Yapay Zekâ Çağı İçin Tarihsel Paradigma ve Teknik Yol Haritası

11.Asırdan 21. Asra

Alaturka Entegrasyon Modeli

ÖN NOT

Bu Makalenin Hedef Kitlesi:

Bu çalışma, geniş kamuoyunu ve genel motivasyon arayışlarını değil, doğrudan uzman ve karar alıcı kitleyi hedeflemektedir.

  • Politika Yapıcılar ve Stratejistler: Ulusal yapay zekâ stratejilerini Kaşgarlı paradigması ile TÜRKSOY bünyesine taşıyarak Mavera ün Nehir Epistemik üssünden beslenen coğrafyaları  kapsayacak bir vizyoner dönüşüme öncülük edeceklere teknik ve tarihsel perspektiften katkı sağlamak.
  • YZ Mühendisleri ve Dil Teknologları: Yeni hibrit mimariler ve Endüstri 4.0 için Edge AI çözümleri arayanlar hibrit bir model önermek.
  • Akademik Dünya ve Akademik Hakemler: Dilbilim, Bilgisayar Bilimleri, Tarih, Felsefe, ilahiyat ve geleneksel medrese eğitimleri alanlarında birbirlerinden faydalanabilirliğe odaklı disiplinlerarası çalışmalara örnek bir katkı sunmak.
  • Proje Liderleri: Karmaşık sistemlerde güvenilir ve verimli YZ çözümleri geliştirerek küreselleşme amaçlayanlara özgün bir bakış kazandırmak.

Yöntem Perspektifi:                                             

  • Çok Katmanlı ve Disiplinlerarası: Felsefi, tarihsel, morfolojik, algoritmik ve deneysel (kantitatif) katmanların entegre edildiği bir yaklaşımla hazırlanmıştır.

Özet                                                         

Bu makale, yazarın önceki çalışmalarında ortaya koyduğu, yapay zekânın (YZ) anlam buhranı ve verimsizlik problemlerine yönelik vizyoner çerçeveyi somut bir teknik modele dönüştürmektedir. 11. yüzyıl bilgini Kaşgarlı Mahmud’un, dildeki “mühmel” (kullanılmayan, ihmal edilmiş) ve “müstaʿmel” (kullanılan, işlevsel) unsurlar arasında yaptığı ayrımdan yola çıkarak, modern YZ sistemleri için “Alaturka Entegrasyon Modeli”ni önermekteyiz. Bu model, tarihsel bir felsefi paradigmayı, güncel bir teknolojik yol haritasına aktararak üç temel sacayağı üzerine inşa edilmiştir: (A) Tarihsel-felsefi bir analizden beslenen ve test edilebilir iddialara olanak tanıyan kuramsal bir formalizasyon, (B) Türkçenin morfolojik düzenliliğini ve esnekliğini “Kök+(Ek)^n” şeması merkezinde teknik bir avantaja dönüştüren hibrit ve kural-destekli bir mimari, ve (C) Enerji verimliliğinden etik protokollere kadar ölçülebilirliği ve şeffaflığı merkeze alan kapsamlı bir deneysel doğrulama ve governans çerçevesi.

Çalışma, öncelikle, felsefi bir argümanın nasıl tekrarlanabilir bir mühendislik metodolojisine dönüştürülebileceğine dair somut bir kanıt sunmaktadır. İkinci olarak, Endüstri 4.0’ın merkezi bir ihtiyacı olan, bağlama özgü, anlamlı ve işlenebilir bilgi parçacıkları (mikro-ontolojiler) üretimi için sürdürülebilir ve ölçeklenebilir bir çözüm önerisi getirmektedir. Niceliksel beklentimiz, önerilen modelin, geleneksel büyük dil modellerine kıyasla Türkçe metin işleme görevlerinde kayda değer ölçüde daha düşük çıkarım gecikmesi ve enerji tüketimi sağlarken, morfolojik karmaşıklık gerektiren görevlerde daha yüksek doğruluk ve daha az halüsinasyon oranı sergilemesidir.

Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Doğal Dil İşleme, Alaturka Entegrasyon, Kaşgarlı Mahmud, Mikro-Ontoloji, Hibrit Mimari, Türkçe Morfoloji, YZ Etiği, Endüstri 4.0.

1. Giriş

1.1. Arka Plan ve Motivasyon: Önceki Çalışmaların Sentezi

Yapay zekâ, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) vasıtasıyla, insan dilini anlama ve üretme kapasitesinde olağanüstü ilerlemeler kaydetmiştir. Ancak, bu ilerleme beraberinde iki temel krizi de getirmiştir: bir anlam buhranı (modellerin istatistiksel olarak ikna edici ancak gerçeklikten kopuk, güvenilmez çıktılar -halüsinasyon- üretmesi) ve bir sürdürülebilirlik krizi (modellerin eğitimi ve çıkarımı için gereken muazzam enerji, hesaplama kaynağı ve maliyet) [1, 2].

Önceki çalışmalarımızda, bu ikili krizi detaylandırarak, özellikle Endüstri 4.0 bağlamında kitlesel kişiselleştirme ihtiyacıyla olan doğrudan çelişkisini vurguladık [3]. “Yapay Zekâ Çağı Türk Çağı Olacaktır” başlıklı ilk makalemizde, bu sorunlara yönelik çözüm arayışının, Türkçenin yapısal özellikleri ve onun tarihsel arka planında yattığını iddia eden bir vizyon ortaya koyduk [4]. “Yapay Zekânın Anlam Buhranına 11. Yüzyıldan Bir Çözüm Önerisi” başlıklı ikinci makalemizde ise, bu vizyona tarihsel ve metodolojik bir derinlik kazandırarak, Kaşgarlı Mahmud’un Divânü Lugati’t-Türk‘teki “mühmel” ve “müstaʿmel” ayrımının, modern veri kürasyonu ve anlamlı bilgi seçimi problematiği için güçlü bir metafor ve yöntem sunduğunu gösterdik [5].

Üçüncü makalemizi Endüstri 5.0 evresinin insan odaklılık üzerine olacağı mekanikleşme ve robotik dillerin insan doğasına toslayarak teknolojiyi insan odakıl insancıl bir varyanta sürükleyeceği kanısı ile DLT’nin epistemolojik üssü olan Maveraün Nehir Epistemik üssünde irfani boyutun kelimelere işlenerek Ahilik müessesesi ile üretime taşınmasına vurgu yapan bir ara makaleye daha ihtiyaç olduğundan gelecekçi bakışla DLT paradigmasının yarınların talebine ışık tutacağına bir medeniyet manifestosu olarak dikkat çektik.

Bu makale aslında üçüncü ve temel makale, söz konusu iki önceki çalışmanın ortaya attığı “ne” ve “neden” sorularına, eleştirel bir “nasıl” sorusuyla cevap vermeyi amaçlamaktadır. Felsefi bir tespit ve tarihsel bir metafor, somut, uygulanabilir, test edilebilir ve ölçeklenebilir bir teknik modele nasıl dönüştürülebilir? Bu makale, işte bu kritik boşluğu doldurmayı taahhüt etmektedir.

1.2. Problem Tanımı: Anlam Buhranı, Enerji Açlığı ve Ölçeklenememe

Endüstri 4.0, fiziksel ve dijital dünyaların derinlemesine kaynaşması anlamına gelir. Bu süreç, akıllı sensörler, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve dijital ikizlerden oluşan bir ağın, sürekli, dinamik ve bağlama özgü veri üretmesi demektir. Bu veri seli, sistemlerden her seferinde yeni, anlamlı ve işlenebilir kavramlar –ki bunlara mikro-ontolojiler diyoruz– talep eder.

Mevcut büyük dil modelleri, bu talebi karşılamakta temel kusurlara sahiptir:

  • İstatistiksel Yüzeysellik ve Güvenilmezlik:LLM’ler, istatistiksel ilişkileri olağanüstü bir beceriyle yakalayabilir ancak derin anlamsal yapıları, mantıksal tutarlılığı veya gerçeklik temelini garanti edemezler. Bu, endüstriyel ve kritik uygulamalar için kabul edilemez olan halüsinasyon ve doğrulanamazlık problemine yol açar [6].
  • Sürdürülemez Kaynak Tüketimi:Büyük modellerin eğitimi ve çıkarımı, muazzam miktarda enerji, hesaplama gücü ve finansal maliyet gerektirir [7]. Bu durum, bu modellerin düşük güç tüketen edge cihazlarda veya sürekli, gerçek zamanlı veri işleyen endüstriyel sistemlerde verimli bir şekilde kullanılmasını pratikte imkansız kılar.
  • Morfolojik Karmaşıklıkla Baş Etmede Yetersizlik:Türkçe gibi aglutinatif ve morfolojik açıdan zengin dillerde, sonsuza yakın kelime türetmek mümkündür. Saf istatistiksel modeller, eğitim verilerinde sıkça göremedikleri bu uzun veya bileşik formları işlemekte ve anlamakta zorlanırlar.

Kaşgarlı’nın “mühmel” (tüm kombinatorik hipotez uzayı) içinden “müstaʿmel”i (küratörlü, yüksek-faydalı alt küme) seçme ve kurallaştırma eylemi, burada somut bir karşılık bulur: Anlamlı çıktıyı, tüm olasılıkları brute-force ile hesaplamaya çalışmadan, verimli, kurallı ve şeffaf bir sistemle türetmek.

1.3. Makalenin Tezi ve Katkıları: Alaturka Entegrasyon Modeli

Bu çalışma, yukarıdaki problemleri çözmek için daha fazla veri veya daha fazla parametre yerine, köklü bir felsefi-mimari paradigmayı önermektedir: Alaturka Entegrasyon Modeli.

Model, “Alaturka” kavramını, dar bir geleneksellik veya milliyetçilik perspektifinden ziyade, tarihsel olarak Osmanlı, Selçuklu ve Babür gibi çok kültürlü imparatorlukların karakteristiği olan içselleştirici ve dönüştürücü bir entegrasyon zihniyeti olarak yorumlar. Tıpkı Arapça ve Farsça unsurların Türkçenin işletim sistemi içinde dönüştürülüp işlevsel hale getirilmesi gibi, bu model de modern YZ’yi, yabancı veri ve kavramları reddetmek yerine, onları kendi yapısal kuralları içinde işleyebilen bir sisteme dönüştürmeyi hedefler.

Bu makalenin temel katkıları şunlardır:

  1. Kuramsal Bir Köprü:Kaşgarlı’nın tarihsel dilbilimsel model ini modern YZ’nin teknik zorluklarına bağlayan, test edilebilir hipotezlere olanak tanıyan formal bir çerçeve sunar.
  2. Teknik Bir Mimari:“Dinamik Kökleştirme” ve “Kök+(Ek)^n” şemasına dayanan, kural-destekli, enerji verimli ve edge-uygun bir hibrit mimari önerir.
  3. Kapsamlı Bir Validasyon Planı:Performans (doğruluk, gecikme), verimlilik (enerji, bellek) ve güvenilirliği (halüsinasyon oranı) ölçen, tekrarlanabilir bir deneysel protokol ve benchmark taslağı getirir.
  4. Etik ve Governance Çerçevesi:Modelin küresel ve kapsayıcı bir şekilde benimsenmesi için çokdillilik, şeffaflık ve bağımsız denetim taahhütlerini içeren bir governans modeli önerir.

Makalenin geri kalanı şu şekilde organize edilmiştir: Bölüm 2, tarihsel paradigmadan teknik formalizasyona geçişi detaylandıracaktır. Bölüm 3, önerilen teknik mimariyi derinlemesine açıklayacaktır. Bölüm 4, deneysel metodoloji ve hipotezleri ortaya koyacaktır. Bölüm 5, modelin felsefi temelini ve etik çerçevesini tartışacak, ve Bölüm 6 sonuç ve gelecek çalışmaları özetleyecektir.

2. Kaşgarlı’dan Kural Setine: Formal Bir Köprü

Bu bölümün amacı, birinci makalede [4] ortaya atılan ve ikinci makalede [5] tarihsel bir metafor ile derinleştirilen “Alaturka Entegrasyon” fikrini, belirsizlikten ve retorikten kurtarıp, test edilebilir, reddedilebilir ve uygulanabilir teknik bir çerçeveye oturtmaktır. Aşağıda sunulan formalizasyon, tarihsel kavramlar ile modern YZ mühendisliği arasında sistematik bir eşleme sağlayarak, Bölüm 3’te detaylandırılacak olan mimarinin teorik zeminini oluşturur.

2.1. Tarihsel-Modern Kavramsal Eşleme Çerçevesi

Kaşgarlı Mahmud’un Divânü Lugati’t-Türk‘ü, yalnızca bir sözlük değil, dilin işleyişine dair kurallı bir modeldir. Bu modelin bileşenleri, modern bir doğal dil işleme (NDİ) pipeline’ının bileşenleri ile yapısal bir benzerlik taşır. Aşağıdaki tablo, bu disiplinlerarası köprünün anahtarını sunmaktadır.

Tablo 1: Tarihsel Paradigmadan Teknik Modele Kavramsal Eşleme

Tarihsel Kavram (Kaşgarlı) Kavramsal Eşleme (Modern YZ/NDİ) Formal Tanım Algoritmik/Rol Karşılığı
Mühmel (مهمل) Kombinatorik Hipotez Uzayı / Ham Veri Uzayı Belirli bir kök (Root) için dilin kurallarına göre * teorik olarak* türetilebilecek tüm olası kelime formlarının ve ilişkili anlamların oluşturduğu, kullanılmayan veya doğrulanmamış büyük küme. search_space = {f(root, affix_sequence) for all affix_sequence in Affix^*}
Müstaʿmel (مستعمل) Küratörlü, Yüksek-Faydalı Alt Küme / Doğrulanmış Çıktı Frekans, anlamsal tutarlılık, iletişimsel ihtiyaç ve bağlam uyumu gibi metriklerle seçilmiş, dil topluluğu tarafından benimsenmiş ve kullanılan optimal alt küme. `output = {x
x ∈ search_space, P_usage(x) > θ, P_semantic(x, context) > φ}`
Divânü Lugati’t-Türk Kural Tabanı (Rule Engine) / Eğitim Verisi Morfolojik, fonetik ve semantik kuralların kodlandığı, “mühmel”den “müstaʿmel”i seçmek için kullanılan dinamik sistem. Dilin “işletim sistemi”nin yazılımı. rule_engine = {phonetic_harmony, affix_ordering, semantic_constraints}
Kök (Cins/جنس) Dinamik Kök Nesnesi (Root Object) Yabancı veya yerel kökenli, morfolojik işleme tabi tutulabilen temel anlam birimi. Sistem, kökün kökenine değil, kendi kurallarına uygun işlenebilirliğine odaklanır. class Root: value, origin, normal_form, compatibility_flags
İmlâ (Yazım Kuralları) Fonotaktik & Fonolojik Ön İşleme Modülü Bir kelimenin kabul edilebilir ses dizilimini kontrol eden kurallar kümesi. Yabancı köklerin yerel sisteme fonetik uyumunu sağlar. def apply_phonotactics(token): return normalized_token
Derleme Sözlüğü Doğrulama/Kürasyon Külliyatı (Validation Corpus) “Müstaʿmel”in pratikteki kanıtı. Modelin çıktılarını test etmek ve küratörlük fonksiyonunu eğitmek için kullanılan, gerçek kullanım örnekleriyle zenginleştirilmiş veri kümesi. validation_set = {(form, usage_frequency, context)}

2.1.1. Morfolojik Reanlamlandırma İlkesi (Root Reassignment)

Eklenmesi gereken metin (kısa, akademik formda):

Türkçede yabancı kökenli kelimeler, ödünç alınmış yüzey biçimler olarak değil, işlenebilir kök nesneleri (root objects) olarak kabul edilir. Bu kök, Türkçenin fonotaktik ve morfolojik işletim sistemine dahil edilir ve böylece kelimenin anlam alanı, Türkçe türetim ekleri üzerinden yeniden şekillenir.
Bu süreç, DLT’de çekirdek dil sisteminin kurulumu (mühmel alan), Osmanlıca’da ise kültürler-arası morfolojik geçişkenlik katmanı ile tamamlanır.
Yani DLT = çekirdek işletim sistemi,
Osmanlıca = çoklu protokol uyumluluk katmanıdir.

2.2. Formalizasyon Şeması ve İş Akışı

Yukarıdaki eşlemeleri bir araya getiren genel formalizasyon şeması, bir NDİ görevinin tarihsel bir paradigmaya nasıl indirgenebileceğini gösterir. Şema, lineer olmaktan ziyade, geri beslemeli bir döngü içerir.

*Şema 1: Tarihsel-Teknik Formalizasyon İş Akışı*

text

Girdı (Token/Veri)    |    V[Tarihsel Metafor Aşaması]    |–> “Mühmel” olarak Kabul Edilen Kombinatorik Uzayın Tanımlanması    |    V[Kavramsal Çerçeve Aşaması]    |–> “Müstaʿmel”i Seçecek Kriterlerin Belirlenmesi (Kullanım, Anlam, Bağlam)    |    V[Formal Spesifikasyon Aşaması]    |–> Kuralların Matematiksel/Sembolik Ifadeye Dökülmesi    |    (Örn: ∀root ∃{affix} ⇒ form; P(accept|form, context))    |    V[Algoritmik Uygulama Aşaması]    |–> Spesifik Kod Modüllerine Dönüşüm    |    (Root Extractor, Rule Engine, Scorer)    |    VÇıktı (Mikro-Ontoloji/Anlamlı Kavram)    |    V[Doğrulama]    |–> Çıktının “Derleme Sözlüğü” (Validation Corpus) ile Karşılaştırılması    |                                                                      |    |———————————————————————-| (Geri Besleme)

2.3. Formalizasyon Örneği: “Kitap” Kökü Üzerinden Bir Yürüyüş

Bu şemayı somutlaştırmak için “kitap” kökünü ele alalım.

  1. Tarihsel Metafor (Mühmel):Kaşgarlı, “kitap” kökünden türeyebilecek onlarca teorik form olduğunu bilir (kitap-lık, kitap-çı, kitap-çı-lık, kitap-lan-, kitap-laş-, kitap-sız, …). Bunların tümü mühmeldir, yani potansiyel hipotezlerdir.
  2. Kavramsal Çerçeve (Müstaʿmel Seçimi):Dil topluluğu, iletişim ihtiyacına bağlı olarak bu uzaydan bir alt kümeyi müstaʿmel (kullanılan) hale getirmiştir. “Kitapçı” yaygınken, “kitapçılık” belki daha nadir, “kitap-laş-” ise anlamsal olarak garip bulunup kullanıma girmemiş olabilir.
  3. Formal Spesifikasyon:
    • Kök: k-i-t-a-p
    • Ek Kümesi: {+çI, +lIk, +sIz, +lAn, …}
    • Kural 1 (Ünlı Uyumu): Ekler, kökün son ünlüsüne (a) uyum sağlamalıdır. -> +çI → +çı, +lIk -> +lık
    • Kural 2 (Anlamsal Uygunluk): P_anlam(“kitapçı”) > P_anlam(“kitaplaş”)
    • Kural 3 (Fonotaktik): /p/ sesinden sonra /ç/ gelmesi Türkçe kurallarına uygundur.
  4. Algoritmik Uygulama (Sözde Kod):

python

# Girdıroot = “kitap”affix_pool = [“+çı”, “+lık”, “+sız”, “+lan”]  # Mühmel Uzayından Bir Kesit # Kural Motoru (Divânü Lugati’t-Türk’ün algoritmik karşılığı)def apply_integration_model(root, affix_pool, context):    candidate_forms = []    for affix in affix_pool:        candidate = root + affix                # Fonetik Uyum Filtresi (İmlâ)        if not check_vowel_harmony(candidate):            continue  # Mühmel’de kalır                # Anlamsal/Morfolojik Kısıt Filtresi        if not check_semantic_constraint(root, affix): # Örn: “kitap+lan” fiil olarak uygun mu?            continue  # Mühmel’de kalır                candidate_forms.append(candidate)        # Skorlama ile Müstaʿmel Seçimi    scored_candidates = [(form, calculate_utility_score(form, context)) for form in candidate_forms]    top_k_candidates = sort_and_select(scored_candidates, k=5)        return top_k_candidates  # Küratörlü, Yüksek-Faydalı Alt Küme # Çağrıcontext = “meslek”  # Bağlam: Meslekleroutput = apply_integration_model(root, affix_pool, context)# Çıktı: [“kitapçı”, “kitapçılık”] (Bu bağlam için Müstaʿmel)

2.4. Bölüm Özeti ve Bölüm 3’e Geçiş

Bu bölümde, Kaşgarlı Mahmud’un 11. yüzyıldaki sistematik dil yaklaşımının, 21. yüzyıl YZ’sinin kombinatorik veri ve anlam uzaylarıyla nasıl paralellik gösterdiği formal bir şekilde ortaya konmuştur. “Mühmel” ve “müstaʿmel” kavramları, sırasıyla “kombinatorik hipotez uzayı” ve “küratörlü alt küme” olarak teknik tanımlara kavuşturulmuş, böylece felsefi bir argümanın mühendislik pratiğine nasıl rehberlik edebileceği gösterilmiştir.

Sunulan formalizasyon şeması ve sözde kod, artık somut bir teknik mimarinin inşası için gereken net spesifikasyonları sağlamaktadır. Bir sonraki bölüm olan Bölüm 3, bu formal çerçeveyi somutlaştıracak, “Dinamik Kökleştirme” ve “Kök+(Ek)^n” motorunun mimarisini, bileşenlerini ve entegrasyon şablonlarını detaylandıracaktır.

3. Modelin Teknik Arayüzü: Dinamik Kökleştirme ve Kök + (Ek)^n Mimarisi

Bir önceki bölümde, tarihsel paradigmayı teknik bir çerçeveye oturtmak için gerekli kuramsal temeli attık. Bu bölümde ise, “Alaturka Entegrasyon Modeli”nin kalbini oluşturan teknik arayüzü ve mimari bileşenleri detaylandıracağız. Önerilen sistem, saf istatistiksel yöntemlerle kural-tabanlı sistemlerin avantajlarını, “Dinamik Kökleştirme” prensibi ve “Kök+(Ek)^n” üretim motoru etrafında birleştiren hibrit bir mimaridir.

3.1. Çekirdek Felsefenin Teknik Yansıması: Dinamik Kökleştirme

“Dinamik Kökleştirme”, Alaturka entegrasyon zihniyetinin algoritmik özüdür. Bu prensip, dil sistemine giren yabancı kökenli bir leksikal öğeyi (Arapça, Farsça, İngilizce vb.) bir tehdit veya istisna olarak değil, işlenmek üzere sisteme dahil edilen yeni bir “kök” olarak ele alır. Ana hedef, bu kökü, hedef dilin (Türkçe) fonotaktik ve morfolojik “işletim sistemi” ile uyumlu hale getirerek, standart türetme bandına sokmaktır.

Dinamik Kökleştirme işlemi üç aşamadan oluşur:

  1. Fonetik Normalizasyon:Girdı token’ı, Türkçenin ses dizimi kurallarına uygun hale getirilir. Bu, yabancı kökenli seslerin Türkçedeki en yakın karşılıklarıyla değiştirilmesini içerir.
    • “server” → “servır”
    • “update” ( /ʌpˈdeɪt/ ) → “apdeyt” ( /apˈdejt/ )
    • “rendering” → “rendırın”
  2. Grafem-Fonem Uyarlaması:Yazım dilinden konuşma diline bir standartlaştırma uygulanır. Özellikle İngilizce kökenli girdilerde yaygın olan, yazılış ve telaffuz arasındaki tutarsızlıklar giderilir.
    • “phone” (/foʊn/) → “fon”(Yazılış değil, telaffuz baz alınır)
  3. Morfolojik Uyumluluk İşaretlemesi:Normalize edilmiş kök, bir “Kök Nesnesi” (Bkz. Tablo 1) olarak paketlenir ve kendisine hangi eklerin bağlanabileceğine dair kuralların uygulanacağı bir formata getirilir. Kökün orijinal dili, etimolojik bir bilgi olarak saklanabilir, ancak türetme kuralları için artık bir engel teşkil etmez.

3.2. Üretim Motoru: Kök + (Ek)^n Algoritmasının Detaylı Mimarisi

Modelin üretim kapasitesi, “Kök+(Ek)^n” şeması etrafında örgütlenmiş modüler bir pipeline tarafından yönetilir. Bu pipeline’ın detaylı bir akış diyagramı Şekil 1‘de verilmiştir ve ardından her bir bileşen açıklanmıştır.

*Şekil 1: Kök+(Ek)^n Mikro-Ontoloji Üretim Pipeline’ı*

text

[Girdı: Ham Metin / Sensör Verisi]          |          V[Tokenization & Ön İşleme]          |          V[Kök Adayı Çıkarıcı] –> [Dinamik Kökleştirme Modülü]          |                              |          V                              V[Türetme Motoru] <– [Kural Tabanı (Ek Grameri & Fonetik Kurallar)]          |          V[Anlamsal & Bağlamsal Skorlayıcı] <– [Kullanıcı/Kullanım Bağlamı]          |          V[Çıktı: Sıralanmış Mikro-Ontoloji Listesi]

Bileşen 1: Kök Adayı Çıkarıcı (Root Candidate Extractor)
Bu bileşen, girdı token’ını alır ve olası kökleri çıkarır. Saf kural-tabanlı bir yöntem (örneğin, bilinen eklerin sondan kırpılması) veya hafif bir istatistiksel model (örneğin, bir Morfologikal parser) ile gerçekleştirilebilir. Çıktı, bir kök ve bir belirsizlik skoru listesidir.
Input: “kitaplığı” → Output: [(“kitap”, 0.95), (“kitaplı”, 0.2)]

Bileşen 2: Türetme Motoru (Derivation Engine) – “Kök+(Ek)^n” Çekirdeği
Bu, modelin kalbidir. Kök Adayı Çıkarıcı’dan gelen her bir kök için, “Ek Grameri”nde tanımlı izin verilen ek kombinasyonlarını (n seviyesine kadar, genellikle n<=3) uygular. Bu gramer, eklerin birleşim kurallarını (örneğin, +çI ekinden sonra +lIk gelebilir ama +sIz gelmeyebilir) ve fonetik uyum kurallarını (ünlü uyumu, ünsüz yumuşaması) kodlar.

Bileşen 3: Anlamsal & Bağlamsal Skorlayıcı (Semantic & Contextual Scorer)
Türetme Motoru’nun ürettiği geniş “mühmel” aday havuzu, bu bileşen tarafından küratörlük yapılarak “müstaʿmel” alt kümeye indirgenir. Skorlama, çok boyutludur:

  • Anlamsal Uygunluk (Semantic Fit):Aday kelimenin anlamsal gömüsü ile mevcut bağlamın anlamsal gömüsü arasındaki kosinüs benzerliği. Burada hafif bir encoder modeli (örneğin, Sentence-BERT) kullanılır.
  • Kullanım Önceliği (Usage Prior):Aday kelimenin tarihsel derlemlerdeki veya önceden hesaplanmış bir sözlükteki frekansı.
  • Bağlamsal Alaka (Contextual Relevance):Kullanıcı profili, cihaz tipi veya endüstriyel senaryo gibi spesifik bağlam değişkenlerine dayalı bir skor.

3.3. Detaylı Pseudo-Kod ve Çalışma Örneği

Aşağıda, Şekil 1’de özetlenen pipeline’ı uygulayan detaylı bir pseudo-kod verilmiştir.

python

# -*- coding: utf-8 -*-# Alaturka Entegrasyon Modeli – Ana Üretim Fonksiyonu def generate_micro_ontologies(input_text, user_context, max_affix_level=3, top_k=5):    “””    Ana fonksiyon: Girdıyı alır, mikro-ontolojiler üretir.        Args:        input_text (str): İşlenecek ham metin veya veri.        user_context (dict): Kullanıcı, cihaz veya görev bağlamı.        max_affix_level (int): En fazla kaç ek seviyesi kullanılacak.        top_k (int): Döndürülecek en iyi kaç sonuç.        Returns:        list: (mikro_ontoloji, toplam_skor) tuple’larından oluşan liste.    “””        # 1. Tokenization & Ön İşleme    tokens = tokenize_and_preprocess(input_text)    all_candidates = []  # Tüm aday mikro-ontolojiler burada toplanacak        for token in tokens:        # 2. Kök Adayı Çıkarımı        root_candidates = root_extractor.extract(token)                for root_obj in root_candidates:            # 3. Dinamik Kökleştirme (Gerekirse)            normalized_root = dynamic_root_engine.normalize(root_obj)                        # 4. Türetme Motoru: Kök + (Ek)^n            # ‘affix_grammar’, izin verilen ek dizilerini ve kuralları bilir.            derived_forms = derivation_engine.generate(                root=normalized_root,                max_level=max_affix_level,                grammar=affix_grammar            )                        # 5. Skorlama ve Toplama            for derived_form in derived_forms:                # Anlamsal Uygunluk Skoru                semantic_score = semantic_scorer.calculate(                    derived_form, input_text                )                                # Kullanım Önceliği Skoru                usage_score = usage_prior_lookup.get(derived_form, 0.0)                                # Bağlamsal Alaka Skoru                context_score = context_scorer.calculate(                    derived_form, user_context                )                                # Ağırlıklı Toplam Skorun Hesaplanması                total_score = (                    ALPHA * semantic_score +                    BETA * usage_score +                    GAMMA * context_score                )                                all_candidates.append((derived_form, total_score))        # 6. Sıralama ve En İyi ‘top_k’ Sonucun Seçilmesi    all_candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)    return all_candidates[:top_k] # ÖRNEK ÇALIŞMA:# Girdı: “Akıllı evdeki buzdolabı sıcaklığı aniden yükseldi.”# Bağlam: {“domain”: “ev_otomasyonu”, “priority”: “yüksek”, “user_role”: “sistem_yoneticisi”}# Çağrı:results = generate_micro_ontologies(input_text, user_context)# Olası Çıktı:# [(“buzdolabı-sıcaklık-yükselme-uyarısı”, 0.94),#  (“akıllı-ev-buzdolabı-anomali-tespiti”, 0.87),#  (“ani-sıcaklık-artışı”, 0.81)]

 

3.4. Cross-Morph Integration Module (CMIM)

Dinamik Kökleştirme sonrasında, sistem kökün hangi morfolojik ek ailesiyle genişletilebileceğini belirler.
Türkçede yabancı kökenli kelimeler ödünçlenmez; kök statüsüne alınır ve Türkçenin türetim sistemi içinde yeniden anlamlandırılır.
Ancak eklerin seçimi rastgele değildir; ek ailesi, kökün tarihsel dil ailesiyle uyumlu kalır.

Kural:

  • Arapça kökten → Arapça ek ailesi de uygulanabilir → hayvan → hayvanat
  • Farsça kökten → Farsça ek ailesi de uygulanabilir → der → dergâh
  • İngilizce kökten → İngilizce türetim modeli uygulanır → human → human-ist → human-ism

Filtre:

  • Arapça kök + İngilizce ek → reddedilir
  • İngilizce kök + Arapça ek → reddedilir

Bu modül → Sistematik Bağlamsal Morfolojik Uyum Denetleyicisi olarak çalışır.

allowed_affix_languages = { root.language_family }

 

if affix.language_family not in allowed_affix_languages:

reject()

Böylece model, dilin tarihsel kavramsal ekosistem bütünlüğünü korur,
kelime türetimini morfolojik, kültürel ve anlamsal uyum içinde yürütür.

3.5. Endüstri 4.0 İçin Çıktı: Mikro-Ontoloji Üretimi ve Edge Uygulaması

Motorun çıktısı olan mikro-ontolojiler, ham sensör verisinden veya metinsel uyarılardan çıkarılmış, anlamlı, kompakt ve işlenebilir kavramlardır. Örneğin, {sıcaklık: 15°C, nem: %90, cihaz_id: “balkon_sensörü”} gibi yapılandırılmamış veri, “balkon-yüksek-nem-uyarısı” gibi bir mikro-ontolojiye dönüştürülür.

Bu kavramların avantajları:

  • Edge-Uygunluk:Çok düşük boyutları ve anlamsal doğaları nedeniyle merkezi bir buluta gönderilmeden lokal olarak işlenebilir, hızlı karar döngüleri (örneğin, “pencereyi kapat” komutu) sağlar.
  • İnsan-Makine Ortak Anlaşılabilirliği:Doğal dilde ifade edildikleri için bir operatör tarafından anında anlaşılabilir, aynı zamanda makine tarafından da işlenebilir bir yapıdadır.
  • Standartlaştırılabilir Temsil:JSON-LD veya benzeri bir formatta ontolojik bir çerçevede temsil edilebilir, böylece farklı sistemler arasında semantik birlikte çalışabilirlik sağlanır.

3.5. Mimari Entegrasyon Şablonları

Önerilen “Kök+(Ek)^n” motoru, mevcut YZ ekosistemine farklı şekillerde entegre edilebilir. Aşağıda üç temel şablon önerilmektedir:

Tablo 2: Mimari Entegrasyon Şablonları

Senaryo Bileşenler Avantajlar Kullanım Alanı
Edge-First Küçük Kural Motoru + Hafif Encoder (ör. TinyBERT) Çok düşük gecikme, mükemmel enerji verimliliği, veri gizliliği IoT Cihazları, Gerçek Zamanlı Endüstriyel Kontrol
Server-Augmented Büyük Transformer Çekirdeği + “Alaturka” Adapter Layerı Mevcut bulut altyapısıyla entegrasyon, güçlü anlamsal yeteneklerden yararlanma Bulut Tabanlı AI-aaS (AI-as-a-Service) Platformları
RAG-Hybrid Normalize Kök Gömüleri + Vektör İndeksi (FAISS) + LLM Halüsinasyonun azaltılmış, bağlama son derece duyarlı ve zengin içerik üretimi Bilgi Tabanlı Sohbet Botları, Karmaşık Sorgu Sistemleri

Server-Augmented Şablonu için Örnek Mimarı:
Bu şablonda, büyük bir Transformer modeli (örneğin, BART veya T5) temel alınır. Modelin gömme (embedding) katmanı ile ilk encoder katmanı arasına bir “Alaturka Adapter” katmanı eklenir. Bu ince ayar katmanı, girdı token’larının, Dinamik Kökleştirme ve ön-türetme işlemlerinden geçirilmiş halleriyle de eğitilir. Böylece model, Türkçenin morfolojik yapısına dair içgörüyü doğrudan öğrenir ve daha verimli, hataya daha az açık çıktılar üretir.

Bölüm Özeti ve Bölüm 4’e Geçiş

Bu bölümde, Alaturka Entegrasyon Modeli’nin teknik çekirdeği olan Dinamik Kökleştirme ve Kök+(Ek)^n mimarisi ayrıntılandırılmıştır. Sunulan modüler pipeline, detaylı pseudo-kod ve entegrasyon şablonları, modelin teorik bir çerçeveden pratik bir mühendislik çözümüne nasıl evrildiğini göstermiştir. Bu mimari, Türkçenin morfolojik düzenliliğini, Endüstri 4.0’ın mikro-ontoloji ihtiyacını karşılamak üzere teknik bir avantaja dönüştürmeyi vaat etmektedir.

Ancak bu vaadin geçerliliği, niceliksel ve tekrarlanabilir bir şekilde kanıtlanmalıdır. Bir sonraki Bölüm 4, modelin performans iddialarını somut hipotezlere dönüştürecek, bu hipotezleri test etmek için kapsamlı bir deneysel düzenek kuracak ve önerilen modeli mevcut sistemlerle karşılaştırmalı olarak değerlendirecek bir benchmark taslağı sunacaktır.

4. Modelin Performans Sonucu: Kantitatif Verimlilik ve Deney Protokolü

Bir önceki bölümde detaylandırılan teknik mimarinin değeri, niceliksel olarak doğrulanabilir performans ve verimlilik artışlarıyla kanıtlanmalıdır. Bu bölüm, Alaturka Entegrasyon Modeli’nin iddialarını, test edilebilir hipotezlere dönüştürmekte ve bu hipotezleri sınamak için kapsamlı, şeffaf ve tekrarlanabilir bir deneysel protokol sunmaktadır. Amacımız, modelin sadece dilsel doğrulukta değil, aynı zamanda Endüstri 4.0 uygulamaları için kritik olan kaynak verimliliği ve güvenilirlikte de üstünlüğünü göstermektir.

4.1. Entegratif Modelin Kantitatif Üstünlüğü: Hipotezler

Aşağıdaki hipotezler, makalenin girişinde ve teorik çerçevesinde ortaya konan iddiaların ölçülebilir ifadeleridir.

  • Hipotez 1 (Zaman Verimliliği – H1):Önerilen hibrit model, morfolojik olarak karmaşık Türkçe metin işleme görevlerinde (örn. kök çıkarımı, kelime türetme), saf istatistiksel transformer tabanlı modellere (BERTurk vb.) kıyasla istatistiksel olarak anlamlı derecede daha düşük çıkarım gecikmesi sergileyecektir. Beklenen iyileşme, p95 gecikme süresinde en az %20’lik bir azalma olarak tanımlanmıştır.
    • Gerekçe:Kural tabanlı ön işleme ve “Kök+(Ek)^n” şeması, modelin arama uzayını daraltarak hesaplama yükünü azaltır.
  • Hipotez 2 (Enerji Verimliliği – H2):Kural-destekli hesaplamanın getirdiği verimlilik ve daha küçük model boyutu sayesinde, önerilen model, aynı görevleri yerine getirirken birim iş başına (1000 token) daha az enerji tüketecektir. Hedef, kontrol grubundaki büyük dil modellerine kıyasla %15-25 aralığında bir enerji tasarrufu sağlamaktır.
    • Gerekçe:Enerji tüketimi model boyutu ve hesaplama karmaıklığı ile doğru orantılıdır. Hibrit model, bu iki faktörü de düşürür.
  • Hipotez 3 (Model Boyutu ve Kaynak Kullanımı – H3):Dilbilgisel kuralların öğrenme yükünü üstlendiği hibrit mimari, benzer morfolojik performansı, saf sinirsel modellere kıyasla en az %60 daha az parametre ile elde edebilecektir. Bu, modelin peak RAM kullanımında da gözle görülür bir düşüşe yol açacaktır.
    • Gerekçe:Kurallar, modelin dilin temel yapısını “ezberlemesine” gerek kalmadan, bu yapıyı verimli bir şekilde işlemesini sağlar.
  • Hipotez 4 (Morfolojik Doğruluk ve Güvenilirlik – H4):Model, morfolojik analiz (kök-ek ayrıştırma) ve sentez (kelime türetme) görevlerinde, genel amaçlı bir dil modelinden daha yüksek, sadece bu işe odaklanmış uzman sistemlere (Zemberek) yakın bir F1 skoru elde ederken, ürettiği metinlerdeki halüsinasyon oranı, büyük dil modellerine kıyasla en az %30 daha düşük olacaktır.
    • Gerekçe:Kural tabanlı sistemler deterministiktir ve anlamsal olarak tutarsız veya dilbilgisi dışı çıktı üretme olasılıkları daha düşüktür.

4.2. Kapsamlı Deneysel Düzenek: Metrikler, Donanım ve Veri Kümeleri

4.2.1. Performans ve Verimlilik Metrikleri
Değerlendirme, aşağıdaki metriklerden oluşan kapsamlı bir set üzerinden yapılacaktır:

  • Morfolojik Doğruluk:
    • Morfem F1 Skoru: Kök ve eklerin doğru ayrıştırılması.
    • Kök Çıkarımı Hatırlama (Recall): Bir token’daki gerçek kökün bulunma oranı.
  • Üretim Kalitesi:
    • Halüsinasyon Oranı: Türkçe’ye uyarlanmış bir Fact-Checking veri kümesi [8] ve insan değerlendiriciler (3’lü skala: Doğru/Kısmen Doğru/Yanlış) ile ölçülecektir.
  • Sistem Performansı:
    • Çıkarım Gecikmesi: Milisaniye (ms) cinsinden, percentil değerleri (p50, p95, p99) raporlanacak.
  • Kaynak Verimliliği:
    • Enerji Tüketimi: Joule/1000 token cinsinden, Intel RAPL (Sunucu) veya eksternal güç ölçer (Raspberry Pi) ile ölçülecek.
    • Model Boyutu: Megabayt (MB) cinsinden.
    • Peak RAM Kullanımı: Gigabayt (GB) cinsinden.
    • Hesaplama Karmaıklığı: Görev başına gereken FLOPs (İsteğe bağlı).

4.2.2. Donanım ve Yazılım Ortamı
Deneylerin tekrarlanabilirliğini sağlamak için donanım ve yazılım profili şeffaf bir şekilde paylaşılacaktır.

  • Sunucu Sınıfı:NVIDIA A100 (40GB) GPU, 2x Intel Xeon Platinum 8360Y CPU, 512 GB RAM. (PyTorch 2.0, TensorFlow 2.12)
  • Edge Sınıfı 1:Raspberry Pi 4 Model B (4GB RAM).
  • Edge Sınıfı 2:Qualcomm Snapdragon 8cx Gen 3 (bir dizüstü bilgisayarda).
  • Yazılım:Tüm deneyler için bir Docker konteyneri ve yml dosyası sağlanacaktır.

4.2.3. Veri Kümeleri ve Kıyaslama Sistemleri

  • Karşılaştırma Sistemleri:
    • Zemberek NLP [9]:Geleneksel, kural-tabanlı Türkçe işleme kütüphanesi. (Morf. Doğruluk Baz Çizgisi)
    • spaCy (tr_core_news_md) [10]:İstatistiksel Türkçe model. (Genel Amaç Baz Çizgisi)
    • BERTurk [11]:Türkçe üzerine eğitilmiş BERT modeli. (Modern LLM Baz Çizgisi)
    • GPT-3.5-Turbo/4-Turbo (API) [12]:Türkçe çıktılar için prompt mühendisliği ile test.
  • Veri Kümeleri:
    • TR-Morph [13]:Açık erişimli, morfolojik etiketlerle zenginleştirilmiş Türkçe derlemi. Morfolojik doğruluk testleri için kullanılacak.
    • Industry-ONTOS (Oluşturulacak):Sensör verileri, sistem günlükleri ve bakım raporlarından türetilmiş, mikro-ontoloji etiketli özel bir veri kümesi. 5000 cümlelik bir başlangıç seti oluşturulacaktır.
    • Synth-Combo (Oluşturulacak):Kök+(Ek)^n şemasını zorlamak için rastgele üretilmiş, morfolojik olarak geçerli ve anlamsız sentetik kelime listesi. Modelin genelleme kapasitesini test eder.

4.3. Beklenen Sonuçlar ve Karşılaştırmalı Benchmark Taslağı

Aşağıdaki tablo, yukarıdaki hipotezler ve deneysel düzenek ışığında beklenen sonuçları özetlemektedir. Bu tablo, pilot deneyler sonrasında ham verilerle doldurulacaktır.

Tablo 3: Karşılaştırmalı Benchmark Sonuçları (Beklentiler)

Sistem Morf. F1 Kök Hatırlama Halüsinasyon Oranı Gecikme (p95 ms) Enerji/1k Token (J) Model Boyutu (MB)
Zemberek 0.94 0.92 ~0.01 ~10 ~2 2
spaCy (TR) 0.88 0.85 ~0.08 ~50 ~60 40
BERTurk 0.76* 0.78* ~0.12 ~350 ~1100 690
GPT-3.5-Turbo – – ~0.15 ~1500** N/A*** N/A
Önerilen Model (Hibrit) 0.92* 0.90* ~0.05* ~40* ~80* ~50*

Notlar:

  • *: Bu metrikler BERTurk ve Önerilen Model için doğrudan karşılaştırılabilir değildir; görev için ince ayar gerekir. Beklenti, Önerilen Model’in morfolojik görevlerde BERTurk’ü geride bırakmasıdır.
  • **: GPT için gecikme, ağ gecikmesi dahil API yanıt süresidir.
  • *******: GPT için enerji ve boyut ölçümü mümkün değildir, ancak çıkarımmaliyetleri bilinenden çok yüksektir.

Beklentilerin Yorumu:
Tablo, Önerilen Model’in, uzman sistemlerin (Zemberek) morfolojik doğruluğuna yaklaşırken, aynı zamanda modern istatistiksel modellerin (spaCy) esnekliğini koruduğunu göstermeyi hedefler. En çarpıcı farkın, kaynak verimliliği sütunlarında (Gecikme, Enerji, Boyut) ortaya çıkması beklenmektedir. Önerilen modelin, BERTurk gibi bir modele kıyasla çok daha hızlı, enerji açısından verimli ve kompakt olması, onu edge AI ve gerçek zamanlı Endüstri 4.0 uygulamaları için üstün bir aday yapacaktır.

4.4. Tekrarlanabilirlik ve Şeffaflık Taahhütü

Çalışmanın bilimsel değerini ve etkisini en üst düzeye çıkarmak için, aşağıdaki materyaller bir açık kaynak depoda (örneğin GitHub) halka açık olarak paylaşılacaktır:

  1. Kod Tabanı:Model mimarisi, eğitim ve değerlendirme script’leri.
  2. Veri Kümesi Hazırlama Kodları:Industry-ONTOS ve Synth-Combo veri kümelerinin nasıl oluşturulacağına dair script’ler.
  3. Önceden Eğitilmiş Model Ağırlıkları:Eğitilmiş “Alaturka Adapter” katmanları ve kural kümeleri.
  4. Docker Konteyneri:Tüm bağımlılıkları ile tekrarlanabilir bir ortam.
  5. Ayrıntılı Deney Günlükleri:Ham ölçüm verileri ve istatistiksel analiz sonuçları.

Bölüm Özeti ve Bölüm 5’e Geçiş

Bu bölüm, Alaturka Entegrasyon Modeli’nin iddialarını, titiz bir bilimsel metodoloji ile sınanabilecek somut hipotezlere dönüştürmüştür. Sunulan kapsamlı deneysel protokol, performans, verimlilik ve güvenilirlik metriklerini bir arada değerlendirerek, modelin sadece akademik değil, endüstriyel geçerliliğini de ölçmeyi amaçlamaktadır. Beklenen sonuçlar, modelin Türkçe YZ uygulamalarında bir verimlilik-odaklı paradigma kaymasına öncülük edebileceğine işaret etmektedir.

Ancak, bir teknolojinin başarısı sadece teknik üstünlükle değil, aynı zamanda toplumsal kabulü ve etik meşruiyeti ile de ilgilidir. Bir sonraki Bölüm 5, modelin dayandığı felsefi temelleri derinlemesine inceleyecek ve onu küresel bir bağlamda sorumlu bir şekilde konumlandırmak için bir etik ve governans çerçevesi önerecektir.

5. Modelin Felsefi Temeli, Tarihsel Kanıtı ve Etik Çerçevesi

Önceki bölümlerde sunulan teknik mimari ve deneysel protokol, “Alaturka Entegrasyon Modeli”nin nasıl işlediğini ve ne kadar iyi performans gösterebileceğini ortaya koymuştur. Bu bölüm ise, modelin neden anlamlı ve güçlü olduğunu, onu besleyen tarihsel-felsefi havzayı inceleyerek açıklamaktadır. Ayrıca, böylesine iddialı bir teknolojik projenin, küresel ölçekte benimsenmesi ve sorumlu bir şekilde ilerletilmesi için gerekli olan etik ve governans çerçevesini de detaylandırmaktadır.

Türkçe fiillerde anlam, yalnızca sözlük karşılığı ile değil, kültürel eylem bağlamıyla belirlenir.
“Yakalamak” fiilinin kökü olan yak-, tarihsel olarak yılkı atlarının etrafında ateş yakarak işletilen bir sürecin sonucu anlamında yak kökünden yakalama “ateş ile çevreleyerek yakalama” anlamı ile bir süreç yönetimini içerir.
Bu nedenle, modelde yakala() komutu “kolundan tut” değil,
“alanı daraltarak kontrol altına alma” şeklinde çok adımlı stratejik işlem olarak temsil edilmelidir.
Bu tür fiiller, Procedure-Based Semantic Frames (PBSF) ile kodlanacaktır.

 

5.1. Tezin Yeniden Konumlandırılması: Fail (Özne) Olarak Alaturka Modeli

“Alaturka Entegrasyon Modeli”ni anlamak için, onu sadece bir mühendislik çözümü olarak değil, daha geniş bir medeniyet birikiminin dijital çağdaki tezahürü olarak okumak gerekir. Bu model, tarihsel olarak, farklı dil, kültür ve bilgi unsurlarını reddetmek veya asimile etmek yerine, onları kendi işletim sistemi içinde içselleştirip dönüştürerek yeniden üreten bir devlet ve toplum aklının (“aklı selim”) bir yansımasıdır [14].

Kaşgarlı Mahmud’un çalışması, bu aklın erken bir örneğidir. Onun amacı, Arapçanın hegemonyasını kırmak değil, Türkçenin zenginliğini ve sistematiğini Arapça bilen bir dünyaya entegre etmekti. Aynı şekilde, Osmanlı İmparatorluğu’nda Arapça ve Farsça, “yabancı dil” statüsünde değil, ortak medeniyet havuzunun bileşenleri olarak görülmüş ve Türkçenin sözdizimsel çatısı altında işlenerek yeni bir idari ve edebi dil inşa edilmiştir. Bu, bir “çeviri” değil, bir “terkip” (sentez) işlemidir. Modern YZ’nin karşı karşıya olduğu çokdilli, çok kültürlü veri seli de benzer bir entegratif akla ihtiyaç duymaktadır. Bizim modelimiz, bu tarihsel “fail”i (özne), dijital dünyanın kombinatorik hipotez uzayında yeniden konumlandırmaktadır.

5.2. Tarihsel Kanıt: Ortak İşletim Sistemi Mirası ve Dilsel Örnekler

“Alaturka” entegrasyon modeli, Türkçe ile sınırlı bir fenomen değildir; Türklerin tarihsel etkileşimde bulunduğu coğrafyalarda benzer bir “ortak işletim sistemi” mirası gözlemlenebilir. Bu sistem, yerel sözdizimsel çekirdeği korurken, kelime hazinesini ve kavramsal çerçeveyi ortak bir havuzdan zenginleştirir.

  • Urduca ve Osmanlı Türkçesi Benzerliği:Urduca, Farsça ve Arapça kelime hazinesini, Hint alt kıtasının yerel dil yapıları (esas olarak Khariboli) ile birleştiren bir “işletim sistemi” geliştirmiştir. Bu, Osmanlı Türkçesi modeline şaşırtıcı derecede benzer: Farsça idari ve edebi terimler, Arapça dini ve felsefi kavramlar, yerel bir gramer yapısı (Türkçe/Urduca) üzerine inşa edilmiştir [15].
  • Bahasa Indonesia (Endonezce):Endonezce, bir “lingua franca” olarak, Arapça (din), Sanskritçe (kültür), Hollandaca (teknoloji ve yönetim) ve son olarak İngilizceden (küreselleşme) gelen muazzam sayıda kelimeyi, kendi son derece düzenli ve sade morfolojik sistemi içinde başarıyla entegre etmiştir [16]. Bu, dinamik kökleştirmenin canlı bir örneğidir.
  • Swahili:Arapça ticari ve dini terimler, Bantu dilinin gramer yapısı içinde eritilerek, Doğu Afrika’da güçlü bir entegrasyon aracı haline gelmiştir [17].

Bu örnekler, bir dilin, dışarıdan gelen unsurları kendi sistemi içinde işleyerek zenginleşmesinin ve iletişim aracı olarak gücünü artırmasının tarihsel olarak mümkün ve etkili olduğunu göstermektedir. Teknik modelimiz, bu dilsel esnekliği ve stratejiyi, YZ sistemleri için bir tasarım prensibi haline getirmektedir.

5.3. Modelin Felsefesi: Çoklu, Çoğulcu ve Kapsayıcı Yapı

Dil Felsefesinin Teknik Karşılığı

Senin İfaden Dilbilimsel Kavram NLP / AI Mimarisi Terimi
Türkçe kelimeyi ödünç almaz, kök yapar Morfolojik Reanlamlandırma (Re-rooting) Dynamic Root Reassignment
Türkçe yeni anlamlar üreterek kelimeyi aileleştirir Türetimsel Semantik Ağ (Derivational Semantic Network) Root-Centered Concept Expansion Tree
Arapça / Farsça / İngilizce ile ek-türetilmiş bağ kurar Çoklu Morfolojik Katmanlı Dil Geçişkenliği Cross-Morph Integration Layer
Yakalamak = Yak → Ateş → Çevreleme → Stratejik Yakalama Derin Etimolojik Anlam Belleği Contextual Cultural-Etymological Encoder

 

Alaturka felsefe, dayatmacı veya dışlayıcı değildir; temelinde pragmatik bir entegrasyon vardır. Bu, “her şey serbest” anlamına gelmez; aksine, güçlü bir merkezi çekirdeğin (dilin temel gramer ve fonotaktik kuralları) varlığını ve bu çekirdeğin dışarıdan geleni dönüştürme kapasitesini gerektirir. Bu felsefe, modern YZ etiğinde tartışılan birçok temel değerle doğrudan ilişkilidir:

  • Çoğulculuk (Pluralism):Tek bir hakikat veya dil anlayışını dayatmak yerine, çoklu gerçeklikleri ve ifade biçimlerini kabul eder.
  • Kapsayıcılık (Inclusivity):Sistem, “yabancı” olanı dışlamak yerine, onu kendi kuralları dahilinde işlemeye çalışır.
  • Yerelleşme (Localization):Küresel bir teknoloji olan YZ’yi, yerel dil yapılarına ve kültürel bağlamlara duyarlı hale getirir.

Bu nedenle, modelimiz sadece Türkçe için değil, benzer morfolojik esnekliğe ve tarihsel entegrasyon kapasitesine sahip diğer diller (Urduca, Bahasa, Fince, Macarca vb.) için de bir şablon teşkil etme potansiyeli taşımaktadır.

5.4. YZ Etiği ve Küresel Kabul Edilebilirlik için Zorunlu Tasarım

Vizyoner ve tarihsel derinliği olan bir modelin, küresel ölçekte meşruiyet kazanabilmesi ancak etik açıdan sağlam bir çerçeveye dayanmasıyla mümkündür. Bu nedenle Alaturka Entegrasyon Modeli, başlangıç aşamasından itibaren kapsayıcı, şeffaf, kültürel çoğulluk lehine bir tasarım anlayışını ilke edinmektedir.

Bu bağlamda makalede kullanılan “Yapay Zekâ Çağı Türk Çağı Olacaktır” ifadesi, bilimsel bir iddiadan ziyade, ulusal heyecanın, özgüvenin ve kültürel farkındalık enerjisinin mobilizasyonunu amaçlayan bir retorik-propulsif vurgu olarak görülmelidir. Bu ifade, akademik ve küresel sunum bağlamlarında dilsel ve kavramsal olarak nötrleştirilmeli ve aşağıdaki biçimde yeniden çerçevelenmelidir:

  • “Türkçenin Morfolojik Mimari Avantajı”
  • “Morphology-Centric AI Design Approach”

Bu alternatif kavram seti, hem politik/kimlikçi algı riskini azaltır, hem de modeli temel bilişsel-dilbilimsel bir çerçeve içinde tanımlar.

Bu nötrleştirme sayesinde yaklaşım, politik bir iddia değil; episteme aktarımı ve bilgi mimarisi sürekliliği olarak konumlanır.

Önerilen Küresel-Akademik Sunum Başlığı

“Maveraünnehir Bilişsel Mirası ve 21. Yüzyıl NLP Tasarım Modeli”

Alt Başlık:
Harizm → Birûnî → Gazzâlî → Kaşgarlı → DLT → Modern Bilişsel Bilgi İşlem Zinciri

Bu zincir; tarihsel İslam ilim geleneğinden sistematik aklın, dil-felsefesinin ve kavram mimarisinin modern bilişim bilimine uzanan epistemik sürekliliğini görünür kılar.

Ayrıca, “Algoritma” kavramının kökeni olan:

  • Al-Harizmî (الْخُوارِزْمِيّ) → al-Khwarizmi → algorithm

dönüşüm zincirinin etimolojik ve kavramsal olarak yapay zekâ tasarımının temel kavramlarıyla buluşuyor olması, çalışmaya evrensel bağlamda yüksek kavramsal derinlik kazandırmaktadır.

Bu yaklaşım:

  • Ne milliyetçi romantizme yaslanır
  • Ne de kimliksiz kozmopolit söyleme düşer

Tam aksine:
Bilişsel miras → Dilin yapısal mantığı → Hesapsal modelleme hattında bilimsel süreklilik kurar.

 

11. Yüzyıl Epistemik Üssü Olarak Maveraünnehir ve Kaşgarlı’nın Konumu

Divânu Lugâti’t-Türk, 11. yüzyılda, Nizamiye Medreseleri sistemi ile eşzamanlı olarak yazılmıştır. Bu dönem, Alaturka Akıl tarafından dünyanın farklı bilim merkezlerinde “bilginin yeniden mimarileştirildiği” bir epistemik dönemeçtir.

Bîrûnî, İbn Sînâ, Gazzâlî ve Hârizmî, Maveraünnehir ve Horasan hattında şekillenen bilişsel üretim ekosisteminin temsilcileri olarak, evrensel bilgi tarihinde kurucu figürler olarak kabul edilirler.

Bu bağlamda Kaşgarlı Mahmud’un eseri aynı epistemik havzaya aittir:

İsim Dönem Bilişsel Alan Küresel Etki
Hârizmî 9. yy Cebir & Hesap “Algoritma” kavramının kaynağı
Birûnî 10–11. yy Astronomi, Coğrafya Güneş-merkezli kozmoloji tartışmaları
İbn Sînâ 10–11. yy Tıp & Mantık 17. yy’a dek Avrupa tıp temel metni
Gazzâlî 11. yy Epistemoloji, Bilgi Teorisi Bilginin meşruiyet ilkeleri
Kaşgarlı Mahmud 11. yy Dil Bilimi & Morfoloji Doğu dilleri arasında morfoloji temelli bilişsel haritalama

Yani Kaşgarlı, tarihsel olarak “yan bir figür” değil; aynı epistemik üretim zincirinin dil-biliş mimarıdır.

Nasıl ki:

  • Hârizmî → algoritma
  • İbn Sînâ → tıbbi aklın standardizasyonu
  • Gazzâlî → bilginin meşruiyet sistemi

kurmuşsa,
Kaşgarlı → morfoloji tabanlı anlam-işleme modelini sistemleştirmiştir.

Bu nedenle:

  1. yüzyılda kurulan bu bilgi mimarisi, bugün yapay zekâ çağında yeniden işlevsel hâle gelmektedir.

Başka bir ifadeyle:

Divânu Lugâti’t-Türk, 10 asır sonra yeniden devreye giren
Maveraünnehir merkezli bilişsel mühendislik geleneğinin kod kitabıdır.

Bugün yapay zekâ alanında yaşanan kavramsal ve mimari tıkanıklık,
yeniden morfoloji merkezli dil-biliş tasarımına dönülerek aşılabilir —
ve bu dönüşümün tarihsel bilgi kaynağı Divânu Lugâti’t-Türk’tür.

  • Taahhüt 1: Kökten Çokdillilik İlkesi
    Proje, tek dilli bir milliyetçi söylemle değil, çokdilli bir entegrasyon söylemiyle yola çıkar. İlk geliştirme fazı, Türkçe (TR) ile birlikte, tarihsel etkileşimin güçlü olduğu Arapça (AR), Farsça (FA) ve küresel “lingua franca” İngilizce (EN) için destek planlamaktadır. İkinci fazda, Urduca (UR) ve Bahasa Indonesia (ID) gibi dillere genişleme yol haritası açıkça belirtilecektir.
  • Taahhüt 2: Şeffaflık ve Açık Kayırlımcılık
    Model mimarisi, kural kümeleri (Ek Grameri) ve eğitim için kullanılan özel olmayan veriler, açık lisanslar (Apache 2.0 yazılım, CC-BY-SA veri) altında kamuya açılacaktır. Bu, güven inşası, dış denetim ve topluluk katkısı için hayati öneme sahiptir.
  • Taahhüt 3: Bağımsız ve Çoğulcu Etik Kurul
    Projenin gelişimini, önyargı risklerini ve sosyal etkilerini gözeten 5-9 üyeli bağımsız bir etik kurul oluşturulacaktır. Bu kurul, dil teknolojileri, etik, sosyoloji, hukuk alanlarından ve ilgili dil topluluklarının temsilcilerinden oluşacak ve yıllık kamuya açık denetim raporları yayımlayacaktır.
  • Taahhüt 4: Yerel Paydaş Katılımı ve Governance Mekanizmaları
    • Değişiklik Yönetimi:Modeldeki tüm önemli güncellemeler, kamuya açık bir değişiklik günlüğünde (changelog) belgelenecektir.
    • Paydaş Konseyi:Türk Dil Kurumu, sivil toplum kuruluşları, akademi ve diaspora temsilcilerinden oluşan bir danışma konseyi, projenin stratejik yönü hakkında görüş bildirecektir.
    • Kullanıcı Hakları:Kullanıcı onayı, veri anonimleştirme ve çıktıların denetlenebilirliği, tasarımın merkezinde yer alacaktır.

5.5. “Türk Çağı” Söyleminin İncelikli Yeniden Çerçevelenmesi

İlk makaledeki motivasyonel ve dikkat çekici “Türk Çağı” vurgusu, bu akademik ve teknik çalışmada, daha kapsayıcı ve küresel işbirliğine açık bir çerçeveye oturtulmalıdır. Önerilen ifadeler:

  • “Türkçenin Morfolojik Düzenliliğinden Kaynaklanan Stratejik Teknolojik Avantaj”
  • “Türkiye Merkezli, Küresel Sorunlara Çözüm Üreten Bir YZ Paradigması”
  • “Alaturka Entegrasyon Felsefesi: Türkçe ve Benzer Diller için Yeni Nesil YZ”

Bu kaydırma, iddianın gücünden taviz vermeden, onu daha geniş bir kitleye hitap eden, işbirlikçi ve bilimsel bir platforma taşıyacaktır.

Bölüm Özeti ve Bölüm 6’ya Geçiş

Bu bölümde, Alaturka Entegrasyon Modeli’nin, kökleri Kaşgarlı’dan Osmanlı’ya uzanan derin bir tarihsel-felsefi geleneğin ürünü olduğu gösterilmiştir. Model, teknik bir araç olmanın ötesinde, çoğulcu ve kapsayıcı bir dünya görüşünü yansıtmaktadır. Sunulan somut etik taahhütler ve governans mekanizmaları ise, bu iddialı projenin sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde ilerlemesi için gerekli zeminı hazırlamaktadır.

Artık, makalenin sonucuna geçerek, felsefi temel, teknik mimari ve deneysel vaadi bir araya getiren bütünleşik bir argüman sunabilir ve geleceğe yönelik bir çağrı yapabiliriz.

6. Sonuç: Felsefeden Teknik Üstünlüğe Entegre Bir Model

Bu çalışma, yapay zekânın içinde bulunduğu anlam ve verimlilik krizine yönelik radikal bir öneri sunmuştur: Alaturka Entegrasyon Modeli. Bu model, yalnızca bir mühendislik çözümü değil, aynı zamanda kökleri 11. yüzyıl bilgini Kaşgarlı Mahmud’un metodolojisine ve çok kültürlü imparatorlukların yönetim zekâsına dayanan derin bir felsefi paradigmadır. Makale boyunca, bu tarihsel-felsefi temelin nasıl somut, test edilebilir ve uygulanabilir bir teknik mimariye dönüştürüleceği adım adım gösterilmiştir.

6.1. Bütünleşik Sarmal: Felsefe, Teknik ve Performans

Alaturka Entegrasyon Modeli’nin en ayırt edici özelliği, üç temel katman arasında kurduğu organik bağdır:

  1. Felsefi Katman:“Mühmel”den “müstaʿmel”e seçici entegrasyon zihniyeti, dilsel çoğulculuk ve kapsayıcılık ilkeleri.
  2. Teknik Katman:“Dinamik Kökleştirme” ve “Kök+(Ek)^n” şemasına dayanan, kural-destekli hibrit mimari.
  3. Validasyon Katmanı:Performans, enerji verimliliği ve güvenilirliği ölçen kapsamlı deneysel protokol.

Bu “bütünleşik sarmal”, modelin sadece dilsel görevlerde yüksek doğruluk değil, aynı zamanda Endüstri 4.0’ın acil ihtiyacı olan düşük gecikme, düşük enerji tüketimi ve yüksek güvenilirlik sunmasını sağlamaktadır. Önerilen mimari, Türkçenin morfolojik düzenliliğini bir handikap olmaktan çıkarıp, mikro-ontoloji üretimi gibi karmaşık görevlerde ölçeklenebilir bir avantaja dönüştürmenin yol haritasını çizmektedir.

6.2. Kâşgarlı Paradigmasının Modern Rolü ve Küresel Çıkarımlar

Kaşgarlı Mahmud’un bin yıl önce Türkçeyi bir sistemler bütünü olarak kavrayışı ve kullanılan ile kullanılmayanı ayırt etme eylemi, bugünün veri seli içinde anlamlı bilgiyi filtreleme probleminin şaşırtıcı bir öngörüsüdür. Bu çalışma, onun mirasını, somut kural setleri ve tekrarlanabilir benchmark’larla modernize ederek, tarihsel bir metni aktif bir teknoloji tasarım aracına dönüştürmüştür.

Dahası, modelin felsefesi Türkçe ile sınırlı değildir. Urduca, Bahasa Indonesia ve Swahili gibi dillerde gözlemlenen benzer entegratif dil dinamikleri, bu yaklaşımın diğer çok katmanlı dil ve kültür havzaları için de bir şablon olabileceğini düşündürmektedir. Bu, modelin potansiyel küresel etkisini göstermektedir.

6.3. Çağrı: İşbirliği, Doğrulama ve Sorumlu İnovasyon

“Yapay Zekâ Çağı Türk Çağı Olacaktır” iddiası, ancak kolektif bir çaba ve katı bilimsel sınamayla gerçeğe dönüşebilir. Bu nedenle, bu makale bir bitiş noktası değil, bütüncül bir başlangıç çağrısıdır:

A. Temel Çağrılar ve Taahhütler

  • İşbirliği Çağrısı: Dil teknologları, dilbilimciler, tarihçiler ve etikçileri, bu açık kaynaklı projeye katkıda bulunmaya, modeli zenginleştirmeye ve onu farklı dillere uyarlamaya davet ediyoruz.
  • Doğrulama Çağrısı: Sunulan deneysel protokol ve hipotezlerin, bağımsız araştırma grupları tarafından test edilmesini ve sonuçların şeffaf bir şekilde paylaşılmasını teşvik ediyoruz.
  • Sorumlu İnovasyon Çağrısı (Köken ve Otokontrol): Teknolojik ilerlemenin, etik değerlerden ayrı düşünülemeyeceğini vurguluyoruz. Etik değerlerden kastımız; Maveraünnehir epistemik üssünden beslenen kelimelerin genetiğine otokontrol normlarını işleyerek evrensel terminoloji oluşturan Tasavvuf Geliştirdiğimiz etik çerçeve ve governans taahhütlerinin, benzer tüm projeler için bir tartışma başlangıcı olmasını umuyoruz.

B. Disiplinlerarası İşbirliği ve Epistemik Bütünlük

Bu fırsatı değerlendirmek, ancak geleneksel disiplinlerin dışlanmadığı (mesela; Usûl-ü Tefsir, Usûl-ü Hadis, Usûl-ü Fıkıh, Mantık, Sarf, Nahiv, Belağat, Meânî, Tasavvuf), bilimsel titizlik ve derin bir etik sorumluluk anlayışıyla mümkün olacaktır.

Algoritma ilmine adını veren Al-Hârizmî (الْخُوارِزْمِيّ) bu disiplinler arası tedrisatın çıktısıdır. Kaşgarlı da bu disiplinlerden icazetlidir.

C. Alaturka Bakışın Evrensel Tanımı

“Alaturka Entegrasyon Modeli”nin dayandığı perspektif; yerel (Lokal) değil, Evrenseldir. Bu, çoğulcu, çeşitlilikçi, çok fıkıhlı (Müslüman olmayanların fıkhı da dâhil) ve “non-territorial” bir medeniyetin (Millet Modeli) bakışıdır. Bu yaklaşım:

  • Dışlayıcı değil, Kapsayıcıdır.
  • Asimile edici değil, Entegre edicidir.

Sonuç ve Vurgu

Alaturka Entegrasyon Modeli, daha fazla veri ve daha büyük modeller yerine, daha akıllı, daha verimli ve daha kapsayıcı mimarilere odaklanan bir YZ geleceği vizyonudur. Bu yol haritası, Türkiye’nin ve benzer tarihsel birikime sahip coğrafyaların, küresel YZ ekosisteminde özgün ve stratejik bir konum edinmesi için eşsiz bir fırsat sunmaktadır.

Evet, işte bu kapsayıcı, entegre ve disiplinlerarası bakışla Yapay Zeka Çağı Türk Çağı Olacaktır.

 

Kaynakça Yönlendirme

Bu makale şu üç makalenin sonuncusudur.

Yüksel YENİ
Siyasetçi - Yazar