Yapay Zekâ, Dilin Doğuştanlığını Yıkabilir mi? Büyük Dil Modelleri Karşısında Uyaran Eksikliği Argümanı
Can Artificial Intelligence Refute the Innateness of Language?     The Poverty of the Stimulus Argument in the Face of Large Language Models
Yazar: Kerimoğlu, Caner
Dergi: Dil Araştırmaları, Vol. 20 No. 38, 2026
Anahtar kelimeler: Language Acquisition ; Dil Edinimi ; Cognitive Linguistics ; Bilişsel Dilbilimi ; uyaran eksikliği argümanı,dilin doğuştanlığı,büyük dil modelleri,dil edinimi,yapay zeka ; poverty of the stimulus argument,linguistic innateness,large language models,language acquisition,artificial intelligence

Bu makale dilin doğuştan geldiği görüşünün temel dayanağı olan “uyaran eksikliği argümanı”nın (UEA), büyük dil modellerinin (BDM) ortaya çıkışıyla nasıl sorgulandığını ele almaktadır. Evrensel dilbilgisi (ED) teorisinin merkezindeki UEA, çocukların maruz kaldığı dilsel girdinin, edindikleri karmaşık dilbilgisi bilgisini açıklamakta yetersiz olduğunu ve bu nedenle doğuştan bir dil yetisine işaret ettiğini savunur. Ancak, GPT gibi BDM’lerin, hiçbir açık dilbilgisi kuralı verilmeden yalnızca metin verilerinden istatistiksel öğrenme yoluyla tutarlı ve hiyerarşik dil yapıları üretebilmesi, bu argümana güçlü bir itiraz oluşturmuştur. Bu gelişme dilin yalnızca veriden öğrenilebileceği görüşünü desteklemiştir. Buna karşılık Noam Chomsky ve takipçilerinden oluşan üretici dilbilimciler, karşılaştırmayı geçersiz kılan niteliksel farklara dikkat çeker: Bir çocuğun dili edinmesi için gereken milyonlarca sözcüklük girdiye karşılık, BDM’lerin trilyonlarca veriye ihtiyaç duyması; insan ediniminin sosyal bağlam, niyet okuma ve çok kipli (görme, işitme) deneyimlerle iç içe geçmesi ve makinelerin gerçek bir anlama modelinden yoksun olması. Makale bu çatışmanın UEA’yı tamamen ortadan kaldırmadığını, onu dönüştürdüğünü savunur. Artık dil yetisi, sadece doğuştan gelen katı kuralların veya sınırsız verinin pasif bir ürünü olarak görülmemelidir. Bunun yerine belirli biyolojik etkenlerin, güçlü genel öğrenme mekanizmalarının ve zengin sosyo-pragmatik bağlamın dinamik etkileşiminin bir sonucu olarak anlaşılmalıdır. BDM’ler, bu karmaşık etkileşimi incelemek için paha biçilmez bir metodolojik laboratuvar sunmaktadır.

This article explores how the Argument from the Poverty of the Stimulus (APS), a core support of the innateness view of language, has been questioned by the rise of large language models (LLMs). In Universal Grammar (UG) theory, the APS holds that the linguistic input children receive is too limited to explain their acquisition of complex grammatical knowledge, thus implying an innate language faculty. However, models such as GPT can generate coherent and hierarchical linguistic structures through statistical learning from text alone, without explicit grammatical rules. This has strengthened claims that language may be learned from data.Generative linguists led by Noam Chomsky object that this comparison ignores crucial qualitative differences: children learn language from millions of words, whereas LLMs require trillions of tokens; human acquisition is embedded in social interaction, intention reading, and multimodal experience; and machines lack genuine understanding. The article argues that these developments do not invalidate the APS but transform it. Language ability should not be seen as the passive outcome of either rigid innate rules or unlimited data, but as the result of an interaction between biological constraints, powerful general learning mechanisms, and rich socio-pragmatic context.