ALPER ŞİRVAN yazdı: "Yapay Zekâ ve Doğru Soru -1-"

Yapay zekâ (Artificial Intelligence, yaygın kısaltması AI) uygulamalarının tarihçesi ve gelişimi, 20. yüzyılın ortalarından başlayarak bugüne kadar hızla ilerleyen bir zaman dilimine tarihlenir.

* 1940-1950'ler: Temel Teorilerin Doğuşu

- Alan Turing: 1950'de İngiliz matematikçi Alan Turing, "Bilgisayarlar düşünebilir mi?" sorusunu ortaya atarak yapay zekânın felsefi temellerini attı. Turing, makinelerin zeki davranışlar sergileyebileceğini savundu ve "Turing Testi" adı verilen testi önerdi.

- John von Neumann ve Sibernetik: Bu dönemde, von Neumann'ın bilgisayar mimarisi ile sibernetik (kontrol ve iletişim teorileri) yapay zekânın teorik altyapısını oluşturdu.

* 1956: Yapay Zekâ Teriminin Ortaya Çıkışı

- Dartmouth Konferansı: 1956’da yapılan bu konferansta, John McCarthy tarafından ilk kez "yapay zekâ" (artificial intelligence) terimi kullanıldı. Konferans, AI araştırmalarının resmi başlangıcı olarak kabul edilir. O dönemde, makinelerin insan benzeri zekâ gösterebileceği düşünülüyordu.

* 1960-1970'ler: İlk Uygulamalar

- Shakey: 1960'ların sonlarında geliştirilen Shakey, ilk mobil robotlardan biriydi ve çevresini analiz edip karar verebilen bir AI sistemine sahipti.

- Eliza: 1966'da Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, basit bir doğal dil işleme (NLP) programıydı. İnsanlarla yazılı sohbet edebiliyordu.

* 1980'ler: Uzman Sistemler ve AI Kışı

- Uzman Sistemler: 1980'ler, belirli bir alanda bilgi tabanına dayanan ve uzmanların kararlarını taklit eden "uzman sistemler" (expert systems) ile AI'nin yükseldiği bir dönemdi. Bu sistemler tıp, mühendislik gibi alanlarda kullanıldı.

- AI Kışı: Yüksek beklentilere rağmen AI projeleri pratikte yeterince başarılı olmadı. Finansal desteklerin azalması ve AI'nin yavaş ilerlemesi nedeniyle 1980'lerin sonlarında bir "AI Kışı" yaşandı.

* 1990-2000'ler: Gelişmiş Algoritmalar ve Veri

- Makine Öğrenimi: 1990'larda makine öğrenimi (machine learning) alanındaki ilerlemeler, özellikle istatistiksel yöntemlerin ve büyük veri setlerinin kullanılmasını sağladı.

- Deep Blue: 1997'de IBM'in geliştirdiği satranç programı Deep Blue, dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yenerek büyük bir başarı elde etti.

* 2010'lar ve Sonrası: Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

- Derin Öğrenme (Deep Learning): 2010'larla birlikte büyük veri ve GPU teknolojilerindeki ilerlemeler, yapay sinir ağlarının ve derin öğrenme algoritmalarının hızla gelişmesine yol açtı. Özellikle görüntü ve ses tanıma gibi alanlarda önemli başarılar elde edildi.

- AlphaGo: 2016'da Google’ın DeepMind ekibi tarafından geliştirilen AlphaGo, Go oyununda dünya şampiyonunu yenerek AI için bir dönüm noktası oldu.

- Chatbotlar ve NLP: GPT ve BERT gibi doğal dil işleme modelleri, insan diliyle iletişim kurabilen daha sofistike sistemler üretti. GPT-3 ve GPT-4 gibi modeller, insan benzeri dil üretiminde büyük ilerleme sağladı.

* 2020 ve Sonrası: AI'nin Yaygınlaşması

- Yapay zekâ artık sağlık, otomotiv, finans, eğitim gibi pek çok sektörde kullanılmakta ve günlük hayatımızın bir parçası haline gelmiştir. Özellikle otonom araçlar, akıllı asistanlar (Siri, Alexa gibi) ve tıbbi teşhis sistemleri AI'nin en yaygın uygulamaları arasında yer almaktadır.

Bu gelişmeler, AI'nin hem akademik hem de ticari uygulamalarda devrim niteliğinde ilerlemeler kaydetmesini sağlamıştır.

Yapay zekâ uygulamalarının çalışma prensibi, genellikle makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP) gibi çeşitli yöntemlere dayanır. Sonrasında da prompt (soru veya komut, yönlendirici) ve cevap üretme, eğitim süreci ve kapsam ve sınırlar ile devam eder.

Doğru bir prompt (soru veya komut, yönlendirici) yazmanın, yapay zekâ uygulamalarında istenen sonuca ulaşmada son derece önemli bir rolü vardır. Çünkü yapay zekâ modelleri, kullanıcıdan gelen girdilere (promptlara) dayalı olarak cevap üretirler.

Bu sebeple, bir AI modelinden en verimli ve anlamlı sonuçları alabilmek için doğru ve net bir şekilde yapılandırılmış promptlar kullanmak kritik bir öneme sahiptir.

Önümüzdeki yıllarda bir iş kolu hatta bir mühendislik dalı olacağı söylenen “Doğru Prompt Yazma” işinin önemi şöyle özetlenebilir:

Spesifiklik: Net, anlaşılır ve odaklı sorular sorulmalıdır.

Bağlam: Özellikle geniş kapsamlı konular ele alınıyorsa sorunun bağlamı açıklanmalıdır.

Anahtar Kelimeler: İstenilen cevabın içeriğine uygun kelimeler kullanılmalıdır.

Detay Seviyesi: Ne kadar ayrıntılı bilgi istendiği belirtilmelidir.

Adım Adım İlerleme: Kompleks soruları adım adım bölmek cevapların daha anlaşılır olmasını sağlar.

Bu sayede, yapay zekâ modellerinden daha doğru, kullanışlı ve tatmin edici cevaplar almak mümkün olur.

Tıpkı hayatın kendisi gibi değil mi?

Doğru soruyu sormadan hayattan da yaşadıklarımızdan da doğru neticeyi alamıyor, gerekli analizleri yapamıyoruz.

Durduğumuz yer ve buna bağlı olarak açımız, almak istediğimizin cevabın niteliği ve niceliği (hedef) her şeyden önemli.

Konuya kaldığımız yerden gelecek hafta devam edeceğim kıymetli okurum.