Yapay zekâ kavramının kökleri 1950’li yıllara uzanır. Alan Turing’in 1950 tarihli "Computing Machinery and Intelligence" makalesi, makinelerin insana benzer zekâyı taklit edebileceğini öne sürerek alana öncülük etti. 1956’da Dartmouth Konferansı düzenlenerek yapay zekâ ayrı bir akademik disiplin olarak ortaya çıktı. Bu dönemde satranç ve dama oynayabilen makineler geliştirildi ve Turing Testi ortaya atıldı. 1960’lar ve 1970’ler boyunca laboratuvarlar kurulup bol fon sağlandı; Japonya’nın ilk insansı robotu WABOT, ilk sohbet robotu ELIZA ve uzman sistem Dendral gibi yenilikler tarihe geçti. Ancak bilgi işlem gücünün sınırlı olması nedeniyle ilerleme yavaşladı ve 1970’lerin sonunda ilk “AI Kışı” yaşandı. 1980’lerde uzman sistemlerin yükselişiyle yeni bir canlılık görüldü, fakat maliyetlerin yüksekliği nedeniyle 1990’larda ikinci bir duraklama geldi. 2000’lerde makine öğrenmesi ve büyük veriyle birlikte derin öğrenme büyük bir kırılma yarattı; 2017’de geliştirilen dönüştürücü mimarisi ve bunu izleyen büyük dil modelleri (LLM’ler) günümüzün jeneratif yapay zekâ patlamasının temelini oluşturdu.
Günümüzde yapay zekâ laboratuvar sınırlarının dışına çıkmış durumda. Stanford HAI’nin 2025 AI Index raporuna göre, 2023’te ABD Gıda ve İlaç İdaresi 223 adet yapay zekâ destekli tıbbi cihazı onayladı ve Waymo haftada 150.000 otonom araç yolculuğu sunarken, Baidu’nun Apollo Go taksi filosu Çin’in birçok şehrinde hizmet veriyor. Kurumsal yatırımlar da rekor seviyelere ulaştı; 2024’te ABD’de özel sektörün yapay zekâya yaptığı yatırım 109,1 milyar dolar olurken, küresel olarak jeneratif yapay zekâya 33,9 milyar dolar yatırım yapıldı ve 2024 itibarıyla işletmelerin %78’i yapay zekâ kullanıyor. Bu yükseliş, veri setlerinin büyübüesi ve modellerin gelişmesiyle birlikte hesaplama maliyetlerinin düşmesi sayesinde gerçekleşti; GPT‑3.5 seviyesinde performans gösteren modellerin çıkarım maliyeti 2022’ye göre 280 kattan fazla azaldı. Böylece Amazon Alexa, Siri ve ChatGPT gibi dar yapay zekâ (ANI) örnekleri günlük hayata girdi. Bugün hâlen var olan tek yapay zekâ türü olan ANI, tek bir görevde insanlardan daha iyi performans gösterebilen fakat verilen görev dışında genel yetenek sergilemeyen sistemlerdir. Gücülü yapay zekâ (AGI) ve süper zekâ (ASI) kavramları ise hâlâ teorik düzeydedir. 2020 sonrasında Google’ın LaMDA ve Gemini modelleri, OpenAI’ın GPT‑3, GPT‑4 ve metinden videoya Sora modelleri, Midjourney ve Stable Diffusion gibi üretici modeller ve Meta’nın LLaMA serisi, yapay zekânın erişilebilirliğini artırdı. Bu modeller sayesinde sadece metin değil, görsel ve video üretimi de mümkün dür.
Yapay zekânın geleceği konusunda uzmanlar, teknolojinin daha da genişleyerek eğitimi, iş dünyasını ve çalışanların beceri gereksinimlerini dönüştüreceğini öngörüyor. Cengage Group’un 2025 tahminleri, yapay zekânın kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini güclendireceğini; yapay zekâ destekli özel öğretmenlerin öğrencilerle 7/24 etkileşim kuracağını ve öğretmenlerin sınav değerlendirme, kişiye özel içerik geliştirme ve gerçek zamanlı çeviri hizmetlerinde yapay zekâdan faydalanacağını vurguluyor. Aynı raporda şirketlerin otonom ya da yarı otonom yapay zekâ sistemleri sayesinde süreçlerini daha hızlı ve kapsamılı yürüterek rekabet avantajı elde edeceği belirtiliyor. Uzmanlar, çalışanların değerli olabilmek için yalnızca tüketici olarak değil, teknolojinin nasıl çalıştığını anlayan üreticiler olarak yapay zekâyı denemeleri gerektiğini ifade ediyor. Stanford HAI raporu da hükümetlerin yapay zekâ düzenlemelerine ve yatırımlarına hız verdiğini; 2024’te ABD’de yapay zekâyla ilgili 59 yasal düzenleme yapıldığını, Kanada, Çin, Fransa, Hindistan ve Suudi Arabistan’ın milyarlarca dolarlık ulusal yatırımlar açıkladığını aktırıyor. Gelecekte modeller daha verimli ve erişilebilir hale geldikçe yapay zekâ uygulamalarının maliyeti düşecek; enerjiyi daha az tüketen, açık ağırlıklarla geliştirilen modeller arasında performans farkı giderek azalacak. Bununla birlikte, yapay zekâ teknolojilerinin sorumlu ve etik biçimde geliştirilmesi için hükümetlerin ve şirketlerin güvenilirlik, şeffaflık ve güvenlik standartları oluşturması gerekiyor. Dünya genelinde yapay zekâya yönelik iyimserlik artsa da, farklı ülkeler arasında algı farkları bulunuyor; bu nedenle yapay zekânın toplumsal etkileri ve etik sorunları ücerinde çalışılması büyük önem taşıyor.
Yapay zekâ yaklaşık yetmiş yıl önce birkaç bilim insanının hayal ettiği bir fikir olarak ortaya çıktı. Bugün sağlık hizmetlerinden eğitime, ulaşım sistemlerinden iş süreçlerine kadar hayatımızın her alanına nüfuz ediyor. Önümüzdeki yıllarda yapay zekâ sistemleri daha yetenekli, erişilebilir ve ekonomik hale geldikçe, kişiselleştirilmiş deneyimler ve otomasyon olanakları artacak, ancak etik, güvenlik ve eşit erişim gibi konular da gündemin üst sıralarında yer almayı sürdürecek. Bu evrimsel süreçte bireylerin, eğitim kurumlarının ve işletmelerin yapay zekâyı nasıl kullanacaklarına dair bilinçli kararlar almaları, geleceği şekillendirecek en önemli unsurlardan biri olacaktır.
Yorum ekle