Advertise on podcast: Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu hafta teknoloji dünyasının yapay zeka odaklı DAVOS notlarına, bakacağız beraber. Davos bu sene neredeyse, yapay zeka zirvesi gibiydi, Trump’ın değişikliklerini ve Macron’un polis olur olmaz taksitle Rayban almış yunus polisi gözlüğü dışında, hatta AI şirketlerinin özel alanlarına, önemli bürokratların bile alınmadığı davetler olduğu haberleri sızdı.  Geçen yılın sürprizi tam bu zamanlar Çin etkisi ve DeepSeek’in yarattığı sarsıntıydı ve herkes AI balonu, NVIDIA’nın geleceği, yatırımların ekonomik geridönüşünü konuşmaya başlamıştı, sadece bir senede, 2026’da tartışmalar artık “yapay zeka ne kadar güçlü?” sorusunu yada balon patlayacak mı sorusunu rafa kaldırdı diyebiliriz.  Şimdi masada olan sorular çok daha derin: Bu teknolojiyi nasıl yöneteceğiz? İş gücü piyasasını nasıl dönüştürecek? Ve belki de en kritik olan, insanlık olarak hazır mıyız? Teknoloji CEO’larının iyimser tahminleri yoğundu zirvede, hatta birazdan ele alacağız Elon Musk’ın tam bir pazarlamacı iyimserliği yoğundu, ancak bunların arasında, Sapiens ve Homo Deus kitaplarının yazarı Yuval Noah Harari, dünya liderlerine rahatsız edici bir soru yöneltti: “Ülkeniz yapay zekayı tüzel kişi olarak tanıyacak mı?” Daha Da Davos'a Gelirim: Yuval Noah Harari ve Teknoloji Dünyasının Yapay Zeka Notları, Yapay Zekanın İşgücü ve Ekonomi Etkisi https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/daha-da-davosa-gelirim-yuval-noah

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm, 2000’ler sonrası yapay zekâda yaşanan büyük sıçramayı, derin öğrenme, Transformer’lar ve büyük dil modellerinin ürünleşmesini, merkeze alarak araştırmaları vurgulayarak anlatıyor ve bu başarıların bizi neden yeni bir araştırma çağına zorladığını vurguluyoruz. Ölçekle gelen gücün sınırları, güvenilirlik, nedensellik, verimlilik ve insanla uyum gibi temel sorunlar eşliğinde; “daha büyük modeller” yaklaşımından daha derin bilimsel atılımlara geçiş ihtiyacını ilk araştırma çağını adım adım anlayarak inceliyoruz. Kaynaklar: https://otostopcununyzrehberi.substack.com AlphaGO - The Thinking Game Belgeseli: https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm “High Agency” yani Yüksek Eylemlilik kavramını derinlemesine ele alıyoruz: Kendi hayatının kontrolünü eline alan, şartlar mükemmel olmasa da harekete geçen bireylerin ortak özelliklerini, düşünsel ve psikolojik temellerini, Eric Weinstein'dan Paul Graham’a kadar kavramına bakış atan etkili figürlerin katkılarını ve özellikle yapay zeka çağında neden yüksek eylemliliğin artık bir “süper güç” olarak görüldüğünü konuşuyoruz. Silikon Vadisi’nden çalışanlara, girişimciden öğrenciye herkes için uygulanabilir pratik tavsiyelere de sonunda sevdiğimiz kaynaklardan bir göz atmaya çalışıyoruz. Kaynaklar: Bülten: https://otostopcununyzrehberi.substack.com Wall Street Journal (WSJ):"AI Is a Boon to High Agency People" – Gian Segato, WSJ, 2024.https://www.wsj.com/opinion/ai-is-a-boon-to-high-agency-people-entrepreneur-replit-cb495999 TED Konuşması - 100 Defa Reddedilerek Ne Öğrendim - Jia Jang https://www.youtube.com/watch?v=-vZXgApsPCQ Alex Banayan - Üçüncü Kapı Düşüncesi Hakkında: https://www.youtube.com/watch?v=Mk91zkr_77Y

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm yapay zekâ ile robotiğin ayrılmaz bir bütün olarak nasıl evrildiğini teknik bir bakış açısıyla ele alıyoruz. Algıdan karar vermeye, öğrenmeden hareket planlamaya kadar akıllı robot sistemlerinin arkasındaki teorik temelleri alanın kurucu metinlerinden güncel araştırmalara uzanan bu anlatımda, robotların yalnızca ne yaptığı değil, nasıl öğrendiği ve neden öyle davrandığı derinlemesine tartışıyoruz. Kaynaklar: Substack: https://otostopcununyzrehberi.substack.com Richard Sutton - The Bitter Lesson Makalesi: http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html DeepMind ekibinin geliştirdiği VLA Vision Language Action Modeli Hakkında: https://vla-survey.github.io Richard Brooks'un Elephants Don't Play Chess Makalesi: https://people.csail.mit.edu/brooks/papers/elephants.pdf

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm, Daron Acemoğlu’nun öncülüğünü yaptığı Redesigning AI forumunu merkez alıyor; teknolojik gelişmenin demokrasi, emek, eşitsizlik ve gözetim toplumları üzerindeki etkilerini inceliyoruz. Forum katılımcılarından Daniel Susskind’in teknolojik işsizlik uyarılarından, Kate Crawford’un veri sömürgeciliğine dair çarpıcı analizlerine; Meredith Whittaker’ın gözetim kapitalizmine karşı duruşundan üniversitelerde yapay zekânın toplumsal sorumlulukla yeniden tasarlanması çağrılarına kadar geniş bir yelpazede seslere kulak veriyoruz. Sonunda da çözüm önerilerine, kitabın bakışına hep beraber kafa yoruyoruz. Kaynaklar: https://otostopcununyzrehberi.substack.com Daron Acemoğlu – “Redesigning AI”Boston Review Forum başyazısıhttps://www.bostonreview.net/product/redesigning-ai-spring-2021/ Forum katkı metinleri: Daniel Susskind – Teknolojinin iş gücüne etkisi ve ekonomik yeniden yapılandırma Kate Crawford – Veri çıkarımı, çevresel maliyetler ve sömürgecilik eleştirisi Meredith Whittaker – Gözetim kapitalizmi, platformların gücü ve sendikalaşma Sendhil Mullainathan, Frank Pasquale, Margaret Levi ve diğer yazarların yapay zekâ etiği, regülasyon ve demokrasi üzerine görüşleri “Bringing AI Back to the University” bölümü – Akademik kurumların sorumluluğu ve kamu yararı için yapay zekânın yeniden merkezlenmesi

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm, 2025 yılının yapay zekâ dünyası için bir Z raporu niteliğinde. Üretken modeller çağının geride kaldığı; yapay zekânın ajanlaştığı, karar almaya ve iş yapmaya başladığı bir yılın muhasebesini çıkarıyoruz. Çin’de sosyal kredi sisteminin yapay zekâ ile daha bütünleşik hâle gelmesi, AB ve Çin’in sert regülasyonları, ABD–Çin ekseninde çip ve model egemenliği mücadelesi, açık kaynak, kapalı model gerilimi, Hollywood ve müzik endüstrisinde emek tartışmaları, akademide öne çıkan araştırmalar ve büyük teknoloji şirketlerinin stratejik yön değişimleri bu hikâyenin parçaları. 2025, yapay zekanın artık sadece “ne yapabildiğinin” değil; kimin kontrol ettiğinin, nasıl denetlendiğinin ve toplumla hangi şartlarda birlikte yaşayacağının net biçimde görünür olduğu bir yıl olarak bu bölümü tamamlıyoruz. Websitemiz: https://otostopcununyzrehberi.substack.com Kaynaklar (seçme): EU Artificial Intelligence Act – Implementation Timeline: https://artificialintelligenceact.eu/implementation-timeline/ China AI Content Labeling Rules (2025): https://iapp.org/news/a/china-releases-ai-plus-plan-rolls-out-ai-labeling-law Çin Sosyal Kredi Sistemi ve Dijital Yönetişim: https://www.bertelsmann-stiftung.de/fileadmin/files/aam/Asia-Book_A_03_China_Social_Credit_System.pdf

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm, Large World Models (Büyük Dünya Modelleri) ve Spatial AI (Mekânsal Yapay Zekâ) kavramlarını merkeze alarak, yapay zekânın metinden mekâna uzanan büyük dönüşümünü ele alıyoruz. Fei-Fei Li’nin “dil merkezli zekânın sınırları”na dair çarpıcı tespitlerinden yola çıkarak; Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Demis Hassabis ve Andrej Karpathy gibi isimlerin vizyonlarını, OpenAI, DeepMind, NVIDIA ve World Labs gibi kurumların çalışmalarını ve bu teknolojilerin robotikten eğitime, sanal dünyalardan dijital ikizlere uzanan etkilerini Kaynaklar: https://fbildirici.github.io Fei-Fei Li – “The Spatial Intelligence Era” (Substack)https://substack.com/home/post/p-178294178 Bu bölümün ilham kaynağı diyebiliriz. Genie 2 - DeepMind: https://deepmind.google/blog/genie-2-a-large-scale-foundation-world-model/

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm yapay zeka bir devrim mi, yoksa tarihin tekrar eden spekülatif balonlarından biri mi? Bu bölümde, lale çılgınlığından dot-com patlamasına, yapay zekâ kışlarından bugünkü hype çılgınlığına kadar uzanan kapsamlı bir yolculuğa çıkıyoruz. ChatGPT’den Nvidia’ya, uzman görüşlerinden yatırım trendlerine, tarihsel döngülerden etik tartışmalara kadar yapay zeka balonu meselesini enine boyuna ele alıyoruz. Gary Marcus’tan Bill Gates’e, Goldman Sachs raporlarından Stanford AI Index verilerine kadar referanslarla güçlendirilmiş bu bölümde, “AI balon mu?” sorusuna birlikte yanıt arıyoruz. Kaynaklar: https://fbildirici.github.io Stanford AI Index 2024 Report https://aiindex.stanford.edu/report/ Yapay zeka yatırımları, performans metrikleri ve küresel etkiler üzerine en kapsamlı yıllık rapor olarak planlanıyor. Goldman Sachs – The Potentially Large Effects of AI on Jobs https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent/report.pdf AI'ın istihdam ve ekonomi üzerindeki muhtemel etkilerine dair ekonomik analizleri de içeren Goldman Sachs raporu. Gary Marcus – Is Generative AI a Bubble? https://garymarcus.substack.com/p/is-generative-ai-a-bubble Yapay zekaya dair hype eleştirileri ve balon olasılığına dair uyarılar içeren Substack blogu. Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence https://www.gartner.com/en/articles/ai-hype-cycle AI teknolojilerinin hype seviyeleri ve evrim aşamaları üzerine görsel analizleri içeren Hype Cycle Raporu

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölümde yapay zeka çağının en büyük mega projelerini, trilyon dolarlık yarışın merkezindeki Stargate Projesini, dünya genelinde hızla büyüyen veri merkezi altyapısını, enerji tüketimi krizini, büyük teknoloji şirketleri arasındaki dev anlaşmaları ve ulusların stratejik hamlelerini mercek altına alıyoruz. ABD’den Çin’e, Avrupa’dan Orta Doğu’ya uzanan küresel ölçekte; şirketlerin ve devletlerin neden yapay zekâ altyapısına yüz milyarlarca dolar yatırdığını, bu yatırımların geleceğimizi nasıl şekillendirdiğini, enerji politikalarını nasıl etkilediğini ve toplumsal dönüşümün nereye doğru ilerlediğini keşfediyoruz.  Substack Kanalımız: https://otostopcununyzrehberi.substack.com Kaynaklar: Bloomberg Originals "Inside Open AI's Megafactory" Belgeseli: https://www.youtube.com/watch?v=GhIJs4zbH0o&t=424s Çin'in Denizaltı Veri Merkezleri: https://www.wired.com/story/china-dives-in-on-the-worlds-first-wind-powered-undersea-data-center/ Stargate Birleşik Arap Emirlikleri: https://openai.com/index/introducing-stargate-uae/ AB Lumi Süperbilgisayarı ve Yüksek Başarımlı Hesaplama Projesi: https://lumi-supercomputer.eu

Power Medya Podcast Ödülleri Oylaması: En Güçlü Bilim Teknoloji Podcasti Adayıyız, Oy Vermek İçin: https://www.powerapp.com.tr/oylama/power-podcast-odulleri-2025-1/ Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nden Prof. Cem Say hocanın 50 Soruda Yapay Zeka kitabını odağımıza alıp Yapay Zekayı anlamak için sorulması gereken sorulara bir bakış atıyoruz. Websitem: https://fbildirici.github.io Kitap Hakkında: https://www.herkesebilimteknoloji.com/yazarlar/ozlem-yuzak/cem-say-ve-50-soruda-yapay-zeka

Power Medya Podcast Ödülleri Oylaması: https://www.powerapp.com.tr/oylama/power-podcast-odulleri-2025-1/ Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölümde “Yapay Zeka Yaratıcılığı Öldürüyor mu?” sorusunun peşine düşüyoruz. Sanat, edebiyat, müzik ve tasarım gibi yaratıcı alanlarda yapay zekâ gerçekten ilhamın sonunu mu getiriyor, yoksa yeni bir çağ mı başlatıyor? Refik Anadol’dan Rie Qudan’a, ChatGPT’den DALL·E’ye kadar uzanan örneklerle; akademik araştırmalardan sektör deneyimlerine, etik tartışmalardan geleceğe dair senaryolara kadar dopdolu bir yolculuğa çıkıyoruz.  Kaynaklar: McKinsey, 2023 – Generatif AI adaptasyonu Raporu Skywork.ai Raporu, 2024 – Yaratıcı sektörlerde AI kullanımı UNESCO, 2024 – Yapay zekâ ve kültürel çeşitlilik DACS UK Anketi, 2023 – Sanatçıların AI endişeleri Refik Anadol, Rie Qudan – AI ile üretim üzerine röportajlar ELVIS Act (Tennessee, 2024) – Yapay ses yasası Munich Telif Davası, 2025 – AI eğitiminde içerik ihlali kararı

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi Power FM Podcast ödüllerinde En Güçlü Bilim - Teknoloji Podcasti kategorisinde aday! Oy vermek için Sosyal Medya Kanallarımız ve Linki takip edin. Bu bölüm, yapay zekanın en kritik bileşenlerinden biri olan veri üzerine odaklanıyoruz. Verinin toplanmasından temizlenmesine, etiketlenmesinden modele beslenmesine kadar uzanan bu süreç, bir yapay zeka sisteminin “zekasını” doğrudan belirliyor. Podcast boyunca veri mühendisliğinin temel adımları, model optimizasyonu , overfitting gibi teknik kavramları sade örneklerle ele alıyoruz ve veri neden yapay zeka için bu kadar önemli anlamaya çalışıyoruz. Kaynaklar: https://fbildirici.github.io Chip Huyen (2022). Designing Machine Learning Systems.Veri kalitesinin, veri akışının ve üretim ortamlarında modellemenin zorluklarının kapsamlı biçimde ele alındığı modern bir kaynak.🔗 https://designingml.systemsSara Brown, MIT Sloan (7 Haziran 2022). “Why It’s Time for Data-Centric Artificial Intelligence.”Andrew Ng’nin veri merkezli yapay zeka vizyonunu tartışır; model performansının algoritmadan çok veri kalitesine bağlı olduğunu anlamak için iyi bir okuma diyebilirim.🔗 https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-its-time-data-centric-artificial-intelligence

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm DARPA başta birçok savunma sanayi kuruluşunun yapay zeka fonlarından yola çıkıp günümüzdeki uygulamalara kadar yapay zeka savunma sanayi alanında nasıl yer buluyor? Günümüzde en önemli çalışmalar neler, neler yapılıyor anlamaya çalışıyoruz. Kaynaklar: Websitem: https://fbildirici.github.io Substack Kanalımız: https://otostopcununyzrehberi.substack.com/?utm_campaign=profile_chips

Kişisel web sitem: fbildirici.github.ioOtostopçunun Yapay Zeka Rehberinde Bu Bölüm: Yapay zeka hayatımıza hızla giriyor ama onu gerçekten anlayabiliyor muyuz? Bu bölümde, yapay zekanın neden bu kadar güçlü ama bir o kadar da anlaşılmaz olduğunu tartışıyoruz. Kara kutu problemi, güvercinlerin tümor tespiti, savunma sanayinde kullanılan sistemler ve "yeni bir Oppenheimer anı" yaşadığımız iddialarıyla dolu kapsamlı bölümümüze hoşgeldiniz. Teknik detayları herkesin anlayabilecekleri örnekler sadeleştiriyor, etik ve toplumsal etkileri Stuart Russell, Cathy O'Neil, Mustafa Suleyman gibi uzmanların görüşleriyle konuşuyoruz. Bu bölüm ayrıca benim geçtiğimiz haftalarda Savunma Sanayii Akademimizin EnX buluşmasında yaptığım konuşmanın biraz incelemeli bir hali diyebiliriz :) Kaynaklar ve linkler: Cathy O'Neil – Weapons of Math Destruction Mustafa Suleyman – The Coming Wave Stuart Russell – Human Compatible Hannah Fry – Hello World AI and military ethics: MIT Technology Review Açiklanabilir Yapay Zeka (XAI) araçlari: christophm.github.io/interpretable-ml-book Kisisel web sitem: fbildirici.github.io

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm,, Nobel ödüllü fizikçi Richard Feynman'ın yapay zeka üzerindeki şaşırtıcı ve derin mirasını keşfe çıkıyoruz. Donanım devriminin, işlemcilerin, gpuların, temelini atan 1959'daki vizyoner konuşması "Aşağıda Bolca Yer Var"dan , günümüz YZ'sini güçlendiren GPU'ların kavramsal atası olan devasa paralel mimari Connection Machine üzerindeki pratik çalışmalarına uzanan bir yolculuğa çıkıyoruz. Kaynaklar: Substack Kanalındaki Konuyla İlgili Yazımız: https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/richard-feynmandan-yapay-zekaya-dair Feynman'ın Hesaplama ve Bilgisayar Bilimi Üzerine Ders Notları: https://theswissbay.ch/pdf/Gentoomen%20Library/Extra/Richard_P._Feynman-Feynman_Lectures_on_Computation__-Addison-Wesley%281996%29.pdf Feynman ve Çiçeğe Övgü (Sanat ve Bilim İlişkisi) Yazısı: https://www.themarginalian.org/2013/01/01/ode-to-a-flower-richard-feynman/ Makineler Düşünebilir Mi Videosu: https://www.youtube.com/watch?v=ipRvjS7q1DI