OpenAI yaklaşık 400 matematik sonucunu tek seferde yayınladı, matematikçiler şaşkın

Bir matematikçinin kariyeri boyunca yayınladığı makale sayısı çoğu zaman birkaç düzineyi geçmez. OpenAI ise bu hafta matematik dünyasının önüne neredeyse 400 yeni sonucu tek seferde bıraktı. Akademide tepkiler şaşkınlıkla heyecan arasında gidip geliyor, ama herkesin üzerinde birleştiği bir nokta var: bu yığını anlamak yıllar alacak.

Ne yayınlandı

OpenAI'ın yapay zekâ modelleriyle elde edilen sonuçlar, 700'den fazla makaleye yayılmış halde GitHub'a yüklendi. Konular geniş bir alana dağılıyor: kombinatorik, geometrinin çeşitli dalları, sayılar teorisi, teorik bilgisayar bilimi, cebir, topoloji, olasılık, istatistiksel mekanik ve matematiksel fizik.

Arşiv o kadar büyük ki OpenAI, GitHub deposunda nasıl gezinileceğini anlatan ayrı bir rehber yayınlama gereği duydu. Sadece içindekiler ve özetler onlarca sayfa tutuyor; bir uzmanın yalnızca neyin nerede olduğunu anlaması bile saatler alıyor.

Asıl sorun: doğrulama

Matematikte bir sonucun değeri, ispatının doğru olmasına bağlı. Burada iki farklı durum var.

Makalelerin bir kısmında Lean adlı ispat doğrulama dilinde yazılmış versiyonlar bulunuyor. Lean, bir ispatı bilgisayara adım adım kontrol ettirmeyi sağlıyor; böylece argümanı tamamen anlamasan bile mantıksal olarak hatasız olduğundan emin olabiliyorsun. OpenAI'ın daha önceki matematik iddialarının değerlendirilmesinde de bu yöntem önemli rol oynamıştı.

Ancak OpenAI'ın kendi açıklamasına göre 719 makaledeki sonuçlardan yalnızca 300'ü, yani yaklaşık yüzde 42'si bu şekilde doğrulanmış durumda. Şirket, sonuçların "farklı doğrulama aşamalarında" olduğunu ve yeni doğrulamalar geldikçe depoyu güncelleyeceğini söylüyor.

Geri kalan kısım için matematikçilerin klasik yöntemle, yani okuyarak ve kontrol ederek ilerlemesi gerekiyor. Üstelik Lean ile doğrulanmış sonuçlar bile otomatik olarak güvenilir sayılmıyor: birinin oturup bilgisayarın kontrol ettiği ifadenin gerçekten makalede iddia edilen şey olup olmadığına bakması gerekiyor. Bazı araştırmacılar bu eşleşmenin her zaman düzgün olmadığını fark ettiklerini söylüyor.

"Çöp" endişesi

Bir uzmanın önünde şimdi zor bir seçim var. Kendi alanındaki onlarca yeni teoremden hangisinin gerçekten önemli olduğunu bulmak için ya doğruluğu belli olmayan metinleri tek tek okuyacak, ya meslektaşlarının okumasını bekleyecek, ya da biri bunları bilgisayarla doğrulayana kadar sabredecek. Üç yol da zaman demek.

Akademide bu endişenin bir geçmişi var. Son yıllarda yapay zekâ araçlarıyla üretilmiş, okunması zor, konuyu yüzeysel ele alan ve başkalarının emeğine düzgün atıf yapmayan makalelerde gözle görülür bir artış yaşandı. İngilizcede bu tür içeriğe "slop", yani özensiz yığın deniyor. OpenAI'ın daha önceki matematik yazıları da tam olarak atıf eksikliği yüzünden eleştirilmişti; bu yüzden pek çok araştırmacı yeni yayına temkinli yaklaşıyor.

Neden önemli

Durumu şöyle düşünebilirsin: yapay zekâ bugün tamamen ortadan kalksa bile, matematikçilerin önünde bu arşivi sindirmek için yıllarca sürecek bir iş olurdu.

Bu haber yapay zekânın bilimdeki rolüne dair önemli bir soruyu öne çıkarıyor. Yapay zekâ artık insanın yetişemeyeceği hızda sonuç üretebiliyor. Ama bilimde sonuç üretmek işin yarısı; diğer yarısı o sonucun doğru, yeni ve önemli olduğunu göstermek. Şimdilik o yarı hâlâ insanların omzunda ve bu yük hızla büyüyor.

Gündelik kullanıcı için de aynı ders geçerli. Yapay zekânın ürettiği her şey, ne kadar etkileyici görünürse görünsün, kontrol edilmeyi bekleyen bir taslak. Bunun pratikte nasıl yapılacağını yapay zekâ neden uyduruyor yazımızda anlattık.

Sık sorulanlar

Lean nedir?

Lean, matematiksel ispatların bilgisayar tarafından adım adım kontrol edilmesini sağlayan bir programlama dili ve ispat asistanı. Bir ispat Lean'de doğrulanmışsa, mantıksal olarak hatasız olduğu kabul edilir. Zor kısım, ispatın gerçekten iddia edilen şeyi kanıtladığını kontrol etmek.

Bu sonuçların hepsi doğru mu?

Henüz bilinmiyor. OpenAI'ın kendisi de sonuçların farklı doğrulama aşamalarında olduğunu söylüyor. Bilgisayarla doğrulanmış kısım bile tam olarak iddia edilen şeyle örtüşmeyebiliyor; matematikçilerin tek tek incelemesi gerekiyor.

Yapay zekâ matematikçilerin yerini alacak mı?

Bu sorunun net bir cevabı yok. Şu an görünen tablo, yapay zekânın çok sayıda sonuç üretebildiği ama bu sonuçları anlamlandırma, doğrulama ve önemlisini önemsizinden ayırma işinin hâlâ insanlara düştüğü.

E-bülten

Haftada bir e-posta. Sadece işe yarayanlar.

Haftanın en iyi yapay zekâ araçları ve yeni rehberler. Reklam yok, istediğin an çık.

Abone olAbone olarak gizlilik politikasını kabul etmiş olursun.

Sıradaki yazı Token nedir? Yapay zekâ kotan neden bu kadar çabuk bitiyor