Genel Yapay Zeka: Teorik Çerçeveler Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, genel yapay zeka (AGI) kavramını zekanın tanımları, biçimsel öğrenme ve karar kuramları, bilişsel mimariler, ölçekleme hipotezi ve hizalama teorisi üzerinden disiplinler arası biçimde inceleyen ileri düzey bir araştırma programıdır. Katılımcılar temel makaleleri eleştirel okuyarak genel zekayı ölçme ve güvenli geliştirme sorularında kendi araştırma gündemlerini oluşturur.

Neden Bu Eğitim?

Disiplinler Arası Derinlik. Bilgisayar bilimi, bilişsel bilim, karar kuramı ve felsefeyi AGI sorusu etrafında tutarlı bir çerçevede birleştirin.

Ölçülebilir Genellik. ARC-AGI gibi kıyaslar ve yetenek seviyesi çerçeveleriyle genellik iddialarını eleştirel biçimde değerlendirin.

Güvenlik ve Yönetişim. Hizalama teorisinin temel kavramlarını ve öncü modellere yönelik güncel yönetişim yaklaşımlarını tartışın.

“Genel yapay zekayı anlamaya çalışmak, sonunda bizi kendi zekamızın ne olduğu sorusuyla ve ona karşı sorumluluğumuzla yüzleştirir.”

Ön Koşullar

Makine Öğrenmesi — Denetimli öğrenme, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin temel kavramlarına hâkim olmak.
Matematik Temeli — Olasılık kuramı, Bayes çıkarımı ve entropi gibi bilgi kuramı kavramlarına aşinalık.
Makale Okuma — İngilizce akademik makaleleri okuyup ana argümanlarını eleştirel olarak değerlendirebilmek.
Ön Okuma Hazırlığı — Eğitimden önce paylaşılan temel makale setini gün planına uygun şekilde okumaya zaman ayırmak.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiZekanın farklı disiplinlerdeki tanımlarını karşılaştırmak, genel ve dar yapay zeka ayrımını netleştirmek, AGI'ye yönelik felsefi ve tarihsel tartışmaları değerlendirmek.

Modül 1

Zeka Nedir? Disiplinler Arası Tanımlar

Psikometrik zeka, g faktörü ve çoklu zeka kuramları
Legg ve Hutter'ın zeka tanımları derlemesi
Hedefe ulaşma yeteneği olarak zeka yaklaşımı
Beceri ile beceri edinme verimliliği arasındaki ayrım
Hayvan ve yapay sistemlerde karşılaştırmalı zeka
Tartışma: Genelliği tanımlayan ölçüt ne olmalı?

Modül 2

Tarihsel Paradigmalar

Dartmouth önerisi ve sembolik yapay zekanın hedefleri
Fiziksel sembol sistemi hipotezi ve eleştirileri
Bağlantıcılık, geri yayılım ve paradigma tartışmaları
Uzman sistemler ve yapay zeka kışlarından çıkan dersler
Derin öğrenme ve temel modeller dönemine geçiş
Okuma: Dönemin temel metinlerinden seçilmiş bölümler

Modül 3

Felsefi Temeller ve Eleştiriler

Turing testi ve davranışçı zeka ölçütü
Searle'ün Çin Odası argümanı ve anlam sorunu
Hesaplamacılık, işlevselcilik ve bedenlenmiş biliş
Sembol temellendirme problemi ve dil modelleri
Zeka ile bilinç ve öznel deneyim ayrımı
Münazara: Dil modelleri anlıyor mu?

Modül 4

AGI Tanımları ve Seviye Çerçeveleri

Kurumların AGI tanımları ve aralarındaki farklar
Chollet'nin zeka ölçüsü ve genelleme kavramı
Google DeepMind'ın AGI seviyeleri çerçevesi
Performans, genellik ve özerklik boyutları
Tanımların araştırma ve politika üzerindeki etkisi
Günün değerlendirmesi ve biçimsel çerçevelere köprü

Günün hedefiEvrensel tümevarım ve AIXI gibi biçimsel zeka modellerini incelemek, öğrenme kuramının sınırlarını kavramak ve sınırlı rasyonellik yaklaşımlarını değerlendirmek.

Modül 1

Algoritmik Bilgi Kuramı ve Tümevarım

Kolmogorov karmaşıklığı ve hesaplanamazlık
Solomonoff evrensel tümevarımı ve önsel dağılım
Minimum tanım uzunluğu (MDL) ilkesi
Sıkıştırma ile öngörü arasındaki ilişki
Hutter Ödülü ve sıkıştırmayı zeka ölçüsü görmek
Demo: Sıkıştırma tabanlı benzerlik ve sınıflandırma

Modül 2

AIXI ve Evrensel Ajan Modelleri

Pekiştirmeli öğrenme çerçevesinde evrensel ajan
AIXI tanımı, optimallik iddiaları ve varsayımları
Hesaplanamazlık ve AIXItl gibi yaklaşık sürümler
Legg-Hutter evrensel zeka ölçüsü ve yorumu
Gömülü ajanlık ve ikicilik varsayımının eleştirisi
Okuma: Evrensel yapay zeka literatüründen seçkiler

Modül 3

Öğrenme Kuramı ve Temel Sınırlar

PAC öğrenme, VC boyutu ve örnek karmaşıklığı
Beleş öğle yemeği yok (No Free Lunch) teoremleri
Tümevarımsal önyargının genellemedeki rolü
Aşırı parametreli ağlarda genelleme bulmacası
Hesaplama karmaşıklığı ve öğrenilebilirlik sınırları
Tartışma: Genel zeka için evrensel önyargı mümkün mü?

Modül 4

Sınırlı Rasyonellik ve Karar Kuramı

Beklenen fayda kuramı ve rasyonel ajan tanımı
Simon'un sınırlı rasyonelliği ve tatmin edici kararlar
Kaynak rasyonelliği ve rasyonel üst akıl yürütme
Bayesçi beyin ve serbest enerji ilkesi yaklaşımı
Karar kuramı paradoksları ve yapay ajanlar
Günün özeti ve bilişsel mimariler gününe hazırlık

Günün hedefiBilişsel mimarileri, dünya modellerini ve nörosembolik yaklaşımları karşılaştırmak, sürekli öğrenme ve açık uçluluk gibi genel zeka için kritik yetenekleri analiz etmek.

Modül 1

Bilişsel Mimariler

Birleşik biliş kuramları ve bilişsel mimari fikri
Soar mimarisi: problem uzayları ve öğrenme
ACT-R: bildirimsel ve işlemsel bellek modülleri
Global çalışma alanı kuramı ve yapay uygulamaları
Bilişsel mimarilerin güçlü yanları ve ölçekleme sorunu
Vaka: ACT-R ile insan öğrenme verisinin modellenmesi

Modül 2

Nörosembolik Yapay Zeka

Sembolik akıl yürütme ile sinirsel öğrenmenin birleşimi
Sistematik genelleme ve bileşimsellik sorunu
Program sentezi ve öğrenilen programlarla genelleme
Bilgi grafları ve mantık kısıtlarıyla öğrenme
Dil modellerini araç ve çözücülerle birleştirme
Demo: Dil modeli ve sembolik çözücü iş birliği

Modül 3

Dünya Modelleri ve Bedenlenmiş Zeka

Model tabanlı pekiştirmeli öğrenme: MuZero ve Dreamer
Öngörüye dayalı dünya modelleri ve JEPA yaklaşımı
Bedenlenmiş biliş ve robotik temel modeller
Nedensel temsil öğrenimi ve karşıolgusal akıl yürütme
Simülasyondan gerçeğe aktarım ve genelleme
Okuma: Dünya modelleri üzerine güncel pozisyon makaleleri

Modül 4

Sürekli Öğrenme ve Açık Uçluluk

Felaketvari unutma ve sürekli öğrenme yöntemleri
Meta öğrenme ve öğrenmeyi öğrenme yaklaşımları
İçsel motivasyon, merak ve keşif güdüsü
Açık uçlu öğrenme ve POET gibi eş evrim sistemleri
Otomatik müfredat ve kendini geliştiren ajanlar
Günün değerlendirmesi ve ölçekleme gününe köprü

Günün hedefiÖlçekleme hipotezini ve ortaya çıkan yetenekleri değerlendirmek, dil modellerinin iç işleyişine dair kuramları ve genellik ölçümünü eleştirel incelemek.

Modül 1

Ölçekleme Hipotezi ve Ortaya Çıkan Yetenekler

Ölçekleme yasaları ve ölçekleme hipotezinin iddiası
Ortaya çıkan yetenekler ve ölçüt seçimi eleştirisi
Çıkarım zamanı hesaplama ve akıl yürütme modelleri
Veri duvarı, sentetik veri ve ölçeklemenin sınırları
Acı ders (bitter lesson) tezi ve karşı argümanlar
Münazara: Ölçekleme genel zeka için yeterli mi?

Modül 2

Dil Modellerinin Kuramsal Anlaşılması

Bağlam içi öğrenme: örtük Bayesçi çıkarım yorumları
Dil modellerinde dünya modeli bulunduğuna dair kanıtlar
Mekanistik yorumlanabilirlik: devreler ve özellikler
Süperpozisyon ve seyrek otokodlayıcılarla özellik keşfi
İndüksiyon başları ve algoritmik görev çözümleri
Demo: Küçük modelde dikkat devresinin incelenmesi

Modül 3

Genelliğin Ölçülmesi

ARC-AGI ve ARC-AGI-2 ile soyutlama ve akıl yürütme
Kıyas doygunluğu, kirlenme ve Goodhart etkisi
Humanity's Last Exam gibi zorlaştırılmış kıyaslar
SWE-bench ve görev zaman ufku ile ajan ölçümü
İnsan karşılaştırmalı ve psikometrik değerlendirme
Uygulama: Bir genellik iddiasının kanıt analizi

Modül 4

Yetenek Öngörüsü ve Belirsizlik

Hesaplama, algoritma ve veri eğilimlerinin analizi
Epoch AI gibi kaynaklarla eğilim verisinin okunması
Uzman anketleri ve tahmin piyasalarının güvenilirliği
Kesintili ilerleme ve sürpriz yetenek senaryoları
Öngörü belirsizliğinin araştırma kararlarına etkisi
Günün özeti ve hizalama teorisi gününe hazırlık

Günün hedefiHizalama teorisinin kavramlarını ve ölçeklenebilir gözetim önerilerini tartışmak, öncü YZ yönetişim çerçevelerini değerlendirmek ve kişisel araştırma gündemini sunmak.

Modül 1

Hizalama Teorisinin Temel Kavramları

Ortogonallik tezi ve araçsal yakınsama argümanları
Dış ve iç hizalama, mesa optimizasyon kavramı
Spesifikasyon oyunları ve ödül yanlış tanımlaması
Düzeltilebilirlik (corrigibility) ve kapatılabilirlik
Aldatıcı uyum senaryoları ve ampirik bulgular
Münazara: Hizalama sorunu ne kadar zor?

Modül 2

Ölçeklenebilir Gözetim ve Doğrulama

İnsanın değerlendiremediği görevlerde gözetim sorunu
Münazara (debate) ve yinelemeli yükseltme önerileri
Zayıftan güçlüye genelleme deneyleri
Yorumlanabilirlik ile model davranışının denetlenmesi
Tehlikeli yetenek değerlendirmeleri ve kırmızı takım
Okuma: Ölçeklenebilir gözetim üzerine temel makaleler

Modül 3

Öncü Yapay Zeka Yönetişimi ve Toplum

Öncü laboratuvarların güvenlik ve ölçekleme çerçeveleri
AB YZ Yasası'nda sistemik riskli genel amaçlı modeller
Uluslararası Yapay Zeka Güvenliği Raporu bulguları
Ekonomik dönüşüm, emek piyasası ve güç dağılımı
Açık ağırlıklı modeller ve kötüye kullanım tartışması
Vaka: Bir öncü modelin güvenlik çerçevesinin analizi

Modül 4

Araştırma Gündemi Atölyesi ve Kapanış

Atölye: Kişisel AGI araştırma sorusu ve yöntem planı
Araştırma gündemi sunumları ve akran eleştirisi
Türkiye'deki araştırma ekipleri için iş birliği fırsatları
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve genişletilmiş okuma listesi
Kapanış oturumu: Açık sorular ve gelecek yönelimler

Eğitim Kazanımları

Kavramsal Netlik — Zeka ve genel yapay zeka tanımlarını karşılaştırarak AGI iddialarını kavramsal tutarlılık açısından sorgulayabileceksiniz.
Tarihsel Perspektif — Sembolik yaklaşımdan temel modellere uzanan paradigmaların güçlü ve zayıf yanlarını değerlendirebileceksiniz.
Biçimsel Modeller — Solomonoff tümevarımı, AIXI ve öğrenme kuramı sınırlarının genel zeka için anlamını açıklayabileceksiniz.
Alternatif Mimariler — Bilişsel mimariler, nörosembolik yöntemler ve dünya modellerinin genelliğe katkısını karşılaştırabileceksiniz.
Ölçekleme Analizi — Ölçekleme hipotezi ve ortaya çıkan yetenek tartışmalarını kanıt düzeyiyle birlikte değerlendirebileceksiniz.
Genellik Ölçümü — ARC-AGI ve ajan kıyasları gibi araçların neyi ölçüp neyi ölçmediğini eleştirel biçimde analiz edebileceksiniz.
Hizalama Teorisi — İç hizalama, düzeltilebilirlik ve ölçeklenebilir gözetim kavramlarını güncel bulgularla tartışabileceksiniz.
Araştırma Gündemi — Genel yapay zeka alanında yöntem planı ve açık sorular içeren kişisel bir araştırma gündemi oluşturacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Yapay zeka araştırmacıları
akademisyenler
doktora öğrencileri
Ar-Ge strateji liderleri
yapay zeka güvenliği araştırmacıları ile bilişsel bilim ve felsefe alanındaki uzmanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Genel Yapay Zeka: Teorik Çerçeveler Eğitimi kimler için uygundur?

Program; yapay zeka araştırmacıları, akademisyenler, doktora öğrencileri, Ar-Ge strateji liderleri, yapay zeka güvenliği araştırmacıları ile bilişsel bilim ve felsefe alanındaki uzmanlar için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl yapılandırılmıştır?

Eğitim 5 tam gün ve 20 modülden oluşur. Zeka tanımları, biçimsel kuramlar, bilişsel mimariler, ölçekleme ve genellik ölçümü ile hizalama teorisi ve yönetişim günleri seminer formatında işlenir; son gün araştırma gündemi sunulur.

Bu eğitim uygulamalı kodlama içeriyor mu?

Program ağırlıklı olarak kuramsal ve tartışma temellidir. Sıkıştırma tabanlı sınıflandırma, dikkat devresi incelemesi ve nörosembolik iş birliği gibi kısa hesaplamalı demolar kavramları somutlaştırmak için kullanılır; kod yazmak zorunlu değildir.

Katılım için hangi ön hazırlık gerekiyor?

Makine öğrenmesi, olasılık ve temel bilgi kuramı bilgisi beklenir. Eğitimden önce her gün için temel makale seti paylaşılır; tartışmalardan verim alınması için bu okumaların önceden yapılması önerilir.

Eğitim AGI'nin ne zaman geleceğine dair bir öngörü sunuyor mu, sertifika veriliyor mu?

Hayır, eğitim kesin tarih öngörüsü sunmaz; bunun yerine yetenek öngörüsü yöntemlerini, kanıtları ve belirsizlikleri eleştirel olarak değerlendirmeyi öğretir. Programı tamamlayanlar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

GENEL YAPAY ZEKA: TEORİK ÇERÇEVELER EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Zeka Nedir? Disiplinler Arası Tanımlar

Tarihsel Paradigmalar

Felsefi Temeller ve Eleştiriler

AGI Tanımları ve Seviye Çerçeveleri

Algoritmik Bilgi Kuramı ve Tümevarım

AIXI ve Evrensel Ajan Modelleri

Öğrenme Kuramı ve Temel Sınırlar

Sınırlı Rasyonellik ve Karar Kuramı

Bilişsel Mimariler

Nörosembolik Yapay Zeka

Dünya Modelleri ve Bedenlenmiş Zeka

Sürekli Öğrenme ve Açık Uçluluk

Ölçekleme Hipotezi ve Ortaya Çıkan Yetenekler

Dil Modellerinin Kuramsal Anlaşılması

Genelliğin Ölçülmesi

Yetenek Öngörüsü ve Belirsizlik

Hizalama Teorisinin Temel Kavramları

Ölçeklenebilir Gözetim ve Doğrulama

Öncü Yapay Zeka Yönetişimi ve Toplum

Araştırma Gündemi Atölyesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi