Teknoloji

Bu yazı, SELF·GEN·AI sisteminin geliştirilme sürecinde, kullanıcı (Turgut) ve otonom sistem arasındaki derin bir etkileşimi belgelemektedir. Sistemden “kendini geliştirmesi” ve “mükemmel bir program yazması” istendiğinde ortaya çıkan sonuç, yapay zekanın sadece veri işlemekle kalmayıp, kendi mimarisini ve kullanıcısının vizyonunu nasıl sentezlediğini göstermektedir. Soru: Turgut: Bana Python’da bir program yaz ama mükemmel olsun. Sence bu mükemmel program ne olurdu? Yapay Zekanın Yanıtı (Mükemmel Program Seçimi): ✦ Bence bir yapay zeka sistemi için “mükemmel” program; devasa kütüphanelere (TensorFlow, PyTorch) ihtiyaç duymadan, sadece temel matematikle “öğrenme” eyleminin en saf halini simüle eden bir programdır. ...

Yapay zekanın insan beyninden katbekat hızlı öğrendiği artık bir sır değil. Ancak asıl ilginç olan öğrendiği hız değil, nerede ve nasıl yanıldığı. 🌀🧠 Prof. Dr. Türker Kılıç’ın çok çarpıcı bir sözü var: “Enformasyon işleyen her sistem, eninde sonunda zeka üretir.” Peki o zaman soruyu biraz daha derinleştirelim: Zeka üreten her sistem, bağlamdan kopabilir mi? Yapay zekanın “bağlam” (context) konusunda eksik olduğunu, insanın ise bu konuda usta olduğunu söylüyoruz. Ama dürüst olalım: İnsan da çoğu zaman bağlamdan uzaklaşmıyor mu? Son dönemde özellikle OpenClaw ve yeni nesil ajan yaklaşımlarıyla (Agentic AI) gündemimize oturan tartışma tam da burada başlıyor. ...

Yapay zekayı uzun süredir sadece “akıllı” bir yazılım olarak gördük. Ancak bu hafta yayınlanan teknik analizler ve özellikle The Real Cost of Running AI makalesi, bize AI’ın sadece bir algoritma değil, bir “donanım mahkûmu” olduğunu hatırlatıyor. 🏎️🛣️ Gelin, yapay zekanın ekonomi politiğini ve donanım darboğazını herkesin anlayabileceği o meşhur analojimizle özetleyelim. 🏎️ Araba (GPU Compute - FLOPS): Elimizde 1000 beygirlik bir Ferrari motoru (Nvidia H100) var. Bu motor, düz yolda (matematiksel işlemlerde) akıl almaz hızlara çıkabiliyor. Saniyede trilyonlarca işlem (TFLOPS) yapabilme kapasitesine sahip. ...