ELIZA, dünyanın ilk yapay zeka yıldızı olarak hatırlanıyor; kullanıcıların endişelerini nazikçe sorgulayan, dostça bir terapist şeklindeki chatbot. Yaratıcısı Joseph Weizenbaum bile, insan-makine etkileşimi üzerine yaptığı deneyin sıcak karşılanmasından şaşırmıştı. Bazıları bunun otomatik psikoterapi çağını müjdelediğini düşünürken, diğerleri programın bir bilinç gösterdiğine inanıyordu; bu yanlış anlama daha sonra "ELIZA etkisi" olarak bilinecekti. Yayınlanan tanımlara dayanarak, ELIZA birçok farklı bilgisayarda uygulanmıştı, ancak gerçek kaynak kodu ancak yakın zamanda MIT arşivlerinden ortaya çıkarıldı. MIT Press tarafından yeni yayımlanan "Inventing ELIZA: How the First Chatbot Shaped the Future of AI" adlı kitapta, bir grup araştırmacı kodu analiz ediyor ve psikiyatriyi taklit etmekten çok daha fazlasını yapabilen karmaşık bir programı ortaya çıkarıyor. Aslında, birçok farklı kişilik üstlenebiliyordu. Yazarlar ayrıca, aşağıdaki kitap alıntısını okuduktan sonra kendinizin deneyebileceği terapist kişiliğinin sadık bir taklidini de oluşturmuşlardır. 1960'ların ortalarında piyasaya sürüldüğünde, ELIZA yazılım programı insanların bilgisayarlarla etkileşim biçimlerini dönüştürdü. İlk chatbot olarak ELIZA, bir hesaplama makinesinin nasıl sohbet edebileceğini göstererek, günümüzde hala yankı bulan birçok sosyal ve teknik soruyu gündeme getirdi. Artık bir makineyle gerçek zamanlı etkileşimde bulunmak, metin üzerinden konuşmak veya hava durumunu sormak için havaya konuşmak konusunda iki kez düşünmüyoruz. Birçok açıdan, ELIZA sadece bilgisayarlarla etkileşim biçimimizi değil, aynı zamanda onlara dair düşünme şeklimizi de şekillendirdi. Bilgisayarların nasıl çalışmasını beklediğimiz konusunda bilim kurgu hikayelerine bir gerçeklik kazandırmaya başladı. Bu makale, "Inventing ELIZA: How the First Chatbot Shaped the Future of AI" (MIT Press, 2026) adlı yeni kitaptan uyarlanmıştır.
ELIZA, kusursuz bir sohbet ortağı olmaktan uzak olsa da, kullanıcılarını şaşırttı. Orijinal ELIZA kaynak kodunun yakın zamanda keşfi ve arkeolojisi, bilgisayar tarihindeki önemli bir müdahaleyi temsil ediyor. ELIZA'nın gerçek uygulamasını inceleyerek, daha sonraki yeniden yapılandırmalara ve yeniden uygulamalara dayanmak yerine, bu anahtar yazılım nesnesi hakkında varsayılan varsayımları sorguluyoruz. Örneğin, kaynak kodu, ELIZA'nın sadece basit bir kalıp eşleştirme chatbot'u olmadığını, daha iyi bir şekilde çoklu "kişilikler" veya senaryolar için tasarlanmış karmaşık bir platform olarak anlaşılabileceğini ortaya koyuyor; script düzenleme ve bağlamsal bellek gibi karmaşık yetenekler içeriyor. Çoğu insanın ELIZA programıyla karıştırdığı script aslında "Doktor" olarak adlandırılıyordu ve bir psikoterapistin rolünü üstleniyordu. Ancak, modern bir chatbot'un farklı kişiliklerle davranması için yönlendirilmesi gibi, ELIZA da birçok rol üstlenebiliyordu.
"Bu kod ve script... dil, terapi ve insan-bilgisayar etkileşimi hakkında devam eden modern yapay zeka gelişimini etkileyen temel varsayımları ortaya koyuyor."
Bu ortaya çıkarılan materyal, Joseph Weizenbaum'un teknik yeniliklerinin daha önce belgelenenden çok daha ileri olduğunu göstererek, erken yapay zeka gelişimini anlamamızı dönüştürüyor. Ayrıca, yayımlanan tanımları ile gerçek uygulama arasındaki tutarsızlıklar, teorik hesaplama modelleri ile bilgisayar kaynak kodundaki maddi örnekleri arasındaki boşluğu göstermeye yardımcı oluyor; bu gerilim, günümüzde dijital kültürü şekillendirmeye devam ediyor.
ELIZA'dan bu yana birçok teknik yenilik ortaya çıkmış olsa da, ELIZA/Doktor kodunu incelemek, insan konuşmasını modellemek için yapılan en erken biçimsel girişimlerden birine nadir bir bakış sunuyor. ELIZA'yı özellikle ilginç kılan, yalnızca tarihi önemi değil, aynı zamanda Weizenbaum'un hem bilgisayar hem de insan etkileşimi konusundaki görüşlerini ortaya koymasıdır. Bu kod ve script, yalnızca 1960'ların programlama tekniklerini sergilemekle kalmaz; dil, terapi ve insan-bilgisayar etkileşimi hakkında modern yapay zeka gelişimini etkilemeye devam eden temel varsayımları açığa çıkarır. Bu kodu inceleyerek, ilkel bir kalıp eşleştirme sisteminin inandırıcı bir anlayış simülasyonu yaratmasını sağlayan karmaşık dilbilgisel ve programlama tekniklerini keşfetmeye başlayabiliriz. Ancak kod satırlarını okumadan önce, sistemin genel bir görünümünü sunalım.
ELIZA Kişilikleri Nasıl Oluşturdu?
ELIZA ile Doktor arasındaki mimari ayrım, yapay zeka tarihindeki önemli bir tasarım kararını temsil ediyor. ELIZA'yı bir etkileşim sistemi olarak düşünün ve Doktor'u Weizenbaum'un geliştirdiği kuralların bir seti olarak. Bu ayrım, ELIZA'nın
Görev Özeti NASA'nın Viking Projesi, bir uzay aracını Mars yüzeyine güvenli bir şekilde indiren ve yüzeyin görüntülerini geri getiren ilk ABD misyonu olarak tarihe geçti. İkisi de bir iniş aracı ve bir yörüngeci içeren iki özdeş uzay aracı inşa edildi. Her yörüngeci-iniş aracı çifti birlikte uçtu ve Mars yörüngesine girdi; […] Viking Projesi ile ilgili yazı ilk olarak NASA Bilim'de yayınlandı.
İnsanlık, Dünya'nın atmosferinin ötesini keşfetmeye başladığında, Dünya'daki yaşam ve gezegenimiz dışındaki yaşam potansiyeli hakkındaki anlayışımız sonsuza dek değişti. Görevler, Güneş Sistemi'ndeki gezegenlerden uzak yıldızlar etrafındaki ötegezegenlere kadar geniş bir alanda veriler topladı. Görevlerden elde edilen veriler, yaşanabilirlik bilgilerini şekillendirmeye yardımcı oldu ve astrobiyologlara […] Yazının tamamı NASA Bilimi'nde "Misyonlardaki Astrobiyoloji" başlığıyla yayımlandı.
Avrupa şehirleri, çevrelerindeki daha sıcak dünyaya uyum sağlama umuduyla, yeşil çatılardan elektrikli araçlara kadar yüzlerce iklim çözümü denemektedir. Ancak bu çözümlerle ilgili artan araştırmalara rağmen, pratikte neyin gerçekten işe yaradığına dair hâlâ sınırlı bir anlayışa sahibiz. Bu, Radboud Üniversitesi'nden araştırmacıların ortak yazdığı ve bugün Çevresel Araştırma Mektupları'nda yayımlanan bir çalışmaya göre.
İnsan kaynaklı tehlikeler, Yeni Güney Galler'deki yaban hayat kurtarma olaylarının çoğundan sorumlu ve araştırmacılar, tehdit altındaki türleri korumak için daha fazla önleme stratejisi çağrısında bulunuyor.
Açıklama Bu yörünge haritası, NASA'nın Perseverance Mars keşif aracının bilim ekibinin "Süpürge Noktası üyesi" olarak adlandırdığı, muhtemelen 3.9 milyardan fazla yıllık katmanlı bazalt kayaların bulunduğu bir konuma ulaşmak için izlediği yolu göstermektedir. Planlandığı gibi, keşif aracı 18 Şubat 2021'de Jezero Krateri'ne indi. Kraterin batı deltası üzerinde araştırmalar yaptı […] "Perseverance'ın 'Süpürge Noktası'na Seyahati" başlıklı yazı ilk olarak NASA Bilim'de yayınlandı.
Anthropic, rakip OpenAI'yi halka arzda geçmek için, Ekim ayı gibi erken bir tarihte potansiyel bir halka arz öncesinde yatırımcı toplantıları düzenliyor.
Çin, Afrika'nın en büyük kalkınma finansörlerinden biri haline geldi. 2000 yılından bu yana, Çin ve diğer devlet destekli kurumlar, Afrika ülkelerine 180 milyar ABD dolarından fazla kredi taahhüt etti. Bu para, yollar, demiryolları, enerji santralleri, limanlar, su altyapısı ve sanayi projelerini finanse etmek için kullanıldı. Tarım da bu genişleyen ortaklığın bir parçası haline geldi. Gıda sistemleri uzmanı Adrino Mazenda, 2000 ile 2024 yılları arasında Afrika ülkelerine verilen Çin kredilerini analiz ederek, Çin'in tarımsal harcamaları hakkında bilgi edinmeye çalıştı.