Sevgili okuyucularımız, günümüz dünyasında teknolojinin hızına yetişmek bazen baş döndürücü hatta huzursuz edici olabilir. Hele ki her gün “Yapay zeka üniversiteleri ortadan kaldıracak. Yapay zeka işimizi alacak” gibi haberleri duyarken… Ancak endişelenmeyin! Teknoloji Peşinde serimizde, adını sıkça duyduğumuz Yapay Zeka’yı (YZ) bir kara kutu olmaktan çıkarıp, çayımızı yudumlarken sohbet eder gibi en temelden ele alacağız. Amacımız, bu teknolojinin ne olduğunu, hayatımızdaki yerini, bize nasıl yardımcı olabileceğini ve  sınırlarını birlikte, keyifle keşfetmek. İlk durağımız ise zamanda keyifli bir yolculuk: Yapay Zeka’nın geçmişi.

Yapay Zeka’nın Kısa Tarihi: Fısıltılardan Akıllı Melodilere

Yapay zeka, dün sabah hayatımıza girmiş sihirli bir değnek değil. YZ’nin uzun bir geçmişi var, anne babalarımızın gençlik zamanlarına kadar uzanan, maceralı bir hikayeden oluşuyor. Tıpkı toprağa atılan bir tohumun filizlenip ulu bir çınara dönüşmesi gibi, YZ fikri de yıllar içinde serpildi, gelişen teknolojik imkanlar, altyapı olanakları ile bugünkü halini aldı. Eğer çip teknolojisindeki baş döndürücü gelişmeler, internetin yarattığı devasa veri okyanusu ve bu veriyi anlamlandırabilen yeni nesil öğrenme algoritmaları olmasaydı, bugün hâlâ yapay zekayı sadece Google’da arama yapmak, Siri ile konuşmak veya çeviri yapmak sanıyor olabilirdik.

İlk Adımlar: “Ne Dersem O!” Diyen Bilgisayarlar (1950 – 1980’ler)

Yapay zekanın ilk demlerini, kuralları çok net olan bir oyuna benzetebiliriz. Hatta malzeme oranları sabit olan bir yaprak sarması tarifine. Mesela, annenizin o meşhur yaprak sarması tarifini düşünün: “Bir su bardağı pirinç, iki adet soğan, bir tutam sumak…” Bu tarif, adım adım ne yapılması gerektiğini söyler. İşte ilk yapay zeka sistemleri de tam olarak böyleydi. Bilgisayar bilimcileri, onlara “Eğer bu olursa, şunu yap” şeklinde yüzlerce, hatta binlerce kural öğretirdi. Bunlara Kural Tabanlı Uzman Sistemler deniyordu. Klasik “If-then” sistemleri olarak bize öğretildi bu sistemler. 1966’da geliştirilen ve basit bir terapist gibi davranan ELIZA programı bu dönemin en ünlü örneklerindendi. YZ terimi ilk kez 1956’da bir grup bilim insanının makineler düşünebilir mi sorusuyla bir araya geldiği Dartmouth Konferansı’nda resmi olarak Yapay Zeka adını aldı.

Ancak hayatta her şey tarif defterindeki gibi olmaz değil mi? Hani annenizin ya da anneannenizin yemeklerinde o meşhur el lezzeti ya da kendine özgü eklentileri vardır. O yemeğe has damağınızda kalan o doygun umami lezzetini başka birinin elinden çıkan yemekte bulamazsınız. İşte o el lezzeti, kelimelere dökülemeyen, tecrübeyle kazanılan o sezgisel bilgidir. Bilim insanları buna örtük bilgi diyor. İlk yapay zeka sistemlerinin en büyük zorluğu da buydu. Bir satranç ustasının bir sonraki hamlesini sezmesini veya bir doktorun hastanın duruşundan bir şeyler anlamasını bu katı kurallarla öğretmek imkansızdı. Bu yüzden YZ, bir dönem sanki yerinde sayıyor gibi göründü. Tarihte bu döneme, beklentilerin karşılanamadığı ve fonların kesildiği YZ Kışı denir, yaklaşık 1974-1980 ve 1987-1993 yılları.

Büyüyen Hız ve Veri: Kasetten Spotify’a Geçiş Gibi (1990’lar – 2010’lar)

Hatırlar mısınız? Eskiden sevdiğimiz şarkıları dinlemek için kaset doldururduk. Kasetlerde araya radyodan anons girer, ses kalitesi düşerdi… Sonra CD’ler, MP3 çalarlar ve şimdi de tek tıkla milyonlarca şarkıya ulaştığımız dijital platformlar geldi. İşte yapay zekanın kaderini değiştiren şey de tam olarak böyle bir devrimdi: Büyük Veri (Big Data) ve artan bilgisayar işlem gücü. Bu dönemin en unutulmaz anlarından biri, 1997’de IBM’in Deep Blue adlı bilgisayarının, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesiydi. Bu olay kurallı ve hesaplamalı YZ’nin önemli bir zaferiydi.

İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte, dünyada inanılmaz bir veri birikmeye başladı. Yazdığımız her yorum, beğendiğimiz her fotoğraf, izlediğimiz her video devasa bir bilgi havuzu oluşturdu. İşte bu noktada bilim insanları “Acaba bilgisayarlara her kuralı tek tek öğretmek yerine, bu devasa veriyi versek kendi kendine öğrense nasıl olur?” diye düşündüler. İnsanlar kurslara gidip veya ilgi duydukları bir alanda kitaplar okuyarak nasıl öğreniyorsa, makineler de onları vereceğimiz büyük verilerden öğrenebilir mi?

Bu düşünce yapay zekanın makine öğrenmesi döneminin başlangıcıydı. Bilgisayarlar milyonlarca kelebek fotoğrafına bakarak bir sonraki fotoğrafta kelebeği tanımayı öğrendi.

Hani YouTube’da bir Barış Manço şarkısı dinleyince, sistemin size hemen Erkin Koray veya Cem Karaca önermesi var ya? İşte bu, sizin gibi milyonlarca kullanıcının dinleme verisini analiz edip “Barış Manço seven, bunu da sever” desenini öğrenen makine öğrenmesinin en basit ve en güzel örneğidir.

Günümüze Yolculuk: Kendi Şiirini Yazan Zeki Müren (2012 – Günümüze)

Ve geldik bugüne… Artık yapay zeka sadece veriden öğrenmekle kalmıyor, aynı zamanda o veriyi kullanarak tamamen yeni ve özgün şeyler üretebiliyor. AlexNet adlı bir YZ modelinin, milyonlarca fotoğraf arasından nesneleri inanılmaz bir doğrulukla tanımasıyla derin öğrenme çağı resmen başladı Bu teknolojiye Üretken Yapay Zeka (Generative AI – GenAI) diyoruz. Sadece YZ (AI) doğru bir terim değil, YZ çok daha geniş bir alanı ifade ederken, biz çoğunlukla üretim yapan yapay zekadan (ÜYZ) bahsedeceğiz. Bu devrimin teknik temelini ise 2017’de Google tarafından geliştirilen ve dili anlamada çığır açan transformer mimarisi oluşturdu. Bu mimariyi sonraki yazılarımızda ayrıca ele alacağız.

Bu teknolojiyi şöyle hayal edin: Zeki Müren’in tüm şarkılarını, tüm konuşmalarını, tüm şiirlerini bir yapay zekaya dinlettiğimizi ve ondan “Bize Zeki Müren tarzında yepyeni bir şarkı sözü yazar mısın?” diye istek yaptığımızı düşünün. İşte günümüz yapay zekası bunu yapabiliyor! Einstein ile bir ekran arayüzünden konuşmanıza olanak sağlıyor “Einstein olsaydın bu soruya nasıl cevap verirdin?” Sizin için resim çizebiliyor, bir e-postayı, gazete haberini veya kitabı özetleyebiliyor, hatta karmaşık bir konuyu basitçe anlatabiliyor. Kasım 2022’de ChatGPT’nin halka açılmasıyla birlikte bu teknoloji bir anda tüm dünyanın gündemine oturdu Telefonunuzdaki o meşhur portre modu, arka planı sihirli bir şekilde bulanıklaştıran mod… İşte o da fotoğrafçılık kurallarını öğrenip uygulayan küçücük bir yapay zeka harikası.

Bu yolculuk, katı kurallarla çalışan ilk bilgisayarlardan, bugün neredeyse bizimle sohbet edebilen, sanat üretebilen sistemlere uzandı. Şuan yolculuğun sadece heyecan verici küçük bir bölümündeyiz, son beş yılda pek çok şey değişecek.

Bu Haftanın Eğlenceli Etkileşim Köşesi

• Film Önerisi: Aşk (Her) – Yalnız bir yazarın, kendisine özel tasarlanmış bir yapay zeka işletim sistemine aşık olmasını anlatan bu film, YZ’nin geleceği ve insan ilişkileri üzerine düşünmek için harika bir başlangıç.
• Müzik Önerisi: Spotify kullanıyorsanız, size özel hazırlanan “Haftalık Keşif” listenize bir göz atın. Bu liste, tamamen sizin müzik zevkinizi öğrenen bir yapay zeka tarafından hazırlanıyor. Bakalım bu hafta sizi hangi eski veya yeni sanatçılarla tanıştıracak?
• Uygulama Önerisi: Google Fotoğraflar uygulamasını açın ve arama çubuğuna “kedi”, “dağ” veya “sarılma” gibi bir kelime yazın. Uygulamanın, binlerce fotoğrafınız arasından o kelimeyle ilgili olanları saniyeler içinde nasıl bulduğuna şaşıracaksınız. İşte bu, görüntü tanıma yapay zekasıdır! Link: Google Photos – Apps on Google Play
• Oyun Önerisi: Google’ın “Quick, Draw!” adlı internet oyununu deneyin. Oyun sizden basit bir nesne (örneğin, sandalye) çizmenizi istiyor ve yapay zeka siz daha çizimi bitirmeden ne çizdiğinizi tahmin etmeye çalışıyor. Hem çok eğlenceli hem de YZ’nin nasıl “öğrendiğini” görmek için harika bir yol. Link: Quick, Draw!

Son Söz: Gördüğünüz gibi yapay zeka, terminator ve benzeri filmlerdeki gibi dünyayı ele geçirmeye çalışan robotlardan çok, hayatımızı kolaylaştıran, bize yeni ufuklar açan bir yardımcı aslında. Tıpkı bir ağacın kökleri gibi, ÜYZ’nin de temelinde yılların emeği, merakı ve birikimi var.

#ArtificialIntelligence #YapayZekaOkuryazarlığı #DijitalDönüşüm #Liderlik #KariyerGelişimi #TeknolojiYönetimi #FutureOfWork #AIForBusiness #TeknolojiPeşinde #reklamdeğiltavsiye #ÜYZ #YZ

Bu içerik genel bilgilendirme amaçlıdır ve hiçbir şekilde yatırım, hukuki veya mesleki tavsiye niteliği taşımaz. Yazıda geçen marka isimleri ilgili şirketlerin tescilli markalarıdır ve yalnızca açıklayıcı amaçlarla kullanılmıştır. Herhangi bir ortaklık, sponsorluk, reklam veya ticari ilişki bulunmamaktadır. İçerik Rota Peşinde tarafından oluşturulmuş olup, yazılı izin olmaksızın ticari amaçlı kullanılamaz. Harici linkler yalnızca bilgilendirme içindir ve bu sitelerin içeriğinden sorumlu değiliz.

Görseller yapay zeka ile oluşturulmuş olup yalnızca içeriği destekleme amaçlıdır. #reklamdeğiltavsiye