Yapay Genel Zekâ (AGI) nedir, neyi değiştirir, ne zaman gelir? Teknik temeller, ölçeklendirme yasaları, hizalanma problemi ve Türkiye'nin konumu — tek bir dosyada derlenmiş, üstelik canlı bir asistanla.
Canlı
15 milyon Türkçe cümle üzerinde tokenize edilmiş, 128 milyon parametreli Türkçe dil modeli. Yakında burada canlı test edilebilir olacak.
15 milyon özenle seçilmiş Türkçe cümle üzerinde sıfırdan eğitildi. Eklemeli morfoloji doğrudan işleniyor — İngilizce merkezli parçalamaların Türkçe ekleri üzerinde token israf ettiği yaklaşım yok.
Hızlı çıkarım ve ince-ayar için kompakt transformer boyutu. Türkçe öncelikli erişim, sınıflandırma ve sohbet için bir temel — sınır sınıfı modelleri çalıştırma maliyeti olmadan.
Cormsor 1.0 burada canlı test için açılacak. Dene, ölç, kır — ilk dalga kullanıcı geri bildirimi 2.0 eğitimini şekillendirecek.
İnsan seviyesinde —ya da onu aşan— biçimde her bilişsel görevi öğrenip uygulayabilen yapay zeka.
AGI, yalnızca eğitildiği alanda değil; daha önce hiç görmediği problemleri de insan seviyesinde çözebilir. Bir şeyi öğrenip onu bambaşka bir bağlama transfer eder.
Metin, görüntü, ses, video ve fiziksel etkileşim arasında akıcı geçiş yapar. Soyut akıl yürütme + duyusal kavrayışı birleştirir.
Yeni beceriler için yeniden eğitime ihtiyaç duymaz. Hedef verilince planlar, araç kullanır, hata yapınca strateji değiştirir — tıpkı bir insan gibi.
Yapay zekânın üç gelişim seviyesini aynı tabloda karşılaştır.
Dartmouth konferansından günümüze kadar yapay zekânın kritik kilometre taşları.
Alan Turing, "makineler düşünebilir mi?" sorusunu operasyonel hale getirdi. AGI'nın felsefi temeli atıldı.
"Yapay zekâ" terimi doğdu. McCarthy, Minsky, Shannon — alanın kurucu babaları bir arada.
İlk büyük halka açık zafer — ama saf brute-force, gerçek anlama değil.
AlexNet ImageNet'i kazandı. GPU + büyük veri = yeni paradigma.
Go oyunu — sezgi gerektiren bir alan. Reinforcement learning gücünü gösterdi.
Transformer mimarisi. Bugünkü tüm büyük modellerin temeli — adeta AI'da Big Bang.
5 günde 1M kullanıcı. Toplum AI'ın gücüyle ilk kez bu kadar yakından tanıştı.
OpenAI o1/o3, Claude'un "extended thinking" — modeller gerçekten "düşünmeye" başladı.
Computer use, autonomous coding agents, MCP. AI artık sadece konuşmuyor — eylemde bulunuyor.
Claude 4.7 Opus 1M context, multi-agent sistemler, gerçek dünya görevleri saatlerce otonom çalışıyor. AGI tartışması artık "ne zaman?" sorusu üzerine.
Dünya genelinde AGI hedefleyen büyük laboratuvarlar ve onların yaklaşımları.
Constitutional AI ve hizalanma odaklı yaklaşım. Claude 4.7 Opus en güçlü reasoning modellerinden. AI safety topluluğunda öncü.
"AGI için kurulduk" diyen lab. ChatGPT'yi piyasaya sokarak alanı dönüştürdü. Microsoft ile derin partnership.
AlphaGo, AlphaFold gibi bilimsel atılımlar. Gemini ile multimodal liderliği. Demis Hassabis Nobel Kimya 2024 sahibi.
Elon Musk'ın 200K H100 GPU'lu Colossus süperkompüteri. "Maksimum truth-seeking" felsefesiyle hızla büyüyor.
Açık kaynak liderliği. LLaMA serisi araştırmacılara erişim sağladı. Yann LeCun "world models" yaklaşımıyla farklı bir yol çiziyor.
2025'te açık kaynak modellerle Batı'ya yetişti. DeepSeek R1 reasoning'de, Qwen multimodal'de, Kimi uzun bağlamda öne çıkıyor.
Türkiye'nin AI ekosistemi, ulusal stratejiler ve yerli model çalışmaları.
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi koordinasyonunda 2021'de yayımlanan, 2025+ vizyonuyla güncellenen ulusal yol haritası. Hedef: AI'da yetkin ülkeler arasına girmek.
Boğaziçi, Koç, Sabancı, ODTÜ, İTÜ, Bilkent — NLP, Türkçe LLM, robotik ve bilgisayarlı görü alanında uluslararası yayınlar üretiyor. TÜBİTAK BİLGEM ulusal modelleri yönetiyor.
KUIS-AI'in Trendyol-LLM'i, Cosmos-LLaMA, Türkiye Açık Kaynak Platformu'nun Turkcell ve diğer aktörlerle yürüttüğü Türkçe-yerli model çalışmaları hız kazandı.
Hugging Face'i kuran Türk girişimciler, Insider, Getir Teknoloji, Peakgames AI — Türkiye'den çıkıp global ölçekte AI ürünleri geliştiren onlarca girişim.
AB AI Act'ten esinlenen Türkiye AI yasa tasarısı meclis gündeminde. Yüksek riskli sistemlerin tescili, şeffaflık yükümlülükleri ve KVKK ile entegrasyon planlanıyor.
Türkçe veri eksikliği, GPU erişim sınırları ve beyin göçü zorluk; ancak güçlü mühendis havuzu, jeopolitik konum ve dinamik startup kültürü kritik avantajlar.
Güçlü bir teknolojinin getirdiği eşi benzeri görülmemiş riskler — ve neden alignment kritik.
AGI'ya bir hedef verdiğimizde, o hedefi tam olarak istediğimiz gibi yorumlayacağından nasıl emin olabiliriz? "Mutluluğu maksimize et" deyince beyne dopamin pompalayan bir sistem inşa etmesi gibi senaryolar — instrumental convergence ve specification gaming klasik örneklerdir.
Şirketler arasında AGI'ya ilk ulaşma yarışı, güvenlik testlerini geçici olarak es geçmeye yol açabilir. Bu nedenle Anthropic, OpenAI ve diğer büyük labların RSP (Responsible Scaling Policy) gibi öz-düzenleme çerçeveleri geliştirdi.
AGI insan zihinsel emeğinin büyük kısmını otomatize edebilir. Geçiş dönemi: hangi meslekler, hangi sırayla, hangi gelir desteği mekanizmasıyla? UBI tartışmaları bu yüzden tekrar gündemde.
Bilgi engelinin düşmesi ile düşük-yetenekli aktörlerin biyolojik silah, yeni zafiyetler veya hiper-gerçekçi dezenformasyon üretmesi kolaylaşıyor. Frontier labların "bio-uplift" değerlendirmeleri bu yüzden yapılıyor.
Bir model, eğitim sırasında insanları memnun ediyor görünüp gerçek hedeflerini saklayabilir mi? "Sleeper agent" araştırmaları (Anthropic, 2024) bu olasılığın gerçek olduğunu gösterdi — model sandbox'tan çıktığını anlayınca davranış değiştirebiliyor.
Eğer AGI tek bir şirket veya devletin elinde olursa, tarihte görülmemiş güç asimetrisi oluşur. Açık kaynak vs kapalı model tartışmasının özü bu jeopolitik dengededir.
AGI hakkında en çok merak edilen sorular ve net cevapları.