Aşağıda, 2026 itibarıyla güncel uzman görüşlerini ve tahminleri temel alan, yayınlanabilir formatta açıklamalı bir makale hazırladım.
İnsan seviyesinde düşünebilen yapay zekâya ne kadar yakınız?
Chatbotlardan kod yazan sistemlere, bilimsel araştırma yapan yapay zekâlardan bilgisayarı kendi başına kullanabilen AI ajanlarına kadar yaşanan hızlı ilerleme, Artificial General Intelligence (AGI) — Yapay Genel Zekâ tartışmasını teorik bir gelecek senaryosu olmaktan çıkararak teknoloji dünyasının en önemli konularından biri haline getirdi.
2026 yılı itibarıyla bazı teknoloji liderleri son derece kısa zaman çizelgelerinden söz ederken, tahmin platformları ve bazı araştırmacılar daha temkinli.
Peki gerçekten AGI'nin eşiğinde miyiz?
AGI kavramı ise genel olarak çok daha geniş bir yetenek seviyesini ifade ediyor.
Bir AGI sisteminin yalnızca sorulara cevap vermesi değil;
Fakat burada önemli bir sorun var:
AGI için üzerinde herkesin anlaştığı tek bir bilimsel tanım bulunmuyor.
Bu nedenle bir şirketin “AGI'ye ulaştık” diyebileceği sistem, başka bir araştırmacının kriterlerine göre AGI olmayabilir.
Özellikle Anthropic CEO'su Dario Amodei'nin tahminleri dikkat çekiyor.
Anthropic'in ABD hükümetine sunduğu 2025 tarihli politika önerisinde şirket, “güçlü yapay zekâ sistemlerinin” 2026'nın sonlarında veya 2027'nin başlarında ortaya çıkmasını beklediğini belirtiyor.
Burada tarif edilen sistem oldukça iddialı: birçok bilimsel alanda Nobel seviyesindeki uzmanlarla eşleşebilen veya onları aşabilen ve insanların yaptığı dijital işleri gerçekleştirebilen yapay zekâlardan söz ediliyor.
Ancak önemli bir ayrım bulunuyor:
“Güçlü AI” ile “AGI” mutlaka aynı şey değil.
Dolayısıyla bu tahmini doğrudan “2026'da kesin AGI geliyor” şeklinde yorumlamak doğru olmaz.
DeepMind, Mart 2026'da AlphaGo'nun 10. yılını değerlendirirken çalışmalarının AGI'ye giden yol üzerinde devam ettiğini açıkça belirtti. Hassabis, AGI'nin bilim, tıp ve üretkenlik açısından şimdiye kadar geliştirilen en önemli teknolojilerden biri olabileceğini savunuyor.
Ağustos 2026'da Alphabet'in yaptığı yönetim değişikliği de dikkat çekici. Reuters'ın haberine göre Hassabis, DeepMind'in günlük operasyonlarından kısmen çekilerek Alphabet'in baş bilim insanı ve DeepMind başkanı rolüne geçti; odak noktalarından biri AGI araştırmaları olacak.
Bu durum dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden birinin AGI araştırmasını stratejik bir bilimsel hedef olarak görmeye devam ettiğini gösteriyor.
Ancak topluluk tahminleri daha ihtiyatlı bir tablo ortaya koyuyor.
Ağustos 2026 itibarıyla tahmin platformu Metaculus'taki topluluk tahminlerinde:
“zayıf genel AI” için merkez tahmin yaklaşık 2028,
daha güçlü kriterlere sahip genel AI için ise yaklaşık 2032 civarında bulunuyor.
Bu tahminler sürekli değiştiği için kesin tarihler olarak görülmemeli.
Fakat önemli bir noktayı gösteriyor:
Bilgisayar kullanabilen ajanlar;
tarayıcı açabiliyor, web üzerinde araştırma yapabiliyor, kod çalıştırabiliyor, dosyalar üzerinde işlem yapabiliyor ve çok aşamalı görevleri yerine getirebiliyor.
Bu gelişme kritik çünkü AGI'nin yalnızca “bilmesi” değil, “hareket edebilmesi” bekleniyor.
Çünkü yapay zekâ sistemleri giderek daha fazla kod yazabilir, test edebilir ve hata düzeltebilir hale geliyor.
Buradaki kritik eşik ise şudur:
Yapay zekâ, yapay zekâ araştırmasının kendisini ciddi ölçüde hızlandırabilir mi?
Eğer gelecekte AI sistemleri yeni modellerin geliştirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunursa teknolojik ilerleme çok daha hızlı hale gelebilir.
Soru → cevap.
Yeni nesil sistemlerde ise hedef:
Görev → plan → araç kullanımı → kontrol → düzeltme → sonuç.
Bir AI sisteminin birkaç saniyelik sorular yerine saatler hatta günler süren karmaşık görevleri güvenilir biçimde tamamlayabilmesi AGI yolunda önemli bir kilometre taşı olabilir.
Görürüz, duyarız, konuşuruz ve çevremizle etkileşime gireriz.
Modern AI sistemleri de giderek;
metin + görüntü + ses + video + yazılım araçları
gibi farklı veri türlerini aynı sistem içerisinde kullanabiliyor.
Bu durum yapay zekânın gerçek dünyayı temsil etme kapasitesini artırıyor.
DeepMind'in AlphaGo'dan sonraki araştırma çizgisi bunun güzel bir örneği.
Şirket, oyunlarda geliştirilen AI tekniklerinden biyoloji ve diğer bilimsel problemlere uzanan bir araştırma programı yürütüyor. DeepMind, AGI'nin gelecekte bilimsel keşifleri hızlandırabilecek önemli bir araç olabileceğini açıkça savunuyor.
Gerçek anlamda özerk sistemlerde bu kabul edilebilir olmayabilir.
Örneğin bir AI'nın şirket yönetmesi, finansal işlemler gerçekleştirmesi veya bilimsel deneyler yürütmesi durumunda %95 doğruluk yeterli olmayabilir.
Ancak performansları problem türüne ve bağlama göre önemli ölçüde değişebiliyor.
Bir benchmarkta yüksek puan almak, sistemin insan benzeri genel zekâya sahip olduğunu otomatik olarak kanıtlamıyor.
Bir AGI sisteminin de muhtemelen;
deneyim → hafıza → öğrenme → davranış değişikliği
döngüsünü güvenilir şekilde gerçekleştirmesi gerekecek.
Ancak insan zekâsının önemli kısmı fiziksel dünyayla etkileşim sonucunda gelişiyor.
Bu nedenle bazı araştırmacılar robotik sistemlerin AGI açısından kritik olabileceğini düşünüyor.
Son yıllardaki temel yaklaşım kabaca şöyleydi:
Daha fazla veri + daha fazla hesaplama + daha büyük modeller = daha yüksek zekâ
Bu yaklaşım olağanüstü ilerlemeler sağladı.
Fakat bunun insan seviyesinde genel zekâya kadar devam edip etmeyeceği bilinmiyor.
2026'da yayımlanan bazı çalışmalar da genel zekânın yalnızca daha büyük modeller üretmekten ibaret olmayabileceğini; farklı seviyelerde yeni mimari ve sistemsel gereksinimler bulunabileceğini savunuyor.
Dolayısıyla önümüzde iki temel senaryo bulunuyor.
Senaryo A — Ölçekleme devam eder:
Mevcut yöntemler geliştirildikçe AGI birkaç yıl içerisinde ortaya çıkabilir.
Senaryo B — Yeni bilimsel atılımlar gerekir:
Mevcut modeller belirli bir noktada performans sınırına ulaşır ve AGI için yeni mimariler gerekir.
Hangisinin doğru olduğunu bugün kesin olarak bilmiyoruz.
AGI kabaca insan seviyesinde geniş bilişsel yeteneklere sahip bir sistem olarak düşünülürken, ASI insanların ve hatta büyük insan organizasyonlarının bilişsel kapasitesini aşan sistemleri ifade ediyor.
2026'da DeepMind bağlantılı araştırmacıların da bulunduğu kapsamlı bir çalışma, AGI'den ASI'ye geçiş için dört olası yol üzerinde duruyor:
AGI'nin ölçeklenmesi, yeni AI paradigmaları, kendini geliştiren sistemler ve büyük çoklu-ajan sistemleri.
Araştırmacılar ilerlemenin önünde ciddi darboğazların bulunabileceğini vurgulamakla birlikte, AI gelişiminin önümüzdeki yıllarda hızlanma ihtimalinin de göz ardı edilemeyeceğini belirtiyor.
Bu nedenle tartışma artık yalnızca:
“AGI ne zaman gelecek?”
değil.
Aynı zamanda:
“AGI geldikten sonra gelişme ne kadar hızlı olacak?”
sorusuna dönüşüyor.
Hayır.
2026 itibarıyla bilim dünyasında üzerinde uzlaşılmış kriterlerle “AGI başarıldı” diyebileceğimiz açık bir durum bulunmuyor.
Ancak daha önemli gelişme başka:
AGI artık onlarca yıl sonrasına ait tamamen teorik bir teknoloji olarak görülmüyor.
Bazı önde gelen AI şirketleri çok güçlü sistemleri 2026–2027 döneminde beklerken, topluluk tahminleri zayıf AGI için yaklaşık 2028'i, daha güçlü genel AI tanımları için ise 2030'ların başını işaret ediyor.
Dolayısıyla “AGI 2026'da kesin geliyor” demek kadar “AGI hâlâ çok uzak” demek de mevcut belirsizliği yeterince yansıtmıyor.
Çünkü ekonomik dönüşüm için kusursuz bir AGI'ye ulaşılması gerekmeyebilir.
Yapay zekâ;
yazılım geliştirme, müşteri hizmetleri, hukuk, finans, eğitim, bilimsel araştırma, medya, tasarım ve mühendislik gibi alanlarda insanların yaptığı işlerin giderek daha büyük bölümünü gerçekleştirebilirse, AGI etiketi konulmadan önce bile büyük bir ekonomik dönüşüm başlayabilir.
Bu nedenle geleceğin kritik sorusu:
“AGI ne zaman gelecek?”
sorusundan daha geniş olabilir.
Asıl soru şu:
Yapay zekâ, insan emeğinin ve insan bilgisinin ekonomik değerini ne kadar hızlı değiştirecek?
Fakat AGI tartışmasının bilimkurgu dünyasından çıkarak teknoloji stratejisinin merkezine yerleştiği dönemlerden biri olduğu açık.
Anthropic gibi şirketler 2026–2027 döneminde son derece güçlü sistemler bekliyor. DeepMind AGI'yi açık bir araştırma hedefi olarak sürdürüyor. Tahmin toplulukları ise daha temkinli davranarak 2028–2032 ve sonrasına uzanan zaman çizelgeleri ortaya koyuyor.
Bu tahminlerden hangisinin doğru çıkacağını bugün bilmiyoruz.
Ancak bir şey giderek daha belirgin hale geliyor:
AGI'nin geleceği hakkında konuşurken artık yalnızca “mümkün mü?” sorusunu değil, “ne kadar yakın?” sorusunu tartışıyoruz.
Ve önümüzdeki birkaç yıl, bu sorunun cevabının şekillendiği en kritik dönemlerden biri olabilir.
Yapay Zekânın Geleceği: AGI Gerçekten 2026'da Yaklaşıyor mu? Uzmanların Görüşleri
Yapay zekâ dünyasında son birkaç yıldır aynı soru giderek daha yüksek sesle soruluyor:İnsan seviyesinde düşünebilen yapay zekâya ne kadar yakınız?
Chatbotlardan kod yazan sistemlere, bilimsel araştırma yapan yapay zekâlardan bilgisayarı kendi başına kullanabilen AI ajanlarına kadar yaşanan hızlı ilerleme, Artificial General Intelligence (AGI) — Yapay Genel Zekâ tartışmasını teorik bir gelecek senaryosu olmaktan çıkararak teknoloji dünyasının en önemli konularından biri haline getirdi.
2026 yılı itibarıyla bazı teknoloji liderleri son derece kısa zaman çizelgelerinden söz ederken, tahmin platformları ve bazı araştırmacılar daha temkinli.
Peki gerçekten AGI'nin eşiğinde miyiz?
AGI Nedir?
Bugünkü yapay zekâ sistemlerinin çoğu son derece geniş yeteneklere sahip olsa da hâlâ belirli görevler, araçlar ve çalışma ortamları üzerinden faaliyet gösteriyor.AGI kavramı ise genel olarak çok daha geniş bir yetenek seviyesini ifade ediyor.
Bir AGI sisteminin yalnızca sorulara cevap vermesi değil;
- yeni problemleri öğrenebilmesi,
- farklı alanlar arasında bilgi aktarabilmesi,
- karmaşık problemleri çözebilmesi,
- uzun vadeli planlama yapabilmesi,
- yeni durumlara uyum sağlayabilmesi,
- bilgisayarları ve dijital araçları kullanabilmesi,
- bilimsel ve teknik çalışmalar gerçekleştirebilmesi
Fakat burada önemli bir sorun var:
AGI için üzerinde herkesin anlaştığı tek bir bilimsel tanım bulunmuyor.
Bu nedenle bir şirketin “AGI'ye ulaştık” diyebileceği sistem, başka bir araştırmacının kriterlerine göre AGI olmayabilir.
Neden 2026 Bu Kadar Önemli?
AGI tartışmalarının 2026 çevresinde yoğunlaşmasının en önemli nedenlerinden biri, yapay zekâ laboratuvarlarının tahminlerinin giderek kısalması.Özellikle Anthropic CEO'su Dario Amodei'nin tahminleri dikkat çekiyor.
Anthropic'in ABD hükümetine sunduğu 2025 tarihli politika önerisinde şirket, “güçlü yapay zekâ sistemlerinin” 2026'nın sonlarında veya 2027'nin başlarında ortaya çıkmasını beklediğini belirtiyor.
Burada tarif edilen sistem oldukça iddialı: birçok bilimsel alanda Nobel seviyesindeki uzmanlarla eşleşebilen veya onları aşabilen ve insanların yaptığı dijital işleri gerçekleştirebilen yapay zekâlardan söz ediliyor.
Ancak önemli bir ayrım bulunuyor:
“Güçlü AI” ile “AGI” mutlaka aynı şey değil.
Dolayısıyla bu tahmini doğrudan “2026'da kesin AGI geliyor” şeklinde yorumlamak doğru olmaz.
Demis Hassabis: AGI Bir Sonraki Büyük Hedef
Google DeepMind'in kurucu ortaklarından Demis Hassabis de AGI'nin uzun vadeli teorik bir fikir olmaktan çıktığını düşünen önemli isimlerden biri.DeepMind, Mart 2026'da AlphaGo'nun 10. yılını değerlendirirken çalışmalarının AGI'ye giden yol üzerinde devam ettiğini açıkça belirtti. Hassabis, AGI'nin bilim, tıp ve üretkenlik açısından şimdiye kadar geliştirilen en önemli teknolojilerden biri olabileceğini savunuyor.
Ağustos 2026'da Alphabet'in yaptığı yönetim değişikliği de dikkat çekici. Reuters'ın haberine göre Hassabis, DeepMind'in günlük operasyonlarından kısmen çekilerek Alphabet'in baş bilim insanı ve DeepMind başkanı rolüne geçti; odak noktalarından biri AGI araştırmaları olacak.
Bu durum dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden birinin AGI araştırmasını stratejik bir bilimsel hedef olarak görmeye devam ettiğini gösteriyor.
Tahmin Piyasaları Ne Diyor?
Teknoloji şirketlerinin yöneticileri oldukça agresif tahminlerde bulunabiliyor.Ancak topluluk tahminleri daha ihtiyatlı bir tablo ortaya koyuyor.
Ağustos 2026 itibarıyla tahmin platformu Metaculus'taki topluluk tahminlerinde:
“zayıf genel AI” için merkez tahmin yaklaşık 2028,
daha güçlü kriterlere sahip genel AI için ise yaklaşık 2032 civarında bulunuyor.
Bu tahminler sürekli değiştiği için kesin tarihler olarak görülmemeli.
Fakat önemli bir noktayı gösteriyor:
AGI'yi Yaklaştıran 5 Büyük Gelişme
1. AI Ajanları
Yeni nesil yapay zekâ sistemleri artık yalnızca metin üretmiyor.Bilgisayar kullanabilen ajanlar;
tarayıcı açabiliyor, web üzerinde araştırma yapabiliyor, kod çalıştırabiliyor, dosyalar üzerinde işlem yapabiliyor ve çok aşamalı görevleri yerine getirebiliyor.
Bu gelişme kritik çünkü AGI'nin yalnızca “bilmesi” değil, “hareket edebilmesi” bekleniyor.
2. Kod Yazabilen Yapay Zekâ
Belki de AGI açısından en önemli alanlardan biri yazılım geliştirme.Çünkü yapay zekâ sistemleri giderek daha fazla kod yazabilir, test edebilir ve hata düzeltebilir hale geliyor.
Buradaki kritik eşik ise şudur:
Yapay zekâ, yapay zekâ araştırmasının kendisini ciddi ölçüde hızlandırabilir mi?
Eğer gelecekte AI sistemleri yeni modellerin geliştirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunursa teknolojik ilerleme çok daha hızlı hale gelebilir.
3. Uzun Süreli Görevler
Eski chatbotların temel çalışma biçimi oldukça basitti:Soru → cevap.
Yeni nesil sistemlerde ise hedef:
Görev → plan → araç kullanımı → kontrol → düzeltme → sonuç.
Bir AI sisteminin birkaç saniyelik sorular yerine saatler hatta günler süren karmaşık görevleri güvenilir biçimde tamamlayabilmesi AGI yolunda önemli bir kilometre taşı olabilir.
4. Multimodal Yapay Zekâ
İnsan zekâsı yalnızca metin üzerinden çalışmaz.Görürüz, duyarız, konuşuruz ve çevremizle etkileşime gireriz.
Modern AI sistemleri de giderek;
metin + görüntü + ses + video + yazılım araçları
gibi farklı veri türlerini aynı sistem içerisinde kullanabiliyor.
Bu durum yapay zekânın gerçek dünyayı temsil etme kapasitesini artırıyor.
5. Yapay Zekânın Bilim İnsanı Haline Gelmesi
AGI'nin en büyük potansiyellerinden biri bilim olabilir.DeepMind'in AlphaGo'dan sonraki araştırma çizgisi bunun güzel bir örneği.
Şirket, oyunlarda geliştirilen AI tekniklerinden biyoloji ve diğer bilimsel problemlere uzanan bir araştırma programı yürütüyor. DeepMind, AGI'nin gelecekte bilimsel keşifleri hızlandırabilecek önemli bir araç olabileceğini açıkça savunuyor.
Peki Neden Henüz AGI Değiliz?
Bugünkü sistemlerin etkileyici performansına rağmen çözülmemiş ciddi problemler bulunuyor.Güvenilirlik
Bir yapay zekâ sistemi yüzlerce görevi doğru gerçekleştirip kritik bir noktada basit bir hata yapabiliyor.Gerçek anlamda özerk sistemlerde bu kabul edilebilir olmayabilir.
Örneğin bir AI'nın şirket yönetmesi, finansal işlemler gerçekleştirmesi veya bilimsel deneyler yürütmesi durumunda %95 doğruluk yeterli olmayabilir.
Muhakeme
AI sistemleri matematik, kodlama ve bilimsel sorularda giderek daha güçlü hale geliyor.Ancak performansları problem türüne ve bağlama göre önemli ölçüde değişebiliyor.
Bir benchmarkta yüksek puan almak, sistemin insan benzeri genel zekâya sahip olduğunu otomatik olarak kanıtlamıyor.
Uzun Vadeli Hafıza
İnsanlar yıllar boyunca deneyim biriktirir.Bir AGI sisteminin de muhtemelen;
deneyim → hafıza → öğrenme → davranış değişikliği
döngüsünü güvenilir şekilde gerçekleştirmesi gerekecek.
Gerçek Dünya Anlayışı
Bir dil modeli dünyanın büyük bölümünü veri üzerinden öğreniyor.Ancak insan zekâsının önemli kısmı fiziksel dünyayla etkileşim sonucunda gelişiyor.
Bu nedenle bazı araştırmacılar robotik sistemlerin AGI açısından kritik olabileceğini düşünüyor.
Ölçekleme Tek Başına Yeterli mi?
AGI tartışmasının en büyük bilimsel sorularından biri bu.Son yıllardaki temel yaklaşım kabaca şöyleydi:
Daha fazla veri + daha fazla hesaplama + daha büyük modeller = daha yüksek zekâ
Bu yaklaşım olağanüstü ilerlemeler sağladı.
Fakat bunun insan seviyesinde genel zekâya kadar devam edip etmeyeceği bilinmiyor.
2026'da yayımlanan bazı çalışmalar da genel zekânın yalnızca daha büyük modeller üretmekten ibaret olmayabileceğini; farklı seviyelerde yeni mimari ve sistemsel gereksinimler bulunabileceğini savunuyor.
Dolayısıyla önümüzde iki temel senaryo bulunuyor.
Senaryo A — Ölçekleme devam eder:
Mevcut yöntemler geliştirildikçe AGI birkaç yıl içerisinde ortaya çıkabilir.
Senaryo B — Yeni bilimsel atılımlar gerekir:
Mevcut modeller belirli bir noktada performans sınırına ulaşır ve AGI için yeni mimariler gerekir.
Hangisinin doğru olduğunu bugün kesin olarak bilmiyoruz.
AGI'den Sonra ASI mi Gelecek?
AGI tartışmasının daha ileri aşaması Artificial Superintelligence (ASI) yani yapay süper zekâ.AGI kabaca insan seviyesinde geniş bilişsel yeteneklere sahip bir sistem olarak düşünülürken, ASI insanların ve hatta büyük insan organizasyonlarının bilişsel kapasitesini aşan sistemleri ifade ediyor.
2026'da DeepMind bağlantılı araştırmacıların da bulunduğu kapsamlı bir çalışma, AGI'den ASI'ye geçiş için dört olası yol üzerinde duruyor:
AGI'nin ölçeklenmesi, yeni AI paradigmaları, kendini geliştiren sistemler ve büyük çoklu-ajan sistemleri.
Araştırmacılar ilerlemenin önünde ciddi darboğazların bulunabileceğini vurgulamakla birlikte, AI gelişiminin önümüzdeki yıllarda hızlanma ihtimalinin de göz ardı edilemeyeceğini belirtiyor.
Bu nedenle tartışma artık yalnızca:
“AGI ne zaman gelecek?”
değil.
Aynı zamanda:
“AGI geldikten sonra gelişme ne kadar hızlı olacak?”
sorusuna dönüşüyor.
2026'da AGI Geldi Diyebilir miyiz?
Şu anki verilere göre:Hayır.
2026 itibarıyla bilim dünyasında üzerinde uzlaşılmış kriterlerle “AGI başarıldı” diyebileceğimiz açık bir durum bulunmuyor.
Ancak daha önemli gelişme başka:
AGI artık onlarca yıl sonrasına ait tamamen teorik bir teknoloji olarak görülmüyor.
Bazı önde gelen AI şirketleri çok güçlü sistemleri 2026–2027 döneminde beklerken, topluluk tahminleri zayıf AGI için yaklaşık 2028'i, daha güçlü genel AI tanımları için ise 2030'ların başını işaret ediyor.
Dolayısıyla “AGI 2026'da kesin geliyor” demek kadar “AGI hâlâ çok uzak” demek de mevcut belirsizliği yeterince yansıtmıyor.
Asıl Devrim AGI'den Önce Başlayabilir
Belki de tartışmadaki en önemli nokta AGI'nin tam olarak hangi tarihte geleceği değil.Çünkü ekonomik dönüşüm için kusursuz bir AGI'ye ulaşılması gerekmeyebilir.
Yapay zekâ;
yazılım geliştirme, müşteri hizmetleri, hukuk, finans, eğitim, bilimsel araştırma, medya, tasarım ve mühendislik gibi alanlarda insanların yaptığı işlerin giderek daha büyük bölümünü gerçekleştirebilirse, AGI etiketi konulmadan önce bile büyük bir ekonomik dönüşüm başlayabilir.
Bu nedenle geleceğin kritik sorusu:
“AGI ne zaman gelecek?”
sorusundan daha geniş olabilir.
Asıl soru şu:
Yapay zekâ, insan emeğinin ve insan bilgisinin ekonomik değerini ne kadar hızlı değiştirecek?
Sonuç
2026, AGI'nin kesin olarak ortaya çıktığı yıl olmayabilir.Fakat AGI tartışmasının bilimkurgu dünyasından çıkarak teknoloji stratejisinin merkezine yerleştiği dönemlerden biri olduğu açık.
Anthropic gibi şirketler 2026–2027 döneminde son derece güçlü sistemler bekliyor. DeepMind AGI'yi açık bir araştırma hedefi olarak sürdürüyor. Tahmin toplulukları ise daha temkinli davranarak 2028–2032 ve sonrasına uzanan zaman çizelgeleri ortaya koyuyor.
Bu tahminlerden hangisinin doğru çıkacağını bugün bilmiyoruz.
Ancak bir şey giderek daha belirgin hale geliyor:
AGI'nin geleceği hakkında konuşurken artık yalnızca “mümkün mü?” sorusunu değil, “ne kadar yakın?” sorusunu tartışıyoruz.
Ve önümüzdeki birkaç yıl, bu sorunun cevabının şekillendiği en kritik dönemlerden biri olabilir.
