Geçtiğimiz hafta, Vietnamlı doktora öğrencisi Trinh Hoang Trieu, New York Üniversitesi'nde yapay zeka problem çözümü konulu doktora tezini başarıyla savundu. Araştırma, Google DeepMind'dan iki bilim insanı Dr. Le Viet Quoc ve Luong Thang'ın katkılarıyla birlikte Nature dergisinde yayınlandı.

AlphaGeometry, 2000'den 2022'ye kadar 30 Olimpiyat geometri sorusundan oluşan bir setle, altın madalyalıların ortalama puanı olan 25.9'a kıyasla 25 soru çözdü ve 1970'lerde geliştirilen bilgisayar matematik sistemlerindeki 10 soruyu çok geride bıraktı.

ekran görüntüsü 2024 01 18 134500.png
AlphaGeometry üyeleri (soldan sağa) arasında Yuhuai Wu, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc ve Luong Thang yer alıyor. Fotoğraf: WashingtonPost

Google DeepMind, son yıllarda matematikle ilgili bir dizi yapay zeka araştırma projesi yürütüyor. Bu nedenle, makine öğrenimini değerlendirmek için olimpiyat düzeyindeki problemler kriter olarak kullanılıyor.

Edinburgh Üniversitesi'nde matematik tarihçisi olan Michael Barany'ye göre, AlphaGeometry araştırması "insan düzeyinde özerk bir şekilde akıl yürütme yeteneğinde bir dönüm noktası."

12 yaşında Olimpiyat altın madalyası kazanan Kaliforniya Üniversitesi matematikçisi Terence Tao, yapay zeka sistemini "fantastik bir başarı" olarak nitelendirerek sonuçlarının "şaşırtıcı" olduğunu söyledi.

ekran görüntüsü 2024 01 18 134155.png
AlphaGeometry üzerine yapılan araştırma Nature adlı bilimsel dergide yayımlandı.

Bu arada, çalışmanın yazarı Trinh Hoang Trieu, matematiksel akıl yürütmenin sadece bir akıl yürütme biçimi olduğunu, ancak doğrulanmasının kolay olması avantajına sahip olduğunu söyledi. Vietnamlı doktor, "Matematik gerçeğin dilidir," dedi. "Bir yapay zeka sistemi geliştirmek istiyorsanız, özellikle yüksek güvenlik gereksinimleri olan uygulamalarda, kullanıcıların güvenebileceği gerçeği bulabilen güvenilir bir yapay zeka inşa etmeniz gerekir."

AlphaGeometry, yapay sezgiye dayalı, ChatGPT'ye benzer ancak daha küçük bir sinir ağı dil modeli ile yapay akıl yürütme konusunda uzmanlaşmış, mantık bilgisayarı gibi bir sembolik motoru birleştiren ve daha sonra geometriyi anlayacak şekilde ince ayar yapan bir sistemdir.

Algoritmanın özelliği, sıfırdan bir çözüm üretebilmesidir. Öte yandan, mevcut yapay zeka modelleri, insanların bulduğu mevcut veya benzer çözümleri aramak zorundadır.

Sonuçlar, insan cevapları olmadan 100 milyon geometrik örnek üzerinde eğitilmiş bir sinir ağına dayanıyordu. Bir problem üzerinde çalışmaya başladığında, önce sembolik motor çalışacaktı. Eğer takılırsa, sinir algoritması argümanı iyileştirmenin yollarını önerecekti. Bu döngü, süre dolana (dört buçuk saat) veya problem çözülene kadar devam etti.

College de France'da bilişsel sinirbilimci olan Stanislas Dehaene, AlphaGeometry'nin performansından etkilendiğini, ancak sistemin "çözdüğü problem hakkında hiçbir şey algılamadığını" söyledi. Başka bir deyişle, algoritma yalnızca görüntülerin mantıksal ve sayısal kodlamalarını işliyor. "Dairelerin, çizgilerin veya üçgenlerin uzamsal farkındalığı yok."

Dr. Luong Thang, bu "duyusal" unsurun bu yıl Google'ın Gemini AI platformu kullanılarak eklenebileceğini söyledi.

(Washington Post'a göre)

Davos'taki tartışmalara üretken yapay zeka hakim oldu Yapay zekanın (YZ) hızla gelişmesi, Salesforce, Microsoft ve Google gibi en büyük teknoloji şirketlerinin güçlerini sergilemesiyle Dünya Ekonomik Forumu'ndaki özel ve kamusal tartışmalara hakim oldu.