Yapay Zeka Muhakeme (Akıl Yürütme) Modeli Nedir?

Yapay zeka artık bizim için yanıtlar geliştiren sohbet robotlarından ibaret değil. AI teknolojileri çok hızlı gelişirken sürekli dallanıp budaklanıyor, yeni kavramlar duymaya başlıyoruz. Bu bağlamda, bugün giderek daha dikkat çekici hale gelen akıl yürütme (muhakeme) modellerine değineceğiz.

OpenAI bir süre önce akıl yürütme modellerini duyurmuştu, sonrasında rakipler ardı ardına sahneye çıkmaya başladı. o1 ve o3-mini’ye rakip DeepSeek tarafından “R1” muhakeme modeliyle gelmişti. Ayrıca sonrasında çok iddialı şekilde piyasaya sürülen Grok 3 de muhakeme yeteneğine sahip. Peki bu modellerin sıradan LLM’lerden (büyük dil modeli) farkı ne?

Muhakeme Modeli Nedir?

Bu tür yapay zeka modelleri “reasoning model” olarak biliniyor. Biz Türkçeye “muhakeme, akıl yürütme veya mantık yürütme modeli” olarak çevirebiliriz. Peki tam anlamıyla nedir bu muhakeme modeli? Bir şeylerin muhakemesi nasıl yapılabiliyor?

OpenAI o1, OpenAI o3-mini, DeepSeek R1, xAI Grok 3 (Think Mode) ve Google Gemini (Flash Thinking) gibi muhakeme yeteneğine sahip modeller, karmaşık muhakeme yapmak için takviyeli öğrenme ile eğitilmiş yeni büyük dil modelleri. Standart modellerden ayrışan bu çözümler, cevap vermeden önce düşünür, kullanıcıya yanıt vermeden önce uzun bir iç düşünce zinciri üretir. Karmaşık problem çözme ve kodlama gibi konular için çok adımlı planlamada mükemmeldir.

Basitçe özetlemek gerekirse, akıl yürütme becerisi olmayan yapay zekalar sorulara daha doğrudan yanıtlar vermekte. Tıpkı piyasada gördüğünüz birçok yapay zeka sohbet robotu gibi. Mantık yürütme sistemleri ise yanıtlanması daha zor, daha karmaşık soruları derinlemesine ele alarak ve daha çok adımdan geçirerek daha iyi yanıtlar üretebilir.

Akıl yürütme her şirketin her modelinde mevcut değil. Hızlı şekilde yaygınlaşıyor, endüstride giderek daha önemli hale gelmeye başladı. Doğrudan cevap üreten genel kullanım modellerinin aksine, muhakeme modelleri bir sonuca varmadan önce problemleri adım adım parçalara ayırarak düşünme süreçlerinden geçiyor.

Bu arada, kullanmış olduğunuz yapay zeka platformları hem bir muhakeme modeli hem de genele hitap eden bir yapay zeka olarak kullanıma sunulabilir. Tıpkı Grok 3 gibi. İstediğinizde muhakeme modunu aktifleştirip farklı yanıtlar alabilirsiniz. Grok 3’de bu özelliğe Think Mode (Düşünme Modu), Gemini’da Flash Thinking (Hızlı Düşünme), DeepSeek’te Deep Think (Derin Düşünce) deniyor mesela. Bu mod kapalı olduğunda platformlar standart modeller gibi çalışıyor. Yani hızlı, konuşmaya dayalı ve genel görevlere hizmet edecek şekilde ayarlanıyor.

Bu zamana kadar belki de birçok yapay zeka sohbet robotu kullanmışsınızdır, nasıl çalıştığını biliyorsunuzdur: Bir soru sorarsınız, cevap üretirler ve hepsi bu kadar. Akıl yürütme modelleri farklı bir yaklaşım benimsemekte. Hemen bir yanıt vermek yerine, sorunlar adım adım parçalara ayrılıyor, ara düşünceler ortaya çıkıyor ve hatta nihai bir yanıt sunmadan önce çıktılar rafine ediliyor. Bu da modelleri özellikle matematik, kodlama ve gerçek dünyada problem çözme gibi görevler için güçlü kılıyor.

AI muhakeme sistemi, tümdengelim ve tümevarım gibi mantıksal tekniklerden yararlanarak mevcut bilgilerden sonuçlar üreten bir yazılım platformudur. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), üretken yapay zekanın (Generative AI) yükselişinden bu yana uzun bir yol kat etti. Önceden eğitilmiş yanıtlarla birlikte “hızlı düşünce” sistemi benimseniyordu, sorunları gerçekten akıl yürüterek çözmeyi benimseyen “yavaş düşünmeye” geçildi.

İçgüdüsel yanıtlardan mantıksal muhakemenin gücüyle düşünceli kararlara geçiş yapıldı, böylelikle gerçek dünya senaryosundaki karmaşıklığın üstesinden gelebilecek oyun değiştirici teknolojiler gün yüzüne çıkmaya başladı. Günümüzde teknoloji oldukça ilerledi diyoruz lakin istekler de daha karmaşık ve zorlu hale gelmeye başladı. Artık sadece bilgi aramak ve içerik üretmek yeterli değil.

Yapay zekanın gerçek zamanlı olarak duraklaması, değerlendirmesi ve sonuç çıkarması gerekiyor. Önceden eğitilmiş modeller, daha önce gördükleri büyük miktarda veriye dayanarak bir sonraki kelimeyi tahmin eden “eğitim zamanı hesaplamasına” dayanıyordu. Basit denilebilecek işlerde bu iş görecektir. Ancak karmaşık, yüksek riskli sorunlar için hızlı, içgüdüsel yanıtlar yeterli olmuyor. Gerçek ilerleme zaman, yaratıcılık ve dikkatli düşünce gerektirir ki aynı şey yapay zeka için de geçerli.

İşte bu noktada yapay zeka muhakemesi devreye giriyor. Bir model düşünmek için “durakladığında”, sadece kalıplarla bir şeyler yapmıyor ve geçmiş verilerden tahminler çıkarmıyor. Gelişmiş yapay zeka modelleri farklı senaryoları tartar, sonuçlar üzerinde düşünür ve mantığa dayalı kararlar verir. Bu süreçte daha fazla hesaplama gücü ve zaman gerekse de ortaya çok daha anlamlı sonuçlar çıkacaktır.

Örneğin, “Türkiye’nın başkenti neresidir?” gibi bir soru için akıl yürütmeye gerek yok. Diğer yandan, “Bir tren 60 km hızla hareket ediyorsa ve 3 saat yol kat ediyorsa, ne kadar mesafe kat eder” gibi bir soru için mantık yürütme gereklidir. Cevaba ulaşmadan önce mesafe, hız ve zaman arasında ilişki kurmak gerekir.

Yapay Zekada Muhakemenin Önemi

Akıl yürütme, yapay zekayı temel bir otomasyon aracından sofistike bir karar verme aracına dönüştürüveriyor. Zorlukların karmaşık ve nadiren siyah-beyaz olduğu kurumsal ortamlarda muhakeme, yapay zekanın sonuçları tahmin etmesini, ödünleşimleri değerlendirmesini ve insan düşünce süreçlerine benzer şekilde dinamik girdilere dayalı stratejileri uyarlamasını sağlamakta.

Bu da daha kesin, güvenilir ve bağlama duyarlı sonuçlar elde edilmesi demek. Mesele sadece sorunları çözmek değil, onları derinlemesine anlamak, mantık uygulamak ve çözümleri daha geniş iş hedefleriyle uyumlu hale getirmek. Muhakeme yeteneklerini yapay zekaya entegre ettiğinizde, belirsizlik veya çelişkili bilgileri yönetmek ve iş hedefleriyle uyumlu çözümler sunmak daha kolay hale geliyor.

Mantık yürütme modelleri sadece iş ortamı değil, gündelik hayattaki birçok alanda kritik rol oynayabilir. Hal onu gösteriyor ki yapay zeka inovasyonu hızla devam edecek. Akıl yürütme modelleri ve genel olarak LLM’ler, çekirdek teknoloji giderek daha fazla metalaştırılıp ucuzlatıldıkça daha dar görevler için çeşitlenecek.

Bir muhakeme modeline ne zaman ihtiyaç duyarız? Muhakeme modelleri bulmaca çözme, ileri matematik problemleri ve zorlu kodlama görevleri gibi karmaşık görevlere yönelik.  Özetleme, çeviri veya bilgi tabanlı soru yanıtlama gibi daha basit görevler için gerekli değil. Her şey için muhakeme modellerini kullanmak verimsiz ve pahalı olabilir. Muhakeme modellerinin kullanımı genellikle daha pahalıdır, daha ayrıntılıdır ve bazen “fazla düşünme” nedeniyle hatalara daha yatkındır.

Nasıl Çalışır?

Yapay zekada akıl yürütme, tipik olarak iki temel bileşenden oluşan bir sistem olarak tasvir edilir: Bilgi tabanı ve çıkarım motoru.

Bilgi Tabanı (Bilgi Temsili)

Bilgi tabanı, bir yapay zeka muhakeme sisteminin belkemiğidir. Bilgi grafikleri, ontolojiler, semantik ağlar ve diğer bilgi temsil modellerini içerir. Bu yapılandırılmış formlar, kavramlar, alana özgü bilgiler, olaylar, gerçekler, nesneler, ilişkiler, kurallar ve durumlar gibi gerçek dünya varlıklarını yapay zeka modellerinin işleyebileceği ve anlayabileceği bir yapıya dönüştürür.

Başka bir deyişle yapay zeka sistemleri, alana özgü büyük modellerinden gerçekleri, ilişkileri ve alan bilgisini depolamak için anlamsal ağlar, ontolojiler ve grafikler gibi yapılandırılmış formatlar kullanır ve bir muhakeme sisteminin temelini oluşturur. Böylelikle muhakeme için bir taban sağlanmış olur.

Çıkarım Motoru

Bir yapay zeka muhakeme sisteminin beyni olarak hareket eden çıkarım motorudur. Eğitimli makine öğrenimi modelleri tarafından desteklenmektedir. Çıkarım motoru, bilgi tabanından gelen verileri analiz etmek ve bir karara varmak için gerekli mantık ve akıl yürütme yöntemlerini uygular.

Çıkarım motorları, yeni bilgiler türetmek veya kararlar almak için mantıksal kuralları uygulayarak bilgiyi işler. Desenleri analiz ederek, bağımlılıkları belirleyerek ve mantıksal düşünmeyi simüle ederek çalışırlar.

Öğrenme Algoritmaları

Makine öğrenimi modelleri, desenleri belirleyerek, içgörüler çıkararak ve zaman içinde mantığı iyileştirerek muhakemeyi güçlendirebilir. Yapay zeka sistemleri, doğruluğu artırmak ve değişen ortamlara uyum sağlamak için geçmiş verilerden öğrenim sağlar.

Bu arada, makine öğrenimi, öngörücü yetenekler ve uyarlanabilirlik sağlayarak otomatik muhakeme sistemlerini geliştirmede önemli rol oynuyor.

Bilinen Muhakeme Modelleri

Söylediğimiz gibi, yapay zeka teknolojileri çok hızlı gelişiyor ve gelişmeye devam edecek. Özellikle son dönemde AI alanında bir hareketlilik yaşandı ve mantık modelleri sahneye çıktı. İşte bilinen popüler örnekler:

OpenAI o1-mini

OpenAI, o1-mini modelini 2024 Eylül ayında piyasaya sürmüştü. o1-mini piyasaya çıkan ilk akıl yürütme modeli değildi. Google, DeepMind, Anthropic ve Meta’nın bazı modelleri belirli görevler için akıl yürütme desteği sağlıyordu. Ancak o1-mini daha kapsamlı kullanım imkanı sundu.

Evet, o1-preview ve o1-mini aynı anda piyasaya sürüldü. o1-preview, mini’nin 1,10 $/1M girdi ve 4,40 $/1M çıktı fiyatına karşılık 15 $/1M girdi jetonu ve 60 $/1M çıktı jetonu ile sunulan en pahalı OpenAI modeliydi. Token yani jetonları makine öğrenimi modeli tarafından işlenen veri birimleri olarak düşünebilirsiniz.

o1-preview (pahalı olan) o zamanlar “fizik, kimya ve biyoloji alanlarındaki zorlu kıyaslama görevlerinde doktora öğrencilerine benzer şekilde” performans gösterdiği iddia ediliyordu.
o1-mini (%80 daha ucuz olan) özellikle kodlama görevleri için uygun olacak şekilde tasarlandı.

DeepSeek R1

20 Ocak 2025’te tanıtılan DeepSeek’in hızlı çıkışını hepiniz hatırlarsınız. DeepSeek, OpenAI’ın performans, fiyatlandırma ve açık kaynak kullanılabilirliği modellerine meydan okuyan R1 sürümüyle yapay zeka endüstrisini ve finans piyasalarını sarstı.

DeepSeek R1, o1 modelleriyle (preview, mini) matematik ve kodlama kıyaslamalarında karşılaştırılabilir sonuçlar verirken, daha az GPU ve daha düşük maliyetlerle eğitildi. OpenAI ve Anthropic gibi sektör liderleri 500 bin gibi devasa miktarlarda GPU kullanırken, tahminlere göre DeepSeek 60 bin civarında GPU ile çalışıyordu. Böylelikle R1 çok daha uygun maliyetli bir muhakeme modeli olarak ön plana çıktı.

OpenAI o3-mini

Opean AI, Aralık 2024’te testlerini yaptığı o3-mini modelini DeepSeek’ten tam 11 gün sonra kullanıma sundu. o3-mini, programlama ve STEM kullanım durumları için tasarlandı. 1,10 $ / 1M giriş tokenleri ve 4,40 $ / 1M çıkış tokenleri ile fiyatlandırma konusunda o1-mini’yi geride bırakıyor, ancak verimlilik konusunda halen DeepSeek R1’in ardında. OpenAI, DeepSeek’in eğitim amacıyla verilerini çaldığını iddia ediyor.

Grok 3 Think Mode

Diğerlerinden sonra, 17 Şubat 2025’te piyasaya sürülen Grok 3’ün Düşünme Modu’nu ele alalım. Düşünme Modu (Think Mode), Grok 3’ün çok adımlı akıl yürütme sürecini etkinleştiren isteğe bağlı bir ayar. Doğrudan bir cevaba atlamak yerine problemleri daha küçük adımlara bölüyor, farklı çözümleri değerlendiriyor ve nihai bir sonuç vermeden önce yanıtını en iyi hale getirmeye çalışıyor.

Bu mod özellikle karmaşık problem çözme, matematiksel kanıtlar, kodlama zorlukları ve mantık tabanlı görevler için kullanışlı. İnsan benzeri yapılandırılmış düşünmeyi taklit ediyor ve muhakeme kalitesinin hızdan daha önemli olduğu durumlar için ideal.

Grok 3, Think Mode kapalıyken daha çok GPT-4o veya Claude 3.5 Sonnet gibi davranıyor. Aktifleştirildiğinde ise daha karmaşık soruları yanıtlayabilmek için muhakeme moduna geçiş yapılıyor.

Bu hibrit yaklaşım kıyaslamalara bakıldığında daha da netleşiyor. xAI, Grok 3’ü yalnızca OpenAI o1 veya DeepSeek R1 gibi akıl yürütme modelleriyle karşılaştırmakla kalmadı; GPT-4o, DeepSeek-V3 ve Claude 3.5 Sonnet gibi genelci modellerle de test etti. Bu, sadece bir kategoriyle sınırlı kalmak yerine her iki kategoride de rekabet etmesini istediklerini gösteriyor.

Gemini 2.5 Pro Experimental ve Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

Google, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental’ı gelişmiş akıl yürütme için tasarlanmış yeni bir yapay zeka modeli olarak tanıttı. Başlangıçta Google AI Studio, Gemini API ve Vertex AI aracılığıyla kullanılabilen bu model, sonra Gemini kullanıcılarına da sunuldu.

Akıcı yanıtlar üretmeye öncelik veren standart dil modellerinin aksine Flash Thinking, düşünce sürecini parçalara ayırmayı, adım adım akıl yürütmeyi göstermeyi, birden fazla seçeneği değerlendirmeyi ve sonuçlarını daha yapılandırılmış bir şekilde açıklamayı amaçlıyor.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental çok modlu bir yapay zeka modeli, yani hem metin hem de görüntüleri girdi olarak işleyebilir. Bu, diyagramları yorumlama, grafikleri analiz etme veya karmaşık belgelerden içgörü çıkarma gibi görsel bağlam gerektiren görevler için kullanabileceğimiz anlamına geliyor.

Sonrasında Google, beklenmedik bir hamleyle Mart 2025 sonlarında en son 2.5 Pro (deneysel) modelini tüm Gemini uygulama kullanıcılarına sunacağını duyurdu. Gemini 2.5 Pro, Google’ın ayrı bir varyant olarak sunmak yerine düşünme yeteneklerini entegre eden “en akıllı AI modeli” olarak duyuruldu.

Özetle şirket, şimdiye kadarki en yetenekli muhakeme modeli ve Gemini 2.5 ailesinin ilki olan Gemini 2.5 Pro’yu piyasaya sürdü. Gemini 2.5 Pro ile değişen en önemli şeylerden biri de 2 milyona çıkarılması planlanan 1 milyon tokenlık devasa bağlam penceresi. Bir muhakeme modelini bu kadar fazla bağlamla birleştirmek önemli bir hamleydi. OpenAI o3-mini 200 bin token, Claude 3.7 Sonnet aynı şekilde 200 bin ve DeepSeek R1 128 bin token’ı destekliyor. Grok 3, şu anda 1 milyon token ile Gemini’ye rakip olabilecek tek model.

Akıl Yürütmenin Kullanıldığı Alanlar

Sağlık Hizmetleri

Yapay zeka muhakemesi, teşhis, tedavi planlaması ve hasta bakımına yardımcı olarak sağlık hizmetlerini yavaş yavaş başka bir boyuta taşıyor. Doğal dil işleme (NLP) ve tıbbi büyük dil modelleri, AI sistemlerinin tıbbi kayıtları ve hasta verilerini anlamasını ve yorumlamasını sağlayarak tanı ve tedavi planlamasını geliştiriyor.

• Teşhis Desteği: IBM Watson gibi sistemler, olasılıksal muhakeme kullanarak potansiyel teşhisler önermek için tıbbi kayıtları ve semptomları analiz edebiliyor.
• Tedavi Önerileri: Yapay zeka sistemleri, kişiselleştirilmiş tedavi planları önermek için klinik kılavuzlar aracılığıyla mantık yürütebiliyor.
• İlaç Keşfi: Kimyasal yapıları ve biyolojik yolları analiz ederek potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için tümevarımsal akıl yürütmeden yararlandıklarından, makine öğrenimi ve üretken yapay zekanın ilaç keşfindeki rolü önemli.

Finans

Yapay zekanın kullanımı finans teknolojilerinde yaygınlaşırken, akıl yürütme becerileri karar vermeyi, dolandırıcılık tespitini ve müşteri hizmetlerini geliştiriyor.

• Dolandırıcılık Tespiti: Yapay zeka, hileli işlem kalıplarını belirlemek için tümevarımsal muhakeme kullanmakta.
• Kredi Risk Analizi: Olasılıksal akıl yürütme, geçmiş verilere ve finansal davranışa dayalı olarak bir borçlunun temerrüde düşme olasılığını değerlendirebiliyor.
• Yatırım Öngörüleri: AI, gerçek zamanlı yatırım önerileri sunmak için piyasa verilerini ve haberleri analiz etme gücü sunuyor.

Müşteri Hizmetleri

Yapay zeka sanal asistanları ve kurumsal yapay zeka sohbet robotları, kişiselleştirilmiş, verimli müşteri etkileşimleri sunmak için akıl yürütme sistemlerinden yararlanmakta.

• Sorgu Çözümü: Sağduyulu muhakeme, Siri veya Alexa gibi sanal asistanların belirsiz veya açık uçlu soruların üstesinden gelmesine yardımcı oluyor.
• Çok Turlu Diyaloglar: AI temsilcileri, birden fazla adımı veya konuyu kapsayan karmaşık konuşmaları yönetmek için bağlamsal anlayış algoritmalarını kullanmakta.
• Duygu Analizi: Yapay zeka, memnuniyeti ölçmek ve yanıtları önceliklendirmek için müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak değerlendirebiliyor.

Hukuk ve Uyum

Akıl yürütme, kuruluşların karmaşık yasal çerçevelerde gezinmesine ve mevzuata uygunluğu sağlamasına yardımcı olabiliyor. Prosedürel muhakeme sistemleri (PRS), yapay zekanın karmaşık yasal çerçevelerde görev yapmasını ve dinamik ortamlarda görevleri yerine getirerek mevzuata uygunluğu sağlıyor.

• Sözleşme Analizi: Gelişmiş AI sistemleri, riskleri, tutarsızlıkları veya eksik maddeleri belirlemek için yasal belgeler üzerinden mantık yürütebilir.
• Mevzuata Uygunluk: Kural tabanlı muhakeme, şirketlerin yerel ve uluslararası düzenlemelerle uyumlu kalmasına yardımcı oluyor.
• Dava Tahmini: Yapay zeka, geçmiş dava verilerini analiz ederek yasal sonuçları tahmin edebiliyor.

Siber Güvenlik

Yapay zeka muhakeme sistemleri, tehditlerin izlenmesi ve tespit edilmesi için siber güvenlik teknolojilerini destekleyebilir. Ayrıca hızlı şekilde uygun bir hareket tarzı önererek müdahale sürelerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilirler.

Üretim

Mantık yürütme sistemleri, gelişmiş envanter kontrolü için talep tahminine yardımcı olabilir. Bakım sistemleri, ekipman sorunlarını gerçek zamanlı olarak belirlemek ve zamanında düzeltmeler önermek için yapay zeka muhakemesine güvenebiliyor.

Robotik

Muhakeme yetenekleriyle donatıldıklarında robotlar gerçek dünya alanlarında daha etkili bir şekilde çalışabilir, insanlar ve diğer makinelerle daha iyi etkileşim kurabilir. Böylelikle otonom olarak mantıksal çıkarımlar yapılabiliyor, bu da uyum sağlama, çevre haritalama, navigasyon ve nesne manipülasyonu becerilerini geliştirmeye yardımcı oluyor.