Merhaba değerli Murat Karakaya Akademi takipçileri,
Bu blog yazımızda, yapay zeka (YZ) ve yazılım mühendisliği arasındaki ilişkiyi ele alacağız. Bu konu, hem benim kendi içimde uzun süredir tartıştığım hem de farklı akademisyenlerle konuştuğum bir konu. Yapay zeka ve yazılım mühendisliği denildiğinde, aslında farklı şeyler anlaşılıyor ve bu durum kavram karmaşasına yol açabiliyor. Bu nedenle, bu ilişkiyi daha net bir şekilde ortaya koymak ve kavramları yerine oturtmak istedim.
Yapay zekanın yazılım mühendisliğinde kullanımı, diğer alanlara göre daha hızlı oldu. Bunun nedeni, yapay zekayı geliştirenlerin çoğunlukla bilgisayar mühendisleri ve yazılım mühendisleri olmasıdır. Yapay zekayla ilk çözülmek istenen problemler, genellikle yazılımcıların kendi karşılaştığı problemlerdi. Örneğin, kod yazma sürecini kolaylaştırmak veya yazılan kodlardaki hataları bulup düzeltmek gibi. Bu nedenle, yapay zekanın gelişimiyle yazılım mühendisliğinin gelişimi paralel bir şekilde ilerliyor. Diğer alanlar da yazılım mühendisliğindeki gelişmeleri takip ederek kendi alanlarına uygulamaya başlıyor. Örneğin, tıpta yapay zeka kullanımı çok önemli olsa da, yazılım mühendisliği tecrübelerinden faydalanarak bu alana aktarımlar yapılıyor.
Bu konuyu daha iyi inceleyebilmek için yapay zeka ve yazılım mühendisliği arasındaki ilişkiyi üç farklı boyutta ele alacağım:
- Yapay Zeka Amaçlı Geliştirilen Yazılımlar (AI-Driven Software Development)
- Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme (AI-Enhanced Software Development)
- Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme (AI-Embedded Software Development)
Bu sınıflandırma, benim şu anki gözlemlerime dayanıyor ve bu üç boyutun, yazılım mühendisliği ile yapay zeka arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamamızı sağlayacağını düşünüyorum. Bu içerikle, bu ilişkiye farklı bir açıdan bakmanızı umuyorum.
1. Yapay Zeka Amaçlı Geliştirilen Yazılımlar
Bu kategori, yapay zeka teorisini uygulamaya geçirmek için geliştirdiğimiz yazılımları ifade eder. Yani, yapay zekayı son kullanıcıya sunmaktan ziyade, yapay zeka kavramlarını kodlayarak yazılımlar oluşturmayı amaçlarız. Örneğin, kedi ve köpeği ayırt etmek için bir yazılım geliştirmek veya nesneleri tanıyabilen bir yazılım oluşturmak gibi. Bu tür yazılımlara "Yapay Zeka için Yazılım Geliştirme" veya doğrudan "Yapay Zeka Yazılım Geliştirmesi" de diyebiliriz. Amaç, yapay zekanın hedeflerine yönelik yazılımlar geliştirmektir.
Bu alana örnek olarak, büyük dil modellerini (LLM) verebiliriz. Büyük dil modellerinin arkasında, Transformer modeli gibi teoriler bulunur. Bu teorilerin kodlanması ve eğitilmesi, bu kategoriye girer. GPT-4 gibi modellerin geliştirilmesi, bu alandaki çalışmalara örnektir.
2. Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme
Bu boyutta, yapay zeka, yazılım geliştirme sürecini destekler. Yapay zeka, yazılım mühendislerinin verimliliğini artırmak, hataları azaltmak ve iş akışlarını kolaylaştırmak için kullanılır. Bu tür yazılımları geliştirmeye "Yapay Zeka ile Güçlendirilmiş Yazılım Geliştirme" de diyebiliriz. Bu, kod asistanları (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer gibi) gibi araçları içerir. Amaç, yazılımcıların daha verimli ve üretken olmasını sağlamaktır.
Bu kategori, kod kalitesini artırmak, hataları bulup gidermek, test süreçlerini otomatik hale getirmek ve proje yönetimini desteklemek için kullanılan araçları kapsar. Çok ajanlı altyapılar (Multi-Agent Frameworks) da bu kategoriye örnek olarak verilebilir.
3. Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme
Bu yaklaşım, yazılımlarımızın içine yapay zeka yeteneklerini entegre etmeyi ifade eder. Yazılımın daha zeki ve kullanıcı deneyiminin daha iyi olmasını sağlar. Örneğin, bir müşteri temsilcisinin sohbetini analiz ederek, kullanıcının sorularına daha akıllıca cevaplar vermek veya bir PDF dosyasındaki metni analiz ederek metnin kalitesini değerlendirmek gibi. Bu yaklaşım, kullanıcıların daha iyi bir deneyim yaşamasını, daha genel kod yazılmasını ve geliştirme süreçlerinin hızlanmasını sağlar. Bu tür yazılımlara "Yapay Zeka Gömülü Yazılım Geliştirme" denir.
Bu alanda, fonksiyon çağırma (function calling) gibi yöntemler ve çoklu ajan altyapıları kullanılabilir. Özellikle, kullanıcı arayüzleri ve kullanıcı deneyimi gibi alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
- Erişim destekli Metin Üretimi (RAG)
- Yapısal Çıktı (Structurec Output)
- Çoklu Yapay Zeka İşgörenleri (AI AGENTS)
- Fonksyion Çağırma (Function Calling)
Bu üç boyutun geleceği, YZ'nin gelişimiyle birlikte şekillenecektir. Daha gelişmiş algoritmalar, daha büyük veri kümeleri ve daha güçlü donanımlar sayesinde, bu boyutların her birinde önemli gelişmeler beklenmektedir.
Gelecekte Yazılım Mühendislerini Neler Bekliyor?
Yapay zeka ve yazılım mühendisliğinin geleceği, bu üç boyutun etkileşimine bağlı olacaktır. Yazılım mühendisleri olarak, YZ teorilerini uygulamaya geçiren, YZ araçlarını etkin bir şekilde kullanan veya geliştirdikleri yazılımlara YZ'yi entegre eden yeteneklere sahip olmamız gerekecektir. Bu, yazılım mühendislerinin rolünün yeniden şekilleneceği anlamına geliyor. Mikser örneğinde olduğu gibi, bazı görevler otomatikleşebilirken, yazılımcıların yeni beceriler kazanması ve daha karmaşık projelere odaklanması gerekecektir. Özellikle, YZ sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, uygulanması ve bakımı konusunda uzmanlaşmak, yazılım mühendisleri için önemli bir avantaj sağlayacaktır.
Gelecekte yazılım mühendislerinin, YZ'nin etik yönlerini de dikkate almaları gerekecektir. Veri gizliliği, önyargıların ortadan kaldırılması ve yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı gibi konular, yazılım mühendislerinin sorumluluğunda olacaktır. Ayrıca, farklı disiplinlerden uzmanlarla işbirliği yaparak, daha kapsamlı ve etkili çözümler üretmeleri gerekecektir.
Sizin Fikirleriniz ve Katkılarınız
Bu tartışmayı daha da zenginleştirmek için sizlerin de fikirlerini ve deneyimlerini duymak istiyorum. Yazılım mühendisliği alanında çalışan veya bu alana ilgi duyan herkesin görüşleri benim için değerli. Lütfen düşüncelerinizi, önerilerinizi ve sorularınızı yorumlar kısmında paylaşmaktan çekinmeyin.
🎥 Murat Karakaya Akademi YouTube Kanalı'ndaki Tamamını İzleyin
👉 Tam eğitimi izlemek için buraya tıklayın: YouTube'da İzle
