• 1940'lar-1950'ler: Alan Turing'in 'hesaplanabilirlik' kavramı ve 'Turing Testi' ile makinelerin düşünebilme potansiyeli tartışılmaya başlandı. İlk yapay sinir ağları modelleri (McCulloch-Pitts, Perceptron) geliştirildi.
• 1956: Dartmouth Konferansı, 'Yapay Zeka' teriminin resmi olarak ortaya atıldığı ve bu alanın bağımsız bir disiplin olarak kabul edildiği dönüm noktası oldu. Bu konferans, YZ araştırmalarının başlangıcı sayılır.
• 1960'lar-1970'ler: İlk YZ programları (ELIZA, SHRDLU) ve mantık tabanlı sistemler geliştirildi. Ancak bu dönemde YZ, 'YZ kışı' olarak adlandırılan bir finansman ve ilgi kaybı dönemi yaşadı, çünkü beklentiler karşılanamadı.
• 1980'ler: Uzman sistemlerin yükselişiyle YZ yeniden popülerlik kazandı. Bu sistemler, belirli alanlardaki insan uzman bilgisini modelleyerek problem çözüyordu. Endüstride ticari başarılar elde edildi.
• 1990'lar: Makine öğreniminde istatistiksel yaklaşımların ve yapay sinir ağlarının yeniden keşfedilmesi, özellikle destek vektör makineleri (SVM) gibi algoritmaların gelişmesiyle YZ tekrar ivme kazandı. IBM'in Deep Blue bilgisayarının dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi büyük yankı uyandırdı.
• 2000'ler-Günümüz: Büyük veri (Big Data) patlaması, grafik işlem birimlerinin (GPU) gelişimiyle artan işlem gücü ve derin öğrenme algoritmalarındaki ilerlemeler, YZ'de 'altın çağ'ı başlattı. Görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda insan performansına yaklaşan, hatta bazı durumlarda aşan başarılar elde edildi. AlphaGo'nun Go dünya şampiyonunu yenmesi bu dönemin simgesi oldu.

• Dar Yapay Zeka (Artificial Narrow Intelligence - ANI): Günümüzde kullandığımız YZ'nin büyük çoğunluğunu oluşturan bu tür, belirli, tek bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. Akıllı telefonlardaki sesli asistanlar (Siri, Google Assistant), öneri sistemleri (Netflix, Spotify), yüz tanıma yazılımları, spam filtreleri ve satranç oynayan bilgisayarlar dar YZ örnekleridir. Sadece programlandıkları veya eğitildikleri alanda uzmanlaşmışlardır ve başka bir alanda yetenekleri yoktur.
• Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence - AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya ona yakın bir zeka seviyesine sahip olan varsayımsal bir YZ türüdür. AGI'nin öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, soyut düşünme, planlama ve karmaşık fikirleri anlama gibi insani bilişsel yeteneklerin tamamına sahip olması beklenir. Şu an için bilim kurgu düzeyindedir ve henüz geliştirilememiştir. AGI'nin her türlü entelektüel görevi başarıyla yerine getirebileceği düşünülmektedir.
• Süper Yapay Zeka (Artificial Super Intelligence - ASI): İnsan zekasını her alanda, bilimsel yaratıcılık, genel bilgi ve sosyal beceriler dahil olmak üzere, kat kat aşan varsayımsal bir zeka türüdür. ASI'nin insanlık için hem büyük fırsatlar hem de ciddi riskler taşıyacağı öngörülmektedir. Bu seviyeye ulaşılırsa, YZ'nin kendi kendini geliştirebilmesi ve insan müdahalesi olmadan karar alabilmesi gibi özellikler kazanacağı tahmin edilmektedir. Bu, henüz çok uzak bir gelecekteki olasılıktır ve yoğun felsefi ve etik tartışmalara yol açmaktadır.

• Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML): YZ'nin en popüler ve başarılı dallarından biridir. Sistemlerin açıkça programlanmadan, verilerden öğrenerek kendiliğinden gelişen algoritmalar tasarlama bilimidir. Deneyimle performanslarını artıran sistemler oluşturur. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi farklı yaklaşımları vardır.
• Derin Öğrenme (Deep Learning - DL): Makine öğreniminin bir alt dalıdır ve insan beyninin yapısından esinlenerek tasarlanmış çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanır. Özellikle büyük ve karmaşık veri kümeleriyle çalışırken (görüntüler, sesler, metinler) karmaşık örüntüleri tanıma ve sınıflandırmada üstün başarı gösterir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda çığır açmıştır.
• Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): Bilgisayarların insan dilini (yazılı veya sözlü) anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan bir YZ alanıdır. Metin analizi, dil çevirisi, duygu analizi, sohbet robotları (chatbotlar), metin özetleme ve sanal asistanlar gibi uygulamalarda kullanılır.
• Bilgisayar Görüşü (Computer Vision - CV): Bilgisayarların dijital görüntü ve videolardan (resimler, kameralar) anlamlı bilgiler çıkarmasını sağlayan bir alandır. İnsan görsel sisteminin görevlerini taklit etmeyi amaçlar. Yüz tanıma, nesne tespiti, otonom araçlar, tıbbi görüntüleme ve artırılmış gerçeklik gibi uygulamalarda kilit rol oynar.
• Robotik: Robotların tasarımı, üretimi, işletilmesi ve uygulaması ile ilgilenir. YZ, robotların çevrelerini algılamasına, kararlar almasına, görevleri bağımsız olarak yerine getirmesine ve insanlarla etkileşime girmesine olanak tanır. Endüstriyel otomasyon, cerrahi robotlar ve insansı robotlar bu alanın ürünleridir.
• Uzman Sistemler (Expert Systems): Belirli bir alandaki insan uzmanların bilgi ve akıl yürütme yeteneklerini modelleyen bilgisayar programlarıdır. Teşhis, planlama ve karar alma gibi alanlarda kullanılırlar.

• Sağlık: Hastalık teşhisi (radyoloji, patoloji), ilaç keşfi ve geliştirme süreçlerinin hızlandırılması, kişiselleştirilmiş tedavi planları, cerrahi robotlar ve sağlık kayıtlarının analizi. YZ, doktorlara daha doğru ve hızlı kararlar alma konusunda yardımcı olur.
• Finans: Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi, algoritmik ticaret ve piyasa analizi, kredi risk analizi, kişisel finans danışmanlığı ve müşteri hizmetleri için chatbotlar. YZ, finansal riskleri azaltır ve verimliliği artırır.
• Ulaşım: Otonom (sürücüsüz) araçlar, trafik yönetimi ve optimizasyonu, rota planlama, lojistik ve teslimat dronları. YZ, ulaşımı daha güvenli, verimli ve erişilebilir hale getirir.
• Eğlence ve Medya: Kişiselleştirilmiş içerik öneri sistemleri (Netflix, Spotify, YouTube), bilgisayar oyunlarında akıllı rakipler, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik deneyimleri, film ve müzik prodüksiyonu. YZ, kullanıcı deneyimini zenginleştirir.
• Perakende ve E-Ticaret: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, müşteri hizmetleri için chatbotlar, stok yönetimi, talep tahmini, dolandırıcılık tespiti ve tedarik zinciri optimizasyonu. YZ, satışları artırır ve operasyonel verimliliği sağlar.
• Üretim ve Sanayi: Kalite kontrol (görsel denetim), öngörücü bakım (makine arızalarını önceden tahmin etme), robotik otomasyon, tasarım optimizasyonu ve tedarik zinciri yönetimi. YZ, üretim süreçlerini daha akıllı ve verimli hale getirir.
• Eğitim: Kişiselleştirilmiş öğrenme platformları, adaptif öğrenme materyalleri, öğrenci performans analizi, otomatik notlandırma ve akıllı ders asistanları. YZ, eğitimi daha erişilebilir ve etkili kılar.
• Tarım: Akıllı tarım uygulamaları (mahsul izleme, hastalık tespiti), su ve gübre yönetimi, otomatik hasat makineleri ve verim tahmini. YZ, tarımı daha sürdürülebilir ve verimli hale getirir.
• Güvenlik ve Savunma: Gözetim sistemleri, siber güvenlik (tehdit tespiti), insansız hava araçları (İHA) ve askeri strateji geliştirme. YZ, güvenlik operasyonlarını geliştirir.

"Yapay zeka, insanlığın karşılaştığı en büyük zorlukların birçoğunu çözebilir, ancak aynı zamanda yeni ve karmaşık etik sorunları da beraberinde getirir."
- Andrew Ng, Yapay Zeka Uzmanı

Genişletmek için tıkla ...

• İş Gücü Piyasası ve Otomasyon: YZ destekli otomasyon, belirli mesleklerde insan emeğine olan ihtiyacı azaltabilir ve iş kayıplarına yol açabilir. Ancak aynı zamanda, yeni iş kolları ve fırsatlar da yaratacağı öngörülmektedir. Bu durum, eğitim sistemlerinin ve iş gücünün yeni becerilere adapte olmasını zorunlu kılmaktadır.
• Gizlilik ve Veri Güvenliği: YZ sistemleri, etkin çalışabilmek için büyük miktarda kişisel veri işler. Bu verilerin toplanması, depolanması ve kullanılması, bireysel gizlilik endişelerini artırır ve veri güvenliği ihlalleri riskini beraberinde getirir. GDPR gibi düzenlemeler bu alandaki endişeleri gidermeye çalışmaktadır.
• Algoritmik Önyargı (Bias): YZ algoritmaları, eğitildikleri verilerdeki mevcut önyargıları öğrenebilir ve kararlarına yansıtabilir. Bu durum, cinsiyet, ırk veya sosyoekonomik durum gibi faktörlere dayalı ayrımcılığa yol açabilir. Örneğin, işe alım veya kredi verme süreçlerinde adil olmayan sonuçlar doğurabilir. Önyargılı verilerin temizlenmesi ve algoritmaların şeffaflığının sağlanması kritik öneme sahiptir.
• Sorumluluk ve Hesap Verebilirlik: Otonom sistemlerin (örneğin sürücüsüz arabaların) neden olduğu kazalarda veya yapay zeka tarafından alınan hatalı kararlarda sorumluluğun kimde olduğu sorusu karmaşıktır. Yasal ve etik çerçevelerin belirlenmesi ve şeffaf karar alma süreçlerinin geliştirilmesi gerekmektedir.
• Kontrol Sorunu ve Süper Zeka Riski: Özellikle Süper Yapay Zeka seviyesine ulaşılması durumunda, insanlığın bu zekayı kontrol edip edemeyeceği veya hedeflerinin insanlığın çıkarlarıyla uyumlu olup olmayacağı büyük bir felsefi ve pratik sorundur. Bu senaryolar, YZ güvenliği (AI Safety) araştırmalarının önemini artırmaktadır.
• Derin Sahtecilikler (Deepfakes): YZ'nin görüntü ve ses manipülasyonu yetenekleri, sahte haberlerin ve yanlış bilginin yayılmasına olanak tanıyarak toplumsal güveni ve kamuoyunu olumsuz etkileyebilir.

# Yapay Zeka'da temel bir makine öğrenimi algoritmasının pseudokodu:

function train_model(data, labels):
  // Modeli rastgele ağırlıklarla başlat
  model = initialize_weights_randomly()
  
  // Belirli sayıda yineleme (epoch) boyunca eğitimi tekrarla
  for epoch from 1 to num_epochs:
    // Tahminleri yap
    predictions = model.predict(data)
    
    // Tahminler ile gerçek etiketler arasındaki hatayı hesapla (kayıp fonksiyonu)
    loss = calculate_loss(predictions, labels)
    
    // Kaybı minimize etmek için model ağırlıklarını güncelle (geri yayılım)
    gradients = calculate_gradients(loss, model.weights)
    model.update_weights(gradients, learning_rate)
    
    // (İsteğe bağlı) Eğitimi izlemek için kayıp değerini logla
    log_progress(epoch, loss)
    
  return model

function make_inference(model, new_input):
  // Eğitilmiş modeli kullanarak yeni bir girdi için tahmin yap
  prediction = model.predict(new_input)
  return prediction

# Kullanım örneği:
# trained_ai_model = train_model(training_data, training_labels)
# result = make_inference(trained_ai_model, unseen_data)