KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Cilt: 35

YAPAY ZEKÂ VE İNSAN DİLİ: DOĞAL DİL İŞLEME SİSTEMLERİNİN GELİŞİMİ ÜZERİNE BİR DOKÜMAN ANALİZİ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND HUMAN LANGUAGE: A DOCUMENT ANALYSIS ON THE DEVELOPMENT OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING SYSTEMS

Volkan Çifteci(ADANA ALPARSLAN TURKES SCIENCE AND TECHNOLOGY UNIVERSITY)0000-0001-5576-6255
Nevin Yılmaz Çifteci(İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-9226-8981
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-06-17
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Dokümanlardan elde edilen bulgular, YZ'nin başlangıçta yalnızca sınırlı bilişsel yetilere sahipken, günümüzde insan zihnini temsil etme kapasitesinin belirgin biçimde arttığını ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zekâ (YZ), geliştirdiği dilsel yetkinlikler sayesinde insan yaşamında giderek daha merkezi bir konuma yerleşmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırma sorularına dayalı olarak önceden belirlenen temalar çerçevesinde, 1950–2025 yılları arasında yayımlanmış yazılı ve görsel dokümanlar tematik olarak analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Dokümanlardan elde edilen bulgular, YZ'nin başlangıçta yalnızca sınırlı bilişsel yetilere sahipken, günümüzde insan zihnini temsil etme kapasitesinin belirgin biçimde arttığını ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2025 Verileri
⚙️Değişkenler:Yapay Zekâ · Zihin · Dil

Özet

Yapay zekâ (YZ), geliştirdiği dilsel yetkinlikler sayesinde insan yaşamında giderek daha merkezi bir konuma yerleşmektedir. Bu çalışmanın amacı, YZ’nin doğal dil işleme (DDİ) sistemlerinin insan diliyle kurduğu benzerliği psikolinguistik bir perspektiften, tarihsel olarak incelemektir. Bu bağlamda, insan zihni ile YZ’nin çalışma prensipleri arasındaki benzerlikler; YZ’nin sentaks, semantik ve pragmatik becerileri; dil edinim kuramları ile YZ'deki dil gelişimi arasındaki paralellikler ve YZ’nin güncel iletişimsel özellikleri araştırılmıştır. Çalışma, nitel araştırma yöntemlerinden biri olan doküman analizi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırma sorularına dayalı olarak önceden belirlenen temalar çerçevesinde, 1950–2025 yılları arasında yayımlanmış yazılı ve görsel dokümanlar tematik olarak analiz edilmiştir. Dokümanlardan elde edilen bulgular, YZ'nin başlangıçta yalnızca sınırlı bilişsel yetilere sahipken, günümüzde insan zihnini temsil etme kapasitesinin belirgin biçimde arttığını ortaya koymaktadır. DDİ teknolojisinin, sentakstan başlayarak semantik ve pragmatiğe doğru evrildiği; bağlama duyarlı, anlam üretebilen ve etkileşim kurma becerisi gelişmiş sistemlere dönüştüğü gözlemlenmiştir. Ayrıca, YZ ile girilen etkileşimler üzerinden, dil edinim kuramları ile YZ'nin dilsel gelişimi arasında dikkat çekici paralellikler belirlenmiştir. YZ’nin gelişimiyle birlikte insan-makine etkileşimi, aracısız ve doğal bir dil üzerinden gerçekleşir hale gelmiştir. YZ'nin yakın gelecekte gelişmiş bir iletişim partneri olarak insan yaşamına daha derinlemesine entegre olacağı öngörülmektedir.

Abstract

Artificial intelligence (AI) has gained an increasingly central role in human life through the linguistic competencies it has developed. This study aims to examine, from a psycholinguistic perspective, the historical development of the similarities between human language and AI’s natural language processing (NLP) systems. The research focuses on the structural parallels between the functioning principles of the human mind and AI, the syntactic, semantic, and pragmatic abilities of AI, the relationship between language acquisition theories and language development in AI, and the current communicative features of AI. The study was carried out using document analysis, one of the qualitative research methods. Based on predetermined research questions and themes, written and visual documents published between 1950 and 2025 were thematically analyzed. The findings reveal that while AI initially possessed only limited cognitive abilities, its capacity to represent the human mind has significantly increased in the present day. It was observed that natural language processing technology has evolved from syntax to semantics and pragmatics, transforming into systems that are context-sensitive, capable of generating meaning, and equipped with advanced interactional abilities. In addition, based on human–machine interactions with AI, remarkable parallels were identified between language acquisition theories and the linguistic development of AI. As a result, human–machine interaction now occurs through natural, unmediated use of language. It is predicted that AI is likely to become an indispensable communication partner, integrating more deeply into human life in the near future.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Çifteci, V., Çifteci, N. Y. (2026). YAPAY ZEKÂ VE İNSAN DİLİ: DOĞAL DİL İŞLEME SİSTEMLERİNİN GELİŞİMİ ÜZERİNE BİR DOKÜMAN ANALİZİ. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 35. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1694552

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (59)

  1. Adams, C. (2005). Social communication intervention for school-age children: Rationale and description. Seminars in Speech and Language, 26(3), 181–188. Thieme Medical Publishers. https://doi.org/10.1055/s-2005-917123
  2. Anwar, Y. (2016, Nisan 27). Scientists map brain’s thesaurus to help decode inner thoughts. UC Berkeley News. Erişim tarihi: 3 Mart 2025, https://news.berkeley.edu/2016/04/27/brain-thesaurus/
  3. Bloom, L., & Lahey, M. (1978). Language development and language disorders. John Wiley & Sons.
  4. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  5. Canbaz, R., & Zengin, E. (2024). Ön biçimleme ve son biçimleme kavramlarında istem mühendisliği ve istem yazma becerisinin yeri üzerine bir çalışma. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Uluslararası Filoloji ve Çeviribilim Dergisi, 6(1), 88–104.
  6. Chomsky, N. (1965). Aspects of the theory of syntax. MIT Press.
  7. Chomsky, N. (2018). Dil ve zihin (A. Kocaman, Çev.). BilgeSu Yayıncılık.
  8. Clarke, V., & Braun, V. (2014). Thematic analysis. In T. Teo (Ed.), Encyclopedia of critical psychology (pp. 1947–1952). Springer.
  9. CNBC-E. (2017, Ekim 25). Interview with the lifelike hot robot named Sophia (full) [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=S5t6K9iwcdw
  10. Colby, K. M. (1981). Modeling a paranoid mind. Behavioral and Brain Sciences, 4(4), 515–534. https://doi.org/10.1017/S0140525X00000030
  11. Colby, K. M. (1981). Modeling a paranoid mind [Image]. Behavioral and Brain Sciences, 4(4), 515–534. https://doi.org/10.1017/S0140525X00000030
  12. Collins, F. (2024). The wiring diagram of a human brain [Image]. National Institute of Mental Health. https://directorsblog.nih.gov/2015/10/06/making-the-connections-study-links-brains-wiring-to-human-traits/
  13. Corbin, J., & Strauss, A. (2008). Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing grounded theory. Sage.
  14. Çelik, Ö., & Koç, B. C. (2021). TF-IDF, Word2vec ve Fasttext vektör model yöntemleri ile Türkçe haber metinlerinin sınıflandırılması. Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(67), 121–127. https://doi.org/10.21205/deufmd.2021236710
  15. DeVito, J. A. (2012). The interpersonal communication book (13th ed.). Pearson.
  16. Diamond, A. (2013). Executive functions. Annual Review of Psychology, 64(1), 135–168. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143750
  17. Doğrucan, M. F., & Hazar, Z. (2019). Yapay zekâ çalışmalarında dilsel arka plan ve felsefe. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34, 159–167.
  18. Eagleman, D. (2022). Incognito: Beynin gizli hayatı (Z. A. Tozar, Çev.). Domingo.
  19. Goldstein, I., & Papert, S. (1977). Artificial intelligence, language, and the study of knowledge. Cognitive Science, 1(1), 84–123. https://doi.org/10.1016/S0364-0213(77)80006-2
  20. Güzeldere, G., & Franchi, S. (1995). Dialogues with colorful personalities of early AI. Stanford Humanities Review, 4(2). Erişim tarihi: 3 Temmuz 2025, https://web.archive.org/web/20140628054037/http://web.stanford.edu/group/SHR/4-2/text/dialogues.html
  21. Hanson, D. (2019). The making of Sophia: Facial recognition, expressions and the Loving AI project. Hanson Robotics. Erişim tarihi: 26 Mart 2025, https://www.hansonrobotics.com/the-making-of-sophia-facial-recognition-expressions-and-the-loving-ai-project/
  22. Huth, A. G. (2016). Semantic maps [Animation]. Gallant Lab. https://gallantlab.org/viewer-huth-2016/
  23. Huth, A. G., De Heer, W. A., Griffiths, T. L., Theunissen, F. E., & Gallant, J. L. (2016). Natural speech reveals the semantic maps that tile human cerebral cortex. Nature, 532(7600), 453–458. https://doi.org/10.1038/nature17637
  24. IBM. (2021). Deep neural network [Image]. IBM. https://www.ibm.com/think/topics/neural-networks
  25. IBM. (2023). AI vs. machine learning vs. deep learning vs. neural networks: What’s the difference? Erişim tarihi: 24 Mart 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-vs-neural-networks
  26. Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artificial intelligence? Discover Artificial Intelligence, 2(1), 4. https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8
  27. Kaynak, O. (2021). The golden age of artificial intelligence. Discover Artificial Intelligence, 1(1). https://doi.org/10.1007/s44163-021-00009-x
  28. Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2023). Natural language processing: State of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82, 3713–3744. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4
  29. Kıral, B. (2020). Nitel bir veri analizi yöntemi olarak doküman analizi. Siirt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 170–189.
  30. König, W. (1994). Dilbilim ve yapay zekâ. Dilbilim Araştırmaları Dergisi, 5, 219–235.
  31. Kurzweil, R. (2005). The singularity is near: When humans transcend biology. Viking.
  32. Lee, D. (2016, Mart 24). A Tay’s Tweet [Image]. BBC News. https://www.bbc.com/news/technology-35902104
  33. Lee, P. (2016, Mart 25). Learning from Tay’s introduction. Microsoft Blogs. Erişim tarihi: 15 Mart 2025, https://blogs.microsoft.com/blog/2016/03/25/learning-tays-introduction/
  34. Lenneberg, E. H. (1969). On explaining language. Science, 164(3880), 635–643. https://doi.org/10.1126/science.164.3880.635
  35. Lim, S. L., & Goh, O. S. (2016). Intelligent conversational bot for massive online open courses (MOOCs). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1601.07065
  36. Lim, S. L., & Goh, O. S. (2016). Conversations between PARRY and ELIZA [Image]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1601.07065
  37. McCarthy, J. (1998/2007). What is artificial intelligence? http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
  38. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. Proceedings of Workshop at ICLR. Scottsdale, Arizona, 2–4 Mayıs 2013. https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.3781
  39. Mucci, T. (2024). The history of AI. IBM. Erişim tarihi: 25 Mart 2025, https://www.ibm.com/think/topics/history-of-artificial-intelligence
  40. Moebio. (2024). Look into the mind of machine [Animation]. Moebio. https://moebio.com/mind/
  41. National Institute of Mental Health. (2024, Temmuz). Connectome programs. U.S. Department of Health and Human Services, National Institutes of Health. Erişim tarihi: 14 Mart 2025, https://neuroscienceblueprint.nih.gov/human-connectome/connectome-programs
  42. Oggusto. (2024). Yapay zekâ botu GPT-4o hakkında bilmeniz gerekenler. Erişim tarihi: 25 Mart 2025, https://www.oggusto.com/teknoloji/chatgpt-hakkinda-bilmeniz-gerekenler
  43. Owens, R. E. (2012). Language development: An introduction (8th ed.). Pearson.
  44. Piaget, J. (2000). The construction of reality in the child. Routledge. (Original work published 1954).
  45. Ramachandran, V. S. (2011). The tell-tale brain: A neuroscientist’s quest for what makes us human. W. W. Norton & Company.
  46. Sak, R., Şahin Sak, İ. T., Öneren Şendil, Ç., & Nas, E. (2021). Bir araştırma yöntemi olarak doküman analizi. Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi, 4(1), 227–250. https://doi.org/10.33400/kuje.843306
  47. Schneider, J., & Smalley, I. (2024). What is a neural processing unit (NPU)? IBM. Erişim tarihi: 14 Mart 2025, https://www.ibm.com/think/topics/neural-processing-unit
  48. Searle, J. (1980). Minds, brains and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3, 417–457. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756
  49. Searle, J. (2020). Zihin: Kısa bir giriş (D. Saraç, Çev.). AlBaraka Yayınları.
  50. Skinner, B. F. (1957). Verbal behavior. Appleton-Century-Crofts.
  51. Stryker, C., & Kavlakoğlu, E. (2024). What is AI? IBM. Erişim tarihi: 14 Mart 2025, https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence
  52. Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460.
  53. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gómez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998–6008. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
  54. Vygotsky, L. (1998). Language and thought [Düşünce ve Dil]. Toplumsal Dönüşüm Yayınları.
  55. Wakefield, J. (2016, Mart 24). Microsoft chatbot is taught to swear on Twitter. BBC News. Erişim tarihi: 15 Mart 2025, https://www.bbc.com/news/technology-35902104
  56. Watson, J. (1924). Behaviorism. Kegan Paul, Trench Trubner and Company Limited.
  57. Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36–45. https://doi.org/10.1145/365153.365168
  58. Weizenbaum, J. (1976). Computer power and human reason: From judgment to calculation. W. H. Freeman and Company.
  59. Wikipedia. (2025). A conversation with ELIZA [Image]. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA#/media/File:ELIZA_conversation.png