Yapay zeka çözümü zor matematik problemlerine de el atıyor

FINANSGUNDEM.COM - DIŞ HABERLER SERVİSİ

Google araştırmacıları, zorlu lise matematik problemlerini çözmek için yapay zekayı kullanmada yeni bir atılım gerçekleştirdiklerini iddia ediyor.

Finansgundem.com’un derlediği bilgilere göre, Google DeepMind, karmaşık matematik problemlerini ele alabilen bir yapay zeka sistemi oluşturmada bir atılım gerçekleştirdiğini öne sürüyor.

Matematikte gümüş madalya seviyesi

Fortune’dan Jeremy Khan’ın haberine göre, Alphabet'in sahibi olduğu Google'ın bir parçası olan araştırma bölümü Google DeepMind, Perşembe günü birden fazla yapay zeka modelini birleştiren ve lise öğrencilerinin matematiksel yeteneklerinin küresel bir testi olan Uluslararası Matematik Olimpiyatı'nda (International Mathematical Olympiad - IMO) yeterince iyi puan alarak sınava giren yarışmacıların ilk dörtte birinde yer alabilecek bir yazılım sistemi oluşturduğunu duyurdu. Bu, yarışmada gümüş madalya almaya yetecek kadar iyi bir seviyeye karşılık geliyor.

‘Matematikçiye karşı makine’ yarışmasında övünç verici bir kilometre taşı olan bu başarı, daha yetenekli hibrit yapay zeka sistemleri oluşturmak için yapay zekaya yönelik farklı yaklaşımları bir araya getirmek amacıyla yeni olasılıklar da sunuyor. Google, bunun sonunda Gemini yapay zeka araçları serisi gibi ticari ürünlere girebileceğini belirtiyor.

Haber, yapay zeka araştırma laboratuvarının Ocak ayında tanıttığı AlphaGeometry adlı bir sistemdeki ilerlemeye işaret ediyor. Bu sistem, IMO'daki geometri problemlerini lisedeki en iyi öğrenciler kadar iyi çözebiliyordu. AlphaProof adlı yeni bir model ile güncellenmiş ve geliştirilmiş AlphaGeometry 2'yi birleştiren yeni sistem, her türlü farklı matematik problemini ele alabiliyor ve karmaşık cevaplar geliştirebiliyor.

Yeni sistem, geçen haftaki yarışmada 609 yarışmacıdan sadece beşinin çözebildiği en zor IMO sorusunu cevaplamayı başardı. Bununla birlikte, yeni sistem mükemmel değil; IMO'daki altı problemden ikisinde yeni sistem bir çözüm bulmayı başaramadı ve bir problemde sistemin doğru cevaba ulaşması üç gün sürdü. Yarışmacılar dört buçuk saatte üç soruyu çözmek zorunda; bu nedenle soru başına ortalama 90 dakikaları bulunuyor.

Daha güçlü yapay zeka modellerine bir adım

Google DeepMind araştırmacıları, yeni sistemin karmaşık görevler hakkında planlama ve mantık yürütme yapabilecek daha güçlü yapay zeka modellerine doğru bir adım olduğunu söyledi; ancak yöntemin bir çıktının geçerli olup olmadığını belirlemenin açık bir yolu olduğunda en iyi şekilde çalışacağı konusunda şüphelerini de dile getirdiler. Yeni sistem üzerinde çalışan Google DeepMind araştırmacılarından biri olan David Silver, insanların yapay zekanın ürettiği çözümün iyi olup olmadığı konusunda net geri bildirim sağlayabileceği alanlarda da işe yarayabileceğini söylüyor.

Google DeepMind, yeni sistemden elde edilen içgörüleri Gemini AI modellerinin gelecekteki sürümlerine dahil edeceğini söyledi ancak bunun tam olarak nasıl yapılacağını veya Gemini'nin bu geliştirilmiş matematiksel yetenekleri ne kadar sürede geliştirebileceğini belirtmediler.

Silver, birçok örnekte bir cevabın geçerliliğinin oldukça öznel olduğunu veya bir çözümün sağlamlığının ancak uzun bir zaman diliminden sonra belirlenebileceğini kabul ediyor ve bu durumun, Google DeepMind'ın IMO problemleri için kullandığı yöntemlerin bu tür gerçek dünya problemlerini başarıyla ele almasını zorlaştıracağını da ekliyor.

AlphaZero kurtarmaya geliyor

Tek bir büyük nöral ağdan oluşan diğer iyi bilinen yapay zeka modellerinin aksine AlphaProof sistemi her biri farklı işlevler gerçekleştiren birden fazla nöral ağ içeriyor.

Büyük dil modeli (Large language model - LLM) yani bu örnekte Gemini modeli, sürecin bir parçası olarak kullanılıyor. Ancak LLM matematiksel muhakemeyi kendisi yapmıyor. Gemini, OpenAI'nin ChatGPT'si, Anthropic'in Claude'u ve Meta'nın yapay zeka sohbet robotu gibi popüler yapay zeka sohbet robotlarının temelini oluşturan LLM'ler, hesap makineleri veya özel matematik yazılımları gibi dış araçlara erişim sağlanmadığı sürece matematik problemlerini çözmekte zorluk çekiyor.

Bunun yerine, LLM metin tabanlı matematik problemlerini resmi bir matematik diline çevirmek için özel olarak ayarlanıyor. Daha sonra sorunu, 2017'de geliştirilen ve başlangıçta satranç ve Go gibi strateji oyunlarını insanüstü seviyelerde oynamayı öğrenmek için kullanılan Google DeepMind'ın AlphaZero adlı farklı bir yapay zeka modeline aktarıyor. Ancak AlphaZero'nun, net kuralları ve kolay bir puan tutma yöntemi olan sistemlerde her türlü sorunu çözmek için kullanılabileceği ortaya çıkıyor.

Bu durumda, AlphaZero bileşeni, matematiksel bir programlama dili olan Lean'de soruna kanıt olan adımları önermek üzere eğitiliyor. Kanıt adımı geçerliyse, Lean'de doğru şekilde derleniyor; değilse derlenmiyor. Bu, AlphaZero'ya tıpkı bir video oyunundaki puanlama sistemi gibi bir ödül sinyali sağlıyor. Bu şekilde, AlphaProof'un AlphaZero bileşeni, geçerli çözümlerle sonuçlanma olasılığı daha yüksek adımlar atmayı deneme yanılma yoluyla öğreniyor. Google DeepMind, AlphaProof'un yarışmaya kadarki haftalarda yaklaşık bir milyon IMO sorunu örneği üzerinde eğitildiğini ve IMO yarışması sorunları üzerinde çalışırken gelişmeye devam ettiğini söylüyor.

Problemin geometri içerdiği durumlarda, problem AlphaGeometry 2'ye veriliyor. AlphaGeometry 2 de bir LLM bileşenini sembolik akıl yürütme kullanan bir bileşenle birleştiren bir hibrit sistem olarak karşımıza çıkıyor. Yeni AlphaGeometry, selefinin sadece yüzde 53'üne kıyasla IMO geometri problemlerinin yüzde 83'ünü çözebiliyor. Bir örnekte, AlphaGeometry'nin son derece karmaşık bir geometri problemini sadece 19 saniyede çözebilmesi, sonsuz deneme yanılmaya dayalı kaba kuvvet yaklaşımından çok bir ilham parıltısına benzeyen bir başarı olarak kabul ediliyor. Başka bir örnekte de, AlphaGeometry'nin sunduğu kanıt, onu inceleyen bazı matematikçileri başlangıçta şaşırtmış olsa da bunun aslında problemi çözmenin zarif ve oldukça sıra dışı bir yolu olduğuna karar verdikleri görülüyor.

Matematikçiler üzerindeki etkisi

Google DeepMind'ın bilim için yapay zeka bölümünün başkanı olan Pushmeet Kohli, AlphaProof ve AlphaGeometry 2'yi öncelikle matematikçilere çalışmalarında yardımcı olan araçlar olarak gördüğünü söylüyor. Silver, bu yeni matematiksel yapay zekaların akademik matematikçileri ve araştırmalarını tehdit ettiğini düşünmediğini söylüyor.

Ancak Cambridge Üniversitesi'nde matematik araştırma direktörü Timothy Gowers, AlphaProof ve AlphaGeometry 2'nin ürettiği kanıtları inceledi ve etkilendiğini söyleyerek ekledi: “Sistemden çıkan tanıdık görünümlü argümanları tanıyabiliyordum.”

Sihirli anahtar

Gowers ayrıca, bir matematikçi olarak bazı problemlerin kendisinin ‘oldukça derinlere inmesini’ ve ‘bir tür sihirli anahtar’ olarak adlandırdığı, çözülemez gibi görünen bir problemi aniden çözülebilir hale getiren bir şey bulmasını gerektirdiğini söylüyor. Gowers, sistemin bu sihirli anahtarlardan birkaçını keşfetmesine şaşırdığını çünkü sezgisel olarak, matematiksel prensiplerin altında yatan herhangi bir anlayış olmadan, saf deneme-yanılma yoluyla bunlara rastlamanın zor olacağını ifade ediyor. Ancak bunun AlphaProof'un aslında matematiksel sezgiye benzer bir şey geliştirdiği anlamına gelip gelmediği konusunda yargısını saklı tuttuğunu söyleyen Gowers, “Sistemin IMO problemlerine cevap bulmayı nasıl başardığını tam olarak anlamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç var” diyor.

Gowers, IMO problemlerinin akademik matematikçilerin üzerinde çalıştıklarından çok daha basit olduğunu belirtiyor. Ancak, Kohli ve Silver ile karşılaştırıldığında Gowers, yapay zeka modelleri şu anki hızda gelişmeye devam ederse geleceğin ne getireceği konusunda çok daha az iyimser. Gowers, “Aslında bilgisayarlar aşırı zor kanıtlar bulmada gerçekten iyi hale geldiğinde, bunun matematiksel araştırma için hikayenin sonu olduğunu düşünüyorum. Şu anda buna çok yakın olduğumuzu öne sürmeye çalışmıyorum ancak sadece, çok daha ileriyi düşünüyorum; tabii ki bunun gerçekte ne kadar ileri olduğunu söylemek çok zor” şeklinde konuşuyor.

Yapay zeka ile ilgili şok açıklama: Saçmalığa dönüşüyor!

Enflasyonu yapay zeka mı yenecek?

E-ticarette yapay zekayla pazarlık dönemi

OpenAI, ChatGPT'nin yeni yapay zeka modelini duyurdu

Google, yapay zeka arama motorunu ücretli hale getirecek

NVIDIA CEO'su Huang: İnsan düzeyinde yapay zeka 5 yıl uzakta!