# World Models nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-06-05

Yapay zekânın fiziksel dünyanın kurallarını ve işleyişini öğrenerek gelecekteki sonuçları simüle etmesini sağlayan sistemlerdir.

## Tanım
World models, bir yapay zekânın sadece verileri işlemesi değil, dünyanın nasıl çalıştığına dair bir iç model oluşturmasıdır. Bu sayede sistem, bir eylemin sonucunda ne olacağını gerçek dünyada denemeden önce kendi zihninde tahmin edebilir. Bu yetenek, yapay zekânın daha mantıklı ve gerçekçi kararlar almasına yardımcı olur.

## Bir benzetmeyle
Bir satranç ustasının hamle yapmadan önce tahtadaki tüm olasılıkları kafasında canlandırması gibidir. Yapay zekâ da bu model sayesinde bir kapıyı açmadan önce kapının arkasında ne olabileceğini veya eyleminin sonuçlarını önceden kestirebilir.

## Nasıl çalışır?
Sistem, geçmiş deneyimlerden elde ettiği gözlemleri kullanarak bir simülasyon ortamı oluşturur. Bu ortamda farklı senaryoları test ederek hata payını düşürür. Sürekli yeni verilerle bu içsel dünyasını günceller ve daha isabetli tahminler üretir.

## Nerede kullanılır?
Robotik sistemlerde, otonom araçların sürüş kararlarında ve karmaşık oyun stratejileri geliştiren yapay zekâlarda kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Sadece geçmiş veriye dayalı tahmin yapan modellerle karıştırılabilir; ancak world model, sadece veriyi değil, neden-sonuç ilişkisini de kavrar.

## Sıkça sorulanlar

**World model neden önemlidir?**  
Yapay zekânın deneme yanılma yapmadan önce sonuçları öngörmesini sağlayarak güvenliği ve verimliliği artırır.

**Her yapay zekâ bir world modeline sahip midir?**  
Hayır, çoğu model sadece metin veya veri kalıplarını takip eder; world model ise fiziksel dünyanın işleyiş mantığını kavramaya odaklanır.

## İlgili terimler
- [World Model](/dictionary/world-model/)
- [Autonomous Agent](/dictionary/autonomous-agent/)
- [Physical AI](/dictionary/physical-ai/)
- [AI Agent](/dictionary/ai-agent/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/world-models/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.