Türkiye AI Ekosistemi: 2024 Haritalama

"Türkiye AI'da neredeyiz?"

Türkiye AI cephesinde aktif ama küçük. ABD ve Çin'in ölçeği yok; ama hareket var.

Akademik laboratuvarlar

İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ)

• AI Lab.
• NLP grup.
• Türkçe NLP araştırma.

Hacettepe Üniversitesi

• AI Araştırma Merkezi.
• Computer Vision laboratuvarı.

ODTÜ (METU)

• Bilişim Enstitüsü.
• Robotik ve AI.

Bilkent Üniversitesi

• AI grubu.
• Endüstri ortaklıkları.

Boğaziçi Üniversitesi

• NLP araştırma.
• Türkçe dil işleme.

TÜBİTAK programları

TÜBİTAK 2023-2024'te AI cephesinde yatırım artırdı:

• AI4Science programı.
• Yerel LLM eğitimi.
• Akademik-endüstri partnerlikleri.

Bütçeleri sınırlı (milyon dolar düzeyinde, milyar değil).

Yerli LLM çabaları

Türkçe için AI modeller:

BERTurk

İlk büyük Türkçe BERT. Akademik açık.

TR-BERT, TurkishBERT-Casteilles

Çeşitli akademik denemeler.

MASEM (TUBITAK)

Yerel LLM projesi. Açık ama küçük.

Apatron, Hexagonal Soft

Yerel ticari girişimler.

Yetersiz ama hareket var.

Türk AI startupları

1. Hepsiburada AI

E-ticaret odaklı.

2. Trendyol

Tavsiye sistemleri, arama.

3. Getir

Lojistik AI.

4. Insider

Marketing AI; uluslararası başarı.

5. Vivense

Mobilya tasarım AI.

Bu şirketler uygulamalı AI'da güçlü.

Türk diasporası — büyük güç

Türk akademisyenleri dışarıda çok güçlü:

• Cem Anil: Anthropic alignment.
• Cihan Çeşmecioğlu: Stanford.
• Selen Soyuyüce: OpenAI.
• Onur Altıntaş: Akademik.
• Pinar Yanardağ: MIT.

Bu kişiler Türkiye için ekosistem yaratabilir — eğer dönüş veya ortaklık olursa.

Sorunlar

Türkiye AI ekosisteminin sorunları:

1. Beyin göçü

En parlak akademisyenler ABD'ye gidiyor.

2. Finansman

VC az; devlet bütçesi yetersiz.

3. Veri kıtlığı

Türkçe için kaliteli pre-training verisi az.

4. Politika belirsizliği

AI regulasyonu net değil.

5. Dil dezavantajı

İngilizce odaklı global ekosistemde Türkçe ikincil.

Fırsatlar

Türkiye potansiyeli:

• Genç nüfus: Çok teknolojik kabul eden.
• Stratejik konum: Avrupa-Asya köprüsü.
• Eğitimli işgücü: Üniversite mezunu fazla.
• Düşük maliyet: AB ile karşılaştırıldığında.

İyi politika ile bu potansiyel realize edilebilir.

"AI 2030 vizyonu"

Resmi vizyon: Türkiye 2030'a kadar AI alanında regional hub. Yapay zeka stratejik plan.

Pratik adımlar:

• Yerli LLM yatırımı.
• Akademi-endüstri köprüleri.
• Türkçe veri seti üretimi.
• Diaspora ile ortaklıklar.

Bu hedeflere ne kadar ulaşılır — açık.

Sade ders

Türkiye AI hikâyesinden iki şey:

1. Ekosistem küçük ama var. Türkiye AI alanında az ama somut yer var. Hepsiburada, Trendyol gibi şirketler uygulamalı AI'da güçlü.
2. Diaspora büyük varlık. Türk akademisyenleri dünyaca etkili. Ülkeye geri dönüş veya ortaklık ekosisteme muazzam katkı yapabilir.

Bağlam

Çok dilli NLP için: [[cok-dilli-nlp-ingilizce-disinda-bir-dunya-var]]. BPE ve Türkçe tokenizasyon için: [[bpe-byte-pair-encoding-llm-lerin-kelimelere-bakmasi]]. Avrupa AI için: [[mistral-ai-avrupa-nin-open-source-cevabı]]. Düşük kaynaklı diller için: [[sebastian-ruder-cok-dilli-nlp-nin-ana-akademik-sesi]]. Whisper Türkçe için: [[whisper-konusma-tanima-da-buyuk-veri-ile-cozulen-50-yillik-problem]].