Yapay zekâ (YZ), insan zekâsını taklit eden makineler geliştirme fikriyle ortaya çıkan ve zaman içinde bilimsel, teknolojik ve toplumsal dönüşümlere öncülük eden bir alandır. Bu alanın tarihçesi, hem teorik yaklaşımlar hem de pratik uygulamalar açısından birçok evreye ayrılır. YZ’nin gelişimi; bilim insanlarının zekâ, öğrenme ve bilinç kavramlarını makineler aracılığıyla modelleme çabalarının ürünüdür. İşte yapay zekânın tarihsel gelişimini belirleyen temel dönemler:

1. Temellerin Atılması (1940–1956)

Yapay zekâ fikrinin temelleri, II. Dünya Savaşı sonrasında atıldı. Alan Turing, 1950 yılında yayımladığı “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesinde, “Bir makine düşünebilir mi?” sorusunu sordu ve bugün Turing Testi olarak bilinen yöntemi önerdi. Bu test, bir makinenin insana benzer biçimde düşünebilip düşünemediğini değerlendirmek için kullanılır.

Bu dönemde aynı zamanda matematiksel mantık ve bilgisayar bilimi alanındaki gelişmeler, yapay zekâ fikrinin teknik olarak mümkün olabileceğini gösterdi.

2. Doğuş ve Kavramsallaşma (1956–1970)

Yapay zekâ terimi, ilk kez 1956 yılında ABD’deki Dartmouth Konferansı’nda John McCarthy tarafından ortaya atıldı. Bu konferans, YZ araştırmalarının resmi başlangıcı kabul edilir. Bu dönemde ilk sembolik yapay zekâ sistemleri geliştirildi. Mantık temelli problem çözme ve ilk uzman sistemlerin fikir temelleri bu yıllarda atıldı.

Ancak sistemler sınırlı donanım nedeniyle oldukça basit düzeyde çalışabiliyordu. Yine de bu dönem, YZ’nin “altın çağı” olarak anılır.

3. Umutlar ve Durgunluk Dönemleri (1970–1980)

İlk yıllardaki iyimser beklentiler, zamanla yerini hayal kırıklıklarına bıraktı. Bilgisayarlar sınırlı işlem gücüne sahipti, veriler yetersizdi ve algoritmalar istenilen düzeyde değildi. Bu durum, “YZ Kışı” olarak adlandırılan durgunluk dönemine yol açtı. Bu süreçte birçok YZ projesi durduruldu ya da finansman kesildi.

4. Uzman Sistemler ve Yeniden Canlanma (1980–1990)

1980’lerde YZ yeniden ilgi görmeye başladı. Bu dönemin en önemli gelişmesi, uzman sistemler oldu. Örneğin, XCON adlı sistem, bilgisayar donanımı konfigürasyonu yapabiliyordu. Bu sistemler, belirli alan bilgilerine dayalı kararlar alabiliyordu. Ancak sınırlı öğrenme kabiliyetleri nedeniyle yaygınlaştırılamadı.

5. Makine Öğrenmesi ve Veri Çağı (1990–2010)

1990’larla birlikte, istatistiksel yöntemlerin yapay zekâya entegre edilmesiyle makine öğrenmesi ön plana çıktı. Veriye dayalı öğrenme teknikleri gelişmeye başladı. 1997 yılında IBM’in Deep Blue adlı bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenerek sembolik bir başarıya imza attı.

Bu dönemde internetin yaygınlaşmasıyla veri hacmi arttı, bu da YZ modellerinin daha iyi öğrenmesini sağladı. Doğal dil işleme, görüntü işleme ve öneri sistemleri gelişmeye başladı.

6. Derin Öğrenmenin Yükselişi (2010–2015)

Bu dönem, yapay zekâda bir dönüm noktası olan derin öğrenme (deep learning) tekniklerinin etkin biçimde kullanılmaya başlandığı yıllardır. Özellikle yapay sinir ağları, çok katmanlı yapılara kavuşarak daha karmaşık verileri işleyebilir hâle geldi.

• 2012’de AlexNet, ImageNet Görüntü Tanıma Yarışması’nda derin sinir ağıyla birinci olarak büyük ses getirdi. Bu, bilgisayarla görme alanında devrim olarak kabul edilir.
• Google, Facebook ve Microsoft gibi teknoloji devleri, yapay zekâya yönelik ciddi yatırımlar yapmaya başladı.
• Sesli asistanlar (Siri, Google Now) ve öneri sistemleri (Netflix, Spotify) gelişti.
• Büyük veri (Big Data) kavramı öne çıktı; veri işleme ve depolama altyapıları hızla büyüdü.

7. YZ’nin Gündelik Hayata Entegrasyonu (2016–2020)

Bu dönemde yapay zekâ, bilimsel bir merak konusu olmaktan çıkarak tüketici ürünlerinde ve hizmetlerde daha görünür hâle geldi.

• 2016’da AlphaGo, dünyanın en iyi Go oyuncularından Lee Sedol’u yendi. Bu, yapay zekânın sezgisel ve stratejik düşünme gücünü göstermesi açısından çığır açıcıydı.
• Görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, chatbotlar ve otonom sistemler yaygınlaştı.
• Sağlık alanında YZ; görüntüleme analizi, tanı destek sistemleri ve ilaç geliştirme süreçlerinde kullanılmaya başlandı.
• Otonom araçlar (Tesla, Waymo) test sürüşlerini hızlandırdı.
• Aynı zamanda etik, gizlilik, algoritmik önyargı gibi konular tartışılmaya başlandı.

8. Büyük Dil Modelleri Çağı (2021–2025)

Bu dönem, doğal dil işleme (NLP) alanında dev adımların atıldığı yıllardır. YZ artık yalnızca verileri anlamakla kalmıyor, anlamlı metinler, görseller ve ses içerikleri üretebiliyor.

• GPT-3 (2020) ve GPT-4 (2023) gibi büyük dil modelleri, çok dilli metin üretimi, özetleme, soru-cevap, kod yazımı gibi alanlarda insan benzeri çıktılar üretmeye başladı.
• ChatGPT, milyonlarca kullanıcıya ulaşarak yapay zekânın günlük iletişimde kullanılabileceğini kanıtladı.
• Diffusion modelleri ile görsel üretim (örneğin: DALL·E, Midjourney) yaygınlaştı.
• YZ destekli eğitim platformları, kişiye özel öğrenme deneyimi sunmaya başladı.
• Aynı zamanda regülasyon ihtiyacı gündeme geldi: AB Yapay Zekâ Yasası gibi düzenlemeler tartışıldı.

Yapay zekânın tarihçesi, beklentiler ve hayal kırıklıkları arasında ilerleyen; ancak sürekli gelişen bir bilimsel serüvendir. Başlangıçta sadece teorik bir fikir olan yapay zekâ, bugün hayatın hemen her alanına dokunan uygulamalar üretmektedir. Gelecek yıllarda daha da güçlenerek hem teknolojiyi hem de insan yaşamını dönüştürmeye devam edeceği öngörülmektedir.