Google DeepMind, Matematikte Devrim mi Yarattı? Yoksa 700 Problemin 80'inde Mi Yanıldı?

Matematikte Bir Devrim, Ama Arka Planında 80% Başarısızlık

Google DeepMind’in yeni yapay zeka sistemi Aletheia, sadece bir makale yazmakla kalmadı — bir jüriye sunulabilecek, akademik standartlara tamamen uygun bir matematik makalesi yazdı. Ve bu makale, 40 yıldır kanıtlanamayan bir sanının yanlış olduğunu kanıtladı. Daha da ilginci: Bu kanıt, kriptografi uzmanlarının yıllardır gözden kaçırdığı bir mantık hatasını ortaya çıkardı. Bilim dünyası şokta. Ancak bu zafer, bir kırık aynanın parçası gibi görünüyor: Çünkü Aletheia, 700 açık matematik problemi üzerinde yapılan testlerde, sadece 145’inde başarılı oldu. Yani başarısızlık oranı %80’in üzerinde. Bu, sadece bir hatayı düzeltmek değil, bir gerçekliği gözlemlemek: Yapay zekalar, bilimde ‘keşifçi’ değil, ‘katalizör’ olarak çalışıyor.

Neden Bu Kadar Çok Yanlış Çıktı?

Aletheia’nın başarısızlıklarının nedeni, sadece ‘veri eksikliği’ değil. Derinlemesine analizler, sistemin matematiksel akıl yürütmede ‘gözlemcilik’ yeteneğine sahip olduğunu, ama ‘kavramsal derinlik’ ve ‘yaratıcı bağ kurma’ kapasitesinde hâlâ sınırlı olduğunu gösteriyor. Örneğin, bir teoremin ispatını yapabiliyor, ama bu teoremin hangi alanlarda uygulanabileceğini tahmin edemiyor. Ya da bir sanıyı çürütebiliyor, ama bu çürütmenin matematiksel kültürdeki yerini anlamıyor. Bu, KI’nın bilimdeki gerçek gücüne dair bir ipucu: O, insanın ‘ne soracağını’ bilmediği yerlerde çalışır. İnsanlar ‘neden?’ diye sormakta zorlanırken, Aletheia ‘nasıl?’ diye cevap veriyor.

İnsan ve Makine: Yeni Bir Ortaklık Modeli

DeepMind ekibi, sadece bir başarı hikayesi değil, bir ‘iş birliği kılavuzu’ da sundu. Bu kılavuzda, bilim insanlarına şu dört ilke öneriliyor:

1. Yanıtları değil, soruları sor. Aletheia, verilen bir problemi çözmez — ama ona ‘bu soruyu nasıl yeniden tanımlarsın?’ diye sorarsan, 10 farklı perspektif sunar.
2. Doğrulama, kendi sorumluluğun. KI’nın ürettiği her ispat, bir matematikçi tarafından tekrar incelenmeli. Aletheia, bir hata buldu — ama o hatayı ‘doğru’ olarak sunmuş olabilir.
3. Yaratıcılık, insanın alanıdır. Makine, var olan yapıları yeniden düzenler. İnsan, yeni yapılar kurar.
4. Yanlışlar, veri değildir — deneyimdir. Her başarısız deneme, bir bilim insanının düşünce sürecine derin bir ders verir.

Bilimde KI: Yeni Bir Dönem mi, Yoksa Bir Fırsat Mı?

Bu durum, KI’nın bilimdeki rolünü tamamen yeniden tanımlıyor. Artık ‘bilim insanı yerine geçmek’ değil, ‘bilim insanını güçlendirmek’ hedef. Aletheia, bir matematikçinin kafasında uzun yıllar sallanan bir fikri, birkaç saatte doğrulayabilir. Ama bu fikri kimin ürettiğini, neden önemli olduğunu, hangi alanlara yayılacağını — bunları hâlâ insan yapıyor. Bu, teknolojinin en güzel yönü: İnsanın zihnini serbest bırakıyor. Artık uzun saatler boyunca teoremleri kontrol etmek yerine, daha büyük sorular sormaya odaklanabilirsiniz.

Gelecek: KI’ya Güvenmek mi, Yoksa Sorgulamak mı?

Bu olay, sadece matematikte değil, tıp, fizik ve hatta felsefede bir dönüm noktası. KI, artık bir araç değil, bir ‘akıl arkadaşı’. Ama bir arkadaş, her zaman doğru değil. Aletheia, bir hatayı buldu — ama 1000 kez yanlış yol gösterdi. Bu, bize bir ders veriyor: Bilimdeki en büyük ilerleme, kusurlu bir makinenin değil, kusurlu bir insanın, kusurlu bir makineyle birlikte çalışırken ortaya çıkar. Bilim, artık ‘mutlak doğrular’ değil, ‘sürekli sorgulanan olasılıklar’ üzerine kuruluyor. Ve bu, insanlık için en umut verici durum.

Ne Anlama Geliyor?

DeepMind’in bu çalışması, KI’nın bilimdeki yeri hakkında bir yanılgıyı ortadan kaldırıyor: KI, ‘bilgiyi üretmez’ — ‘bilgiyi açığa çıkarır’. O, bir kriptografi uzmanının gözden kaçırdığı bir hatayı bulabiliyor, çünkü insanlar örüntüleri algılamada sınırlı. Ama o, neden bu hatanın önemli olduğunu anlamıyor. Bu, bir mekanik saatle bir şairin işbirliği gibi: Saat, zamanı doğru ölçer. Şair, zamanın anlamını yazar. Geleceğin bilim insanı, hem saat hem şair olacak. Ve bu, insan zihninin en büyük zaferi olacak.