Yapay Genel Zeka (AGI) tartışması hiç bu kadar hararetli olmamıştı. Şu an 2026 Şubat'ındayız ve AI dünyası adeta bir yarış pistinde. Modeller her ay sıçrıyor, kendi başına plan yapıp eyleme geçen agentik sistemler laboratuvardan çıkıp gerçek dünyaya iniyor. Momentum inanılmaz hızlı, sanki her hafta yeni bir devrim haberi geliyor. Ama gerçekte buradaki sınırlar nedir? AI'ın sonsuz potansiyeli var mı, yoksa temel matematik ve mantık kuralları bizi durduracak mı? İşte bu noktada Gödel'in eksiklik teoremleri ve Turing'in durma problemi devreye giriyor.

Bu yazıda AGI'nin ne olduğunu, ne zaman gelebileceğini, teorik sınırlarını, tanım karmaşasını ve CEO tahminlerini masaya yatırıyoruz. Özellikle Demis Hassabis'in "Einstein testi" gibi somut ölçütlerle hype'ı gerçeklikten ayırmaya çalışacağız.

AGI Nedir ve Ne Zaman Gelecek?

AGI, insan seviyesinde genel zeka demek, herhangi bir alanda hızlı öğrenen, yaratıcı problem çözen, yeni keşifler yapan bir sistem. Dar AI'lardan farklı olarak, AGI birden fazla alanda esnek olmalı. Satrançta AlphaGo ya da protein katlamada AlphaFold ne kadar etkileyici olursa olsun, bu sistemler tek bir alana kilitli. AGI ise bir yazılım mühendisi gibi kod yazarken aynı zamanda bir bilim insanı gibi hipotez kurabilmeli.

Şu anki ilerleme hızı göz kamaştırıcı. 2025'te uzun vadeli plan yapan agentik AI'lar yaygınlaştı, 2026'da otonom sistemler ve robotik uygulamalar gündemin merkezine oturdu. CEO tahminleri ise geniş bir yelpazeye yayılmış durumda:

• Elon Musk (xAI): "2026 sonuna kadar AGI"
• Dario Amodei (Anthropic): 2026-2027'de her yazılım işini otomatikleştiren sistemler
• Sam Altman (OpenAI): "AGI zaten geçti, şimdi superintelligence'e odaklanıyoruz"
• Demis Hassabis (Google DeepMind): 5-8 yıl içinde, yani 2031-2034 arası. Şubat 2026'daki India AI Impact Summit'te bu tahmini önceki "2030 sonrası" görüşünden öne çekti. Bazı röportajlarında few years olarak da dile getiriyor.
• Yoshua Bengio: 2031'e kadar insan seviyesine ulaşılabilir.

Dikkat: Bu tahminler sürekli öne çekiliyor. AI'da atılım gerçekleştikçe, momentum hızlandıkca her geçen gün süre daha fazla kısalıyor. 2023'te 2030'ları işaret edenler bugün 2026-2028'i gösteriyor.

Gödel ve Turing Ne Diyor? Teorik Sınırlar Neler?

AI'ın ivmesi ne kadar yüksek olursa olsun, hesaplama ve mantığın aşılamaz sınırları var. 20. yüzyılın iki dev teoremi bu noktada devreye giriyor.

Gödel'in Eksiklik Teoremleri (1931): Temel aritmetiği kapsayan tutarlı herhangi bir matematik sisteminde, doğru ama sistem içinde kanıtlanamayan ifadeler her zaman vardır. Üstelik sistem kendi tutarlılığını içeriden kanıtlayamaz. "Bu cümle yanlıştır" gibi paradokslar bu sınırın gündelik dildeki yansımasıdır, sonsuz bir öz-referans döngüsü yaratırlar ve sistemin içinden çözülemezler.

Turing'in Durma Problemi (1936): Bir programın ve girdisinin sonsuza kadar çalışıp çalışmayacağına, yani durup durmayacağına dair genel bir algoritma yazılamaz. Bu "undecidable" bir problemdir, hiçbir bilgisayar her durumda bu soruyu yanıtlayamaz. Pratikte ne demek? Bir antivirüs yazılımı, incelediği kodun sonsuz döngüye girip girmediğini yüzde yüz emin olamaz, ancak tahmin edebilir.

Bu teoremler "tanrı makinesi" fikrinin neden imkansız olduğunu gösteriyor. Hiçbir sistem her matematik gerçeğini kanıtlayamaz ya da her programı eksiksiz analiz edemez.

Bunlar AGI'yi İmkansız Kılar mı?

Kesinlikle hayır, ama beklentileri gerçekçi kılıyor. İnsan zekası da bu sınırların içinde işliyor. Biz de durma problemini çözemiyoruz, her şeyi kanıtlayamıyoruz. Yine de Einstein genel göreliliği keşfetti, Newton kalkülüsü icat etti. Kusursuz olmadan, "yeterince iyi" olarak. AGI'nin de her şeyi çözen bir oracle olması gerekmiyor, pratikte dönüştürücü olması yeterli.

Günümüz modelleri hukuk ve tıp sınavlarını geçiyor, karmaşık kod üretiyor. Ancak beklenmedik ya da alışılmamış sorularda ciddi biçimde tökezleyebiliyorlar. Bu "jagged intelligence", yani köşeli ve tutarsız zeka profili, AGI'ye giden yolun henüz aşılmamış temel engellerinden biri. Öte yandan teorik sınırlar, sinir ağlarını sembolik akıl yürütmeyle birleştiren hibrit yaklaşımlarla kısmen aşılabiliyor. Heuristik yöntemler, durma problemine benzer sorunlara çoğu zaman iyi yaklaşımlar üretebiliyor.

Roger Penrose gibi bazı filozoflar zekânın kuantum etkiler içerdiğini ve dolayısıyla klasik hesaplamayla yakalanamayacağını savunuyor. Ama Demis Hassabis dahil araştırmacıların büyük çoğunluğu zekânın hesaplanabilir süreçlerden doğduğu görüşünde.

Tanım Meselesi ve "Yeterince İyi Olmak"

AGI tanımı kişiden kişiye değişiyor. Sam Altman için "zaten geçti" çünkü modeller artık insan işlerini yapıyor. Dario Amodei için 2026-2027'de yazılım mühendisliğini otomatikleştiren bir sistem. Elon Musk için xAI'ın yakın vadeli hedefi. Kimileri için AGI, işsizlik dalgası anlamına geliyor, kimileri için kanser tedavisinde devrim.

En kritik nokta şu: İnsan zekası da mükemmel değil. Hafızamız sınırlı, yargılarımız önyargılı, kararlarımız duygulardan etkileniyor. Ama "yeterince iyi" olduğumuz için medeniyet kurduk, uzaya gittik, bu metni yazdık. AGI'nin de kusursuz olması gerekmiyor. İnsan seviyesinde ya da biraz üstünde, esnek ve genelleşebilir bir zeka, dünyayı köklü biçimde değiştirmeye yeter. Bir AI yazılım geliştirirken hata yapar ama iterasyonla düzeltir, tıpkı deneyimli bir mühendis gibi.

Günümüz AI CEO'ları Bunu Abartıyor mu?

Kısmen evet. Trilyon dolarlık şirketler yatırımcı ilgisini canlı tutmak için zaman zaman sınırı zorluyor. Sam Altman "AGI geçti" derken superintelligence'e kayıyor, Dario Amodei 6-12 ay içinde yazılım işlerini otomatikleştireceğini öngörüyor, Elon Musk her fırsatta tahmini öne çekiyor. Yoshua Bengio 5 yıl içinde insan seviyesi diyor ama riskleri en net dile getiren isimlerden biri de o.

Demis Hassabis ise tabloda en ölçülü duran isim. 5-8 yıl diyor ve "jagged intelligence" sorununu çözmeden AGI'den söz etmenin erken olduğunu vurguluyor. Arkasındaki somut ölçüt "Einstein testi": Bir AI'yı yalnızca 1911 öncesi verilerle eğit, ardından genel görelilik teorisini (1915) kendi başına keşfedebiliyor mu? Bu, mevcut verileri yeniden düzenleme değil, gerçek anlamda sıfırdan keşif gerektiriyor. Hassabis'in nörobilim kökeni ve DeepMind'ın kanıtlanmış sicili, bu ölçüte verilen ağırlığı anlamlı kılıyor.

Tahmin: 2026 Sonuna Kadar Ne Olur?

Agentik sistemler hızla yaygınlaşıyor, otonom ajanlar, robotik uygulamalar ve çok adımlı görev çözücüler artık laboratuvar dışında, gerçek kullanım senaryolarında test ediliyor. Eğer yıl sonuna "Einstein testi"ne gerçekten yaklaşan bir model görürsek, yani 1900-1911 verisiyle beslenmiş bir ajanın kuantum mekaniği ile görelilik teorisini sentezlediğine dair bir işaret gelirse, AGI tartışması bambaşka bir zemine taşınacak.

Ben 2026-2028 arasını hala olası bir pencere olarak görüyorum. 2026'da görürsek şaşırmam. Hem ölçekleme hem de world models ve continual learning gibi yeni paradigmalar, AGI ile mevcut sistemler arasındaki mesafeyi giderek kısaltıyor. Bu bir iyimserlik değil, gözlemlenebilir bir ivmenin doğal uzantısı.

Kısaca: Gödel ve Turing sınır koyuyor ama AGI'nin hedefi o sınırları aşmak değil, insan gibi sınırlı ama esnek bir zekayı yakalamak. CEO tahminlerinde hype'ın izi var ama Hassabis'in Einstein testi gibi somut ölçütler gerçekten neyin ilerlediğini görmemizi sağlıyor. 2026 olabilir mi? Neden olmasın.

Sizce AGI 2026'da mı geliyor, yoksa 2030'lara mı sarkar?

Ve bir AGI'den beklentiniz tam olarak nedir?