Serhat Oğuz

🌐⚡Yapay zekayı ve genel anlamda teknolojiyi takip ediyor ve öğrendiklerimi düzenli şekilde paylaşmayı hedefliyorum #ai #web3

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

1/5

Yapay zeka saniyeler içinde şiir yazıyor, görüntü inceliyor ve kod üretiyor.

Peki gerçekten “zeki” mi?

Zeka; öğrenme, anlama, akıl yürütme ve uyum sağlama kapasitesidir

Yapay zeka ise bu yeteneklerin bazılarını makinelerle gerçekleştiren teknolojilerin adıdır 🧵

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

ChatGPT çökünce insanlık birkaç dakikalığına “Yine google'a mı kaldık?” gerçeği mi desem 😄 Şaka bir yana bu tür kesintiler çoğunlukla modelden değil sunucu kapasitesi, trafik yönlendirme, oturum açma veya API altyapısı gibi teknik katmanlardan kaynaklanıyor genelde. Ayrıca sorunun herkesi mi yoksa yalnızca belirli kullanıcıları ve özellikleri mi etkilediği, OpenAI’ın resmi durum sayfasından kontrol edilebiliyor. Kısacası yapay zeka dünyayı ele geçirmeden önce yoğun saatlerde ayakta kalma sınavını geçmek zorunda

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

@bpthaber Çekirgeler Balkan rotasında vize kuyruğuna girmiş gibi sunmuşsunuz ama FAO’nun 7 Temmuz 2026 raporunda Türkiye’ye yönelen doğrulanmış bir sürü bilgisi yok. Kıyamet fragmanından önce kaynak paylaşmak da haberciliğe dahil değil mi?😀

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

5/5

Kısacası yapay zeka, insan zekasının dijital kopyası değil; belirli bilişsel görevleri hızla yapan güçlü bir araçtır

Bir doktor hastayı bütüncül ele alır; yapay zeka ise şimdilik sadece görüntüdeki riski işaretleyebilir.

Dolayısıyla bu dönemde yapabileceğimiz en dengeli yaklaşım: İnsan muhakemesi + yapay zekanın hızı olacaktır

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

1/5

Yapay zeka saniyeler içinde şiir yazıyor, görüntü inceliyor ve kod üretiyor.

Peki gerçekten “zeki” mi?

Zeka; öğrenme, anlama, akıl yürütme ve uyum sağlama kapasitesidir

Yapay zeka ise bu yeteneklerin bazılarını makinelerle gerçekleştiren teknolojilerin adıdır 🧵

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

4/5

Temel farklar:

• Kaynak: Biyolojik beyin / veri ve yazılım

• Öğrenme: Yaşantı ve az örnek / çok veri

• Anlam: Bağlam ve sağduyu / verilerden çıkarılan örüntüler

• Esneklik: Genel uyum / sistem sınırları

• Bilinç: İnsanda var / yapay zekada ise var olduğuna dair kanıt yok

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

5/5

Önemli bir ayrım

Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka; ANI–AGI–ASI ile aynı sınıflandırma değildir.

Bunlar yöntemleri veya çıktı türlerini; ANI–AGI–ASI ise zekanın yetenek kapsamını anlatır.

Kısacası, ANI bugün gerçek, AGI hedef, ASI ise ihtimal yani varsayımsal zeka türüdür

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

1/5

Yapay zeka tek bir teknoloji değil, farklı yetenek düzeylerine uzanan bir merdiven

Kısaca yapay zeka makinelerin öğrenme, akıl yürütme, algılama ve karar verme gibi görevleri yerine getirebilmesidir

Yeteneklerine göre üçe ayrılır: ANI - AGI ve ASI 🧵

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

4/5

✨Yapay Süper Zeka (ASI)

Bilim, strateji, yaratıcılık ve problem çözme dahil hemen her alanda en yetenekli insanları aşan varsayımsal zeka türüdür

Bugün gerçek bir örneği yoktur

Büyük fırsatlar kadar güvenlik, kontrol ve güç yoğunlaşması riskleri de taşır.

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

4/5
Haber ve doğrulama için

@TheDecoderEN Yeni modelleri, araştırmaları ve sektör haberlerini hızlı biçimde derleyerek günlük bir yapay zekâ haber akışı sunuyor

@ArtificialAnlys Modelleri zeka, hız, maliyet ve API performansı bakımından bağımsız testlerle karşılaştırıyor

@AIExplainedYT Teknik raporları, benchmark sonuçlarını ve büyük gelişmelerin ne anlama geldiğini anlaşılır biçimde açıklıyor

En sağlıklı yöntem yapay zeka konuları ile ilgili ilk duyuruları resmi hesaplarından, performans iddiasını bağımsız testlerden ve son olarak gelişmenin anlamını ise güçlü analiz ve haber kaynaklarından öğrenmekten geçiyor

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

1/5
Yapay zeka evreninde neredeyse her gün yeni bir model, araç veya araştırma yayımlanıyor

Bu rüzgarın içinde yalnızca haberleri görmek değil, doğru ve güvenilir kaynağa ulaşmak da büyük önem taşıyor

Yapay zekaya giriş niteliğindeki bu listede gelişmeleri yakından takip edebileceğiniz başlıca hesapları bir araya getirdim

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

3/5
Açık model ekosistemi için

@huggingface Açık modelleri, veri setlerini, araştırma makalelerini ve çalışan demoları keşfedebileceğiniz en önemli platformlardan biri

@Alibaba_Qwen Qwen model ailesi, kodlama ajanları, multimodal yapay zekâ ve Çin merkezli açık model gelişmeleri için önemli bir kaynak

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

@bpthaber Küçük bir sayı gibi gelebilir ama 6 Şubat’ı yaşayanlar için her sarsıntı aynı korkuyu yeniden uyandırıyor maalesef. Çok geçmiş olsun umarım geriye sadece kısa bir panik kalmıştır

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

6/6
🌱 DOA’nın sağlayabileceği fayda yalnızca “şişe başına 1 TL” değil

🌊 Ambalajların sokağa, toprağa ve denize karışması azalıyor
🏭 PET, cam ve alüminyum daha temiz biçimde ayrıştırılıyor

♻️ Kullanılmış ambalaj yeniden üretimin hammaddesine dönüşüyor

⚡ Yeni hammadde üretimine kıyasla enerji ve emisyon tasarrufu sağlanabiliyor

📊 Ambalajın toplama ve geri kazanım yolculuğu dijital olarak izlenebiliyor

💸 Vatandaş çevresel katkısının ekonomik karşılığını anında görüyor

Resmi hedef yılda yaklaşık 25 milyar ambalajı geri kazanmak ve ekonomiye yıllık 30 milyar TL katkı sağlamak

Bunlar henüz gerçekleşmiş sonuçlar değil; sistemin ulaşmayı amaçladığı ölçekler

Geri dönüşümün en zor kısmı da insanlara doğru davranışı anlatmak değil, o davranışı kolay hale getirebilmek

DOA’nın kalıcı başarısı da geri dönüşümü zaman içerisinde zihinlere yerleştirmek ve toplumu bilinçlendirebilmek olacak gibi duruyor

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

1/6
♻️ Evde biten su şişesiyle ilişkimiz genellikle üç saniye sürüyor:

Kapağı tak
Çöpe at
Unut

DOA ise bu döngüyü değiştirmeye geldi

Çünkü o şişe yalnızca atık değil, geri verildiğinde cüzdanınıza 1 TL bırakan ve ardından yeniden hammaddeye dönüşebilen ekonomik bir kaynak.

Peki telefon, QR kod, iade makinesi ve geri dönüşüm tesisi aynı zincirde nasıl buluşuyor?

[Serhat Oğuz @serhatoguz00]

5/6
📊 İlk rakamlar, merakın hızla günlük davranışa dönüştüğünü gösteriyor:

İlk gün

↳ 649.244 kayıtlı kullanıcı
↳ 1.547.850 iade edilen ambalaj

İlk 10 gün
↳ 1.992.006 kayıtlı kullanıcı
↳ 18.775.861 iade edilen ambalaj

Ambalaj makinede sayıldıktan sonra iş bitmiyor elbette

Saha operatörleri tarafından toplanıyor, doğrulama ve ayrıştırma süreçlerinden geçiriliyor, ardından yetkili geri kazanım tesislerinde yeniden hammaddeye dönüştürülüyor

Sistemin bundan sonraki gerçek sınavı ise açık:

Makine sayısı, konum doğruluğu ve çalışma sürekliliği arttıkça iade alışkanlığı da kalıcı hâle gelmiş olacak