Yapay Zekâ Kışı bahara döndü Düşünce Günlüğü Haberleri

“Yapay Zekâ Kışı” ile şekillenen tarihsel dönüşüm, yapay zekânın yalnızca sınırlı görevlerde değil, çok daha karmaşık alanlarda da insan zekâsına meydan okuyabileceğini gösteriyor. Bir zamanlar yalnızca bilim kurgu romanlarında yer alan bu teknoloji, artık insanlığın geleceğini şekillendiren ana güçlerden biri hâline gelmiş durumda.

Mehmet Serdar Tufan / Bilgisayar Mühendisi

Serhat Buhari Baytekin / Siyaset Bilimci

Yapay zekânın Turing’den Deep Blue’ya uzanan tarihsel yolculuğu, 1950’lerin başında bilim dünyasında âdeta bir devrim havası estirdi. Alan Turing’in “Makineler düşünebilir mi?” sorusu yalnızca akademik çevreleri değil, toplumun tamamını etkileyerek zekâ kavramının yeniden sorgulanmasına neden oldu. 1956’daki Dartmouth Konferansı, yapay zekâyı ilk kez bağımsız bir araştırma alanı olarak tanımladı. O dönemdeki birçok bilim insanı, insan zekâsına sahip makinelerin yalnızca birkaç on yıl içinde geliştirileceğine inanıyordu. Hatta bazıları, bu makinelerin felsefi ve ahlaki sorunlara da yanıt verebileceğini ileri sürüyordu. Ancak teknolojik altyapı, bu büyük beklentileri karşılayacak seviyede değildi.

UMUT İLE HAYALKIRIKLIĞI ARASINDA SIKIŞAN YILLAR

O yıllarda bilgisayarların işlem gücü oldukça düşüktü. Bellek kapasiteleri yetersiz, veri kaynakları sınırlıydı ve yazılım teknolojileri bugünkü kadar gelişmiş değildi. 1960’ların sonunda yapay zekâya olan ilgi hızla azalmaya başladı. Geliştirilen algoritmalar sınırlı kalıyor, makinelerin eğitileceği büyük veri kümeleri bulunmuyordu. En temel görevler bile yüksek hata oranıyla çalışıyor, sistemler dar alanlarda dahi tatmin edici performans gösteremiyordu. Tüm bu yetersizlikler, 1970’li yıllarda “AI Kışı” olarak bilinen durağan bir dönemi başlattı.

1970’ler ve 1980’ler, yapay zekâ araştırmalarının umutla hayal kırıklığı arasında sıkışıp kaldığı yıllardı. Bu dönemde öne çıkan en önemli gelişmelerden biri, uzman sistemlerdi. İnsan uzmanların bilgi birikimi yazılıma aktarılıyor, sistemlerin belirli koşullarda doğru kararlar alması sağlanmaya çalışılıyordu. Ancak bu sistemler yalnızca önceden tanımlanmış kurallar çerçevesinde çalışabiliyordu. Gerçek dünya ise istisnalarla ve beklenmedik durumlarla doluydu. Bu nedenle sistemler öngörülemeyen senaryolarla karşılaştıklarında işlevsiz hâle geliyordu.

ABARTILMIŞ BİR TEKNOLOJİ OLARAK GÖRÜLDÜ

1980’lerde geliştirilen MYCIN adlı uzman sistem bu sınırı net şekilde ortaya koydu. Kan enfeksiyonlarını teşhis etmek ve tedavi önermek üzere tasarlanan sistem, belirli bir veri setiyle çalıştığında doktorlardan bile daha başarılıydı. Ancak farklı tıbbi alanlara uygulandığında kullanılamaz hâle geliyordu. Bu örnek, yapay zekâ sistemlerinin genelleme yeteneğinin zayıf olduğunu açıkça gösterdi.

Beklentilerin karşılanamaması, yatırımcıların ve kamu otoritelerinin yapay zekâya olan güvenini sarstı. 1970’lerin sonlarına doğru fonlar kesildi, akademik projeler askıya alındı ya da başka alanlara yönlendirildi. Yapay zekâ kısa sürede abartılmış bir teknoloji olarak görülmeye başlandı.

KASPAROV’U MAĞLUP EDİNCE ŞANSI DÖNDÜ

Ancak bu karamsar tablo kalıcı olmadı. 1990’ların ortalarından itibaren donanım kapasiteleri artmaya, veri depolama teknolojileri gelişmeye başladı. Bu ivmenin en dikkat çekici göstergesi, IBM’in geliştirdiği satranç bilgisayarı Deep Blue’nun 1997’de dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesiydi. Bu olay, yapay zekânın belirli görevlerde insanı geçebileceğini somut biçimde ortaya koydu.

Deep Blue’nun başarısı dünya genelinde büyük ses getirdi. Ancak bu başarı, zekânın dar bir alana indirgenmiş biçimiydi. Satranç dışındaki problemlerle başa çıkamaması, yapay zekânın hâlâ genel zekâdan uzak olduğunu ortaya koydu. Yine de bu zafer, küresel çapta alana olan ilgiyi ve yatırımları yeniden canlandırdı.

TÜRKİYE SERGÜZEŞTİ

Türkiye’de ise yapay zekâ araştırmaları 1990’ların sonlarında ağırlıklı olarak üniversitelerle sınırlı kaldı. ODTÜ, Boğaziçi Üniversitesi ve İTÜ gibi köklü kurumlarda doğal dil işleme, uzman sistemler ve makine öğrenmesi konularında akademik çalışmalar yürütüldü. Türkçe’nin eklemeli yapısı, özellikle dil işleme algoritmaları açısından önemli bir araştırma alanı sundu.

2000’li yıllarda savunma sanayii, yapay zekânın pratik uygulamalar için en uygun zeminlerinden biri hâline geldi. ASELSAN, TAI ve TÜBİTAK gibi kurumlar görüntü işleme, otonom sistemler ve büyük veri analizi gibi konularda önemli yatırımlar yaptı. İnsansız hava araçları, hedef tanıma sistemleri ve sürü zekâsı gibi uygulamalar bu dönemin öne çıkan örnekleriydi.

2010’lu yıllarda derin öğrenme ve büyük veri tekniklerinin gelişmesi, yapay zekâya olan ilgiyi daha da artırdı. Bu gelişmeler sadece büyük teknoloji şirketlerini değil, yerli girişimcileri de harekete geçirdi. Pisano, CBOT, Etiya gibi Türkiye merkezli girişimler; müşteri ilişkileri yönetimi, veri analitiği ve doğal dil işleme alanlarında yenilikçi çözümler geliştirerek dikkat çekti.

GÜNLÜK YAŞAMIN BİR PARÇASI OLDU

Bugün geldiğimiz noktada yapay zekâ yalnızca teknoloji odaklı çevrelerin değil, devletlerin ve şirketlerin de stratejik ajandalarının merkezine yerleşmiş durumda. Türkiye, 2021–2025 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ile bu alandaki hedeflerini netleştirdi. Eğitimden sağlığa, ulaşımdan sanayiye kadar birçok sektörde yapay zekâ destekli çözümler günlük yaşamın bir parçası hâline geldi.

“Yapay Zekâ (AI) Kışı” ile şekillenen bu tarihsel dönüşüm, yapay zekânın yalnızca sınırlı görevlerde değil, çok daha karmaşık alanlarda da insan zekâsına meydan okuyabileceğini gösteriyor. Bir zamanlar yalnızca bilim kurgu romanlarında yer alan bu teknoloji, artık insanlığın geleceğini şekillendiren ana güçlerden biri hâline gelmiş durumda.