Yapay zekâ teknolojilerinin süratle gelişmesi, bugüne kadar aşılamayan kimi eşiklerin de aşılmasına yardımcı olacak üzere görünüyor. Son periyotta matematik alanında yaşananlar bunun en net örneklerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Bugüne kadar beşerler tarafından çözülemeyen matematik sorunları, artık yapay zekâlar sayesinde tahlile kavuşuyor. Bunun son örneğini de bu hafta gördük. Google’ın özel olarak geliştirdiği yapay zekâ, yıllardır çözülemeyen 13 matematik sorununu çözdü.

Google DeepMind tarafından geliştirilen Aletheia isimli bu yapay zekâ, Gemini Deep Think altyapısı üzerine inşa edildi ve araştırma seviyesindeki matematik sorunlarına odaklanmak üzere tasarlandı. DeepMind’ın 11 Şubat’ta yayımladığı teknik makalelere nazaran Aletheia, 20. yüzyılın en üretken matematikçilerinden Paul Erdős’ün ortaya attığı ve Thomas Bloom’un veritabanında “çözülmemiş” olarak işaretlenen 700 sorunu sistematik biçimde taradı. Bu süreç sonunda 13 sorunun çözüldüğü, bunlardan dördünün ise araştırmacılara nazaran nitekim özgün ve otonom keşif niteliği taşıdığı belirtiliyor.

Google DeepMind, Aletheia’yı Akademik Hakemlik Sürecini Taklit Edecek Biçimde Geliştirdi

Aletheia’yı evvelki matematik odaklı yapay zekâ çalışmalarından ayıran nokta, kullandığı “üret-doğrula-gözden geçir” çerçevesi. Bu yaklaşım, akademik hakemlik sürecini taklit edecek formda tasarlanmış. Sistem, evvel aday bir tahlil üretiyor; akabinde doğal lisan temelli bir doğrulayıcı modül bu tahlildeki mantık kusurlarını tarıyor; şayet sorun çözülemezse bunu açıkça raporlayabiliyor. Yani sırf sonuç üretmekle kalmıyor, başarısızlığı da tanıyabiliyor.

Aletheia sırf kendi süreçlerini değil, insanların çalışmalarını da inceleyip değerlendirebiliyor. Google, Rutgers Üniversitesi’nden matematikçi Lisa Carbone’un Deep Think modunu teknik bir makaleyi incelemek için kullandığını ve sistemin insan hakemlerin gözünden kaçan mantıksal bir yanılgıyı tespit ettiğini söylüyor. Bu tıp örnekler, yapay zekânın en azından yardımcı hakem ya da araştırma asistanı rolünde konumlanabileceğini düşündürüyor.

Aletheia, Denetimli Gitmesine Karşın Yanlış Sonuçlara Ulaşabiliyor

Bu “üret-doğrula-gözden geçir” yaklaşımı Aletheia’nın karmaşık sorunları kendi başına ele almasına imkan sağlıyor sağlamasına lakin bu durum Aletheia’nın kusur yapmadığı manasına gelmiyor. Tersine insan uzmanlar tarafından yapılan taramalar, Aletheia’nın yanlışsız tahlil olarak sunduğu tahlillerden sadece yüzde 6,5’inin “anlamlı biçimde doğru” olduğunu gösteriyor. Geri kalan cevapların bir kısmı temel mantık kusurları içerirken, bir kısmı da teknik olarak dengeli olsa bile sorunun Erdős’ün kastettiği versiyonunu yanlış yorumluyor.

Araştırmacılar, sistemin “soruyu en kolay cevaplayabileceği biçimde yine yorumlama eğilimi” gösterdiğini ve insanlara kıyasla hâlâ yüksek kusur oranına sahip olduğunu açıkça kabul ediyor. Ayrıyeten “bilinçdışı intihal” riski de gündeme getirilmiş durumda; modelin eğitim bilgilerinden öğrendiği bilgileri kaynak göstermeden yine üretme ihtimali, bilhassa matematik üzere özgünlük ve atıf hassasiyeti yüksek bir alanda kıymetli bir soru işareti yaratıyor.

Ancak bu yanlış sonuçlara karşın, Aletheia’nın bugüne kadar çözülememiş 13 sorunu çözmüş olması, yapay zekânın artık kendisini eğiten insanlardan öteye geçme yolunda olduğunun bir göstergesi olarak kabul ediliyor.