cezerî, otomasyonun öncülerinden biri olarak kabul edilir.
EL-CEZERİ’DEN İLHAM ALAN LEONARDO DA VİNCİ
El-Cezerî, Kitabü’l Hiyel (Mekanik Hareketlerden Mühendislikte Faydalanma Kitabı) adlı eseriyle bilinir ve bu kitap, otomatik makineler ve su saatleri gibi birçok yenilikçi tasarımı içerir. El-Cezerî’nin tasarladığı otomatik su saatleri ve programlanabilir müzik aletleri, modern robotik biliminin temel taşlarını oluşturur. En dikkat çekici icatlarından biri, otomatik çalışan bir kahya robotudur. Bu cihaz, bir hizmetkâr gibi su dökebilir ve şerbet servisi yapabilirdi. Bu tür icatlar, yalnızca dönemin teknolojik seviyesini değil, aynı zamanda insanın makineler aracılığıyla zekâ ve işlevselliği taklit etme konusundaki tutkusunu da ortaya koymaktadır.
El-Cezerî’nin çalışmaları, Leonardo da Vinci gibi Rönesans dönemi mucitlerine ilham kaynağı olmuştur. Bu mekanik sistemler, yapay zekâya giden yolda ilk somut adımlar olarak kabul edilebilir. Ancak bu makineler, belirli görevleri yerine getiren otomasyon sistemleriydi; öğrenme veya karar verme yetilerine sahip değillerdi. Yapay zekânın modern anlamda gelişimi ise 20. yüzyılın ortalarına kadar uzanır.
BİR MAKİNE DÜŞÜNEBİLİR Mİ?
İngiliz matematikçi Alan Turing, yapay zekânın temellerini atan isim olarak kabul edilir. 1950 yılında yayımladığı “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesinde, ünlü Turing Testi’ni tanıttı. Turing, “Bir makine düşünebilir mi?” sorusunu ortaya atarak, bir bilgisayarın zeki olup olmadığını değerlendirmek için bir kriter geliştirdi. Bu testte, bir insan ve bir makine arasında yazılı bir sohbet gerçekleşir ve eğer makinenin cevapları insanınkilerden ayırt edilemezse, o makine ‘zeki’ kabul edilir.
1956 yılında, Dartmouth Konferansı yapay zekânın resmi doğuşu olarak kabul edilir. Konferansa katılan John McCarthy, Marvin Minsky ve Claude Shannon gibi öncü bilim insanları, yapay zekâ araştırmalarının temelini atarak “Her yönüyle insan zekâsını simüle edebilecek makineler yaratılabilir” fikrini savundular. Yapay zekâ araştırmalarının ilk yıllarında büyük umutlar vardı; ancak bu umutlar kısa sürede hayal kırıklıklarına dönüştü.
Türkiye’de yapay zekâ konusundaki tartışmaların başlangıcı 1959 yılı gibi erken bir dönemde gündeme gelmiştir. Bu yıl, ünlü Türk matematikçisi Ord. Prof. Dr. Cahit Arf, Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” başlıklı bir konferans vermiştir. Arf, makinelerin insan gibi düşünme kapasitesine sahip olup olamayacağı sorusunu ele alırken, bilgisayarların insan beynine benzer şekilde problem çözme ve mantık yürütme yeteneği kazandığını ifade etmiştir. Ancak, makinelerin duygusal ve sezgisel düşünme gibi insana özgü özellikleri taklit edemeyeceğini belirtmiştir. Arf, ayrıca bu konuda matematiksel ve felsefi temelleri tartışarak, yapay zekâ alanındaki gelişmelerin insan zekâsına ne kadar yaklaşabileceği üzerine öngörülerde bulunmuştur.
AI KIŞI DÖNEMİ
1960’lar ve 70’lerde geliştirilen ilk yapay zekâ sistemleri, mantık tabanlı ve sembolik hesaplamalar üzerine kuruluydu. Bu sistemler, belirli kurallar dizisine dayanarak çalışıyor, ancak esnek ve karmaşık durumlarla başa çıkamıyordu. Bu dönemde geliştirilen kural tabanlı sistemler bazı dar alanlarda başarılı oldu, ancak genel anlamda beklentileri karşılayamadı. Örneğin, 1980’lerde geliştirilen “MYCIN” adlı bir uzman sistem, kan enfeksiyonlarını teşhis etmede başarılıydı fakat başka bir tıbbi alana uygulandığında yetersiz kalıyordu.
Beklentilerin karşılanamaması ve teknolojik sınırlamalar, 1970’ler ve 80’lerde yapay zekâ araştırmalarında büyük bir durgunluk dönemine yol açtı. Bu dönem, “Artificial Intelligence (AI) Kışı” olarak adlandırılır. Fonlar kesildi, araştırmalar yavaşladı ve yapay zekâ bir süreliğine gündemden düştü. Ancak bu durum uzun sürmedi. 1990’larda bilgisayar işlem gücünün artması ve internetin yaygınlaşmasıyla birlikte, yapay zekâ yeniden canlanmaya başladı.
BÜYÜK SIÇRAMA
Yapay zekânın asıl büyük sıçraması, büyük veri ve derin öğrenme (deep learning) tekniklerinin gelişmesiyle gerçekleşti. 2012 yılında, Geoffrey Hinton ve ekibinin geliştirdiği “AlexNet” adlı yapay sinir ağı modeli, görsel tanıma yarışmasında rakiplerini ezici bir farkla geride bıraktı. AlexNet, derin öğrenme teknikleri kullanarak görselleri sınıflandırmada yüzde 85 doğruluk oranına ulaştı ve bu, yapay zekânın insan gibi öğrenebileceğini gösteren bir dönüm noktası oldu.
Yapay zekânın bu hızlı gelişimi, yalnızca görsel tanımayla sınırlı kalmadı. Google DeepMind tarafından geliştirilen “AlphaGo”, dünyanın en zor strateji oyunlarından biri olan Go’da dünya şampiyonu Lee Sedol’ü yendi. Go oyunu, satrançtan bile daha karmaşık ve sezgiye dayalı bir oyundur. AlphaGo’nun bu başarısı, yapay zekânın artık yalnızca kurallara dayalı değil, aynı zamanda sezgisel kararlar da alabileceğini gösterdi.
Bunun yanı sıra, OpenAI tarafından geliştirilen “GPT-3” ve ardından “ChatGPT” gibi büyük dil modelleri, yapay zekânın dil işleme ve metin üretme kapasitesini insan seviyesine yaklaştırdı. Bu modeller, milyarlarca parametreyle eğitilerek, doğal dili anlama ve üretme konusunda devrim yarattı. Artık yapay zekâ yalnızca görev odaklı sistemler değil, aynı zamanda yaratıcı yazarlık, sohbet ve sanat gibi alanlarda da etkin bir şekilde kullanılabiliyor.
Bugün yapay zekâ, hayatımızın her alanında yer alıyor. Sağlık sektöründe, IBM’in “Watson Health” sistemi, kanser teşhislerinde doktorlara yardımcı oluyor ve doğru teşhis oranını yüzde 90’ın üzerine çıkarabiliyor. Finans sektöründe, JP Morgan’ın “COIN” yazılımı, dakikalar içinde binlerce yasal belgeyi inceleyip analiz edebiliyor. Sanat dünyasında, “DALL-E” gibi yapay zekâ sistemleri, verilen metin komutlarına göre görseller oluşturabiliyor, hatta müzik bestelemek için kullanılan “AIVA” gibi AI sistemleri film müzikleri üretmeye başladı bile.
Ancak bu teknolojik gelişmeler beraberinde etik ve sosyal soruları da getiriyor. Yapay zekânın karar alma süreçlerinde ne kadar bağımsız olması gerektiği, iş gücüne etkisi ve veri mahremiyeti gibi konular, önümüzdeki yıllarda yanıt arayacağımız kritik sorular arasında yer alıyor. Yapay zekâ, insanlık tarihinin en büyük teknolojik dönüşümlerinden birine öncülük ediyor ve bu dönüşümün etkileri, yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda etik, ekonomik ve politik alanlarda da hissedilecek.
Bu dönüşümün ekonomik etkilerini ve iş dünyasındaki yansımalarını, bir sonraki yazımızda daha detaylı bir şekilde ele alacağız. Yapay zekâ gerçekten bir ekonomik devrim mi, yoksa teknoloji dünyasının abartılmış bir trendi mi? Bu sorulara yanıt ararken, yapay zekânın hayatımızdaki yerini daha iyi anlayacağız…
Kaynak: Yeni Şafak
