Yapay Zekânın Kısa Tarihi: 1950'lerden Bugüne

• 1943: Warren McCulloch ve Walter Pitts, beyindeki sinir hücrelerini basit bir matematiksel modelle tanımlar. Bu çalışma yapay nöron fikrinin temelidir.
• 1950: Alan Turing, "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu ele aldığı makalesinde bugün Turing testi olarak bilinen "taklit oyununu" önerir.
• 1956: John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon ve Nathaniel Rochester'ın önerisiyle düzenlenen Dartmouth yaz çalıştayı, yapay zekâyı bağımsız bir araştırma alanı olarak başlatır. "Artificial intelligence" terimi bu çalıştayın 1955 tarihli önerisinde geçer.
• 1958: Frank Rosenblatt, örneklerden öğrenebilen ilk yapay sinir ağlarından Perceptron'u geliştirir.

• 1966: Joseph Weizenbaum, psikoterapisti taklit eden ilk sohbet programlarından ELIZA'yı geliştirir. Basit kalıplarla çalışmasına rağmen pek çok kullanıcı onunla gerçekten konuştuğunu hisseder.
• 1969: Minsky ve Papert'in "Perceptrons" kitabı, tek katmanlı sinir ağlarının sınırlarını gösterir; sinir ağı araştırmalarına ilgi azalır.
• 1970'ler – ilk yapay zekâ kışı: Verilen büyük sözlerin tutulamaması, bilgisayarların yetersiz gücü ve eleştirel raporlar fonların kesilmesine yol açar.
• 1980'ler – uzman sistemler dönemi: Uzmanların bilgisini "eğer … ise …" kurallarına döken uzman sistemler şirketlerde yaygınlaşır. 1986'da geriye yayılım (backpropagation) yönteminin yaygınlaşmasıyla çok katmanlı sinir ağları yeniden ilgi görür.
• 1980'lerin sonu – ikinci yapay zekâ kışı: Uzman sistemlerin bakım maliyeti ve esneksizliği beklentileri boşa çıkarır; alan yeniden durgunluğa girer.
• 1997: IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garri Kasparov'u altı oyunluk maçta yener.

İnternetle birlikte büyüyen veri, oyun endüstrisinin geliştirdiği güçlü grafik işlemciler (GPU) ve yeni eğitim yöntemleri bir araya gelince sinir ağları yeniden sahneye çıktı:

• 2006: Geoffrey Hinton ve ekibi, çok katmanlı ağların verimli eğitimine dair çalışmalarıyla "derin öğrenme" kavramını yeniden gündeme getirir.
• 2011: IBM Watson, ABD'deki bilgi yarışması Jeopardy!'de insan şampiyonları yener.
• 2012: AlexNet adlı derin öğrenme modeli, ImageNet görüntü tanıma yarışmasında rakiplerini büyük farkla geçer. Bu an, derin öğrenme çağının başlangıcı olarak kabul edilir.
• 2014: Ian Goodfellow ve arkadaşları, gerçekçi görüntü üretebilen çekişmeli üretici ağları (GAN) tanıtır.
• 2016: DeepMind'ın AlphaGo programı, olası hamle sayısı satrançtan kat kat fazla olan Go oyununda dünyanın en iyi oyuncularından Lee Sedol'ü 4-1 yener.

• 2017: Google araştırmacıları "Attention Is All You Need" makalesiyle Transformer mimarisini tanıtır. Bugünkü büyük dil modellerinin neredeyse tamamı bu mimariye dayanır.
• 2018: Google'ın BERT'i ve OpenAI'ın ilk GPT modeli, büyük metin verisiyle ön eğitim yaklaşımını yaygınlaştırır.
• 2020: DeepMind'ın AlphaFold 2 sistemi, protein yapısı tahmininde 50 yıllık bir soruna çığır açan bir çözüm getirir. Aynı yıl OpenAI, 175 milyar parametreli GPT-3'ü tanıtır.
• 2021: Metinden görsel üreten ilk yaygın modeller (DALL·E) ve kod yazan asistanlar (GitHub Copilot) ortaya çıkar.

• 2022: Midjourney ve Stable Diffusion gibi görsel üreticiler herkesin kullanımına açılır. 30 Kasım 2022'de OpenAI, ChatGPT'yi yayımlar; ChatGPT kısa sürede tarihin en hızlı büyüyen tüketici uygulamalarından biri olur.
• 2023: Google (Bard, ardından Gemini), Anthropic (Claude) ve açık model geliştiricileri yarışa katılır; modeller metnin yanında görsel ve sesle de çalışmaya başlar (çok modlu yapay zekâ).
• 2024: Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası yürürlüğe girer. Nobel Fizik Ödülü, yapay sinir ağlarının temellerine katkıları için John Hopfield ve Geoffrey Hinton'a; Nobel Kimya Ödülü'nün yarısı protein yapısı tahmini için Demis Hassabis ve John Jumper'a verilir.
• Bugün: Gündemin merkezinde, araçları kullanarak çok adımlı işleri kendi başına yürütebilen yapay zekâ ajanları, video ve ses üretimi, daha küçük ve verimli modeller ile güvenlik ve düzenleme tartışmaları var.

1. Beklentiler dalgalıdır: Yapay zekâ tarihi aşırı iyimserlik ve hayal kırıklığı dönemleriyle doludur. Bugünkü gelişmeleri değerlendirirken hem heyecana hem korkuya mesafeli durmak gerekir.
2. Atılımlar birikimle gelir: ChatGPT bir anda ortaya çıkmadı; 1940'lardan beri süren matematik, veri ve donanım birikiminin sonucudur.
3. Veri ve hesaplama gücü belirleyicidir: Sinir ağı fikri 1950'lerde vardı; onu işe yarar hâle getiren, büyük veri ve güçlü işlemcilerdi.

Bu birikimin bugün nasıl çalıştığını görmek için: Yapay zekâ nasıl çalışır?