Kategori: Teknoloji ve Yazılım

Geçtiğimiz haftalarda akademik sayfalarda gezinirken Apple’ın, evet, yanlış duymadınız, o Apple’ın yazdığı bir makale rastladım. Başlığı “The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity.” Yani Türkçesiyle “Düşünme İllüzyonu: Akıl Yürütme Modellerinin Güç ve Sınırlılıklarını Problem Karmaşıklığı Açısından Anlamak.”

Buradaki akla gelen temel soru Apple’ın bu yazıyı yazmaya neden ihtiyaç duyduğu.

Bir teknoloji devinin, tüm verilierimizle hepimizin algısını yönetebilecek yeteneğe sahip özellikle de “ürün satışıyla” tanıdığımız Apple’ın böyle bir akademik çalışma yayımlaması dikkatimi çekti. Çünkü Apple genelde ürününü anlatır, ama bu sefer düşünme kavramının sınırlarını tartışıyordu. “Bir yapay zekâ modeli gerçekten düşünüyor mu, yoksa sadece düşünüyor gibi mi yapıyor?” sorusuna bilimsel bir yanıt arıyorlardı.

Apple’ın son yıllarda aldığı patentleri ve ek olarak almak için başvurduğu patent projelerini de düşününce (İnternetten veya Apple’ın sitesinden bunlara ulaşabilirsiniz) böyle bir yazı tuhafıma gitti.

Düşünme mi, Düşünüyormuş Gibi Yapmak mı?

Apple araştırmacıları, bu sorunun cevabını bulmak için farklı karmaşıklık düzeylerinde problemler oluşturmuş. (Başımıza ne geliyorsa zaten meraktan geliyor) Örneğin, bulmaca tarzı görevlerde Tower of Hanoi gibi modellerin performansını gözlemlemişler.

Sonuç şaşırtıcı:

• Basit görevlerde, klasik dil modelleri (LLM) gayet iyi iş çıkarıyor.

• Orta düzey karmaşıklıkta, “düşünme izni verilmiş” modeller (Large Reasoning Models, LRM) biraz daha iyi sonuç veriyor.

• Ama karmaşıklık yükseldiğinde her iki model de çöküyor. Evet, “çöküyor”. Yanıt üretemiyor, hataya düşüyor ya da “düşünmeyi bırakıyor”.

Apple bunu “tam doğruluk çöküşü” olarak tanımlamış. Yani modeller belirli bir noktadan sonra düşünemiyor, sadece düşünüyormuş gibi davranıyor.

Şimdi burada LLM yani klasik dil modellerinin “zaten algoritmik olarak öğrenmiş bir düşünme yapıları yok mu?” Diyebilirsiniz ancak yok. Zaten kırılım da düşünmesine izin verilen dil modellerinden sonra ortaya çıkıyor. Çünkü “e hani bunlar düşünüyordu?” Oluyor.

Peki Apple Neden Böyle Bir Makale Yazdı?

Apple’ın bu makaleyi yazma motivasyonu aslında sektöre sessiz bir mesaj niteliğinde ve bunu yapsa yapsa büyük abi olarak Apple yapmalıydı zaten.

Yapay zekâ dünyasında şu an “düşünen modeller” rüzgârı esiyor. Her şirket “bizim modelimiz artık sadece cevap vermiyor, düşünüyor” diyor. Apple ise bu söylemin tam ortasına bir soru bırakıyor:

“Gerçekten mi düşünüyorsunuz, yoksa sadece düşünme illüzyonu mu yaratıyorsunuz?”

Belki de bu yüzden Apple yapay zeka konusunda herkes uzakta ve geride duruyor bilinçli bir tercihle. İşin tuhafı müşterilere sunulan yapay zeka modeli “Apple Intelligence” chatgpt tabanlı iken Apple’ın içinde çalışanların kullandığı yapay zeka sistemi sadece kendi üretimleri. Burada da akla şu geliyor “neden kendi yapay zekasını sadece kendine saklıyor Apple?”.

Bu makale, sadece akademik bir analiz değil; aynı zamanda bir fren. “Yavaşlayalım” diyor Apple. “Çünkü bu kadar karmaşık sistemlerde düşünme, sadece zincirleme cümle kurmak değildir.”

Bir anlamda, gerçek düşünme ile düşünüyormuş gibi yapma arasındaki farkı göstermek istiyorlar.

Bu aynı zamanda Apple’ın kendi gelecek stratejisinin de ipuçlarını veriyor olabilir. Çünkü şirket, yapay zekâyı cihazlara entegre etmeden önce “bu modeller ne kadar güvenilir?” sorusunu yanıtlamaya çalışıyor. Yani “ürünleşmeden önce anlamaya çalışalım” yaklaşımı. Belki de bu yüzden, cihazlarında sadece chatgpt tabanlı AI kullanıyorlar. Çünkü en çok kullanım verisi ve en müdahale edilebilir yapay zeka modeli şu an chatgpt.

Oyuncak Aşaması: İnovasyonun En Tatlı ve Tehlikeli Hali

Aslında bu durum bana çocukluğumuzdaki oyuncakları hatırlattı. Bir süre büyülenirdik. Yeni bir şey keşfetmenin heyecanı yeterdi. Ama sonra sıkılırdık. Çünkü o oyuncak, her zaman aynı şeyi yapardı. Sonrada ailemiz birden fazla kurguyla çeşitli şeyler yapabileceğimiz legolar alırdı.

İnovasyonda da böyle.

Bir proje başlangıçta büyüleyici görünür ama karmaşıklık artınca “oyuncak” seviyesinde kalır.

Apple’ın araştırması da tam olarak bu aşamayı işaret ediyor. “Toy-level” diye adlandırabileceğimiz bu aşamada, model hâlâ öğreniyor, ama büyüyemiyor. Karmaşık problemleri çözmek yerine, kendini tekrar etmeye başlıyor.

Düşünmenin Anatomisi

Apple’ın makalesi, aslında insan zihniyle yapay zekâ arasındaki farkı da gösteriyor. İnsan düşündüğünde, hatalarından öğrenir, strateji değiştirir. Yapay zekâ ise çoğu zaman aynı kalıbı tekrarlar, çünkü makine öğrenmesinin temeli de bu sadece ona öğretilen yöntem ve öğretileni biliyor. 1+1=11 öğretirsen onu doğru bilir 1+1=2 demez.

İşte bu yüzden “düşünme illüzyonu” ifadesi oldukça yerinde. Çünkü o kadar çok veriyle eğitilmiş olsa da, o modelin yaptığı şey hâlâ “ezberden konuşmak”.

Stanford Üniversitesi’nden yapılan bir araştırma (Wei et al., 2022) da bu konuyu destekliyor. “Chain of Thought Prompting” adlı çalışma, dil modellerinin aslında düşünmeyi taklit ettiğini, ama yeni strateji üretemediğini göstermişti. Bu yüzden chatgpt sizin her söylediğinize hak veriyor 🙂

Cambridge Üniversitesi’nden yayınlanan benzer bir makale (Zhong et al., 2023) ise “kompozisyonel akıl yürütme” eksikliğini vurguluyordu. Model parçaları birleştiriyor ama bütünü kavrayamıyordu.

Yani Apple tek değil. Akademi de bu konuyu uzun süredir tartışıyor. Ama Apple’ın farkı şu:

Bu tartışmayı artık ürünlerin içine giren teknoloji düzeyine taşımış durumda.

Gerçek Düşünmenin Gerektirdiği Şey

Gerçek düşünme, karmaşıklaştıkça daha fazla çaba ister.

Bir insan karmaşık bir problemi çözerken geri döner, analiz eder, yeni bir yöntem dener.

Bir yapay zekâ modeli ise genelde token sınırına takılır.

İşte Apple bunu söylüyor:

“Düşünme izleri bırakmak, düşünmek değildir.”

Bu cümle, inovasyon dünyasında da geçerli.

Bir şirket “biz analiz ettik, düşündük” diyebilir ama bu, gerçekte derin bir problem çözümü yaptığını göstermez.

Gerçek düşünme, karmaşıklaşan dünyada hâlâ insana ait bir eylem. Bu bir insanın kötü bir olay karşısında “bunun sonuçları konusunda farkındayım” demesi gibi ancak aksiyon almıyorsan farkındalık hiç bir etki etmiyor.

Sonuç: Oyuncak Kalmak mı, Düşünmek mi?

Apple’ın bu makalesi, sadece yapay zekâyı değil, inovasyon kültürünü de sorguluyor.

Bir şey üretmek kolay, ama anlamını koruyarak büyütmek zor.

Düşünme illüzyonu, yalnızca makinelerde değil, insanlarda da sık görülüyor.

Kimi zaman biz de düşünüyor gibi yapıyoruz, ama aslında sadece bildiklerimizi tekrar ediyoruz.

Bu makale, bana göre Apple’ın “oyuncak dönemini” geride bırakıp “anlam dönemine” geçiş denemesi.

Belki de asıl düşünme, makinelerden önce bizimle başlamalı.

Kaynakça

Apple Machine Learning Research

Shojaee, P., Mirzadeh, I., Alizadeh, K., Horton, M., Bengio, S., Farajtabar, M. (2025). The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity. Apple Machine Learning Research.

Stanford University

Wei, J. et al. (2022). Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv.

Cambridge University

Zhong, W. et al. (2023). Disentangling Reasoning Capabilities from Language Models with Compositional Reasoning Transformers.

ETH Zürich

Xu, F. et al. (2024). Toward Large Reasoning Models: A Survey of Reinforced Reasoning. ScienceDirect.

Kitaplar

• Isaacson, W. (2011). Steve Jobs. Simon & Schuster.

• Garcez, A. d’., Gori, M., Lamb, L. C., et al. (2019). Neural-Symbolic Computing. Springer.

Büyümek hepimiz için—ancak büyüdüğümüzde anlayacağımız üzere—gayet kötü bir şey. İsyankâr bir ergen için bir an önce ulaşılmak istenen bir hedefken, kültürel ve entelektüel imkanlardan yoksun ailelerde büyüyen bireyler için sadece 18 yaşına gelip ehliyet alma hayalidir. Ama bir de şu var ki, “büyümek” denildiğinde çoğumuzun aklına sorumluluklar, ciddiyet ve sistemin çarklarına entegre olmak gelir. Oysa bazıları için büyümemek, bir direniş biçimidir. Walter Isaacson’un Jobs biyografisindeki “Oyuncak Hikayesi” bölümü, bu direnişin teknolojiyle nasıl birleşip devrimsel bir yaratıcılığa dönüştüğünü anlatır. Steve Jobs’un Pixar’la olan bağı ve Toy Story’nin yaratım süreci, çocukluk heveslerinin sadece nostaljik bir duygu olmadığını, aynı zamanda teknolojik inovasyonun temelini oluşturduğunu gösterir. Bizim kuşak tüplü televizyonlarla büyümüş olabilir, bizden öncekiler ise radyo tiyatroları ve çizgi romanlarla… Ama devrimleri yapan, işte bu hayal gücünü kaybetmeyen jenerasyonlardı.

Çocukluk Merakı, Yetişkin İnovasyonu

Isaacson, Jobs’un çocuk kalabilen nadir kişilerden biri olduğunu vurgular. Jobs, Pixar’ı yalnızca bir animasyon stüdyosu değil, hayal gücünün dijital dünyayla birleştiği bir laboratuvar olarak görüyordu. Toy Story’nin başarısı da bunun en somut örneklerinden biridir. Jobs’a göre oyuncaklar birer nesne değil, duygusal bağ kurulan ve hayal gücünü tetikleyen varlıklardı.

Görüyorsunuz, adamı yalnızca Apple ile özdeşleştirip “soğuk bir girişimci” gibi görebilirsiniz; ama kendi çocuğunu reddetmesine rağmen bilgisayarına kızının adını vermesi ya da oyuncaklara bile anlam yüklemesi, içinde güçlü bir duygusal dünya barındırdığını gösteriyor.

Bu yaklaşım yalnızca duygusal değil, bilimsel olarak da destekleniyor. MIT Technology Review’da yayımlanan The Role of Play in Innovation makalesi, oyun ve oyunlaştırılmış düşüncenin problem çözme yeteneğini nasıl artırdığını ortaya koyuyor. Günümüzde pek çok üniversitenin mühendislik ve yönetim bölümlerinde oyun teorisi, proje yönetimi gibi derslerin müfredata dahil edilmesi bu farkındalığın sonucudur. Benzer şekilde Stanford Üniversitesi’nden Childlike Curiosity and Technological Advancement başlıklı tez, çocuksu merakın teknolojik sıçramalardaki etkisini detaylandırıyor. Harvard Business Review’daki Imagination and Creativity in Technological Development makalesi ise yaratıcı liderlerin ortak özelliğinin, çocukluk hayallerine sadık kalmak olduğunu vurguluyor. Bir zahmet açın, okuyun—her şeyi de ben anlatamam! 🙂

Oyuncakların İçindeki Kod: Toy Story ve Pixar

Toy Story yalnızca animasyon sinemasında bir devrim yaratmadı; aynı zamanda teknolojinin duygularla buluşabileceğini de kanıtladı. Pixar ekibi, her karakterin kodlamasını yaparken onları yalnızca hareket eden varlıklar değil, hisseden bireyler gibi tasarladı. Bu süreçte Jobs’un teknik vizyonu kadar, çocukluk anılarına olan bağlılığı da büyük rol oynadı. Bu vizyon, çocuksu heveslerin nasıl teknolojik üretime dönüştüğünün bir göstergesi.

Cambridge Üniversitesi tarafından yayımlanan The Impact of Playfulness on Problem Solving araştırması, bu tür yaklaşımların bilişsel esnekliği ve çözüm üretme kapasitesini geliştirdiğini gösteriyor. Bu da Pixar gibi yaratıcı stüdyoların neden sürekli yenilikçi ürünler çıkarabildiğini bilimsel olarak destekliyor.

Kodla Büyüyenler: Kan, Ter ve Pikseller

Jason Schreier’in Kan, Ter ve Pikseller kitabı da çocukluk tutkularının profesyonel dünyaya nasıl taşındığını anlatan önemli bir kaynak. Kitapta birçok oyun geliştiricisinin, çocukluklarında hayal ettikleri dünyaları yetişkinliklerinde kodlarla inşa ettikleri anlatılır. Bu da gösteriyor ki, büyümemek yalnızca bir duygu değil; yaratıcı süreçleri besleyen bir yöntemdir.

University of California, Berkeley’de yazılmış The Correlation Between Early Play and Technological Creativity tezi de bu görüşü destekliyor. Bu tez, erken yaşta oyunla iç içe olan bireylerin, yetişkinlikte daha yenilikçi teknolojik çözümler üretebildiğini gösteriyor. Ne var ki günümüzde bazı ebeveynler her şeyi çok iyi bildiklerini sanarak eğitimdeki istismarlara kolayca kanıyorlar. “Çocuğumuz şu oyunu oynamasın, bu dijital içerikle zaman kaybetmesin” diyorlar ama iki yıl öncesine kadar o çocuğun elinden tableti ayırmamışlardı. Aynı ebeveynler, çocuklarına basit seviyede yazılım eğitimi aldırmak için milyonlarca lira harcayıp özel kolejlerin peşinden koşuyor. Oysa algoritma mantığını anlamak için bazen sadece çay demlemeyi öğreten bir babaanne yeterlidir.

Büyümemek Bir Kusur Değil, Bir Güçtür

IEEE Spectrum’da yayımlanan Nurturing Innovation Through Play makalesi, çocuksuluğun bastırılması yerine teşvik edilmesinin teknoloji dünyasında liderlik kabiliyetini artırdığını belirtiyor. Scientific American’da yayımlanan The Science of Play: How It Shapes the Brain ise oyun temelli düşünmenin sinirsel gelişim üzerindeki etkilerini bilimsel olarak ortaya koyuyor.

Tüm bu bilgiler ışığında, “büyüyememek” bir kusur değil, inovasyonun yakıtıdır. Steve Jobs’un Pixar’da kurduğu yaratıcı evren, bu bakış açısının bir yansımasıdır. Oyun, oyuncaklar ve çocukluk anıları, teknolojinin soğuk yüzünü ısıtmakla kalmaz; ona bir ruh kazandırır. Bu yüzden, çocuksu heveslerinizi kaybetmeyin. Çünkü geleceği şekillendirenler, büyümeyi reddedenlerdir.

Unutmayın ki büyümek de çocuksu olmak da normaldir. Bazen en içten ve samimi fikirler, çocuksu gibi görünen heveslerden doğar.

Kaynakça

• Isaacson, Walter. Steve Jobs, 2011.
• Schreier, Jason. Kan, Ter ve Pikseller, İthaki Yayınları.
• MIT Technology Review, The Role of Play in Innovation
• Stanford University, Childlike Curiosity and Technological Advancement (tez)
• Harvard Business Review, Imagination and Creativity in Technological Development
• University of Cambridge, The Impact of Playfulness on Problem Solving
• University of California, Berkeley, The Correlation Between Early Play and Technological Creativity (tez)
• IEEE Spectrum, Nurturing Innovation Through Play
• Scientific American, The Science of Play: How It Shapes the Brain. Bazen en içten ve samimi fikirler, çocuksu gibi görünen heveslerden doğar.

“Yüzyıllar önce bir kadın, geleceğin algoritmalarını hayal etti. Şimdi biz, onun hayalinde yaşıyoruz.”

👒 Bir Şairin Kızı, Bir Bilim Kadınının Annesi

1800’lü yıllarda doğmak mı daha zordu, yoksa 1800’lü yıllarda bilimle uğraşmak isteyen bir kadın olarak doğmak mı? Augusta Ada King, nam-ı diğer Lovelace Kontesi için ikisi birden geçerliydi. Meşhur şair Lord Byron’ın kızı olan Ada, sadece dizelerle değil, sayılarla da arası iyi olan nadir ruhlardan biriydi. Tabii bunda annesi Lady Byron’ın “Bu çocuk sakın babasına benzemesin” diyerek Ada’yı matematikle yoğurmasının da etkisi vardı. Neden böyle dedi inanın ben de bilmiyorum kimsenin aile işlerine burnumu sokacak değilim.

Ada’nın hayatı, gotik romanlar kadar dramatik, bilim kurgu kadar öngörülüydü. 17 yaşında Charles Babbage ile tanıştıktan sonra işler değişti. Babbage’in “Analitik Makine” adlı hesaplama cihazına yazdığı notlar öyle bir noktaya vardı ki… Bugün klavyelere döktüğümüz her satır kod, o notların torunu sayılır.

👾 Ada Ne Yaptı, Biz Neden Hâlâ Konuşuyoruz?

Charles Babbage’in tasarladığı makine, mekanik bir bilgisayar gibiydi. Ama dikkat: Bu alet henüz ortada bile yoktu! Tasarım aşamasındaydı. Ada ise bu hayalî makineye algoritmalar yazdı. Daha ortada bilgisayar yokken, “bu makineler sadece sayı değil, nota da işler, sembol de işler, müzik bile üretir” dedi.

Ve burada duralım.

Bu söz, sadece bir hesap makinesi için değil, günümüz yapay zekâsı, yaratıcı yazılımlar, dijital sanat ve hatta ChatGPT için bile öngörüdür. Özetle: Ada Lovelace, dijital çağın 1800’lerdeki yolculuk rehberidir.

🧠 Yazılımın Süt Dişleri: Lovelace’ın Algoritması

Yazılım nedir? Hadi basit bir cevap verelim: Bir makineye ne yapacağını söyleyen talimatlar bütünü. Ama bu tanım Ada için yetersiz kalırdı. Ona göre makineler düşünebilir, yaratabilir ve insanın hayal gücünü dijital dünyaya taşıyabilir.

Kendisi, Bernoulli sayılarını hesaplayan bir algoritma yazdı. Bugünkü dille söylersek: “print(bernoulli_numbers)” satırının büyük büyük büyükannesi. Ve bunu yaparken makinenin potansiyelini bir hesap aracı olmaktan çok öteye taşıdı. Yazılım fikri, onun zihninde şekil buldu. Bilgisayar mühendisliğinin doğum belgesi işte bu noktada kesildi.

🔍 “Kadınlar da yapabilir” mi dedik, yoksa zaten yaptılar mı?

Şimdi burada tipik bir “Kadınlar da aslında neler başarabiliyor” bölümüne mi geliyoruz? Hayır dostlarım (Buraya kadar sabırla okuduysanız sizi dostum olarak varsayıyorum). Çünkü bu, artık tartışılacak bir şey değil. Bu bir veri.

Ada, başararak gösterdi. Ve önemli olan nokta şu: O dönemin hiçbir kadın platformu, hackathon’u ya da “kadın yazılımcılara özel” kodlama eğitimi yoktu. Ne Linkedin’de ‘#WomenInTech’ vardı ne de Ada’nın yaptığı işin PR’ını yöneten bir ajansı. Ona verilen fırsatlar sıradandı, ama onun zihni olağandışıydı.

Yani mesele “kadınlar da yapar” değil, cinsiyetçi bir yaklaşım asla değil “ön yargılarla zaman kaybetmeyelim”dir. Ada bunun örneğini, ta 19. yüzyılda verdi. Günümüz için hâlâ geçerli bir mesaj, ama sloganlaşmadan, hikâyeye yedirilerek anlatılmalı.

🧬 Modern Teknolojide Ada’nın Ayak İzleri

Gelin bugüne gelelim. Stanford’da bir yazılım dersi mi alıyorsun? MIT’de bir yapay zekâ makalesi mi okuyorsun? Veya ChatGPT ile blog yazısı mı yazıyorsun? İşte hepsinin ortak atası Ada Lovelace.

Analitik Makine fikrini sadece bir hesaplayıcı olarak görmeyip, onu evrensel bir bilgi işlemciye dönüştürme vizyonu, günümüz programlama dillerinin temelini attı. Kodun sadece teknik değil, aynı zamanda yaratıcı bir dil olduğunu gösterdi.

Walter Isaacson’un The Innovators kitabında belirttiği gibi: “Ada Lovelace, bilgisayarın sadece bilgi işlem değil, fikir işleyebileceğini ilk fark eden kişidir.” Bu cümle bile başlı başına bir teknoloji felsefesi manifestosudur.

Konu yazılım, yapay zeka olunca herkesin aklına “Alan Turing” geliyor tabi, ama Ada gerçekten sadece ilgilisinin bileceği bir vizyoner.

🤯 Yazılım: İnsanlığın Yeni Dili

Ada’nın öngördüğü şey sadece bir algoritma değil, bir dildi. İnsanların düşüncelerini makinelerle paylaşabildiği yeni bir anlatım biçimi. Bugün yazılım, insanlık tarihi boyunca geliştirdiğimiz en güçlü dillerden biri. Ve bu dilin ilk kelimesini Ada yazdı.

Bugün yazılımlar sadece iş yapmaz, aynı zamanda sanat üretir, şarkı besteler, roman yazar, şiir yazar. Kod artık sadece bir araç değil; bir üretim biçimi. Tıpkı Ada’nın dediği gibi. Görüyoruz, hepiniz instagramda, linkedin’da “ChatGPT’ye bunu çizdirdim” vs diye paylaşım yapıp duruyorsunuz. Ancak kaçınız işin temelini biliyor? çok azınız.

🧭 Geleceği Keşfetmek Cesaret İster

Şimdi biraz sadet’e gelelim, iyi hoş anlattık ama Ada Lovelace’ın hikâyesi, bize yalnızca bir tarih anlatmaz. Aynı zamanda bir vizyon, bir uyarı ve bir ilham kaynağıdır. Bunu da okuyup, kaydırıp “he tamam” dememek lazım.

• Vizyon: Bilginin sadece ezber değil, yaratım olduğunu görmektir.

• Uyarı: Hayal gücü geniş insanları, hayallerine ulaşmada sınırlamayın.

• İlham: Bugünkü teknolojiyi anlamak için, geçmişin hayalperestlerine kulak vermek gerekir.

Çünkü teknoloji sadece bugünün değil, geçmişin hayallerinin ve yarının ihtiyaçlarının kesiştiği bir yerdir. Ve Ada Lovelace, bu kesişim noktasının ilk gezginidir. Tıpkı uzayı keşfeden bir astronot gibi.

📚 Kaynakça

• Isaacson, Walter. The Innovators – How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution

• MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab (CSAIL) – Tarihî referans arşivleri

• Oxford University – Ada Lovelace Institute Yayınları

• Stanford University – Women in Tech and Computing History Lecture Notes