
English: 
Artificial intelligence term was first used by Professor John McCarthy at the Dartmouth Conference in 1956.
In the following years, many studies were carried out to develop artificial intelligence in various fields.
The computer named Deep Blue, developed by
IBM, defeated world chess champion Garry Kasparov
in 1997 and this was one of the important events that changed people's view of artificial intelligence.
In 2011, IBM's artificial intelligence computer
which was again developed by IBM, beat its
rivals in a television contest called "I Know".
It was the signal that artificial intelligence can also beat people in non-mathematical fields.
When Google Deepmind defeated the world go
champion in 2016, it was seen that artificial
intelligence could be successful in more complex
games than chess.
What comes to your mind when it comes to artificial intelligence?
Artificial Intelligence, which are systems
or machines that imitate human intelligence
to perform tasks and that can improve themselves
recursively with the information they gather,
has undergone many different processes of
change and development in theory and practice
since its first appearance.

Turkish: 
Yapay zekâ terimini ilk defa 1956’daki Dartmouth Konferansı’nda Prof. John McCarthy kullandı.
Sonraki yıllarda çeşitli alanlarda yapay zekâ geliştirilmesi için birçok çalışma yapıldı.
IBM’in geliştirdiği Deep Blue adlı bilgisayarın
1997’de dünya satranç şampiyonu Garry
Kasparov’u yenmesi insanların yapay zekâya
bakışını değiştiren önemli olaylardan
biri oldu. 2011’de yine IBM’in geliştirdiği
Watson adlı yapay zekâ bilgisayarının
Ben Bilirim adlı bir televizyon yarışmasında
rakiplerini yenmesi yapay zekânın matematiksel
olmayan alanlarda da insanları yenebileceğinin
sinyaliydi.
2016’daysa Google Deepmind dünya go şampiyonunu
yenince yapay zekânın satrançtan daha karmaşık
oyunlarda da başarılı olabileceği görüldü.
Peki, yapay zeka denilince sizde neler çağrıştırıyor?
Görevleri yerine getirmek için insan zekasını
taklit eden ve topladıkları bilgilerle yinelemeli
olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler
veya makineler olan Yapay Zekâlar, ortaya
ilk çıkışından bu yana teorik ve pratik açıdan birçok farklı değişim ve gelişim sürecinden geçmiştir.

English: 
In the historical process, Artificial Intelligence
is divided into many sub-fields.
Fields such as Swarm Intelligence or Cybernetics
are very popular in research studies, but
Machine Learning area which focuses on building
learning systems or machines, is the backbone
of the Artificial Intelligence literature.
Here, we can say that especially Machine Learning
based systems have a more critical value due
to the development and change of Artificial Intelligence.
Machine learning refers to computer science
techniques used to give machines the ability
to learn without the need for explicit programming.
There are many machine learning algorithms
such as reinforced learning, genetic algorithms,
rule-based learning, learning classification
systems, decision trees, deep learning.
By using these algorithms, it is tried to
find meaningful patterns in the data sets,
the patterns found are applied to the new
data and the result is obtained.
Artificial intelligence also benefits from
techniques such as statistical techniques,
traditional search, symbolic inference and
logical inference, besides machine learning.

Turkish: 
Tarihsel süreçte Yapay Zekâ kendi içerisinde
birçok alt alana ayrılmıştır.
Sürü Zekâsı veya Sibernetik gibi alanlar araştırma çalışmalarında
büyük rağbet görmekle beraber, öğrenen sistemler veya makineler
oluşturulmasına odaklanan Makine Öğrenmesi alanı da,
Yapay Zekâ literatürünün bel kemiğini oluşturmaktadır.
Özellikle Makine Öğrenmesi tabanlı
sistemlerin, gelişen ve değişen Yapay Zekâ’nın
elde edilebilmesi nedeniyle daha kritik bir
değere sahip olduğunu söyleyebiliriz.
Makine öğrenmesi açıkça programlamaya
gerek duymaksızın makinelere öğrenme yetisi
kazandırmak için kullanılan bilgisayar
bilimi tekniklerini ifade eder.
Takviyeli öğrenme, genetik algoritmalar,
kural tabanlı öğrenim, öğrenim sınıflandırma
sistemleri, karar ağaçları, derin öğrenme
gibi çok sayıda makine öğrenme algoritması vardır.
Bu algoritmalar kullanılarak veri setlerinde
anlamlı desenler bulunmaya çalışılır,
bulunan desenler yeni verilere uygulanarak
sonuç elde edilir.
Yapay zekâ ayrıca makine öğrenmesi dışında
istatistiksel teknikler, geleneksel arama,
sembolik çıkarım, mantıksal çıkarım
gibi tekniklerden de faydalanır.

Turkish: 
Yapay Zeka Modern anlamda Alan Turing'in II.
Dünya Savaşı sırasında Nazi Almanyası
tarafından gizli mesajların şifrelenmesi
amacı ile kullanılan makine Enigma'yı çözmek
için geliştirdiği Bombe isimli makine ile
ilk adımlarını atarak, elektronik, bilgisayar
ve yazılım teknolojisi gibi farklı unsurların
gelişimiyle ve bazı kavramların sayısal
ortamda etkin modellemesiyle günümüz zeki
sistemler aşamasına ulaşmıştır.
Yine Alan Turing 1950’lerin başında bir
yazılımın yapay zekâ olup olmadığını
belirlemek amacıyla taklit oyunu adında
bir test tasarlamıştır.
Sonraları Turing testi olarak anılacak bu
teste göre bir sorgulayıcı, bir gönüllü
ve yapay zekâ üç ayrı odaya yerleştirilir.
Sorgulayıcı odalardakilerle mesajlaşarak
iletişime geçmektedir.
Eğer sorgulayıcı sorduğu sorulara aldığı
cevaplara göre hangi odada yapay zekâ olduğunu
belirli bir süre içinde anlayamazsa, yapay
zekâ Turing testini geçmiş demektir.
Alan bu sürenin 5 dakika olmasını önermiş
ve yapay zekânın; yargılayıcıların %30’unu
insan olduğuna ikna etmesinin yeterli olacağını
belirtmişti.

English: 
Alan Turing developed a machine called Bombe
to solve Enigma which was the machine used
by Nazi Germany to encrypt secret messages
during the Second World War and with this
Artificial Intelligence has taken its first steps in the modern sense.With the development
of different elements such as electronics,
computer and software technology and effective
modeling of some concepts in digital environment,
it has reached the stage of intelligent systems today.
Again, Alan Turing designed a test called
imitation game in the early 1950s to determine
whether a software is artificial intelligence or not.
According to this test, which will be called
the Turing test later, an interrogator, a
volunteer and artificial intelligence are
placed in three separate rooms.
The interrogator communicates with the people
in the rooms by messaging.
If the interrogator cannot understand in which
room there is artificial intelligence according
to the answers he received, then it means
that artificial intelligence has passed the Turing test.
Alan suggested that this time should be 5
minutes and if AI convinced 30% of the AI
judges that it is human then it would be enough.

Turkish: 
Bu test yıllarca geçilemedi, ta ki 2014
yılındaki Londra'daki Turing test yarışmasında
Vladimir Veselov ve Eugene Demchenko'nun geliştirdiği
13 yaşındaki bir çocuğu taklit eden Eugene Goostman
isimli yapay zekanın Royal Society
uzmanlarının % 33’ünü ikna edene kadar.
Bir diğer yapay zeka ABD’deki Rutgers Üniversitesi
ve Charleston Koleji ile Facebook’un Yapay
Zekâ Laboratuvarı’nın ortaklaşa geliştirdiği
sistem generative adversarial network (GAN)
türü bir sinir ağı.
Bu sistemde iki sinir ağı gitgide daha iyi
sonuçlar elde etmek amacıyla birbirine karşı çalışıyor.
Biri çözüm üretirken diğeri onu yargılıyor.
Sonuçta algoritma istenen sonuç elde edilene
kadar döngüsel olarak çalışıyor.
Geliştirilen sanatsal yapay zekâ sisteminde
üretici ağ görüntüleri oluşturuyor.
Yapay zekâ sistemi nihai görüntüleri ürettikten
sonra, hem bu görüntüleri hem de insanlar
tarafından yapılmış tabloları yapay zekâ
sistemi tarafından mı yoksa insanlar tarafından
mı yapıldığını bilmeyen kişilerin çevrimiçi
bir anket yoluyla değerlendirmesi sağlandı.
Şaşırtıcı biçimde yapay zekâ sisteminin
ürettiği görüntüler insanlar tarafından

English: 
This test has not been passed by anyone for
years until at London Turing test competition
in 2014, the artificial intelligence named Eugene Goostman, which imitates a 13-year-old boy
developed by Vladimir Veselov and Eugene Demchenko, convinced 33% of the Royal Society experts.
Another artificial intelligence is a system
generative adversarial network (GAN) type
neural network developed jointly by Rutgers
University and Charleston College in the US
and Facebook's Artificial Intelligence Laboratory.
In this system, two neural networks are working
against each other in order to get better results.
One is producing a solution while the other
is judging it.
As a result, the algorithm runs cyclically
until the desired result is achieved.
In the developed artistic artificial intelligence
system, manufacturer network images are created.
After the AI system produces the final images,
people who do not know whether these images
and paintings made by people are made by artificial
intelligence system or by people were assessed
through an online questionnaire.
Surprisingly, the images produced by the artificial
intelligence system scored slightly higher

Turkish: 
üretilen tablolardan biraz daha yüksek puan aldı.
Bu örneklerin dışında Yapay
zeka yaşamımıza dokunan birçok alanda
içimizde diyebiliriz;
-Sağlık alanında yapay zekalar insanların
hastalıklarını tespit ediyor, akıllı
ev cihazlarında hayatları kolaylaştırıyor,
güvenlik sağlayıp geliştiriyor, tarımda
ise maliyetleri düşürüp doğayı koruyorlar..
-Amazon'un Go adını verdiği şuan için
Seattle, Chicago, San Francisco ve New York
City gibi şehirlerde bulunan fiziksel dükkânlarda
kasiyer kullanmadan al ve çık türü bir
alışverişe olanak sağlamaya çalışıyor.
Müşteri dükkana cep telefonundaki Amazon
qr kodunu okutarak giriyor, dükkan içerisinde
yapay zekâ tarafından izlenerek ve raftan
hangi ürünleri aldığı takip edilerek
müşterinin ödemesi gereken tutar daha önce
oluşturduğu Amazon hesabından otomatik
olarak düşülüyor.
-Gradescope ise öğretmenlerin öğrencilere
verdikleri ödevleri değerlendirmesine yardımcı
olacak bir araç geliştirmiş.
Öğrenciler yaptıkları ödevleri gradescope.com’a
yüklüyor, öğretmenler de cevap kağıtlarını
inceleyerek her soruyu değerlendiriyor.

English: 
than the paintings produced by humans.
In fact, apart from these extreme examples,
we can say that artificial intelligence is
in us in many areas that touch our lives.
- In the health field, artificial intelligence
detects people's diseases, makes life easier
in smart home devices, provides security and
improves it and in agriculture, they reduce
costs and protect nature.
- In physical shops that Amazon calls Go which
are currenty located in cities like Seattle,
Chicago, San Francisco and New York City,
it is aimed to allow shopping in a buy and
go type without using a cashier.
The customer enters the shop by scanning the
Amazon qr code on their mobile phone, by tracking
artificial intelligence in the shop and by
keeping track of which products he bought
from the shelf, the amount to be paid by the
customer is automatically deducted from the
previously created Amazon account.
-Gradescope has developed a tool to help teachers
to evaluate homework assignments to students.
The students upload their homework to gradescope.com
and the teachers examine the answer sheets
and evaluate each question.

English: 
Artificial intelligence does not directly evaluate the answers, but gives some suggestions to teachers.
For example, if the teacher gave a student
a full score in a question, Artificial intelligence
suggests that other students who give similar answers to the same question should also give full marks.
Thus, teachers' work becomes easier.
In addition, it is analyzed in which questions
the students make the most mistakes and what
kinds of mistakes are made and results are
presented to teachers.
Artificial intelligence was also used in reading
the distinctive handwriting and understanding
the answers given by the students.
The system has been used to evaluate homework
in over 500 schools to date.
- And robot technical person was brought to
the head of Wingate Finchley which is one
of the England teams.
It also had a draw in the first match.
Besides the advantages of artificial intelligence,
because of the problematic of various values
and being superior to human, it raises some
concerns such as ethical values, the problem
of super intelligence, machines produced by
machines, concerns about education data, copyright
concerns and moral dilemmas.

Turkish: 
Yapay zekâ cevapları doğrudan değerlendirmiyor,
ancak öğretmenlere önerilerde bulunuyor.
Örneğin öğretmen bir öğrencinin bir
soruda verdiği cevaba tam puan vermişse,
yapay zekâ aynı soruya benzer cevap vermiş başka öğrencilere de tam puan vermesini öneriyor.
Böylece öğretmenlerin işi kolaylaşmış oluyor.
Ayrıca öğrencilerin en çok hangi sorularda
yanlış yaptığı ve hangi tür yanlışların
yapıldığı da analiz edilerek sonuçlar
öğretmenlere sunuluyor.
Ayrıcı el yazısının okunması, öğrencilerin
verdiği cevapların anlaşılması konusunda da
yapay zekâdan faydalanılmış.
Sistem bugüne kadar 500’ün üzerinde okulda
ödev değerlendirmek için kullanılmış.
-Ve İngiltere takımlarından Wingate Finchley
takımının başına robot teknik insan getirildi.
Hatta ilk mücadelesinde de berabere kaldı.
Yapay zeka avantajlarının yanında çeşitli
değerler ve insandan üstün olması sorunsalı,
bazı endişeleri gün yüzüne çıkarıyor;
etik değerler, süper zeka sorunu, makinelerin
ürettiği makineler, eğitim verisi hakkında
endişeler, telif haklarına yönelik endişeler
ve ahlaki ikilemler.

English: 
One of the moral dilemmas is self-working
car accidents which are widely discussed in
the scientific literature.
The problem here is how artificial intelligence
will decide in fatal accidents involving a
large number of people.
- In an inevitable accident, how will the
car will decide which people should be saved
or which ones will die?
Should it check their age or if they are sick or not?
-How accurate is human conscience and moral values to design such an artificial intelligence for everyone?
-How will a self-learning AI system develop
a trend towards these moral dilemmas?
While our organic intelligence is considering
the answers to these question, let's go back
to Norman's childhood, I think that if Norman had a movie character, he would have played an assassin.
Three scientists working at MIT, Pınar Yanardağ,
Manuel Cebrian and Iyad Rahwan fed the artificial
intelligence they developed with quite distorted
and dark data from one of Reddit's subtitles.
They then subjected artificial intelligence,
Norman, to the Rorschach test and asked to

Turkish: 
Ahlaki ikilemlerden Bilimsel literatürde
yoğunlukla tartışılan kendi kendine çalışan
otomobil kazalarıdır.
Buradaki problem çok sayıda insanın dahil
olduğu ölümcül kazalarda yapay zekanın
nasıl karar vereceğidir.
-Ölümcül olması kaçınılmaz bir kazada
otomobil hangi insanların hayatını kurtarması
gerektiğini, hangilerinin öleceğine nasıl
karar verecek?
İnsanların yaşlarına, hasta olup olmadıklarına
mı bakmalıdır?
-Böyle bir yapay zekayı tasarlayacak insan
vicdanı ve ahlaki değerler, acaba herkes
için ne kadar doğrudur?
-Kendi kendine öğrenen bir yapay zeka sistemi,
bu ahlaki ikilemlere nasıl eğilim geliştirecek?
Bu soruların yanıtlarını organik zekamız
düşüne dursun gelin Norman'ın çocukluğuna
inelim, öyle sanıyorum ki Norman film karekteri
olsaydı bir suikastciyi canlandırırdı.
MIT’de çalışan üç bilim insanı, Pınar
Yanardağ, Manuel Cebrian ve Iyad Rahwan,
geliştirdikleri yapay zekaya Reddit’in
alt başlıklarından birindeki oldukça çarpık
ve karanlık verilerle beslediler.

Turkish: 
Sonrasında yapay zekayı, yani Norman’ı,
Rorschach testine tabi tuttular ve çeşitli
imajlarla besleyerek, onları yorumlamasını
ve açıklamasını istediler.
Bilim insanlarının sorduğu sorulara karşı
aldığı cevaplar son derece ürkütücüydü.
Örneğin bir vazoyu standart bir yapay zeka
daha olumlu ve pozitif cümlelerle süsleyerek
mesela içinde çok güzel kokan çiçekler
dolu bir vazo gibi betimlerken Norman bu soruyu
silahla vurulan bir adam olarak tasvir etti.
Benzer şekilde standart yapay zekaların
rengarenk uçan şemsiye olarak betimledikleri
görseli çığlık atan eşinin önünde
vurularak ölen bir adam olarak tasvir etmesi
Norman'ın başta empati olmak üzere birçok
duygu hissiyatının tamamen zedelendiği
ve depresif düşüncelere büründüğü anlaşıldı.
Bu son derece rahatsız edici çalışma,
makine öğreniminde algoritmaya sunulan ve
elde edilen sonucu nasıl etkilediğine dair
güzel bir örnek vermesi amacıyla önemliydi.
Çünkü gelecekte yapay zekanın insanlarla
birebir iletişime geçebileceğini düşünürsek
son derece kötü niyetli, taraflı, adaletsiz
ve ırkçılık başta olmak üzere toplum

English: 
interpret and explain them after feeding him
with various images.
The answers received by the scientists against
the questions they asked were extremely frightening.
For example, while a standard artificial intelligence
depicting it as a vase filled with flowers
that smell very nice by decorating the vase
with more positive sentences, Norman portrays
this question as a gun-shot man.
Similarly, the visual that standard artificial
intelligence describes as colorful flying
umbrellas, was portrayed as a man who died
in front of his screaming wife by Norman and
therefore it was understood that Norman's
many emotional feelings, especially empathy
were completely damaged and he had depressed thoughts.
This is extremely disturbing study was important
in order to give a good example of how it
affects the results obtained and presented
to the algorithm in machine learning.
This situation can cause serious problems.
Because if we think that artificial intelligence
can communicate directly with people in the
future, it can seriously threaten the safety
of people with many malevolent, biased, unjust

English: 
and racial negativities.
What do you think; Do you think that artificial
intelligence-oriented dystopic worlds on the
background of movies such as Matrix, Terminator,
Edge of Tomorrow are really possible?
Elon Musk who created companies such as Spacex
and Tesla, is really pessimistic, he emphasizes
that artificial intelligence poses a threat
to the future of humanity at every opportunity.
Facebook founder Mark Zuckerberg stated that
he is optimistic in this regard and he does
not understand those who make up the apocalyptic scenario.
Famous physicist Stephen Hawking, on the other
hand, thinks that artificial intelligence
can be sustainable and even reformat itself.
He said '' People limited to an extremely
slow biological evolution cannot compete with
this kind of power.''
and expressed his thoughts on this issue.
Various solutions can be found to create an
ethical and safe artificial intelligence.
Necessary studies can be carried out not only
to solve problems, but also to shape artificial
intelligence in terms of what artificial intelligence
is and what it will be.

Turkish: 
düzenine aykırı birçok olumsuzlukla insanların
güvenliğini ciddi boyutlarda tehdit edebilir.
Ne dersiniz; sizce Matrix, Terminatör, Yarının
Sınırında gibi filmlerin arka planındaki
yapay zeka eksenli distopik dünyalar gerçekten
mümkün olabilir mi?
Bu konuda Spacex, Tesla gibi şirketleri oluşturan
Elon Musk oldukça karamsar; her fırsatta
yapay zekanın insanlığın geleceği için
tehdit oluşturduğunu vurgulamaktadır.
Facebook'un kurucusu Mark Zuckerberg (Zakırbörk)
ise bu konuda iyimser olduğunu, kıyamet
senaryosu uyduranları anlamadığını belirtmiştir.
Ünlü fizikçi Stephen (Steven) Hawking ise
Yapay zeka, kendisini geliştirmeyi sürdürebilir
ve hatta kendisini yeniden biçimlendirebilir.
Son derece yavaş bir biyolojik evrimle sınırlı
olan insanlar, bu tür bir güçle yarışamaz"
diyerek bu konudaki düşüncelerini dile getirmişti.
Etik ve güvenli bir yapay zekanın oluşturulabilmesi
için pekala çeşitli çözüm yolları bulanabilir.
Yapay zeka odaklı çalışmaların sadece
problem çözmek amaçlı değil, yapay zekanın
ne olduğu ve ne olacağı yönünde de şekillendirilmesi,
ayrıca yapay zeka sistemlerinin eğitimi

Turkish: 
için kullanılacak verilerin etkin denetlenmesi ve değerlendirilmesi için gerekli çalışmalar yapılabilir.
Tüm bunları sağlayacak olan geleceğin
yapay zeka mühendislerine, eğitim verisi
uzmanlarına ve öğrenme mühendislerine
büyük iş düşeceği şimdiden görünüyor.

English: 
In addition, necessary studies can be carried
out to effectively control and evaluate the
data to be used for education of artificial
intelligence systems.
It seems that there will already be lot of
works to be done by AI engineers, education
data experts and learning engineers who will
provide all this in the future.
