Büyük Birleşme: Yapay Zeka Her Sınırı Nasıl Bağlıyor

Yapay Zeka (AI), verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve üretkenliği yükseltme potansiyeliyle dünyayı ateşledi.

Birçok kişi için AI, sohbet botlarıyla eş anlamlı olsa da, ChatGPT gibi üretken AI araçlarının erişilebilirliği ve popülerliği sayesinde, teknoloji çok daha geniş bir alanı kapsıyor, faydaları tıp, imalat, robotik, sağlık, eğitim, iklim bilimi, finans, hukuk, siber güvenlik ve daha fazlasına uzanıyor.

İnsanların problem çözme ve karar verme gibi bilişsel işlevlerini taklit ederek, AI bu sektörlerin temel sistemlerini dönüştürme sözü veriyor ve giderek daha fazla kuruluş AI yeteneklerini aktif olarak araştırıyor.

Bir yakın tarihli McKinsey araştırması, AI kullanımının sadece teknoloji sektöründe %90’ı aşmasıyla sınırlı kalmadığını, neredeyse her sektörde arttığını ortaya koydu.

On katılımcıdan dokuzu, organizasyonlarının düzenli olarak AI kullandığını belirtti, ancak hâlâ deney aşamasında. Deneme aşamasında olmasına rağmen, katılımcılar maliyet ve gelir faydaları gördüklerini, %64’ünün AI’nin yenilik yapmalarını sağladığını söyledi.

Bu artan benimseme, AI’nin erken bir aşamada bile dijital dönüşümün kilit bir etkinleyicisi haline geldiğini gösteriyor.

Bugünün küresel olarak birbirine bağlı ve rekabetçi ortamında, AI, büyük veri, bulut bilişim ve Nesnelerin İnterneti gibi çeşitli dijital teknolojilerin gücünden yararlanmayı işletmelere sağlıyor. Aslında, AI bir birleşim teknolojisi olarak hareket ederek, diğer teknolojilerin geliştirilmesini ve entegrasyonunu hızlandırıyor; böylece birleşik etkileri parçaların toplamından daha büyük oluyor.

Şimdi, AI’nin farklı sektörlerdeki büyüleyici gelişmelerine bir göz atalım; her biri dünyanın nasıl değiştiğini gösteriyor.

Aşağıda, AI’nin birleşiminin zaten ölçülebilir olduğu üç alanın hızlı bir özeti yer alıyor.

Kaydırmak için kaydırın →

AI Bağırsak Mikrobiyomunu İnsan Sağlığına (ve Koroner Arter Hastalığı Riski) Haritalıyor

AI yardımıyla bilim insanları artık bağırsak bakterileri ekosistemini ve kimyasal sinyallerini çözümlediler, bakteriler ile insan sağlığı arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkardılar. Dahası, yeni gelişmiş AI sistemi kanser, obezite ve uyku bozuklukları çalışmalarında geleneksel modellere göre daha iyi performans gösteriyor ve her bireyin mikrobiyal yapısına göre tedavileri özelleştirerek kişiselleştirilmiş tıbbı dönüştürme potansiyeline sahip.

AI’nın gizli kalıpları ortaya çıkarmadaki yeteneği özellikle dikkat çekici; Waterloo Üniversitesi’nden bir çalışma¹, rutin kan testlerinin AI destekli analizinin hayat kurtarıcı tahminleri hem uygun fiyatlı hem de erişilebilir kıldığını gösterdi.

Bağırsak bakterilerine geri dönersek, bunlar sadece sindirim ve hastalık önleme değil, aynı zamanda bağışıklık ve hatta ruh halimizi etkileyen kilit bir rol oynar. Yeni araştırmalar, bağırsak mikrobiyomumuzun² koroner arter hastalığının gelişimini de etkileyebileceğini ortaya koydu; bu hastalık her yıl yaklaşık 20 milyon insanı öldürüyor.

İnsan bağırsağı açıkça büyüleyici, ancak aynı zamanda trilyonlarca mikroorganizmanın bulunduğu karmaşık bir ekosistem. Bağırsakta bulunan bakteri türlerinin sayısı kadar, bu bakterilerin insan kimyasıyla etkileşimleri de bilim insanlarının etkilerini anlamasını zorlaştırıyor.

Ancak çığır açan bir adımda, Tokyo Üniversitesi araştırmacıları bu sorunu çözmek için AI’ye yöneldiler.

Bakterilerin hangi metabolitleri ürettiğini, bu küçük moleküllerin kimyasal haberci olarak vücutta dolaşarak metabolizma, bağışıklık ve beyin fonksiyonlarını nasıl etkilediğini ve bakteriler ile metabolitler arasındaki ilişkinin farklı hastalıklarda nasıl değiştiğini daha iyi anlamak için bir AI sistemi oluşturdular.

“Bu bakteriler-kimyasal ilişkileri doğru bir şekilde haritalayarak, kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirebiliriz. Belirli bir bakteriyi büyüterek faydalı insan metabolitleri üretebilir ya da bu metabolitleri değiştiren hedefli terapiler tasarlayarak hastalıkları tedavi edebiliriz.”

– Biyolojik Bilimler Bölümü, Tsunoda laboratuvarı Proje Araştırmacısı Tung Dang

Geliştirdikleri model, VBayesMM adlı bir Bayesyen sinir ağıdır³, bu model trilyonlarca bakteri ve metabolit arasındaki karmaşık etkileşimden anlamlı kalıpları tanımlama zorluğunu ele alıyor.

Bayesyen yaklaşım kullanarak, hangi bakteri gruplarının belirli metabolitleri en çok etkilediğini belirliyor. Ayrıca, tahminlerindeki belirsizliği ölçerek yanlış sonuçların önüne geçiyor, bu da bilim insanlarına daha doğru ve güvenilir içgörüler sağlıyor.

Varyasyonel Bayesyen mikrobiyom çokomik (VBayesMM) yaklaşımını kullanarak, ekip ana mikrobiyal türleri hızlı ve kesin bir şekilde tanımlayabildi, bu da daha doğru tahminler elde edilmesini sağladı. Varyasyonel çıkarımın uygulanması, aynı zamanda hesaplama darboğazlarını aşarak büyük veri setlerinin ölçeklenebilir analizine olanak tanıdı.

Ekip, daha kapsamlı kimyasal veri setleriyle çalışarak, bakteriyel ürünlerin tam yelpazesini yakalamayı ve metabolit verileri bakteriyel veriden daha geniş olduğunda doğruluk düşüşü sorununu aşmayı hedefliyor.

“Ayrıca VBayesMM’yi, çeşitli hasta popülasyonlarını analiz ederken daha dayanıklı hâle getirmeyi, bakteri ‘aile ağacı’ ilişkilerini dahil ederek daha iyi tahminler yapmayı ve analiz süresini daha da azaltmayı amaçlıyoruz,” dedi Dang. “Klinik uygulamalarda nihai hedef, tedaviler veya diyet müdahaleleri için belirli bakteri hedeflerini tanımlamak ve hastalara gerçekten yardımcı olabilecek çözümler sunmak, temel araştırmadan pratik tıbbi uygulamalara geçiştir.”

Yatırım Açısı: Tempus AI ile Hassas Tıp

Bu heyecan verici ve karmaşık yaşam bilimleri dünyasında, Tempus AI (TEM ), kişiselleştirilmiş hasta bakımı için AI destekli hassas tıp çözümleri sunmasıyla öne çıkıyor.

Tempus, hassas tıbbı ilerleten ve optimal terapötiklerin keşfi ve geliştirilmesini kolaylaştıran bir teknoloji şirketidir. Üç ürün hattı vardır:

• Genomik: Nesil-2 (NGS) tanı, profilleme, moleküler genotipleme ve diğer testleri sağlar.
• Veri: Laboratuvarında üretilen verileri yapılandırma ve kimliksizleştirme sürecini içerir, ardından ticarileştirir.
• AI Uygulamaları: Tanı sağlar, yeni yazılımı tıbbi cihaz olarak uygular ve klinik karar destek araçları sunar.

Bu yıl, Tempus birkaç önemli düzenleyici kilometre taşına ulaştı; Tempus xR IVD cihazı için FDA onayı alarak gelişmiş RNA sekanslamasıyla ilaç geliştirmeyi destekliyor. Sonuç olarak, Tempus ortakları RNA testini kullanarak “hangi hastaların belirli tedavilere en olası yanıt vereceğini daha kesin bir şekilde belirleyebilir ve daha verimli klinik denemeler tasarlayabilir.”

Güncellenmiş AI destekli kardiyak görüntü analiz platformu Tempus Pixel ve AI yazılımı Tempus ECG-Low EF de FDA 510(k) onayları aldı, şirketin AI odaklı tanı konumunu güçlendirdi.

$12,73 milyar piyasa değerine sahip şirketin hisseleri şu anda $72,52 seviyesinde işlem görüyor ve bu yıl %112’ye yakın bir artış gösterdi. Geçtiğimiz ay TEM hisseleri $100 seviyesini aştı.

Finansal konumuna gelince, Tempus yakın zamanda 2025 üçüncü çeyreğinde gelirinde %84,7 yıllık artış bildirerek $334,2 milyon elde etti; brüt kar %98,4 artarak $209,9 milyon oldu. Çeyrek net zararı $80 milyon. Nakit ve menkul kıymetler $764,3 milyon seviyesinde.

“Sadece inanılmaz bir hızla büyümekle kalmıyoruz, pozitif düzeltilmiş EBITDA’ya ulaşmak önemli bir kilometre taşı ve temel işimizin gücünü yansıtıyor,” dedi Tempus kurucusu ve CEO’su Eric Lefkofsky. “Yapmamız gereken en zor şeylerden biri, işin içine yeniden yatırım oranını yavaşlatıp büyümeyi sürdürmek; bu da bu çeyrekte başardığımız şeydir.”

En iyi biyoteknoloji büyük veri şirketlerinin listesi için buraya tıklayın.

AI Güneş Fırtınalarını Günler Önceden Tahmin Ediyor—Şebekeleri ve Uyduları Koruyor

Güneş rüzgarını mevcut yöntemlerden daha yüksek doğrulukla uzun vadede tahmin eden bir AI modeli geliştirildi; bu, şebekeleri, uyduları ve navigasyon sistemlerini yıkıcı uzay olaylarından korumaya ve kritik altyapımızın dayanıklılığını artırmaya yardımcı oluyor.

Solar wind, Güneş tarafından salınan sürekli yüklü parçacık akışıdır. Güneş’in bükülmüş manyetik alanları bükülüp gerildiğinde, bağlanmadan önce kopar ve büyük miktarda enerji serbest bırakır.

Bu parçacıklar hızlandığında, Dünya atmosferini bozabilirler. Yalnızca şebekelere müdahale etmekle kalmaz, aynı zamanda uyduları yörüngelerinden sürükleyebilirler; güçlü bir güneş rüzgarı olayı 2022’de SpaceX’in Starlink uydularından 40’ını kaybetmesine (SPCX ) neden oldu.

Güneş fırtınaları ise daha da güçlü olaylardır; Güneş enerji, parçacık ve manyetik alanları galaksiye fırlatır. Dünya yönüne yöneldiğinde, manyetik alanında büyük bir bozulma yaratır; bu da jeomanyetik fırtına olarak adlandırılır. Bu, güzel aurora borealis (kuzey ışıkları) gösterilerini oluşturur, ancak aynı zamanda elektrik kesintilerine yol açar.

Lloyd’ın son sistemik risk senaryosu tahmin ediyor ki şiddetli bir güneş fırtınası, küresel ekonomiyi beş yıl içinde yaklaşık $2,4 trilyon kayba maruz bırakabilir; bugünkü tahmini kayıplar ise yaklaşık $17 milyar.

Bu, bu olayların daha iyi tahminine acil bir ihtiyaç olduğunu gösteriyor. Bu yüzden NYU Abu Dhabi (NYUAD) araştırmacıları, AI yardımıyla bunu başardılar.

AI modelini güneş rüzgarını tahmin edebilecek⁴ şekilde, olay gerçekleşmeden dört güne kadar önceden tahmin edebilecek şekilde inşa ettiler; bu, mevcut yöntemlerden daha doğru. Model, NASA’nın Solar Dynamics Observatory (SDO) uzay aracından gelen tarihsel güneş rüzgarı kayıtları ve ultraviyole görüntülerle eğitildi.

Güneş’in görüntülerini analiz ederek, güneş rüzgarındaki değişikliklerle ilişkili kalıpları tespit eden NYUAD ekibi, mevcut operasyonel modellere göre tahmin doğruluğunda %45 iyileşme sağladı; ayrıca önceki AI tabanlı yaklaşımlara göre %20 iyileşme elde etti.

“Bu, modern yaşamın bağımlı olduğu uydular, navigasyon sistemleri ve enerji altyapısını korumada büyük bir adım,” dedi çalışmanın baş yazarı Dattaraj Dhuri. “Gelişmiş AI’yi güneş gözlemleriyle birleştirerek, erken uyarılar sağlayabilir ve Dünya ve uzaydaki kritik teknolojiyi koruyabiliriz.”

Yatırım Açısı: IBM ile Uzay Hava Durumu AI

$293,24 milyar piyasa değerine sahip IBM, veri, uygulama ve ortamların dijital dönüşümünü sağlamak için hibrit bulut ve AI hizmetleri sunan küresel bir sağlayıcıdır.

Birkaç ay önce, IBM NASA ile iş birliği içinde açık kaynak AI modeli ‘Surya’yı yayınladı; bu model, güneş gözlemlerinden toplanan verileri daha iyi anlamak ve güneş aktivitesinin uzay teknolojisi ve Dünya üzerindeki etkilerini tahmin etmek için kullanılıyor. Surya ile şirket, uzay hava durumu tahmin araştırmalarına AI uygulayarak telekomünikasyon, şebekeler ve GPS navigasyonunu Güneş’in değişen doğasından kaynaklanan kesintilere karşı korumaya yardımcı olacak bir araç sunuyor.

Yazı itibarıyla, IBM hisseleri $319 seviyesinde işlem görüyor, YTD %42,7 artış gösterdi. EPS (TTM) 8,07 ve P/E (TTM) 38,87. IBM %2,14 temettü verimliliği ödüyor.

Son çeyreğinde, 3Q25, şirket geliri %9 artarak $16,3 milyar oldu. GAAP brüt kar marjı %57,3, GAAP dışı işletme karı %58,7. Net nakit akışı ise YTD $9,2 milyar, serbest nakit akışı $7,2 milyar.

“Müşterilerimiz dünya çapında teknolojimizi ve alan uzmanlığımızı kullanarak operasyonlarında verimliliği artırıyor ve AI ile gerçek iş değeri sağlıyor.”

– CEO Arvind Krishna

Ayrıca, IBM’in AI iş hacminin $9,5 milyarı aştığını, bir önceki çeyrekte $7,5 milyara yükseldiğini belirtti.

AI Uzmanları Aşan Alanlar: Tıp, Sinirbilim ve Eğitim

Araştırmacılar, AI’nın çeşitli alanlarda uzmanları sürekli olarak geride bıraktığını buluyor.

Bu alanlardan biri tıp; “glaukom, dünya çapında onarılamayan görme kaybının en yaygın nedenlerinden biridir” ve tarama çok pahalı. Ancak AI bu sorunun çözümü olabilir diye umuyor Dr. Anthony Khawaja, University College London Institute of Ophthalmology profesörü ve yeni çalışmanın lider araştırmacısı; çalışma rapor etti ki eğitilmiş bir AI programı, hastaları glaukoma yaklaşık %90 oranında doğru tanımladı, insan derecelendiriciler ise %81 oranında.

Bu çalışmada, hem insan uzmanlar hem de bir AI programı 6.300’den fazla katılımcıyı değerlendirdi; bunların neredeyse 700’ü en az bir gözde glaukoma sahipti.

Glaukom, optik sinirin hasar görmesi sonucu ortaya çıkar; genellikle göz içinde basınç birikmesi nedeniyle, bu da tam körlüğe yol açabilir. İnsan uzmanlar ve AI, katılımcıların glaukoma riskini, dikey kupa-disk oranına dayanarak derecelendirdi; bu, basınç birikimi nedeniyle göz yapısındaki değişiklikleri izleyen önemli bir ölçüdür.

Çalışma sonuçlarına göre, katılımcıların sadece %11’i glaukoma sahip olduğu şüphesiyle değerlendirildi; bu, rutin taramalarda beklenen oranla eşleşiyor. Araştırmacılar, doğruluğun diğer risk faktörleri, örneğin göz içi basıncı dahil edilerek daha da artırılabileceğini belirtti.

Başka bir çalışmada⁵, büyük dil modelleri (LLM’ler), önerilen sinirbilim çalışmalarının sonuçlarını insan uzmanlardan daha doğru tahmin etti; bu, AI’nın araştırmayı hızlandırma potansiyelini vurguluyor.

LLM’lerin soru-cevap yeteneklerine odaklanmak yerine, çalışma modellerin gelecekteki sonuçları tahmin etmek için bilgi sentezleyip birleştirebilme yeteneğini araştırdı.

Bu yüzden, 15 farklı genel amaçlı LLM ve 171 insan sinirbilim uzmanı test edildi; tüm LLM’ler sinirbilimcileri geride bıraktı. LLM’ler ortalama %81 doğruluk elde ederken, insanlar %63 doğruluk gösterdi; en yüksek uzmanlık seviyesinde bile %66’ya yükseldi. Öte yandan, bir LLM’yi sinirbilim literatürüyle eğitmek doğruluğu %86’ya çıkardı.

“Bilim insanlarının sorularına en etkili deneyi tasarlamak için AI araçlarını kullanmaya başlamaları uzun sürmeyecek. Çalışmamız sinirbilime odaklansa da, yaklaşımımız evrensel ve tüm bilim dallarında başarılı bir şekilde uygulanabilir,” dedi kıdemli yazar Bradley Love, UCL Psikoloji ve Dil Bilimleri profesörü.

– Kıdemli yazar Bradley Love, UCL Psikoloji ve Dil Bilimleri profesörü

Cambridge araştırmacılarına göre, AI’nin tahmin modellemesi ve veri analizi konusunda belirgin bir avantajı var. Zamanında, hacim, çeşitlilik ve doğruluk açısından sağlanan verilerle, maliyetleri ve tedarik zincirlerini optimize edebilir, yüksek performanslı ürünleri daha hızlı tasarlayabilir ve pazar dalgalanmalarına gerçek zamanlı yanıt verebilir.

“Kurumsal stratejide üretken AI’yi görmezden gelmek artık sürdürülebilir değil,” diye yazar ortakları.

Bu sadece buzdağının görünen kısmı; diğer çalışmalar AI’nin temel dil mekaniklerinde bile üstün olduğunu⁶ bulmuş, ancak tematik tutarlılıkta eksik olduğunu; aynı zamanda koyunlarda ağrı tanıma⁷ gibi görsel bilgiyle insan uzmanları aşarken, deri görüntüsü tabanlı tanı⁸ konusunda da dermatologları eşit ya da daha iyi performans gösterdi.

Yatırım Açısı: Alphabet Inc. üzerinden Gemini Benimsenmesi

AI gücüne yatırım yaparken, Alphabet (GOOG ), Google DeepMind ve Google Research aracılığıyla AI atılımlarını yönlendiren değerli bir seçenek.

Yakın zamanda, Google DeepMind ve AI destekli eğitim teknolojisi şirketi Eedi, keşif araştırması yayınladı⁹; bu araştırma, insan döngüsü AI öğretiminin yalnızca insan destekli öğretimden daha iyi olduğunu gösterdi.

Deneme, beş İngiltere lise sınıfında gerçekleştirildi; temel öğretim, Google’ın pedagojik amaçlar için ince ayar yaptığı generatif AI modeli LearnLM tarafından verildi. İnsan-AI ekibi, öğrencilerin yaptığı hatayı anında düzeltmede %93 etkili iken, yalnızca insan öğretmen %91,2 etkiliydi. Ekip, öğrencilerin temel yanlış anlamalarını gidermede de aynı derecede başarılıydı.

“Bilgi transferi” ölçümünde, bir problemi öğretmek, öğrencinin yeni bir problemi çözme yeteneğini etkilediğinde, yalnızca insan öğretmen öğrenmeyi %4,5 puan artırdı, insan-AI ekip ise %10 puan artırdı.

“Bu bulgular, eğitimde sorumlu, güvenli ve etkili AI için bir dönüm noktasıdır. Bir sonraki adım, bu keşif pilotunu büyük ölçekli bir deneye ölçeklendirmektir,”

– Irina Jurenka, Google DeepMind Araştırma Bilimcisi

Bu arada, teknoloji devinin çok modlu AI modeli Gemini, birkaç ilerleme kaydetti; 2025 Uluslararası Kolej Programlama Yarışması (ICPC) Dünya Finalleri’nde altın madalya seviyesinde performans sergiledi ve Uluslararası Matematik Olimpiyatı’nda altın madalya kazandı. Google’ın önde gelen AI uygulaması şimdi aylık 650 milyondan fazla aktif kullanıcıya sahip.

Dolayısıyla, Google AI yeniliklerine derinlemesine dahil olmuş ve bu, hisselerinin bu yıl %54’e yakın bir artışla $293 seviyesinin üzerine çıkmasına yardımcı oldu. $3,5 trilyon piyasa değerine sahip şirket ayrıca %0,29 temettü veriyor.

Yakın zamanda, 2025 üçüncü çeyrek için $102,35 milyar gelir açıkladı; bu, bulut işindeki sağlam momentumdan kaynaklandı ve güçlü AI talebinden faydalandı. Şirket, artık sermaye harcamalarını $91 milyar-$93 milyar arasında artırmayı planlıyor; bu, yılın başında $75 milyar-$85 milyar beklentisinin yükseltilmesinin ardından. Harcamalarının çoğu veri merkezleri gibi altyapıya yöneliktir.

Son Düşünceler

AI dünyayı kasıp kavurdu, ancak artık tek başına bir yenilik değil. Bunun yerine, giderek daha fazla dönüşüm teknolojisini birbirine bağlayan bir bağ dokusu görevi görüyor. Yukarıda belirtildiği gibi, insan mikrobiyomunun gizemlerini çözmemize, güneş fırtınalarını tahmin etmemize ve bilim ve tıpta uzmanları geride bırakmamıza yardımcı oluyor. Ancak bu atılımlar, AI’nın insan çabasının hemen hemen her sınırını etkilediğinin sadece küçük bir kısmını temsil ediyor.

Büyük veri, biyoteknoloji, bulut bilişim, robotik ve kuantum bilimiyle birleştiğinde, AI keşif hızını artırıyor ve daha akıllı sistemler ve daha akıllı bir dünya yaratan entegrasyonları mümkün kılıyor.

Yapay zekaya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.

Referanslar

1. Mussavi Rizi, M., Fernández, D., Kramer, J. L. K., Saigal, R., DiGiorgio, A. M., Beattie, M. S., Ferguson, A. R., Kyritsis, N., Torres-Espín, A., & TRACK-SCI. Rutin kan testlerinin dinamik biyobelirteçler olarak sonuçları modellemesi. npj Digital Medicine 8:470 (2025). https://doi.org/10.1038/s41746-025-01782-0
2. Lee, S., Raza, S., Lee, E.-J., Chang, Y., Ryu, S., Kim, H.-L., Kang, S.-H., & Kim, H.-N. Metagenom-derlenmiş genomlar, koroner arter hastalığıyla ilişkili mikrobiyal imzaları ve metabolik yolları ortaya koyuyor. mSystems e00954-25 (2025). https://doi.org/10.1128/msystems.00954-25
3. Dang, T., Lysenko, A., Boroevich, K. A., & Tsunoda, T. “VBayesMM: yüksek boyutlu mikrobiyom çokomik verilerinin önemli ilişkilerini önceliklendirmek için varyasyonel Bayesyen sinir ağı.” Briefings in Bioinformatics 26(4), bbaf300 (2025). https://doi.org/10.1093/bib/bbaf300
4. Sinha, A., Dhuri, D., Vasanth, R., Hanasoge, S., ve diğerleri. “L1’de Güneş Rüzgarı Hızını Tahmin Etmek için Çok Modlu Kodlayıcı–Kod Çözücü Sinir Ağı.” The Astrophysical Journal Supplement Series 258(2): 1–? (2025). https://doi.org/10.3847/1538-4365/adf436
5. Luo, X., Rechardt, A., Sun, G., Nejad, K. K., Yáñez, F., Yilmaz, B., Lee, K., Cohen, A. O., Borghesani, V., Pashkov, A., Marinazzo, D., Nicholas, J., Salatiello, A., Sucholutsky, I., Minervini, P., Razavi, S., Rocca, R., Yusifov, E., Okalova, T., Gu, N., Ferianc, M., Khona, M., Patil, K. R., Lee, P. S., Mata, R., Myers, N. E., Bizley, J. K., Musslick, S., Bilgin, I. P., Niso, G., Ales, J. M., Gaebler, M., Ratan Murty, N. A., Loued-Khenissi, L., Behler, A., Hall, C. M., Dafflon, J., Bao, S. D. & Love, B. C. Büyük dil modelleri, sinirbilim sonuçlarını tahmin etmede insan uzmanlarını aştı. Nature Human Behaviour 9, 305–315 (2025). https://doi.org/10.1038/s41562-024-02046-9
6. Bouziane, K. & Bouziane, A. M. Makale değerlendirmesinde AI ve insan etkinliğinin karşılaştırması. Discover Education 3:201 (2024). https://doi.org/10.1007/s44217-024-00320-6
7. Feighelstein M., Luna S.P., Silva N.O., Trindade P.E., Shimshoni I., van der Linden D., & Zamansky A. “Koyunlarda akut ağrı değerlendirmesinde AI ve insan uzman performansının karşılaştırması.” Scientific Reports 15(1):626 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-024-83950-y (PubMed)
8. Ma, X., & Li, Z. Dermatolojide yapay zeka: bir inceleme. International Journal of Dermatology and Venereology 7, 227–235 (2025). https://doi.org/10.1097/IJD.0000000000000000
9. Gomes, B., McKee, K. R., Veerubhotla, A. S., Modi, A., Rysbek, A., Huber, A., Wiltshire, S., Gillick, D., ve diğerleri. “AI öğretimi, öğrencileri güvenli ve etkili bir şekilde destekleyebilir: Bir keşifsel RCT İngiltere sınıflarında.” arXiv ön baskısı (Kasım 2025). Mevcut adres: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/LearnLM/learnLM_nov25.pdf