“Yapay zeka” ifadesini ilk duyduğumda bu kavram bana uzak ve geleceğe ait, bilim kurguya yakışır bir fikir gibi gelmişti. Oysa bugün yalnızca gerçek değil, aynı zamanda çoğu zaman farkında bile olmadan günlük hayatımızın içine girmiş durumda. Buna bir de veri bilimini eklediğinizde, modern çağın en dönüştürücü güçlerinden birinden bahsediyoruz demektir.
compute.tr üzerinde yapay zeka ve veri bilimi hakkında sık sık içerikler paylaşmayı planladığım için bu kategoriyi geçmişe kısa bir yolculukla açmak istedim: Nerede başladı, nasıl gelişti ve şu an neredeyiz?
Kökler: Mantık, Matematik ve Merak
Yapay zekanın izleri 1950’li yıllara kadar gider. Alan Turing gibi öncü isimler, makinelerin düşünebilme ihtimalini araştırmaya başladı. Turing’in 1950 tarihli “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesi, bugün hâlâ tartışılan şu temel soruyu sordu: “Makineler düşünebilir mi?”
20. yüzyılın ortalarında yapılan erken dönem yapay zeka araştırmaları, sembolik akıl yürütme ve kurala dayalı sistemlere odaklanmıştı. Bu dönem “Eski Usul Yapay Zeka” (GOFAI) olarak bilinir. Henüz ne yapay sinir ağları vardı ne de makine öğrenmesi; sistemler tamamen mantık kuralları elle kodlanarak çalıştırılıyordu.
Bu sırada, “veri bilimi” henüz isim olarak bile yoktu. Ancak temelleri; istatistik, matematik ve bilgisayar mühendisliğinde atılmaya başlanmıştı.
Kırılma Noktası: Kurallardan Öğrenmeye
Her şeyi değiştiren şey, makinelerin yalnızca kurallarla değil, öğrenerek ilerleyebileceğinin fark edilmesiydi.
1990’ların sonu ve 2000’lerin başında, makine öğrenmesinde büyük ilerlemeler kaydedildi. Bu, artan işlem gücü ve daha büyük veri setlerine erişim sayesinde mümkün oldu. Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve nihayetinde sinir ağları gibi algoritmalar artık hem uygulanabilir hem de etkiliydi.
“Veri bilimi” terimi ise 2000’lerin başında giderek daha fazla kullanılmaya başladı. Şirketler, veri odaklı kararlar almaya yönelince bu alan hızla önem kazandı. 2012 yılında Harvard Business Review, veri bilimcisini “21. yüzyılın en seksi mesleği” olarak tanımladığında artık veri bilimi ve yapay zeka yalnızca akademik araştırma konuları olmaktan çıkmış, iş dünyasının merkezine yerleşmişti.
📌 Kaynak: Harvard Business Review — “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”, Ekim 2012
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
Derin Öğrenme Dalgası
2010’lu yıllar, özellikle görsel ve sesli tanıma alanında, derin öğrenmenin büyük sıçrama yaptığı dönemdi.
2012’de tanıtılan AlexNet gibi sistemler, derin öğrenme devrimini başlattı. Bir zamanlar “AI için imkânsız” kabul edilen görevler — doğal dil anlama, görsel tanıma gibi — artık yalnızca mümkün değil, pratikte uygulanabilir hale gelmişti.
Bu dönemde yapay zeka ile veri bilimi arasındaki sınırlar daha da silikleşti. Artık devasa veri kümeleri üzerinde eğitilen modeller geliştiriliyor ve veri bilimi ekipleri her büyük AI girişiminin belkemiği haline geliyordu.
Bugünkü Durum
Bugün çevremiz yapay zeka ile çevrili: öneri sistemleri, sanal asistanlar, sohbet botları, sahtekarlık tespiti, tıbbi tanılar ve hatta içerik üretimi araçlarında bile yapay zeka var.
Generatif AI modelleri — GPT ve DALL·E gibi — yapay zekayı sıradan kullanıcıların ve içerik üreticilerin ellerine teslim etti. Artık dijital üretkenlik yepyeni bir boyut kazandı.
Bu sırada veri bilimi de olgunlaştı. Rolleri, yöntemleri ve etik sorumlulukları daha net hale geldi. Python, Pandas, Scikit-learn gibi araçlar ve bulut tabanlı veri altyapıları, artık her veri bilimcisinin standart araç setinin bir parçası.
Benim için en ilgi çekici olan — ve compute.tr üzerinden yazmaya devam edeceğim konu — bu iki alanın birbirini sürekli nasıl ileri taşıdığı. Yapay zeka ve veri bilimi, birbirinden ayrı değil; biri gelişmeden diğeri ilerleyemiyor.
Sırada Ne Var?
Kendini geliştiren modeller, gerçek zamanlı veri analitiği, uç cihazlarda AI, federatif öğrenme, yapay zekâ etiği ve daha fazlası… Gelecek zaten şekillenmeye başladı.
Ama ileriye bakabilmek için önce nereden geldiğimizi anlamak gerekiyor.
İşte bu yüzden, Yapay Zeka ve Veri Bilimi kategorisindeki bu ilk yazıyı bir başlangıç noktası, bir düşünme ve devam etme çağrısı olarak kaleme almak istedim.