OpenAI, henüz kamuya açmadığı bir yapay zeka modelinin ürettiği yüzlerce matematik sonucunu 6 Ekim akşamı (ABD Doğu saatiyle 18.00, Türkiye saatiyle 7 Ekim 01.00) bir GitHub deposunda yayımladı. Paylaşılan pakette 722 makale bulunuyor; birbirine bağlı çalışmalar 372 “sonuç ailesi” altında toplanmış. Şirkete göre bu sonuçların her biri matematikte ya da kuramsal bilgisayar biliminde uzun süredir açık duran önemli bir soruyu çözüyor veya o soruda kayda değer ilerleme sağlıyor.
Scientific American ve The Verge’ün aktardığına göre bu yayın, OpenAI’ın yaklaşık bir ay önce Navier-Stokes problemine ilişkin duyurduğu ve matematik camiasında büyük tartışma yaratan sonucun ardından geldi. Şirket Eylül ayında modelinin “matematiğin çoğu alanında 100’den fazla köklü açık problemi çözdüğünü” söylemiş, ancak hangi problemler olduğunu ve ne zaman yayımlanacağını açıklamamıştı.
Pakette neler var?
Öne çıkan iddialar arasında dört boyutlu Kakeya sanısının çözümü, dünyanın en çok kullanılan bazı bilgisayar algoritmalarında iyileştirmeler ve matematiğin en ünlü açık problemlerinden Riemann hipotezi yönünde ilerleme yer alıyor. Sonuçların önemli bir bölümü, bir ispatın mantıksal adımlarını makine üzerinde denetleyen Lean adlı programlama dilinde doğrulanmış durumda. Bu, söz konusu ispatların büyük olasılıkla doğru olduğu anlamına geliyor; ancak ispatların gerçekten yeni fikirler mi içerdiği, yoksa bilinen tekniklerin bir araya getirilmesinden mi oluştuğu sorusu açık.
Yayımlanan malzemede modelin akıl yürütmesine dair bazı özetler, kullanılan hesaplama gücüne ilişkin tahminler ve kaç problemin denendiğine dair istatistikler de var. OpenAI, “ortalama bir sonucun” ChatGPT Pro’da yaklaşık üç saatlik düşünme süresine denk bir hesaplamayla elde edildiğini öne sürüyor.
- 722 makale, 372 sonuç ailesi: Birbiriyle ilişkili çalışmalar aynı aile altında gruplandı.
- Tek ajan iddiası: Şirket sözcüsüne göre sonuçların neredeyse tamamı, tek bir yapay zeka ajanına verilen tek bir komutla üretildi; sözcü bazı sonuçların birden fazla deneme gerektirmiş olabileceğini de ekledi.
- Model kapalı: Sonuçları üreten model kamuya açık değil; OpenAI modeli “olabildiğince hızlı ve sorumlu biçimde” yayımlamaya çalıştığını söylüyor.
Tek ajan iddiası neden önemli?
Navier-Stokes sonucunun, yaklaşık 10 bin ajandan oluşan ve milyonlarca dolarlık hesaplama gücü harcayan bir “ajan sürüsüyle” elde edildiği bildirilmişti. Yeni sonuçların gerçekten tek bir ajan ve tek bir komutla üretildiği doğrulanırsa, bu düzeyde matematiksel gücün çok daha düşük maliyetle geniş kitlelere ulaşabileceği anlamına gelebilir. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) matematikçi Andrew Sutherland ise model yayımlanıp sonuçlar başkaları tarafından tekrarlanana kadar bu iddianın doğrulanmamış kabul edilmesi gerektiğini söylüyor ve şirketten “makbuz” göstermesini istiyor.
Matematikçilerin şeffaflık talebi
Tartışmanın merkezinde yayın yöntemi var. OpenAI, 21 Eylül’de yapay zekanın ürettiği sonuçların sorumlu biçimde yayımlanmasına dair öneriler geliştirmek üzere bağımsız bir matematikçi danışma grubu (AGMAI) kurduğunu duyurmuştu. Grubun Eylül sonunda yayımlanan ilk önerileri; sonuçların mümkün olduğunda yerleşik akademik kanallardan yayımlanmasını, kullanılan modelin adı, komutlar ve hesaplama maliyetinin açıklanmasını ve matematik sonuçlarının modelleri tanıtmak için bir pazarlama aracına dönüştürülmemesini istiyor.
OpenAI ise bu kez yalnızca problem başına ortalama hesaplama süresini ve bazı istatistikleri paylaştı, komutları açıklamadı. Şirket sözcüsü yönergeleri ciddiye aldıklarını ama bu önerilerle bağlı olmadıklarını belirtti; yeni sonuçların bir kısmının şirketin kendi matematikçileri tarafından da henüz tam olarak anlaşılmadığını kabul etti.
Camiadaki görüşler bölünmüş durumda. Toronto Üniversitesi’nden Daniel Litt, sonuçların gizli tutulması için bir neden görmediğini ve bunun matematik için iyi bir gelişme olacağını düşünüyor. Ünlü matematikçi Terence Tao ise yapay zeka laboratuvarlarının sonuç yayımlama hızını daha önce sert biçimde eleştirmişti. Uzmanlar, yüzlerce makalenin incelenip değerinin anlaşılmasının aylar alacağını vurguluyor. Bu süreçte en kritik soru, insan matematikçilerin emeğinin nasıl tanınacağı ve kapalı bir modelin ürettiği bilginin bilim dünyasında nasıl denetleneceği olacak.
Kaynak: Scientific American, The Verge
