Dr. Doğu SIRT
İTÜ Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi

İnsan daha hesaplamayı öğrenmeden, düşlerini çoktan kurmaya başlamıştı. Ateşin başında, mağaranın duvarında, gecenin en sessiz yerinde… Sayıların henüz bir dili yokken bile olasılıklar zihninde dolaşıyordu. Kim bilir, belki de düş dediğimiz şey insanlığın ilk soyut makinesiydi. Olmayanı, olabilirmiş gibi çalıştıran içsel bir düzenekti bu. Adı ne olursa olsun, aklımızdan geçen her model, her tasarım ve her düş, işte o kadim refleksin izini taşıyor. Sonda söyleyeceğimizi başta söyleyelim: Bizler yalnızca sırtında GPU taşıyan insanlar değiliz. Yüzyılların merakı, korkusu ve cesareti eşlik ediyor adımlarımıza.

Bu kadim refleksin izini sürmek için zamanın paslı kapılarını biraz aralamak gerekir. Zira yapay bir bilin&¢ yaratma fikri, silikon vadilerinden çok önce, mitolojinin sisli yollarında filizlenmiştir. Antik Yunan’ın demirci tanrısı Hephaestus’un atölyesinden çıkan bronz dev Talos, Girit sahillerini günde üç kez turlayarak adayı korurken, aslında insanoğlunun “yorulmayan, hata yapmayan bir koruyucu” arayışının ilk metalik siluetiydi. Benzer bir düş, kendi heykellerini o kadar gerçekçi yapan Daedalus’un efsanelerinde de karşımıza çıkmaktadır. O heykeller ki, efsaneye göre cıva ile çalışır, kendi başlarına hareket edip konuşabilirlerdi! Bu tanıdık arzu, maddenin canlanmasına duyulan o eski, o vazgeçilmez arzu değilse nedir?

İTÜ Yayınevi’nden çıkan Düşler ve Algoritmalar: Yapay Zekâ kitabı (2024)

İlerleyen zamanlarda Doğu coğrafyasının bilgeliği de bu düşten geri kalmadı. 12. yüzyılda Cizre’den yükselen bir deha, El-Cezeri, suyun gücüyle işleyen mekanik hizmetçiler ve otomatlar tasarlarken, sibernetiğin ilk tohumlarını Mezopotamya topraklarına ekti. Hatta Leonardo da Vinci’nin yüzyıllar sonra çizeceği mekanik şövalyelere ilham verecek bir köprünün ilk taşlarını da böylelikle döşemişti.

El Cezeri’nin filli su saati

Ancak bu mekanik düşlerin, düşünen bir sisteme dönüşmesi için bir dile ihtiyacı vardı elbette. İşte o dil, 1736’da Königsberg (günümüzde Kaliningrad, Rusya) şehrinde, yedi köprünün üzerinden geçerek tüm şehri dolaşmanın mümkün olup olmadığını sorgulayan Leonhard Euler ile LinkedIn başka bir aşamaya geçti. Euler’in kurduğu çizge (İng. graph) teorisi, bugün yapay zekânın karmaşık veri ağlarını ve ilişkilerini anlamlandırmasını sağlayan o görünmez altyapının temelini attı.

Sayıların Şairleri ve Anadolu’dan Yükselen Ses

Mekanik düzeneklere anlam yükleme çabası, yalnızca fiziksel ustalıkla da sınırlı kalmadı. Bu çabanın ardında, işlemin kendisini de soyutlayabilen bir düşünceye ihtiyaç vardı. 19. yüzyılın ortalarında Ada Lovelace, Charles Babbage’ın tasarladığı Fark Makinesi üzerine yaptığı çözümlemelerde, bu soyutlama yetisini olağanüstü bir berraklıkla ortaya koydu. Lovelace’ın asıl katkısı, makineyi bir hesap aracı olarak değil, sembollerle çalışan genel bir işlem sistemi olarak kavramsallaştırmasında yatıyordu. Sayıların, yalnızca nicelikleri değil, ilkesel olarak her türlü biçimsel bilgiyi temsil edebileceğini öne sürmesi, müzikten mantığa uzanan geniş bir alanın aynı kuramsal çerçevede düşünülmesini sağlamıştır. Ada, bir makinenin prensipte herhangi bir bilgi işlem görevini yerine getirebileceğini öngördüğünde, bugünkü yapay zekânın temel aksiyomunu da fısıldamış oluyordu.

20. yüzyılın ortalarına gelindiğinde ise bu fısıltı, Alan Turing’in zihninde “Makineler Düşünebilir mi?” sorusuna dönüştü. İkinci Dünya Savaşı’nın karanlığında Enigma’nın şifrelerini çözen Turing, tasarladığı taklit oyunu ile sadece bir test önermiyor, aynı zamanda bir makinenin insanı kandırabilecek kadar zeki olabileceği ihtimalini tartışmaya açıyordu. Rockefeller Vakfı’nın desteğiyle 1956’da toplanan Dartmouth atölyesine katılabilse idi neler olabilirdi sorusunu halen merak ettiğim Turing’in sesi Anadolu topraklarında da yankılanmıştır. 1959’da Atatürk Üniversitesi’nin konferans salonunda Cahit Arf, “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” başlıklı konuşmasını yaparken tam da bu sorunun peşindeydi. Arf, insan beyninin estetik ve yaratıcı yönlerinin makinelere aktarılmasının zorluğunu vurgularken, aslında bugünkü yapay zekâ tartışmalarının kalbine, yani “anlam” sorununa işaret ediyordu.

Nöronların Dansı ve Çorbaya Düşen Sinek

Bilim insanları, makinelere düşünmeyi öğretmek için en mükemmel örneğe, kendi beyinlerine baktılar. McCulloch ve Pitts’in nöronları mantıksal kapılar olarak modellemesiyle başlayan süreç, Frank Rosenblatt’ın Algılayıcı (Perceptron) kavramı ile somutlaştı. Rosenblatt’ın yaklaşımı, bir çocuğun dünyayı öğrenme sürecine benziyordu. Tıpkı bir oyuncak kutusuna doğru oyuncağı attığında ödüllendirilen bir çocuk gibi, makineler de hatalarından ders çıkararak (teknik tabirle ağırlıklarını ayarlayarak) öğrenmeye başladılar.

1970’lere gelindiğinde ise, uygulamalı matematik&¢i James Lighthill’in hazırladığı rapor, yapay zekâ araştırmaları için “çorbaya düşen sinek” etkisi yarattı. Raporda, o güne kadar yapılan çalışmaların pratik bir sonuca dönüşmediği belirtiliyordu. Bu, fonların kesildiği, laboratuvarların sessizleştiği birinci Yapay Zekâ kışının başlangıcıydı. İnsanlık, yarattığı düşe olan inancını geçici olarak kaybetmişti. Ta ki DEC firmasının R1 (XCON) uzman sistemi sayesinde milyonlarca dolar tasarruf etmesi, endüstrinin yapay zekâya olan güvenini tazeleyene dek.

İnsanın Egosuna İnen Balyoz ve Halüsinasyonlar

1997 yılına gelindiğinde, insanlık ile makine arasındaki rekabet, satranç tahtasında somutlaştı. Dünya şampiyonu Garry Kasparov ile IBM’in Deep Blue’su arasındaki maç, bir tür varoluşsal düelloydu. Deep Blue, saniyede 200 milyon hamle hesaplayabilen gücüyle, insan sezgisine meydan okuyordu. Kasparov’un yenilgisi, insanın zihinsel üstünlüğüne inen bir balyoz gibiydi.

Bugün ise yapay zekâ sadece hesap yapmıyor, hayal kuruyor! Derin öğrenme ve üretken modeller sayesinde makineler, kelimelerden resimler, notalardan senfoniler yaratabiliyor. Fakat bu yaratıcılık, bazen “halüsinasyon” denilen ilginç bir yan etkiyi de beraberinde getiriyor. Tıpkı Refik Anadol’un “Makine Halüsinasyonları” eserinde olduğu gibi, algoritmaların ürettiği rüya benzeri çıktılar, sanatın tanımını yeniden sorgulatıyor. Makine tarafından üretilen bir eser sanat mıdır? Yoksa sanat, sadece insan ruhunun acı ve neşesinden mi doğar? sorularını sormamak elde değil.

Makine Halüsinasyonları (Fotoğraf: İlke SIRT, Yer: Nevşehir Meryem Ana Kilisesi)

Kelimelerin Ötesi: Pasif Anlatıcıdan Aktif Ajana

Yapay zekâ serüveni, sadece soru sorup yanıt aldığımız sohbet botlarıyla sınırlı değil. Bugün geldiğimiz noktada, Büyük Dil Modelleri (BDM) evrim geçirerek karmaşık görevleri planlayan ve icra eden ajanlara dönüşüyor. Tıpkı bir insanın Romeo ve Juliet gibi devasa bir eseri özetlemek için önce karakterleri analiz etmesi, sonra olay örgüsünü çıkarması ve nihayetinde temaları belirlemesi gibi, modern yapay zekâ sistemleri de artık problemleri yönetilebilir parçalara ayırarak çözmektedir.

OpenAI tarafından geliştirilen İnsan Geri Bildirimi ile Kitap Özetleme

Bu sistemler, aslında Marvin Minsky’nin yıllar önce öne sürdüğü Zihin Toplumu teorisinin (The Society of Mind) dijital bir yansıması gibidir. Minsky, insan zihninin tek bir merkezden yönetilmediğini, aksine birbiriyle etkileşim halindeki binlerce küçük işlem biriminden oluştuğunu savunmuştu. Bugünün ajan mimarileri de benzer şekilde çalışıyor. Bir ajan araştırma yaparken, diğeri metni yazıyor, bir başkası ise hataları denetliyor. Bu iş birliği, yapay zekâyı pasif bir bilgi kaynağından, aktif bir iş arkadaşına dönüştürdü bile.

Silikonun Sınırı ve Kuantum Düşleri

Bununla birlikte düşlerimiz, klasik bilgisayarların silikon sınırlarına çoktan çarptı. Yapay zekâ problemleri karmaşıklaştıkça (örneğin bir satıcının en kısa rotayı bulması gereken Gezgin Satıcı Problemi’nde olduğu gibi) klasik işlemciler yetersiz kalmaktadır. Şehir sayısı arttıkça, bu problemin çözümü evrenin yaşından daha uzun sürmektedir. İşte burada sahneye, olasılıkların ve belirsizliklerin efendisi olan kuantum bilgisayarları çıkmaktadır.

Yeni donanım devrimi (Stable Diffusion ile oluşturulmuştur)

D-Wave gibi öncü sistemlerin gösterdiği üzere, klasik bilgisayarların 0 ve 1’e hapsolmuş dünyasının ötesinde, süperpozisyon ve dolanıklık ilkeleriyle çalışan bu makineler, yapay zekânın işlem gücünü hayal edilemez boyutlara taşıdılar. Bir kuantum bilgisayarın, klasik bir işlemcinin yarım saatte çözebildiği zorlu bir problemi yarım saniyede çözebilmesini sadece bir hız artışı olarak yorumlamak kolaya kaçmak olur. Aslında düşünme hızımız radikal bir biçimde vites değiştirmiş oluyor.

Yapay Zekâ mı yoksa Yapay Bilinç mi?

Yapay zekânın yetenekleri arttıkça, tartışmalar kaçınılmaz olarak yapay bilinç noktasına sürüklenmektedir: Makineler gerçekten düşünebilir mi? Bu noktada Julian Jaynes’in o kışkırtıcı teorisini hatırlamakta fayda var. Jaynes, antik insanların bugün bildiğimiz anlamda bir bilince sahip olmadığını, sağ beyinden gelen sesleri “tanrıların emri” sanarak itaat ettiklerini, yani iki bölümlü bir akla (bicameral mind) sahip olduklarını öne sürmüştü.

Bugün bizler de elimizdeki akıllı cihazlara sorular soruyor, onların verdiği yanıtları hayatımızın merkezine koyuyoruz. Acaba biz de yeni bir iki bölümlü akıl çağına mı giriyoruz? Yoksa bu kez o iç ses, tanrıların değil, kendi yarattığımız algoritmaların sesi mi? Roger Penrose ve Stuart Hameroff gibi isimler bilincin kuantum süreçleriyle ilgili olduğunu savunsa da, bizler henüz silikon bir zihnin içinde “ben” diyen bir sesin yankılanıp yankılanmadığını bilmiyoruz.

Sorumluluk ve Etik: Pusulasız Gemi Olmamak ve Etkileşim Tüccarları

Tüm bu teknolojik ve felsefi kavşakta, sorumluluk kavramı hayati bir önem kazanıyor. Isaac Asimov, “Ben, Robot” eserinde Üç Robot Yasası’nı ortaya koyarken, bir robotun insana zarar veremeyeceğini temel ilke edinmişti. Bugün ise MIT’nin Ahlâki Makine’sinde, otonom bir aracın kaza anında kimi kurtaracağını tartışıyoruz. Yapay zekâ, bir kredi başvurusunu reddederken veya tıbbi bir teşhis koyarken şeffaf olmak zorundadır. Kararları bir kara kutu içinde saklı kalan bir sisteme güvenmek, pusulasız bir gemiyle okyanusa açılmak gibidir. Bu yüzden Açıklayıcı Yapay Zekâ (XAI), geleceğin en önemli güven limanlarından biri olarak karşımızdadır.

Bu noktada belki de en büyük yanılgımız, yapay zekâyı kendimize bir rakip, bizi tahtımızdan edecek bir istilacı olarak görmektir. Oysa tarih bize, en büyük sıçramaların insan ve makinenin iş birliğinden doğduğunu fısıldıyor. Gelecek, ne makinelerin soğuk egemenliğinde ne de insanın ilkel korkularında saklıdır. Gelecek, merkezinde insanın olduğu, yapay zekânın ise bir kaldıraç görevi gördüğü hibrit bir dünyadır.

Ancak bu hibrit dünyada unutmamamız gereken bir sınır var. Makineler, veriyi işleyebilir, kalıpları tanıyabilir ve hatta bizim yerimize kararlar verebilir. Fakat Düşler ve Algoritmalar: Yapay Zekâ kitabının girişinde de bize g&z kırpan Turgut Uyar’ın o eşsiz “Sibernetik” şiirinde belirttiği gibi, hesaplanamayan bir “sonsuzluk” her zaman insana aittir.

İşte yapay zekâ, o “üç kere üçü” bilen taraftır; biz ise o “kare kökü olmayan sonsuzluğu” taşıyanlarız. Bizler, mağara duvarına gölgesi düşen o ilk düşü, şimdi silikon çiplerin üzerine, kuantum bilgisayarların kübitlerine işliyoruz. Sorumluluğumuz büyük, çünkü yarattığımız şey sadece bir araç değil, insanlığın kolektif zekâsının bir aynası. Ve bu aynaya baktığımızda, korkuyu değil, Ray Kurzweil’in de son kitabında bahsettiği potansiyeli görmeliyiz.

İnsanlığın dar yapay zekâ -> genel yapay zekâ -> süper yapay zekâ yolculuğu

Asimov’un Vakıf serisinde Hari Seldon’ın geleceği öngörmeye çalışması gibi, biz de algoritmalarımızla yarınları inşa ediyoruz. Meşhur şarkı sözündeki gibi “Yazık oldu yarınlara” dememek için, sırtımızdaki o GPU yüklü çantanın içinde, binlerce yıllık vicdanımızı, ahlâki mirasımızı ve Cahit Arf’ın meşhur anlama tutkusunu da taşımak zorundayız. Çünkü yapay zekâ geleceği yaratacaksa, o geleceğin vicdanı ve sonsuzluğu yine insan olmak zorundadır.

Son sözümüz öğrenme sürecinde suyu bulandıran etkileşim tüccarlarına olsun. Bilgiyi sosyal medyanın hızlı tüketim alışkanlıklarına ve yüzeysel pazarlama stratejilerine indirgeyen popüler akımlar, yapay zekâyı yalnızca pratik bir prompt yazarlığına hapsediyor. Oysa gerçek öğrenme, bu dijital gürültüden sıyrılıp, anlama tutkusuna sahip çıkmayı gerektiren ciddi bir özdisiplin ve özgüven meselesidir. Popüler söylemler yapay zekâyı her sorunu çözen sihirli bir değnek gibi sunarken, asıl yetkinlik makinenin kolayca yapabildiklerini bilmekle yetinmeyip, insana özgü sonsuzluğu kavrayabilme cesaretini göstermektir. Dolayısıyla, bu teknolojik okyanusta pusulasız kalmamak için ihtiyacımız olan şey, dışarıdan gelen abartılı vaatler değildir. Aksine tarihin derinliğinden güç alan, kendi içimizdeki o sarsılmaz merak ve öğrenme disiplinidir.

Kaynaklar

Sırt, D. (2024). Düşler ve Algoritmalar: Yapay Zekâ. İstanbul: İTÜ Yayınevi.

Arf, C. (1959). Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir? Atatürk Üniversitesi Halk Konferansları, Erzurum.

Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433-460.

El-Cezeri, İ.R. El-Cami Beyne’l-İlm ve’l-Ameli’n-Nafi fi Sınaati’l-Hiyel.

Asimov, I. (1950). I, Robot (The Isaac Asimov Collection ed.). New York: Doubleday.

Wiener, N. (2019). Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT Press.

McCulloch, W.S. & Pitts, W. A. (1943). Logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115–133.

Miller, A.I. (2019). The Artist in the Machine: The World of AI-Powered Creativity

Kurzweil, R. (2025) İnsanlık 5.0: Yapay Zekâ ile Kaynaştığımızda, Alfa Yayınları (The Singularity Is Nearer: When We Merge With AI. Viking, 2024 çevirisi)