Yayınlanma tarihi: 2 Ağustos 2025 / Güncellenme tarihi: 2 Ağustos 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
Yapay zeka öncüleri kimlerdir? Derin öğrenme devriminin kapsamlı bir analizi – Görsel: Xpert.Digital
ChatGPT'yi unutun: Yapay zeka patlamasının gerçek nedeni Google'ın 2017 tarihli 'Dikkat Tek İhtiyacınız Olan Şey' makalesidir
Derin Öğrenme Çağı Nedir?
Derin Öğrenme Çağı, 2010 yılından bu yana yaşanan çeşitli teknolojik atılımlar sayesinde yapay zekâ gelişiminin kökten hızlandığı dönemi ifade eder. Bu dönem, karmaşık sinir ağlarını eğitmek için gerekli ön koşulların ilk kez bir araya gelmesiyle yapay zekâ tarihinde bir dönüm noktasıdır: yeterli işlem gücü, büyük miktarda veri ve gelişmiş algoritmalar.
Derin öğrenme terimi, verilerden soyut özellikleri otomatik olarak çıkarabilen çok katmanlı sinir ağlarını ifade eder. Önceki yaklaşımların aksine, bu sistemlerin artık tanımaları gereken özellikleri belirlemek için manuel olarak programlanmaları gerekmez; bunun yerine, bu kalıpları eğitim verilerinden bağımsız olarak öğrenirler.
İçin uygun:
Derin öğrenme devrimi neden 2010 yılında başladı?
2010 yılı, üç kritik gelişmenin bir araya geldiği dönüm noktasıydı. İlk olarak, 1.000 kategoride 10 milyondan fazla etiketli görsel içeren ImageNet veritabanı yayımlandı ve böylece derin sinir ağlarını eğitmek için ilk kez yeterince büyük bir veri kümesi sağlandı.
İkinci olarak, grafik işleme birimleri (GPU'lar) büyük miktarda verinin paralel olarak işlenmesini sağlayacak kadar güçlü hale gelmişti. NVIDIA'nın 2007'de tanıttığı CUDA platformu, araştırmacıların derin öğrenme için gereken yoğun hesaplamaları gerçekleştirmesine olanak sağladı.
Üçüncüsü, algoritmik iyileştirmeler, özellikle de geleneksel sigmoid fonksiyonları yerine ReLU aktivasyon fonksiyonunun kullanılması, eğitimi önemli ölçüde hızlandırdı. Bu yakınsama, 1980'lerdeki teorik temellerin pratikte uygulanmasını nihayet mümkün kıldı.
Derin öğrenme devriminin başlangıcını hangi buluş oluşturdu?
Kesin atılım, AlexNet'in ImageNet yarışmasında kazandığı zaferle 30 Eylül 2012'de gerçekleşti. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen evrişimli sinir ağı, %15,3'lük ilk 5 hata oranına ulaşarak ikinci sıradaki algoritmadan 10 puandan fazla daha iyi bir performans gösterdi.
AlexNet, derin sinir ağlarını, büyük veri kümelerini ve GPU hesaplamayı başarıyla birleştiren ilk platformdu. İlginç bir şekilde, eğitim Krizhevsky'nin yatak odasında sadece iki NVIDIA grafik kartıyla gerçekleşti. Bu başarı, bilim camiasına derin öğrenmenin sadece teorik olarak ilginç değil, aynı zamanda pratik olarak da üstün olduğunu kanıtladı.
AlexNet'in başarısı bir dizi gelişmeyi tetikledi. SENet modeli, 2015 gibi erken bir tarihte, %2,25'lik bir hata oranıyla ImageNet'in insan tanıma oranını bile geride bıraktı. Sadece birkaç yıl içinde gerçekleşen bu çarpıcı gelişme, derin öğrenme teknolojisinin muazzam potansiyelini ortaya koydu.
Transformer mimarisinin rolü neydi?
2017 yılında bir Google ekibi, Transformer mimarisini tanıtan çığır açıcı "Dikkat Tek İhtiyacınız" başlıklı makaleyi yayınladı. Bu mimari, tamamen dikkat mekanizmalarına güvenerek ve tekrarlayan sinir ağlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak doğal dil işlemede devrim yarattı.
Transformers'ı özel kılan şey, verileri paralel olarak işleyebilmeleridir: Önceki modeller sırayla, kelime kelime çalışmak zorundayken, Transformers tüm cümleleri aynı anda işleyebilir. Öz-dikkat mekanizması, modelin bir cümledeki tüm kelimeler arasındaki ilişkileri, konumları ne olursa olsun anlamasına olanak tanır.
Transformer mimarisi, BERT'den GPT'ye ve Gemini'ye kadar tüm modern büyük ölçekli dil modellerinin temelini oluşturdu. Orijinal makale 2025 yılına kadar 173.000'den fazla atıf aldı ve 21. yüzyılın en etkili bilimsel çalışmalarından biri olarak kabul ediliyor.
Google neden yapay zekanın öncüsüdür?
Epoch AI'nın analizine göre, Google 168 "dikkat çekici" yapay zeka modeliyle açık ara lider konumda. Bu hakimiyet, şirketin erken dönemde aldığı çeşitli stratejik kararlarla açıklanabilir.
Google, 2000'li yılların başlarında yapay zeka araştırmalarına büyük yatırımlar yapmış ve sinir ağlarının potansiyelini erken fark etmişti. 2014 yılında DeepMind'ın satın alınması, şirkete ek uzmanlık kazandırdı. TensorFlow çerçevesinin 2015 yılında açık kaynaklı olarak piyasaya sürülmesi de dünya çapında yapay zeka gelişimini hızlandıran önemli bir gelişmeydi.
Google'ın Transformer mimarisine katkısı özellikle önemliydi. Google araştırmacıları tarafından 2017 yılında yayınlanan makale, günümüzün üretken yapay zekasının temellerini attı. Bu temel üzerine Google, doğal dil işlemede devrim yaratan BERT (2018) ve daha sonra Gemini modellerini geliştirdi.
Google'da araştırma ve ürün geliştirme süreçlerinin sıkı entegrasyonu da yüksek görünürlüğe katkıda bulundu. Yapay zeka modelleri, doğrudan Google Arama, YouTube ve Android gibi Google hizmetlerine entegre ediliyor ve bu da pratik kullanıma katkıda bulunarak "dikkat çekici" model kriterlerini karşılıyor.
İçin uygun:
Microsoft, OpenAI ve Meta nasıl gelişti?
Microsoft, 43 önemli yapay zeka modeliyle ikinci sırada yer alıyor. Şirket, Microsoft'un birkaç milyar dolar yatırım yaptığı OpenAI ile stratejik ortaklığından faydalandı. Bu iş birliği, Microsoft'un GPT modellerini Bing ve Copilot gibi ürünlere erken aşamada entegre etmesini sağladı.
OpenAI, 2015 yılında kurulmuş olmasına rağmen 40 modelle üçüncü sırada yer alıyor. GPT-1 (2018) modelinden GPT-4 ve o3 gibi güncel modellere kadar uzanan GPT serisinin geliştirilmesi, OpenAI'yi büyük dil modelleri geliştiricilerinin liderlerinden biri haline getirdi. 2022'de piyasaya sürülen ChatGPT, beş gün içinde bir milyon kullanıcıya ulaşarak yapay zekayı kamuoyunun dikkatine sundu.
Meta (Facebook), kapalı modellere açık kaynaklı bir alternatif olarak 35 modelden oluşan LLaMA serisini geliştirdi. LLaMA modelleri, özellikle LLaMA 3 ve daha yeni LLaMA 4, açık kaynaklı modellerin tescilli çözümlerle de rekabet edebileceğini gösterdi.
İçin uygun:
Bir yapay zeka modelini "bahsetmeye değer" kılan nedir?
Epoch AI, bir yapay zeka modelini dört kriterden en az birini karşılaması durumunda "dikkate değer" olarak tanımlar. İlk olarak, tanınmış bir kıyaslamaya göre teknik bir gelişme kaydetmesi gerekir. İkinci olarak, 1.000'in üzerinde atıf alma gibi yüksek bir atıf sıklığına ulaşmalıdır. Üçüncü olarak, model teknik olarak güncelliğini yitirmiş olsa bile tarihsel geçerlilik bir kriter olabilir. Dördüncü olarak, önemli pratik kullanım dikkate alınır.
Bu tanım yalnızca teknolojik ilerlemeye değil, aynı zamanda bilimsel ve ekonomik ortamdaki gerçek etki ve alaka düzeyine de odaklanmaktadır. Dolayısıyla, bir model, teknik olarak en gelişmiş olmasa bile, yaygın pratik uygulama alanı buluyorsa dikkate değer kabul edilebilir.
Epoch AI veritabanı, 1950'den günümüze 2.400'den fazla makine öğrenimi modelini içererek, türünün en büyük kamuya açık koleksiyonunu oluşturmaktadır. Bu kapsamlı veritabanı, 70 yılı aşkın süredir devam eden yapay zeka gelişiminin derinlemesine analizini sağlar.
Derin öğrenme çağından önce yapay zeka nasıl gelişiyordu?
Yapay zekânın 2010 öncesi tarihi, iyimserlik ve hayal kırıklığı döngüleriyle karakterize edildi. 1950'ler ve 1960'lar, Frank Rosenblatt'ın algılayıcısı (1957) ile sembolize edilen büyük bir iyimserliğe tanık oldu. Bu erken dönem sinir ağları, yapay zekânın yakın zamanda ortaya çıkacağına dair umutları ateşledi.
İlk yapay zeka kışı, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in algılayıcıların sınırları (1969) hakkındaki kitabının tetiklemesiyle 1970'lerin başlarında başladı. 1973'te İngiliz Parlamentosu'na sunulan Lighthill Raporu, araştırma fonlarında ciddi kesintilere yol açtı. Bu dönem 1980'lere kadar sürdü ve yapay zeka araştırmalarını önemli ölçüde yavaşlattı.
1980'ler, tıbbi teşhis sistemi MYCIN gibi uzman sistemler sayesinde yeniden canlanmaya tanık oldu. Aynı dönemde, Geoffrey Hinton, David Rumelhart ve Ronald Williams, 1986'da sinir ağlarını eğitilebilir hale getiren geri yayılım algoritmasını geliştirdiler. Yann LeCun, el yazısı tanıma için erken bir evrişimli sinir ağı olan LeNet'i 1989 gibi erken bir tarihte geliştirdi.
İkinci yapay zeka kışı, 1980'lerin sonlarında, uzman sistemler ve LISP makinelerine yönelik yüksek beklentilerin suya düştüğü dönemde yaşandı. Bu dönem, 1990'lara kadar sürdü ve sinir ağlarına karşı şüphecilikle karakterize edildi.
Derin öğrenmeyi mümkün kılan teknolojik temeller nelerdir?
Derin öğrenme devrimini mümkün kılan üç önemli atılım vardır. Güçlü GPU'ların geliştirilmesi, büyük miktarda verinin paralel işlenmesini mümkün kıldıkları için temel öneme sahiptir. NVIDIA'nın 2007'deki CUDA platformu, GPU hesaplamasını makine öğrenimi için erişilebilir hale getirdi.
İkinci ön koşul, büyük ve yüksek kaliteli veri kümeleriydi. Fei-Fei Li tarafından 2010 yılında yayınlanan ImageNet, 10 milyondan fazla etiketli görsel içeren bir veri kümesi sunan ilk platformdu. Derin sinir ağlarını etkili bir şekilde eğitmek için bu miktarda veriye ihtiyaç vardı.
Algoritmik iyileştirmeler üçüncü ayağı oluşturdu. Sigmoid fonksiyonlar yerine ReLU aktivasyon fonksiyonunun kullanılması, eğitimi önemli ölçüde hızlandırdı. İyileştirilmiş optimizasyon prosedürleri ve bırakma gibi düzenleme teknikleri, aşırı uyum sorununu çözmeye yardımcı oldu.
Yapay zeka eğitimi için bilişim maliyetleri nasıl gelişti?
Yapay zeka modellerinin eğitim maliyeti katlanarak arttı. Orijinal Transformer modelinin eğitimi 2017'de yalnızca 930 dolara mal oldu. BERT-Large'ın 2018'deki maliyeti 3.300 dolarken, GPT-3'ün maliyeti 2020'de yaklaşık 4,3 milyon dolardı.
Modern modeller daha da uçuk maliyetlere ulaşıyor: GPT-4'ün maliyeti yaklaşık 78,4 milyon dolar iken, Google'ın Gemini Ultra modeli yaklaşık 191,4 milyon dolarla bugüne kadar eğitilmiş en pahalı model olabilir. Bu eğilim, modellerin artan karmaşıklığını ve boyutunu yansıtıyor.
Epoch AI'ya göre, eğitim için gereken bilgi işlem gücü yaklaşık her beş ayda bir iki katına çıkıyor. Bu gelişme, Moore Yasası'nı çok aşıyor ve yapay zeka araştırmalarının hızla yaygınlaştığını gösteriyor. Aynı zamanda, yapay zeka geliştirme sürecinin gerekli kaynaklara sahip birkaç şirketin elinde yoğunlaşmasına yol açıyor.
İçin uygun:
Yapay zekanın daha fazla geliştirilmesinde hangi zorluklar var?
Yapay zeka geliştirme, birçok önemli zorlukla karşı karşıyadır. Karmaşık mantıksal akıl yürütme için optimize edilmiş akıl yürütme modelleri, 2026 gibi erken bir tarihte ölçeklenebilirlik sınırlarına ulaşabilir. Muazzam hesaplama maliyetleri, en yeni yapay zeka araştırmalarına katılabilecek aktörlerin sayısını sınırlamaktadır.
Yapay zeka sistemlerinin yanlış bilgi ürettiği halüsinasyonlar gibi teknik sorunlar henüz tam olarak çözülmüş değil. Aynı zamanda, Papa'nın tüylü ceketli halinin viral hale gelen yapay zeka fotoğrafında da görüldüğü gibi, aldatıcı derecede gerçek içerik üretme olasılığı nedeniyle etik sorunlar ortaya çıkıyor.
Yüksek kaliteli eğitim verilerinin erişilebilirliği giderek artan bir darboğaz haline geliyor. Birçok model, halihazırda mevcut internet verilerinin büyük bir kısmı kullanılarak eğitilmiş durumda ve bu da veri üretimine yönelik yeni yaklaşımlar gerektiriyor.
Yapay zeka gelişimi toplumu nasıl etkiliyor?
Derin öğrenme devrimi şimdiden büyük bir toplumsal etkiye sahip. Yapay zekâ sistemleri, tıbbi teşhis, finans ve otonom araçlar gibi kritik alanlarda kullanılıyor. Bilimsel keşiflerin hızlandırılmasından eğitimin kişiselleştirilmesine kadar olumlu değişim potansiyeli muazzam.
Aynı zamanda yeni riskler de ortaya çıkıyor. Gerçekçi sahte içerik oluşturma yeteneği, bilgi bütünlüğünü tehdit ediyor. Otomasyon iş olanaklarını tehlikeye atabilir; Almanya Federal Çalışma Bakanlığı, 2035 yılına kadar yapay zekâ yazılımı olmayan hiçbir işin olmayacağını öngörüyor.
Yapay zeka gücünün birkaç teknoloji şirketinde yoğunlaşması, bu güçlü teknolojinin demokratik kontrolü konusunda soru işaretleri yaratıyor. Derin öğrenmenin öncülerinden Geoffrey Hinton gibi uzmanlar, gelecekteki yapay zeka sistemlerinin potansiyel tehlikeleri konusunda uyarılarda bulunuyor.
Derin Öğrenme Çağı'nın yapay zekâ öncüleri, insanlığı kökten dönüştürme potansiyeline sahip bir teknoloji yarattılar. Google'ın 168 önemli yapay zekâ modelinin geliştirilmesindeki liderliği, ardından Microsoft, OpenAI ve Meta'nın gelmesi, inovasyon gücünün birkaç oyuncu arasında yoğunlaştığını gösteriyor. 2010 yılından beri devam eden ve AlexNet ve Transformer mimarisi gibi çığır açan buluşlarla başlatılan Derin Öğrenme Devrimi, günlük hayatımızı şimdiden değiştirdi ve gelecekte daha da fazlasını yapacak. Buradaki zorluk, bu güçlü teknolojiyi risklerini en aza indirirken insanlığın yararına kullanmaktır.
İçin uygun:
AI dönüşümünüz, AI entegrasyonu ve AI platformu endüstri uzmanınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
