Yapay zekanın matematikte iyi olması neden önemlidir?

Bu, son aylarda yapay zeka dünyasının matematik konusunda heyecanlandığı ikinci sefer. OpenAI'de CEO Sam Altman'ın geçici olarak görevden alınmasına neden olan yönetim kurulu dramasının yeni ve güçlü bir yapay zeka atılımından kaynaklandığına dair raporların ortaya çıkmasıyla, geçen Kasım ayında söylentiler aşırı hızlandı. Söz konusu yapay zeka sisteminin Q* olarak adlandırıldığı ve karmaşık matematik hesaplamalarını çözebildiği bildirildi. (Şirket, Q* hakkında yorum yapmadı ve Altman'ın devrilmesiyle herhangi bir bağlantı olup olmadığını hâlâ bilmiyoruz.) Bu hikayede dramayı ve abartıyı ortaya çıkardım.

Bu şeyin neden potansiyel olarak çok heyecan verici olduğunu görmek için gerçekten matematikle ilgilenmenize gerek yok. Matematik yapay zeka modelleri için gerçekten çok zor. Geometri gibi karmaşık matematik, karmaşık akıl yürütme becerileri gerektirir ve birçok yapay zeka araştırmacısı, bunu çözme yeteneğinin daha güçlü ve akıllı sistemlerin habercisi olabileceğine inanıyor. AlphaGeometry gibi yenilikler, daha çok insana benzer muhakeme becerilerine sahip makinelere yaklaştığımızı gösteriyor. Bu, matematikçilerin denklemleri çözmesine ve belki de daha iyi ders araçları geliştirmesine yardımcı olmak için kullanılabilecek daha güçlü yapay zeka araçları geliştirmemize olanak sağlayabilir.

Wolfram Research'ten Conrad Wolfram, bu şekilde çalışmanın bilgisayarları kullanarak daha iyi kararlara ulaşmamıza ve daha mantıklı olmamıza yardımcı olabileceğini söylüyor. Şirket, karmaşık matematik sorularını çözebilen bir cevap motoru olan WolframAlpha'nın arkasındadır. Geçen hafta Atina'da EmTech Avrupa'da onunla karşılaştım. (Nisan ayında Londra'da başka bir edisyon düzenliyoruz! Bize katılın mı? Ben de orada olacağım!)

Ama bir sorun var. Yapay zekanın faydalarından yararlanabilmemiz için insanların da uyum sağlaması gerektiğini söylüyor. Sorunlara bilgisayarların çözebileceği şekilde yaklaşabilmek için teknolojinin nasıl çalıştığını daha iyi anlamamız gerekiyor.

Wolfram, “Bilgisayarlar geliştikçe insanların buna uyum sağlaması ve daha fazlasını bilmesi, bunun işe yarayıp yaramayacağı, nerede yaramadığı, nereye güvenebileceğimiz veya güvenemeyeceğimiz konusunda daha fazla deneyim kazanması gerekiyor” diyor.

Wolfram, daha güçlü bilgisayarlarla yapay zeka çağına girerken insanların, bir sorunu tanımlayıp anlamayı ve ardından bilgisayarın cevabı hesaplayabilmesi için onu parçalara ayırmayı içeren “bilgi işlemsel düşünceyi” benimsemesi gerektiğini savunuyor.

Bu anı, yalnızca seçkinlerin okuyup yazabildiği döneme son veren, 18. yüzyılın sonlarında kitle okuryazarlığının yükselişiyle karşılaştırıyor.

“Bunu ilk yapan ülkeler sanayi devriminden büyük fayda sağladılar… Şimdi buna eşdeğer kitlesel bir bilişim okuryazarlığına ihtiyacımız var.”