Yapay zekâ dünyası her ay yeni bir terim üretiyor ve toplantılarda bu kelimeler açıklanmadan kullanılıyor. Bu sözlük, 2026'da en sık karşınıza çıkacak kavramları teknik olmayan okuyucular için de anlaşılır biçimde bir araya getiriyor. Her terimin yanında, konuyu daha ayrıntılı anlatan yazılarımıza bağlantı bulabilirsiniz.
Temel kavramlar
- Yapay zekâ (YZ / AI): İnsan zekâsı gerektiren işleri (anlama, tahmin, üretme) yapabilen bilgisayar sistemlerinin genel adı.
- Makine öğrenmesi: Sistemin kurallarla programlanmak yerine veriden örüntü öğrenmesi.
- Büyük dil modeli (LLM): Çok büyük metin verisiyle eğitilmiş, metin anlayıp üretebilen model. ChatGPT, Gemini ve Claude'un arkasındaki teknoloji. Bkz. LLM nasıl çalışır.
- Token: Modelin metni işlediği küçük parçalar; kelime veya kelime parçası. Ücretlendirme genellikle token sayısına göredir.
- Bağlam penceresi (context window): Modelin tek seferde "görebildiği" toplam metin miktarı.
- Çok modlu (multimodal): Metnin yanında görsel, ses ve video da işleyebilen model.
- Açık ağırlıklı model: Ağırlıkları indirilip kendi donanımınızda çalıştırılabilen model.
- Küçük dil modeli (SLM): Daha az parametreli, ucuz ve hızlı model. Bkz. küçük dil modelleri.
Uygulama geliştirme terimleri
- Prompt (istem): Modele verilen talimat veya soru. Bkz. prompt yazma rehberi.
- Context engineering (bağlam mühendisliği): Modelin göreceği tüm bilginin (talimat, belge, araç sonucu, hafıza) tasarlanması. Bkz. context engineering.
- Embedding: Metnin anlamını temsil eden sayı dizisi; anlamsal aramanın temeli. Bkz. embedding nedir.
- Vektör veritabanı: Embedding'leri saklayıp benzerlik araması yapan veritabanı. Bkz. vektör veritabanı.
- RAG: Modelin cevap vermeden önce ilgili belgeleri bulup bunlara dayanarak cevap üretmesi. Bkz. RAG nedir.
- Fine-tuning (ince ayar): Hazır bir modeli belirli bir görev için ek veriyle yeniden eğitmek.
- Function calling / tool use: Modelin bir yazılım fonksiyonunu (ör. "stok sorgula") çağırabilmesi.
- Yapılandırılmış çıktı: Modelin cevabı JSON gibi belirli bir şemaya uygun vermesi.
Ajanlar ve protokoller
- Yapay zekâ ajanı (AI agent): Bir hedefe ulaşmak için plan yapıp araçları kullanarak birden fazla adımı kendi yürüten sistem. Bkz. yapay zekâ ajanları.
- MCP (Model Context Protocol): Yapay zekâ uygulamalarının araç ve veri kaynaklarına bağlanma standardı. Bkz. MCP 2026.
- A2A (Agent2Agent): Farklı ajanların birbiriyle iletişim kurması için geliştirilen protokol.
- Ajan ticareti (agentic commerce): Ajanların kullanıcı adına ürün bulup satın alması. Bkz. ajan ticareti.
- AI coding agent: Kod yazan, dosya düzenleyen ve test çalıştıran ajan. Bkz. AI coding agent.
- Vibe coding: Kodu okumadan, doğal dille yapay zekâya uygulama yaptırma yaklaşımı. Bkz. vibe coding.
- Ajan tarayıcı (agentic browser): Kullanıcı adına sayfalarda gezinen yapay zekâ tarayıcısı. Bkz. yapay zekâ tarayıcıları.
Riskler ve güvenlik
- Halüsinasyon: Modelin gerçek olmayan bilgiyi kendinden emin biçimde üretmesi. Bkz. halüsinasyon.
- Prompt injection: Modelin işlediği içeriğe gizlenen talimatlarla onu yönlendirme saldırısı. Bkz. prompt injection.
- Deepfake: Gerçek kişiyi taklit eden üretilmiş görsel, ses veya video.
- C2PA / içerik kimlik bilgileri: İçeriğin nasıl üretildiğini gösteren imzalı meta veri. Bkz. yapay zekâ içeriği etiketleme.
- Shadow AI (gölge yapay zekâ): Çalışanların şirketin onayı olmadan yapay zekâ araçları kullanması.
Pazarlama ve arama terimleri
- AI Bakışı (AI Overviews): Google sonuçlarının üstündeki yapay zekâ özeti.
- AI Modu: Google'ın sohbet tarzı arama deneyimi; Türkiye'de Şubat 2026'da kullanıma açıldı. Bkz. AI Modu ve SEO.
- GEO (Generative Engine Optimization): İçeriğin yapay zekâ cevaplarında kaynak olarak kullanılması için yapılan optimizasyon. AEO (Answer Engine Optimization) da benzer anlamda kullanılır.
- Sıfır tıklama araması: Kullanıcının sonuç sayfasında cevabı alıp siteye tıklamaması. Bkz. sıfır tıklama aramalar.
- llms.txt: Sitenin yapay zekâ araçları için hazırlanmış özet dosyası. Bkz. llms.txt.
Mevzuat terimleri
- AI Act: AB Yapay Zekâ Yasası. Bkz. 2026 değişiklikleri.
- GPAI: Genel amaçlı yapay zekâ modeli; AI Act'te ayrı yükümlülükleri olan model kategorisi.
- Yüksek riskli sistem: İşe alım, kredi değerlendirme gibi alanlarda insanları önemli ölçüde etkileyen yapay zekâ sistemi.
Sık sorulan sorular
Yapay zekâ ile makine öğrenmesi aynı şey mi?
Makine öğrenmesi yapay zekânın bir alt alanıdır. Bugün popüler olan dil modelleri de makine öğrenmesiyle eğitilir.
Ajan ile sohbet botu arasındaki fark ne?
Sohbet botu soruya cevap verir; ajan bir hedef için plan yapar, araç kullanır ve birden fazla adımı kendi yürütür.
Bu terimleri öğrenmek için nereden başlamalıyım?
LLM, token, RAG ve ajan kavramlarını anlamak, diğer terimlerin çoğunu yerine oturtmaya yeter. Bu sözlükteki bağlantılı yazılar iyi bir başlangıç sırası sunar.
Sonuç
Terimleri bilmek, yapay zekâ projelerinde doğru soruları sormanın ilk adımı. Bu sözlüğü yer imlerinize ekleyin; yeni kavramlar ortaya çıktıkça güncelleyeceğiz. İşletmeniz için bir yapay zekâ projesi planlıyorsanız yapay zekâ projesi başlatma rehberimizle başlayabilir veya bize ulaşabilirsiniz.
