Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek (Makale 01)
Deterministik sistemlerden olasılıksal sistemlere geçiş ve yeni bir mühendislik yaklaşımının doğuşu
Aydın Tiryaki ve ChatGPT AI
Giriş
Yapay zekayla çalışmaya başladığım ilk andan itibaren fark ettiğim en önemli şey şuydu:
Ben aslında bir yazılımla çalışmıyordum.
Bu cümle ilk bakışta basit gibi görünebilir. Ancak yazılım dünyasından gelen biri için bu fark, sadece teknik bir ayrım değil, bütün düşünme biçiminin değişmesi anlamına geliyor. Çünkü yıllarca alıştığımız sistemler, belirli kurallar içinde çalışan, tekrar edilebilir ve güvenilir yapılardı. Yapay zeka ise ilk temas anından itibaren bu güven duygusunu sorgulatıyor.
Bu makalede anlatacağım şey bir teknoloji tanımı değil. Bu, yapay zekayla gerçekten çalışmaya başladığınızda kaçınılmaz olarak karşılaştığınız bir kırılma noktasıdır. Ve bu kırılmayı doğru anlamadan, yapay zekayla sürdürülebilir bir sistem kurmak mümkün değildir.
Bu metin, benim sahada edindiğim deneyimlerin ve ChatGPT ile yaptığım uzun tartışmaların süzülmüş bir sonucudur.
Yazılım Dünyasının Alışkanlığı
Benim geldiğim dünya, yani klasik yazılım dünyası, son derece nettir. Orada belirsizlik yoktur. Aynı girdiyi verdiğinizde aynı çıktıyı alırsınız. Bu bir tercih değil, sistemin temelidir.
Bir fonksiyon yazarsınız ve o fonksiyon, milyonlarca kez çalışsa bile aynı sonucu üretir. Bu tekrar edilebilirlik, yazılımın en büyük gücüdür. Güven dediğimiz şey de buradan gelir. Çünkü sistem sürpriz yapmaz. Ne yapacağını bilirsiniz.
Bu yüzden yazılım geliştiren biri için kontrol kavramı çok nettir. Sistem ya doğru çalışır ya da hatalıdır. Arada gri bir alan yoktur.
Yapay Zeka ile İlk Çatışma
Yapay zekayla çalışmaya başladığınızda ise bu netlik ortadan kalkar. Aynı girdiyi verirsiniz, ama farklı çıktılar alırsınız. İlk refleksiniz bunun bir hata olduğunu düşünmektir.
“Yanlış anladı” dersiniz.
“Eksik yazdım” dersiniz.
“Bir yerde problem var” dersiniz.
Ama aynı şeyi tekrar tekrar denediğinizde fark edersiniz ki ortada klasik anlamda bir hata yoktur. Sistem çalışıyordur, ama sizin alıştığınız şekilde değil.
İşte bu noktada önemli bir fark ortaya çıkar: Yapay zeka hatalı değildir, sadece deterministik değildir.
Olasılıksal Gerçeklik
Yapay zeka, elbette tamamen algoritmasız bir yapı değildir; arkasında son derece karmaşık matematiksel modeller ve algoritmik süreçler bulunur. Ancak bu yapı, klasik yazılım dünyasında alıştığımız türden, her adımı kesin kurallarla belirlenmiş ve aynı girdiye aynı çıktıyı garanti eden bir algoritma değildir.
Burada söz konusu olan şey, kurallarla çalışan bir mekanizmadan ziyade, olasılıklarla çalışan bir sistemdir.
Verilen girdiye karşılık en uygun, en anlamlı veya en olası cevabı üretmeye çalışır. Ama bu süreç, deterministik bir kesinlik yerine, istatistiksel bir yaklaşım üzerine kuruludur.
Bu yüzden aynı bağlam içinde bile küçük değişiklikler farklı sonuçlara yol açabilir. Bazen kelime seçimi değişir, bazen vurgu, bazen de sonuç tamamen farklı bir yöne evrilir.
Bu durum ilk başta rahatsız edicidir. Çünkü kontrol hissini zedeler. Ama aslında bu, yapay zekanın zayıflığı değil, doğasıdır.
Kırılma Noktası
Yazılım dünyasında temel kural şudur: Aynı girdi, aynı sonucu üretir. Yapay zekada ise bu kural geçerli değildir. Aynı girdi, benzer ama birebir aynı olmayan sonuçlar üretir.
Bu fark küçük bir detay değildir. Bu fark, test yöntemlerinden kalite anlayışına, hatta mühendislik yaklaşımına kadar her şeyi değiştirir.
Eğer bu farkı göz ardı ederseniz, yapay zekayla çalışırken sürekli hayal kırıklığı yaşarsınız. Çünkü beklentiniz yanlış olur.
Kontrol Yanılsaması
Yapay zekayı klasik yazılım gibi kontrol etmeye çalışmak, en yaygın hatalardan biridir. Sürekli düzeltme yaparsınız, sürekli daha iyi komut yazmaya çalışırsınız, ama sonuç hiçbir zaman tam olarak sabitlenmez.
Çünkü kontrol etmeye çalıştığınız sistem, doğası gereği sabit değildir.
Bu noktada yaklaşım değişmek zorundadır. Kontrol etmeye çalışmak yerine yönlendirmeyi öğrenmek gerekir.
Yeni Yaklaşım: Yönlendirme
Yapay zekayla çalışırken amaç artık kesin sonuç üretmek değildir. Amaç, sonuç uzayını şekillendirmektir.
Bu çok önemli bir zihinsel dönüşümdür. Çünkü artık tek bir doğru cevap yerine, kabul edilebilir sonuçlar aralığıyla çalışırsınız.
Bu da bizi yeni bir mühendislik yaklaşımına götürür. Burada yazılım yazmazsınız, davranış tasarlarsınız.
Prompt Yetmez
İlk başta herkes daha iyi prompt yazmaya çalışır. Ben de aynısını yaptım. Daha uzun yazdım, daha detaylı yazdım, daha açıklayıcı yazdım.
Ama bir noktadan sonra şunu fark ettim: Sorun prompt değildi.
Sorun, sistem eksikliğiydi.
Tek seferlik komutlarla kalıcı ve güvenilir sonuçlar elde edilemez. Bunun için yapı gerekir, kurallar gerekir, tekrar edilebilir bir çerçeve gerekir.
İşte bu noktada Gem ve GPT gibi yapılar ortaya çıkar. Bunlar aslında birer komut değil, birer sistemdir.
Gerçek Tanım
Bugün geldiğim noktada yapay zekayla çalışmayı şöyle tanımlıyorum:
Bu, bir şey sormak değildir.
Bu, bir sistem kurmaktır.
Kurulan sistem, yapay zekanın nasıl düşüneceğini, neyi dikkate alacağını ve neyi göz ardı edeceğini belirler.
Yani aslında siz cevap istemezsiniz. Davranış tanımlarsınız.
Sonuç
Bu makalenin özeti tek bir cümlede ifade edilebilir:
Yapay zeka bir yazılım değildir, bir davranış sistemidir.
Bu farkı anlamadan yapılan her çalışma rastlantısal kalır. Ölçeklenemez, sürdürülemez ve en önemlisi güven oluşturmaz.
Ama bu fark anlaşıldığında, yapay zekayla çalışmak bambaşka bir seviyeye taşınır. O noktadan sonra artık tekil çözümler değil, sistemler üretmeye başlarsınız.
Ek Not
Bu makale, Aydın Tiryaki’nin saha deneyimleri ile ChatGPT’nin analitik katkılarının birlikte değerlendirilmesiyle hazırlanmıştır. Amaç, yapay zekayı sadece bir araç olarak değil, yeni bir mühendislik yaklaşımı olarak ele almaktır.
Bu makale, “Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek” serisinin bir parçasıdır.
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ YAPAY ZEKA │ ARTIFICIAL INTELLIGENCE ░ |░Yapay Zeka ile Düşünmek ve Üretmek│ Thinking and Producing with Artificial Intelligence░ 25.04.2026
Aydın Tiryaki 