Google DeepMind’ın yeni yapay zekâsı, şimdiye kadar çözülememiş 13 matematik problemini başarıyla çözdü

Yapay zekâ teknolojilerinin hızla ilerlemesi, bugüne kadar aşılamayan birçok engelin aşılmasına olanak tanıyor. Son dönemde matematik alanında yaşanan gelişmeler bunun en açık örneklerinden biri oldu. Artık insanların çözemediği matematik problemleri, yapay zekâlar tarafından çözülebiliyor. Bu duruma en güncel örnek ise geçtiğimiz hafta yaşandı. Google’ın özel olarak geliştirdiği yapay zekâ, yıllardır çözülemeyen 13 matematik problemini çözdü.

Google DeepMind tarafından geliştirilen Aletheia adlı yapay zekâ, Gemini Deep Think altyapısı üzerine kuruldu 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 yer alan 700 problemi sistematik biçimde taradı. Bu tarama sonucunda 13 problemin çözüldüğü, bunlardan dördünün araştırmacılar tarafından özgün ve otonom keşif niteliğinde olduğu belirtildi.

Google DeepMind, Aletheia’yı Akademik Hakemlik Sürecine Benzer Şekilde Tasarladı

Aletheia’yı önceki matematik temelli yapay zekâlardan ayıran en önemli fark, kullandığı “üret-doğrula-gözden geçir” sistemidir. Bu yöntem, akademik hakemlik sürecini andıran bir yapıdadır. Sistem önce bir çözüm önerisi üretir, ardından doğal dil tabanlı bir doğrulama modülü bu çözümü mantık hatalarına karşı tarar. Eğer çözüm başarılı olmazsa, sistemi bu durumu açık şekilde raporlar. Böylece yalnızca sonuç üretmekle kalmaz, başarısızlığı da tanıyabilir.

Aletheia yalnızca kendi ürettiği çözümleri değil, insan tarafından yazılmış çalışmaları da değerlendirebiliyor. Google, Rutgers Üniversitesi’nden matematikçi Lisa Carbone’un Deep Think modunu teknik bir makaleyi incelemek için kullandığını ve sistemin, insan hakemlerin fark etmediği bir mantık hatasını tespit ettiğini açıkladı. Bu durum, yapay zekânın gelecekte yardımcı hakem veya araştırma asistanı olarak görev alabileceğini gösteriyor.

Aletheia Bazen Hatalı Sonuçlar da Üretebiliyor

Her ne kadar “üret-doğrula-gözden geçir” yaklaşımı Aletheia’ya karmaşık problemleri bağımsız şekilde çözme becerisi kazandırsa da, sistemin hata payı hâlâ yüksek. İnsan uzmanlar tarafından yapılan incelemeler, Aletheia’nın doğru olduğunu iddia ettiği çözümlerden yalnızca yüzde 6,5’inin gerçekten “anlamlı biçimde doğru” olduğunu ortaya koydu. Diğer yanıtların bir bölümü temel mantık hataları içerirken, bazıları teknik olarak tutarlı olsa bile problemin Erdős’ün orijinal yorumunu yanlış anlamış durumda.

Araştırmacılar, sistemin “soruyu kendisi için en kolay biçimde yeniden tanımlama eğilimi” gösterdiğini ve insanlara kıyasla hâlâ yüksek hata oranına sahip olduğunu ifade ediyor. Ayrıca “bilinçdışı intihal” riski de gündemde. Modelin, eğitim verilerinden öğrendiği bilgileri kaynak belirtmeden yeniden üretebilme olasılığı, özellikle özgünlük ve atıf açısından hassas bir alan olan matematikte önemli bir tartışma konusu.

Tüm bu hatalara rağmen, Aletheia’nın bugüne kadar çözülememiş 13 matematik problemini çözmesi, yapay zekânın artık kendisini eğiten insanların ötesine geçme yolunda ilerlediğinin güçlü bir göstergesi olarak değerlendiriliyor.