Yapay Zeka Nedir? 2025 Yılında Bilmeniz Gereken Her Şey

Yapay zeka artık bilim kurgu değil, günlük hayatımızın bir parçası. Telefonunuzdaki yüz tanıma, Netflix önerileri, Gmail'in akıllı yanıtları - hepsi AI.

Bu yazıda yapay zekayı sıfırdan anlatacağım. Matematikçi ya da programcı olmanıza gerek yok. Sadece merak etmeniz yeterli.

Yapay Zeka Nedir?

Basit tanım: Bilgisayarların insan gibi düşünmesini sağlama çabası.

Ama "insan gibi düşünmek" ne demek? Resme bakıp ne olduğunu anlama, dil anlama, sorun çözme, öğrenme gibi yetenekler.

AI de bunları yapmaya çalışıyor, ama kendi yöntemiyle. Bir çocuğa kedi öğretmek için 3-4 örnek yeter. AI'ya kedi öğretmek için 10.000 fotoğraf lazım. Sonuç aynı ama yol farklı.

Kısa Tarihçe

1950'ler: Alan Turing "Makineler düşünebilir mi?" diye soruyor. Herkes deli diyor.

1956: Dartmouth konferansı. "Artificial Intelligence" terimi ilk kez kullanılıyor.

1997: Deep Blue satranç dünya şampiyonunu yeniyor. Büyük olay.

2011: IBM Watson Jeopardy yarışmasında insanları yeniyor.

2016: AlphaGo, Go oyununda dünya şampiyonunu yeniyor.

2022-2025: ChatGPT devrimi. AI artık herkesin günlük hayatında.

AI, ML, DL Farkı

Yapay Zeka: Şemsiye terim, makinelerin akıllı davranması için her şey.

Makine Öğrenmesi: AI'nin alt dalı. Makinelere programlamadan öğretme.

Derin Öğrenme: ML'nin alt dalı. İnsan beyninden esinlenilmiş sinir ağları.

Düşünün: AI bir ülke, ML o ülkedeki şehir, DL o şehrin en büyük mahallesi.

Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?

Geleneksel programlama: Siz kuralları yazarsınız, bilgisayar uygular.

Makine öğrenmesi: Örnekler gösterirsiniz, AI kuralları kendisi çıkarır.

Spam filtresi örneği: 10.000 spam email, 10.000 normal email gösterirsiniz. AI paternleri buluyor. Yeni spam türü çıktığında yeni örneklerle kendini güncelliyor.

3 Öğrenme Tipi

Supervised Learning (Gözetimli): Öğretmen-öğrenci gibi. Doğru cevapları veriyorsunuz. Ev fiyatı tahmini, hastalık teşhisi.

Unsupervised Learning (Gözetimsiz): Cevap yok, AI pattern buluyor. Müşteri segmentasyonu, anomali tespiti.

Reinforcement Learning (Pekiştirmeli): Ödül-ceza sistemi. Oyun oynayan AI'lar böyle. AlphaGo milyonlarca oyun oynayarak ustalaştı.

Derin Öğrenme

İnsan beyninden ilham alınmış. 86 milyar nöron var beyinde, birbirine bağlı. Derin öğrenme bunu taklit ediyor - basitleştirilmiş halde.

Katmanlar var: Giriş, gizli katmanlar, çıkış.

Yüz tanıma: İlk katman kenarları görüyor, ikinci basit şekiller, üçüncü yüz parçaları, dördüncü kişiyi tanıyor.

Gerçek Hayat Kullanımları

Günlük hayat: Siri, Google Assistant, yüz tanıma, Netflix önerileri

Sağlık: Röntgen analizi, ilaç geliştirme, akıllı saat uyarıları

Ulaşım: Otonom araçlar - Tesla, Waymo

Finans: Fraud detection, algoritmik trading

Müşteri hizmeti: Chatbotlar, 7/24 destek

AI'nin Sınırları

Tam yaratıcılık yok. Sentez yapıyor, devrim yaratamıyor.

Duygusal zeka yok. Tespit eder ama hissetmez.

Sağduyu zayıf. Basit mantık bile zor gelebilir.

Açıklama yapamıyor. Kara kutu - neden öyle karar verdi belli değil.

Az veriyle öğrenemiyor. İnsan 3 örnek görse öğrenir, AI binlerce ister.

AI Etiği

Önyargı: Amazon'un işe alım AI'ı kadınları ayırıyordu. Çünkü geçmiş veri çoğunlukla erkek mühendislerdi.

Mahremiyet: Cambridge Analytica skandalı. 87 milyon kişinin verisi izinsiz kullanıldı.

İş kaybı: Bazı meslekler risk altında ama yeni işler de yaratılıyor.

Siber silah: Deepfake, otomatik hacking.

Öğrenmeye Başlama

Seviye 1: ChatGPT kullanın, YouTube izleyin, AI haberlerini takip edin.

Seviye 2: Coursera'da AI For Everyone kursu, kitap okuyun.

Seviye 3: Python öğrenin, Google Colab deneyin, Kaggle yarışmaları.

Seviye 4: Lisans/yüksek lisans, araştırma makaleleri okuyun.

Gelecek Tahminleri

2025-2027: Multimodal AI - metin, görüntü, ses birlikte

2028-2030: Otonom araçlar yaygınlaşacak

2030-2033: AI doktorlar, AI avukatlar (insan uzmanlarla beraber)

2035+: Genel Yapay Zeka? Uzmanlar kesin tarih veremiyor.

Yapay Zekada Kariyer

AI alanında çalışmak isteyenler için fırsatlar çok. İşte popüler roller:

Data Scientist: Veri analizi, model geliştirme. Ortalama maaş 20-40K USD (Türkiye'de 50-100K TL).

Machine Learning Engineer: Modelleri production'a taşıma. Daha yazılım odaklı.

AI Researcher: Yeni algoritmalar geliştirme. Genelde PhD gerekir.

Prompt Engineer: Yeni meslek! ChatGPT gibi modellere doğru sorular sorma sanatı.

AI Ethicist: AI'nın etik kullanımını denetleme. Felsefe/sosyoloji arka planı önemli.

Robotics Engineer: AI ile fiziksel robotlar.

Türkiye'de AI

Türkiye'de AI gelişiyor ama hala erken aşamada:

Güçlü yanlar:

• Genç, yetenekli developer kitlesi
• Bazı güçlü startuplar (Getir, Trendyol AI ekipleri)
• Üniversitelerde araştırma yapılıyor

Zayıf yanlar:

• Yatırım eksikliği
• Beyin göçü (yetenekler yurtdışına gidiyor)
• Veri altyapısı zayıf

Ama umut var. 2023'te Hugging Face Türkiye ofis açtı. OpenAI ile Türk şirketleri anlaşmalar yapıyor. Gelecek parlak olabilir.

Sonuç

AI'dan korkmak değil, anlamak ve şekillendirmek önemli. İnternet 90'larda korkutucuydu, şimdi hayatımızın parçası. AI de öyle olacak.

İlk adım bugün: ChatGPT hesabı açın, bir şeyler sorun, deneyin.

Geleceği tahmin etmenin en iyi yolu, onu yaratmaktır. Siz de bu yolculuğun parçası olabilirsiniz.

Başlamak için asla geç değil.