"Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi" ile karmaşık yapay zeka evreninde, Douglas Adams'ın unutulmaz eserinden ilham alarak, güvenilir bir yol haritası sunuyoruz.
Yapay zekanın dünyasını anlaşılır kılan, gelişmelerin arka planını anlamaya rehberlik eden ve teknolojinin en heyecan verici gelişmelerini samimi bir dille anlatan bir rehbere ihtiyacınız varsa , her bölümde, makine öğrenmesinden nöral ağlara, etik tartışmalardan pratik uygulamalara kadar, yapay zeka yolculuğunuzda ihtiyacınız olan tüm bilgiler için her Çarşamba beraberiz.
https://fbildirici.github.io
Bölüm 2: İyi Bir Agentic Harness Tasarlamak İçin Neler Yapmalıyız?
Otostopçunun Yapay Zeka Rehberinde bu hafta, AI Harness Engineering konusunun ikinci bölümünde Mitchell Hashimoto'nun Engineer the Harness yaklaşımından yola çıkarak yapay zeka ajanlarıyla nasıl daha güvenilir ve verimli sistemler geliştirebileceğimizi konuşuyoruz. Artık mesele yalnızca daha güçlü modeller kullanmak ya da daha iyi sistem promptları yazmak kadar basit değil, yada agents markdownları yazmak kadar, ajanlara doğru araçları sağlamak, ihtiyaç duydukları bilgiyi düzenlemek, hatalarını fark edebilecekleri testler oluşturmak ve bütün bunları ölçülebilir bir mühendislik sürecine dönüştürmek gerekiyor. OpenAI ve Anthropic'in mühendislik deneyimlerinden, araştırmacıların çalışmalarından ve sistem mühendisliğinin temel prensiplerinden hareketle hem bireyler hem de şirketler için uygulanabilir stratejileri, tasarım ipuçlarını, sık yapılan hataları ve iyi bir harness'ın nasıl kurulabileceğini ele alıyoruz. Bir yapay zeka ajanı sürekli aynı hatayı yapıyorsa, gerçekten modeli mi değiştirmeliyiz, yoksa onun çalıştığı sistemi mi?
https://otostopcununyzrehberi.substack.com (https://otostopcununyzrehberi.substack.com)
Kaynaklar:
Mitchell Hashimoto (2026): My AI Adoption Journey (https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey) | Engineer the Harness yaklaşımı ve bireysel kullanım stratejileri üzerine şahane bir blog
OpenAI (2026): Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World (https://openai.com/index/harness-engineering/) | Ajan odaklı yazılım geliştirme ve mühendislik deneyimleri üzerine Codex tecrübelerini içeren dersler
Birgitta Böckeler (2026): Harness Engineering for Coding Agent Users (https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html) | Guides, sensors ve geri bildirim mekanizmaları üzerine bence en iyi çerçeve
21 Oct 2026
Harness ve Loop Engineering: AI Modellerini Nasıl Çalışır Hale Getiririz?
Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu hafta, son dönemde yapay zeka mühendisliğinde giderek daha fazla konuşulan AI Harness Engineering konusunu ele alıyoruz. Artık mesele yalnızca daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmek değil, bu modellerin etrafında nasıl bir sistem kurduğumuz. Bir ajanın hangi araçları kullanacağı, neyi hatırlayacağı, nasıl hata yapacağı, hatasını nasıl fark edeceği ve ürettiği sonucun doğruluğunu nasıl sınayacağı da en az modelin kendisi kadar önemli. Norbert Wiener'in sibernetik ve geri bildirim teorilerinden başlayarak ReAct, Reflexion ve SWE-agent gibi akademik çalışmalara, OpenAI, Anthropic'in güncel mühendislik yaklaşımlarına uzanıyoruz. Bir modeli daha zeki hale getirmeden, onunla kurduğumuz sistemi daha yetenekli ve güvenilir hale getirebilir miyiz? Bu bölümde Harness Engineering'in ortaya çıkışını, teorik temellerini, uygulamalarını ve yapay zeka mühendisliğinin geleceği açısından neden önemli olduğunu konuşuyoruz.
Kitap Kulübümüz:
https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/otostopcunun-yapay-zeka-rehberi-kitap (https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/otostopcunun-yapay-zeka-rehberi-kitap)
Zhong & Zhu (2026) – AI Harness Engineering: A Runtime Substrate for Foundation-Model Software Agents (https://arxiv.org/abs/2605.13357?utm_source=chatgpt.com)
Birgitta Böckeler (2026) – Harness Engineering for Coding Agent Users (https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html?utm_source=chatgpt.com)
12 Oct 2026
Yapay Zeka Kıyamet Senaryoları 1: Yanlış Amaca Hizalanan Zekalar
Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi’nde bu hafta: Yapay Zeka Kıyamet Senaryolarını konuşmaya başlıyoruz, bizim dilimizle yapay zeka kaynaklı büyük bir felaket gerçekten nasıl başlayabilir? İlk senaryo belki de en basiti: Makine kötüleşmez, bize düşman olmaz, sadece yanlış şeyi fazlasıyla iyi yapar. Yapay zeka güvenliği literatüründeki reward hacking, specification gaming ve goal misgeneralization problemleri tam olarak bu noktaya işaret ediyor. Biz bir niyet tarif ettiğimizi düşünürken aslında yalnızca ölçülebilir bir hedef veriyoruz; sistem de niyetimizi değil o hedefi optimize ediyor. Peki , Bir makine söylediğimizi yapar ama aslında istediğimizi yapmazsa ne olur?
Kommunity - Fatih Bildirici ML Systems Design Eğitimi: https://www.youtube.com/watch?v=fEUuBND5XO4&t=183s (https://www.youtube.com/watch?v=fEUuBND5XO4&t=183s)
Kitap Kulübümüz:
https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/otostopcunun-yapay-zeka-rehberi-kitap (https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/otostopcunun-yapay-zeka-rehberi-kitap)
Kaynaklar
Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies, Oxford University Press, 2014.
Dario Amodei vd., “Concrete Problems in AI Safety”, 2016.
Lauro Langosco vd., “Goal Misgeneralization in Deep Reinforcement Learning”, ICML.
Stuart Russell, Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control, 2019.
Who has been a guest on Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi
Names identified in recent episode analyses. Showing up to five guests.
Daron Acemoğlu
Cem Say
Dr Sercan Karakaş
Karen Hao
Kai Fu Lee
Reach and audience
Public platform figures. Ratings count people who left a rating, not total listeners.
Pod Engine is an independent podcast discovery and analytics service and is not affiliated with or endorsed by this podcast. Artwork and show content belong to their owners. Full legal notice.
Explore this show Podcast research with Pod Engine
