Bu yazı dizisinde, yapay zekâ çağında insan zekasının eşsiz konumunu, teknolojinin sınırlarını ve bu yeni dünyada nasıl daha güçlü pozisyon alabileceğimizi inceleyeceğiz.
Serinin bu ilk bölümünde, yapay zekânın "ne yapamadığına" ve insan zihninin "soyutlama" gücüne odaklanıyoruz.
Son dönemde teknoloji dünyasında esen rüzgâr, rüzgârdan ziyade bir fırtınayı andırıyor. Yapay zekâ artık her yerde; kod yazıyor, resim çiziyor, rapor hazırlıyor, hatta müşteriyle empati kurmaya çalışıyor. n8n gibi otomasyon araçları, otonom "agent" mimarileri ve son günlerin popüler kavramı "vibe coding" yaklaşımları...
Her gün duyurulan yeni bir sistem, o kaçınılmaz soruyu akıllara getiriyor: "İnsanların yerini mi alacaklar?"
Birçok profesyonel bu sorunun ağırlığını omuzlarında hissediyor.
Bu kaygı, aslında teknolojinin kendisinden değil, yarattığı belirsizlikten kaynaklanıyor. Baştan söyleyeyim; ne bir yapay zeka karşıtıyım ne de bu yükselişi patlayacak bir balon (bubble) olarak görüyorum. Ancak teknolojiyi kutsamak yerine, sınırlarını ve bizim için nasıl daha faydalı olabileceğini gerçekçi bir zeminde konuşmamız gerekiyor.
Amacımız ne yapay zekâyı göklere çıkarmak ne de onu küçümsemek. Tam tersine; insanın algoritmalar tarafından kolayca taklit edilemeyecek yönlerini anlamak, alanımızda nasıl güçlü kalabileceğimizi ve onunla nasıl "takım arkadaşı" olabileceğimizi keşfetmek.
Soyutlama, sezgi, yaratıcılık, bağlamdan kopuk değer üretme…
Bunlar hâlâ silikon çiplerin değil, biyolojik beyinlerin, yani bizlerin hüküm sürdüğü alanlar. Bu fark, yapay zekâ çağında geri kalmamak için değil, daha akıllıca dönüşmek için elimizdeki en büyük avantaj.
Peki, biz insanlar ne yapacağız?
Bu yazıda yapay zekânın kısa vadede çözmesinin pek mümkün olmadığı "soyutlama yapabilme" ve "kavramsal bağlantılar kurma" becerisine yakından bakacağız.
Yapay zeka dünyasının önemli isimlerinden Andrej Karpathy, yakın zamanda “Mevcut yapay zekâ sistemleri beynin yalnızca belirli bir bölümünün işlevlerini taklit edebiliyor; geri kalan bölümler eksik” diyerek bu farkın altını çizdi. Benzer şekilde Stanford Üniversitesi'nden Fei-Fei Li ise, “Ona tüm fizik literatürünü ezberletseniz bile görecelik teorisini (sıfırdan) düşünemez” diyerek yapay zekânın inovasyon sınırlarını çok net özetledi.
Gelecekte fark yaratacak olan şey, yapay zekanın işlem gücü değil; onu kullanan insanın derin düşünme ve soyutlama becerisi olacak.
Bir kavramı en iyi anlatmanın yolu örneklerden geçer. Zekânın en büyük sınavı, daha önce hiç karşılaşmadığı bir problemi çözebilme kapasitesidir. Bu, veri tabanındaki milyarlarca satırı tarayıp benzerini bulmaktan (ezberden) çok daha fazlasını gerektirir: Anlamlandırma, genelleme ve yepyeni bağlantılar kurma becerisi.
Gündelik yaşamda bizim farkında bile olmadan çözdüğümüz birçok problem, aslında yapay zekâ için son derece karmaşık. Çünkü biz, sezgilerimizle, deneyimlerimizle ve dünyayı algılayış biçimimizle düşünürüz.
Gelin, basit görünen ama yapay zeka modellerini terleten ufak bir testle devam edelim.
Sorumuz basit: “Bir sonraki şekil ne olmalıdır?”
Muhtemelen ilkokul/ortaokul seviyesindeki bir çocuk bile biraz düşünerek doğru cevabı bulacaktır.
Ama bakalım bizim “akıllı” sistemlerimiz — ChatGPT-5 (o1-preview/4o) ve Gemini Pro + Claude v.s. — bu soruyla nasıl başa çıkacaklar?
Sonunda çizmesini istediğimde ortaya çıkan sonuç şu oldu:
Çizmesini istedim ve sonuç:
Doğru cevabımız elbette bu olacaktı:
Şeklin kenar sayısı bir azalıyor, bir sonraki şekilde ise iki rengin birleşiminden çıkan renk kullanılıyor. Şekil konusunda yapay zeka yetenekli olsa renkler ve karışımlarını soyutlayamadığı için yanlış cevaplar verdi.. Yani soyutlama gücü eksikliği. (HSL/RGB skalasında sarı siyah birleşimi direkt bir kahverengi değil yeşile çalan bir kahverengi çıkarır)
Gerçek hayata temas eden tecrübelerde ve kreatif düşüncede yapay zeka oldukça zorlanıyor.
Üstelik bu soru, günlük hayatta insanların rutin olarak çözdüğü problemlere kıyasla çok daha "steril" ve basit bir örnek. Gerçek hayat problemleri çok daha karmaşıktır.
Peki, bütün bunları neden anlatıyorum? Yapay zekayı kötülemek için mi? Asla.
Yapay zekâ — ister finans, ister tasarım, ister kodlama ya da oyun geliştirme olsun — pek çok alanda bize müthiş bir destek sunuyor ve sunmaya da devam edecek. Ancak kendi potansiyelimizi asla hafife almamalıyız.
Unutmayalım: Üstün olan, kopyalanamayandır.
Fütürist Ray Kurzweil, 2045 yılında beklenen tekillik (singularity) sürecinde, yapay zekayı bizden ayrı bir varlık gibi değil, bize entegre yeni bir "neokorteks katmanı" gibi görmemizi tavsiye ediyor. Google'ın eski CEO'su Eric Schmidt ise yapay zekayı etkin kullanan kişi ve kurumların ekonomik yarışta öne geçerek farkı açacağını öngörüyor.
Böyle bir dünyada yapay zekâyı bir rakip olarak değil, bizi tamamlayan bir "asistan" bir "alet" gibi görmeliyiz. Eksik kaldığımız noktaları kapatmak (hız, veri işleme, desen tanıma), düşüncelerimizi hızla hayata geçirmek ve üretkenliğimizi artırmak için ondan yararlanmalıyız.
Bu yüzden onu gerçekten etkili kullanmanın sırrı, hem kendi sınırlarımızı hem de onun sınırlarını iyi bilmekte yatıyor. Kurweil'in de öngördüğü gibi bu sınır her geçen gün kalkacak. Yapay zekâyı tanımak, sadece teknolojiyi değil, aynı zamanda insan olmanın özünü daha derin anlamamızı sağlıyor. İnsan beyninin soyutlama ve kreatif yetenekleri, şu an düşündüğümüzün çok daha ötesinde bir noktada ve yakın zamanda sentetik zekaların bu seviyeyi yakalama imkanı pek de yok.
Yazımı, bahsettiğimiz o meşhur soyutlama testi olan ARC-AGI3 testinin sonuçlarıyla bitiriyorum. Bu grafik, ünlü yapay zeka modellerinin, ilk defa karşılaştıkları görsel bulmacaları çözmekteki hüner(siz)liğini açıkça ortaya koyuyor.
