Düşünen Makineler: Yapay Zekânın Doğası Üzerine Felsefi Düşünceler / Thinking Machines: Philosophical Reflections on the Nature of Artificial Intelligence
Öz
Bu makale, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu yalnızca teknik bir yeterlilik meselesi olarak değil, düşüncenin mahiyetine, zihnin yapısına ve bilincin imkânına dair temel bir felsefi soruşturma olarak ele alır. Yapay zekâ, insan benzeri düşünme ve davranma kalıplarıyla ilişkilendirilerek dört temel paradigma çerçevesinde - insan gibi düşünen, insan gibi davranan, rasyonel düşünen ve rasyonel davranan sistemler - incelenir. Bu çerçeve, zihinsel etkinliğin salt hesaplamalı süreçler ve dışsal işlevlerle açıklanıp açıklanamayacağı ya da anlam, niyet ve bilinç gibi içkin fenomenleri zorunlu olarak içerip içermediği sorusunu gündeme taşır. Turing’in taklit oyunu ve Searle’ün Çin Odası düşünce deneyi, sentaktik işlem ile semantik kavrayış arasındaki farkı görünür kılarak, yapay sistemlerin gerçekten “anlayıp anlamadığı”na dair felsefi ayrımı temellendirir. Günümüzde doğal dil işleme, makine öğrenimi ve görsel algı gibi alanlarda kaydedilen ilerlemeler, yapay zekânın işlevsel gücünü önemli ölçüde artırmıştır. Ancak bu gelişmelerin, bilinçli deneyim, özne oluş ve anlam üretme yetisiyle örtüşüp örtüşmediği hâlâ açık bir sorudur. Güçlü yapay zekâ savunuları, zihinsel süreçlerin algoritmik olarak yeniden üretilebileceğini kabul eder. Buna karşılık eleştirel yaklaşımlar, zihni yalnızca işleyen bir mekanizma olarak değil, bedensel, ilişkisel ve fenomenolojik bir bütünlük içinde değerlendirir. Bu çalışma, yapay zekâyı teknik bir araç olarak değil, düşünceyi, anlamı ve bilinci yeniden düşünmeye çağıran felsefi bir meydan okuma olarak görmektedir. Düşünce, hesaplamaya indirgenemeyen, varoluşsal derinliği olan bir fenomendir. Bu bağlamda yapay zekâ sorusu, özünde insanın ne olduğu sorusuna yönelmiş çağdaş bir felsefi ifadedir.
Anahtar Kelimeler
Yapay Zeka Zihin Bilinç Güçlü ve Zayıf Yapay Zeka Turing Testi Çin Odası Hesaplama Simülasyon Anlam ve Niyetlilik
Kaynakça
- Aristotle. (1965). Aristotle’s Prior and Posterior Analytics: A Revised text with Introduction and Commentary (W. D. Ross, Ed.). Oxford: The Clarendon Press.
- Barr, A. & Feigenbaum, E. (1981). The Handbook of Artificial Intelligence, California: William Kaufmann, Inc.
- Butz, Martin V. (2021). “Towards Strong AI”. KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 35, No. 1. DOI: 10.1007/s13218-021-00705-x. Springer. PISSN: 1610-1987. pp. 91-101.
- Charniak, Eugene & McDermott, Drew. (1985). Introduction to Artificial Intelligence, Canada: Addission Wesley Publishing Company.
- Ertel, W. (2017). Introduction to Artificial Intelligence (2nd. ed.). Switzerland: Springer International PublishingAG.
- Ferrucci, David A. & et al. (2010). “Building Watson: An Overview of the DeepQA Project”, AI Magazine, 0738-4602, 31(3), 59–79, the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI).
- Haugeland, J. (1985). Artificial Intelligence: The Very Idea. Cambridge: MIT Press.
- Hilbert, D., & Ackermann, W. (1949). Grundzüge der theoretischen Logik (4. Aufl.). Berlin: Springer.
- Hilbert, D., & Ackermann, W. (1950). Principles of Mathematical Logic (Trans. L. M. Hammond, G. G. Leckie, & F. Steinhardt,). New York: Chelsea Publishing Company.
- Hildt, Elisabeth. (2019). “Artificial intelligence: Does consciousness matter?” Frontiers in Psychology, 10, 1535. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01535
- Kappeler, P. M., Fichtel, C., & van Schaik, C. P. (2019). “There ought to be roots: Evolutionary precursors of social norms and conventions in non-human primates”. In N. Roughley & K. Bayertz (Eds.), The Normative Animal? The Anthropological Significance of Social, Moral and Linguistic Norms (pp. 65–82). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780190846466.003.0003
- Kurzweil, R. (1990). The Age of Intelligent Machines. Cambridge, MA: MIT Press.
- Luger, G. F., & Stubblefield, W. A. (2009). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (6th ed.). Boston, MA: Addison-Wesley.
- McBrearty, S., & Brooks, A. S. (2000). “The Revolution that wasn’t: A new Interpretation of the Origin of Modern Human Behavior”. Journal of Human Evolution, 39 (5), 453–563.
- McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A Proposal for The Dartmouth Summer Research Project on Artificial İntelligence. Hanover, NH: Dartmouth College.
- Newell, A., & Simon, H. A. (1958). Heuristic problem solving: The next advance in operations research. Operations Research, 6(1), 1–10.
- Newell, A., & Simon, H. A. (1997). “Computer Science as Empirical Science: Symbols and Search”. In J. Haugeland (Ed.), Mind Design: Philosophy, Psychology, and Artificial İntelligence (pp. 81–111). MIT Press.
- Rich, E., Knight, K., & Nair, S. B. (2009). Artificial intelligence. New Delhi, India: Tata McGraw-Hill Education.
- Russell, S. J., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.). New Jersey: Pearson Education.
- Searle, J. R. (1980). “Minds, brains, and programs”. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457.
- Searle, J. R. (2003). Minds, Brains, and Science (13th printing). Harvard University Press.
- Sterelny, K. (2018). “Sceptical Reflections on Human Nature”. In E. Hannon & T. Lewens (Eds.), Why We Disagree About Human Nature (pp. 108-126). Oxford University Press.
- Turing, A. M. (1950). “Computing Machinery and Intelligence”. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
- Winston, P. H. (1993). Artificial intelligence (3rd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Company.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Yapay Zekâ Felsefesi, Zihin Felsefesi |
| Bölüm | Research Article |
| Yazarlar | |
| Erken Görünüm Tarihi | 29 Haziran 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | |
| Gönderilme Tarihi | 23 Mart 2025 |
| Kabul Tarihi | 7 Mayıs 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Sayı: 44 |
