Birçok tanımı olan yapay zeka, Nick Bostrom’a göre, derin öğrenme teknikleri de dahil olmak üzere makine öğrenimi yoluyla bilgisayarların, bireylere özgü olan mantık yürütme ve karar verme gibi eylemleri, insanların onlara nasıl davranacaklarını söylemeden öğrenmeleridir. (Bostrom, 2014) Bu teknolojiye yönelik çalışmaların geçmişi 1920’lere uzanmakla birlikte, alanın somut temelini ünlü kriptograf Alan Turing’in hesaplanabilir sayılar üzerine yaptığı çalışmalar oluşturmaktadır. Alan Turing ve ekibinin II. Dünya Savaşı sırasında, Kuzey Atlantik’te Müttefik Devletlerin yüzlerce ikmal gemisini batıran u-boatlara talimat veren Alman Enigma makinesinin şifreli mesajlarını arama motoru gibi çalışan Bombe isimli cihaz yardımı ile çözmesi, savaşın süresinin kısalmasına, modern bilgisayarların oluşmasına ve yapay zekanın gelişmesine yol açmıştır. Turing Testi olarak bilinen bu çalışma, makinelerin zeka, bilinç ve yeteneğini tartışmaya açarak yapay zeka felsefesinin önemli bir bileşeni haline gelmiştir. Her ne kadar bu dönemde yapay zekâ çalışmaları için temel oluşturulsa da, bilgisayarların komutları saklayamaması, yapay zeka finansmanında yaşanan aksaklıklar, sadece verilerin yüklenerek akıllı bilgisayarların yapılabileceğine dair oldukça iyimser yaklaşım, yapay zekaya yönelik gelişmelerin 1980’lere kadar bekleme odasına alınmasına neden olmuştur. Yaşanılan aksaklıklar nedeniyle bazı ülkeler bu alanda karanlık döneme girse de, Japonya bilgi tabanlı sistemlere, doğal dil işlemeye ve beşinci jenerasyon bilgisayar projesine yatırım yaparak öne çıkmıştır. İngiliz ve Amerikalı bilim insanlarının yarışta geri kalmamak adına yaptığı çalışmalarla beraber, bilgisayarlar daha hızlı, erişilebilir ve fazla veri depolayabilir hale gelmiştir. Öyle ki, IBM tarafından üretilerek iki yüz milyon pozisyon deneyebilecek hale getirilen süper bilgisayar Deep Blue dünya satranç şampiyonu Garry Kasporov’u 1997 yılında gerçekleştirilen maçta yenmeyi başarmıştır. Yapay zekaya duyulan ilgi kendisini film endüstrisinde de göstermiştir. Stanley Kübrick yönetmenliğindeki 2001: A Space Odyssey’deki HAL 9000’den, Interstellar’daki TARS’a ve Her filmindeki Samantha’ya kadar birçok filmin öznesi olmuştur. Film endüstrisinde artan popülaritesinin ek olarak, alanının 2000’li yıllarda genişlemesi sonucunda, büyük veri kümelerine artan erişim ve uygun işlem mimarilerinin kurulması ile beraber yapay zeka, son beş yıl içinde dünyadaki verilerin yüzde doksanına ulaşarak günlük yaşantımızın çoğuna nüfuz etmeyi başarmış, alışveriş yapma, iletişim kurma ve araştırma yapma modellerini etkileyerek ekonomi üzerindeki etkisini arttırmıştır (Franke, 2019) Yaşanan gelişmelerin etkisiyle hükümetler, bu alana giderek daha fazla yatırım yapmaya başlamış ve vatandaşlarını geleceğin dünyasına hazırlamaya yönelik girişimlerde bulunmuşlardır. Her ne kadar geç kaldığı için eleştirilse de birçok Avrupa hükümeti yapay zekanın desteklenmesi ve yapay zekanın faydalarından nasıl yararlanılması gerektiği konusunda çeşitli ulusal stratejiler hazırlamıştır. Avrupa Birliği de yapay zeka alanında koordineli çalışmak ve ortak stratejiler geliştirmek adına çeşitli girişimlerde bulunmuştur. Bu doğrultuda AB, 2018’de Yapay Zekâ Stratejisi ve 2019’un başlarında Koordineli Yapay Zeka Planı’ nı yayınlamıştır. Bu alanda son yayınlanan rapor ile AB Komisyonu Başkanı Ursula Von der Leyen, Avrupa’nın teknolojik bağımsızlığını yapay zekâ alanına odaklanarak güçlendirmeyi ve güvenilir yapay zeka çalışma alanı oluşturmayı amaçladıklarını ifade etmiştir. Ancak, AB’nin yapay zekâ alanındaki güncel konumu göz önüne alındığında, bilgisayar bilimcisi Kai- Fu Lee’nin de ifade ettiği gibi, birliğin bronz madalya için dahi şansı düşük görünmektedir. AB’nin yapay zekâ stratejisi inceleneceği bu yazıda, küresel rekabette AB’nin konumu araştırılacak ve öneriler sunulacaktır.