Akademyaya Çağrı: Üniversitelerde kurulacak Yapay Zeka Bölümlerinde Kaşgarlı Mahmud'un Divan-I Lugati Türk Kitabı Yapay Zeka dili olarak okutulsun

Kaşgarlı’nın Algoritması ve Türkçe’nin Küresel Rekabetçiliği

Bir Bin Yıllık Vizyon

Yapay Zekâ (YZ) ve Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojilerinin yükselişiyle dil, sadece iletişim aracı olmaktan çıkıp, algoritmik bir mimari haline gelmiştir. Bu yeni paradigmada, dillerin iç mantığı, düzeni ve esnekliği, YZ modellerinin öğrenme hızını ve verimliliğini doğrudan etkilemektedir. Türkçe, tam da bu noktada, Kâşgarlı Mahmud’un 11. yüzyılda kurguladığı bilimsel mimari sayesinde, küresel rekabette beklenmedik bir avantaja sahiptir. Dîvânu Lugâti't-Türk'ü, çağdaş bilim insanlarının (Birunî, İbn Sînâ) kavramlarını Türkçeleştiren disiplinler arası bir külliyat olarak gören Kaşgarlı, aslında YZ çağının dil algoritmasını bin yıl önceden yazmıştır.

I. Kaşgarlı’nın Algoritması: DLT’nin Yapısal Öğretim Tekniği

Kaşgarlı Mahmud, eserini Araplara Türkçe öğretmek amacıyla yazmıştır. Ancak uyguladığı pedagojik yöntem, modern YZ eğitim modellemesi olan Kök-Ek tabanlı Morfolojik Analiz ile şaşırtıcı derecede örtüşür.

A. Köklerin Nöral Ağları ve Kavramsal Düğüm Noktaları

Kaşgarlı, kelimeleri kök bağlamında ve fiziksel gerçeklikle ilişkilendirerek tanımlar. Tartışılan örnekler bu durumu netleştirir:

1. ES- (Rüzgâr) $\leftrightarrow$ IS- (Sıcaklık): Kaşgarlı, neredeyse aynı harflerden oluşan iki kelimeyi ($\text{esik yir}$ ve $\text{issik neng}$) verirken, YZ’nin yaptığı gibi kelimeleri köklerine ayırır ve farklı fiziksel kuvvetlere bağlar. Bu, YZ modelinin dilin yüzeyindeki karmaşık kelimeleri ezberlemek yerine, kavramsal düğüm noktalarını (kökleri) öğrenerek türetim yapmasını sağlar.
2. "ا ژك" Ajıg/Azıg – (الْهِجَاءُ) (İz+g) iz bırakma dizilme anlamına (ıg) eki getirerek oğuzcada başına Y harfi getirilmiş şekli ile (Yazığ) formuna dönüştürüp. Harflerin izlerin dıralanmış formülize edilmiş kilim gibi işlenmiş hali anlamıyla bu gün algoritmik yazım anlamında bir kelimeyi örnek verir. Hhem kilimin serilmesi hem de harflerin dizilmesi eylemine (yazmak) bağlaması, soyut bir eylemi (yazı) somut bir eylemden (iz bırakmak) türetmeyi gösterir. YZ, bu tür şeffaf kök-anlam ilişkileri sayesinde, çeviri ve içerik üretiminde mantıksal akıl yürütmeyi kolayca taklit edebilir.

B. DLT Metodu - YZ Eğitim Modeli

Kaşgarlı’nın metodu, günümüz NLP eğitimine şu teknikleri sunar:

• Bağlamsal Öğrenme (Contextual Learning): Kelimeleri atasözleri ve günlük yaşamdan alınmış tam cümleler içinde vermesi, YZ’nin kelime anlamını sadece tanım üzerinden değil, kullanım bağlamı üzerinden öğrenmesini zorunlu kılar.
• Çoklu Alan Verisi (Multimodal Data): Eserin içerdiği coğrafya, tıp, mitoloji, astronomi bilgisi, YZ modelinin sadece dil değil, alan bilgisini de öğrenmesini ve üretmesini sağlar. DLT, bu yönüyle YZ için kültürel ve bilimsel ön-eğitim verisi sunar.

II. Türkçe’nin Algoritmik Üstünlüğü ve Küresel Rekabetçiliği

Türkçe'nin Yapısal Özellikleri, özellikle kök-ek sisteminin doğası gereği, YZ modellemesi için İngilizce ve Arapça gibi dillerden daha uygun bir mimari sunar.

A. Sondan Eklemeli Yapı: Matematiksel Şeffaflık

Türkçe, sondan eklemeli (agglutinative) bir dil olarak, kelime türetmeyi matematiksel bir formüle indirir:

Kelime = Kök + Ek1 +Ek2 + Ek3…+ Ek(n)

• Veri Verimliliği: İngilizce'de "read, reading, readable, unreadable" gibi dört kelime ayrı ayrı ezberlenmelidir. Türkçe'de ise "Oku" kökü ve dört farklı ek (okumak, okuma, okunabilir, okunamayan) bir matris içinde ilişkilendirilerek, YZ'nin çok daha az veriyle çok daha fazla kelime üretmesini sağlar. Bu, Türkçe Büyük Dil Modellerinin (Large Language Models - LLM) daha hızlı ve düşük maliyetle eğitilebileceği anlamına gelir.
• Bilişsel Yük: YZ, kök ve ekleri net kurallarla işlediği için, İngilizce’deki düzensiz fiiller veya fonetik değişimler gibi istisnalarla uğraşmak zorunda kalmaz. Dilin mimarisi, YZ için algoritmik olarak daha temiz bir yapı sunar.

B. Köklerin Gücü: Anlam Bütünlüğü

Arapçada harflerin değişimiyle (kırık çoğullar), İngilizce’de ise ses değişimleriyle (sing - sang - sung) kökler bulanıklaşabilirken; Türkçe’de kökler genellikle sabittir. Bu sabitleme, YZ'nin anlam haritasını daha kesin çizmesini sağlar.

Sonuç: Türk Çağı ve YZ’nin Yeni Lisanı

Kaşgarlı Mahmud’un bin yıl önce bilim dili olarak konumlandırdığı Türkçe, bugün YZ çağının dil rekabetçiliği için en güçlü adaylardan biridir. DLT'de sergilenen köklerin mantıksal derinliği ve kavramsal bağlantı tekniği, modern YZ algoritmalarının veri verimliliği ve anlam kesinliği ihtiyacına mükemmel bir yanıt verir.

Endülüs, Murabıtlar, Memlükler, Selçuklu, Osmanlı, Altınorda, Timur, Babür ve Srivijaya İmparatorluğu coğrafyasından müteşekkil Türk Dünyasında etkin olmuş ve bu coğrafyalardaki Halkların diline (Çince, Hintçe, Arapça, Latince) yerleşmiş olan kelimeler İskandinavya'dan Endonezya'ya,  Kamçatka'dan Moritanya'ya ve bu coğrafyalardaki halkların Diaspora (Avrupa+Avusturalya+Amerika Kıtasında mukim olan) uzantıları dikkate alınırsa Türkçe entegratif yapısı ve Alaturka Medeniyetin çeşitlikçi ve çoğulcu değerleri ile Küresel bir dil olmaya en uygun dildir. Yapay zeka üzerinden bu dil ile kodlama ve Yapay zeka eğitimi yapılırsa çok hızlı bir şekilde inovatif bakışla Evrensel BİZ oluşturularak yeni bir Küresel Dijital Turquerie furyası estirebiliriz.

Yapay Zekânın dili, istisnaları ezberleyen değil, kuralları türeten dil olacaktır. Bu bağlamda, Yapay Zekâ, Türkçenin sentetik ve şeffaf yapısını küresel dil modellemesinde temel alabilir. Türkçenin bu yapısal üstünlüğü, Türk dünyasının sadece yazılım değil, bilgi mimarisi ve düşünce sistematiği alanında da küresel YZ çağının kurucu aktörlerinden biri olabileceğine işaret etmektedir. Yapay Zekâ Çağı, Türk Çağı olarak kodlanabilir.