Yapay Zeka (AI) günümüzde modern yaşamın ayrılmaz bir parçası haline gelmiş, iş dünyasından sağlık sektörüne kadar her alanda karşımıza çıkmaktadır. Ancak, AI’nın gelişim tarihi 20. yüzyıl ortalarından başlayıp, bugünkü patlama yapan başarılarına ulaşmadan önce birçok iniş çıkıştan geçtiği pek az kişi tarafından bilinmektedir.

Bu yazıda INVIAI, AI’nın kuruluş ve gelişim tarihine dair detaylı bir perspektif sunacak; ilk temel fikirlerden, zorlu “AI kışı” dönemlerinden, derin öğrenme devrimine ve 2020’lerde patlama yaşayan üretken AI dalgasına kadar.

1950’ler: Yapay Zekanın Başlangıcı

1950’ler, AI alanının resmi başlangıcı olarak kabul edilir. 1950 yılında matematikçi Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesini yayımladı ve burada makinelerin düşünme yeteneğini değerlendirmek için ünlü Turing Testini önerdi. Bu, bilgisayarların insan gibi “düşünebileceği” fikrinin temelini attı ve AI teorisinin temelini oluşturdu.

1956 yılında ise “Artificial Intelligence” (Yapay Zeka) terimi resmen ortaya çıktı. Aynı yıl, Dartmouth Üniversitesi’nde John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester (IBM) ve Claude Shannon gibi öncü bilim insanları tarihi bir konferans düzenledi.

McCarthy, bu konferans için “yapay zeka” terimini önerdi ve 1956 Dartmouth etkinliği genellikle AI alanının doğuşu olarak kabul edilir. Burada cesur bilim insanları, “öğrenme ve zekanın her yönü makinelerle modellenebilir” iddiasını ortaya koyarak bu yeni alan için büyük hedefler belirlediler.

1950’lerin sonlarında birçok ilk AI başarısı yaşandı. 1951’de Ferranti Mark I bilgisayarında çalışan ilk AI programları yazıldı; bunlar arasında Christopher Strachey’in dama (checkers) oyunu ve Dietrich Prinz’in satranç programı yer alıyordu; bu, bilgisayarların ilk kez zeka gerektiren oyunlar oynayabildiği anlamına geliyordu.

1955’te IBM’den Arthur Samuel, deneyimden öğrenebilen bir dama programı geliştirdi ve bu, ilk makine öğrenimi sistemlerinden biri oldu. Aynı dönemde, Allen Newell, Herbert Simon ve ekipleri, otomatik matematiksel teorem ispatlayabilen Logic Theorist (1956) programını yazdılar, bu da makinelerin mantıksal akıl yürütebileceğini gösterdi.

1950’lerde AI için özel programlama dilleri ve araçlar da geliştirildi. 1958’de John McCarthy, AI için özel tasarlanmış Lisp programlama dilini icat etti ve bu dil hızla AI geliştirme topluluğunda popüler oldu. Aynı yıl, psikolog Frank Rosenblatt, veriden öğrenebilen ilk yapay sinir ağı modeli olan Perceptronu tanıttı; Perceptron, modern sinir ağlarının temelini oluşturdu.

1959’da Arthur Samuel, dönüm noktası niteliğindeki bir makalede “machine learning” (makine öğrenimi) terimini ilk kez kullandı; burada bilgisayarların öğrenip oyun oynama yeteneklerini geliştirebileceği anlatıldı. Bu gelişmeler, öncülerin önümüzdeki birkaç on yıl içinde makinelerin insan zekasına ulaşabileceği yönündeki güçlü iyimserliğini yansıttı.

1960’lar: İlk İlerlemeler

1960’lara gelindiğinde, AI birçok önemli proje ve buluşla gelişmeye devam etti. MIT, Stanford, Carnegie Mellon gibi prestijli üniversitelerde AI laboratuvarları kuruldu, araştırma ilgisi ve finansmanı arttı. Bilgisayarlar daha güçlü hale geldi ve daha karmaşık AI fikirleri test edilebildi.

Öne çıkan bir başarı, ilk chatbot programının doğuşu oldu. 1966’da MIT’den Joseph Weizenbaum, psikiyatrist tarzında kullanıcılarla diyalog kuran ELIZAyı geliştirdi. ELIZA basit anahtar kelime tanıma ve kalıp yanıtlar üzerine kuruluydu, ancak birçok kullanıcı ELIZA’nın gerçekten “anlayıp” duyguları olduğunu sandı. ELIZA’nın başarısı, modern chatbotların önünü açtı ve insanların makinelere duygu atfetme eğilimi üzerine önemli sorular ortaya koydu.

Aynı dönemde, ilk akıllı robotlar da ortaya çıktı. 1966-1972 yılları arasında Stanford Araştırma Enstitüsü (SRI), Shakey adlı, kendini algılayabilen ve hareket planlayabilen ilk mobil robotu geliştirdi. Shakey, sensörler ve kameralarla donatılmış, çevresini analiz edip temel görevleri (yol bulma, engel itme, yokuş çıkma vb.) yerine getirebiliyordu. Bu, robotlarda bilgisayarlı görme, doğal dil işleme ve planlama yeteneklerinin ilk entegre örneğiydi ve robotik AI alanının temelini attı.

American Association of Artificial Intelligence (AAAI) bu dönemde kuruldu (öncülü 1969 IJCAI konferansı, resmi kuruluş 1980), AI araştırmacılarını bir araya getirerek AI topluluğunun güçlendiğini gösterdi.

1960’lar ayrıca uzman sistemler ve temel algoritmaların gelişimine sahne oldu. 1965’te Edward Feigenbaum ve ekibi, dünyadaki ilk uzman sistem olarak kabul edilen DENDRALı geliştirdi. DENDRAL, kimya alanında moleküler yapı analizinde uzman bilgisi ve düşünce süreçlerini taklit ederek bilim insanlarına destek sağladı. Bu başarı, bilgisayarların karmaşık uzmanlık problemlerini çözebileceğini göstererek 1980’lerde uzman sistemlerin patlamasının temelini attı.

Ayrıca, 1972’de Marsilya Üniversitesi’nde geliştirilen Prolog programlama dili, mantıksal yapay zeka ve ilişkisel kurallara dayalı AI yaklaşımlarını başlattı. 1969’da Marvin Minsky ve Seymour Papert “Perceptrons” adlı kitaplarını yayımladı; bu kitap, tek katmanlı perceptron modellerinin matematiksel sınırlarını (örneğin basit XOR problemini çözememesi) ortaya koyarak sinir ağı alanında ciddi şüpheler yarattı.

Birçok yatırımcı sinir ağlarının öğrenme yeteneğine olan inancını kaybetti ve 1960’ların sonlarında sinir ağı araştırmaları geriledi. Bu, AI’daki ilk “soğuma” döneminin işaretiydi; on yıl süren iyimserliğin ardından heyecan azalmaya başladı.

1970’ler: Zorluklar ve İlk “AI Kışı”

1970’lere gelindiğinde, AI alanı gerçekçi zorluklarla karşılaştı: Önceki on yıldan büyük beklentiler, hesaplama gücü, veri ve bilimsel anlayış eksikliği nedeniyle karşılanamadı. Sonuç olarak, AI’ya olan güven ve finansman 1970’lerin ortalarında ciddi şekilde azaldı ve bu dönem, ilk “AI kışı” olarak adlandırıldı.

1973’te Sir James Lighthill, “Artificial Intelligence: A General Survey” adlı raporunda AI araştırmalarının ilerlemesini olumsuz değerlendirdi. Lighthill Raporu, AI araştırmacılarının “çok fazla söz verip çok az gerçekleştirdiğini” belirtti ve özellikle bilgisayarların dil ve görsel algılamada beklentileri karşılayamadığını eleştirdi.

Bu rapor, İngiltere hükümetinin AI bütçesini büyük ölçüde kesmesine yol açtı. ABD’de DARPA gibi destekçiler daha pratik projelere yöneldi. Sonuç olarak, 1970’lerin ortalarından 1980 başlarına kadar AI neredeyse dondu, az sayıda atılım yapıldı ve ciddi finansman eksikliği yaşandı. Bu, 1984’te ortaya çıkan “AI kışı” teriminin tanımladığı uzun bir durgunluk dönemiydi.

Zorluklara rağmen, 1970’lerde AI araştırmalarında bazı parlak noktalar vardı. Akademik ortamda uzman sistemler gelişmeye devam etti; örneğin 1974’te Stanford’da Ted Shortliffe tarafından geliştirilen MYCIN, kan enfeksiyonu teşhisinde yüksek doğrulukla öneriler sunan bir tıbbi uzman sistemdi. MYCIN, uzman sistemlerin pratik değerini kanıtladı.

Ayrıca, 1972’de tanıtılan Prolog dili, dil işleme ve mantıksal problemlerde önemli bir araç haline geldi. Robotik alanda ise 1979’da Stanford araştırmacıları, uzaktan kumandasız engellerle dolu odada hareket edebilen ilk otonom robot araba Stanford Cart’ı geliştirdi. Bu küçük ama önemli başarı, gelecekteki otonom araç araştırmalarının temelini attı.

Genel olarak, 1970’lerin sonunda AI araştırmaları durgunluk dönemine girdi. Birçok AI bilim insanı, çalışmalarını makine öğrenimi, istatistik, robotik ve bilgisayarlı görme gibi ilgili alanlara kaydırdı.

AI artık önceki on yıldaki gibi “parlayan yıldız” değildi; çok az belirgin ilerleme gösteren dar bir alan haline geldi. Bu dönem, araştırmacılara yapay zekanın tahmin edilenden çok daha karmaşık olduğunu ve sadece mantıksal modellemeye dayanan yaklaşımların yetersiz kaldığını öğretti.

1980’ler: Uzman Sistemler – Yükseliş ve Düşüş

1980’lerin başında AI, yeni bir canlanma dönemine girdi – bazen “AI rönesansı” olarak adlandırılır. Bu canlanma, uzman sistemlerin ticari başarısı ve hükümet ile şirketlerin yatırım ilgisinin yeniden artmasıyla desteklendi. Bilgisayarlar daha güçlü hale geldi ve AI’nın dar alanlarda uygulanabilirliği konusunda umutlar arttı.

Büyük bir itici güç, ticari uzman sistemler oldu. 1981’de Digital Equipment Corporation, bilgisayar sistemlerinin yapılandırılmasında yardımcı olan ve şirkete milyonlarca dolar tasarruf sağlayan XCON (Expert Configuration) adlı uzman sistemi devreye aldı. XCON’un başarısı, işletmelerde karar destek için uzman sistemlerin yaygınlaşmasını tetikledi. Birçok teknoloji şirketi, işletmelerin kendi sistemlerini kolayca oluşturabilmesi için uzman sistem kabukları (expert system shell) geliştirdi.

Lisp dili de deneysel ortamdan çıkarak, AI programlarını çalıştırmak için optimize edilmiş Lisp makineleri (Lisp machine) donanımları ortaya çıktı. 1980’lerin başında Symbolics ve Lisp Machines Inc. gibi birçok Lisp makinesi girişimi kuruldu ve bu dönem “Lisp makineleri çağı” olarak anıldı.

Büyük hükümetler de bu dönemde AI’ya ciddi yatırımlar yaptı. 1982’de Japonya, 850 milyon dolar bütçeyle 5. Nesil Bilgisayar Projesini başlattı; amaç, mantık ve Prolog kullanan akıllı bilgisayarlar geliştirmekti. Benzer şekilde, ABD (DARPA) da Japonya ile teknoloji rekabeti bağlamında AI araştırmalarını destekledi. Bu yatırımlar, uzman sistemler, doğal dil işleme ve bilgi tabanları üzerine odaklandı ve üstün akıllı bilgisayarlar yaratma hedefi taşıdı.

Bu iyimser dalga içinde, yapay sinir ağları da sessizce canlanmaya başladı. 1986’da Geoffrey Hinton ve ekibi, çok katmanlı sinir ağlarını eğitmek için etkili bir yöntem olan Backpropagation (geri yayılım) algoritmasını yayımladı. Bu yöntem, 1969’daki Perceptrons kitabında belirtilen sınırlamaları aşmayı sağladı.

Aslında geri yayılım prensibi 1970’lerde tasarlanmıştı, ancak 1980’lerin ortasında bilgisayar gücünün artmasıyla etkin şekilde kullanılmaya başlandı. Backpropagation algoritması, sinir ağı araştırmalarında ikinci bir dalga başlattı. Bu dönemde, derin sinir ağlarının karmaşık modelleri öğrenebileceğine dair inanç yeniden canlandı ve bu, sonraki derin öğrenme (deep learning) devriminin öncüsü oldu.

Genç araştırmacılar Yann LeCun (Fransa) ve Yoshua Bengio (Kanada) da bu dönemde sinir ağı hareketine katılarak, 1980’lerin sonunda el yazısı tanıma modelleri geliştirdiler.

Ancak, AI’nın ikinci yükselişi uzun sürmedi. 1980’lerin sonunda, AI beklentileri karşılayamadığı için tekrar kriz yaşandı. Uzman sistemler bazı dar uygulamalarda faydalı olsa da, katı, genişletilmesi zor ve bilgi güncellemeleri elle yapılması gereken sistemler olarak zayıf yönlerini gösterdi.

Birçok büyük uzman sistem projesi başarısız oldu, Lisp makinesi pazarı da kişisel bilgisayarların ucuzlamasıyla çöktü. 1987’de Lisp makinesi endüstrisi neredeyse tamamen iflas etti. AI’ya ikinci büyük yatırım kesintisi 1980’lerin sonunda gerçekleşti ve bu, ikinci AI kışına yol açtı. 1984’te ortaya çıkan “AI winter” terimi, 1987-1988’de birçok AI şirketinin kapanmasıyla doğrulandı. AI bir kez daha gerileme döngüsüne girdi ve araştırmacılar beklentilerini ve stratejilerini yeniden gözden geçirmek zorunda kaldı.

Özetle, 1980’ler AI için patlama ve gerileme döngüsü oldu. Uzman sistemler AI’nın endüstride ilk defa yer almasını sağladı ancak sabit kurallara dayalı yaklaşımların sınırlarını gösterdi. Buna rağmen, bu dönem sinir ağı algoritmaları ve ilk bilgi tabanları gibi değerli fikirler ve araçlar kazandırdı. Ayrıca, aşırı iyimserlikten kaçınmayı öğreten pahalı dersler vererek sonraki on yıl için daha temkinli bir yolun temelini attı.

1990’lar: AI’nın Pratiğe Dönüşü

1980’lerin sonundaki AI kışından sonra, 1990’larda AI’ya olan güven yavaş yavaş geri geldi ve bir dizi pratik ilerleme yaşandı. Araştırmacılar, iddialı genel AI (strong AI) yerine, belirli dar AI uygulamalarına (weak AI) odaklandı ve bu alanlarda etkileyici sonuçlar elde etmeye başladı. Önceki dönemden AI’nın alt dalları (ses tanıma, bilgisayarlı görme, arama algoritmaları, bilgi tabanları vb.) bağımsız olarak gelişip yaygınlaştı.

Önemli bir dönüm noktası, Mayıs 1997’de IBM’in Deep Blue bilgisayarının, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u resmi bir maçta yenmesiydi. Bu, AI’nın karmaşık bir zeka oyununda dünya şampiyonunu ilk kez yenmesi olarak büyük yankı uyandırdı.

Deep Blue’nun başarısı, brute-force arama algoritmaları ve açılış veri tabanları sayesinde büyük hesaplama gücünün ve uzman tekniklerin insanı aşabileceğini gösterdi. Bu olay, AI’nın medyada görkemli dönüşünü işaret etti ve yıllarca süren durgunluktan sonra araştırma heyecanını yeniden canlandırdı.

Sadece satrançta değil, 1990’larda AI birçok alanda ilerleme kaydetti. 1994’te Chinook programı, dama oyununu tamamen çözüp dünya şampiyonunun yenilmez olduğunu kabul ettirdi.

Ses tanıma alanında, Dragon Dictate (1990) gibi ticari sistemler ortaya çıktı ve 1990’ların sonunda ses tanıma yazılımları kişisel bilgisayarlarda yaygınlaştı. El yazısı tanıma ise PDA cihazlarına entegre edilerek doğruluğu giderek arttı.

Bilgisayarlı görme uygulamaları endüstride yaygınlaştı; bileşen kontrolü ve güvenlik sistemleri gibi alanlarda kullanıldı. Hatta, 1960’larda zorlanan makine çevirisi alanında da ilerlemeler oldu; SYSTRAN gibi sistemler Avrupa Birliği için çok dilli otomatik çeviri desteği sağladı.

Bir diğer önemli alan, makine öğrenimi ve sinir ağlarının büyük veriyle kullanımıydı. 1990’ların sonunda internetin patlamasıyla devasa dijital veri oluştu. Veri madenciliği ve makine öğrenimi algoritmaları (karar ağaçları, sinir ağları, gizli Markov modelleri vb.) web verilerini analiz etmek, arama motorlarını optimize etmek ve içerik kişiselleştirmek için kullanıldı.

“Veri bilimi” terimi henüz yaygın olmasa da, AI yazılım sistemlerine sızmıştı ve kullanıcı verilerinden öğrenerek performansı artırıyordu (örneğin spam filtreleri, e-ticaret öneri sistemleri). Bu küçük ama somut başarılar, AI’nın işletmeler ve toplum nezdinde itibar kazanmasına yardımcı oldu.

1990’lar, AI’nın sessiz ama sağlam şekilde hayatımıza girdiği bir dönemdi. Büyük iddialar yerine, geliştiriciler belirli problemlere odaklandı ve sonuçta 20. yüzyılın sonlarında birçok teknoloji ürününde AI yer aldı (oyunlar, yazılımlar, elektronik cihazlar). Bu dönem, AI’nın veri ve algoritma temellerini hazırlayarak sonraki patlamaya zemin oluşturdu.

2000’ler: Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Çağı

21. yüzyıla girerken, AI internet ve büyük veri çağı sayesinde güç kazandı. 2000’ler, kişisel bilgisayarlar, internet ve sensör cihazlarının patlamasıyla devasa veri hacimlerinin oluştuğu yıllardı. Makine öğrenimi – özellikle denetimli öğrenme yöntemleri – bu “veri madeni”nden faydalanmak için ana araç haline geldi.

“Data is the new oil” (Veri yeni petrol) sloganı popüler oldu çünkü veri arttıkça AI algoritmaları daha doğru öğreniyordu. Büyük teknoloji şirketleri, kullanıcı verilerini toplayıp öğrenen sistemler kurmaya başladı: Google daha akıllı arama motorları, Amazon davranışa dayalı alışveriş önerileri, Netflix film öneri algoritmaları geliştirdi. AI, dijital platformların arkasındaki “sessiz beyin” haline geldi.

2006’da önemli bir olay yaşandı: Stanford Üniversitesi’nden Fei-Fei Li, 14 milyondan fazla detaylı etiketlenmiş görüntü içeren devasa ImageNet veri setini başlattı. 2009’da tanıtılan ImageNet, bilgisayarlı görme algoritmalarının eğitimi ve değerlendirilmesi için standart veri seti oldu, özellikle nesne tanıma alanında.

ImageNet, derin öğrenme araştırmalarını hızlandıran bir “dopingleme” olarak görüldü. 2010’dan itibaren düzenlenen ImageNet Challenge, en iyi görüntü tanıma algoritmalarının yarıştığı önemli bir platform haline geldi. Bu yarışmalar, 2012’deki tarihi AI dönüm noktasına zemin hazırladı (bkz. 2010’lar).

2000’lerde AI ayrıca birçok önemli uygulama başarısı elde etti:

• 2005’te, Stanford’un “Stanley” adlı otonom aracı, 212 km’lik DARPA Grand Challenge çöl yarışını 6 saat 53 dakikada tamamlayarak otonom araçlar çağını başlattı ve Google, Uber gibi şirketlerin ilgisini çekti.
• 2008’de telefonlarda sanal asistanlar ortaya çıktı: Google Voice Search iPhone’da sesle arama imkanı sundu; 2011’de Apple Siri, iPhone’a entegre sesle kontrol edilen sanal asistan olarak tanıtıldı. Siri, ses tanıma, doğal dil anlama ve web hizmetleri entegrasyonuyla AI’nın geniş kitlelere ilk erişimi oldu.
• 2011’de IBM’in Watson süper bilgisayarı, ABD televizyonundaki Jeopardy! bilgi yarışmasında iki şampiyonu yendi. Watson, karmaşık İngilizce soruları anlayıp devasa veri tabanlarından yanıtlar bulabiliyor, doğal dil işleme ve bilgi aramada AI’nın gücünü gösteriyordu.
• Sosyal medya ve web alanında Facebook, 2010 civarında otomatik yüz tanıma ve fotoğraf etiketleme özelliklerini sundu; YouTube ve Google ise AI ile içerik filtreleme ve video önerileri yaptı. Bu makine öğrenimi teknikleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için arka planda sessizce çalıştı.

2000’lerin AI’sının temel itici gücü veri ve uygulamalardı. Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları (regresyon, SVM, karar ağaçları vb.) büyük ölçeklerde uygulanarak pratik faydalar sağladı.

AI, araştırma konusundan endüstriye güçlü bir şekilde kaydı: “iş dünyası için AI” sıcak bir konu haline geldi ve birçok şirket yönetim, finans, pazarlama gibi alanlarda AI çözümleri sundu. 2006’da “kurumsal AI” (enterprise AI) terimi ortaya çıktı ve AI’nın iş verimliliği ve karar alma süreçlerini artırmadaki rolü vurgulandı.

2000’lerin sonunda derin öğrenme devriminin ilk işaretleri belirdi. Çok katmanlı sinir ağları araştırmaları ilerledi. 2009’da Stanford’dan Andrew Ng ve ekibi, GPU’lar kullanarak sinir ağı eğitimini CPU’ya göre 70 kat hızlandırdıklarını açıkladı.

GPU’nun paralel hesaplama gücü, sinir ağlarının matris hesaplamaları için idealdi ve 2010’larda büyük derin öğrenme modellerinin eğitimine zemin hazırladı. Büyük veri, güçlü donanım ve gelişmiş algoritmalar hazırdı; sadece uygun zaman bekleniyordu.

2010’lar: Derin Öğrenme Devrimi

Eğer AI’nın gerçekten “uçuşa geçtiği” bir dönem seçilecekse, bu 2010’lar olmalıdır. Önceki on yılın veri ve donanım altyapısıyla, yapay zeka derin öğrenme çağına girdi – çok katmanlı sinir ağları büyük başarılar elde etti ve AI’nın birçok alandaki rekorları kırmasına olanak sağladı. “İnsan beyni gibi öğrenen makineler” hayali, derin öğrenme algoritmalarıyla kısmen gerçeğe dönüştü.

Tarihi dönüm noktası 2012’de yaşandı; Geoffrey Hinton ve öğrencileri (Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever), ImageNet Challenge yarışmasına katıldı. Ağları – AlexNet – 8 katmanlı konvolüsyonel sinir ağıydı ve GPU üzerinde eğitildi. Sonuç olarak, AlexNet rakiplerine göre çok daha yüksek doğrulukla görüntü tanımada hata oranını yarı yarıya düşürdü.

Bu ezici zafer, bilgisayarlı görme topluluğunu şoke etti ve AI’da “derin öğrenme çılgınlığının” başlangıcını işaret etti. Takip eden yıllarda, çoğu geleneksel görüntü tanıma yöntemi derin öğrenme modelleriyle değiştirildi.

AlexNet’in başarısı, yeterli veri (ImageNet) ve hesaplama gücü (GPU) ile derin sinir ağlarının diğer AI tekniklerini geride bırakabileceğini kanıtladı. Hinton ve ekibi Google’a transfer oldu ve derin öğrenme, AI araştırmalarının en sıcak konusu haline geldi.

Derin öğrenme, sadece bilgisayarlı görmeyi değil, ses işleme, dil anlama ve diğer birçok alanı da dönüştürdü. 2012’de Andrew Ng ve Jeff Dean’in öncülüğündeki Google Brain projesi, etiketsiz YouTube videolarını izleyerek “kedi” kavramını öğrenen derin sinir ağıyla dikkat çekti.

2011-2014 arasında Siri, Google Now (2012) ve Microsoft Cortana (2014) gibi sanal asistanlar ortaya çıktı; bunlar ses tanıma ve doğal dil anlamadaki ilerlemeleri kullandı. Örneğin, Microsoft’un ses tanıma sistemi 2017’de insan seviyesine ulaştı; bu başarıda derin sinir ağları önemli rol oynadı. 2016’da Google Translate, sinir ağı tabanlı makine çevirisi (NMT) mimarisine geçerek önceki istatistiksel modellerden belirgin şekilde daha iyi sonuçlar verdi.

Bir diğer önemli gelişme, AI’nın Go oyunundaki zaferiydi. Mart 2016’da DeepMind’ın AlphaGo programı, dünya birincisi Lee Sedol’u 4-1 yendi. Go, satrançtan çok daha karmaşık ve brute-force ile çözülemez bir oyundur. AlphaGo, derin öğrenme ve Monte Carlo Ağaç Araması algoritmalarını birleştirerek milyonlarca insan oyunu üzerinden öğrenip kendi kendine oynadı.

Bu zafer, 1997’deki Deep Blue-Kasparov maçına benzetildi ve AI’nın sezgi ve deneyim gerektiren alanlarda insanı geçebileceğini gösterdi. AlphaGo’dan sonra DeepMind, 2017’de tamamen kendi kendine öğrenen AlphaGo Zeroyu geliştirdi ve önceki versiyonu 100-0 yendi. Bu, pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenmenin birleşiminin potansiyelini ortaya koydu.

2017’de doğal dil işleme alanında devrim yaratan Transformer mimarisi geliştirildi. Google araştırmacıları, “Attention Is All You Need” makalesinde, self-attention mekanizmasıyla kelimeler arasındaki ilişkileri sıralı olmadan öğrenen bir model önerdiler.

Transformer, önceki sıralı modellerden (RNN/LSTM) çok daha verimli büyük dil modellerinin (LLM) eğitimini mümkün kıldı. Bu mimari temelinde, Google’ın 2018’de çıkardığı BERT ve OpenAI’nin aynı yıl tanıttığı GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi modeller geliştirildi.

Bu modeller, dil sınıflandırmadan soru yanıtlama ve metin üretimine kadar birçok dil görevinde üstün performans gösterdi. Transformer, 2020’lerdeki devasa dil modeli yarışının temelini attı.

2010’ların sonlarında, üretken AI (generative AI) ortaya çıktı – yeni içerik oluşturabilen AI modelleri. 2014’te Ian Goodfellow ve ekibi, gerçekçi sahte veri üreten iki karşıt sinir ağı içeren GAN (Generative Adversarial Network) modelini geliştirdi.

GAN’lar, gerçekçi sahte insan portreleri (deepfake) üretme yetenekleriyle hızla popüler oldu. Ayrıca, varyasyonel autoencoder (VAE) ve stil transferi gibi modeller, görüntü ve video içeriklerini yeni tarzlarda dönüştürmeye olanak sağladı.

2019’da OpenAI, 1.5 milyar parametreli metin üretme modeli GPT-2yi tanıttı; bu model, insan benzeri akıcı uzun metinler oluşturabiliyordu. Böylece AI artık sadece sınıflandırma ve tahmin değil, ikna edici içerik üretme yeteneğine de sahipti.

2010’lar, AI’nın beklenenden çok daha hızlı sıçrama yaptığı bir dönem oldu. Önceden “imkansız” sayılan birçok görevde AI, insan seviyesine ulaştı veya geçti: görüntü tanıma, ses tanıma, çeviri, karmaşık oyunlar...

Daha da önemlisi, AI günlük yaşama girmeye başladı: akıllı telefon kameralarında otomatik yüz tanıma, Alexa ve Google Home gibi akıllı hoparlörlerde sanal asistanlar, sosyal medyada içerik önerileri AI tarafından yönetiliyor. Bu, AI’nın patlama dönemiydi ve birçok kişi AI’yı “yeni elektrik” olarak nitelendirdi – tüm sektörleri dönüştüren temel bir teknoloji.

2020’ler: Üretken AI Patlaması ve Yeni Trendler

2020’lerin ilk birkaç yılında, AI benzeri görülmemiş bir hızla patlama yaşadı, özellikle üretken AI (Generative AI) ve büyük dil modelleri (LLM) sayesinde. Bu sistemler, yüz milyonlarca kullanıcıya doğrudan erişim sağlayarak yaratıcı uygulamalarda büyük bir dalga yarattı ve AI’nın toplumsal etkileri üzerine geniş çaplı tartışmaları tetikledi.

Haziran 2020’de OpenAI, 175 milyar parametreli GPT-3 modelini tanıttı; bu, önceki en büyük modelin 10 katı büyüklükteydi. GPT-3, insan benzeri metin yazma, soru yanıtlama, şiir yazma, programlama kodu oluşturma gibi görevlerde şaşırtıcı başarı gösterdi, hata yapsa da oldukça akıcıydı. GPT-3’ün gücü, devasa model ölçeği ve eğitim verisinin birleşimiyle ortaya çıktı. GPT-3 tabanlı uygulamalar hızla yayıldı; pazarlama içeriklerinden e-posta asistanlığına ve programlama desteğine kadar.

Kasım 2022’de AI, ChatGPT ile kamuoyunun önüne çıktı; OpenAI tarafından GPT-3.5 tabanlı interaktif bir chatbot olarak geliştirildi. Sadece 5 günde 1 milyon kullanıcıya ulaştı ve 2 ay içinde 100 milyon kullanıcıyı geçti, tarihin en hızlı büyüyen tüketici uygulaması oldu.

ChatGPT, metin yazma, matematik çözme, danışmanlık gibi çok çeşitli soruları akıcı yanıtlayarak kullanıcıları “zekâ ve esneklik” açısından etkiledi. ChatGPT’nin popülerliği, AI’nın ilk kez geniş çapta yaratıcı içerik aracı olarak kullanılmasını işaret etti ve büyük teknoloji şirketleri arasında AI yarışını başlattı.

2023 başında Microsoft, GPT-4’ü Bing arama motoruna entegre etti; Google ise kendi LaMDA tabanlı chatbotu Bardı tanıttı. Bu rekabet, üretken AI teknolojilerinin hızla yaygınlaşmasını ve gelişmesini sağladı.

Metin dışı alanlarda da üretken AI büyük ilerleme kaydetti. 2022’de DALL-E 2 (OpenAI), Midjourney ve Stable Diffusion gibi metinden görsele modeller, kullanıcıların metin açıklamalarından gerçekçi ve yaratıcı görüntüler üretmesini sağladı. Bu görsellerin kalitesi inanılmazdı ve dijital içerik üretiminde yeni bir çağ başlattı.

Ancak, bu gelişmeler telif hakkı ve etik sorunları da beraberinde getirdi; AI, sanatçıların eserlerinden öğrenerek benzer ürünler yaratıyordu. Ses alanında ise yeni metinden sese modeller, gerçek insan seslerine çok benzeyen sesler üretebiliyor, hatta ünlülerin seslerini taklit edebiliyordu; bu da deepfake sesler konusunda endişelere yol açtı.

2023’te, AI eğitiminde kullanılan veri telif haklarıyla ilgili ilk davalar başladı – örneğin Getty Images, Stable Diffusion geliştiricisi Stability AI’ye milyonlarca telifli görseli izinsiz kullandığı için dava açtı. Bu, AI patlamasının karanlık yüzünü gösterdi: yasal, etik ve toplumsal sorunlar gündeme geldi ve ciddi dikkat gerektirdi.

AI heyecanı sürerken, 2023’te teknoloji alanından 1000’den fazla kişi (Elon Musk, Steve Wozniak, AI araştırmacıları vb.) GPT-4’ten daha büyük AI modellerinin eğitiminin 6 ay durdurulması çağrısında bulunan açık bir mektup imzaladı; hızlı gelişimin kontrol dışına çıkabileceği endişesiyle.

Aynı yıl, derin öğrenmenin “babası” sayılan Geoffrey Hinton da AI’nın insan kontrolünden çıkma riskine dikkat çekti. Avrupa Komisyonu, 2024’te yürürlüğe girmesi planlanan AI Yasası (EU AI Act)nı hızla tamamladı; bu yasa, yüksek riskli AI sistemlerini yasaklıyor (örneğin kitlesel gözetim, sosyal puanlama) ve genel AI modellerinde şeffaflık talep ediyor.

ABD’de ise birçok eyalet, işe alım, finans, seçim kampanyaları gibi hassas alanlarda AI kullanımını sınırlayan yasalar çıkardı. Açıkça görülüyor ki, dünya AI için yasal ve etik çerçeveleri hızla şekillendiriyor; bu, teknolojinin geniş etkisi nedeniyle kaçınılmaz bir gereklilik.

Genel olarak, 2020’ler hem teknik hem de yaygınlık açısından AI patlamasına tanıklık ediyor. ChatGPT, DALL-E, Midjourney gibi yeni nesil AI araçları milyonlarca insanın yaratıcılığını ve verimliliğini artırıyor.

Aynı zamanda, AI’ya yapılan yatırımlar hızla artıyor: tahminlere göre, önümüzdeki yıllarda üretken AI için harcamalar 1 trilyon doları aşacak. AI, sağlık (görüntüleme teşhisi, ilaç keşfi), finans (risk analizi, dolandırıcılık tespiti), eğitim (sanal öğretmenler, kişiselleştirilmiş içerik), ulaşım (ileri seviye otonom araçlar), savunma (taktik karar destek) gibi alanlara giderek daha fazla nüfuz ediyor.

AI artık elektrik veya internet gibi temel bir altyapı haline geldi – tüm işletmeler ve hükümetler tarafından kullanılmak isteniyor. Birçok uzman, AI’nın doğru geliştirilip yönetilmesi halinde verimlilik ve yaşam kalitesinde büyük sıçramalar getireceğine inanıyor.

1950’lerden günümüze, AI’nın gelişim tarihi şaşırtıcı bir yolculuk oldu – büyük umutlar, hayal kırıklıkları ve yeniden yükselişlerle dolu. 1956 Dartmouth konferansından başlayan bu yol, iki kez “AI kışı”na girdi ancak her defasında bilimsel ve teknolojik atılımlarla daha güçlü geri döndü. Özellikle son 15 yılda AI, laboratuvardan gerçek dünyaya çıkarak derin etkiler yarattı.

Bugün, AI hemen hemen her alanda var ve giderek daha akıllı ve çok yönlü hale geliyor. Ancak, genel AI (insan benzeri esnek zeka) hedefi hâlâ önümüzde duruyor.

Mevcut AI modelleri etkileyici olsa da, sadece eğitildikleri görevlerde iyidir ve bazen saçma hatalar yapabilir (örneğin ChatGPT’nin yüksek özgüvenle yanlış bilgi “halüsinasyonu” yapması). Güvenlik ve etik sorunları da acil olarak ele alınmalı: AI’nın kontrollü, şeffaf ve insanlığın ortak yararına geliştirilmesi gerekiyor.

AI’nın geleceği son derece heyecan vericihayatımıza daha derin şekilde entegre olacağı görülüyor: AI doktorları sağlık hizmetlerinde, AI avukatları hukuk alanında, AI dostları eğitim ve psikolojik destekte yanımızda olacak.

Neuromorfik hesaplama gibi insan beyni mimarisini taklit eden teknolojiler araştırılıyor; bu, daha verimli ve doğal zeka benzeri AI nesillerinin yolunu açabilir. AI’nın insan zekasını aşması tartışmalı olsa da, AI’nın evrilmeye devam edeceği ve insanlığın geleceğini derinlemesine şekillendireceği kesin.

AI’nın kuruluş ve gelişim tarihine baktığımızda, insanların azim ve yaratıcılığının durmaksızın devam eden bir hikayesini görüyoruz. İlkel hesaplama makinelerinden, satranç oynayan, araba kullanan, dünyayı tanıyan ve hatta sanat yaratan makinelere kadar AI, kendi sınırlarımızı aşma yeteneğimizin kanıtıdır.

Önemli olan, tarihten aldığımız dersle – beklentileri doğru yerden koymak ve AI’yı sorumlu şekilde geliştirmek – AI’nın insanlık için maksimum fayda sağlamasını güvence altına almaktır.