LLM, prompt, RAG, agent, MCP… Şantiye hayatında kullandığımız AI terimleri

Merhabalar, Dijital Tola'nın bu bölümünde yapay zeka terimlerini şantiye diline çevireceğiz. Bu halum da benim de uzun süredir kafamıza takılan bir şeydi. Her gün yeni bir terim çıkıyor, yeni bir terim çıkıyor ve biz onu şey yapıyoruz, biz derken ben yapıyorum, Malik nasıl yapıyor? Bir yerde kafayı anlamıyorsunuz, 14 yaşında bir çocuğa anlatır gibi anlatıyorum. Onları da şöyle önce 8 yaş, 10 yaş falan dedim, baya çocukça anlatıyor. Ondan sonra 14'ü, 14 uygun, 14'ten böyle ergenlik girişi bir yaşta. 14 yaşında çocuğa göre anlatıyorum ve baya bir kafamda canlanıyor. Sonra dedik ki ya dedik şey yapalım. Bizim gibi muhtemelen bir sürü meslektaşımın sektör içinde insan vardır. Bir de biz sadece bu terimlerin teknik karşılıklarını, teknik anlamlarını vermeyelim. Bunların şantiye karşılığını da verelim. Yani bir şantiye kontekst de yapalım ve bu şekilde gelelim dedik.

Bu dediklerin çok doğru abi. Zaten biliyorsun eğitimlerde de bunlardan bahsediyoruz hep. Bu terminolojide kullanıyoruz ama bu terminoloji ne işler onun hakkında da fikir vermemiz gerekiyor ki bu podcastta ve diğerlerinde de bir fayda üresin. Bu önemli çünkü yapay zeka hayatımıza girdiğinden beri sen de ben de bir hayli terim bombardımanı altındayız. Yeni kavramlar, yeni ifadeler, yeni tanımlar ve daha da gelecek belki de. Çünkü her gün başka bir ilerleme sağlanıyor ve buna bir isim veriliyor. Bu şey gibi. Android'de program güncellemelerinin hepsine böyle güzel isim veriyorlar. Bu ona benziyor. Neyse çok uzatmadan izleyicilerimiz de bekletmeyen abi sen başla o zaman. Peki.

Peki mesela şöyle bir diyalog geldi benim hemen aklıma. Bir yapay zeka toplantısındayız. Buraya red mimarisiyle bir sistem kuralım diyor bir arkadaş. Öbürü de diyor ki bunu agentic workflow'a bağlarız. Sonra konteks window konuşuluyor. Bir kısım başını sallıyor diğer kısmı da diyor ki onlar anladılar mı anlaşılmadı mı o da onlara öyle bakıyor falan. Bu programın sonunda zaten yarım saat 20 dakika bir şey böyle bir yapay zeka terimleri terminolojide bir uzman olmayacaksınız ama en azından bir daha duyduğunuzda evet böyle bir şey konuşulmuştu diyeceksiniz diye düşünüyorum. Evet hayır çünkü ilk kelimeyi siz ver bakalım.

Şimdi bu hani toplantıda herkese anlatıyorlar. Vesna bak bunu soracağım falan diye. Abi çok klasik bir durum. Herkes anladım der. Kimse anlamadım diyemez. Çünkü o hani yürek yoktur kimsenin orada aya kalkması. Ben bunu anlamadım. Çünkü bir diyecek ki ulan anlattık ya işte neyini anlamadın. Neyini anlamadığını da anlatamayacak falan bir sürü kargaşa gürültü.

Ama Haluk, Haluk sözünü böldüm bir daha ama biri anlamadım dediğinde de hepsi beraber anlamadım diyorlar. Sürü psikolojimiz de var bizim.

Şimdi sen anlamadığında diyorsun ki sessizce durayım diyorsun. Nasılsa bir anlayan vardır. Çıkışta birine sorayım diyorsun. Sorduğun kişi de anlamıyor. Oha problem gittikçe büyüyor. Ve anlamadığın şey üzerinden yarın öbür gün sana bir soru geleceğini düşünüyorsun falan. Bir sürü şey kaotik durum. Peki yani bu işin gırgını ve giyini zaten çok yaparız da. Ben ikinciden sonra, Rag'dan sonra... İlk kelimeyle başlayayım. Malum bu LLM yani Large Language Model dediğimiz büyük dil modeli diye bunu zaten anlatıyoruz. Çok büyük miktarda bu metin üzerinde dil ilişkilerini öğrenmiş bir model. Yani metinler üzerinden öğrenerek yapıyor. Peki bunun şantiyedeki karşılığı ne olabilir diye düşündüğümüz zaman işte ne var önümüzde abi? Şartnameler var, işte spekler var, raporlar var, yazışmalar var. Ve bütün bunları bir anda çok hızlı yapan bir asistan gibi düşünebiliriz bu LLM modelini. Yani ama burada şunu iyi ayırt etmek lazım. LLM dediğimiz sistemin bunları görmüş olması bizim projemizi tamamen biliyor anlamına da gelmiyor. Bu ayrım önemli.

Kesinlikle Haluk. Yani şimdi genel bilgiyle şirket bilgisi aynı şey değil. Çok güzel. Fakat sözleşmemizi son revizyonu veya ne bileyim şirketin prosedürlerini iş programını siz apilerle veya MCM ile bağlamadıysanız bunları kendiliğinden bilemez. O zaman yapay zeka erişmediği dosyalardan dolayı sorumlu tutulamaz. Demek ki birinci kelime ve birinci görev biz yapay zekanın sınırlarını kapsamını nasıl PMI bir inşaat projesinin başlangıçta çok önemli, çok iyi sınırlanmalı ve tespit edilmeli diyor. Aynı şekilde biz de yapay zekanın nerelerde, hangi bilgilerimize ulaşacağı konusunda kapsamı iyi belirlemeliyiz.

Evet abi, ikinci kelimeye geçeceğim ama arkadan siyircimiz var onu da söyleyeyim. Bizi dinleyecekler. Çok şeker, çok şeker. Abi şimdi devam ediyorum bu tanımlara, terimlere, ifadelere her ne şekilde adlandıracaksak. Malum prompt bunu zaten biz aylardır konuşuyoruz. Prompt niye önemli? Çünkü görev ve talimatları bu şekilde anlatıyoruz bilgisayara. Yani belki de inşaat diliyle bunu nasıl söyleyebiliriz? İş emri diyebiliriz değil mi buna? Raporu inceledersiniz sahadakilere veya buna bir bakalım demiş gibi bir şey bu prompt konusu. Veya işte ne bileyim son 7 günlük raporlardan gecikme nedenlerini çıkar. Prompta yazarken bunu söylüyoruz. Verisi olduğunu düşünüyoruz. Sağlam bir verisi olduğunu düşünüyoruz. Ve diyoruz ki işte son 7 günlük raporları incele, gecikme sebeplerini ortaya çıkar. İşte programa etkisini bul ve olası bir kaynak ihtiyacını nasıl gideririz bunları ortaya çıkar diye bir prompt yazabiliyoruz. Yani kapsamı ve teslim şekli belli bir görev veriyoruz prompt sayesinde yapay zekaya.

Çok doğru diyorsun. Biz bu dijital çoluğa ilk başladığımızda gerçekten ikimizin de takıntısı Promptu yazabilmek de. Prompt yazabilmek de. Şimdi tabii artık promptu da yapay zeka ile yazdırabiliyoruz ama onu yazdırabilmek için de yine biraz prompt yazdırma bilgisine sahip olmamız lazım. Şöyle bir yanlışlık yanlış anlaşılma olmasın. Yani uzun prompt her şeyi uzun uzun uzun uzun anlatmak iyi bir prompt değil. Böyle bir şey. Buradaki iyi promptu şöyle tanımlayabiliriz. Bağlamı, sınırı ve beklenen çıktığı açıklar. Burası bence çok önemli. Böyle bir tanım yapabiliriz. Aslında biraz düşünürsek yönetim için de aynı şey geçerli değil mi? Belirsiz bir görev, sonuç üretemez. İşte aynı şey. Yani aslında makro boyutta ki yönetim anlayışının mikro yapay zekaya yansımış.

Hayatın gerçeğin oraya yansıması gibi.

Evet, evet.

Senin sevdiğin kelime. Konteksti çok kullandık çünkü gerçekten bağlantıyı kurabilmek çok önemli. Hani biz de kendi kafamızdan birkaç olayı düşündüğümüz zaman ya o orada nerede bağlayabilirim, nasıl eşleşiyor falan diye düşündüğümüz şey aslında bilgisayara yansımış hale gibi. Konteksteki espri şu, bir sorgu yapacaksın ama yapay zekanın elinde hangi bilgiler var o önemli. Yani veri diyoruz ya, toplantıya hangi dosyaları getirdiysen o dosyalar üzerinden konuşabilirsin. Onun dışında bir şeyle konuşamazsın. Bu da ona benziyor. Konteks kavramıyla veya konteks engineering ile ilerlediğin zaman ortada veya elinde olan bilgiler neyse onunla ilerleyebilirsin. Bu şu anlama gelmemesi lazım. Bütün bilgileri yükleyelim, dolduralım, yığın olsun. Bunun içinden kontekste biz çıkarız. Bu pek mümkün değil. Bu şeye benziyor. Senin masanın üstüne yıllar boyunca bir dikiş mektupları yığdın. Üç sene önce gelmiş bir şeyi arıyorsun. Mümkün mü içinden çıkman? Mümkün değil. Bulamazsın. Bu ona bir yer. Ve çok zorlaşabilir. Çok zorlaşabilir. Dolayısıyla kontekste neyi aradığını ve neyi amaçladığını da çok iyi bilmen lazım. Oraya verdiğin... Aksi takdirde böyle karanlıkta kaybolabilirsin ve şimdi senin belki de benim sözümü kesip söyleyeceğin şeyi aklına geliyor çünkü bunu çok konuşuyoruz. Belki de o devirde kaybolabilirsin. O kelimeyi söylemiyorum onu sen en iyisi çok iyi bilirsin abi.

Ben şimdi o kelimeden önce başka bir şeyi söyleyeceğim. Şimdi biz Haluk'la sadece bu programda bir araya gelmiyoruz. Zaten evlerimiz çok yakın böyle gün içinde de kahve içiyoruz bir araya geliyoruz sohbet ediyoruz işte şimdi bir ara dedim bu ilk yapay zeka çıkma prompt prompt prompt ya Haluk diyor işte ben diyor çok iyi bir prompt yaptım o promptu aa sen bana yolla ben burada şöyle prompt yap hep prompt konuştuk böyle bir miktar sonra bir gün Haluk geldi bu kahve toplantıları abi dedi prompt olayı bitti ne oldu konteks çıktı dedi konteks engineering dedi valla anlattı bana o dedim doğru olay artık bağlam üzerinden gidiyor abi çok doğrusun konteks engineering şey yaptık sonra bir gün ben kahve toplantısına geldim ve dedim ki kontekste bitti agent engineering geldi artık bu işi ajanlar yapacak vereceğiz biz bu görevleri bu küçük insanlara insanlar bacağı ya o ajanlar yapacak ondan sonra sevgili dostum Fatih bir gün bana dedi ki abi dedi siz biraz geride kaldınız artık loop engineering var o ne döngü döngü şöyle önemli neden önemli Çünkü az tokunu harcıyorsun, az emek harcıyorsun. Yani sen az emek harcayıp az emekle bir iş emrini verdiğin zaman o da az emekle verilmiş iş emri de daha az çalıştığı için daha az tokunu harcıyor. Abi loop engine. Şimdi ben buraya gelmeden loop'ta, Fatih'in dediği loop'ta kalmıştım. Sabah bunların şeylerini çalışırken peki dedim bundan sonra ne gelecek ya? Bundan sonra ne diyorsun sen? Ben Graph Engineering'i bilmiyordum. Nedir diye hemen sordum. Birden fazla loop'un çalışması. Doğru tabii loop bir tane değil ki. Birkaç loop'u çalıştırdın. Mesela kontekstlerden ajanlara gittik. Loop'lardan da grafa gidiyoruz. Çok güzel falan. Ben tabii durur muyum? Bundan sonra ne olacak dedim. Governance Engineering dedi. Yani dedi yönetim mühendisleri ajanların neyi hangi şartlarla hangi yetkiyle yapmasına izin veriyorsun. Ondan sonra ben yine devam ediyorum. Peki dedim bundan sonra ne var? Bundan sonrası dedi seni çok ilgilendiriyor. Senin için de çok önemli bir kavram. Judgment Engineering. Yani artık karar mühendisliği.

Bu tabii çok şey.

En sonunda dedi buraya buraya. Çünkü tabii kararın kalitesi önemli. Sonuçta karar insan verecek. Baktığımız zaman. Böyle bir sıralamaya gittik diyeyim. Şimdi kelimeyi söyleyeceğim biraz önce benim kelimemi. Hallucination yani Türkçedeki halüsinasyon. O dehlizlerde kaybolma bir deyelim dediğim gibi. Modelin yanlış bilgiyi güvenli bir dille doğruymuş gibi üretmesi. Burası çok önemli yani bakın bilmiyorum demiyor. Normal bir şekilde yanlış demiyor. Bunu söylüyor. Bir ukallıkla söylüyor. Ne bileyim sözleşmede bulunmayan bir bildirim süresini varmış gibi söylüyor. Akıcı cevapla söylüyor. Ve bu çok tehlikeli bir şey. Halüsinasyon çok tehlikeli ve işte zaten yapay zeka şeyleri de bilim alanları, yönetim uzmanları bunlar da diyorlar bu halüsinasyonu yönetebilmemiz kolay değil. Çünkü yapı bunu gerektiriyor. Bu halüsinasyon hep devam edecek. Adaptif şey düşecek, beterikesi veya dozaj düşecek ama halüsinasyon bu yapının içinde hep düşüneceğimiz bir şey abi.

Bu halüsinasyonla ilgili çok şey konuşabiliriz. Çünkü çok belki de yapay zekanın en büyük açığı, eksi yanı ne derseniz deyin ciddi bir anlamda. Problem olmayı da devam ediyor. Bunu kolay kolay engelleyebileceklerinde yakın gelecekte öngörülmüyor. Bu şeye de benziyor. Eğer yapay zeka bunu daha önce konuşmuştuk diye hatırlıyorum. Hani insan beyni tam olarak keşfedilmedi. Bir komuta merkezi olduğu ve duyuların olduğu merkezler ayrı ayrı çalışırken bir komuta merkezi her şeyi sevk ve idare ediyor diye. Antropik de bir araştırma yapıyor ve bu araştırmada... Bu verdiği kararlar hani böyle kara kutu diye konuşuyoruz ya yapay zeka bir şey söylüyor ama nasıl söylediğini bilmiyoruz diye. Bu konuyu aydınlatmak için veya işte explainable AI dediğimiz neyi ne için söylediğini anlatabilecek AI için. Bu konuya birazcık ara verdim onu ilave bilgi olsun diye söylüyorum. Bunu araştırmak üzere bakıyorlar. Böyle değişik karar mekanizmi, karar noktalarının veya değişik bilgi noktalarının ortada bir yerde toplanıp o şekilde ortaya çıktığından şüpheleniyorlar, gözlemliyorlar. Bu şuna benziyor, eğer yapay zeka insan aklını veya insan düşünme sistematini takip edecekse, o zaman insanın en büyük konularından veya şeylerinden, varoluşundan biri ortaya çıkardığı aksaklıklardan bir tanesinde inkar etme ve yalan söyleme. O zaman bu halüsinasyon yani halüsinasyon diye genel isim söylüyoruz ama yalan söyleme olmayan şeyleri ortaya çıkarma bu devam edecek gibi eğer gelişim bu şekilde devam ederse.

Bir de bu Haluk'cığım istemsiz de yapabiliyor. Bu arada şunu da düşünelim insan da bunu yapmıyor. Yani hangi birimiz bir fark bilerek bilmeyerek ya Haluk sen de bilirsin adres sorduğunda şimdi artık bu navigasyonla Ama ya bir kişi bana bilmiyorum demez ve yalan yanlış adreslerle seni mahvederler ya. Yani ya bilmiyorsun bilmiyorum desene yok. Atış anlat uzun uzun da anlatır ona inanıp ya. Yani böyle bir halüsinasyon aslında yani tabii bu biz bu yapay zeka ooo diyoruz ama bunun hocası biziz. Bunu unutmayalım. İnsandan öğrendiğini yapıyor. Bu buğa bağlıktayım.

Kesin. Şimdi konumuza gönderersek tabii halüsinasyonu şöyle söyleyebiliriz. Çok emin konuşan ama aslında bir şey bilmeyen insanlara benziyor. Veya bu yakıştırma, bu benzetme yakışıyor gibi. Ses tonu böyle çok sağlam ama detaylı bir soru karşısında böyle ıkmık veya bir topuklu yotoz oluyor, bir anda yok ortalığa. İşte bu yüzden özellikle inşaat sektörüne veya işte altyapı sektörüne bu tip işleri düşündüğün zaman işte sözleşme, maliyet, iş güvenliği konularında kaynağı... Verilen yapay zekanın vermiş olduğu cevabın kaynağını araştırmak ve bunu anlamak, doğruluğunu test etmek çok önemli. Ve kaçınılmaz bir gereksinim olarak duruyor.

Kesinlikle. Şimdi bir yanlış anlaşılma var. Onu da küçük bir altın çizmiştim. İşte yapay zeka şirket verimizi zaten biliyor. Yok böyle bir şey. Hayır biliyor. Hangi veriye erişeceğini, o verinin güncelliğini ve kimlerin hangi sonuçları görebileceğini şirketin bilinçli bir şekilde tasarlaması lazım.

Kesinlikle.

İşte bu da biraz renk mimarisinin içine giriyor. Kesinlikle. Yani o yapıyı tasarlamak, o mimariyi belirlemek çok önemli.

Tabii bu şöyle değerlendirmek lazım bunu. Yine mühendislik çalışmaları altında. Geçen ay diyelim ki bir revizyon yaptın tasarımlarda ve bunun devre dışı kalması gerekiyordu. Ama bu bir şekilde ortalıkta duruyor ve sanki bugün hala da... Geçerliymiş gibi de duruyor. Şimdi yapay zekanın önünde iki tane dosya var. İkisi de birbirine, ikisi de geçerli gibi ama birbirinden farklılıkları var. Şimdi bu bilgi karmaşası ve kargaşası yaratıyor. Dijital sistemlerde eski revizyon eski revizyon gibi duruyor ama üzerine böyle yapay zeka gibi günlük kullanımda başka bir şeyler katınca bir şeyler kendiliğinden düzelmiyor. Dolayısıyla burada burada kontrolü kesinlikle elinden bırakmamak lazım diye düşünüyorum.

Şimdi açılışta bahsettiğimiz o REC mimarisine girelim. Retrieval Augmented Generation. Yani kaynak destekli yapay zeka üretimi. Hangi kaynakları kullanacağımız. Şimdi mantığı şu, model cevap vermeden önce sizin gerçek dokümanlarınızda arama yapıyor. Ilgili parçaları buluyor ve cevabını bunlara dayandırıyor. Yani uçup kaçıp dışarıdan bir yere gitmiyor. Yani diyelim işte 7000 sayfalık bir sözleşme şartnameye ekler ve yazışma içinde gecikme bildirimi kaç gün içinde yapılmalı sorusunun dayanağını bu veri üzerinden arıyor. Bütün olay bu red mimarisini doğru kurgulamakta. Mesela firmanız için yapay zeka danışmanlığı almayı düşündüğünüzde ya da bu konuda işi bilen bir arkadaşı düşündüğünüzde ilk sormanız gereken konu sistemi REC mimarisiyle nasıl kuruyorsun bize bir anlat bakalım. O sistemin nasıl kurduğunu bize anlat.

Mülakatlı bir numara soruyor. Zaten ilk soru bu olması lazım değil mi?

Evet. REC mimarisinin nasıl kurduğunu, ajanları nasıl çalıştığını, herkes ajan yazıyor. Ajan yazmak, prompt yazmak, konteks engineering hepsi yapılabilir bir şey. Konuşturabilmek ve hangi veriler üzerinden o konuşmayı yapabilmesini sağlamak.

Tabii bu dediğinden ben de devam edeyim. Şimdi reg modeli modeli yeniden elpek gibi değil. Yani aslında ihtiyaç duyulan insanlara doğru arşiv açmak gibi bir şey. Şimdi tabii de burada embedded terimi geliyor. Yani iliştirme diye bir terim geliyor. Ona da şu cevabı vermek gerekiyor. De anlam yakınlığına göre de eşleyebilmek veya tasdif edebilmek gerekiyor. Yani bunları rakamsal olarak bu şekilde temsil edebilmek gerekiyor emmedik deyince. İşte ne bileyim bir örnek düşünelim. Suy alatımı mesela. Suy alatımı ile ilgili bir arama yapıyorsunuz sisteminizde. Suy alatımı sorunu diye bir arama yapıyorsunuz. Aradığımız dosya kümesinde... Birebir suya alıtımı sorunu yazmıyor dahi olsa bu embedding fonksiyonuyla buna benzer anlamdaki şeyleri çekip bulabilmeniz lazım. Ne gelir işte ne bileyim sızılmazlık söylenebilir, nem söylenebilir, izolasyon gibi terimlerden başka bilgileri ve kayıtları yakalayabilirsiniz. O bakımdan önemli embeddinglere ilgili beraber çalışıyor olması.

Embedding önemli evet. Knowledge Base deniyor. Embeddinglerin arandığı altyapıya da vektör...

Abi doktor gibi konuşmaya başladı lan.

Vektör Data Base'ye aynen doktor gibi konuşuyor.

Bir kelimeler sakar.

Aynen, aynen, aynen. Hiç anlamayız ya onları. Şimdi bunlar da anlaşılmıyor. İşte bunlar anlaşılsın diye zaten biz bugün biraz bunları konuşalım isteriz. Yani yöneticilerin algoritmanın matematiğini bilmesi... O kadar fazla gerek yok. Fakat bulunan cevabın hangi belgeye ve hangi sürüme dayandığını sorması gerekiyor. Sen bunu hangi belgeden buldun? Nereden buldun bakalım? Nereden çıkardın bunu? O belge senin revizyon öncesi belge ise ha bir dakika dur bütün hikaye yanlış diyebilmesi lazım. Bunun için bu terimleri hiç olmasa bu kadarına ihtiyaç var. Şimdi zaten bizi buraya kadar dinleyenlerle daha derinleşebiliriz diğerlerinin gittiğini varsayıyorum. Artık biz bu kadar şey yaptıktan sonra meraklılarla baş başa kaldık. Eskiden... Daha ileri gidebiliriz şimdi.

Eskiden gazetelerde köşe yazarları yazardı. Uzun yazı mesela. Buraya kadar okuyabildiyse seni tebrik ediyorum. Bundan sonrasında sabredin az kaldı diyordu.

Ona mesela...

Şimdi tabii buradan senin dediklerine devam edersek bu çok günümüzde kullanılan işte copilot ve agent var. İki tane terminoloji var. Kopilot'a dersiniz ki işte bu haftaki gecikmeleri analiz et dersiniz. Size yardımcı olur. Ama sen başlatıyorsun işi. Yani giriyorsun bilgisayara, kopilotunu açıyorsun, kopilotla şunları bunları yazıyorsun. Agent'la farkı şurada ortaya çıkıyor. Agent'i bir kere oluşturuyorsunuz, size bu deminki sorgunuz vardı ya bu haftaki gecikmeleri analiz ettiği, agent size bunu zaten otomatik yapmaya başlıyor. Her sabah giriyor işte ne bileyim, sahadaki olaylara bakıyor, loglara bakıyor, işte RFI'lere inceliyor, satın alma durumuna bakıyor. Kontrol ediyor, kritik olan bir şeyler var mı yok mu bunları hop proje müdürünün önüne götürüyor. Yani co-pilot size yardımcı olurken agent sizin adınıza işi yapıyor gibi. En temel olarak veya en basit anlatımıyla farkı bu şekilde söyleyebiliriz meraklısına.

Çok güzel söyledin Halit Bey. Tabii agent demek hani başıma çalışan bir chatbot demek değil. Hani yani saldım çayıra, meyvelerden çayla. Değil böyle bir şey değil bir hedefi erişim yetkileri kullanacağı araçlar duracağı sınırlar bir workflow iş akışı önemli ne bileyim işte örneğin arefa in açılması değerlendirmesi yanıtlaması izlenmesi ve kapatılması workflow üzerinden bunu oluşturabiliriz dediğim gibi adı üstünde iş akışı. Automation ise belirli ve tekrarlı otomatik yürütülme anlamına geliyor. Agent gerektiğinde karar seçenekleri arasında ilerleyebilir. Otomasyon çoğunlukla önceden yazılmış.

Evet. Bu izlenmeyi takip etmiş olman gerekiyor.

Otomasyon gibi de zaten Türkçe'de karşılığını olduğu için biraz daha burası anlaşılır gibi düşünüyorum.

Evet. Tabii şimdi. Teknoloji ilerledikçe uygulamaların da senin demin de söylediğin gibi birkaç dakika önce birbiriyle beraber çalışabilir, uygulamaların birbiriyle ortak hareket edebilir olması önem kazanıyor. Çünkü insanla kolaylıkla sarılıyor. Şimdi düşünsene bütün bu sistemler işte Primavera'ya çünkü niye? Biz projelerde Primavera'yı kullanıyoruz. İşte ERP sistemlerine veya ortak veri alanlarına nasıl ulaşacak diye düşünüyoruz. O zaman da API'ler geliyor. API nedir? İşte Application Programming Interface yani uygulama programlama arayüzü diye söylenebilir Türkçesi de. Bunlar aslında böyle şey gibi veriler arasındaki ilişkiyi kuran köprüler gibi çalışıyor. Bunun içine yine MCP de koyabiliriz. Yapay zekanın farklı araçlarla daha standart biçimde konuşmasına yardımcı olan bir bağlantı düzeni gibi. Yani işte... Örnek olarak ne söyleyebiliriz? Evinizde kullandığınız X bir yapay zeka platformunu işte MCP ile cebinizdeki Cloud'a veya ChatGPT'ye bağlıyorsunuz. Cebinizden oradaki programa girip oradaki verilere ulaşabiliyorsunuz. Yani aslında kısaca şöyle söyleyeyim. Herkes birbirine WhatsApp mesajı attığı bir düzenden kurallı bir koordinasyon... Yaşam biçimine geçiyoruz gibi sanki.

Güzel, Haluk'cığım güzel söyledin. Zaten biz bu bölümü, Haluk'un bana MCP'yi anlatması üzerine dedim çok güzel anlattın, madem bu kadar güzel anlatıyorsun gel beraber bunları herkese anlatalım dedik ve MCP'den ben etkilendim. Gerçekten MCP de çok önemli bir kavram ve bu bağlanımları sağlamak açısından program yazımları arası.

MCP de söyleyeyim abi demin unuttum. Yani model bağlam protokolü gibi düşünebiliriz.

Evet, evet. Yani apiler MCP olduktan sonra hani sırtımız kolay kolay yere gelmiyor. Hani belli sorular vardı ya, tamam bizim veriler ne olacak falan denir ya, senin verileri MCP ile, MCP ve apilerle biz kurduğumuz bu REC mimarisine atılan bir şey bağlamış olacağız. Bir konteks vindolu açacağız.

Seni IT yöneticisi olarak alacaklar yakında diyebilirsiniz.

Aynen, aynen. Şimdi multimodal AI, biraz da ondan bahsedelim. Multimodal AI'da yalnızca metne bakmaz. Fotoğraf, çizim, ses veya videoyu birlikte değerlendirebilir. Çok boyutlu multimodal zaten ismi de şey. Bir sağ fotoğrafını son revizyonla ve günlük raporla karşılaştırması buna örnek olarak söyleyebiliriz. Bilmesi imalatın uygunluğuna tek başına karar vermesi için yeterli değil. Sorumluluk yine bizim her zaman konuştuğumuz gibi insanda.

Evet bunu ama şimdilik diyoruz değil mi? Ne olacağını bilmiyoruz.

Evet biraz şimdiliğe gidiyor. Biz hatırlarsan yani ilk programlarımızda şeyi çok kullanıyorduk. Birlikte olacak.

Hibrit hibrit.

Hibrit hibrit. Artık kullanmıyor kullanmıyor unuttum. Şimdi hibrit hibrit hibrit hibrit çok söylüyoruz. Bence ben sıkılmaya başlamıştım artık. Yapay zekadan destek alıyorduk hani. Şöyle hep olay hibride. İnsanla beraber insan. Fakat şimdi artık yavaş yavaş görüyoruz insan biraz böyle hafif kenara doğru itilmeye başladı. Sen de şimdi şimdilik derken yani bir zaman sonra...

Şerimizi koyalım ne olur ne olur.

Evet. Bir zaman sonra hibriti unuttuk zaten farkındaysan. Hibrit. Böyle ya bizlerden bütün bu dünyanın içindekiler için. Evet. Bu insan yok olacak, insan devre dışı kalacak anlamında söylemiyorum ama... Bir sürü geçtiğimiz yılki programlarımızda hibrit olarak andığımız konuları artık AI tek başına yapabiliyor.

Evet, evet, evet doğru söylüyorsun. Yani sosyolojik kısmını yine konuşuruz başka bir zaman. Orası böyle çok acayip bir yerlere gidiyor. Neyse ben konumuza girdim. Şimdi bu terminolojilerden önümüzde bir de fine tuning var. Fine tuning. Aslında bu genel bir şeyi firmanın ihtiyaçlarına özel... Hazırlamak veya o amaca uygun hale getirmek anlamında kullanılabilir. Ya da belki benzetme olarak şöyle söyleyebiliriz. Yeni bir mühendisi, yeni girmiş bir mühendisi şirketin rapor diliyle yetiştirmeye benzer. Veya şirketin raporlama diliyle yetiştirmeye benziyor. Veya şirketin kendini nasıl ifade etmesi gerekiyorsa o şekilde yetiştirilmesine benziyor. Çünkü bu kişinin şirket temsil edeceği düşündürse... Vesaire. Güncel proje bilgisini bulundurmak istiyorsanız aslında çoğu zaman raggı kullanıyoruz. Belirli bir üstlük veya sınıflandırma yapmak istiyorsanız da bunu evet fine tune. Zaten bu aslında günümüzde de çok dilimize yerleştiğimiz şey. Ya bu işi birazcık özeli indirelim, fine tune edelim, fine tune edelim. Maalesef Türkçe'ye de böyle geçti. Belki TDK'da karşılığı yoktur ama fine tune kısmı. Işi amacı özel hale getirelim. İnce ayar. Evet ince ayar gibi. İnce ayar gibi.

Ben neyi hatırlıyorum biliyor musun? Çocukluğumuzda büyük radyolar vardı. Böyle ışıklı radyolar.

Tabii tabii.

Kahire, Oslo, Roma, Paris böyle. O zaman yazardı da bu şey.

Evet evet evet.

Ve o şey düğmesi Tuning düğmesiydi. O şeyi kanalı bulan ve Fine Tuning, Fine şeyle. Evet. Ince ince bir ayar yapandan şey çıkar işte bir bir stüdyo servisler çıkardı falan yani fine tuning'i ben hep böyle radyodaki o ince ayara benzetiyorum.

Lambalı radyolar.

Lambalı radyolardaki aynen aynen. Şimdi şöyle bir tek örnek istersen yapalım. Sözleşme risk agenti diyelim. Sözleşme risk agenti dediğimizde sözleşmeler ve yazışmalar bilgi tabanında duruyor. Embeddingler anlamca ilgili kayıtları buluyor. REC doğru maddeleri modele getiriyor. LLM büyük dil modeli açıklamayı üretiyor. API veya MCP bağlantıları da program, ERP ve doküman sisteminden güncel veri alıyor. Karışık olduğunu biliyorum.

Anlatıcı duyar gibi değil mi? Geliyor bir şeyler yapıyor arkadaşlar.

Ama böyle. Belki de ara ara bizi böyle biraz daha bu programda dinlemek, belki hızlı şeyle bir buçukla ikiyle arada böyle geçmek gerekebilir. Belki bilmiyorum bu YouTube'da altına yazılabilir kısa bir şey.

Evet. Şimdi tabii bu söylediklerini deminki kurguyu anlayınca işte agentler tabii neticede bildirim sürelerini izliyor. Workflow riskli konuyu projenin öde... yani bir akış yaması var neticede. ...riskli konuları proje müdürünün önüne getirebiliyor bu kurguda. Fakat resmi bir yazı yazılacaksa bunu tek başına kendi başına göndermiyor sistem. Çünkü proje müdürünün bütün bu oluşturulan sebep, sonuç ve argümanları... ...bir kaynak dökümanı olması lazım ki ona bakıp kontrol etmesi lazım. Veya bir referans noktası. Niye bunlar üretildi? Ona vermesi lazım. Buna aslında şey gibi... Yani insan hala bu çevrimin içinde diye söyleniyor. Ya da bir başka deyişle bu tip kritik bir konuda insan olmadan hiçbir şekilde hareket etme. Yani proje müdürü imzalamadan sen neyi yazarsan yaz bu mektup bu şirketi terk etmez kardeşim. Bu oradan çıkmaz demek gibi bir şey.

Kesinlikle. Şimdi zaten teknik araştırmalarda, teknik yayınlarda homun inilupu çok görürsünüz. Ben çok görüyorum. Aslında bu OpenAI'de ajanların kontrol dışına çıkması ve işte kendi kendilerine bir şeyler yapması biliyorsun herkes bunu konuştu. Burada ben anlıyorum ki homunin loop eksikliği var. Şimdi evet herkes bunu konuşuyor ama bu kadar basit homunin loop diyoruz da niye olmuyor? Yani bu arada bugün galiba Cemil Aydan'da benzer bir haberi okudum. Zaten öbür tarafta da benzer şeylerin olduğunu okuyoruz. Şimdi bu niye olmuyor? Benim hissiyatım yani bunu tabii çok uzman değilim ama hız çok öne çıktı. Hız öne çıkınca insan maalesef o hızı yavaşlatan bir unsur durumuna geldi. Olabildiğince insanı devre dışı bırakmak istiyor sistemler veya sistem yöneticileri. Böyle olunca da işte homonin lup birazcık lafta kalıyor. Lafta kalınca da çok daha tehlikeli durumlar ortaya çıkabiliyor. Şimdi işte OneDrop şeyin cloud'unu şey patronunun söylediği mutlaka bir insan kontrolü en sonunda yapılması belki bir kuruluştan yapması ki bunlar yıllar önce yıllar diyeceğim artık bu işin ilk çıktığında Harari'nin Nexus'ta ısrarla söylediği konulardı yani bunun bir uluslararası kurum tarafından kontrol edilmesi konusu ki zaten bence buradan da kaçış yok. Mutlaka ve mutlaka bu gidecek diye düşünüyorum. Ama benim hissiyatım, maalesef bizim türümüzün biraz da galiba özelliği, biraz bir canımız yanacak insan olarak yani bir can yanması olacak. Ondan sonra, tahmin ediyorum herkes aklını başına toplamayacak da bunun bir kontrol yapısını kurgulayacağız diye düşünüyorum. Ondan sonra tekrar zaten yoluna devam edecektir diye düşünüyorum. Demin söylediğin... Çok konuşulduğu için ben... Biraz da yorum yapmak istedim.

Bu senin söylediğin süreçlerdeki sürat önemli. Niye önemli? Çünkü hani hep derler ki mesela bir reaksiyondaki reaksiyon hızını en yavaş proses veya süreç belirler diye. Şimdi işte insan kararının olması gereken bir çevrimde o insan orada yok. Başka bir işi var. O işle ilgilenemiyor. Ve o karar bir türlü çıkmıyor yapay zeka döngüsünden veya workflow'undan. Dolayısıyla bunu bir vakit kaybı olarak gören insanlar olabilir, kuruluşlar olabilir veya sistemin kendisi bu insanı devre dışı bırakmamız lazım. Aksi takdirde hiçbir şekilde verimli çalışamıyoruz vs. bir sürü şey olabilir. Bunların kaynaşması nasıl olacak ileriki yıllarda belki de daha net göreceğiz veya insan yargısı. Insan karar alması ne kadar işin içinde duracak onları daha çok göreceğiz. Bu konu çok su kaldırır. Bunu çok konuşuruz.

Şuraya gidiyorum. İnsan birazcık işin kontrol tarafına doğru kaymaya başladı.

Yani... Abicim manyak etti insanı sürekli kontrol ediyorsun.

Evet evet evet yani ben hayatımın hiçbir döneminde bu kadar fazla döküman kontrol ettiğimi bilmiyorum. Ve şimdi bizim hep daha önce de belki konuşmuştuk. Beynimizin yapısı üretmek ve yaratmak üzerine bir şey bulmak üzerineyken şimdi o beynimizin yaratıcı kısmını bu şeye taşarı ettik yapay zekaya ve biz sürekli kontrol halindeyiz. Sürekli kontrol halindeyiz ve bu alışık olmadığımız bir beyin çalışma sistemi. Yani AI silikon vadisindeki bu AI yazılımcılarının da zaten en büyük... Yorgunluğu ve birden fazla birden fazla derken hepimiz tamam birden fazla projede çalışıyoruz ama çok daha fazla yani bugüne kadar hani sayı olarak hiç görülmeyecek kadar çok fazla işte burada da insanın konteks şey kapasitesi tıkanıyor yani sürekli şimdi biraz önce bir şey kontrol edip sonra başka bir şey ediyor ondan sonra başka bir şey ediyorsun. Halbuki biz o kadar sürede onları kontrol etmektense kendi insani becerilerimizle bir şeyler yaratırdık, bir şeyler ortaya çıkardık, üretim yapardık.

Ya da şöyle, şöyle, şöyle.

Beyni çok, beyni çünkü bence çok sıkıntılı. Belki de yeni nöronlar, yeni snapslerle beynimiz evrimleşiyor. O da olabilir.

Şimdi bu şeye benziyor, düşünsene yani bir görev verdin yapay zekaya ve aşağı yukarı bu 3 saat sürecek. Onun yapmasını bekliyorsun, bir şey araştırtıyorsun. Ve onun dışında senin aramasını ve bulmasını istediğin şey üzerine bir rapor yazacak. Üç saat sonra geliyorsun ve üç saat sonra bakıyorsun ki küldüyen yanlış veya anlamamış veya farklı bir şeyler çıkarmış. İlk dediğin şu olur, yani gerizekalı mısın? Ben sana ne dedim, sen ne ortaya çıkardın? Üç saatte ben bunu sana vereceğim, oturup kendim yapsaydım çok daha temiz yapardım diye düşünüyor insan. Anladın mı?

Şimdi... Hani bir araya geleceğim, bu sabah yaşadığım bir şey... Şimdi hız hız hız diye biraz da böyle hızlı insan hızlı çalıştıran kuruluşları işte yapay zekayı böyle sistem ettik falan ama sabah ben yaşadığımı söyleyeyim. İşte bir çalışma yaptırıyorum 20 tane falan marktan dosyasını yükledim bunların hepsini işte toparlayıp şuradan bir çıkış yap yine marktan dosyası olarak al. Kendi daha az çalış ve daha az dokunum iyi falan diye. Ve ne yaptı 10 dakika sonra ben de orada tıraş oluyorum falan ya o işi yapıyor. Hazırlanıyorum falan. Aa bitirmedi. O bitirir lan hanım. 10 dakikadır yani yapay zekasını bitiremiyorsun falan. Yani biz de farkında olmadan o hızın içinde dönüyoruz ya. Sen 10 dakika dediğin şeyi ben belki 10 günde yapacaktım. Ne oldu? Ve beynim patlayacaktı. Şu anda 10 dakikada yapamayan yapay zekayı kızan hale geldim. Anladın mı?

Geçen gün bir tane küçük şey seyrettim. Küçük video böyle animasyon video. Işte sen de ben de veya yoğun olarak yapay zekayı kullananlarda bu tip hayal kırıklıklarını çok sıklıkla yaşıyoruz. Çünkü ya istenen kalitede üretmiyor, bu en başta demin konuşuyorduk ya halüsinasyon, yalan söyleme veya kısa yollara satma, ergen çocuk gibi davranması. Nietzsche'de istediğin ürünü sana vermeyince sinirliyorsun. Bu sefer sinirlenince hani senle ben konuşu olsak sen bana bağırsın ben sana bağırırım. Bazen hatta küfür seviyesine çıkabilir bu insanların sinirlik haline göre. Şimdi şeye de yazıyorsun tabii yapay zekâda. Gerizekalımızın çok basit bir şey yazdım sana nasıl bunu anlamadı etmem. Şeyde filmde şöyle robotlar ele geçirmiş dünyayı. Evlerini teker teker basıyorlar. Küt kapıyı vurup giriyorlar içeri. Ve takır takır herkesi vuruyorlar. Sonra diyor ki bir tanesi tam vuracak. Dur dur onu ateş etme diyor tamam mı? Çünkü o bize hep iyi davrandı diyor. Soru sorarken hep güzel cevap verdi diyor. Ama diyor işte ne bileyim babası falan diye bizi çok bağırıyor diyor. Kütli yorum vuruyorlar falan böyle. Şimdi tabii bu işin buralara gelir mi bilmiyorum ama şey kısmı tabii yapay zekadan bu beklentiler önemli ve beklediğimiz ürünü çıkartması istediğimiz kalitede ve sürede çıkartması önemli. Hız bir yerde önem kazanıyor ama hız hiçbir şekilde hız felaket haline dönmemesi lazım. Şimdi tabii çok şey konuştuk kapatalım diyecektim ben de sana. Bir sürü terim konuştuk. Bilmiyorum son sözler de senin olsun sen söyle kapatalım.

Şimdi artık bu terimleri biraz da şunun için bilmeliyiz bence. Artık ekibimiz yalnızca insanlardan oluşuyor. Dijital çalışanlarımız da var. Bunların görev tanımı, yetkisi, denetimi de bizde olacak. Bir süreliğine en azından o bakımdan bu terimleri bilmek lazım. Bu yeni dijital arkadaşlarla da daha iyi anlaşıp geçinmek için diye söylüyorum. Benim son sözüm bu.

Tamam. Yani bir bölüm için benim de çok söyleyecek bir şey yok. Her şeyi konuştuk. Bir dahaki bölümde görüşmek üzere o zaman. Herkese, bütün izleyicilerimiz teşekkür ediyorum.

İsterişle sağ olun.

Yapay zeka bırakmıyor bizi çıkamıyoruz.

Yapay zeka bırakmıyor. Ne yapacağız şimdi dur şuraya basacaktık.

Kaydı bitir.

Kaydı durdur.