MIT’den yeni mezun olan ve Physical Superintelligence (PSI) girişim laboratuvarında teknik kadroda çalışan David Turturean, Anthropic’in Fable 5.2 modeline erken erişimle kuantum hesaplamadaki 18 yıllık bir problemi çözdü. Turturean, PSI’ye katılmak için MIT’nin bilgisayar bilimi ve yapay zekâ laboratuvarında yüksek lisans yapma planını erteledi. “Yayımlayacağım son makalenin bu olabileceği fikrine tamamen açığım” diyen Turturean, “Birkaç ay içinde insan neden makale yayımlasın ki?” diye sordu. Çözülen Aaronson-Ambainis varsayımı, kuantum bilgisayarların bazı problemleri klasik bilgisayarlardan daha hızlı çözebilme kapasitesini konu alıyor. Problemi ortaya koyan iki araştırmacıdan Scott Aaronson, kanıtı tam olarak anlamadığını ancak matematik için kullanılan Lean adlı kodlama dilinde otomatik biçimselleştirilmesi ve PSI’nin çözümü paylaştığı üst düzey araştırmacılar tarafından açıklanması nedeniyle doğru olduğuna inandığını yazdı. Sonuç, kuantum bilgisayarların bazı zor problemleri hızlı çözmek için izleyebileceği yollardan birini kapatıyor, ancak diğer yolları dışlamıyor. Turturean, “Bu, insanların artık o yöne bakmamalarını sağlayan olumsuz bir sonuç” dedi.
PSI, bilimsel problemlere odaklanıyor
Aaronson, “Aaronson-Ambainis varsayımının tamamının kanıtlanması, herkesin merkezi önem taşıdığı konusunda hemfikir olduğu kuantum sorgu karmaşıklığındaki son açık problemlerden biriydi” diye yazdı. Ayrıca, birkaç hafta önce yayımlanan OpenAI’nin Mathocalypse derlemesinde bu problemin yer almamasına şaşırdığını belirtti. PSI’nin yaklaşımı, bilimsel problemleri özel model düzenekleri ve destekleyici araçlarla çözmeye dayanıyor. Şirketin CEO’su Matt Pines, “Etkili bir araştırma sisteminde düzeneklerle ilgili çok sayıda unsurun yanı sıra araçlar, bellek sistemleri ve simülasyon altyapısı da bulunmalı. Bir problemi geniş ve derin biçimde ele alıp çok sayıda olası alternatifi değerlendirebilmelisiniz” dedi. PSI şu anda araçlarını veri merkezlerini optimize etmek için kullanarak gelir elde ediyor. Şirket, ısı, enerji, su ve ses gibi değişkenleri simüle ediyor; tesislerin performansı ve çevre üzerindeki etkisi doğrudan fiziksel koşullara bağlı. Uzun vadeli hedef ise teorik fizikteki buluşları gerçek teknolojilere dönüştürmek. Pines, “Altı ila dokuz ay önce yatırımcılarla konuşurken teorik fiziğin yakında büyük ölçüde makinelerin alanı olacağı fikrini doğrulamak için çaba harcamam gerekiyordu. Henüz o noktada değiliz ama oraya doğru ilerliyoruz” diye konuştu.
Fizik sonuçlarının deneyle doğrulanması gerekiyor
Yapay zekâ, sonuçların doğrulanmış kodlarla ifade edilebildiği matematik ve bilgisayar bilimlerinde önemli çözümler üretirken, yaşam bilimleri ve fizik gibi daha az soyut alanlarda ilerleme daha zor. Geçen hafta Discovered Materials girişimi, yapay zekâyla süperiletkenlik ve ısı dağılımı gibi konuları araştıranlar için 1 milyon dolarlık bir büyük ödül yarışması duyurdu. Pines, “Sonuçta fizik matematikten farklıdır; çünkü gerçek dünyadır… doğa, gerçeklik modellerinizde söz sahibidir” dedi. PSI, hesaplamalı sonuçların deneylerle en verimli biçimde nasıl doğrulanabileceğini araştırıyor. Pines, “Doğanın gerçek bir olgusuysa, bundan yararlanabileceğiniz bir yol vardır. Ondan bir cihaz üretebilirsiniz; yapay zekâ bir fikir önerir ve daha önce yapamadığınız bir şeyi gerçek dünyada yapmanızı sağlar. PSI bu döngüleri kuruyor” ifadelerini kullandı. Bilim için yeni tür laboratuvarlar yaygınlaşırken, bu çalışma biçiminin standartları da şekilleniyor. Anthropic’in modeli yayımlanmaya yaklaşana kadar sonuçlarını açıklamayan PSI, bu sürede çözümü ilgili araştırmacılarla paylaştı. PSI’ye danışmanlık yapan Northeastern University profesörü Jim Halverson, “Akademisyen olarak, işleri doğru şekilde yapmak konusunda kendi rolümüzü oynamak istedik” dedi. Halverson, önde gelen fizikçilerin bilimin hızına verilecek yanıtı ele alacağı gelecek haftaki MIT zirvesine katılacak. Turturean, akademi çevresinin kendisinden sonucu açıklayabilmesini bekleyeceğini belirterek, “Yapay zekânın neler yapabileceğinin ağırlığını anlamamı da sağladı” dedi.
