Benimsemenin Anatomisi – Cep Telefonu Devriminden Tarihsel Bir Taslak

Her büyük teknolojik dönüşüm, başlangıçta şüphecilik, yüksek maliyet ve pratiklikten uzaklık gibi engellerle karşılaşır. Ancak belirli bir eşik aşıldığında, benimseme süreci doğrusal değil, üstel bir patlama gösterir. Bu dinamiği anlamak için en güçlü tarihsel emsallerden biri, Türkiye’nin 1990’ların ortasında yaşadığı cep telefonu devrimidir. Bu süreç, insansı robotların yakın gelecekteki yörüngesini anlamak için güçlü bir taslak sunmaktadır.

Başlangıç Durumu: Şüphecilik, Maliyet ve Hantallık (yaklaşık 1994-1997)

Türkiye’de mobil iletişimin başlangıcı, bugünün standartlarına göre oldukça mütevazıydı. İlk cep telefonu görüşmesi 23 Şubat 1994’te dönemin Başbakanı Tansu Çiller ile Cumhurbaşkanı Süleyman Demirel arasında gerçekleşti. Bu sembolik başlangıç, teknolojinin halka yayılmasının önündeki engelleri gizlemiyordu. İlk cihazlar, 1,000 ila 2,000 dolar arasında değişen fiyatlarıyla yalnızca küçük bir elit kesim tarafından erişilebilirdi. Bu telefonlar, genellikle “telsiz” veya “tuğla” gibi benzetmelerle anılan, iki satırlık ekranlara ve yalnızca temel arama işlevlerine sahip büyük ve hantal cihazlardı.
Halkın genel algısı, derin bir şüphecilik içeriyordu. Cep telefonu bir ihtiyaç değil, bir lüks ve statü sembolü olarak görülüyordu. Şebeke kapsama alanının büyük şehir merkezleriyle sınırlı olması, bu algıyı daha da güçlendiriyordu. O dönemde yaygın olan “Bugüne kadar cep telefonu mu vardı, öldük mü?” şeklindeki itirazlar, teknolojinin getireceği dönüşümü öngöremeyen bir zihniyetin yansımasıydı. Bu durum, günümüzde insansı robotlara yönelik şüphecilikle çarpıcı bir paralellik göstermektedir. Mevcut durumda, “Zaten fabrikalarda özel amaçlı robotlar var, neden insan formunda genel amaçlı bir robota ihtiyacımız olsun?” argümanı, o dönemin yankılarını taşımaktadır. Hatta Türkiye, 1997’de Aselsan 1919 modeliyle kendi yerli telefonunu üretme girişiminde bulunmuştu. Bu, milli bir gurur kaynağı olsa da, sınırlı üretim ve artan rekabet nedeniyle bu girişim uzun ömürlü olamadı ve pazarın ne kadar hızlı ve acımasız dinamiklere sahip olduğunu gösterdi.

Bükülme Noktası: Üstel Büyüme Eğrisi (1997-2002)

Başlangıçtaki bu yavaş ve şüpheci karşılama, birkaç yıl içinde yerini baş döndürücü bir büyüme hızına bıraktı. Pazarın büyüme hızını temsil eden Turkcell’in abone verileri, bu üstel patlamayı net bir şekilde ortaya koymaktadır. 1996 yılında yaklaşık 555,000 olan abone sayısı, sadece bir yıl sonra 1997’de ikiye katlanarak 1.1 milyona ulaştı. Bu katlanarak büyüme trendi sonraki yıllarda da devam etti: 1998’de 2.3 milyon, 1999’da 5.4 milyon ve 2000’de 10.1 milyon aboneye ulaşıldı. 2002 yılına gelindiğinde ise abone sayısı 15.7 milyonu aşmıştı.  Bu veriler, sadece 5-6 yıllık bir süre zarfında kullanıcı tabanının yaklaşık 30 kat büyüdüğünü ve cep telefonunun niş bir üründen kitlesel bir fenomene dönüştüğünü kanıtlamaktadır.
Bu hızlı benimseme sürecine, donanımın evrimi de eşlik etti. Büyük ve hantal ilk nesil telefonlar, yerlerini hızla Nokia 3210 ve 3310 gibi çok daha küçük, zarif ve taşınabilir modellere bıraktı. Hatta bu modeller, günümüzün birçok akıllı telefonundan bile daha kompakt bir yapıya sahipti. Donanımdaki bu hızlı iterasyon ve minyatürleşme, bugün robotik endüstrisinde gözlemlediğimiz gelişim hızıyla önemli bir paralellik taşımaktadır.

Gizli Talep Dersi

Cep telefonu devriminden çıkarılacak en önemli ders, ilk şüpheciliğin gizli talebi ve ortaya çıkacak yeni kullanım alanlarını hesaba katmadaki başarısızlığıdır. İlk cep telefonlarının “öldürücü uygulaması” (killer app) sadece sesli arama değildi; 1995 yılında SMS’in (Kısa Mesaj Servisi) devreye girmesiyle yepyeni bir iletişim biçimi doğdu. İnsanlar, artık sadece konuşmak için değil, aynı zamanda hızlı, sessiz ve asenkron bir şekilde iletişim kurmak için de bu cihazları istiyordu.
Bu tarihsel örnek, bir teknolojinin, gerçek faydası tam olarak anlaşılana kadar niş ve gereksiz görünebileceğini, ancak bu fayda anlaşıldığında benimsemenin ilk gözlemcilerin tahminlerinden çok daha hızlı gerçekleştiğini gösteren bir taslak sunmaktadır. O dönemin şüphecilerinin yaptığı temel hata, bir teknolojinin nihai potansiyelini, onun ilkel başlangıç versiyonuna bakarak yargılamaktı. Bu, bugün robotik şüphecilerinin yaptığı hatanın aynısıdır. Bir robotun bir tişörtü katladığını görüp, onun insan merkezli bir ortamda milyonlarca farklı görevi yerine getirme potansiyelini göz ardı ediyorlar. Değer önerisi, henüz kitleler tarafından tam olarak anlaşılmamıştır. Genel amaçlı bir insansı robotun, özel amaçlı robotların aksine, mevcut insan ortamlarına maliyetli bir yeniden düzenleme gerektirmeden entegre olabilmesi, onun henüz tam olarak anlaşılamamış “öldürücü uygulamasıdır”.

---

Kısaltılan Zaman Çizelgesi – Her Teknolojik Dalga Neden Daha Hızlı Geliyor

Cep telefonu analojisi, tek bir teknolojinin benimsenme dinamiğini gösterirken, daha geniş bir perspektiften bakıldığında, teknolojik benimseme paradigmasının kendisinin de zaman içinde radikal bir şekilde hızlandığı görülmektedir. Sanayi veya elektrik devrimleri gibi geçmişteki dönüşümlerle yapılan karşılaştırmalar, günümüzün üstel değişim hızını anlamada yanıltıcıdır. Her yeni teknolojik dalga, bir öncekinden daha hızlı bir şekilde kıyıya vurmaktadır.

Hızlanmanın Ölçümü: On Yıllardan Günlere

Bu hızlanmayı somut verilerle kanıtlamak mümkündür. Farklı teknolojilerin 50 milyonluk kritik kullanıcı kitlesine ulaşmak için ihtiyaç duyduğu süreler, bu paradigmatik değişimi çarpıcı bir şekilde gözler önüne sermektedir:

• Radyo (1920’ler): 38 yıl
• Televizyon (1940’ların sonu): 13 yıl
• İnternet: 4 yıl

Bu rakamlar bile kendi içlerinde bir hızlanma gösterirken, modern dijital çağın hiper-sıkıştırılmış zaman çizelgeleriyle karşılaştırıldığında yavaş kalmaktadır. Robotik devrimini yönlendiren yapay zekanın doğrudan öncülleri olan yazılım platformlarının benimsenme hızları, bu yeni gerçekliği daha da netleştirmektedir. 1 milyon ve 100 milyon kullanıcıya ulaşma süreleri, bu çöküşü göstermektedir:

• Netflix: 1 milyon kullanıcıya 3.5 yılda ulaştı.
• Facebook: 1 milyon kullanıcıya 10 ayda ulaştı.
• Instagram: 1 milyon kullanıcıya 2.5 ayda ulaştı.
• ChatGPT: 1 milyon kullanıcıya sadece 5 günde ve 100 milyon kullanıcıya sadece 2 ayda ulaştı.

Bu veriler, benimseme zaman çizelgelerinin sadece kısalmadığını, adeta çöktüğünü reddedilemez bir şekilde kanıtlamaktadır. Aşağıdaki tablo, bu dramatik sıkışmayı görselleştirmektedir.

Teknoloji	Başlangıç Dönemi	50 Milyon Kullanıcıya Ulaşma Süresi	100 Milyon Kullanıcıya Ulaşma Süresi
Radyo	1920’ler	38 Yıl	Mevcut Değil
Televizyon	1940’lar	13 Yıl	Mevcut Değil
İnternet	1990’lar	4 Yıl	Yaklaşık 7 Yıl
Instagram	2010	Mevcut Değil	2.5 Yıl
TikTok	2017	Mevcut Değil	9 Ay
ChatGPT	2022	~1.5 Ay	2 Ay

Bu tablo, yapay zeka devriminin tamamen yeni bir zaman ölçeğinde işlediğini ve geçmişe yönelik doğrusal tahminlerin neden geçersiz olduğunu açıkça göstermektedir.

Dördüncü Sanayi Devrimi: Farklı Bir Değişim Türü

Bu baş döndürücü hızlanmanın arkasındaki nedeni anlamak için Dördüncü Sanayi Devrimi çerçevesini kullanmak gerekir. Buhar, elektrik veya bilgisayar gibi tek bir temel teknoloji üzerine inşa edilen önceki devrimlerin aksine, Dördüncü Devrim, fiziksel, dijital ve biyolojik alanlar arasındaki sınırları bulanıklaştıran teknolojilerin bir birleşimi ile karakterize edilir. Bu devrimi öncekilerden ayıran üç temel özellik vardır:

1. Hız (Velocity): Mevcut atılımların hızı, tarihte bir emsali bulunmamaktadır. Değişim, doğrusal bir hızda değil, üstel bir hızda gerçekleşmektedir.
2. Kapsam (Scope): Bu devrim, her ülkedeki hemen hemen her endüstriyi aynı anda bozmaktadır.
3. Sistem Etkisi (Systems Impact): Sadece bireysel ürünleri veya süreçleri değil, tüm üretim, yönetim ve yönetişim sistemlerini dönüştürmektedir.

Bu devrimin motoru, basit dijitalleşmeden, merkezinde yapay zekanın bulunduğu teknolojilerin kombinasyonlarına dayalı inovasyona geçiştir. Bu hızlanmanın temelinde sürtünmenin ortadan kaldırılması yatmaktadır. İlk teknolojiler, radyo kuleleri, televizyon yayın ağları veya telefon hatları gibi devasa fiziksel altyapıların kurulmasını gerektiriyordu. Bu, yüksek sürtünmeli bir yayılma süreciydi. Dijital teknolojiler ise mevcut tek bir altyapıdan, internetten faydalanır. Bu, yeni inovasyonların küresel olarak ve anında, neredeyse sıfır marjinal maliyetle dağıtılabileceği anlamına gelir ve ChatGPT’nin viral benimsenme eğrisini açıklar. İnsansı robotlar fiziksel varlıklar olsalar da, temel değerleri ve öğrenme yetenekleri, aynı sürtünmesiz ağ üzerinden dijital olarak sunulacak ve güncellenecektir. Fiziksel robot kabuğu bir kerelik bir satın almadır. Ancak yetenekleri yazılım tabanlıdır. Gece boyunca internet üzerinden gönderilen bir güncelleme, bir milyon robota aynı anda yeni bir beceri öğretebilir. Dolayısıyla, yeni yeteneklerin benimsenmesi, fiziksel kabukların benimsenmesi daha yavaş olsa bile, dijital ve sürtünmesiz modeli takip edecektir. Bu, robot filosunun kolektif zekasının ve faydasının üstel olarak büyüyeceği ve güçlü bir geri besleme döngüsüyle daha fazla donanım satışını tetikleyeceği anlamına gelir.

---

Güç Çarpanı – Benzeri Görülmemiş Bilimsel Hızlanmanın Motoru Olarak Yapay Zeka

Keşifte Bir Paradigma Kayması: İnsan Hipotezinden Yapay Zeka Tarafından Üretilen İçgörüye

Tarihte ilk kez, insanlık bilimsel keşif sürecini otomatikleştirebilen bir araca sahiptir. Yapay zeka modelleri, o kadar büyük ve karmaşık veri setlerini analiz edebilir ki, insan sezgisinin ötesinde olan kalıpları belirleyebilir ve yeni hipotezler üretebilirler. Bu, bilimsel yöntemi temelden değiştiren bir gelişmedir. Artık sadece insan tarafından formüle edilen hipotezleri test etmek yerine, yapay zeka tarafından üretilen ve daha önce hiç düşünülmemiş olasılıkları keşfetme yeteneğine sahibiz.

Vaka Çalışması: AlphaFold ile Biyolojide Devrim Yaratmak

Bu paradigma değişiminin en güçlü örneklerinden biri, DeepMind’ın AlphaFold’unun, protein katlanmasıyla ilgili 50 yıllık “büyük meydan okumayı” çözmesidir. Bu, sadece kademeli bir iyileştirme değil, “tıp ve ilaç keşfini yeniden tanımlayan” devrim niteliğinde bir atılımdı. Proteinlerin 3D yapısını doğru bir şekilde tahmin ederek AlphaFold, geleneksel olarak milyarlarca dolar ve ilaç başına on yıldan fazla süren ilaç hedeflerini belirleme ve yeni ilaçlar tasarlama sürecini önemli ölçüde hızlandırmıştır. Nitekim, COVID-19 pandemisi sırasında SARS-CoV-2 spike proteininin yapısını tahmin ederek aşı geliştirme sürecini hızlandırmıştır. Bu, yapay zekanın on yıllar süren bilimsel araştırmaları günler veya haftalar içinde tamamlama potansiyelinin somut bir kanıtıdır.

Vaka Çalışması: Malzeme Biliminde Yapay Zeka ile Geleceği İcat Etmek

Yapay zekanın hızlandırıcı etkisi biyolojiyle sınırlı değildir. Malzeme bilimi alanında, yapay zeka, robotların kendileri için daha iyi piller, daha güçlü alaşımlar ve daha verimli yarı iletkenler inşa etmek için kritik olan yeni malzemeleri benzeri görülmemiş bir oranda keşfetmek ve tasarlamak için kullanılmaktadır. Google’ın GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) projesi, yapay zekayı kullanarak 2.2 milyon yeni kristal yapısı keşfetti. Bunların arasında, geleceğin teknolojilerine güç verebilecek 381,000 kararlı malzeme bulunmaktadır. Bu keşif hacmi, neredeyse 800 yıllık önceki insan bilgisine eşdeğerdir. Bu, yapay zekanın insan kapasitesinin çok ötesinde devasa bir “tasarım alanını” keşfetme yeteneğini göstermektedir. MatterGen ve MatAgent gibi üretken yapay zeka modelleri, artık istenen özelliklere dayanarak sıfırdan yeni moleküller ve sentez yolları tasarlayabilmekte, geleneksel deneme-yanılma sürecini tersine çevirmektedir.

Döngü: Yapay Zekanın Yapay Zeka İçin Araçlar Tasarlaması

Nihai hızlandırıcı, yapay zekanın artık yapay zekayı çalıştıran donanımın kendisini tasarlamak için kullanılmasıdır. NVIDIA gibi şirketler, yeni nesil çiplerinin tasarımında yapay zekayı kullanarak, insan mühendisler için tek başına çok karmaşık olan şekillerde performans ve verimliliği optimize etmektedir.Dahası, üretken yapay zeka, robotikte yeni bileşenler ve hatta bütün robotları tasarlamak için kullanılmaktadır. Yapay zeka, aktüatörler, tutucular veya uzuvlar için milyonlarca tasarımı simülasyonda üretebilir ve test edebilir, böylece insan Ar-Ge döngülerinden çok daha hızlı bir şekilde optimal çözümler bulabilir.²⁵ Bu, güçlü bir geri besleme döngüsü yaratır: daha iyi yapay zeka, daha iyi donanım tasarlar; bu donanım, daha iyi yapay zekayı çalıştırır; ve bu daha iyi yapay zeka, daha da iyi donanım tasarlar.
Yapay zekanın bilimdeki çeşitli uygulamaları birbirinden bağımsız değildir; bir “hızlanma iskelesi” oluştururlar. GNoME tarafından keşfedilen yeni malzemeler, daha iyi aktüatörler ve piller yapmak için kullanılacaktır. Bu geliştirilmiş bileşenler, kontrol politikaları yapay zeka destekli simülasyonlarda (NVIDIA Omniverse) eğitilmiş robotlar tarafından bir araya getirilecektir. Robot üzerinde çalışan yapay zeka, kendileri de yapay zeka yardımıyla tasarlanmış çipler tarafından desteklenecektir. Bu birbirine bağlılık, bir alandaki bir atılımın diğer tüm alanları anında yukarı çektiği anlamına gelir. Bu, sadece bir alanın daha hızlı hareket etmesi değil, yapay zekanın orkestra şefi olduğu tüm teknolojik cephenin uyum içinde ilerlemesidir.

---

Bir Kambriyen Patlaması – İnsansı Üstünlüğü İçin Küresel Yarış

Bu bölüm, teorik temellerden, insansı robot geliştirmede benzeri görülmemiş bir yatırım, yoğun bir rekabet ve güçlü yeni geliştirme araçları tarafından körüklenen somut, gerçek dünya kanıtlarına geçiş yapacaktır. Gözlemlediğimiz şey, yavaş bir evrim değil, adeta yeni bir yaşam formunun ortaya çıkışına tanıklık ettiğimiz bir “Kambriyen Patlaması”dır.

Mevcut Sanatın Zirvesi: Figure 01 ve Ötesi

Figure 01 robotu bir referans noktası olarak analiz edilebilir. Tam teşekküllü sohbetler yapabilme, eylemleri planlama, mantığını açıklama ve belirsiz komutlara dayalı görevleri yerine getirme gibi yetenekleri, büyük ölçekli, çok modlu bir yapay zeka modeli tarafından desteklenmesinin doğrudan bir sonucudur. Bu alandaki ilerlemenin hızı şaşırtıcıdır: Figure’de çalışan bir robotik mühendisi, sadece birkaç yıl önce bu yeteneklerin on yıllar uzakta kabul edileceğini belirtmiştir.
Daha da önemlisi, Figure ve OpenAI arasındaki ortaklığın yakın zamanda (Şubat 2025) sona ermesidir. Bu, bir başarısızlık işareti değil, aksine bir olgunluk işaretidir. Figure’ün CEO’su, kendi şirket içi, uçtan uca yapay zekalarında “büyük bir atılım” gerçekleştirdiklerini belirtti. Bu durum, temel yapay zeka teknolojilerinin o kadar hızlı ilerlediğini gösteriyor ki, dikey entegrasyon artık dış kaynak kullanmaktan daha verimli hale gelmiştir. Bu, hızla olgunlaşan bir pazarın güçlü bir göstergesidir.

Endüstrinin Titanları: Rekabetle Dolu Bir Alan

Bu alanın niş bir hobi değil, dünyanın en büyük teknoloji ve sanayi şirketleri için stratejik bir öncelik olduğunu göstermek amacıyla başlıca oyuncuları incelemek gerekir:

• Tesla Optimus: Elon Musk’ın, Tesla’nın mevcut üretim ve otonom sürüş programından elde ettiği gerçek dünya yapay zeka uzmanlığından yararlanarak milyonlarca birim üretme konusundaki iddialı vizyonu.
• Boston Dynamics Atlas: Dinamik hareket kabiliyetinde uzun süredir lider olan şirket, şimdi Hyundai’nin desteğiyle endüstriyel uygulamalara yönelik tamamen elektrikli, ticari odaklı bir modele geçiş yapıyor.
• Agility Robotics Digit: Lojistiğe odaklanmış ve halihazırda Amazon’un sevkiyat merkezlerinde pilot olarak kullanılan bu robot, ticari ölçeğe giden net bir yol göstermektedir.
• Çin’in Ulusal Stratejisi: Çin’in insansı robotiği ulusal bir stratejik öncelik haline getirdiği, 2025 yılına kadar seri üretimi hedeflediği ve devlet destekli fonlar ve girişimler de dahil olmak üzere endüstriye hakim olmak için “bütün bir ulus” hamlesi başlattığı vurgulanmalıdır.

Para Akıyor: Benzeri Görülmemiş Sermaye Yatırımı

Şüpheciler genellikle yeni teknolojileri geçici bir heves olarak görmezden gelirler, ancak bu alana akan devasa sermaye, dünyanın en sofistike yatırımcılarının yakın vadede multi-trilyon dolarlık bir pazar gördüğünü göstermektedir. 2024-2025 yıllarındaki büyük finansman turları, bu yarışın ciddiyetini ve ölçeğini ortaya koymaktadır.

Bu tablo, argümanı teknolojik bir tartışmadan, pratik düşünen bir kitle için genellikle daha ikna edici olan bir pazar gerçeğine dönüştürmektedir. Bu, bir şirketin hayali değil, tam teşekküllü bir silahlanma yarışıdır.

Sanal Deneme Alanı: Simülasyon ve Açık Kaynağın Rolü

Bu hızlanmanın arkasındaki bir diğer kritik faktör, hiper-gerçekçi simülasyondur. NVIDIA Omniverse ve Isaac Sim gibi platformlar, geliştiricilerin robotları fiziksel olarak doğru bir sanal dünyada milyonlarca saat boyunca, gerçek dünya eğitiminin maliyetinin ve zamanının çok altında bir maliyetle eğitmelerine olanak tanır. Yapay zeka modellerinin büyük miktarda sentetik veri üzerinde eğitildiği bu “simülasyondan gerçeğe” (sim-to-real) boru hattı, tek bir fiziksel prototip konuşlandırılmadan önce hızlı iterasyona ve sağlam, genelleştirilmiş becerilerin geliştirilmesine olanak tanıyan bir oyun değiştiricidir.
Ayrıca, Robot İşletim Sistemi (ROS 2) gibi açık kaynaklı platformların rolü de vurgulanmalıdır. Bu platformlar, standartlaştırılmış bir yazılım temeli oluşturarak şirketlerin tekerleği yeniden icat etmesini önler ve herkes için geliştirmeyi hızlandıran işbirlikçi bir ekosistemi teşvik eder.
Mevcut pazar, geleneksel bir Ar-Ge yarışı değil, bir “platform savaşıdır”. Amaç sadece en iyi robotu inşa etmek değil, aynı zamanda robotik için iOS veya Android’e eşdeğer olan baskın ekosistemi yaratmaktır. Dünyaya ilk olarak milyonlarca robotu sürebilen şirket, en fazla gerçek dünya verisini toplayacak ve bu da yapay zekasını rakiplerininkinden katlanarak daha iyi hale getirecek bir veri volanı etkisi yaratacaktır. Bu durum, rakipleri pazarın dışına itebilir. Bu, aciliyeti ve devasa sermaye dağıtımını açıklamaktadır. Bu, veri için bir “kazanan her şeyi alır” yarışıdır. 2-3 yıllık zaman çizelgesi sadece teknolojik fizibilitenin bir tahmini değil, aynı zamanda uzun vadeli veri savaşını kazanmak için, acilen donanım dağıtmanın stratejik gerekliliğinin bir yansımasıdır. Şüphecilerin kaçırdığı nokta bu aciliyettir.

---

Üstel Bir Gerçeklik İçin Yeniden Kalibrasyon

Hızlandırıcıların Birleşimi

Argümanın dört temel direği, birbirini destekleyen ve güçlendiren bir yapı oluşturmaktadır:

1. Tarihsel Emsal: Cep telefonları gibi teknolojilerin, başlangıçtaki şüpheciliğe rağmen doğrusal olmayan, hızlı bir benimsenme süreci yaşadığı kanıtlanmıştır.
2. Üstel Sıkışma: Tüm teknoloji benimseme döngülerinin ölçülebilir ve üstel bir şekilde kısaldığı, yapay zeka ile bu sürecin günlere indiği gösterilmiştir.
3. Yapay Zekanın Güç Çarpanı: Yapay zekanın, bilimsel ve mühendislik keşifleri için özyineli bir motor olarak benzersiz gücü, inovasyonun kendisini hızlandırmaktadır.
4. Pazar Gerçekliği: İyi finanse edilmiş, hiper-rekabetçi bir küresel yarışın varlığı, bu teknolojinin stratejik önemini ve yakın vadedeki potansiyelini doğrulamaktadır.

Bu dört faktörün bir araya gelmesi, basit bir toplamsal etki yaratmaz; birbirlerini çarpan etkisiyle güçlendirerek, tarihte daha önce görülmemiş bir hızda bir teknolojik devrim yaratırlar.

Bilişsel Engeli Aşmak: Üstel Bir Dünyada Doğrusal Projeksiyonlar

Şüpheciliğin temelinde yatan psikolojik neden, insan sezgisinin doğasıdır. İnsan beyni, doğrusal düşünmeye programlanmıştır; üstel büyümenin sonuçlarını içgüdüsel olarak kavramakta zorlanırız. Bu, yeni bir olgu değildir. Tarih, zeki ve saygın kişilerin, dünyayı değiştiren teknolojileri başlangıçta reddettiği örneklerle doludur. Bu, mevcut şüpheciliğin öngörülebilir bir tarihsel modelin parçası olduğunu göstermektedir:

• “Hiç kimsenin evinde bir bilgisayar istemesi için bir neden yok.” – Ken Olsen, DEC Kurucusu, 1977.
• “Amerikalıların telefona ihtiyacı var ama bizim yok. Bizim çok sayıda ulaklarımız var.” – William Preece, İngiliz Posta Ofisi Baş Mühendisi, 1878.
• “İnternet geçici bir heves.” – Newsweek, 1995.

Burada geçmiş tahminlerle alay etmek amaçlanmamaktadır. Amaç, üstel değişimin hızını hafife almanın, uzmanlar için bile yaygın bir bilişsel hata olduğunu göstermektir. Geçmişteki bu hatalar, bugünün şüphecilerine bir uyarı niteliğindedir: doğrusal beklentiler, üstel bir gerçeklikle karşılaştığında kaçınılmaz olarak yanılır.

Yaklaşan Ufuk

Soru artık insansı robotların günlük hayatımızın bir parçası olup olmayacağı değil, geldiklerinde ne kadar hızlı adapte olacağımızdır. 2 ila 3 yıllık zaman çizelgesi, spekülatif bir fantezi değil, birden fazla, ölçülebilir, üstel eğilimin birleşmesine dayanan muhafazakar bir projeksiyondur. Bu değişime hazırlanmak, artık uzak bir gelecek tahmini değil, acil bir stratejik zorunluluktur. Bu yeni çağa hazırlıksız yakalananlar, tıpkı cep telefonunun veya internetin yükselişini göremeyenler gibi, kendilerini hızla değişen bir dünyanın gerisinde bulacaklardır.

• Tesla Optimus: https://www.tesla.com/optimus
• Boston Dynamics Atlas: https://bostondynamics.com/atlas/
• Figure AI Figure 01: https://www.figure.ai/
• Agility Robotics Digit: https://agilityrobotics.com/
• Sanctuary AI Phoenix: https://www.sanctuary.ai/
• Apptronik Apollo: https://apptronik.com/
• Unitree Robotics H1: https://www.unitree.com/h1/