Fazla karmaşıklaştırmayalım - yapay zeka hareketini kimin başlattığını merak ediyorsanız, cevap, en azından tarihsel olarak, oldukça basit: John McCarthy Yapay zeka ifadesi mi? Onun.
Ama bunu akılda kalıcı bir unvan sanmayın. Bu onursal bir unvan değil. Kazanılmış bir unvan.
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur – Gereksiz Bilgilerden Uzak, Derinlemesine Bir İnceleme
Sıfırdan kendi yapay zekanızı oluşturmanıza yardımcı olacak kapsamlı ve anlaşılır bir rehber.
🔗 Kuantum Yapay Zeka Nedir? – Fizik, Kod ve Kaosun Kesiştiği Nokta
Kuantum mekaniği ile yapay zekanın akıl almaz kesişimini keşfedin.
🔗 Yapay Zeka'da Çıkarım Nedir? – Her Şeyin Bir Araya Geldiği An
Yapay zekanın eğitilmiş verileri kullanarak gerçek zamanlı olarak nasıl karar aldığını ve içgörüler ürettiğini öğrenin.
🔗 Yapay Zeka'ya Bütüncül Bir Yaklaşım Ne Anlama Gelir?
Yapay zeka başarısının yalnızca algoritmalarla ilgili olmadığını keşfedin; etik, amaç ve etki de önemlidir.
John McCarthy: Bir Makaledeki İsimden Daha Fazlası 🧑📘
1927 doğumlu ve 2011'deki vefatına kadar bu alanda aktif olan John McCarthy, makineler hakkında tuhaf bir netliğe sahipti: Neye dönüşebilecekleri, neye asla dönüşemeyecekleri. Sinir ağları internet sunucularını çökertmeden çok önce, zor soruyu çoktan sormuştu: Makinelere düşünmeyi nasıl öğretebiliriz? Neler düşünce olarak kabul edilebilir?
McCarthy, 1956'da Dartmouth Üniversitesi'nde, aralarında Claude Shannon (evet, bilgi teorisi uzmanı), Marvin Minsky ve birkaç kişinin de bulunduğu, oldukça güçlü entelektüel güçlerle birlikte bir çalıştay düzenledi. Bu, sıradan bir akademik konferans değildi. Yapay zekâ ilk kez resmi olarak kullanıldığı andı.
Dartmouth'un teklifi mi? Yüzeysel olarak biraz kuru, ama hâlâ yavaşlamayan bir hareketi ateşledi.
Aslında Ne Yaptı? (Gerçekten Çok Fazla) 💡🔧
LISP, başlangıç olarak
1958'de McCarthy, LISP'i . "Sembolik yapay zeka" terimini duyduysanız, LISP onun sadık iş gücüydü. Araştırmacıların özyinelemeli mantık, iç içe geçmiş akıl yürütme gibi, artık çok daha gösterişli teknolojilerden beklediğimiz şeylerle oynamasına olanak tanıyordu.
Zaman Paylaşımı: Orijinal Bulut
McCarthy'nin zaman paylaşımı - birden fazla kullanıcının aynı anda bir bilgisayarla etkileşim kurmasına izin verme - bilişimin ölçeklenebilir bir yapıya doğru ilerlemesine yardımcı oldu. Hatta bulut bilişimin ilk manevi atası olduğunu bile iddia edebilirsiniz.
Makinelerin akıl yürütmesini istiyordu.
Çoğu kişi donanıma veya dar kural kümelerine odaklanırken, McCarthy mantığa - durum hesabı ve sınırlama . Bunlar moda sözcükler değil. Bunlar, makinelerin sadece hareket etmesine değil, zaman ve belirsizlik içinde akıl yürütmesine de yardımcı olan çerçeveler.
Ha, bir de Stanford Yapay Zeka Laboratuvarı'nın kurucu ortağıydı.
Laboratuvarı (SAIL), akademik yapay zekanın temel taşlarından biri haline geldi. Robotik, dil işleme, görme sistemleri - hepsinin kökleri oradaydı.
Ama Sadece O Değildi 📚🧾
Bakın, deha nadiren tek başına ortaya çıkar. McCarthy'nin çalışması temeldi, evet, ama yapay zekanın omurgasını inşa etmede yalnız değildi. İşte bahsetmeyi hak eden başkaları:
-
Alan Turing - "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu 1950'de ortaya attı. Turing Testi bugün bile hala referans olarak kullanılıyor. Vizyon sahibi ve zamanının çok ötesinde 🤖.
-
Claude Shannon - McCarthy ile birlikte Dartmouth konferansının açılışına yardımcı oldu. Ayrıca labirentleri öğrenerek çözen mekanik bir fare (Theseus) yaptı. 1950'ler için biraz gerçeküstü 🐭.
-
Herbert Simon ve Allen Newell Logic Theorist'i geliştirdiler . İnsanlar ilk başta buna inanmadı.
-
Marvin Minsky - Hem teorisyen hem de tamirci. Sinir ağları, robotik ve cesur felsefi yaklaşımlar arasında gidip geldi. McCarthy'nin yıllardır entelektüel tartışma ortağıydı 🛠️.
-
Nils Nilsson - Planlama, arama ve aracılar hakkındaki düşüncelerimizi sessizce şekillendirdi. Çoğu erken dönem yapay zeka öğrencisinin sıralarında açık duran ders kitaplarını yazdı.
Bu adamlar yan karakterler değildi; yapay zekanın ne olabileceğinin sınırlarını belirlemeye yardımcı oldular. Yine de McCarthy merkezdeydi.
Günümüzde mi? Bu bambaşka bir dalga 🔬⚙️
Geoffrey Hinton , Yoshua Bengio ve Yann LeCun gibi insanlar var ; artık onlar "Derin Öğrenmenin Vaftiz Babaları" olarak biliniyorlar.
Hinton'ın 1980'lerdeki geri yayılım modelleri sadece kaybolmakla kalmadı, aynı zamanda evrimleşti. 2012 yılına gelindiğinde, evrişimli sinir ağları üzerine yaptığı çalışmalar, yapay zekanın kamuoyunun ilgi odağı haline gelmesine yardımcı oldu. Düşünün: görüntü tanıma, ses sentezi, tahminli metin - hepsi bu derin öğrenme ivmesinden kaynaklanıyor 🌊.
Hinton, bu katkılarından dolayı 2024 yılında Nobel Fizik Ödülü'ne . Evet, fizik. Kod ve biliş arasındaki çizgiler artık bu kadar belirsiz 🏆.
Ama mesele şu: Hinton yok, derin öğrenme dalgası yok - doğru. Ama aynı zamanda McCarthy yok, en başından yapay zeka alanı da yok . Etkisi kemiklerde.
McCarthy'nin Eserleri? Hâlâ Geçerli mi? 🧩📏
Garip bir gelişme - derin öğrenme günümüzde hüküm sürerken, McCarthy'nin bazı "eski" fikirleri geri dönüyor. Sembolik akıl yürütme, bilgi grafikleri ve hibrit sistemler mi? İşte yine gelecek onlar.
Neden? Çünkü üretken modeller ne kadar akıllı olsalar da, tutarlılığı korumak, zaman içinde mantığı uygulamak veya çelişkilerle başa çıkmak gibi bazı konularda hâlâ başarısızlar. McCarthy, 60'lar ve 70'lerde bu sınırları zaten keşfediyordu.
Dolayısıyla insanlar LLM'leri mantık katmanları veya sembolik katmanlarla harmanlamaktan bahsettiklerinde, bilerek veya bilmeyerek, onun oyun kitabını yeniden ziyaret ediyorlar.
Peki, Yapay Zekanın Babası Kim? 🧠✅
Hiç tereddüt yok: John McCarthy .
İsmi o buldu. Dili o şekillendirdi. Araçları o geliştirdi. Zor soruları o sordu. Ve şimdi bile, yapay zeka araştırmacıları yarım asır önce tahtalara çizdiği fikirlerle boğuşuyor.
LISP kodlarında gezinmek mi istiyorsunuz? Sembolik aracılara dalmak mı istiyorsunuz? Ya da McCarthy'nin çerçevelerinin günümüzün sinir mimarileriyle nasıl birleştiğini izlemek mi istiyorsunuz? Sizi düşündük - sadece sorun.