Yapay Zekâ Döneminde Kategorileştirme Nasıl Değişiyor? Kodlama Neden Bir Felsefe Haline Geldi

Yapay Zekâ Döneminde Kategorileştirme Nasıl Değişiyor? Kodlama Neden Bir Felsefe Haline Geldi

Geçtiğimiz on yılda yazılım dünyası, sadece daha hızlı kod yazmayı değil, aynı zamanda nasıl kod yazmamız gerektiğini yeniden tanımlamaya başladı. Artık bir fonksiyon yazmak, bir sınıf oluşturmak veya bir veri modeli tasarlamak, teknik bir görev değil, felsefi bir seçim haline geldi. Bu dönüşümün merkezinde, insan zekâsının 70 yıldır kullandığı kategorileştirme yöntemleri yatıyor — ve şimdi, yapay zekânın doğuşuyla birlikte bu yöntemlerin kalıcılığı sorgulanıyor.

Kodun Kategorileri: OOP’den Geleceğe

Nesne yönelimli programlama (OOP), 1970’lerden beri yazılımın temel taşlarından biri oldu. Sınıflar, miras alma, kapsülleme — bu kavramlar, karmaşık sistemleri yönetebilmemiz için zihnimizdeki dünyayı dijital olarak kategorilere bölmeyi sağladı. Ama bu kategoriler, artık sadece bir programlama tekniği değil, bir düşünme biçimi haline geldi. İşletmeler, veri modellerini, servisleri, hatta kullanıcı deneyimlerini OOP mantığıyla tasarlıyor. Peki ya bu mantık, yapay zekânın ortaya çıkışıyla birlikte yetersiz kalıyor mu?

Reddit’deki bir tartışmada, bir kullanıcı bu soruyu açıkça ortaya koydu: “Eğer yazılımın çoğunluğu yapay zekâ tarafından üretilecekse, kategorileştirme alanları stagnasyona uğrayacak mı?” Bu soru, sadece teknik bir endişe değil, bir epistemolojik kriz çağrısı. Çünkü OOP, bir nesnenin özelliklerini ve davranışlarını sınıflara bağlayarak çalışır. Ama yapay zekâ, sınırları zaten aşan, belirsizlikle çalışan, kontekstüel olarak öğrenen sistemlerle çalışıyor. Bir AI modeli, bir “kedi”yi sadece “dört ayaklı, tüylü, miyavlayan” olarak değil, ses tonuyla, hareket örüntüsüyle, çevresel etkileşimleriyle kategorize edebiliyor. Peki bu, OOP’nin “sınıf” kavramını nasıl etkiliyor?

CacheAsBitmapPlugin: Performansın Kategorileri

2014’te GreenSock’un yayınladığı CacheAsBitmapPlugin gibi araçlar, bir zamanlar “performans optimizasyonu” için kullanılan tekniklerdi. Bu eklenti, bir nesnenin cacheAsBitmap özelliğini geçici olarak etkinleştirip, animasyon sonunda eski haline döndürüyordu. Bu, sadece bir kod satırı değil, bir kategorileştirme kararıydı: Bu nesne “statik” mi, yoksa “dinamik” mi? Eğer statikse, bitmap olarak önbelleğe al; eğer dinamikse, her karede yeniden çiz.

Bu karar, 10 yıl önce bir grafik mühendisinin deneyimiyle veriliyordu. Bugün ise, bir AI modeli bu kararı anlık olarak alıyor: kamera açısı, işlemci yükü, kullanıcı etkileşimi, hatta zaman içindeki davranış örüntüleriyle. Kategorileştirme artık statik kurallarla değil, gerçek zamanlı öğrenmeyle yapılıyor. Bu, OOP’nin “sınıf” tanımını zorluyor — çünkü artık nesneler, sabit özelliklere değil, dinamik bağlamlara göre kategorize ediliyor.

Geleceğin Paradigması: Sınıflar mı, Bağlamlar mı?

Yazılım tarihi, sürekli paradigma değişimleriyle doludur. Fonksiyonel programlama, event-driven mimariler, mikroservisler — her biri, bir önceki kategorileştirme modelinin sınırlarını aşarak doğmuştur. Şimdi, yapay zekâ, bir sonraki atlamayı hazırlıyor: “Sınıf” yerine “bağlam”.

Örneğin, bir AI, bir “müşteri”yi sadece bir “müşteri” sınıfı olarak değil, şu anda hangi kanaldan geliyor, hangi ürünle etkileşime girdi, hangi duygusal durumda olduğunu tahmin ederek kategorize edebiliyor. Bu, OOP’nin “encapsulation” kavramını zorluyor. Çünkü artık bir nesnenin “içeriği” değil, çevresi onu tanımlıyor.

Gelecekte, bir yazılımcı, “class Customer” yazmak yerine, “context: loyal_high_intent_user_in_mobile_app” gibi bir etiket tanımlayabilir. Sınıflar yerine, dinamik bağlamlar; miras yerine, etkileşim ağıları; nesneler yerine, olaylar temel alınıyor.

Neden Bu Tümçevrim Önemli?

Yapay zekânın sınırları değil, insan zihninin kategorileştirme yeteneği, geleceğin en büyük darboğazı olabilir. AI, 1000 kat daha hızlı kod yazabiliyor — ama kategorileri kim tanımlıyor? Kim, bir “veri kaynağı”nın ne olduğunu, bir “hizmet”in neyi kapsadığını, bir “kullanıcı rolü”nün hangi bağlamda geçerli olduğunu belirliyor?

Eğer bu kategoriler hâlâ 1980’lerin OOP mantığına bağlıysa, AI’nın potansiyeli yarım kalır. Bir araba motoru 1000 beygir gücünde olsa da, yakıtın nasıl akışını yönetemiyorsan, o motor çalışır hale gelmez.

Çözüm: Kategorileştirme Bilimi

Geleceğin yazılımcıları, sadece kod yazmayacaklar. Kategorileştirme bilimcileri olacaklar. Matematiksel mantık, semantik ağlar, kognitif psikoloji ve bilgi teorisi — bu alanlar, yeni bir disiplin haline gelmeye başlıyor: Yapay Zekâ Kategorizasyonu.

GreenSock’un 10 yıl önceki plugin’i, bir nesnenin “statik mi dinamik mi” olduğunu sorguluyordu. Bugün, bir AI, bir nesnenin “hangi bağlamda ne anlama geliyor” sorusunu sorguluyor. Bu, sadece bir teknolojik ilerleme değil, insan zihninin kendi yapısını yeniden tanımlama süreci.

Geleceğin en büyük yazılım projeleri, OOP’yi değil, kategorileştirme felsefesini yeniden tanımlayacak. Ve bu, sadece kodun değil, düşünmenin evrimi.