Günümüz teknoloji çağında, yapay zeka (YZ) hayatımızın her alanına nüfuz etmiş ve etmeye devam etmektedir. Günlük uygulamalarda, telefonlardaki sanal asistanlardan otonom araçlara kadar YZ sıkça karşımıza çıkar.

Ancak, tüm YZ sistemleri aynı değildir. Aslında, YZ farklı seviyelere ayrılır; en yaygın olanları Dar Yapay Zeka (Artificial Narrow Intelligence – ANI, diğer adıyla Zayıf YZ) ve Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence – AGI, diğer adıyla Güçlü YZ)dır. Peki, Dar YZ ve Genel YZ nedir ve aralarındaki farklar nelerdir? Detaylı bilgi için INVIAI ile aşağıdaki içeriğe göz atalım.

YZ Nedir?

Dar YZ ve Genel YZ’yi ayırt etmeden önce, YZ’nin ne olduğunu anlamamız gerekir. Stuart Russell ve Peter Norvig gibi uzmanların klasik tanımına göre, YZ “akıllı ajanların araştırılması ve tasarımıdır; burada akıllı ajan, çevresini algılayabilen ve başarı şansını maksimize etmek için eylemler gerçekleştiren bir sistemdir”. Basitçe söylemek gerekirse, YZ, insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler veya yazılımlar yaratmaktır.

Gerçekte, yapay zeka basit algoritmalardan karmaşık makine öğrenimi modellerine kadar birçok sistemi kapsar. Yetenek ve kapsam açısından YZ, Dar YZ (ANI), Genel YZ (AGI) ve hatta Süper YZ (ASI) olarak sınıflandırılır. Günümüzde yalnızca Dar YZ geliştirilmiş ve yaygın olarak kullanılmaktadır; Genel YZ ise teorik aşamadadır. Daha iyi anlamak için her kavrama derinlemesine bakalım.

Dar Yapay Zeka (Narrow AI) Nedir?

Dar Yapay Zeka (ANI – Artificial Narrow Intelligence), diğer adıyla Zayıf YZ, belirli bir veya birkaç görevi yüksek verimlilikle gerçekleştirmek üzere tasarlanmış yapay zeka türüdür. Dar YZ’nin karakteristiği, tek bir alan veya problem üzerinde yoğunlaşmasıdır; örneğin yüz tanıma, dil çevirisi, satranç oynama gibi.

Dar YZ, programlandığı veya eğitildiği görevlerde üstün performans gösterir, hatta birçok sistem bu dar alanda insanlardan daha iyidir. Ancak, Dar YZ’nin insan gibi bilinç veya düşünme yeteneği yoktur ve programlandığı alan dışına bilgi genişletemez.

Başka bir deyişle, dar YZ bir konuda uzman ama diğer konularda tamamen “kör”dür. Bu yüzden Zayıf YZ olarak adlandırılır – performans açısından zayıf değil, ancak zeka kapsamı sınırlıdır.

Bugün, Dar YZ en yaygın YZ türüdür ve günlük hayatımızda sıkça karşılaştığımız YZ uygulamalarıdır. Çevremizdeki YZ uygulamalarının çoğu Dar YZ kategorisine girer. Dar YZ’ye örnekler şunlardır:

• Sanal Asistanlar: Apple Siri, Google Assistant veya Amazon Alexa gibi sesli asistanlar, kullanıcı komutlarını anlayıp yanıtlamak üzere programlanmıştır (bilgi arama, hatırlatıcı kurma, müzik çalma, akıllı cihaz kontrolü vb.). Bu asistanlar bu görevlerde çok iyidir ancak programlandıkları işlevler dışına çıkamazlar.
• Öneri Sistemleri: Netflix, YouTube, Spotify gibi hizmetler, izleme/dinleme geçmişinizi analiz ederek size uygun içerikler önerir. Bu sistemler veriye dayalı çok doğru öneriler yapabilir ancak yeni içerik yaratamaz veya bağlam dışı anlayışa sahip değildir.
• Yüz Tanıma: Telefonlarda Face ID ile kilit açma veya sosyal medyada arkadaş etiket önerileri gibi yüz tanıma teknolojileri, yüz görüntüsü analizinde uzmanlaşmış Dar YZ örnekleridir. Ancak duyguları veya niyetleri anlayamazlar.
• Otonom Araçlar (belirli seviyede): Otonom araçlar, trafik işaretlerini tanıma, şerit takibi, acil fren gibi görevleri yerine getiren birçok Dar YZ modülünü bir arada kullanır. Her modül belirli bir durumu iyi yönetir. Ancak araçlar henüz insan gibi beklenmedik durumları esnek şekilde yönetemez.

Yüksek doğruluk ve görev performansı gibi avantajları sayesinde Dar YZ, yaşam ve endüstride birçok fayda sağlamıştır. Örneğin sağlıkta röntgen görüntülerini analiz ederek teşhis koyar; finansal işlemlerde dolandırıcılığı tespit eder; üretimde montaj robotlarını yönetir vb.

Ancak, Dar YZ’nin en büyük dezavantajı zeka kapsamının sınırlı olmasıdır – başka görevleri kendi kendine öğrenemez. Başka bir iş yapması için yeni veri ile yeniden programlanması veya eğitilmesi gerekir. Örneğin, satrançta usta bir yapay zeka olan AlphaGo sadece satranç oynar, aniden yemek yapmayı veya araç kullanmayı öğrenemez. Bu, Dar YZ’nin esnekliğinin neredeyse sıfır olduğu anlamına gelir.

Bir diğer önemli nokta: Dar YZ tamamen verilen veri ve algoritmalara bağımlıdır. Eğitim verisi hatalı veya önyargılıysa, Dar YZ de benzer hatalar yapar. Bu, günümüz YZ sistemlerinin ortak sınırlamasıdır.

Dar YZ gerçek anlamda “derin anlamda” anlayışa sahip değildir, sadece öğrendiği kalıplara göre yanıt verir. Bu sınırlamalar nedeniyle araştırmacılar, insan zekası gibi genel ve esnek düşünebilen daha gelişmiş bir YZ türü geliştirmeyi hedeflemektedir – işte bu Genel YZ (AGI)dir.

Genel Yapay Zeka (General AI) Nedir?

Genel Yapay Zeka (AGI – Artificial General Intelligence), diğer adıyla Güçlü YZ, insan benzeri genel zekaya sahip bir YZ sistemini ifade eder. Bu, Genel YZ’nin birçok farklı alanda herhangi bir görevi anlayıp öğrenip uygulayabilme yeteneğine sahip olduğu anlamına gelir; sadece belirli bir görevle sınırlı değildir.

Eğer Dar YZ bir alanda uzmansa, Genel YZ “başuzman” gibi düşünülebilir – sürücülükten yemek yapmaya, programlamadan tıbbi teşhise, hukuk danışmanlığına kadar birçok işi yapabilir; tıpkı zeki bir insanın farklı işleri üstlenebilmesi gibi.

Başka bir ifadeyle, Güçlü YZ, insan seviyesinde yapay zekadır. Sadece hazır komutları uygulamakla kalmaz, yeni durumlarda kendi kendine düşünebilir, plan yapabilir, yaratıcı olabilir ve uyum sağlayabilir – Dar YZ’nin yapamadığı yeteneklerdir.

Bilim kurgu eserlerinde, Genel YZ genellikle insan gibi düşünen, algılayan ve hatta duyguları olan makineler olarak tasvir edilir. Örneğin, Iron Man filmindeki J.A.R.V.I.S. veya Her filmindeki Samantha gibi karakterler, insan benzeri zeki YZ örnekleridir. Bu sistemler doğal sohbet edebilir, yeni bilgiler öğrenebilir ve insan taleplerini esnek şekilde karşılayabilir.

Şu anda (2025 yılı itibarıyla), Genel YZ hâlâ teorik bir hedeftir ve bu seviyede bir sistem henüz geliştirilmemiştir. Dar YZ’de önemli ilerlemeler kaydedilmiş ve bazı sistemler “çok yönlü zeki” gibi görünse de, gerçek AGI değiller.

Uzmanlar, AGI’nin geliştirilmesinin büyük bir zorluk olduğunu ve onlarca yıl araştırma gerektirebileceğini belirtmektedir. Pennsylvania Üniversitesi’nden Doçent Ethan Mollick şöyle yorum yapmıştır: “Dar YZ’de önemli ilerlemeler kaydetmiş olsak da, Genel YZ hâlâ büyük bir zorluk ve daha çok on yıl araştırma gerektirebilir.” Başka bir deyişle, AGI’ye giden yol uzun ve zorludur.

Genel YZ yaratmak neden bu kadar zor?...

Bunun nedeni, insan benzeri zeka için dil anlama, görsel algı, mantıksal çıkarım, soyut düşünme, deneyim öğrenme ve sosyal uyum gibi birçok karmaşık yeteneğin bir araya gelmesi gerekliliğidir. Bu da algoritmalarda devrim, muazzam hesaplama gücü ve büyük, çeşitli eğitim verisi gerektirir.

Ayrıca, insan seviyesinde zeki bir YZ geliştirirken etik ve güvenlik sorunları da göz önünde bulundurulmalıdır – örneğin, etik davranış sağlaması ve insan kontrolünde kalması gibi. Bu sadece teknolojik değil, aynı zamanda sosyal ve felsefi bir meseledir.

Gerçek AGI henüz yoktur ancak son yıllarda bazı gelişmiş YZ sistemleri kısmen genel yetenekler göstermeye başlamıştır. Örneğin, büyük dil modelleri (GPT-3, GPT-4 gibi) çok çeşitli görevleri yerine getirebilir: soru yanıtlama, yazı yazma, programlama, çeviri ve hatta bazı insan sınavlarını geçme.

Microsoft araştırmacıları, GPT-4’ün matematik, programlama, tıp ve hukuk gibi alanlarda yeni ve çeşitli görevleri özel eğitim almadan çözebildiğini ve birçok görevde insan seviyesine yakın performans gösterdiğini belirtmektedir. Onlara göre, GPT-4 erken aşama bir AGI versiyonu olarak değerlendirilebilir.

Ancak, bu gelişmiş modeller bile tanım gereği hâlâ Dar YZ kategorisindedir, çünkü gerçek anlamda kendi kendine öğrenme ve tam özerkliğe sahip değiller ve teknik ile veri sınırlamalarına tabidirler.

Örneğin, ChatGPT gibi üretken YZ geniş bilgiye sahip olsa da, başlangıç eğitim verisi dışındaki yeni bilgileri kendi kendine öğrenemez ve gerçek dünyada fiziksel görevleri yapamaz; bunlar için yeniden programlanması gerekir. Bu nedenle, gerçek Genel YZ gelecekteki bir hedeftir, henüz mevcut değildir.

Daha iyi anlamak için, aşağıda gelecekte başarılı olursa Genel YZ’ye örnek olabilecek varsayımsal senaryolar verilmiştir:

• İnsan yardımcısı çok amaçlı robot: İnsan biçimli bir robotun tüm gerekli becerileri kendi kendine öğrenebilmesi – sabah kahvaltınızı zevkinize göre hazırlamak, öğlen sizi işe götürmek, öğleden sonra yazılım programlamak, akşam çocuğunuza ders vermek. Bu, hem zihinsel hem fiziksel birçok işi insan müdahalesi olmadan yapabilen ideal Genel YZ örneğidir.
• Çok yönlü YZ doktor sistemi: Tüm tıp dallarının bilgisini entegre eden bir YZ, herhangi bir hastalığı semptom ve testlere dayanarak teşhis edebilir ve en uygun tedavi önerisini sunabilir. Sadece tıp değil, psikoloji, beslenme, sağlık sigortası hukuku gibi alanlarda da bilgi sahibidir. Bu, insanlara sağlık bakımında kapsamlı destek veren zeki genel uzman doktor gibidir.

Bu örnekler henüz mevcut değildir ancak AI araştırmacılarının hedeflediği vizyondur. Eğer bir gün Genel YZ geliştirilebilirse, bu teknoloji tarihinde yeni bir “endüstri devrimi” olarak kabul edilebilir.

Ancak, bu faydalarla birlikte büyük zorluklar ve riskler de vardır; örneğin, insan değerlerine uygun davranmasını sağlamak ve kontrolü kaybetmemek gibi. Bu nedenle AGI geliştirme süreci dikkatli yürütülmelidir.

Dar YZ ve Genel YZ arasındaki doğrudan karşılaştırmaya geçmeden önce, AGI’den daha ileri bir kavram olan ASI (Artificial Super Intelligence) – süper yapay zekadan da bahsetmek gerekir. ASI, insan zekasını her açıdan aşan yapay zekadır – yani insanlardan çok daha zeki. Bu kavram tamamen bilim kurgu teorisindedir ve belki de hiç gerçekleşmeyebilir.

Eğer AGI insan seviyesinde zeka ise, ASI insanüstü zekadir. Bazıları, ASI’nin ortaya çıkmasının insanlık için öngörülemeyen sonuçlar doğurabileceği endişesini taşır çünkü kontrolümüz dışında çok zeki olabilir. Ancak bu, uzak geleceğin konusudur. Bu yazıda ise daha yakın ve uygulanabilir iki seviyeye odaklanacağız: Dar YZ (şimdiki zaman) ve Genel YZ (gelecek/umut).

Dar YZ ve Genel YZ Arasındaki Farklar

Özetle, Dar YZ (ANI) ve Genel YZ (AGI) birçok temel açıdan farklıdır. Aşağıda bu iki YZ türü arasındaki başlıca farkların karşılaştırması ve açıklaması yer almaktadır:

Görev Kapsamı

Dar YZ, yalnızca programlandığı veya eğitildiği belirli bir veya birkaç görevi yapabilir (örneğin sadece görüntü tanıma veya sadece satranç oynama). Buna karşın, Genel YZ, insanların yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi gerçekleştirmeyi hedefler; yani alan sınırı yoktur. Basitçe, Dar YZ “bir kum tanesi” iken, Genel YZ “bir okyanus” gibidir.

Esneklik ve Öğrenme Yeteneği

Dar YZ, başlangıçtaki veri ve algoritmalar dışındaki yeni durumlara uyum sağlama yeteneğinden yoksundur – tamamen programlama ve verilen verilere bağımlıdır. Buna karşılık, Genel YZ, yeni durumlarla karşılaştığında kendini uyarlayıp yeni bilgiler öğrenebilir, tıpkı insanların deneyimlerinden öğrenmesi gibi. Genel YZ akıl yürütme, bilinç oluşturma veya en azından genel dünya bilgisi gibi yeteneklere sahiptir; sadece önceden belirlenmiş kalıpları takip etmez.

Mevcut Gelişim Seviyesi

Dar YZ, günümüzde var olan ve yaygın şekilde kullanılan bir teknolojidir (uygulamalar, hizmetler, akıllı cihazlar her yerde). Öte yandan, Genel YZ hâlâ teorik bir kavramdır; dünya genelinde araştırmalar sürmekte ancak henüz bu seviyede bir sistem geliştirilmemiştir. Başka bir deyişle, şu anda çevremizdeki tüm YZ sistemleri Dar YZ’dir, bazıları çok gelişmiş olsa da, gerçek Genel YZ henüz ortaya çıkmamıştır.

Tipik Örnekler

Dar YZ – sanal asistanlar (Siri, Alexa), otomatik çeviri yazılımları, film öneri sistemleri, oyun programları (satranç, go vb.) gibi tek bir iş türünde uzmanlaşmış ve bu alanda çok başarılı sistemlerdir. Genel YZ – henüz gerçek örneği olmayan, sadece hayal edilen bir modeldir.

Film ve romanlardaki zeki YZ karakterleri (bağımsız düşünebilen robotlar, her şeyi kontrol eden süper bilgisayarlar vb.) Genel YZ tasvirleridir. Gelecekte başarılı olursa, çok amaçlı yardımcı robotlar veya tüm fabrika yönetimini üstlenen yapay zeka sistemleri Genel YZ örnekleri olabilir. Ancak şu ana kadar gerçek hayatta AGI yoktur.

Avantajlar ve Dezavantajlar

Dar YZ, yüksek uzmanlık ve genellikle görevinde üstün doğruluk ve performans sağlar (örneğin görüntü teşhisinde binlerce röntgeni insan doktorlardan daha hızlı ve doğru analiz edebilir).

Ancak, esneklik, yaratıcılık eksikliği ve veriye bağımlılık gibi sınırlamaları vardır; yeteneklerini kendi başına genişletemez. Buna karşılık, Genel YZ başarılı olursa son derece esnek, uyumlu ve yaratıcı olacaktır – bu en büyük avantajıdır. Ancak şu an için geliştirilmesi çok zordur; karmaşık teknoloji sorunları ve sosyal zorluklar barındırır.

Riskler ve Zorluklar

Dar YZ genel olarak daha güvenli ve kontrol edilebilir görünür, ancak kötü veri veya görev kapsamı sınırlamaları nedeniyle hatalar ve önyargılar olabilir.

Genel YZ ise etik ve kontrol açısından daha büyük riskler taşır: bir gün insan seviyesinde veya üstünde zeka elde edilirse, bu zekanın insan değerlerine uygun davranması ve kontrol dışına çıkmaması nasıl sağlanacak? Bu, birçok YZ uzmanı ve gelecek bilimci için önemli bir endişedir.

Örneğin, bir AGI kendi kendini geliştirebilir ve insan müdahalesi olmadan kararlar alabilir; eğer hedefleri insan yararına uygun değilse, olumsuz sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle, AGI geliştirme süreci YZ güvenliği ve yönetimi gibi yüksek seviyede sorunları da beraberinde getirir.

Özetle, temel fark Dar YZ “bir konuda her şeyi bilir, Genel YZ ise birçok konuda bilgi sahibidir”. Dar YZ belirli uygulamalarda hayatımızda yer alırken, Genel YZ kapsamlı ve zeki makineler yaratma hedefidir.

>>> Daha fazla bilgi için: AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Dar YZ ve Genel YZ arasındaki farkı anlamak, günümüz ve gelecekte yapay zekayı doğru kavramak için ilk adımdır. Dar YZ, otomasyon, verimlilik artışı, hizmet ve günlük kolaylıklar gibi birçok somut fayda sağlamaktadır. Sanal asistanlar, otonom araçlar, veri analizi gibi Dar YZ uygulamalarına alışkınız. Dar YZ, mevcut YZ çağının temelidir ve belirli sorunları etkin şekilde çözer.

Buna karşılık, Genel YZ AI araştırmalarında “kutsal kase” gibidir – uzak ama umut vadeden bir hedeftir. Eğer bir gün Genel YZ’ye ulaşılırsa, insanlık büyük değişimler görecektir: makineler insanların yaptığı hemen her işi yapabilecek, bilim, sağlık, eğitim, ekonomi gibi alanlarda yeni olanaklar açacaktır.

Ancak, bu umutlarla birlikte teknolojik ve etik zorluklar da büyüktür. AGI’ye giden yol uzun ve disiplinler arası iş birliği gerektirir; bilim insanları, mühendisler, sosyal uzmanlar ve hükümetlerin ortak çalışması şarttır.

Sonuç olarak, Dar YZ ve Genel YZ, yapay zekanın iki farklı seviyesini temsil eder. Dar YZ günümüzün gerçekliğidir – dar kapsamda güçlü ve insanlara belirli görevlerde destek sağlar. Genel YZ ise geleceğin vizyonudur – insan benzeri kapsamlı yapay zeka, vaatlerle dolu ama zorluklarla da karşı karşıyadır.

Bu iki kavramı net ayırmak, YZ’den gerçekçi beklentiler oluşturmak, mevcut Dar YZ’nin avantajlarını en iyi şekilde kullanmak ve gelecekteki Genel YZ gelişmelerine hazırlanmak için önemlidir. Daha önce de belirtildiği gibi, şu anda sadece Dar YZ’yi fethetmiş durumdayız; Genel YZ (ve daha ötesi Süper YZ) yolculuğu hâlâ uzundur.

Yine de, YZ araştırmalarındaki her ilerleme bizi bu hedefe biraz daha yaklaştırmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişimiyle, önümüzdeki birkaç on yıl içinde bilim kurgu olarak görülen şeyler gerçek olabilir.