Yapay zeka tarihi, sadece bilgisayarların tarihi değildir; bu aynı zamanda insanın “zihin” ve “düşünme” eylemini anlama çabasının tarihidir. Bu süreci bu yazımızda inceleyeceğiz.
1. Temeller ve Kuluçka Dönemi (1900 – 1950)
Bilgisayarlar icat edilmeden çok önce, yapay zeka fikri filozofların ve matematikçilerin zihninde yer etmişti. Antik Yunan’da Hephaestus’un otomatlarından, Mary Shelley’nin Frankenstein‘ına kadar “yapay varlık” fikri hep vardı. Ancak bilimsel temeller 20. yüzyılda atıldı.
1943 – İlk Yapay Nöron: Warren McCulloch ve Walter Pitts, insan beyninin çalışma prensibini matematiksel bir modelle açıklamaya çalıştılar. “McCulloch-Pitts Nöronu” olarak bilinen bu çalışma, biyolojik nöronların basit mantıksal işlemler (VE, VEYA, DEĞİL) yapabileceğini gösterdi. Bu, günümüz yapay sinir ağlarının atasıdır.
1950 – Alan Turing ve Turing Testi: Modern bilgisayar biliminin babası sayılan Alan Turing, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu meşhur makalesi “Computing Machinery and Intelligence” ile sordu. Düşünmenin tanımını yapmak yerine, operasyonel bir test önerdi: Turing Testi. Eğer bir makine, bir insanla yazışırken insan olduğunu inandırabiliyorsa, o makine “zekidir” denilebilirdi
1950 – Isaac Asimov: Bilim kurgu yazarı Asimov, “Üç Robot Yasası”nı ortaya atarak yapay zekanın etik çerçevesini daha o yıllarda tartışmaya açtı.
2. Doğuş : Dartmouth Konferansı (1956)
Yapay zeka, resmi bir disiplin olarak 1956 yazında doğdu.
Konferans: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon gibi vizyonerler Dartmouth College’da iki aylık bir çalıştay düzenlediler.
İsim Babası: John McCarthy, bu alana “Yapay Zeka” (Artificial Intelligence) adını burada verdi.
Logic Theorist: Allen Newell ve Herbert Simon, bu konferansta “Logic Theorist” adlı programı tanıttılar. Bu program, Principia Mathematica‘daki teoremleri ispatlayabiliyordu. Bu, bir makinenin “akıl yürüttüğü” ilk somut örnekti.
3. Altın Çağ ve Büyük Beklentiler (1956 – 1974)
Dartmouth’tan sonraki yaklaşık 20 yıl, büyük bir iyimserlik dönemiydi. Araştırmacılar, makinelerin yakında bir insanın yapabileceği her işi yapabileceğine inanıyordu.
Sembolik Yapay Zeka (GOFAI): Bu dönemde hakim olan yaklaşım “Good Old-Fashioned AI” yani sembolik yapay zekaydı. Zeka, sembollerin manipülasyonu (mantık kuralları) olarak görülüyordu.
ELIZA (1966): Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilen ELIZA, bir psikoterapisti taklit eden ilk sohbet botuydu. Basit kalıp eşleştirme yöntemleri kullanmasına rağmen, kullanıcılar ELIZA ile duygusal bağ kurdular.
Shakey (1966-1972): Stanford’da geliştirilen Shakey, kendi eylemlerini planlayabilen ilk genel amaçlı mobil robottu. Çevresini algılayıp, “Kutuyu şuraya it” gibi komutları yerine getirebiliyordu.
Sorunlar Başlıyor:
Bu dönemde araştırmacılar “dama oynamak” veya “cebir problemleri çözmek” gibi kısıtlı alanlarda (Micro-worlds) başarılı oldular. Ancak bu başarıları gerçek dünyaya uyarlamak imkansız hale geldi. Dilin karmaşıklığı ve belirsizliği, saf mantık kurallarıyla çözülemiyordu.
4. Birinci Yapay Zeka Kışı (1974 – 1980)
1970’lerin ortasında, verilen büyük sözlerin tutulmadığı anlaşıldı.
Lighthill Raporu (1973): İngiltere’de Sir James Lighthill tarafından hazırlanan rapor, YZ’nin “büyük problemler” karşısında başarısız olduğunu belirtti.
Fonların Kesilmesi: ABD (DARPA) ve İngiltere, YZ araştırmalarına verdikleri fonları radikal bir şekilde kestiler. “Yapay Zeka” terimi, bilim dünyasında itibar kaybetti ve araştırmacılar projelerine başka isimler (örn: makine öğrenimi, örüntü tanıma) vermek zorunda kaldı.
5. Uzman Sistemlerin Yükselişi (1980 – 1987)
Yapay zeka, 1980’lerde “her şeyi bilen genel zeka” hayalinden vazgeçip, “bir şeyi çok iyi bilen” sistemlere yönelerek geri döndü.
Uzman Sistemler (Expert Systems): Bir insan uzmanın bilgi birikimini (kurallar halinde) bilgisayara aktarma fikriydi.
R1 (XCON): Digital Equipment Corporation (DEC) için geliştirilen bu sistem, bilgisayar parçalarının sipariş konfigürasyonlarını düzenleyerek şirkete yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı.
Beşinci Nesil Projesi: Japonya, YZ donanımları ve yazılımları üretmek için devasa bir bütçe ayırdı. Bu hamle, ABD ve Avrupa’yı tekrar yarışa soktu.
6. İkinci Yapay Zeka Kışı (1987 – 1993)
Uzman sistemlerin de sınırları vardı. Bakımları çok pahalıydı, öğrenemiyorlardı ve kuralların dışına çıktıklarında çöküyorlardı (kırılganlık).
Piyasanın Çöküşü: Lisp makineleri (YZ için özel üretilen bilgisayarlar) pazarı, genel amaçlı PC’lerin (IBM, Apple) güçlenmesiyle çöktü.
Yatırımcılar tekrar hayal kırıklığına uğradı ve fonlar ikinci kez kurudu.
7. Makine Öğreniminin Yükselişi ve Veri Çağı (1993 – 2011)
Bu dönemde YZ, kural tabanlı sistemlerden (Sembolik AI) istatistiksel yöntemlere ve veriden öğrenmeye kaydı.
Deep Blue (1997): IBM’in geliştirdiği satranç bilgisayarı Deep Blue, dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yendi. Bu, kaba kuvvet (brute-force) hesaplama gücünün sembolik bir zaferiydi.
İnternet ve Büyük Veri: İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte dijital veri miktarı patladı. Bu, veriye aç olan makine öğrenimi algoritmaları için yakıttı.
Olasılıksal Yaklaşım: Kesin mantık kuralları yerine, “olasılık” ve “istatistik” temelli modeller (Bayesian networks) öne çıktı. Google, arama motorlarında bu teknikleri kullanmaya başladı.
8. Derin Öğrenme Devrimi (2012 – 2022)
Yapay zekanın bugün bildiğimiz “sihirli” haline gelmesini sağlayan kırılma noktası 2012 yılıdır.
ImageNet Yarışması ve AlexNet (2012): Geoffrey Hinton ve öğrencileri, Derin Sinir Ağları (Deep Neural Networks) kullanarak görüntü tanıma yarışmasını açık ara kazandılar. Yıllardır “işe yaramaz” denilen sinir ağları, GPU (grafik işlemci) gücü ve büyük veri ile birleşince durdurulamaz hale geldi.
AlphaGo (2016): Google DeepMind’ın geliştirdiği AlphaGo, strateji oyunu Go’da dünya şampiyonu Lee Sedol’ü 4-1 yendi. Go, satrançtan çok daha karmaşık olduğu için bu zafer, YZ’nin “sezgisel” davranabildiğini kanıtladı.
Transformer Mimarisi (2017): Google araştırmacıları “Attention Is All You Need” makalesini yayınladı. Bu mimari, doğal dil işlemede (NL
ChatGPT (Kasım 2022): OpenAI, GPT-3.5 tabanlı sohbet botunu halka açtı. Sadece 2 ayda 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen uygulaması oldu. İnsan benzeri metin yazma yeteneği dünyayı şoke etti.
Görsel Üretim: Midjourney, DALL-E ve Stable Diffusion gibi modeller, metin komutlarından (prompt) sanat eseri niteliğinde görseller oluşturmaya başladı.
Multimodalite: YZ artık sadece metin veya sadece resim değil; metin, ses, video ve kodu aynı anda anlayıp işleyebiliyor (Örn: GPT-4, Gemini).
