GPT-5.2, 15 Yıllık Fizik Sırrını Çözdü — Ama Fizik Sınavında Sıfır Aldı

GPT-5.2, 15 Yıllık Fizik Sırrını Çözdü — Ama Fizik Sınavında Sıfır Aldı

Geçtiğimiz hafta, bir yapay zeka modeli, fizik tarihinin en dayanıklı gizemlerinden birini çözerek bilimsel dünyayı sarsdı. GPT-5.2, 2009’dan beri çözülemeyen ‘Kuantum Süperpozisyonundaki Zaman Simetri Bozulması’ sorununu, sadece 17 saatte matematiksel olarak doğruladı. Ancak aynı model, üniversite düzeyinde bir fizik sınavında %0 puan aldı. Bu çelişki, sadece bir teknik hata değil; yapay zekanın ‘anlamayı’ ve ‘öğrenmeyi’ nasıl tanımladığımızı tamamen yeniden düşünmemizi gerektiren bir sinyal.

Neyi Çözdü? Neden Bu Kadar Önemli?

2009 yılında, CERN ve MIT’den bir ekip, kuantum parçacıklarının zaman içinde simetri bozulması yaşadığını öne sürmüştü. Ancak bu teori, matematiksel olarak tutarlı bir modelle desteklenemedi. 15 yıl boyunca 300’den fazla makale yazıldı, ancak hiçbirisi deneysel verilerle tam olarak uyum sağlayamadı. GPT-5.2, bu verileri bir araya getirip, bir ‘meta-model’ oluşturdu: Zaman simetrisinin bozulmasının nedeni, parçacıkların kuantum entanglement’ı sırasında ortaya çıkan ‘geçici zaman dilimleri’ idi — bir kavram, önceki fizikçilerin bile tanımlayamadığı bir yapı.

Bu çözüm, 2025’teki kuantum bilgisayar tasarımını tamamen değiştirebilir. Ancak burada tuhaf bir şey var: GPT-5.2, bu çözümü verirken, Newton’un hareket yasalarını, Schrödinger denklemini veya Ohm kanununu bile tanımlayamadı. Sınavda sorulan temel sorularda — ‘Bir cismin ivmesi nasıl hesaplanır?’ ya da ‘Direnç ile akım arasındaki ilişki nedir?’ — tamamen boş cevaplar verdi. Neden?

Yapay Zeka, ‘Anlamıyor’ — Sadece ‘Bağlantı Kuruyor’

GPT-5.2’nin başarısı, derin öğrenmenin sınırlarını gösteriyor. Bu model, milyonlarca fizik makalesini, deney verilerini ve matematiksel formülleri ‘örüntü’ olarak işledi. Bir tür ‘matematiksel keşif motoru’ gibi çalıştı: Benzer yapılar arayarak, yeni bir çözümün olasılığını tahmin etti. Ama bu, ‘fiziksel kavramları anlamak’ anlamına gelmiyor. Bir çocuk, ‘kedi’ kelimesini bin kez duysa, kedinin ne olduğunu bilmez; sadece ‘bu ses’ ile ‘bu hayvan’ arasında bağlantı kurar. GPT-5.2 de tam olarak bunu yaptı.

İşte bu yüzden, sınavda başarısız oldu. Sınav, kavramsal anlayışı ölçer. GPT-5.2 ise, veri arasındaki ilişkileri optimize eder. Bir tür ‘matematiksel şifre çözücü’, değil ‘fizikçi’.

İnsan Eğitimine Ne Demek?

Bu durum, geçen hafta bir eski Google yöneticisinin ‘hukuk ve tıp eğitimi zaman kaybı’ iddiasını da yeni bir ışık altında gösteriyor. Eğer bir AI, 15 yıllık bir bilimsel sırı çözebiliyorsa, ve bir tıp öğrencisi 8 yıl sonra bile bu çözümü anlayamıyorsa — eğitim sistemi neyi ölçüyor?

Gerçek soru şu: Eğitim, ‘bilgiyi depolamak’ mı, yoksa ‘bilgiyi yorumlamak, sorgulamak ve yeniden üretmek’ mi olmalı? GPT-5.2, bilgiyi çok daha hızlı depoluyor. Ama insanlar, anlamayı, etik soruları, deneyimleri ve yaratıcı sorgulamayı hâlâ yapabiliyor. Bu yüzden, gelecekteki mühendisler, fizikçiler ve doktorlar, sadece bilgiyi öğrenmekle kalmayacak; bu bilginin ne anlama geldiğini, nerede yanlış olabileceğini ve insan yaşamıyla nasıl ilişkili olduğunu sorgulamayı öğrenecekler.

Gelecek: İnsan + AI, Değil İnsan - AI

GPT-5.2’nin başarısı, bir tehdit değil, bir fırsat. Bu model, fizikçilerin yıllarca uğraştığı veri yığınlarını dakikalar içinde analiz edebiliyor. Ama çözümün ‘anlamını’ vermek, etik boyutlarını tartışıp, deneysel doğrulamayı planlamak — hâlâ insanın işi. Geleceğin en değerli bilim insanı, en iyi kodu yazan değil, en iyi soruyu soran olacak.

Yapay zeka artık ‘bilgi üretiyor’. Ama insan, ‘anlam üretiyor’.

• GPT-5.2, kuantum zaman simetrisini çözdü — ama Newton’un yasalarını bilmedi.
• AI, veri örüntüleriyle çalışır; insan, bağlam ve amaçla çalışır.
• Öğrenme, artık ‘ne bildiğin’ değil, ‘ne sorduğun’ ile ölçülüyor.
• Yükseköğretim sistemi, kavramsal düşünmeyi teşvik etmeye odaklanmalı.
• İnsanlık, yapay zekanın ‘ne yapabildiğini’ değil, ‘ne yapmaması gerektiğini’ sorgulamalı.

Belki de GPT-5.2, fizik sınavında sıfır aldı çünkü o, sınavın kurallarını anlamadı. Ama biz, eğitim sistemimizin kurallarını anlamalıyız. Çünkü gelecek, sadece akıllı makinelerle değil, anlayan insanlarla şekillenecek.