Google yeni yapay zekâsı çözülmemiş 13 matematik problemini çözdü

Erdem Çınar

Film ve Dizi Editörü

Google DeepMind’ın yeni yapay zekâsı, çözülememiş 13 matematik problemini çözdü — Yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi, bugüne kadar aşılamayan bazı eşiklerin de aşılmasına yardımcı olacak gibi görünüyor. Son dönemde matematik alanında yaşananlar bunun en net örneklerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Bugüne kadar insanlar tarafından çözülemeyen matematik problemleri, artık yapay zekâlar sayesinde çözüme kavuşuyor. Bunun son örneğini de bu hafta gördük. Google'ın özel olarak geliştirdiği yapay zekâ, **yıllardır çözülemeyen 13 matematik problemini çözdü**.

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

Google DeepMind, Aletheia'yı Akademik Hakemlik Sürecini Taklit Edecek Şekilde Geliştirdi

Aletheia’yı önceki matematik odaklı yapay zekâ çalışmalarından ayıran nokta, kullandığı “üret-doğrula-gözden geçir” çerçevesi. Bu yaklaşım, akademik hakemlik sürecini taklit edecek şekilde tasarlanmış. Sistem, önce aday bir çözüm üretiyor; ardından doğal dil temelli bir doğrulayıcı modül bu çözümdeki mantık hatalarını tarıyor; eğer problem çözülemezse bunu açıkça raporlayabiliyor. Yani yalnızca sonuç üretmekle kalmıyor, başarısızlığı da tanıyabiliyor.

Aletheia yalnızca kendi işlemlerini 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 hatayı tespit ettiğini söylüyor. Bu tür örnekler, yapay zekânın en azından yardımcı hakem ya da araştırma asistanı rolünde konumlanabileceğini düşündürüyor.

Aletheia, Kontrollü Gitmesine Rağmen Yanlış Sonuçlara Ulaşabiliyor

Bu “üret-doğrula-gözden geçir” yaklaşımı Aletheia'nın karmaşık problemleri kendi başına ele almasına olanak sağlıyor sağlamasına ama bu durum Aletheia'nın hata yapmadığı anlamına gelmiyor. Aksine insan uzmanlar tarafından yapılan taramalar, Aletheia'nın doğru çözüm olarak sunduğu çözümlerden yalnızca yüzde 6,5’inin “anlamlı biçimde doğru” olduğunu gösteriyor. Geri kalan yanıtların bir kısmı temel mantık hataları içerirken, bir kısmı da teknik olarak tutarlı olsa bile problemin Erdős’ün kastettiği versiyonunu yanlış yorumluyor.

Araştırmacılar, sistemin “soruyu en kolay cevaplayabileceği biçimde yeniden yorumlama eğilimi” gösterdiğini ve insanlara kıyasla hâlâ yüksek hata oranına sahip olduğunu açıkça kabul ediyor. Ayrıca “bilinçdışı intihal” riski de gündeme getirilmiş durumda; modelin eğitim verilerinden öğrendiği bilgileri kaynak göstermeden yeniden üretme ihtimali, özellikle matematik gibi özgünlük ve atıf hassasiyeti yüksek bir alanda önemli bir soru işareti yaratıyor.

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