Derin Düşündüğüm Günleri Özlüyorum
(jernesto.com)- AI kodlama araçlarının ortaya çıkmasıyla derin düşünme deneyimi hızla azalırken, mühendis olarak gelişimin durakladığı hissine kapılıyor
- İçimdeki 'Builder' ve 'Thinker' arasında, Builder AI sayesinde tatmin olurken Thinker aç kalmış durumda
- "Vibe coding" ile fikirden gerçeğe hızla geçilebilse de, yaratıcı problem çözme fırsatları büyük ölçüde azalıyor
- AI %70 seviyesinde, "yeterince iyi" bir çözüm sunduğunda, pragmatik eğilim nedeniyle bunu reddetmek zorlaşıyor
- Kodlama dışında derin düşünmenin verdiği tatmini aramaya çalışsa da başarılı olamadı; iki ihtiyacı aynı anda karşılamanın mümkün olup olmayacağı belirsizliğini koruyor
Düşünce eksikliği üzerine bir sorgulama
- Yazıyı okumadan önce "En son ne zaman gerçekten ciddi biçimde düşündüm?" sorusunu kendine sormanı öneriyor
- Bu yazı bir çözüm ya da tavsiye değil; yalnızca son dönemde hissettiği sıkışmışlığı dile getiren bir yazı
Builder ve Thinker olarak iki eğilim
- Builder: bir şeyler üretmek, yayınlamak ve pratik sonuçlar ortaya koymak isteyen eğilim
- hız ve fayda tarafından motive edilir
- başarılı bir dağıtımdan gelen dopamin, gerçek sorunları çözen sistemler kurmanın tatmini ve birilerinin kendi aracını kullandığını bilmenin verdiği haz vardır
- Thinker: derin ve uzun süreli zihinsel mücadele gerektiren eğilim
- fizik okuduğu üniversite yıllarında, ortalama zorluk seviyesinin çok ötesinde ödev soruları verilirdi
- kavramları anlamış olsa bile, yaklaşımın kendisini aklına getirmenin zor olduğu problemler vardı
Zor problemlerle karşılaşan öğrencilerin üç tipi
- Tip 1 (çoğunluk): birkaç kez dener, sonra vazgeçip profesörden ya da asistandan yardım ister
- Tip 2 (araştırmacı tip): kütüphanede benzer sorular ya da ipuçları bulur, soruyu çözülebilir hale getirir ve çoğunlukla sonuca ulaşır
- Tip 3 (Thinker tipi): yalnızca düşünerek yaklaşır
- günlerce ya da haftalarca, non-I/O durumundaki beyin zamanının neredeyse tamamını problemi çözme olasılıklarına ayırır
- uyurken bile düşünme sürer
- bu yöntem hiç başarısız olmamıştır ve derin, uzun soluklu düşünmenin kendi güçlü yanı olduğunu düşünür
- en hızlı ya da doğuştan en yetenekli %1'lik kesimde değildir, ama yeterli zaman verilirse her problemi çözebileceğine inanır
AI ile yaşanan çatışma
- yazılım mühendisliğinin başlangıçta bu kadar tatmin edici olmasının nedeni tam da bu çifte tatmin duygusuydu
- hem Builder'ı (yararlı bir şeyler üretip üretken ve pratik hissetmek) hem de Thinker'ı (gerçekten zor problemleri çözmek) besliyordu
- mühendis olarak en çok geliştiği projelerde her zaman yaratıcı çözümler gerektiren çok sayıda zor problem vardı
- ancak son zamanlarda, saatler boyunca tek bir probleme ciddi biçimde odaklanıp düşünme anları keskin biçimde azaldı
- Tüm bu durumun nedeninin AI olduğunu düşünüyor
- her zamankinden daha fazla ve daha karmaşık yazılım yazıyor, ama mühendis olarak hiç gelişmiyormuş gibi hissediyor
- bu "yerinde sayma" hissinin nedenini geriye dönüp düşündüğünde, Thinker'ı aç bıraktığını fark ediyor
- "Vibe coding" kesinlikle Builder'ı tatmin ediyor
- fikirlerin çok kısa sürede doğrudan gerçeğe dönüşmesi anlık bir haz yaratıyor
- buna karşılık, teknik problemler için kendi yaratıcı çözümlerini düşünmesi gereken anlar ciddi biçimde azalıyor
- tamamen Builder eğilimli insanlar için bu ortam ideal bir çağ
- ama kendisi için açıkça eksik olan bir şey var
Pragmatizmin tuzağı
- "Vibe coding ile çözülüyorsa, o problem zaten gerçekten zor bir problem değildi" itirazını bekliyor
- ancak bunun asıl noktayı ıskaladığını söylüyor
- AI ne zor problemlerde özellikle üstün, ne de kolay problemlerde her zaman iyi çözümler üretiyor
- aynı modülü üçüncü kez kendi başına yeniden yazsa, AI'ın ürettiği herhangi bir sonuçtan daha iyi olacağından emin
- ama aynı zamanda kendisi bir pragmatist
- zamanın ve emeğin çok küçük bir kısmını harcayarak "yeterince yakın" bir çözüm elde edebiliyorsa, AI'ı seçmemek daha irrasyonel geliyor
- asıl sorun, bu pragmatizmi bilinçli olarak kapatamaması (görmezden gelememesi)
- özünde bir Builder; bir şeyler üretme eyleminin kendisini seviyor. Daha hızlı üretebiliyorsa bu her zaman daha iyi geliyor
- AI'ı reddedip, Thinker'ın ihtiyaçlarının kodlama yoluyla doğal olarak karşılandığı günlere dönmek istese bile, Builder bu verimsizliğe katlanmakta zorlanıyor
- AI neredeyse kesin olarak %100 tatmin edici bir çözüm sunmasa da, ulaştığı %70 seviyesindeki çözüm çoğu zaman "yeterince iyi" eşiğini karşılıyor
Bundan sonra ne yapılmalı?
- dürüst olmak gerekirse hâlâ cevabı bulmuş değil ve düşünmeye devam ediyor
- bu iki eğilimin kodlama gibi tek bir alanda artık aynı anda karşılanıp karşılanamayacağından emin değil
- kasıtlı olarak AI'ın tamamen başarısız olduğu problemler aramak için daha zor projelere yönelme seçeneği var
- ara sıra böyle problemlere rastlasa da, derin ve yaratıcı çözümler gerektiren problemlerin kendisinin hızla azaldığını hissediyor
- kodlama dışında zihinsel gelişim hissini geri kazanmaya da çalışıyor
- fizik ile yeniden bağ kurmak için eski ders kitaplarını açıp bakıyor
- ancak bu, pratikte tatmin edici olmamış
- bir şeyler inşa edebileceği bir durumda, güncel olmayan ya da şu anla doğrudan ilgili bulunmayan fizik problemlerine zaman ve zihinsel enerji harcamayı kendine gerekçelendirmekte zorlanıyor
- Builder eğilimi, sadece oturup çözülmemiş bir mesele üzerinde düşünmesine izin vermiyor
- Thinker eğilimi ise vibe coding sürdükçe aç kalmaya devam ediyor
- iki ihtiyacın aynı anda yeniden karşılanacağı bir dönemin gelip gelmeyeceğinden emin değil
"Artık bu varlığa, hayal gücünün hiçbir kudretinin, en cüretkâr fantazinin hiçbir sıçrayışının, en koyu imanın, en derin soyut düşüncenin, hatta vecde kapılmış zihnin bile asla erişemediği; ama her zaman işaret etmek için kullandığı o tanıdık adı verme hakkına sahibiz. Tanrı (God). Fakat bu temel birlik geçmişe aittir, artık yoktur. O, varlığını dönüştürme sürecinde kendisini bütünüyle, kökten parçalamıştır. Tanrı öldü ve onun ölümü dünyanın yaşamıydı."
— Philipp Mainländer
9 yorum
ve 2. tipler zaten en baştan umudu kesilmiş vakalar;
yeteneksiz programcılar bunlar,
sadece meslek refleksiyle oyalanıp kalan insanlar için
bir tehdit hissi doğuyor... Zaten baştan düşünmeyi
angarya sayan tipler oldukları için..
tipler içinse sevindirici bir hediye bu.
tipler zaten bunu gayet iyi kullanıyor, değil mi?
Yeni bir araç çıkınca heyecanla kullanmıyorlar mı?
Ben başta
win32kodunu denedim.Ama yine de... ancak
Automation Interfaceseviyesindeydi.Bununla kaliteli yazılım tasarımının zaten zor olduğunu düşündüm.
Onun yerine bunu en verimli şekilde nasıl kullanabileceğimi düşündüm.
Ama bu seviyede bile kullanılacak çok şey var.
Bu da sonuçta düşünüp kafa yorarsan sana kol kanat ekleyen bir şey... bence asıl sorun, insanların bunu düşünmeyi bile aklından geçirmemesi.
Haftada 5 iş gününün birinde, çalışma saatleri boyunca LLM kullanmadan çalışıyorum; pazar günleri ise LLM’i hiç kullanmıyorum, ama gayet yapılabiliyor.
Sadece kendini kandırıyor. Hızlıca deneyebilecek şeyleri deneyip veri biriktirmek daha avantajlıyken, “aa boş ver ben teori tarafındayım” demekten ne farkı var ki haha
Bunca zamandır hayata geçirilemediği için kanıtlanamayan kendi teorisinin aslında tamamen işe yaramaz olduğunun kanıtlandığı bir durumda feryat ediyor gibi görünüyor sadece
Gerçekten bir thinker olsaydı, bu durumda hangi problemi çözeceğini yapay zeka üzerinden keşfedip daha iyi bir çözüm bulmak için "hâlâ" kafa yoruyor olurdu
Saygılı bir üslup taşıyan bir yorum gibi görünmüyor.
AI'nin ürettiği kodu daha iyi hale getirmek için ek olarak build ve thinking'i birlikte yürütsek olmaz mı?
Kurumsal ölçekte devasa sistemlerde uygun işleme modelini seçme ve pipeline yaklaşımını belirleme sürecinde, yapay zeka hâlâ olgunluk açısından eksik kaldığı için mimariye yönelmek daha iyi görünüyor.
Elbette bunun da ne kadar süreceği ayrı mesele...
Zor algoritma problemleri çözerek o isteği tatmin edip, işe de pragmatik yaklaşmaktan başka yol yok gibi.
Makinenin kıyafet ördüğü bir çağda bile örgü var; bu yüzden kodlamanın da bir hobi olarak yapılabileceğini düşünüyorum.
Tamamen kişisel düşüncem olarak,
builder olmanın ve thinker olmanın keyfini seçip alabilmenin mümkün olabileceğini düşünüyorum.
Artık tamamen düşük maliyetle (az zamanla) çalışan bir şey ortaya çıkarabiliyoruz ve
kullanıcıların bunu kullanmasından gelen keyfi, gerçek hayattaki bir sorunu çözmüş olmanın keyfini alırken
tasarruf edilen zamanı derin düşünme gerektiren meselelere harcayabilirsek (ben de gerçekten bunu yapıyorum)
bunun da kendine göre bir anlamı ve keyfi olabileceğini düşünüyorum.
Hacker News görüşleri
Aral Balkan’ın 2025 Mart tarihli yazısı etkileyiciydi
Kod yazmak, bir kil parçasını istediğin şekle sokmak için yontma süreci gibidir. Bu süreçte malzemenin sınırlarını ve özelliklerini öğrenirsin.
Bir şeyi yapmadan önce, ne yapmak istediğini en az bildiğin an tam da o andır. Tasarım sadece problem çözmek değil, doğru problemi keşfetmek demektir.
Yaratım sürecini atlarsan, öğrenmenin ve keşfin insani unsurunu kaybedersin. Kendi ellerinle yonttuğun eseri en ince ayrıntısına kadar anlarsın; ama otomat makinesinden çıkan sonuç, sadece görünüşte benzeyen bir taklit üründür
Fikir ne kadar yeniyse, araç da onu o kadar “normalleştirmeye” çalışır; bu direnci aşmak için çaba gerekir.
Bu süreçte kendi fikrinin ne olduğunu ve ne olmadığını daha net tanımlarsın. Zorlamayı bıraktığın anda, LLM projenin özgünlüğünü örtbas eder
Benim işim, zaten yapılmış araçları birleştirip yeni bir şey üretmek.
Yaratım sürecini atlamak, eserin değerini mutlaka düşürmez.
Örneğin Zelda’nın Havok fizik motorunu kullanması ya da Unreal ile yapılmış bir oyunun harika olmaması gibi bir durum yok
Son 3 haftada Codex, Claude ve test oturumlarını birlikte kullanarak ortaya çıkardığım sonuçla gurur duyuyorum.
Eskiden amaç fikri hayata geçirmekti; şimdi ise hedef müşteri memnuniyeti ile takvim ve bütçeye uyum
Böylece binlerce parçadan oluşan karmaşık sistemler kurabilirsin.
Eskiden bu rolü şirket organizasyonu üstlenirdi — üst kademe tanımları yapar, alt kademe parçaları üretirdi
Eskiden Ruby on Rails ile yapılmış bir siteyi hemen tanıyabilirdin.
Ortamın özelliklerini anlamadan işi bir insana ya da ajana verirsen, temiz kod ile sürdürülemez kod arasındaki fark ortaya çıkar.
Sonuçta sorumluluk işi verendedir. O ortama dair deneyimin yoksa, sonucu değerlendirmeye de hazır değilsindir
Benim için sadece yazma miktarı azaldı, hâlâ aynı şekilde düşünüyorum
Araçlar iyileşti ama programlama hâlâ programlama.
Çölü deveyle geçsen de helikopterle geçsen de, sonuçta yolculuk yolculuktur.
Araçlar gelişti diye öz değişmiş olmadı
Sanki farklı deneyimlerin bir arada var olabileceğini unutmuş gibiler.
Özellikle “düşünmek istemiyorum” yorumu akılda kaldı
Soyutlamanın bir sonraki seviyesine çıkmak güzel, ama bu süreçte kaybedilen değeri de kabul etmek gerek
LLM sadece araçların evrimindeki bir adım, ama ince taneli düşünme sürecinin kaybolması üzücü
Daha çok başkasına iş yaptırıp sonra gözden geçirme eylemine benziyor.
Programlamadan hoşlanmayanlar bunu memnuniyetle karşılayabilir, ama buna ‘programlama’ denemez
Kodu kendim yazınca veri yapıları zihnimde canlanıyor, ama ajan yaptığında o his kayboluyor.
Anlamadan kod commit etmenin benim için hiçbir değeri yok
LLM tabanlı kodlamayı mevcut soyutlamalarla aynı görmek yanlış bir benzetme
Derleyiciler ve framework’ler sızdırmayan soyutlamalar hedefler, ama LLM’ler doğası gereği sızıntılıdır
Sonuçta bug bulmak ve düzeltmek hâlâ insanın işidir.
LLM, kaçınmaya çalıştığımız belirsizlik ve riski yeniden içeri sokmuş oldu
Prompt’ta tüm değişkenleri açıkça belirtmezsen, ortalama bir çıktı alırsın.
Doğal dilin bu tür bilgileri taşımaya uygun olup olmadığı konusunda şüphelerim var
Bu bir soyutlama değil, deterministik olmayan kod üretimi
Bu açıdan LLM, insanın düşünme biçimini de farklı etkiliyor
Ben bir ‘düşünen insan (thinker)’ olduğum için AI ile kodlamaya pek ilgi duymuyorum
OS kernel’i ya da grafik motorunu bizzat yapmak bana keyif veriyor.
Benim için sonuçtan çok problemi çözme süreci bir hobi ve tatmin kaynağı
Buna karşılık ‘builder’lar, AI ile daha hızlı üretebildikleri için heyecanlanıyor
Bütün mühendisler düşünen insanlardır. Sadece araçlardan beklentileri farklıdır
On yıllardır kod yazan biri olarak, AI araçları bana özgürlük veriyor
Eskiden denemeye bile fırsat bulamadığım fikirleri şimdi hızla test edebiliyorum.
Bu sayede kısa zaman parçalarını kullanıp kişisel projeler ilerletebiliyorum
AI sayesinde artık gerçek düşünmeye odaklanabiliyorum.
Artık tekillik yaklaşırken gibi hissediyorum
Başarısız olursa öğrenmiş oluyorsun, başarılı olursa kalite doğrulamaya odaklanabiliyorsun
“Düşünmenin” de farklı biçimleri var
Yoğun biçimde odaklanılan düşünme var, bir de arka planda yavaş yavaş olgunlaşan düşünme.
Her iki yöntem de derin yoğunlaşmanın bir biçimi ve AI çağında kolayca kaybolabilecek şeyler
Matematiksel problem çözme, felsefi düşünme, iş hayatının karmaşık kısıtları; her biri farklı bir entelektüel gerilim veriyor
Sonuçta önemli olan, biçimi ne olursa olsun derinlemesine yoğunlaşma deneyimi
Çevremdeki kıdemli mühendislerde iki tip görüyorum
Bazıları ufak bir verimlilik artışı elde etti, ama bazılarında düşüncenin derinliği azaldı
LLM’in sunduğu cevabı doğrudan kopyalayıp yapıştırdıkları çok oluyor.
Asıl sorun, doğru soruyu sorabilme becerisinin eksikliği
Sistem ne kadar olgunlaşırsa bu oranın %90’ın üstüne çıkması o kadar yaygın
İş arkadaşım mühendislerin AI’a kapılıp mesleğin özünü elden çıkarmış olmaları üzücü
Üretim araçları bizdeydi, ama onları kendi elimizle bırakmış olduk
AI sayesinde geliştirme daha ucuz ve hızlı olursa, pazar aslında daha da büyür
Teknolojik ilerleme her zaman bazı meslek gruplarını dezavantajlı hâle getirir, ama toplumun genel ilerlemesini de sağlar
Geçmişte otomasyonla başka sektörlerin işlerini nasıl azalttıysak, şimdi sıra bize gelmiş oldu
Sonuçta geriye yalnızca boşluk kalıyor. Ama belki de onların amacı en baştan buydu
“Yapabiliyoruz, o hâlde yaparız” anlayışı insaniliği aşındırıyor
AI düşünmeyi ortadan kaldırmıyor. Sorun sıradan şirketler ve sıradan düşünme biçimi
Gerçek düşünceye değer veren şirketleri bulmak gerekiyor
Ben de LLM ile kod yazıyorum ama hâlâ derinlemesine düşünüyorum
Tasarım, risk, kısıtlar, teknik borç ve alternatifler üzerine kafa yoruyorum
Birden çok bağlam arasında gidip gelerek yönetilen, daha çok ‘management tarzı düşünme’ye benziyor;
günlerce tek bir probleme gömülen bilim insanı tipi düşünmeden farklı
Özellikle AI kullanan junior’ların PR’ları daha uzun ve karmaşık hâle geldi,
artık işimin büyük kısmı review odaklı oldu
Hızlı prototipleme, helper fonksiyonları, kod otomatik tamamlama, kütüphane keşfi gibi alanlarda faydalı
Hatta basit işler azaldığı için daha çok düşündüğümü hissediyorum
Eskiden kod yazmak, üst düzey tasarım düşüncesini yeniden gözden geçirmeyi sağlardı;
şimdi bu süreç azaldığı için insan ‘daha az derin’ düşünüyor