# Yapay Zekâ (AI)

Adres: https://softwaredictionary.org/tr/terimler/artificial-intelligence
Kategori: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
Son güncelleme: 2026-10-03
İngilizcesi: Artificial Intelligence
Okunuşu: artifişıl intelicıns

Kısaca: Yapay zekâ (AI), normalde insan zekâsı gerektiren işleri yapabilen sistemler kuran bilgisayar bilimi alanıdır.

## Yapay Zekâ nedir?

Bu ad 1955'te John McCarthy tarafından, Dartmouth College'da 1956'da düzenlenen ve çoğu zaman alanın doğuşu sayılan bir yaz çalıştayı için bulundu. İlk yapay zekâ çoğunlukla semboliktir: insanlar kuralları ve mantığı elle yazıyordu; satranç programlarında ve bir uzmanın bildiklerini uzun eğer-ise kuralları listesi olarak kodlayan uzman sistemlerde olduğu gibi.

Günümüz yapay zekâsına makine öğrenmesi hâkimdir: program elle yazılmış kuralları izlemek yerine örneklerden kalıp öğrenir. Büyük sinir ağlarıyla yapılan makine öğrenmesi olan derin öğrenme, son on yılın büyük sıçramalarını mümkün kıldı: konuşma tanıma, görüntü tanıma, çeviri ve 2010'ların sonundan beri metin ve kod yazan büyük dil modelleri.

Bugün kullanılan yapay zekâ sistemlerinin neredeyse hepsi dardır (narrow): video önermek, dolandırıcılığı fark etmek ya da soruları yanıtlamak gibi tek bir tür işi yapar; bunu çok iyi yapsa bile. İnsanlar gibi her işte öğrenip akıl yürütebilen bir sisteme yapay genel zekâ (AGI) denir; bu var olan bir şey değil, hâlâ bir hedef ve tartışma konusudur.

Sık yapılan bir yanlış, yapay zekâ ile makine öğrenmesinin aynı şey olduğunu düşünmektir. Yapay zekâ, makinelerin zeki davranmasını sağlamanın geniş hedefidir; makine öğrenmesi oraya ulaşmanın yollarından biridir ve bugün en başarılısıdır. Arama algoritmalarıyla kurulmuş bir rota planlayıcı ya da satranç motoru, hiç öğrenme olmadan da yapay zekâdır.

## Önemli noktalar

- Yapay zekâ, normalde insan zekâsı gerektiren işleri yapan sistemler kurar.
- Terim 1955'ten gelir; Dartmouth'ta 1956'da yapılan bir çalıştay içindir.
- İlk yapay zekâ elle yazılmış kurallar kullanıyordu; bugünkü çoğunlukla veriden öğrenir.
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, bugün yapay zekâ kurmanın ana yollarıdır.
- Bugünün yapay zekâsı dardır; genel zekâ (AGI) henüz yoktur.

## Örnek: Kurallar mı öğrenme mi: spam'i işaretlemenin iki yolu

```python
# Symbolic AI: a person writes the rule
def is_spam_rule(text):
    return "free money" in text.lower()

# Machine learning: the rule is learned from labeled examples
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

texts = ["Free money now", "Lunch at noon?", "Win free money", "Meeting moved"]
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 = spam

vectorizer = CountVectorizer()
model = MultinomialNB().fit(vectorizer.fit_transform(texts), labels)
print(model.predict(vectorizer.transform(["Claim your free prize"])))
```

## Sık sorulan sorular

**Yapay zekâ ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?**

Yapay zekâ, makinelerin zeki davranmasını sağlamanın genel hedefidir. Makine öğrenmesi ise yapay zekânın bir alt kümesidir; sistemler elle yazılmış kuralları izlemek yerine veriden öğrenir.

**ChatGPT yapay zekâ mı?**

Evet. ChatGPT, çok büyük miktarda metinle eğitilmiş bir derin öğrenme modeli türü olan büyük bir dil modeli üzerine kurulmuş bir yapay zekâ chatbot'udur. Yine de dar yapay zekâdır, genel zekâ değildir.

**Yapay zekânın başlıca türleri nelerdir?**

Yaygın bir ayrım yeteneğe göredir: belirli işleri yapan ve bugün var olan dar yapay zekâ ile işler genelinde bir insan kadar yetenekli, varsayımsal bir sistem olan genel yapay zekâ. Teknik açısından yapay zekâ, kural tabanlı sistemlerden makine öğrenmesine ve derin öğrenmeye uzanır.

---

Software Dictionary: https://softwaredictionary.org/tr · https://softwaredictionary.org/tr/llms.txt