S01. Yapay zeka nedir?
Yapay zeka, insan zekasına özgü öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi yetenekleri bilgisayar sistemlerine kazandırmayı amaçlayan bilim ve teknoloji dalıdır. Günümüzde ses tanımadan görüntü analizine kadar geniş bir alanda uygulanmaktadır.
S02. Yapay zeka ne zaman icat edildi?
Yapay zeka kavramı 1956 yılında John McCarthy tarafından Dartmouth Konferansı’nda resmi bir disiplin olarak tanımlandı. Alan Turing’in 1950 tarihli ‘Bilgisayarlar Düşünebilir mi?’ makalesi ise bu alana zemin hazırlayan teorik temel kabul edilir.
S03. Yapay zeka ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?
Yapay zeka, insan benzeri zekayı taklit eden sistemlerin genel adıdır. Makine öğrenmesi ise yapay zekanın bir alt dalıdır; sistemlerin açıkça programlanmadan veriden öğrenmesini sağlar. Derin öğrenme de makine öğrenmesinin bir alt dalıdır.
S04. Yapay zeka türleri nelerdir?
Dar (zayıf) yapay zeka belirli görevlerde uzmandır; bugün kullandığımız tüm YZ sistemleri bu kategoridedir. Genel yapay zeka insan düzeyinde çok amaçlı düşünebilir (henüz mevcut değil). Süper yapay zeka ise insan zekasını tüm alanlarda geçen hipotetik bir sistemdir.
S05. Yapay zeka nasıl öğrenir?
Yapay zeka; denetimli öğrenme (etiketli veriyle), denetimsiz öğrenme (etiketsiz veriyle örüntü bulma) ve pekiştirmeli öğrenme (ödül-ceza mekanizmasıyla) yöntemleriyle öğrenir. Büyük veri setlerindeki örüntülerden çıkarımlar yaparak zamanla daha isabetli tahminler üretir.
S06. Yapay zeka ile robot arasındaki fark nedir?
Robot, fiziksel dünyadaki görevleri gerçekleştiren bir makinedir. Yapay zeka ise bir yazılım zekasıdır. Bir robot yapay zeka kullanabilir; ancak her robot yapay zekalı değildir ve yapay zeka fiziksel bir bedene ihtiyaç duymaz.
S07. Yapay zeka insan zekasından ne kadar farklıdır?
İnsan zekası duygular, bilinç ve sezgiyle şekillenirken yapay zeka istatistiksel örüntüler üzerine kurulur. YZ belirli dar görevlerde (satranç, görüntü tanıma) insanı geçebilir; ancak genel anlama, empati ve gerçek yaratıcılıkta henüz insan düzeyine erişememiştir.
TEKNOLOJİ
S08. Yapay zeka derin öğrenme nedir?
Derin öğrenme, insan beyninin nöron yapısından esinlenen çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Görüntü tanıma, dil modelleme ve ses işleme gibi alanlarda olağanüstü başarı sağlar ve günümüz YZ devriminin temel taşını oluşturur.
S09. Yapay zeka doğal dil işleme (NLP) ne işe yarar?
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretmesini sağlar. Chatbot’lar, çeviri sistemleri, metin özetleme, duygu analizi ve arama motorları bu teknolojinin doğrudan uygulamalarıdır.
S10. Yapay zeka büyük dil modeli (LLM) nedir?
Büyük dil modelleri (GPT, Gemini, Claude gibi), milyarlarca parametre içeren ve geniş metin veriyle eğitilen sinir ağı modelleridir. Metin üretme, özetleme, kod yazma, soru yanıtlama ve çeviri konularında güçlü performans gösterirler.
S11. Yapay zeka sinir ağı nasıl çalışır?
Sinir ağları, birbirine bağlı düğümlerden (nöronlardan) oluşan katmanlı yapılardır. Girdi verisi katmanlardan geçerken ağırlıklar geri yayılım algoritmasıyla ayarlanır; model hatalardan öğrenerek doğru çıktıyı üretmeyi öğrenir.
S12. Yapay zeka modeli eğitmek ne kadar sürer?
Modelin büyüklüğüne ve veri miktarına göre değişir. Küçük modeller saatler içinde eğitilebilirken, GPT-4 gibi büyük dil modelleri binlerce GPU üzerinde haftalar ile aylar süren eğitim gerektirir ve milyonlarca dolarlık hesaplama maliyeti doğurur.
S13. Yapay zeka hesaplama gücü için neden GPU kullanılır?
GPU’lar binlerce paralel çekirdeğiyle matris çarpımı ve paralel hesaplamada CPU’ya kıyasla çok daha hızlıdır. Derin öğrenme algoritmalarının temelini oluşturan bu tür işlemlerde GPU kullanımı eğitim süresini dramatik biçimde kısaltır.
S14. Yapay zeka üretken modeller nasıl içerik oluşturur?
Üretken yapay zeka modelleri (GAN, Diffusion, Transformer gibi) eğitim verilerindeki olasılık dağılımlarını öğrenir ve bu dağılımdan yeni, özgün içerikler örnekler. Sonuç; gerçekçi metin, görsel, ses veya video olabilir.
KULLANIM ALANLARI
S15. Yapay zeka hangi alanlarda kullanılır?
Yapay zeka; sağlık, finans, eğitim, hukuk, tarım, üretim, perakende, ulaşım ve eğlence gibi onlarca sektörde aktif kullanılmaktadır. Günlük hayatta arama motorları, öneri sistemleri, sesli asistanlar ve navigasyon uygulamaları bunlara örnek gösterilebilir.
S16. Yapay zeka sağlıkta nasıl kullanılır?
Tıbbi görüntü analizi (röntgen, MR), erken hastalık teşhisi, ilaç keşfi, hasta takibi ve ameliyat robotları gibi alanlarda kullanılır. Bazı YZ sistemleri belirli kanser türlerini deneyimli radyologlardan daha yüksek doğrulukla tespit edebilmektedir.
S17. Yapay zeka eğitimde nasıl kullanılır?
Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri, otomatik sınav değerlendirme, akıllı öğretim sistemleri, dil öğrenim uygulamaları ve eğitim analitiği yapay zekanın eğitimdeki başlıca kullanım alanlarıdır. Duolingo, Khan Academy gibi platformlar bu teknolojilerden yararlanmaktadır.
S18. Yapay zeka finans sektöründe ne işe yarar?
Kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti, algoritmik ticaret, müşteri hizmetleri otomasyonu, portföy yönetimi ve piyasa tahmininde yaygınca kullanılmaktadır. Bankalar günde milyonlarca işlemi YZ destekli sistemlerle denetlemektedir.
S19. Yapay zeka görsel içerik üretebilir mi?
Evet. Midjourney, DALL-E ve Stable Diffusion gibi araçlar metin açıklamalarından fotoğraf kalitesinde görseller, illüstrasyonlar ve sanat eserleri üretebilmektedir. Bu modeller yüz milyonlarca görüntü üzerinde eğitilmiştir.
S20. Yapay zeka müzik yapabilir mi?
Evet. Suno ve Udio gibi araçlar metin açıklamasından orijinal müzik parçaları oluşturabilmektedir. Sözler, melodi, ritim ve enstrüman düzenlemesi dahil tam şarkılar üretmek artık mümkündür.
S21. Yapay zeka kod yazabilir mi?
GitHub Copilot, Claude ve GPT-4 gibi araçlar Python, JavaScript, SQL gibi dillerde kaliteli kod üretebilir, hata ayıklar ve refactoring önerileri sunar. Deneyimli bir geliştiricinin denetimi hâlâ önerilmektedir.
S22. Yapay zeka çeviri için güvenilir mi?
Google Translate ve DeepL gibi sinir ağı tabanlı çeviri araçları genel metinlerde çok yüksek kalite sunar. Ancak hukuki, tıbbi veya edebi metinlerde nüansların korunması için profesyonel insan çevirmenin denetimi önerilir.
İŞ DÜNYASI
S23. Yapay zeka iş dünyasını nasıl dönüştürüyor?
Tekrarlayan görevleri otomatikleştiriyor, veri analizini hızlandırıyor, müşteri deneyimini kişiselleştiriyor ve yeni iş modellerinin önünü açıyor. McKinsey’e göre YZ küresel ekonomiye yıllık 13 trilyon dolara kadar katkı sağlayabilir.
S24. Yapay zeka işleri ortadan kaldıracak mı?
Bazı rutin görevlerin otomasyona geçeceği öngörülmektedir; ancak tarihsel süreçte teknoloji devrimleri yeni iş kolları da yaratmıştır. Kritik düşünme, yaratıcılık ve insan ilişkisi gerektiren meslekler daha az etkilenecektir.
S25. Yapay zeka hangi meslekleri tehdit ediyor?
Veri girişi, müşteri hizmetleri temsilciliği, bazı muhasebe görevleri, temel yazılı içerik üretimi ve belirli radyoloji görevleri kısa vadede otomasyona açık alanlar arasında gösterilmektedir.
S26. Yapay zeka ile hangi yeni meslekler ortaya çıkıyor?
Prompt mühendisliği, YZ eğitim verisi küratörlüğü, YZ etik uzmanlığı, makine öğrenmesi mühendisliği, YZ güvenlik araştırmacılığı ve YZ ürün yöneticiliği gibi roller hızla büyüyen yeni meslekler arasındadır.
S27. Yapay zeka KOBİ’lere nasıl fayda sağlar?
Pazarlama içeriği üretimi, müşteri destek otomasyonu, stok optimizasyonu ve pazar analizi gibi alanlarda küçük işletmelerin büyük şirketlerle rekabet edebilmesine olanak tanır. Düşük maliyetli YZ araçları bu imkânı demokratikleştirmiştir.
S28. Yapay zeka pazarlamada nasıl kullanılır?
Kişiselleştirilmiş e-posta kampanyaları, reklam hedefleme, içerik üretimi, müşteri segmentasyonu ve tahmine dayalı analitik yapay zekanın pazarlamadaki temel kullanım alanlarıdır.
ETİK VE RİSKLER
S29. Yapay zeka tehlikeli olabilir mi?
Kötüye kullanılması, yanlı karar vermesi veya kontrolden çıkması gibi riskleri mevcuttur. Kısa vadede dezenformasyon ve ayrımcı algoritmalar, uzun vadede ise hizalama sorunları en ciddi endişeler arasındadır.
S30. Yapay zeka önyargılı (biased) olabilir mi?
Evet. Eğitim verisi toplumsal önyargılar içeriyorsa model bu önyargıları öğrenir ve yansıtır. Bu durum işe alım, kredi değerlendirmesi ve yüz tanıma gibi alanlarda ayrımcı sonuçlara yol açabilir.
S31. Yapay zeka kişisel verileri nasıl kullanır?
Pek çok YZ sistemi eğitim ve iyileştirme amacıyla kullanıcı verisi toplar. KVKK ve GDPR gibi düzenlemeler bu verilerin işlenmesine sınırlamalar getirir. Kullandığınız araçların gizlilik politikalarını incelemeniz önerilir.
S32. Yapay zeka deepfake nedir?
Deepfake, yapay zekanın bir kişinin yüzünü veya sesini başka bir içeriğe gerçekçi biçimde yerleştirdiği sahte medya içeriğidir. Siyasi manipülasyon, dolandırıcılık ve taciz amacıyla kötüye kullanılabilmektedir.
S33. Yapay zeka telif hakkı sorunlarına yol açar mı?
Üretken YZ’nin telif korumalı eserlerle eğitilmesi ve bu eserlere benzer içerik üretmesi hukuki tartışma konusudur. Dünya genelinde mahkemeler ve düzenleyiciler bu alanda net bir çerçeve oluşturma aşamasındadır.
S34. Yapay zeka düzenlemelere tabi olmalı mı?
Pek çok hükümet ve kuruluş YZ düzenlemesi üzerinde çalışmaktadır. AB’nin Yapay Zeka Yasası (AI Act) risk bazlı yaklaşımıyla bu alandaki en kapsamlı düzenleme girişimi olarak öne çıkmaktadır.
S35. Yapay zeka çevreye zararlı mı?
Büyük modellerin eğitimi muazzam enerji tüketir; GPT-4 gibi modellerin eğitimi yüzlerce ton CO2 salımına yol açmıştır. Yeşil enerji kullanımı ve daha verimli algoritmalar bu sorunun çözümünde kritik rol oynar.
GELECEK
S36. Yapay zeka gelecekte neler yapabilecek?
Kişiselleştirilmiş tıp, bilimsel araştırma hızlandırma, iklim değişikliğiyle mücadele, eğitim devrimi ve uzay keşfi gibi alanlarda dönüştürücü bir rol oynaması beklenmektedir.
S37. Yapay zeka genel zekaya (AGI) ne zaman ulaşacak?
Tahminler birkaç yıldan onlarca yıla kadar geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. Bazı uzmanlar 2030’ların başını, bir kısmı yüzyıl sonrasını işaret etmektedir. Yapay zeka araştırma camiasında henüz bir konsensüs oluşmamıştır.
S38. Yapay zeka insan beynini geçebilir mi?
Dar görevlerde (satranç, Go, bazı tıbbi tanılar) insan seviyesini çoktan geçmiştir. Genel zeka, bilinç ve gerçek yaratıcılıkta insan beynini geçmesi ise hâlâ tartışmalı bir teorik meseledir.
S39. Yapay zeka ile insan iş birliği nasıl görünecek?
YZ’nin rutin ve analitik işleri üstleneceği, insanların ise strateji, empati, yaratıcılık ve etik karar almaya odaklanacağı hibrit bir çalışma modeli ön plana çıkmaktadır.
S40. Yapay zeka Türkiye’de nereye gidiyor?
Türkiye, milli yapay zeka stratejisi kapsamında kamu hizmetleri, tarım, savunma ve sağlık alanlarında YZ yatırımlarını artırmaktadır. TÜBİTAK ve üniversiteler yerli model geliştirme çalışmaları yürütmektedir.
S41. Yapay zeka kuantum bilgisayarlarla birleşirse ne olur?
Kuantum bilgisayarlar belirli hesaplama türlerini üstel olarak hızlandırabilir; bu durum YZ model eğitimini ve optimizasyon süreçlerini dramatik biçimde iyileştirebilir. Ancak teknoloji henüz erken aşamadadır.
EĞİTİM VE BAŞLANGIÇ
S42. Yapay zeka öğrenmeye nasıl başlanır?
Python programlama dili, temel istatistik ve lineer cebir öğrenmekle başlanabilir. Coursera, Kaggle ve fast.ai gibi platformlar hem ücretsiz hem de kapsamlı kaynaklar sunmaktadır.
S43. Yapay zeka için hangi programlama dili öğrenilmeli?
Python, en yaygın kullanılan dil olmasıyla başlangıç için en uygun seçimdir. TensorFlow, PyTorch ve Scikit-Learn en popüler YZ kütüphaneleridir.
S44. Yapay zeka prompt mühendisliği nedir?
Prompt mühendisliği, büyük dil modellerinden en verimli sonucu almak için soru ve talimatları tasarlamak ve iyileştirmek demektir. Açık, bağlamlı ve örnekli yönlendirmeler genellikle daha iyi çıktı sağlar.
S45. Yapay zeka araçlarını kullanmak ücretli mi?
ChatGPT, Claude ve Gemini gibi araçlar ücretsiz planlar sunar; gelişmiş özellikler için ücretli abonelik gerekir. Midjourney, GitHub Copilot ve kurumsal API erişimleri ücretlidir.
S46. Yapay zeka etik kullanımı için ne bilinmeli?
Kaynakları şeffaf belirtmek, önyargıları sorgulamak, kişisel veri paylaşımında dikkatli olmak ve YZ çıktılarını eleştirel bir gözle doğrulamak sorumlu kullanımın temel ilkeleridir.
S47. Yapay zeka okuryazarlığı neden önemlidir?
YZ araçları günlük hayatın her alanına girdiğinden, bu araçların nasıl çalıştığını, sınırlılıklarını ve risklerini anlayan bireyler hem iş hem de sosyal yaşamda büyük avantaj elde eder. Dijital okuryazarlığın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir.
