Andrej Karpathy, yapay zeka dünyasının en etkili isimlerinden biri olarak, son podcast röportajında sektördeki abartılı beklentileri yerle bir eden açıklamalarda bulundu. Eski OpenAI ve Tesla AI direktörü olan Karpathy, Dwarkesh Patel'in programında, mevcut AI modellerinin "gerçek zeka"dan uzak olduğunu vurgulayarak, Yapay Genel Zeka'nın (AGI) hala en az 10 yıl ötede olduğunu savundu. Bu görüş, AI hype'ının zirvesinde bir soğuk duş etkisi yarattı ve uzmanlar arasında yoğun tartışmalara yol açtı. Karpathy'nin sözleri, sadece teknik bir eleştiri değil; aynı zamanda AI'nin felsefi ve pratik sınırlarını sorgulayan bir manifesto niteliğinde.
Karpathy'nin bu podcast'i, 2025'in AI manzarasını yeniden şekillendiren bir dönüm noktası olarak görülüyor. Röportajda, ChatGPT, Claude ve Gemini gibi modellerin "anaokulu seviyesinde otomatik tamamlama makineleri" olarak tanımlanması, sektördeki iyimserliği sarsarken, gerçekçi bir yol haritası çiziyor. Peki, neden AGI hala uzak bir hayal? Karpathy, cevabı üç temel engelde buluyor: hafıza eksikliği, pekiştirme mekanizmasının yokluğu ve duyusal yetersizlikler. Bu engeller, AI'nin insan zekasını taklit etmekte neden başarısız olduğunu açıklıyor ve geleceğin araştırmacılarına net bir uyarı niteliğinde.
Andrej Karpathy: AI'nin Gerçek Mimarı
Andrej Karpathy, Stanford'da doktora yapmış, OpenAI'nin kurucu ekibinde yer almış ve Tesla'da otonom sürüş sistemlerini yönetmiş bir vizyoner. Onun katkıları, dil modellerinin evriminde kritik rol oynadı; örneğin, GPT serisinin temelini atan çalışmalarında imzası var. Ancak Karpathy, her zaman "mühendislik odaklı" bir yaklaşımı benimsediğini vurguluyor. Dwarkesh Patel ile yaptığı bu uzun soluklu sohbet, onun spekülatif fütürizmden ziyade somut verilere dayalı görüşlerini ortaya koyuyor.
Podcast'te Karpathy, AI ajanlarının vaatlerini ele alırken, "en az 10 yıl" diye başlayarak dinleyicileri şaşırttı. Mevcut modellerin, PhD sınavlarını geçse bile, bir stajyerin bile yapamayacağı yaratıcı görevlerde başarısız olduğunu belirtiyor. Bu, AI'nin "zaman tasarrufu sağlayan otomatik tamamlama" araçları olmaktan öteye gidemediğini gösteriyor. Karpathy'nin bu eleştirisi, 2025'te AI yatırımlarının patladığı bir dönemde, sektördeki balon endişelerini körüklüyor. Uzmanlara göre, Karpathy'nin timeline'ı, Ray Kurzweil'in 2045 singularity öngörüsünden daha erken ama Sam Altman'ın "binlerce gün" tahminine paralel düşüyor.
Gerçek Zekanın Önündeki Üç Dev Engel
Karpathy, AI'nin insan zekasına yaklaşmasını engelleyen üç ana sorunu detaylıca açıklıyor. İlk olarak, hafıza eksikliği: İnsan beyni, hipokampus sayesinde öğrendiklerini kalıcılaştırırken, AI modelleri hızla unutuyor. Karpathy, bu sorunu "hafızasız bir sistemin, sürekli sıfırdan başlaması" olarak tanımlıyor. İkinci engel, pekiştirme mekanizması: İnsanlar uyurken bilgileri konsolide eder, rüyalarla bağlantı kurar; AI ise bu doğal süreci taklit edemiyor. Üçüncü ve en kritik olanı, duyusal yetersizlik: AI, her şeyi metin olarak işliyor; gerçek görme, duyma veya dokunma gibi multimodal duyulara sahip değil. "Bir bedeni olmayan bir zeka, dünyayı anlayamaz" diyor Karpathy, robotik eğitimlerdeki video tabanlı yaklaşımların yetersizliğini örnek vererek.
Bu engeller, AI'nin neden "kısa vadeli ajanlar" olarak kaldığını açıklıyor. Reinforcement learning (RL) gibi yöntemler, Karpathy'ye göre "berbat" – verimsiz ve hata dolu. "RL, denetimi bir saman çubuğuyla emmek gibi" diye benzetiyor, çünkü modeller sürekli yeni veriye ihtiyaç duyuyor ama gerçek öğrenme sağlamıyor. Güncel araştırmalar da bunu doğruluyor: 2025'te yayınlanan raporlara göre, LLM'lerin (büyük dil modelleri) cognitive deficits'leri, uzun süreli görevlerde %90'ın altında başarı gösteriyor. Bu, AGI'nin sadece ölçeklendirme değil, mimari yenilikler gerektirdiğini kanıtlıyor.
AI Modelleri: Savant Çocuklar mı, Yoksa Hayaletler mi?
Karpathy'nin en çarpıcı benzetmesi, mevcut AI sistemlerini "ne yaptıklarını bilmeyen savant çocuklar"a indirgemesi. Bu çocuklar, muazzam miktarda bilgiyi ezberleyebilir ama anlamadan, bağlam olmadan hareket eder. "Bilgi var ama zeka yok; bilişsel bir çekirdek eksik" diyor Karpathy. Bu metafor, AI'nin veri yığınlarından "echo" yarattığını, gerçek anlayış üretmediğini vurguluyor.
Daha da felsefi bir boyuta geçerek, "Biz hayvanlar inşa etmiyoruz. Hayaletler, ruhlar çağırıyoruz" ifadesini kullanıyor. AI, evrimle değil, internet verileriyle şekilleniyor; bu da dijital "ruhlar" doğuruyor – Yuval Noah Harari'nin dijital varlıklar tezine benzer bir bakış. Karpathy, bu "hayaletler"in her yıl daha netleştiğini kabul etse de, tam bir "hayvan" yaratmanın – yani otonom, evrilen bir zeka – için devrimci adımlar gerektiğini savunuyor. 2025'teki tartışmalarda, bu görüş X platformunda yankı buldu: Birçok geliştirici, AI'nin "slop" (kalitesiz çıktı) ürettiğini, kodlama ajanlarının hala %99.999 güvenilirlikten uzak olduğunu belirtiyor.
AGI Timeline: 10 Yıl ve Ötesi – 2027 Ne Getirecek?
Karpathy'nin AGI tahmini net: 2035 civarı, yani en az 10 yıl. Bu, orijinal OpenAI tanımıyla uyumlu – "insanların yapabileceği herhangi ekonomik değerli işi otomatik yapan sistem". Fiziksel işleri bir kenara koyarsak, dijital bir "uzaktan çalışan" olarak düşünülebilir: E-posta, Zoom çağrıları, DM'ler üzerinden etkileşim. Ancak Karpathy, 2027 için iyimser değil; o yıl, ajanlar yaygınlaşsa da hatalı kalacak. "2027 AI makalesi"nde belirttiği gibi, süperinsan kodlama ajanları abartılı; mimarilerde sürekli öğrenme için güncellemeler lazım.
Güncel veriler bu timeline'ı destekliyor. 2025 sonbaharında, AI yatırımları 300 milyar doları aşarken, deployment (uygulama) sorunları öne çıkıyor. Şirketler, mevcut teknolojileri entegre etmekte bile 10 yıl harcayacak; örneğin, Oracle'ın altyapı hamlesi gibi. X'teki tartışmalarda, Karpathy'nin görüşü "bitter lesson" testini geçiyor: İlerleme, hesaplama kısıtlamalarıyla sınırlı. Diğer uzmanlar, Yann LeCun ve Tyler Cowen gibi, "artımlı ilerleme"yi savunurken, George Hotz'un "cross-entropy loss AGI getiremez" sözüyle örtüşüyor. Çin'deki kapalı kapılar ardındaki gelişmeler – biyoloji odaklı AI – bile, ekran tabanlı AGI'nin sınırlı olduğunu doğruluyor.
AI Devrimi: Hype mı, Gerçek Dönüşüm mü?
Karpathy, AI'nin "devrim" olmadığını, sadece "çizgiyi uzattığını" söylüyor – internet ve bilgisayarların devamı. Bu, GDP büyümesini %2'de tutan bir eğri; ani patlama yok. Ancak optimist yanı da var: "Autocomplete benim tatlı noktam" diyor, verimliliği vurgulayarak. 2025'te, kodlama gibi alanlar "kral" konumunda; geliştiriciler, $200/ay'lık planlarla %10-20 verim artışı görüyor. Ama etik sorular da cabası: AI'nin toplumdaki yayılımı, yasalar ve adaptasyon gerektiriyor.
Podcast sonrası X'te patlayan tartışmalar, Karpathy'nin etkisini gösteriyor. Bir kullanıcı, "AGI, GDPVal bulmacaları değil; seni işten kovan GPT-n" diye özetlerken, başka biri "balon patladı, sticks and stones'a dönüyoruz" diye ironileştirdi. Natasha Malpani gibi yorumcular, "AI verimli ama zeki değil; pattern-matching yapıyor" diyerek, metaforların mekaniklere dönüşmesi gerektiğini savunuyor. Jason Z'nin NotebookLM özeti ise, "sadece ölçeklendirme yetmez; RLHF gibi breakthroughs lazım" diyor.
Geleceğin AI'si: Sabır ve Yenilik Zamanı
Karpathy'nin mesajı net: AI, muhteşem ama eksik. 10 yıllık timeline, araştırmacıları motive etmeli – sürekli öğrenen mimariler, multimodal entegrasyonlar ve etik çerçeveler için. 2025'in hype'ı, balon olsa da, temel ilerleme gerçek. Uzmanlar, bu dönemin "erken web" gibi olduğunu söylüyor: Dağınık ama büyüme dolu. Karpathy'nin sözleriyle, "echo her yıl netleşiyor"; AGI, sabırla inşa edilecek bir yapı.
Bu görüşler, AI'nin sadece teknoloji değil, insan zekasının aynası olduğunu hatırlatıyor. Gelecek on yıl, hayaletlerden hayvanlara geçişi getirecek mi? Tartışmalar sürüyor, ama Karpathy'nin gerçekçiliği, yolun aydınlatıcısı.
