OpenAI, 26 Ekim’de yayımladığı bir açıklamayla iç modellerinin matematik, bilgisayar bilimi ve fizikte üç yeni sonuç ürettiğini duyurdu. Konular; harmonik analiz, karmaşıklık kuramı ve kuantum alan kuramı. İddialar son derece büyük: Bunlardan biri, bilgisayar biliminde onlarca yıldır doğru kabul edilen ve yüzlerce makaleye temel olan bir varsayımın yanlış olduğunu söylüyor.
Ancak duyurunun en öğretici tarafı, sonuçların kendisi kadar nasıl paylaşıldığı. OpenAI bu el yazmalarını henüz “bilimsel bilgi” olarak değil, “ham araştırma verisi” olarak tanımlıyor ve doğrulamayı bağımsız akademisyenlere bırakıyor.
Matematik: Dalgaların odaklanmasına dair varsayım
İlk sonuç, Christopher Sogge’nin 1991’de ortaya attığı yerel düzleştirme (local smoothing) varsayımıyla ilgili. Kabaca, dalgaların en uç düzeyde odaklanmasının kısa ömürlü olduğunu söyleyen bu varsayım daha önce iki uzaysal boyutta kanıtlanmıştı. OpenAI’ye göre modelleri varsayımı tüm boyutlarda kanıtladı; bu da matematikte ünlü Kakeya varsayımını ve Stein’ın kısıtlama varsayımını tüm boyutlarda çözmek anlamına geliyor. Şirket, yapay zekâ çıktısını 18 Ekim’de aldığını, ertesi gün Lean adlı kanıt doğrulama dilinde biçimselleştirdiğini belirtiyor.
Al Jazeera’ye konuşan Rochester Üniversitesi’nden matematikçi Alex Iosevich, varsayımı ortaya atan Sogge’nin kendi doktora danışmanı olduğunu hatırlatarak haberin önce bir şok yarattığını söyledi. Iosevich, kuramsal matematiğin yapay zekâ nedeniyle köklü biçimde değişeceğini düşündüğünü ve pek çok matematikçinin bu nedenle bir miktar hüzün hissettiğini de ekledi.
Bilgisayar bilimi: Üstel Zaman Hipotezi
İkinci ve belki en çarpıcı iddia, Üstel Zaman Hipotezi (ETH) üzerine. Bu hipotez, mantıksal formüllerin sağlanabilirliği gibi zor problemlerin ne kadar hızlı çözülebileceğine dair bir varsayım ve P–NP sorusuyla yakından ilişkili. Çizge kuramından hesaplamalı biyolojiye, veri tabanlarından hesaplamalı geometriye kadar pek çok alanda “bu problem bundan daha hızlı çözülemez” sonuçlarının dayanağı olarak kullanılıyor.
OpenAI’ye göre sistemi 16 Ekim’de hipotezi çürüten doğal dilde bir kanıt buldu; sonuç 17 Ekim’de Lean ile doğrulandı. Şirket bu bulgunun, birçok hesaplama görevinin ne kadar hızlanabileceği sorusunu yeniden açtığını, ancak pratik algoritmalara dönüşmesinin ciddi ek araştırma gerektireceğini vurguluyor.
Kanıtı inceleyecek grup, hipotezi ilk kez ortaya atan isimlerden Russell Impagliazzo ve Ramamohan Paturi (UC San Diego) ile MIT’den Ryan Williams tarafından yönetilecek. Grubun talebiyle tüm ham veriler kamuya açıldı ve OpenAI, sonucun etkilerini tartışmak için bir konferansı finanse etmeyi kabul etti.
Fizik: Kuantum renk dinamiğinin varlığı
Üçüncü sonuç, kuarklar ve gluonlar arasındaki güçlü etkileşimi açıklayan kuantum renk dinamiğinin (QCD) ve Standart Model’in birleşik bir tamamlanmasının matematiksel olarak titiz bir varlık kanıtı. Bu çalışma, Clay Matematik Enstitüsü’nün Milenyum Problemleri arasındaki Yang–Mills sorusunun bir parçasıyla da ilgili. Sonucu, 2004 Nobel Fizik Ödülü sahibi David Gross liderliğindeki bir grup inceleyecek. Bu grup, yapay zekâ çıktılarını şimdilik yayımlamamaya ve önce kendi değerlendirmesini yazmaya karar verdi.
Bilim insanlarına destek sözü
OpenAI, bu iş birliklerinin, kısa süre önce duyurduğu Simons Vakfı’na yönelik 5 milyon dolarlık katkıyı tamamlayıcı nitelikte olduğunu belirtiyor. Vakıf tarafından yönetilecek bu fon; yapay zekânın ürettiği sonuçları anlamak ve üzerine inşa etmek isteyen araştırmacılar için atölyeler, konferanslar ve özel programları destekleyecek. Şirket, araştırmacıların sonuçları bağımsız olarak incelemesi için finansman sağlamaya kararlı olduğunu söylüyor ve sonuçların nasıl paylaşılması gerektiği konusunda geri bildirim istiyor.
Neden temkinli olmak gerekiyor?
OpenAI’nin kendisi de yaklaşımın bedelleri olduğunu kabul ediyor: İlk “çoban” grupları seçmek, kimin sonuçlara önce erişeceğini belirliyor ve bilgi asimetrisi yaratıyor. Şirket, akademik itibar talep etmediğini, katılımcıların gizlilik sözleşmesi imzalamayacağını ve gönüllü ve ücretsiz çalışacağını açıkladı.
Al Jazeera’nin hatırlattığı gibi bu, yapay zekâ şirketlerinin son dönemde duyurduğu bilimsel atılım iddialarının sonuncusu. Geçen ay Anthropic’in CRISPR’a benzeyen yeni bir enzim keşfi duyurusu, bilim insanlarından karışık tepkiler almış; bazı araştırmacılar önemin abartıldığını savunmuştu. Lean ile biçimsel doğrulama güçlü bir güvence sağlasa da bir kanıtın neyi gerçekten kanıtladığını, tanımların doğru kurulup kurulmadığını ve sonucun alana etkisini insan uzmanların değerlendirmesi gerekiyor.
Yapay zekâ okuryazarlığı açısından: Neyi sorgulamalıyız?
- “Yapay zekâ çözdü” başlıklarında iddia kimden geliyor, bağımsız uzmanlar ne diyor?
- Bir sonucun bilgisayarla doğrulanması ile bilim topluluğunca anlaşılıp kabul edilmesi arasındaki fark ne?
- Keşfin kime ait olduğu, kimin önce erişeceği ve kimin itibar kazanacağı nasıl belirlenmeli?
- Öğrenciler ve araştırmacılar, yapay zekânın ürettiği kanıtları ezberlemek yerine nasıl anlayabilir?
Önümüzdeki haftalarda bağımsız grupların değerlendirmeleri, bu iddiaların bilim tarihine mi yoksa abartılı duyurular listesine mi gireceğini gösterecek. O zamana kadar en sağlıklı tutum, merakla ama doğrulama bekleyerek izlemek.
Kaynak: OpenAI, Al Jazeera
