Bir hafta matematikçileri şaşkına çevirdi. Yapay zekânın alanı ilerlettiği bir dizi vakadan hemen sonra, OpenAI büyük bir zafer iddia etti: en yeni yapay zekâ modeli, insanları onlarca yıldır uğraştıran ve 1 milyon dolar ödüllü bir Binyıl Ödülü Problemini çözmüştü.
Başarı, matematik problemlerinin genellikle çözülme şekline hiç benzemiyordu. Değeri neredeyse bir trilyon dolar olan özel bir şirket, problem üzerine 10.000 ajan—kendi başlarına görev yapan yapay zekâ sistemleri—salıvermişti. Maliyetin 15 milyon dolar olduğu tahmin ediliyordu.
İnsanüstü matematik yapabilen yapay zekâya giden yol uzun zamandır açıktı, ancak bu kadar önemli bir problemi bu kadar hızlı çözmek alanda şok dalgaları yarattı. Matematikçiler, devam eden çalışmalar başkaları tarafından kapılıp sahiplenilirse kendilerine ne kalacağını ve en zorlu ödevler bile bir düğmeye basılarak çözülebildiğinde gelecek nesli nasıl eğitmeleri gerektiğini soruyor.
"Kendimi biraz şok olmuş gibi hissediyorum," dedi St Andrews Üniversitesi'nde saf matematik bölüm başkanı Prof. Colva Roney-Dougal. Yakın zamanda verdiği bir halk konferansında, yapay zekânın yakında kayda değer bir şey yapmasının olası olmadığına inandığını söylemişti. "Üç ay sonra, tamamen yanılmışım," diyor. "Hepimiz ne olacağını görmeyi bekliyoruz. Çok hızlı geliyor."
Manchester Üniversitesi'nde matematikçi olan Prof. David Silvester, değişim hızı göz önüne alındığında alanın "çok istikrarsız" hissettirdiğini söyledi. "Yeterli kaynakla tüm açık matematik problemleri düşebilir," dedi. "Bu geri döndürülemez. Bu değişmeyecek."
Warwick Üniversitesi'nde matematikçi olan Prof. James Robinson, zor problemlerin matematiğin yakıtı olduğunu ve nesiller boyunca yaratıcı yaklaşımları yönlendirdiğini söyledi. "Bu büyük teknoloji şirketlerinin, sırf en yeni modellerinin ne kadar harika olduğuyla gösteriş yapabilmek için bu yakıtı tüketmesini görmek sinir bozucu," dedi. "Bu, milyarlarca dolar ve iklim değişikliğinin muhtemelen karşılaştığımız en büyük zorluk olduğu bir çağda önemli çevresel zarar potansiyeliyle desteklenen, olgunlaşmamış oyun alanı gösterişinin büyük ölçekli hali gibi görünüyor."
Silvester'ın matematiğe girmesinin bir nedeni bir problemi kırmanın heyecanıydı. Birçok matematikçi için, bir problemin etrafında dönerek geçirilen haftalar, aylar ve yıllar, onu parçalara ayırmak, bir yaklaşımdan sonra diğerini denemek ve asla pes etmemek çekici olan şeydir. "Bu olmadan, konu bana tamamen farklı görünüyor," dedi Silvester.
Matematikçiler zaten birbirlerinin ispatlarını doğrulamak için hatırı sayılır zaman harcıyorlar. 1993'te Andrew Wiles'ın Fermat'nın Son Teoremi üzerindeki çalışmasında bir boşluk bulan ve kusuru düzeltmek için bir yıl daha çaba harcanmasına yol açan da bu tür bir incelemeydi. Silvester, matematikçilerin kendilerini yapay zekâ tarafından aceleyle yazılmış giderek daha fazla ispatı dikkatle incelemek zorunda bulabileceklerinden şüpheleniyor. "Daha çok muhasebeci olmak gibi, denetliyorsunuz, kontrol ediyorsunuz," dedi.
Alanın tamamında zincirleme etkiler var. Matematikçiler yayımlanmış makalelerine göre işe alınırlar, ancak aylardır üzerinde çalıştıkları problemler artık yapay zekâ tarafından günler içinde çözülebilir. "Gerçekten 'Önümüzdeki ay bir şey hakkında düşünmek için harcayabilirim ve başka biri bir düğmeye basarak bunu yapıyor' hissi var," diyor Roney-Dougal. "Bu korkunç ve sanırım birkaç yıl boyunca korkunç olacak."
Lisans öğrencilerine ders vermek için de bir baş ağrısı. Üniversiteler rutin olarak öğrencilere evde çalışmaları için problemler ve kısa sınavlar verir. Bu tür ders ödevleri artık öldü. "Bunu yapmanın anlamı yok çünkü özgünlüğünü garanti edemeyiz," diyor Silvester. Öğretim görevlileri artık öğrencilere bazı problemler için yapay zekâ kullanmamalarını söylemek zorunda, aynı zamanda diğerleri için kullanabileceklerinden emin olmak zorundalar: sonuçta, yapay zekâ destekli matematik gelecektir.
Tüm bu altüst oluşa rağmen, Oxford Üniversitesi'nde matematik felsefesi üzerine çalışan Prof. Alexander Paseau, matematiğin çekiciliğinin çoğunu kaybetmeyeceğine inanıyor. "Zorluk devam ediyor, yapay zekâ sonunda araştırmada insanlardan daha iyi hale gelse bile," dedi. "Yine de matematiği kendiniz anlamak isteyeceksiniz. Ve yine de ondan keyif alacağız ve güzelliğini takdir edeceğiz: bir matematiksel ispatın saf keyfi ve güzelliği her zaman orada olacak. Yapay zekâ bunların hiçbirini elinden almayacak."
Yapay zekânın matematiğinin çoğu problemleri sıfırdan çözmez, insan çalışması üzerine inşa eder, diye ekledi. Örneğin OpenAI'nin atılımı, büyük ölçüde Madrid merkezli matematikçiler Diego Córdoba ve Luis Martinez-Zoroa'nın çalışmalarına dayanıyordu.
OpenAI'nin çalışması, sıvıların ve hatta havanın nasıl davrandığını tahmin eden denklemleri içeren Navier-Stokes probleminin bir çözümünü tanımlıyordu. Bu, Clay Matematik Enstitüsü tarafından 2000 yılında yayımlanan yedi Binyıl Ödülü Probleminden biridir. Şirketin Salı günkü duyurusu toplulukta daha fazla endişeye yol açtı. OpenAI, iki Binyıl Probleminin matematikçiler tarafından çözüldüğüne dair söylentileri duyduktan sonra en yeni modelini çalıştırdı. New York Üniversitesi'nden Profesör Tristan Buckmaster ve Anthropic'ten Levent Alpöge, Navier-Stokes üzerine ilgili çalışmalar yapıyorlardı ve süreçte OpenAI'nin ürünlerini kullanmışlardı. OpenAI'nin modelinin devam eden çalışmalarından öğrendiğinden şüphelendiler. Bir soruşturmadan sonra OpenAI bunun böyle olmadığını reddetti.
Ancak bazı matematikçiler hâlâ temkinli. "Matematikte şu anki büyük hikâye, kimsenin hiçbir şey paylaşmak istememesi," dedi Buckmaster Guardian'a. "Matematik bugün sadece birkaç gün öncesinden farklı. Bunun hakkında ne yapacağımıza karar vermeliyiz."
Sıkça Sorulan Sorular
SSS Olgunlaşmamış Oyun Alanı Gösterişi Matematikçiler OpenAI'nin Son Fethinden Tedirgin
Başlangıç Soruları
Burada olgunlaşmamış oyun alanı gösterişi ne anlama geliyor
Bu, yapay zekâ şirketleri zor problemleri çözdükleriyle, çocukların babam senin babanı döver demesine benzeyen bir şekilde övündüklerinde eleştirmenlerin kullandığı bir ifadedir gerçek anlayışı ilerletmekten çok dikkat kazanmakla ilgili
OpenAI aslında ne yaptı
OpenAI, yapay zekâ modellerinden birinin matematikte uzun süredir açık olan bir problemi çözmeye yardımcı olduğunu veya katkıda bulunduğunu duyurdu Matematikçiler ilgi ve rahatsızlık karışımıyla karşılık verdi
Matematikçiler neden üzgün
Yapay zekâ matematiğe yardımcı olduğu için değil sonucun duyurulma şekli yüzünden Birçoğu çerçevelemenin yapay zekânın rolünü abarttığını, insan katkılarını atladığını ve ciddi araştırmayı bir tanıtım gösterisine dönüştürdüğünü düşünüyor
Yapay zekâ gerçekten bir matematik problemini tek başına çözdü mü
Genellikle hayır Bunun gibi çoğu durumda yapay zekâ aday fikirler veya kısmi ispatlar üretti ve insan matematikçiler çalışmayı doğruladı, rafine etti ve tamamladı
Bu sadece abartı mı yoksa gerçek bir şey mi oluyor
Her ikisi de Yapay zekâ gerçekten matematiksel keşfe yardımcı olabilir ancak duyurular genellikle ne olduğunu olduğundan fazla gösteriyor
Orta Düzey Sorular
Bir ispat ile aday ispat arasındaki fark nedir
Bir ispat, diğer matematikçilerin doğrulayabileceği eksiksiz, mantıksal olarak kusursuz bir argümandır Aday ispat, hâlâ kontrol edilmesi gereken önerilen bir argümandır boşlukları, hataları veya gizli varsayımları olabilir
Matematikte doğrulama neden bu kadar önemli
Matematik kesinlik üzerine inşa edilmiştir Bir sonuç, uzmanlar her adımı kontrol edene kadar kabul edilmez İspat gibi görünen yapay zekâ çıktısı, ispat ile aynı şey değildir
Bu örüntünün somut bir örneği nedir
DeepMind'ın AlphaGeometry'si ve sonraki sistemler geometri problemlerini ele aldığında, sonuçlar gerçekti ama dardı sistemler belirli problem türleri üzerinde eğitilmişti Medya haberleri genellikle bu ayrımı bulanıklaştırdı
Şirketler yapay zekâ matematik sonuçlarını neden bu kadar dramatik çerçeveliyor
Çünkü yapay zekâ çözülmemiş bir matematik problemini çözdü güçlü bir manşettir Yatırımcıları, yetenekleri ve kamu dikkatini çeker Dikkatli, dürüst çerçeveleme çok daha az haber alır
Biraz övünmenin zararı ne
Hem yapay zekâ hem de matematik hakkında kamuoyu anlayışını çarpıtır, ilgili insan araştırmacıların üzerini gölgeler ve politika yapıcıları ve fon sağlayıcıları yapay zekânın gerçekte neler yapabileceği konusunda yanıltabilir
İleri Düzey Sorular
