Yapay zekâ
Tarihçe

Mekanik ya da "formel" akıl yürütme üzerine çalışmalar, antik çağda filozoflar ve matematikçilerle birlikte başladı. Mantık alanındaki bu çalışmalar, Alan Turing'in algoritmalar teorisinin temelini oluşturdu. Turing'in teorisi, "0" ve "1" gibi basit sembolleri kullanarak bir makinenin, insan aklının gerçekleştirebileceği her türlü matematiksel akıl yürütmeyi simüle edebileceğini öne sürdü. Bu teori, sibernetik, bilgi teorisi ve nörobiyoloji gibi alanlardaki keşiflerle birleşerek, araştırmacılara "elektronik bir beyin" inşa etme olasılığını düşünmeye yöneltti. Öne çıkan çalışmalar arasında, 1943'teki Warren McCullouch ve Walter Pitts'in "yapay nöronlar" tasarımı ve Turing'in 1950'de yayımladığı, "makine zekâsının" mümkün olduğunu gösterdiği Turing testini tanıtan Bilgi İşlem Makineleri ve Zekâ adlı makalesi bulunmaktaydı. Bu dönemde yapılan bu tür araştırmalar, yapay zekânın temel alanlarının ortaya çıkardı.
1956'da Dartmouth College'deki bir atölye çalışmasında yapay zeka araştırma alanı kuruldu. Bu atölyeye katılan araştırmacılar, 1960'larda yapay zekâ alanına liderlik ettiler. Öğrencileriyle beraber bu araştırmacılar, basının "şaşırtıcı" olarak nitelendirdiği projeler ürettiler. Bu dönemde bilgisayarlar, dama stratejileri öğrenmiş, cebir problemlerini çözmüş, mantıksal teoremleri kanıtlamış ve İngilizce konuşmuştu. 1950'lerin sonu ve 1960'ların başlarında, hem İngiltere'deki hem de Amerika Birleşik Devletleri'ndeki birçok üniversitede yapay zekâ laboratuvarları kuruldu.
1960'lar ve 1970'lerdeki araştırmacılar, genel zekâya sahip bir makine üretmenin mümkün olduğuna inanıyor ve bunu alanlarının nihai hedefi olarak görüyordu. 1965'te Herbert Simon, "makinelerin yirmi yıl içinde bir insanın yapabileceği her işi yapabilir hâle geleceği" tahmininde bulunmuş, 1967'de Marvin Minsky, "bir nesil içinde ... 'yapay zekâ' sorununun büyük ölçüde çözüleceği" yorumunu yapmıştı. Ancak bu öngörüler, yapay zekânın geliştirilmesindeki zorlukları göz ardı etmişti. 1974'te Sir James Lighthill'ın eleştirileri ve ABD Kongresi'nin daha somut projelere fon sağlama baskısı nedeniyle, ABD ve İngiltere hükûmetleri keşif amaçlı yapay zekâ araştırmalarına verilen desteği durdurma kararı aldı. Minsky ve Seymour Papert'ın Perceptrons adlı kitabı, yapay sinir ağlarının gerçek dünya problemlerini çözmede etkisiz olduğunu savunmuş ve bu yaklaşım, itibarını kaybetmişti. Bunun sonucunda, yapay zekâ projelerine fon bulmanın zorlaştığı "yapay zekâ kışı" adı verilen bir dönem başladı.
1980'lerin başında yapay zekâ araştırmaları, uzman sistemlerin ticari başarısıyla yeniden canlandı. Uzman sistemler, uzmanların bilgi ve analiz yeteneklerini taklit eden bir tür yapay zekâ programıydı. 1985 yılına gelindiğinde, yapay zekâ pazarı 1 milyar doları aşmıştı. Aynı dönemde Japonya'nın beşinci nesil bilgisayar projesi, ABD ve Britanya hükûmetlerini akademik araştırmalara yeniden fon sağlamaya teşvik etti. Ancak, 1987'de Lisp makinesi pazarının çöküşüyle yapay zekâ tekrar itibar kaybetti ve daha uzun süren ikinci bir "yapay zekâ kışı" başladı.
O zamana kadar yapay zekâ projelerinin büyük kısmı, planlar, hedefler, inançlar ve bilinen gerçekler gibi zihinsel kavramları temsil etmek için yüksek seviyede semboller kullanmaya odaklanmıştı. Ancak 1980'lerde bazı araştırmacılar, bu yaklaşımın insan bilişinin tüm süreçlerini, özellikle algı, robotik, öğrenme ve örüntü tanıma gibi karmaşık süreçleri taklit edemeyeceği konusunda şüphe duymaya başladı. Bu nedenle, "alt sembolik" yöntemlere yöneldiler. Rodney Brooks, genel olarak "temsil" fikrini reddederek hayatta kalabilen ve hareket edebilen makineler geliştirmeye odaklandı. Judea Pearl ve Lofti Zadeh gibi isimler, eksik ve belirsiz bilgileri mantıksal kesinlik yerine mâkul tahminlerle işleyebilen yöntemler geliştirdi. Ayrıca Geoffrey Hinton ve diğer araştırmacılar, "bağlantısallık" ve sinir ağ araştırmalarını yeniden canlandırarak bu alanın gelişimine katkıda bulundu. 1990'da Yann LeCun, evrişimli sinir ağlarının el yazısı ile yazılmış rakamları tanıyabildiğini gösterdi; bu, sinir ağlarının birçok başarılı uygulamasından ilkiydi.
Yapay zekâ, 1990'ların sonları ve 21. yüzyılın başlarında, formal matematik yöntemlerinden yararlanarak ve belirli problemlere özel çözümler geliştirerek itibarını yeniden kazanmaya başladı. Bu "dar" ve "formal" yaklaşım, araştırmacıların doğrulanabilir sonuçlar üretmesini ve istatistik, ekonomi ve matematik gibi diğer alanlarla iş birliği yapmasını sağladı. 2000'li yıllara gelindiğinde, yapay zekâ araştırmacılarının geliştirdiği çözümler yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştı. Ancak 1990'larda bu çözümler genellikle "yapay zekâ" olarak adlandırılmıyordu (bu eğilim yapay zekâ etkisi olarak bilinir).
Buna karşın, bazı akademisyenler yapay zekânın ilk hedefinden, yani çok yönlü ve tam anlamıyla zeki makineler yaratma amacından uzaklaştığını düşünmeye başladı. 2002'nin başlarında, bu hedefi yeniden canlandırmak amacıyla yapay genel zekâ ("AGI") adı verilen bir alt alan kuruldu. 2010'lara gelindiğinde, yapay genel zekâ araştırmaları için iyi finanse edilen birçok kurum ortaya çıktı.
Derin öğrenme, 2012'de endüstri standartlarında önemli bir üstünlük sağlayarak yapay zekâ alanında yaygın bir şekilde benimsendi.
Birçok spesifik görevde diğer yöntemler terk edildi.
Bu başarının arkasında daha hızlı bilgisayarlar, grafik işlem birimleri, bulut bilişim gibi donanım geliştirmeleriyle ImageNet gibi dikkatle oluşturulmuş veri kümelerinin de dâhil olduğu büyük miktarda veriye erişim yatıyordu. Derin öğrenmenin bu yükselişi, yapay zekâya olan ilgi ve finansmanda büyük bir artışı tetikledi. 2015-2019 yılları arasında makine öğrenimi araştırmalarındaki toplam yayımlanma sayısında %50'lik bir artış görüldü.
2016'da, adalet ve teknolojinin yanlış kullanımı gibi etik sorunlar, makine öğrenimi konferanslarında ana gündem maddesi hâline geldi. Bu konularda yapılan yayımlar hızla artarken, yeni finansman kaynakları sağlandı ve birçok araştırmacı kariyerlerini bu alanlara yönlendirdi. Aynı dönemde, yapay zekânın insan çıkarlarına uygun şekilde geliştirilmesini konu alan "uyum problemi" akademik bir çalışma alanı olarak ciddiyet kazandı.
2010'ların sonları ve 2020'lerin başlarında, yapay genel zekâ üzerine çalışan şirketler dikkat çeken yazılımlar üretmeye başladı. 2015 yılında DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo, oyunun kuralları öğretilerek kendi stratejisini geliştirdi ve dünya şampiyonu Go oyuncusunu yendi. 2020'de OpenAI tarafından çıkarılan GPT-3, insan benzeri yüksek kaliteli metinler üretebilen bir geniş dil modeli olarak dikkat çekti. 30 Kasım 2022'de kullanıma sunulan ChatGPT ise iki ay içinde 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen tüketici yazılımı oldu. 2022 yılı, yapay zekânın geniş kitleler tarafından fark edildiği ve yaygın bir şekilde konuşulmaya başlandığı bir dönüm noktası olarak kabul edildi. Bu yazılımlar, büyük bir yapay zeka patlamasını tetikledi. Büyük ölçekli şirketler yapay zekâ araştırmalarına milyarlarca dolar yatırım yapmaya başladı. AI Impacts'in verilerine göre, 2022 yılında sadece ABD'de yapay zekâya yıllık yaklaşık $50 milyar yatırım yapıldı. ABD'deki yeni bilgisayar bilimi doktora mezunlarının yaklaşık %20'si yapay zekâ üzerine uzmanlaştı. Aynı yıl, ABD'de yapay zekâ ile ilgili 800.000 iş ilanı bulundu. PitchBook araştırmasına göre, 2024'te yeni fon alan girişimlerin %22'si kendilerini yapay zekâ şirketi olarak tanımlıyordu.