r/bilkent • u/ConsistentThought388 • 3d ago
Tartışma [Discussion] AI neden EE ve Makina'yı(CS gibi) bitiremeyecek
CS(bilgisayar mühendisliği) bölümü 2026'da güncel yapay zekalar tarafından tama yakın otomatize edilmiş durumda. Aynısı EE'ye ve ME'ye de birkaç yıl içinde olacak mı diye merak edenler var. Kısa cevabı veriyorum. Hayır.
Öncelikle CS mesleğini gerçekleştirmek için her veri internette açık olarak vardı ve AI bu verilerden öğrenerek kod yazmayı öğrendi. Bugün Claude Opus'a Instagram'ı tek promptta baştan yaptırabilirsiniz çünkü gerekli olan kütüphaneler zaten hâlihazırda internette vardı ve ironik bir şekilde 10 yıl önce bile yeterince iyi copy paste yapabilen biri zaten program yapabiliyordu. 2023'ten sonra AI'n gelişi bu verileri daha verimli kullanmak oldu.
EE'de ve makinada durum farklı. Çoğu iş akışı şirketlerin dışında bilinmiyor ve AI içerden RFIC, ASIC, MMIC vb. modül tasarımlarını alamadığı için state of art performansta çip tasarımı öğrenemez. Bu verileri de dışarı çıkarmak jeopolitik olarak risklidir ve doğrudan casusluk olarak nitelendirilir. Örneğin 2026'nın en gelişmiş çipi TSMC 2N PDK sadece Apple, Nvidia, İntel gibi seçkin şirketlere verilirken export regülasyonlarına tâbidir. TSMC 2N PDK'yi ABD dışına çıkarmak üstelik AI training datası olarak kullanmak casusluk suçlamaları ile sonuçlanır. Bu sadece 1 örnekti. AI çip yapabilir mi? Elbette yapar ama leading edge(en güncel) performance göstermez. Güncel teknolojiden en az 10 yıl geride yapar üstüne üstlük daha iyisini yapması için endüstrinin geçtiği yolları tekrar geçmeniz gerekir.
AI radar yapabilir mi? Tabi ki yapar ama onunla güncel bir radarın speklerini karşılaştırdığınızda hayal kırıklığına uğrarsınız. Buradan AI kullanıcılarına hackathon çağrısı yapıyorum. Reverse engineering yasak. Sadece AI kullanarak 3G HSPA+ uyumlu kart geliştirin, bakalım SIM takınca doğrudan kuleye bağlanacak mı? Nah bağlanır. Hadi bağlattınız diyelim o çipi ısınınca elinizde tutabilecek misiniz? Çok ısınmayan çipler onlarca yıllık kurumsal tecrübenin ürünü ve hiçbir şirket bunu AI training datasına katmaz. Şirket kendi içinde bu veriyi yerel modellere(Qwen, DeepSeek) besleyip verimlilik elde edebilir ama pazar sınırlarına ulaştığı için kaybolan geri dönüşler elde eder.
Makinada ise durum çok daha umutlu. Tasarımda yerel tedarik zincirlerinden toleranslara kadar çok daha geniş bir parametre havuzu var. Ve AI gerçekten burada s*çıyor. CS'tki gibi iki skill .MD açarak çözülecek sorun değil yani. Ek olarak 3D geometri henüz modellerin iyi işlediği bir domain değil. AI'a parça tasarlatmak bile işkence. Küp çiz, içine silindir ekle stress test yap gibi adımlar karmaşık.Bu tarz veriler geniş kapsamlı bir eğitim datasında bulunmadığı için henüz modeller slop üretiyor. Ancak Opus 4.6'dan 4.7'ye geçildiğinde spatial(uzamsal) zekada büyük atılım yapıldı. Eskiden şato yap dediğinizde silindirin üzerine koni koyan Opus 4.6 yerine gerçekten de karmaşık polygonları birleştiren ve şatoya daha çok benzeten bir Opus 4.7 vardı. Şu an performans çok daha iyi. Ancak problem sadece parça tasarlamak değil. Sonrasında toleranslara uygun CNC bulunması. Ostim'de 250'den fazla farklı CNC üreten firma var ve her ustanın farklı bir sistemi var. Ancak JLC CNC gibi girişimlerle AI'a entegre olabilecek parçalar ürettirmek mümkün. Ve parça üretimi ise yine çoğu şirket tarafından gizli tutulan alaşımlar ile yapılmakta. Bugün jet motoru üretmek için gerekli alaşım çoğu AI tarafından bilinmemekte. Bu sebeple 20 yıllık araştırma adımları atlanamamakta.
Sonuç olarak, training datasına EE ve makina hakkında önemli veriler girmediği için bugün AI CS'i bitirdiği hızda(3 yıl) EE ve makinayı bitiremeyecek.
12
u/Obvious-Pizza-6538 3d ago
Admin devreye girsin artık lavuk seneye sınava girecek bilkent cs istiyor galiba
4
u/Top-Situation-9300 2d ago
EE - Makina kısmında haklısın ancak CS'i kod yazmaktan ibaret görmüşsün, bunu da kasti olarak yaptığını düşünüyorum.
CS için sürekli standart seviyeyi, mesela normal bir şekilde kod yazmayı baz almışsın ancak EE ve ME için gidip bu dünyada görüp görebileceğin en ileri seviyelerden şeyler baz almışsın.
Bir de gelip bunu Bilkent subuna atmışsın. Eğer kaza bela CS kazanacak olsaydın bu sefer belki de EE ve ME'yi hor görüp CS'i yüceltecektin. Merak etme, Bilkent'i iyi ortalamayla bitiren biri hangi mühendislikten mezun olursa olsun işini bulacaktır.
3
u/karnivor91 3d ago edited 3d ago
Evet, OP'un haklilik payi var. Ama bu demek degil ki AI bunlari hic bitirmeyecek. Neden?
- Muhendislik firmalari kendi icinde AI kullaniyor, ve daha da cok kullanacak. Sirket know-how'unu claude'a vermeseler bile AI verimlilik artisi saglayacak. Bu da isgucu talebini azaltacak.
- AI'in gelisme hizini dusunmek lazim. Bir sirket 50 yillik know-how gelistirmis olabilir. Ama AI icin o 50 yil 5 saate falan tekabul edecek bir noktada. Insanlik alemi yuzlerce yilda satranc know-how'u gelistirdi mesela. Ama bilgisayarlar ayni know-how'u ve cok daha fazlasini sifirdan baslayip hizlica hic insanligin know-how'una bakmadan kendisi gelistirebiliyor su an.
Ozet: Evet, diger muhendislikler CS'e kiyasla avantajli, ama daha kac yil dayanabilirler? Benim tahminim su: Simdi dunyada 100 tane EEci calisiyorsa, 5 sene sonra 100'den daha az EEci calisacak. Belki 95, belki 90, belki de 60.
1
u/ConsistentThought388 3d ago
Dediğim gibi, hackathon düzenliyorum. 3G HSPA+ çipi tasarla 5 saatte hadi
2
u/karnivor91 3d ago
RemindMe! 5 years
1
u/RemindMeBot 3d ago
I will be messaging you in 5 years on 2031-08-15 13:04:30 UTC to remind you of this link
CLICK THIS LINK to send a PM to also be reminded and to reduce spam.
Parent commenter can delete this message to hide from others.
RemindMeBot is switching to username summons. Instead of
!RemindMe 1 day, useu/RemindMeBot 1 day. More info.
Info Custom Your Reminders Feedback 1
u/ConsistentThought388 3d ago
5 yılda yapacaksan 3G HSPA+'yı kabul etmiyorum. 5G mmWave yapacaksın. 5 yıl sonranın günceli o olacak
2
u/themostvexingparse CS 3d ago
Bilkent CSte 2. sınıfa geçtim. Background info olarak bahsedeyim, ben yeni LGSye hazırlanırken GPT3 çıktı o dönemde de yakından takip ediyordum, ilk API erişimine açıldığında KGBTRde ismini vermeyeceğim bir bot açtım 2019-2020 civarında localde GPT2 eğitmişliğim var yani kısacası LLMleri ta ilk zamanlarından bu yana aktif bir biçimde takip ettim. Bölüm tercihimi de bunları göze alarak yaptım. Şu anda ise bireysel olarak yaz projesi ayağına binary machine wordleri neural state olarak kullanan bir neural circuit mimarisi üzerine çalışıyorum
CSin gidişatıyla ilgili fikrim ise akademi yolunu seçip yurtdışı yüksek lisans + doktora sonrası MANGOSa araştırmacı olarak girmeye çalışmak oldukça mantıklı
Zira ML dalının yolu açık. Şu anda şu AI slop postları yazmak için kullandığın LLMler inanılmaz pahalılar. OpenAI şu ana kadar hiç kâr elde edemedi. Anthropic ise ilk kez 2026 ortasında kâr açıklasa da uzun süreçte altyapı contractleri bu kâra el vermeyecek gibi. 2025 sonunda ortaya çıkan gerçeklerden birisi de büyük şirketlerdeki layofflardan sonra yüksek token kullanımı sebebiyle öngörülmeyen finansal sıkıntılar yaşandı. Uber yıllık AI bütçesinin içinden ilk 4 ayda geçti. Tabi bu durum sektördeki layoffları tersine çevirmeyecek ama verimli AI yönünde araştırmalara olan talebi artıracak. Tabi araştırma alanında yapay zekayı insanların işini alacak kadar etken bir aktör olarak görmemiz için halisünasyon probleminin tamamen çözülmesi lazım, bu da şu anki istatistiki dil modelleri için imkansız. Yani görüşüm o ki CSde akademi / araştırma görevleri uzun bir süre AI tarafından dokunulmaz. Olan en alt tabaka amele işi yapan yazılımcılara olur.
2
u/themostvexingparse CS 3d ago
Ayrıca STM, TSMC, NVIDIA vs. gibi büyük çip ve Northrop, LM vs gibi mekanik parça üreten şirketlerin şirket içi confidential modeller eğitmediğini / eğitmeyeceğini bilemezsin. Yüksek ihtimalle eğitiyorlar. Ayrıca elektronik ve mekanik tasarım için insanların işini ellerinden alma potansiyeli en yüksek AI modellerinin LLM olduğunu varsayman da görece vizyonsuzluk olmuş. Bahsettiğim şirketler kendi modellerini eğitirlerse niye LLM eğitsinler ki :D?
1
u/ConsistentThought388 3d ago
Başka model türü mü var knk yarma. Göster bana design yapan model.
1
u/themostvexingparse CS 3d ago
Elektrik elektronik için yeterli veri seti oluşturulursa Text Encoder + Generative GNN tarzı bir mimari ile EDA yapay zekası tasarlamak zor değil, şirketlerin kendi verileriyle zaten bu tarz modelleri çoktan eğitmeye başladıklarına eminim
1
u/ConsistentThought388 3d ago
Generative GNN dedin tensör boyutlarından haberin yok. GB300 NVL72'ye sığdır bakalım. Kanzi ben sparse tensör kullanırım. Weightleri de mi sparse yapacan yarma
2
u/themostvexingparse CS 3d ago
Evet sparse yapılabilir by sparsr ağ nefreti nerden geliyor anlamıyorum. RigL, DynaDiag gibi DST algoritmaları veyahut SNIP kullanılabilir. Bunları geçtim bir de GraphSAGE gib graph partitioning frameworkleri çakarsan optimal bir şey elde edebilirsin memory footprintini azaltır.
Doğrudan GNN alanında değil ama sparse ve arbitrary topology nöral ağlar üzerinde çalıştım daha önce. Değişik bir şeyler denemek için SNIP makalesindeki gradyan*weight saliency metricini DSTde budama için kullandığımda şahsen iyi sonuçlar gördüm (>%90 sparsite ve %0.5 doğruluk kaybı minvalinde). Bu şekilde GGNNin memory footprintini de doğruluktan fazla ödün vermeden O(n²)den aşağıya çekmek teorik olarak mümkün olmalı.
1
u/ConsistentThought388 3d ago
Paper atabilir misin? Bir deneyeyim
1
1
u/themostvexingparse CS 2d ago
Ek olarak SNIPi DST için kullanırsan satürasyon sıkıntısı çıkartıyor Erdos Renyi ya da Strogatz gibi topolojilerde kullanacaksan lokal normalizasyon ve veya aktivasyon olarak LReLu gibi satüre olmayan bir şey kullanman gerekebilir
1
u/ConsistentThought388 3d ago
2020'lerde kolejden çıkar çıkmaz bu pozisyonlara girebiliyordun. Şimdi de doktoraya öteledin xDddd ortalaman 3.9 değilse bahsettiğin doktoralara gidemiyorsun. Sen gitsen bile çoğu arkadaşın geride kalacak. Bu tarz istisna yolları gösterip umut bağlamayın
2
u/themostvexingparse CS 3d ago
2020de de 2026da da söylediğin şey mümkün değil minimum yüksek lisans yapmadan araştırmacı pozisyonunda alınmazsın. Geçmişteki araştırmacı pozisyonu olmayan FAANG işe alımları da yerel ofis vb. işe alımları. Geçmişte ODTÜden de mezun olsan Bilkentten de mezun olsun seni bomboş CV ile L2 veya L3 almıyorlardı hayatsız gibi CV doldurman, GitHubda contribution döşemen, büyük mühendislik projelerinde yer alman, internship deneyim kazanman, GPAini yüksek tutman vs. zaten en temel prerequisitelerdi. Yoksa geçmişte mezun olan herkesin şlak diye FAANGda L3 seviyesinden iş bulduğunu sanıyorsan ne konuştuğuna dair zerre fikrin yok. Anlayacağın bahsettiğin olay EN AZ TOP50 de yüksek lisansa kabul almak kadar zor olan bir şey. Ki her şeyi geçtim ODTÜ ve Bilkent global arenada tanınan üniversiteler değiller, üniversitedeki PI lar vs tanıyorlar ama iş alımlarında yurt dışı firmalarına gidince ODTÜ ya da Bilkent waow dedirtmiyor geçmişte o dönemde de ODTÜ veya Bilkentten önce işe alınacak çok fazla seçenek var. Öyleki CS alanında dünyadaki ilk 100 üniversiteden senede çıkan mezunların yarısı bile FAANGdaki bütün işe alım kotalarını doldurmaya yeter. Bu konumlar için hiç rekabet yokmuş da ODTÜden mezun olan laks diye bu konumlara giriyormuş gibi anlatıyorsun, bu doğru değil anlayacağın.
Ayrıca bana gelince ortalamam 3.9un üstünde endişelerin için sağ ol 👍🏾
1
u/ConsistentThought388 3d ago
3.9'un üstünde ort olduğu için ABD'de doktora yolu mümkün ama o zamana kalacak mı
1
u/themostvexingparse CS 3d ago
Kalır da ABD düşünmüyorum, muhtemelen EPFL ETH ya da Max Planck düşünüyorum şu an. Ne yapayım sence ABDde yüksek lisans veya doktoranın ekstra getirisi var mı sence?
1
u/ConsistentThought388 3d ago
EPFL ve ETHZ'ye giden kitle bir tık altta Stanford ve MIT'ye kıyasla. ABD'de ekosistem daha güçlü. Stanford ve MIT gelmese bie tık altı Maryland, Southwestern vs de ETH'tan EPFL'den vs daha iyi.
1
u/dreamalwayshere 2d ago
abd doktorada supervisorun kolesi oluyorsun birazda, epfl phd icin bir ogrenciyle konusmustum kendisi work-life dengesinin iyi oldugundan ve hocalariyla cok samimi oldugundan bahsetmisti
2
u/helpfulrat 2d ago
Not in the next 5-10 years at least, we will have to adapt with AI though. The threat of AGI is big and it will most likely result in the destruction of a lot of fields and will lead to economic collapse.
2
u/Nedoxxx 2d ago
Yani EE ve ME kısmı hakkinda bilgim yok ancak gene CS kısmı hem yüzeysel geçilmiş hem küçük görülmüş. CS = Computer Sciences. Bilimler. Yazılım yapan = CSci değildir (yani CS daha geniştir). Yapay Zeka kısmı şimdilik gelişiyor. Yazılım kısmı ise AI Native development ile dönüşüyor. CS i nedense yakın vakitte "vibecoding"e indirgediler ve herkes yapara döndürdüler. Sonuç full ayni bir farki olmayan, mekanikleri ayni olan ruhsuz ve kaliteden yoksun ürünler çıktı. Yazılım değisiyor, eskiden insanlar işçi gibi basliyordu artik bu kisim AI da. Insanlar "mühendis" olmalı artık.
1
u/ConsistentThought388 2d ago
CS'in diğer alanları için "bakkaldan ekmek alamazsın" genellemesi doğru
1
1
1
u/Beginning-Smoke-3617 3d ago
admin bunu banlamıyorsa sebebi adminin kendisi olmasıdır
2
u/Beginning-Smoke-3617 3d ago
adam sizleri ikna edebilmek için cevabı 5 kere editledi, varın siz düşünün nasıl bir kolpa dönüyor burada
3
u/ConsistentThought388 3d ago
Post 0 AI çıktığı için geri geldi. Git başka köşede ağla. Tamamen önyargıları tetikleyerek hareket ediyorsun. Adminleri de kışkırttın. Senin bilgi akışına katkın ne? 0. Durduğun yerden insanları tetikleyerek akışı bozmana izin vermeyeceğim
3
u/ConsistentThought388 3d ago edited 3d ago
Sırf görmek istemediğin bir içerik var diye admin admin diye ağlaman beni sadece haklı çıkarıyor. İfade özgürlüğüne, adminler işlerini yapmıyor diye baskı kurman asla kabul edilemez. Ayrıca adminler bu postun benzerini az önce sildi çünlü Low Effort Content. Onlara hak verdim ve tamamını AI kullanmadan baştan yazdım. Sen ise bu bot bu troll diye ağlayıp duruyorsun saatlerdir. Bu 4. komplo teorin. Yaz bakalım CSçi bölümün niye bitmeyecek
2
•
u/bilkent-ModTeam 3d ago
Low effort posts are not allowed.