Yapay Zeka - AI

Yapay Zeka Tarihçesi ve Teknolojik Dönüm Noktaları: Bugüne Kadar Ne Geliştirildi?

Yapay Zeka Tarihçesi ve Teknolojik Dönüm Noktaları: Bugüne Kadar Ne Geliştirildi?

1. Yapay Zekânın Doğuşu ve Temel Dönemler

Yapay zekâ (YZ), insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme süreçlerini makineler aracılığıyla gerçekleştirme hedefiyle doğdu. Bu hedef doğrultusunda yürütülen çalışmalar, temel olarak üç ana dönem hâlinde değerlendirilebilir: sembolik/kurala dayalı dönem, öğrenme‑odaklı dönem ve büyük ölçekli modeller dönemi.

1.1 1940–1950’ler: Temeller

  • Alan Turing, 1950 yılında yayımladığı “Computing Machinery and Intelligence” makalesinde makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini ve “Turing Testi”ni tartıştı.

  • 1956’da Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence düzenlendi; bu konferans YZ teriminin ilk kez kullanıldığı ve alanın akademik disiplin olarak tanımlandığı yer olarak kabul edilir.

  • Bu yıllarda sembolik yapay zekâ yaklaşımları yani kurallara dayalı sistemler ve mantık temelli çözümler ön plandaydı. 

1.2 1960–1980: İlk Uygulamalar ve “Yapay Zekâ Kışları”

  • 1960–70’lerde, makineler görme, planlama ve problem çözme gibi görevleri üstlenmeye başladı. Örneğin 1966’da Shakey adlı robot, algılama + planlama + hareket kabiliyetlerini birleştiren ilk mobil robotlardan biri idi. 

  • Ancak beklentilerin karşılanmaması, finansman ve ilginin azalmasına yol açtı — birinci YZ kışı 1974–1980 aralığında yaşandı.

1.3 1980–2010: Uzman Sistemler, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme

  • 1980’lerde uzman sistemler (expert systems) rağbet kazandı; belirli bir alanda uzmanlık bilgisi kullanılarak karar verme sistemleri geliştirildi.

  • 1990’lar ve 2000’lerin başında, makine öğrenmesi ve büyük veri devreye girdi. 2012’den itibaren derin öğrenme (deep learning) algoritmaları, görüntü tanıma, sesli komutlar ve dil işleme alanlarında devrim yarattı.

1.4 2017–Günümüz: Büyük Dil Modelleri ve Generatif Yapay Zekâ

  • 2017’de yayımlanan “Transformer” mimarisi, büyük dil modellerinin yükselişini mümkün kıldı.

  • 2020’lerden itibaren, kamuya açık sohbet‑tabanlı ve üretken yapay zekâ sistemleri ortaya çıktı — örneğin ChatGPT gibi.

  • YZ yatırımları, kullanım alanları ve teknik gelişmeler hızla artıyor. 

2. Öne Çıkan Oyuncular, Ürünler ve Dönüm Noktaları

Bu bölümde, alanın gelişimi sırasında kritik rol oynayan şirketleri/kuruluşları, çıkardıkları ürünleri ve bu ürünlerin ne yaptığına dair özet veriyorum.

2.1 IBM – Deep Blue

  • 1997 yılında IBM’in şehrettiği Deep Blue satranç şampiyonunu yenerek dikkat çekti. 

  • Bu olay, yapay zekânın sadece teorik değil, belirli görevlerde insanı geçebileceğini gösteren önemli bir işaretti.

2.2 OpenAI – GPT Serisi

  • OpenAI, büyük dil modelleri (LLM) ile öne çıktı. Örneğin GPT‑3, GPT‑4 gibi modeller geniş dil yeteneklerine sahip.

  • Bu modeller, metin üretimi, sohbet, kod yazma, özet çıkarma gibi pek çok alanda kullanılıyor.

2.3 Google DeepMind / Google – Gemini

  • Google DeepMind’ın çıkardığı Gemini, çok modaliteli – yani metin, görsel, ses gibi farklı veri türlerini işleyebilen bir model olarak açıklandı.

  • Bu tür modeller, yalnızca “sohbet” değil aynı zamanda “anlama”, “görme” ve “uygulama” aşamalarında da rol almak üzere tasarlanıyor.

2.4 Meta Platforms – LLaMA Serisi

  • Meta’nın geliştirdiği LLaMA 4 serisi, daha hafif ama güçlü modeller olarak dikkat çekiyor.

  • Açık kaynak veya erişilebilir modeller kısmında rekabeti artırıyor.

2.5 Diğer Önemli Modeller

  • Claude 4 (Anthropic) gibi modeller güvenlik‑odaklı dil modelleri olarak öne çıkıyor.

  • Ayrıca model boyutları, eğitim hesaplamaları gibi teknik parametreler de hızla büyüyor.

3. Güncel Gelişmeler ve Geleceğe Bakış

Yapay zekâ alanında şu anda öne çıkan bazı gelişmeler ve geleceğe dair öngörüler şöyle:

3.1 Çok Modaliteli Yapay Zekâ

Metin, görsel, ses gibi farklı modaliteleri birleştiren modeller yükseliyor. Örneğin Gemini metin + kod + görüntü + ses gibi farklı türde verileri işleyebiliyor.

3.2 Ölçek ve Hesaplama Gücünde Büyük Artışlar

Eğitiminde kullanılan hesaplama gücü ve parametre sayısı büyük modellerde katlanarak artıyor. Bu da “daha büyük = daha iyi” algısını güçlendiriyor.

3.3 Düzenleme, Etik ve Güvenlik Konuları

Avrupa Birliği gibi bölgeler YZ’ye yönelik yasal düzenlemeleri hayata geçiriyor.
Güvenlik, yanlış kullanım, etik gibi konular giderek daha fazla gündeme geliyor.

3.4 Uygulama Alanlarının Çoğalması

YZ artık sadece akademik deneylerden çıkıp sağlık, otomotiv, finans, eğitim gibi gerçek endüstrilerde yaygın biçimde kullanılmakta. Ayrıca sohbet botları, içerik üretimi, kod yazma, görsel üretimi gibi kullanım alanları hızla artıyor.

3.5 Gelecek Öngörüleri

  • İnsan seviyesinde genel yapay zekâ (AGI) hâlâ tartışmalı bir hedef; bu konuda farklı uzmanlar farklı zamanlamalar öngörüyor.

  • YZ’nin hızla gelişmesi, toplum, iş gücü ve etik açısından büyük dönüşümlere yol açabilir.