Google DeepMind'ın Demis Hassabis, WSJ Magazine'e verdiği demeçte artık genel yapay zekânın (AGI) iki ile üç yıl içinde geleceğini beklediğini söyledi; bu, 2026'nın başlarında dile getirdiği üç-beş yıllık süreden daha kısa bir pencere. AGI'yi bir "Einstein testi" üzerinden tanımlıyor ve tahmininin sürekli bugüne daha da yaklaştığını belirtiyor.
Bu sürüm, özgün metnin (English) makine çevirisidir. Özgün metni oku
Google DeepMind'ın kurucu ortağı ve CEO'su Demis Hassabis, The Wall Street Journal Magazine'e artık genel yapay zekânın (AGI) iki ile üç yıl içinde geleceğini beklediğini söyledi. Röportaj, 21 Ekim 2026 tarihinde derginin "Teknolojide Yenilikçi" ödülleri paketinin bir parçası olarak yayımlandı; Hassabis bu paketle 2026'nın teknoloji alanında ödüllendirilen ismi olarak anıldı.
Zaman çizelgesi sorulduğunda Hassabis, profile göre bunun yakında geleceğini ve tahmininin sürekli bugüne daha da yaklaştığını söyledi. Yeni pencere, 2026'nın başlarında kamuoyuna açıkladığı üç-beş yıllık aralığa kıyasla bir daralmaya işaret ediyor.
Hassabis AGI ile ne anlatmak istiyor
Hassabis, AGI'yi insan düzeyinde biliş olarak tanımlıyor ve "Einstein testi" adını verdiği belirli bir ölçüt tarif etti. Bu teste göre, bir sistem yalnızca 1901'e kadar mevcut olan insan bilgisi üzerinde eğitilmiş olsa bile Albert Einstein'ın 1905'teki "mucizevi yıl" makalelerinde ortaya koyduğu türden atılımları -fotoelektrik etki, Brown hareketi, özel görelilik ve kütle-enerji eşdeğerliğini kapsayan- kendi başına üretebilirse AGI sayılabilir.
WSJ Magazine profilinde Hassabis, daha geniş misyonunu iki adımda tarif etti: önce zekânın kendisini çözmek, ardından bu zekâyı diğer büyük bilimsel sorunları ele almak için kullanmak. Daha ileri yapay zekâ sistemleri mevcut olduğunda üzerine gitmeyi umduğu erken uygulamalar olarak fizik araştırmaları ve kanser tedavisini gösterdi.
2026 boyunca değişen bir zaman çizelgesi
Hassabis'in AGI'nin gelişine dair kamuoyu açıklamaları 2026 yılı boyunca değişti. 20 Mayıs 2026'da Google'ın I/O geliştirici konferansında, yapay zekânın kendi ifadesiyle "tekilliğin eteklerine" ulaştığını söyledi ve bununla tek bir dönüşüm anını değil, içinde bulunulan dönemi kastettiğini açıkladı. Aynı etkinlikte, ajanların ve kodlama araçlarının yıl içinde etkin biçimde çalışmaya başladığını, bunun pratik yapay zekâ kullanımının erken bir aşaması olduğunu belirtti.
Hassabis'in 2026 boyunca AGI zaman çizelgesi açıklamaları
Ne zaman
Belirtilen zaman çizelgesi / çerçeveleme
Bağlam
2026'nın başları
Üç ile beş yıl
WSJ Magazine röportajından önce kamuoyuna açıklanan tahmin
20 Mayıs 2026
"Tekilliğin eteklerinde"
Google I/O'yu kapatan açıklamalar
21 Ekim 2026
İki ile üç yıl
WSJ Magazine "Teknolojide Yenilikçi" profili
Isomorphic Labs ve düzenleme tartışması
WSJ Magazine profili ayrıca Hassabis'in kurduğu ve AlphaFold tarzı yapay zekâ modellerini ilaç keşfine uygulayan ilaç keşfi şirketi Isomorphic Labs'a da değindi. Şirketin, 40-50 milyar dolar civarında bir değerlemeyle 2 milyar doların üzerinde fon toplamak için görüşmeler içinde olduğu bildirildi.
Yapay zekâ denetimi sorusuna ilişkin olarak profil, Hassabis'in teknolojinin vaktinden önce düzenlenmesine karşı çıktığını tarif etti; bu duruş, 2026 boyunca sektördeki gelişimin devam etmesi gerektiği, bu arada yönetişim çerçevelerinin de paralel şekilde geliştirilmesi gerektiği yönündeki ısrarıyla uyumlu.
Hassabis'in görüşü neden önem taşıyor
Hassabis, Google DeepMind'ın yapay zekâ araştırmalarına liderlik ediyor. Ekim 2024'te, DeepMind'dan meslektaşı John Jumper ile birlikte, genetik dizilerden üç boyutlu protein yapılarını tahmin eden bir yapay zekâ modeli olan AlphaFold için Nobel Kimya Ödülü'nün yarısını paylaştı; ödülün diğer yarısı David Baker'a gitti. Nobel komitesi o dönemde bu başarıyı, protein biliminde uzun süredir hedeflenen bir amacın gerçekleştirilmesi olarak tanımlamıştı.
Gittikçe daha da yaklaştırıyorum.
— Demis Hassabis, WSJ Magazine'e
AGI'nin üzerinde uzlaşılmış tek bir bilimsel tanımı bulunmadığından, Hassabis'in zaman çizelgesi sektör çapında bir standardı değil, kendi ölçütünü -Einstein testini- yansıtıyor. Diğer yapay zekâ liderleri farklı tanımlar ve zaman çizelgeleri öne sürmüş olup, bu makale için incelenen kaynaklar bunları karşılaştırılabilir ayrıntılarla ele almadı.
Sorular
Demis Hassabis, AGI'nin gelişi hakkında ne söyledi?
21 Ekim 2026'da yayımlanan WSJ Magazine röportajında, genel yapay zekâyı iki ile üç yıl içinde beklediğini ve tahmininin sürekli bugüne daha da yaklaştığını söyledi.
Hassabis AGI'yi nasıl tanımlıyor?
Bir "Einstein testi" kullanıyor: yalnızca 1901'den önce mevcut bilgiyle eğitilmiş bir sistemin, özel görelilik ve fotoelektrik etki dahil Einstein'ın 1905'teki atılımlarını kendi başına üretip üretemeyeceği.
Hassabis'in AGI zaman çizelgesi 2026 boyunca değişti mi?
Evet. 2026'nın başlarında üç-beş yıllık bir pencere belirtmişti; Mayıs 2026'da yapay zekânın "tekilliğin eteklerinde" olduğunu söyledi; Ekim 2026'da ise tahminini iki-üç yıla indirdi.
Isomorphic Labs nedir ve neden bahsediliyor?
Isomorphic Labs, Hassabis'in kurduğu ve AlphaFold tarzı yapay zekâyı ilaç keşfine uygulayan bir şirket; WSJ Magazine profili, şirketin 40-50 milyar dolarlık bir değerlemeyle 2 milyar doların üzerinde fon aradığını bildirdi.
Hassabis bu tahmin dışında ne ile tanınıyor?
Google DeepMind'ın yapay zekâ araştırmalarına liderlik ediyor ve 2024'te, protein yapılarını tahmin eden bir yapay zekâ sistemi olan AlphaFold için John Jumper ile Nobel Kimya Ödülü'nü paylaştı.
Sinir ağları, bir tahminde bulunarak, bu tahminin ne kadar hatalı olduğunu bir kayıp fonksiyonuyla ölçerek ve ardından ağırlıklar denilen içsel değerleri ağ boyunca geriye doğru ayarlayarak öğrenir — buna geri yayılım (backpropagation) adı verilen bu süreç, gradyan inişi (gradient descent) adlı bir optimizasyon yöntemiyle birlikte çalışır. Milyarlarca parametre ölçeğine taşınan aynı mekanik, ChatGPT ve Gemini gibi sistemlerin önce nasıl eğitildiğinin, ardından ince ayar (fine-tuning) yoluyla belirli görevlere nasıl uyarlandığının temelini oluşturur.
Midjourney ve Stable Diffusion gibi yapay zeka görsel araçları, bir gürültü sürecini tersine çevirmeyi öğrenerek resim oluştururken; Suno ve Udio gibi müzik araçları sesi token'lara sıkıştırıp bunları adım adım, bir metin isteminin yönlendirmesiyle tahmin ediyor. Bu süreçlerden herhangi birinin gerçek yaratıcılık sayılıp sayılmayacağı belirsizliğini koruyor: araştırmacılar bunu kalıp temelli bir "yeniden miksaj" olarak görenlerle, ölçülebilir yaratıcı performans atfedenler arasında bölünmüş durumda.
Çinli yapay zeka laboratuvarı Moonshot, açık ağırlıklı yeni Kimi K3.1 Pro modelinin saldırgan hackleme kapasitesinde "sınırı" zorlamaması için siber saldırılarla ilgili eğitim verilerini kaldırdığını açıkladı. Cumartesi, 24 Ekim 2026 tarihinde duyurulan bu hamle, hükümetlerin ve güvenlik araştırmacılarının giderek daha yetenekli hale gelen yapay zekanın gelişmiş siber saldırıları daha ucuz ve daha kolay hale getirebileceği konusunda uyardığı bir dönemde geldi.
Yapay zeka metin dedektörleri bir şeyi kimin yazdığını kanıtlamaz; kelime tahmin edilebilirliği ve cümle uzunluğu değişkenliği gibi istatistiksel kalıpları ölçerek bir olasılık tahmini yapar. Pangram 4.1 adlı bir dedektör, kısa süre önce 20.000 avroluk ödülü kazanan İspanyolca bir romanın %99'unu yapay zekaya atfetti; bu durum yayıncının inceleme sürerken tanıtım etkinliklerini askıya almasına yol açtı.
