Yapay Zeka’dan Üretken Yapay Zeka’ya Yolculuk

Yapay zeka, insan zekasını taklit etmek ve sorunları çözmek için tasarlanmış bilgisayar programlarıdır. Zeka, öğrenme ve sorunları çözme yeteneği ile tanımlanır. Günümüzdeki yapay zeka sistemleri, biyolojik sinir hücrelerinin işlevselliğini taklit etme çabasıyla başladı. 1943'te McCulloch ve Pitts, sinir hücresinin ilk matematiksel tanımını yaparak bu alandaki ilk adımı attılar. Ardından, elektrik devreleri ile basit bir sinir ağı modeli geliştirildi.

                         AI Art by NUWA NFTs 

Yapay zeka çalışmaları, 1950'lerde Alan Turing’in “Makinalar Düşünebilir mi?” sorusuyla daha da ivme kazandı. Bu soru, makinelerin bir zekaya sahip olup olmadığını test etmeyi amaçlıyordu. 1956'da Dartmouth Konferansı’nın gerçekleşmesiyle birlikte, yapay zeka alanında ciddi çalışmalar resmen başlatıldı. Bu konferansta, “yapay zeka” terimi ilk kez kullanıldı ve literatüre eklendi. Yapay zeka araştırmalarına dahil olan isimler arasında Minsky, McCarthy, Newell, Simon gibi bilim adamları, yapay zekanın öncüleri olarak kabul edilir.

“Bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği.” Arthur Samuel-1959

1960'lar ve 1970'ler boyunca, yapay zeka araştırmaları genellikle sembolik zeka üzerine odaklandı. Ancak, 1980'lerin sonlarına doğru, sembolik yaklaşımdan uzaklaşılarak istatistiksel yöntemler ve matematiksel modeller kullanılarak problemlerin çözümüne yönelik çalışmalara ağırlık verildi.

1990'lar ve 2000'ler boyunca, yapay zeka araştırmaları evrimini sürdürdü ve yeni alt alanlar ortaya çıktı. Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmelerini sağlayan algoritmaları içeren bir alt alan olarak dikkat çekti. Bu dönemde, sinir ağları gibi insan beyninin yapısı ve işlevinden esinlenen matematiksel modeller de önem kazandı.

“Yapay Zeka, özellikle akıllı bilgisayar programlarını oluşturma bilimi ve mühendisliğidir.” John McCarthy — 2007

Makine öğreniminin bir alt dalı olarak derin öğrenme modelleri ortaya çıktı. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir evrimidir ve daha karmaşık yapıları içerir. Derin öğrenme modelleri, kendi sinir ağları aracılığıyla öğrenme yeteneğine sahiptir ve insan müdahalesine daha az ihtiyaç duyarlar. Bu teknik, yapay zekanın kendi beyni gibi işleyebilmesine imkan tanır.

Son yıllarda ise üretken yapay zeka kavramı gelişti. Bu yapay zeka türü, kendisine gelen verilerle yeni içerikler oluşturma kabiliyetine sahiptir. Verileri analiz ederek, tamamen yeni çıktılar üretebilir. Bu, yapay zekanın sadece mevcut verileri değerlendirmekle kalmayıp, onlardan türetilmiş yaratıcı içerikler üretebilme yeteneğiyle bir adım öteye geçtiğini gösterir.

Bu süreç, yapay zekanın gelişimi için heyecan verici bir yolculuğun sadece başlangıcıdır. Gelecekte, daha da karmaşık ve üretken yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi beklenmektedir. Hatta geliştirilmeye başlandı bile.

                        Schema by Cagla Ozturk

Yapay Zeka’nın zayıf yapay zekadan güçlü yapay zekaya gelişimi de yukarıdaki Narrow AI-Reactive AI-Generative AI-General AI olarak yer almaktadır. Gelişmeye devam eden bu süreç en son henüz gerçekleşmemiş ancak üzerinde çalışmaların yapıldığı General AI’ya doğru evrilmektedir.

Daha da kompleks yapılara doğru evrilen bu sistemler, insanlık için çeşitli alanlarda büyük potansiyeller sunabilir ve yaşamı önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Ancak, bu gelişmelerin etik ve sosyal sonuçları da dikkate alınmalı ve yapay zekanın kontrollü bir şekilde yönetilmesi için gerekli önlemler alınması gerektiğine de yer vermeden geçmeyelim.

Yapay Zeka alanındaki diğer başlıklarda görüşmek üzere.