This study comprehensively explores how artificial intelligence (AI) technologies can be used to reinterpret and digitally reconstruct traditional Turkish art, with a particular focus on 16th-century Iznik tiles. By bringing together various disciplines such as design, computational creativity, and cultural heritage preservation, the research evaluates the capacity of generative AI tools (e.g., DALL-E, Firefly, Prome AI) to reproduce, reinterpret, and visualize historical tile motifs. The study not only conducts technical experiments but also critically addresses ethical issues such as originality, authorship, and cultural appropriation arising from the use of these tools.
The conceptual background examines how AI-generated visuals transform the symbolic meaning of traditional art forms and how this transformation opens the door to new aesthetic and cultural debates. In this context, the digital reproduction of traditional art is evaluated not merely as a visual transfer, but as a redefinition of meaning, context, and cultural continuity. Methodologically, the study combines descriptive visual analysis on multiple digital platforms with prompt-based image generation processes, thereby establishing a research model that is both qualitative and experimental.
The research findings show that AI tools can offer a high level of visual fluency and aesthetic diversity, but in most cases lack cultural depth, historical contextual knowledge, and an understanding of local aesthetic values. While this highlights the instrumental value of AI in cultural heritage projects, it also underscores the continued indispensability of human expertise. By building a bridge between contemporary computational tools and traditional visual culture, the study makes a meaningful contribution to the evolving literature on the relationship between AI and art.
In addition, it proposes applicable models for how AI-assisted heritage reinterpretation can be integrated into public engagement strategies for museums, educators, and cultural institutions. These models encompass a wide range of applications, from exhibition design to digital archiving, from educational materials to interactive cultural experiences. Thus, the study offers an innovative perspective on the preservation and reinterpretation of cultural heritage in the digital age, both in theoretical and practical dimensions.
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin geleneksel Türk sanatını, özellikle 16. yüzyıla ait İznik çinilerini yeniden yorumlamak ve dijital olarak yeniden inşa etmek amacıyla nasıl kullanılabileceğini incelemektedir. Tasarım, hesaplamalı yaratıcılık ve kültürel mirasın korunması alanlarından yöntemleri bir araya getiren çalışma, üretken YZ araçlarının (örneğin DALL-E, Firefly, Prome AI) tarihsel çini motiflerini yeniden üretme, yorumlama ve görselleştirme kapasitelerini değerlendirmektedir. Teknik denemelerin yanı sıra, araştırma özgünlük, müelliflik ve kültürel temellük gibi etik meseleleri de eleştirel bir bakış açısıyla ele almaktadır.
Kavramsal çerçeve, YZ ile üretilen görsellerin geleneksel sanat biçimlerinin simgesel anlamını nasıl dönüştürdüğünü ve bu dönüşümün yeni estetik ve kültürel tartışmalara nasıl zemin hazırladığını tartışmaktadır. Yöntemsel olarak çalışma, çoklu dijital platformlarda betimleyici görsel analiz ile komut tabanlı görsel üretim süreçlerini bir araya getirerek niteliksel ve deneysel bir araştırma yaklaşımı ortaya koymaktadır.
Bulgular, YZ araçlarının yüksek düzeyde görsel akıcılık sunabildiğini, ancak çoğu zaman kültürel derinlikten ve bağlamsal anlayıştan yoksun kaldığını göstermektedir. Bu makale, çağdaş hesaplamalı araçlar ile geleneksel görsel kültür arasında bir köprü kurarak YZ ve sanat ilişkisine dair gelişen literatüre katkı sağlamaktadır. Ayrıca, müzeler, eğitimciler ve kültürel kurumlar için YZ destekli miras yeniden yorumlamasının kamusal etkileşim stratejilerine nasıl entegre edilebileceğine dair uygulanabilir modeller önermektedir
Kültürel miras, insan kimliğinin temel bileşenlerinden biridir; ancak geleneksel koruma yöntemleri, mirasın çevresel tahribat, çatışma ve zaman karşısında korunmasında çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Buna karşılık, dijital teknolojiler—özellikle yapay zekâ (YZ)—mirası korumak, yeniden yorumlamak ve yeni, dinamik yollarla paylaşmak için güçlü araçlar olarak öne çıkmaktadır.
YZ, sanatçılara ve araştırmacılara kültürel nesneleri daha önce mümkün olmayan bir derinlikte keşfetme imkânı sunar. Büyük veri kümelerini analiz edebilir, gizli desenleri ortaya çıkarabilir ve kültürel materyallere kamusal erişimi artırabilir. Korumanın ötesinde, YZ mirası gelişen bir yaratıcı sürece dönüştürerek hem sanatın tanımını hem de deneyim biçimini genişletmektedir.
Bu çalışma, canlı renkleri, karmaşık motifleri ve kültürel sembolizmiyle tanınan İznik çinilerini Türk kültürel mirasının temel örneklerinden biri olarak ele almaktadır. Yapay zekânın bu eserlerin dijital yeniden yapımı ve yeniden yorumu süreçlerine nasıl katkı sağlayabileceğini incelemektedir. YZ ile oluşturulan İznik çini görsellerinin görsel ve kavramsal çıktıları değerlendirilerek, bu teknolojilerin yaratıcı potansiyeli ile karşı karşıya olduğu etik ve teknik zorluklar birlikte ele alınmaktadır.
Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ teknolojilerinin geleneksel Türk sanatını, özellikle 16. yüzyıl İznik çinilerini yeniden yorumlama ve dijital olarak yeniden inşa etme süreçlerine nasıl katkı sunabileceğini araştırmaktır. Araştırma, üretken YZ araçlarının yalnızca renk, form ve desen gibi görsel özellikleri yeniden üretebilme kapasitesini değil, aynı zamanda bu eserlerde yer alan derin sembolik ve kültürel anlamları yansıtıp yansıtamayacağını da incelemektedir
Çalışma, kültürel mirasa yönelik çevresel zararlar, çatışmalar ve geleneksel koruma yöntemlerinin dijital izleyiciye erişimdeki yetersizlikleri gibi artan tehditlerden hareketle şekillenmiştir.
Araştırmanın kapsamı teknik, kuramsal ve etik boyutları içermektedir. Teknik olarak, DALL-E, Firefly ve Prome AI gibi araçların İznik çinilerinin görsel dilini yeniden üretme performansları değerlendirilmiştir. Kuramsal düzlemde, dijital sanat ve kültürel mirasın yeniden yorumlanması süreçleri incelenmiştir. Etik boyutta ise müelliflik, özgünlük ve kültürel temsil sorunları ele alınmıştır. Ayrıca, YZ’nin geleneksel biçimler üzerindeki algıyı nasıl dönüştürdüğü incelenmiş ve müzeler, eğitimciler ve kültürel kurumlar için uygulanabilir öneriler geliştirilmiştir. Böylece çalışma, sanat, teknoloji ve miras kesişimindeki güncel tartışmalara katkı sunmaktadır.
Bu çalışma, Christopher Frayling’in (1993) “tasarım yoluyla araştırma” (research through design) kavramına dayanan uygulamalı bir araştırma çerçevesi benimsemektedir. Bu modelde, görsel çıktılar yalnızca betimleyici değil, aynı zamanda bilgi üretiminin temel yöntemi olarak kabul edilmektedir—yani üretim, deneme ve düşünsel yansıma yoluyla bilgi üretilmektedir.
Çalışma, dijital görsel kültür kuramlarından, özellikle Lev Manovich’in yaklaşımlarından esinlenmiş ve komut mühendisliği yalnızca teknik bir işlem değil, yaratıcı ve yorumlayıcı bir süreç olarak ele alınmıştır. Araştırmacı, kültürel çevirmen ve eleştirel değerlendirici rollerini üstlenmiş, bu da özellikle İznik çinileri gibi kültürel açıdan özgül motiflerle çalışırken kritik bir önem taşımıştır.
Çalışma, tarihsel ve görsel analizle başlayan uygulamalı bir görsel deneme tasarımı kullanmaktadır. Literatür taraması ve görsel belgeler aracılığıyla İznik seramiğine özgü boyut (25,4 x 25,4 cm), simetri, renk paleti (kobalt mavisi, turkuaz, zümrüt yeşili, parlak kırmızı) ve floral-geometrik motifler gibi temel nitelikler tanımlanmıştır. Bu analiz, tarihsel açıdan doğru ve standartlaştırılmış bir komutun oluşturulmasına temel teşkil etmiştir.
Oluşturulan komut, Prome AI, DALL·E 2, DALL·E 3, Adobe Firefly, Adobe Express ve ChatGPT Sora olmak üzere altı önde gelen YZ görüntü üretim aracında test edilmiştir. Üretilen çıktılar şu niteliklere göre niteliksel olarak değerlendirilmiştir:
İznik tarzına estetik sadakat
Motiflerin doğru şekilde yeniden üretimi
Kültürel bütünlük ve simgesel derinlik
Yaratıcı yeniden yorumlama
Sayısal puanlama yerine karşılaştırmalı görsel analiz yöntemi tercih edilerek, her aracın kültürel özgüllük ve görsel gelenekle kurduğu ilişki değerlendirilmiştir.
Araştırma, insan merkezli bir model benimsemiş, araştırmacı üretim sürecine aktif şekilde katılarak komutları şekillendirmiş ve çıktıları tarihsel ve kültürel bütünlük açısından yorumlamıştır. Bu yaklaşım, YZ destekli yorumlamaların insan uzmanlığına ve eleştirel yargıya dayalı kalmasını güvence altına almıştır.
Bu çalışma, 16. yüzyıla ait İznik çini motiflerinin YZ araçlarıyla nasıl yeniden üretildiğini incelemek için uygulamalı bir görsel test yöntemi kullanmıştır. Bulgular, Prome AI, DALL·E ve Adobe Firefly gibi platformların, kültürel açıdan zengin komutlar kullanıldığında görsel açıdan etkileyici sonuçlar üretebildiğini göstermektedir. Bazı araçlar, yüzeysel özellikler olan renk uyumu ve geometrik tekrar gibi unsurları başarıyla yansıtabilse de tarihsel doğruluk, motif kesinliği ve mimari kompozisyon açısından zayıf kalmıştır.
Bu sonuçlar, mevcut YZ teknolojilerinin kültürel miras bağlamlarındaki hem potansiyelini hem de sınırlılıklarını ortaya koymaktadır. Elde edilen çıktılar, özellikle komut oluşturma, estetik değerlendirme ve kültürel uyum açısından insan rehberliğinin önemine dikkat çekmektedir. Uzman bilgiyi ikame etmekten ziyade, YZ’nin eleştirel ve etik bir çerçevede kullanıldığında yaratıcı yeniden yorumlama süreçlerini destekleyen tamamlayıcı bir araç olarak işlev gördüğü görülmektedir.
Bu araştırma aynı zamanda 2025 yılı itibarıyla üretken YZ’nin görsel performansına dair tarihsel bir anlık görüntü sunmakta; dijital beşeri bilimler alanında gelecekteki arşivleme ve karşılaştırmalı çalışmalar için kaynak niteliği taşımaktadır. Tarihsel ve simgesel açıdan zengin biçimlerle çalışan güncel YZ araçlarının kültürel mirasa yaklaşımını uygulamalı olarak inceleyerek, YZ, kültürel miras ve görsel sanatlar kesişimindeki disiplinlerarası tartışmalara katkı sunmaktadır.
Çalışmanın temel katkıları arasında, YZ’nin kültürel miras bağlamındaki görsel performansına dair daha net bir kavrayış, müelliflik ve önyargılar üzerine etik bir değerlendirme ve teknoloji ile beşerî bilimler arasında daha derin bir iş birliği çağrısı yer almaktadır. Araştırma, YZ’nin kültürel temelli tasarım ve miras koruma çalışmalarında bir “ikame” değil, destekleyici bir sistem olarak ele alınmasını önermektedir.
Adobe Express (2025) ‘Adobe Express’, (2025).
https://new.express.adobe.com/id/urn:aaid:sc:AP:6a3629c2-0bca-40c8-8dd1-4b0cbdc20055?category=media&referrer=https%253&tab=all
Adobe Firefly. (2025).
https://firefly.adobe.com/generate/images?ff_channel=adobe_com&ff_campaign=ffly_homepage&ff_source=firefly_seo&id=bdd34933-16e6-408e-88cc-e6eaa5ae2264.
Ajuzieogu, U. (2021). Cultural Heritage Reconstruction and Preservation Through Generative AI.
10.13140/RG.2.2.24236.17281.
Beridse, N. and Kumar, S. (2025). Artificial Intelligence in Cultural Preservation: Reviving Heritage
through Deep Learning and Virtual Reconstruction.
Cunningham, J. (2025). Painting in gray: the legal and ethical ambiguities of ai-generated art. Journal
of Information, Communication and Ethics in Society, 23(3), 384-391. https://doi.org/10.1108/jices-01-2025-0011
Doğan, H. (2025). Türk Tarım Orman Dergisi,
http://www.turktarim.gov.tr/Haber/1211/dunyaya-miras-kalan-turk-seramigi-iznik-cinisi.
Elbeyli, R. (2017, November 3). Muradiye çinileri üzerine. Gidivermek.
https://www.gidivermek.com/muradiye-cinileri/
Featured AI Image Generator: Turn Text to Images | PromeAI. (Accessed 4 June 2025).
Fikriyat. (2018). Adını seramiklerinin renginden alan külliye. Fikriyat.
https://www.fikriyat.com/tarih/turk-tarihi/2018/05/30/adini-seramiklerinin-renginden-alan-kulliye
https://www.promeai.pro/ai-image-generation.
Frayling, C. (1993). Research in Art and Design. Royal College of Art Research Papers, 1(1), 1–5.
Freepik. (2024). Vibrant Turkish floral tile pattern with blue red and yellow flowers – Generative AI |
Premium AI-generated image. https://www.freepik.com/premium-ai-image/vibrant-turkish-floral-tile-pattern-with-blue-red-yellow-flowers-generative-ai_356500314.htm
Gökçe, E. (2018). ‘Iznik Ceramics: History and Present-Day’,
https://www.researchgate.net/publication/324611431_Iznik_Ceramics_History_and_Present-Day.
Gülpınar, Ş. and Burak B. (2024). ‘Sanatın Dijital Çağda Yeniden Tanımlanması: Yapay Zekâ
Perspektifinden Bir İnceleme’. Yıldız Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 8, no. 1, 1–14.
https://dergipark.org.tr/en/pub/ysbed/issue/86317/1455632.
Gjorgjieski, V. (2024). Art redefined: AI’s influence on traditional artistic expression. International
Journal of Arts and Design (IJAD), 1(1), 49–60. https://doi.org/10.69648/swww7235
Gür, M., Çorakbaş, F. K., Atar, İ. S., Çelik, M. G., Maşat, İ., & Şahin, C. (2024). Communicating AI for
architectural and interior design: Reinterpreting traditional Iznik tile compositions through AI
software for contemporary spaces. Buildings, 14(9), 2916.
https://doi.org/10.3390/buildings14092916
Hutson, J., JWeber, J., and Russo, A. (2023). ‘Digital Twins and Cultural Heritage Preservation: A
Case Study of Best Practices and Reproducibility in Chiesa Dei SS Apostoli e Biagio’. Research
Square, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2429775/v1.
Ibrahim, A. (2023). Impact of using artificial intelligence in visual art performance: Artificial intelligence
on the design industry. Research Journal in Advanced Humanities, 4(1).
https://doi.org/10.58256/rjah.v4i1.1214
İnanç, V. (2025). ‘Generative AI Nedir?’ MediaClick
https://www.mediaclick.com.tr/blog/generative-ai-nedir.
Jerrin, N. B. and Bhuvaneswari, G. (2024). Comprehending ai's role in literature and arts from a
transhumanist perspective. International Research Journal of Multidisciplinary Scope, 05(02),
846-859. https://doi.org/10.47857/irjms.2024.v05i02.0670
Kurt Kırtay, K. (2023). Türk Kültüründe Hayat Ağacı, Bir Motif Olarak Çini ve Seramiklerde Kullanımı.
Uluslararası İnsan ve Sanat Araştırmaları Dergisi, 8(2), 129-143.
Kutsal, I. M. and Köksal, M., F. (2021). From the Sultan’s Album: The Past and Present of Topkapı Palace.
SENUR Elektrik Motorları San. ve Tic. A.Ş.
Leong, W. Y. (2025). AI-generated artwork as modern interpretation of historical paintings.
International Journal of Social Sciences and Artistic Innovations, 5, 15–29.
https://doi.org/10.35745/ijssai2025v05.01.0002
Li, J., Zhong, J., Liu, S. and Fan, X. (2024). Opportunities and Challenges in AI Painting: The Game
between Artificial Intelligence and Humanity. Journal of Big Data and Computing (ISSN: 2959-
0590), 2(1), 45.
Lovato, J., Zimmerman, J., Smith, I., Dodds, P. and Karson, J. (2024). Foregrounding artist opinions: A
survey study on transparency, ownership, and fairness in AI generative art. Proceedings of the
AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES), 7, 905–916. https://doi.org/10.1609/aies.v7i1.31691
Manovich, L. (2013). Software Takes Command. New York: Bloomsbury Academic.
Matsumura, N., Tokura, H., Kuroda, Y., Ito, Y. and Nakano, K. (2019). Tile art image generation using
parallel greedy algorithm on the gpu and its approximation with machine learning.
Concurrency and Computation Practice and Experience, 33(12).
https://doi.org/10.1002/cpe.5623
Neural Frames (2025). AI Style Transfer. (Accessed 4 June 2025).
https://www.neuralframes.com/tools/ai-style-transfer.
Open-Aı. ‘Dall·E 2’, (2022). https://openai.com/index/dall-e-2/.
Özkuyumcu, S. A. and Kalaycı Önaç, A. (2025). Performance Analysıs Of Artıfıcıal Intellıgence Tools In
Digitizatıon Of Lost Cultural Herıtage: Saray-I Amıre. Turkish Journal of Forest Science, 9(1), 12-
24. https://doi.org/10.32328/turkjforsci.1676049
Qureshi, M. K., Sharma, S., & Mishra, R. (2025). Blending ai and deep learning for visual arts
development to explore a new aesthetic dimension. International Journal of Research and
Review in Applied Science, Humanities, and Technology, 100-107.
https://doi.org/10.71143/z8kef368
Rozental, S., Dartel, M. and Rooij, A. (2024). How artists use AI as a responsive material for art creation.
PsyArXiv Preprints. https://doi.org/10.31234/osf.io/gjdnw
Sora. ‘Sora’. https://sora.com/library. (Accessed 4 June 2025).
Tang, J. and Liu, X. (2025). ‘no to ai generated images’: fan art creators contesting ai integration on
social media platforms. Media International Australia.
https://doi.org/10.1177/1329878x251347005
Tiribelli, S., Pansoni, S., Frontoni, E., and Giovanola., B. (2024). Ethics of Artificial Intelligence for
Cultural Heritage: Opportunities and Challenges. IEEE Transactions on Technology and Society
5, 293–305. https://doi.org/10.1109/TTS.2024.3432407.
Türel Art. (2021). İznik Çinisi’nin Büyüleyici Dünyası, https://www.turelart.com/iznik-cinisi/.
UNESCO World Heritage Centre. (2014). İznik - UNESCO World Heritage Centre.
https://whc.unesco.org/en/tentativelists/5900/
Urquiza, D. C. and Monroy-Mondragón, C. (2024). Artificial Intelligence in Artistic Creation:
Revolutionizing Digital Drawing. Revista Teoría Educativa, 19(8), 1-8.
https://doi.org/10.35429/JET.2024.8.19.6.1.8
Vivaldi, W. and Sutedja, I. (2024). Using deep learning and cbir to address copyright concerns of ai-
generated art: a systematic literature review. Devotion: Journal of Research and Community
Service, 5(10), 1320-1330. https://doi.org/10.59188/devotion.v5i10.18642
Xiong, G. and Wu, D. (2023). The development trend of digital art in the age of artificial intelligence.
Journal of Artificial Intelligence Practice, 6(7). https://doi.org/10.23977/jaip.2023.060702
Wood, J. (2022). The AI Art Revolution: What is the Future of Artists? Medium.
https://medium.com/geekculture/the-ai-art-revolution-161631d6d85f
