İÇİNDEKİLER

Önsöz

Kitap Hakkında

Terim Karşılıkları

1.1. Yapay Sivri Zeka Kavramı ve Manifestosu

1.2. Yapay Sivri Zeka: Tanım, Kapsam ve Ayrımları

1.3. Kuramcı/Filozof Referanslı İlk Akademik Tanımlar

1.4. Yapay Sivri Zeka (YSZk): Beş Çekirdek İlke

1.5. Yapay Sivri Zeka için Teknik Mimari: Meta-Bilişsel Bir Katman Olarak Sivrilik

1.6. Yapay Sivri Zeka (YSZk)’da Yanlış Anlaşılma Olabilir mi?

1.7. Yapay Zekanın Teknik Tarihi ve Paradigmatik Sınırları

1.7.1. Yapay Zekanın Tarihsel Dönüm Noktaları

1.8. Teknik Sınırdan Epistemik Eşiğe

1.9. Zihin ile Zeka Arasındaki İlişki

1.9.1. Zihin ve Zeka Arasındaki Etkileşim

1.10. Felsefi Bir Perspektiften Zihin ve Zeka

1.10.1. Bilinç ve Zeka Arasındaki Etkileşim

1.10.2. Bilinç ile Zeka Arasındaki Etkileşim

1.11. YSZk’nın Mühendislik İzdüşümü: Hesaplamadan Ayırt Ediciliğe

1.11.1. Klasik Yapay Zeka Perspektifi

1.11.2. Yapay Sivri Zeka (YSZk) Perspektifif ve  Bileşenleri

1.12. Özet

1.13. Sivri Sorular

Bölüm 2. Yapay Zeka Nasıl Çalışır? Teknik İlkeler, Mimari Mantık ve İşleyiş

2.1. Yapay Zeka Neyi Taklit Etmektedir?

2.2. Temel Mimari: Girdi–Model–Çıktı Döngüsü

2.3. Çalışma Mantığı: Adım Adım

2.3.1. Veri ile Başlar: Toplama ve Temsil Etme

2.3.2. Ön İşleme: Gürültünün Ayıklanması

2.3.3. Özellik Çıkarma: Dünyayı Sadeleştirmek

2.3.4. Modelleme ve Öğrenme: Örüntülerin İçselleştirilmesi

2.3.4.1. Modelleme Nedir?

2.3.4.2. Matematiksel Modelleme: Ağırlıklar, Fonksiyonlar ve Kayıplar

2.3.4.3. Öğrenme Yanılsaması: Anlam mı, Yakınsama mı?

2.3.5. Çıktıdan Bilgi Üretimi: Tahmin ve Karar

2.3.6. Geri Besleme: Sürekli Ayarlama

2.3.7. YSZk’da Geri Beslemeye Mesafe: Öğrenmenin Askıya Alınabilirliği

2.3.8. YSZk’da Geri Beslemenin Askıya Alınması – Mekanizma ve Senaryolar

2.4. Bu Mimari ile Yapay Zeka Ne Yapabilir Ne Yapamaz?

2.5. Yapay Zekanın Matematiksel Arka Planı

2.6. Özet

2.7. Sivri Sorular

Bölüm 3. Matematiksel ve Bilişsel Temeller: Hesaplamadan Farkındalığa, Bilgiden Anlama

3.1 Bilgi ve Farkındalık: Temel Kavramlar

3.2. Bağlamın Matematiği: Bilginin Konumlanması

3.2.1. Analitik Zeka (A) Katmanı: Hesaplanabilir Olanın Alanı

3.2.2. Bağlamsal Farkındalık (C) Katmanı: Bilginin Konumlanması

3.2.3. Heuristik / Sivri Zeka (H) Katmanı: İstisna ve Askıya Alma

3.3. YSZk Denklemi ve Sistem Tasarımı

3.4. Örnek Uygulama: Anlam Çıkarım Döngüsü

3.5. Özet

3.6. Sivri Sorular

Bölüm 5. Yapay Sivri Zeka Mühendisliğinde Felsefi ve Etik Mimari

5.1. Zihin, Temsil ve Yapay Anlam: Felsefi Zemin

5.1.1. Felsefi Temeller: İnsan, Zeka ve Bilinç

5.2. Etik Mimari ve Karar Vermeme Hakkı

5.2.1. Etik İlkeler: Sorumluluk ve Karar Mekanizmaları

5.2.2. Anlam, Bilinç ve Göstergebilimsel Perspektif

5.3. Sorumluluk Dağılımı: Sistem, Mühendis ve Bağlam

5.4. Yapay Zekada Ahlaki Fail Olmama İlkesi

5.5. Etik Askı ve Karar Vermeme Hakkı

5.6. Karar Vermeyen Sistemlerin Mühendisliği

5.7. Özet – Felsefi ve Etik Çerçevenin Kavramsal Yoğunlaşması

5.8. Sivri Sorular

Bölüm 6. Yapay Felsefe Katmanı: Zekanın Anlam Zeminine Entegrasyonu

6.1. Yapay Zekanın Katmanlı Mimarisi ve Nöron Modellenmesi

6.2. Felsefi Katmanın Gerekliliği: Bilginin Anlam Zeminine Geri Dönüş

6.2.1. Kavramsal Çerçeve — Üç Temel Eksen

6.2.2. Ontolojik Katman: Modelin Gerçeklik Haritası

6.2.3. Epistemolojik Katman: Güven, Belirsizlik ve Gerekçelendirme

6.2.4. Etik Katman: Değer Fonksiyonları ve Normatif Kısıtlar

6.3. YSZk Büyük Mimari Denklemi: Anlamın Hesaplanabilir Çerçevesi

6.3.1. Denklemin Yapısal Açılımı

6.3.2. Daha Yoğun Kavramsal İfade

6.4. Felsefi Katmanın Sistem Mimarisi İçindeki Konumu

6.4.1. Mimari Konumlandırma: Çok Katmanlı Epistemik Çerçeve

6.4.2. Sivri Zekanın Felsefi Derinliği: Meta-Düzey Entegrasyon

6.5. Felsefi Katmanın Hesaplanabilir Gerçekleştirim Çerçevesi

6.5.1. Ontolojik Spesifikasyon ve Temsil Uzayı Kısıtlaması

6.5.2. Epistemik Meta-Katman ve Güven Modellemesi

6.5.3. Normatif Amaç Fonksiyonları ve Çok Amaçlı En İyileme

6.5.4. Meta-Akıl Yürütme ve Yansıtıcı Döngü

6.5.5. Belirsizlik Emilimi ve Epistemik Raporlama

6.5.6. Mühendislik Sonucu

6.6. Değerlendirme Çerçevesi: Felsefi Katmanın Ölçümü ve Doğrulanması

6.6.1. Değer Uyumu Skoru (Alignment Score)

6.6.3. Epistemik Kalibrasyon (Epistemic Calibration)

6.6.4. Ontolojik Tutarlılık (Ontological Consistency)

6.7. Özet

6.8. Sivri Sorular

Bölüm 7. Yapay Zeka ve YSZk Mühendisliğinde Veri Yapıları

7.1. Klasik Yapay Zekada Veri Yapıları: Temsil, Verimlilik ve Öğrenme

7.1.1. Temel Veri Yapıları ve Yapay Zekadaki Rolleri

7.1.2. Öğrenme Algoritmaları ile Veri Yapıları Arasındaki Bağımlılık

7.1.3. Klasik Yaklaşımın Sınırı: Sürekli Öğrenme Varsayımı

7.2. Klasik Yapay Zekada Veri Yapıları: Hesaplanabilirlik ve Optimizasyon

Merkezli Tasarım

7.3. Yapay Sivri Zekada Veri Yapıları: Askı, Eşik ve Bağlam Odaklı Mimari

7.3.1. Klasik Veri Yapılarının YSZk Bağlamında Yeniden Konumlandırılması

7.3.2. YSZk’ye Özgü Ek Veri Yapıları

7.4. YSZk Karar ve Öğrenme Akışı: Kaba-Kod (Pseudo-Code)

7.5. Yapay Sivri Zekada Meta-Veriler

7.6. Özet

7.7. Sivri Sorular

Bölüm 8. Biyolojik Bilgisayarlar ve Yapay Sivri Zeka (YSZk)

8.1. Biyolojik Bilgisayarlar

8.1.1. Tarihsel Arka Plan

8.1.2. Biyolojik Bilgisayar ve Biyomoleküler Bilgi İşlem Kavramsal Çerçevesi

8.2. DNA, Protein ve Hücre Tabanlı Bilgi İşleme

8.2.1. DNA Tabanlı Bilgi İşleme

8.2.2. Protein Tabanlı Bilgi İşleme

8.2.3. Hücre Tabanlı Bilgi İşleme

8.3. Biyolojik Bilgisayarların Teknik Özellikleri

8.3.1. İşlem Hızı ve Paralellik

8.3.2. Hata Toleransı ve Kendini Onarma Özelliği

8.3.3. Enerji Verimliliği, Ölçeklenebilirlik ve Depolama Yoğunluğu

8.4. Olası Uygulama Alanları: Tıp, Yapay Zeka ve Nano-biyoteknolojik Sistemler

8.4.1. Tıp ve Biyomedikal Uygulamalar

8.4.2. Yapay Zeka ve Biyomoleküler Hesaplama

8.4.3. Nano Sistemler ve Biyo-entegre Teknoloji

8.4.4. Biyolojik Bilgisayarlarda Etik, Biyogüvenlik ve Toplumsal Sorumluluk

8.5. Biyolojik Bilgisayar Proje Örnekleri

8.5.1. DNA Tabanlı Kanser Hücresi Algılayıcı Biyolojik Bilgisayar

8.5.2. CL1: İnsan Beyin Hücreleriyle Çalışan Ticari Bir Biyolojik Bilgisayar Örneği

8.6. Biyolojik Bilgisayar, Yapay Sivri Zeka ve Hesaplamanın Kavramsal Sınırları

8.6.1. YSZk ile Biyolojik Zekanın Yeniden İnşası: Organizmadan Algoritmaya

8.6.2. Biyolojik Zekanın Bilişsel Dinamikleri

8.6.3. Organizmadan Algoritmaya: Felsefi ve Mühendisliksel Yaklaşım

8.6.4. Hesaplayan Organizma ve Zeka Evrimi

8.6.5. Hibrit Bilişsel Sistemler: Biyolojik–Yapay Zeka Etkileşimi

8.7. YSZk: Biyolojik Zekanın Mühendislik Düzeyinde Yeniden Yorumlanması

8.7.1. YSZk ile Biyolojik Zekanın Yeniden İnşası: Organizmadan Algoritmaya

8.7.2. Biyolojik Zekanın Bilişsel Dinamikleri ve Matematiksel Modellemesi

8.7.3. Biyolojik Esinli Evrimsel Yaklaşım ve Yapay Evrimsel Farkındalık

8.7.4. Yapay Evrimsel Farkındalık: Öğrenmenin Öğrenilmesi

8.7.5. Teleonomik Hesaplama ve Amaç Odaklı Zeka

8.8. Özet

8.9. Sivri Sorular

Bölüm 9. Karma Beceri Profilleri (Hybrid Talent) Çok Boyutlu Mühendislik Çağı ve Anlamın Mühendisliği

9.1. Karma Beceri Profili Nedir?

9.1.1. Karma Beceri Profili’nin Üç Katmanı

9.1.2. Disiplinlerin Kesişiminde Yeni Uzmanlıklar

9.1.3. Yapay Sivri Zeka ve Karma Beceri İlişkisi ve Katkısı

9.2. Karma Beceri Mühendisinin Yetkinlik Haritası

9.3. Eğitim ve Öğrenme Modelleri: Hibrit Müfredat

9.4. Geleceğe Bakış: Karma Becerinin Evrimsel Önemi

9.5. Kavramsal Harita: Karma Beceri Profilleri

9.6. Özet

9.7. Sivri Sorular

Bölüm 10. YSZk’nın Deneysel ve Mimari Çerçevesi

10.1. YSZk için Deneysel Protokoller: Sivriliğin Test Edilebilirliği

10.2. Ölçülebilirlik Sorunu: Sivrilik Neyi, Nasıl Ölçer?

10.3. YSZk’nın Sistem Entegrasyonu: Mevcut Yapay Zekayla Çalışabilirlik

10.4. YSZk için Örnek Mimari Şablonlar: Sivriliğin Sisteme Yerleşimi

10.4.1. Meta-Değerlendirme Katmanı Olarak YSZk

10.4.2. Karar Öncesi Eşik Denetleyici Olarak YSZk

10.4.3. Öğrenme Sürecinde Gölge İzleyici Olarak YSZk

10.4.4. İnsan–YSZk Ortak Karar Arayüzü

10.4.5. Mimari Şablonların Ortak İlkesi

10.5. Özet

10.6. Sivri Sorular

Bölüm 11. Bağlamsal Akıl Yürütme ve Anlamlandırma

11.1. Bağlamın Bilişsel Mimarideki Rolü

11.2. Anlamın Yapay Temsili: Semantik ve Pragmatik Katmanlar

11.3. Bağlamsal Akıl Yürütme Modelleri: İnsan-Makine Paralellikleri

11.4. Bağlamsal Uyum ve Anlam Çözümlemesi Algoritmaları

11.5. Bağlamsal Zeka ve Sivri Farkındalık

11.6. Bağlamın Ufku ve Anlamın İnşası

11.7. Göstergebilim: Bağlamı Anlayan Sisteme Doğru

11.7.1. Göstergebilimin Temeli: Anlamın Üç Katmanı

11.7.2. Göstergebilim ve Yapay Zeka: Anlamın Hesaplanabilirliği

11.7.3. Bağlam, Gösterge ve Anlam: Ortak Zemin

11.7.4. Felsefi Derinlik: Yapay Zekada Anlamın Ontolojisi

11.7.5. Göstergebilimsel Bağlamda Anlam Üretimi

11.7.6. Uygulama Perspektifi: Göstergebilimsel Zekanın Kullanım Alanları

11.8. Özet

11.9. Sivri Sorular

Bölüm 12. Karma Ontoloji ve Bilgi Yapısının Çok Katmanlı Doğası

12.1. Karma Ontoloji Kavramı: Melez Yapılar ve Bütüncül Düşünme

12.1.1. Yapay Zekada Ontolojik Katmanlar

12.1.2. Bilgi, Bağlam ve Öğrenme Örüntüleri

12.1.3. Karma Ontolojinin Felsefi Temelleri

12.1.4. Mühendislik Perspektifinden Ontolojik Tasarım

12.2. Geleceğin Ontolojileri: Bağlamsal ve Adaptif Yapılar

12.3. Karma Ontolojinin Zorlukları

12.4. Karma Ontolojinin Yapay Zekada Somut Çıktıları

12.5. Karma Ontoloji ile YSA, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kesişimi

12.6. Uygulama Vakaları İncelemesi

12.6.1. Sağlık Tanı Sisteminde Karma Ontoloji Uygulaması

12.6.2. Tarımsal Tanı Sisteminde Karma Ontoloji Uygulaması

12.6.3. Akıllı Şehir Modelinde Karma Ontoloji Uygulaması

12.7. Bilincin Algoritmik Modeli Üzerine Tartışmalar: Determinizm, Hesaplanabilirlik ve Ontolojik Sınırlar

12.7.1. Güçlü Algoritmizm ve Deterministik Modelleme

12.7.2. Hesaplanamazlık Tezi ve Deterministik Sınırlar

12.7.3. Karma Ontolojik Ara Konum: Katmanlar-arası Gerilim

12.8. Özet

12.9. Sivri Sorular

Ek A. Bilincin Hesaplamalı Modellemesi Üzerine Kuramsal Tartışmalar

Ek B. Klasik Yapay Zeka Kuramsal Altyapısı

Ek C. Klasik Yapay Zeka Matematiği

Kaynakça

Dizin

Kitap Hakkında

Anlam odaklı hesaplama ve zekanın mühendisliği üzerine yeni bir disiplin!

Bu eser, yapay zeka sistemlerini yalnızca istatistiksel öğrenme mekanizmaları olarak değil de çok katmanlı, ontolojik temsiller üreten, epistemik belirsizlikleri modelleyen ve aksiyolojik kısıtlarla yönlendirilen bütünleşik mimariler olarak ele almaktadır. Yapay Sivri Zeka (kısacası YSZk) yaklaşımı, klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme paradigmalarının ötesine geçerek anlam üretimini hesaplanabilir yapısal bileşenler üzerinden formelleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda kitabımız temsil kuramı, bağlamsal çıkarım, meta-denetim mekanizmaları ve değer temelli karar fonksiyonlarını aynı mimari çerçeve içinde bütünleştiren bir model önermektedir.

Metin, kuramsal temellendirme ile mühendislik uygulaması arasında sistematik bir geçiş kuracak biçimde yapılandırılmıştır. Öncelikle kavramsal ve felsefi altyapı tanımlanmaktadır. Ardından bu çerçeve matematiksel gösterimler, mimari diyagramlar ve ölçülebilir değerlendirme metrikleriyle somutlaştırılmaktadır. Özellikle ontolojik tutarlılık, epistemik kalibrasyon ve bağlamsal sadakat gibi genişletilmiş performans ölçütleri, klasik doğruluk merkezli değerlendirme anlayışına alternatif olarak sunulmaktadır. Kitap, disiplinler arası bir yaklaşım benimseyerek yapay zeka tasarımını hem teknik hem de normatif bir problem alanı olarak konumlandırmaktadır.

Bu eserimiz mühendis, araştırmacı ve felsefe ile teknolojinin kesişiminde düşünen tüm okurlar için yazılmıştır. Matematiksel formülasyonlardan mimari şablonlara, etik değer fonksiyonlarından ontolojik spesifikasyonlara kadar geniş bir çerçeve sunar. Aynı zamanda her bölümde yer alan “Sivri Sorular” ile okuru yalnızca bilgiye değil düşünmeye de davet etmektedir.

Terim Karşılıkları

accountability › hesap verebilirlik

accuracy › doğruluk

alignment layer › uyum katmanı

alignment score › değer uyum skoru

architecture › mimari

artificial intelligence › yapay zeka
artificial sharp intelligence › yapay sivri zeka

axiology › değer kuramı

belief state › inanç durumu

bias › önyargı

bias mitigation › önyargı azaltma

bias-variance tradeoff › sapma-varyans dengesi

calibration error › kalibrasyon hatası

causal model › nedensel model

class › sınıf

cognitive architecture › bilişsel mimari

computational ontology › hesaplamalı ontoloji

concept drift › kavram kayması

confidence score › güven skoru

confusion matrix › karmaşıklık matrisi

constraint › kısıt

context window › bağlam penceresi

contextual fidelity › bağlamsal sadakat

context-weighted ınference › bağlam ağırlıklı çıkarım

control mechanism › denetim mekanizması

convergence › yakınsama

counterfactual reasoning › karşı-olgusal akıl yürütme

cross-attention › çapraz dikkat

decision abstention › karar askıya alma

decision boundary › karar sınırı

embedding space › katıştırma uzayı

entity › varlık

epistemic agency › epistemik özneleşme

epistemic calibration › epistemik kalibrasyon

epistemic pause › epistemik duraksama

epistemic reliability › epistemik güvenilirlik

epistemic risk › epistemik risk

epistemology › bilgi kuramı

ethical › etik

evidence › kanıt

explainability › açıklanabilirlik

F1 score › F1 skoru

fairness › adaletlilik / hakkaniyet

feedback loop › geri besleme döngüsü

feedforward network › ileri beslemeli ağ

fine-tuning › ince ayar

generalization › genelleme yeteneği

governance layer › yönetişim katmanı

gradient descent › gradyan inişi

hallucination › yanılsamalı üretim

harm minimization › zarar azaltma

human-in-the-loop › insan denetimli süreç

hybrid model › hibrit model

hyperparameter › üst parametre

image classification › görüntü sınıflandırma
object detection › nesne bulma
attention mechanism › dikkat mekanizması

inference › sonuç çıkarımı
prediction › öngörü
classification › sınıflandırma
clustering › kümeleme

inference engine › çıkarım motoru

instance › örnek / tekil varlık

interpretability › yorumlanabilirlik

justification › gerekçelendirme

knowledge graph › bilgi grafı

large language model (llm) › büyük dil modeli

layer › katman

machine learning › makine öğrenmesi

deep learning › derin öğrenme

supervised learning › gözetimli öğrenme

unsupervised learning › gözetimsiz öğrenme

reinforcement learning › pekiştirmeli öğrenme

neural network › yapay sinir ağı

artificial neuron › yapay sinir hücresi

hidden layer › ara/gizli katman

weight › bağlantı ağırlığı

bias › sapma terimi

activation function › etkinleştirme fonksiyonu

epoch › eğitim turu

learning rate › öğrenme hızı

loss function › hata fonksiyonu

backpropagation › geriye yayılım

meta-awareness › üst-farkındalık

meta-evaluation › üst değerlendirme

meta-layer › üst katman

meta-reasoning › üst-akıl yürütme

modular design › modüler tasarım

moral constraint › ahlaki kısıt

multimodal model › çok modlu model

multi-objective optimization › çok amaçlı eniyileme

normative › normatif / kural koyucu

normative constraint › normatif kısıt

normative filter › normatif filtre

ontological commitment › ontolojik taahhüt

ontological consistency › ontolojik tutarlılık

ontology › ontoloji / varlık kuramı

optimizer › eniyileyici

orchestration › süreç eşgüdümü

overconfidence › aşırı güven

overfitting › aşırı uyum

philosophical integration layer › felsefi entegrasyon katmanı

positional encoding › konumsal kodlama

posterior › sonsal olasılık

precision › kesinlik

pretraining › ön eğitim

prior › önsel olasılık

prompt engineering › istem mühendisliği

property › özellik

provenance › kaynak kökeni

q-learning › q-öğrenme

reward › ödül

policy › davranış politikası

environment › ortam

recall › duyarlılık

referential ıntegrity › gönderim bütünlüğü

reflective loop › yansıtıcı döngü

reflexive layer › yansıtıcı katman

regularization › düzenlileştirme

relation › ilişki

reliability › güvenilirlik

representation › temsil

retrieval-augmented generation › getirim destekli üretim

robustness › dayanıklılık

self-attention › öz-dikkat

self-regularization › öz-düzenleme

semantic compression › anlamsal sıkıştırma

semantic graph › anlamsal grafik

semantic network › anlamsal ağ

state space › durum uzayı

stochastic gradient descent › stokastik gradyan inişi

stress testing › zorlayıcı test

symbol grounding › sembol temellendirme

taxonomy › sınıflandırma yapısı

temperature › rastgelelik katsayısı

tokenization › simgeleştirme

top-k sampling › üst-k örnekleme

top-p sampling › çekirdek örnekleme

training data › eğitim verisi

label › sınıf etiketi

data augmentation › veri zenginleştirme

transformer › dönüştürücü mimari

transparency › şeffaflık

uncertainty › belirsizlik

underfitting › yetersiz uyum

under-specification › yetersiz belirlenim

value alignment › değer uyumu

value function › değer fonksiyonu

value-sensitive design › değer duyarlı tasarım

value-weighted output › değer ağırlıklı çıktı

world model › dünya modeli