Google'ın yapay zekasından büyük atılım

(AP)
(AP)
TT

Google'ın yapay zekasından büyük atılım

(AP)
(AP)

Google Deepmind, yeni bir yapay zeka sisteminin yapay zeka için en zor testlerden birinde büyük atılım gerçekleştirdiğini söylüyor.

Şirket, geometri problemlerini en iyi lise öğrencileri düzeyinde çözebilen yeni bir yapay zeka sistemi yarattığını belirtiyor.

Geometri matematiğin en eski dallarından biri ancak yapay zeka sistemlerinin üzerinde çalışmasının özellikle zor olduğu görülüyor. Veri eksikliği nedeniyle onları eğitmek zor ve başarı, zorlu mantık problemlerinin üstesinden gelebilecek bir sistem oluşturmayı gerektiriyor.

Mühendisler bu tür sistemleri genellikle makine öğrenimini kullanarak eğitiyor, bu da onlara bir görevi nasıl başarıyla tamamlayacaklarına dair veriyi sağlıyor ve bunu nasıl yapacaklarını öğretiyor. Ancak özellikle geometride, insanların ortaya koyduğu ve teoremleri kanıtlamak için erişilebilecek örnekler çok az.

Araştırmacılar bunun yerine, AlphaGeometry denen yeni sistemi oluşturmak için farklı bir yaklaşım kullandıklarını söylüyor. Milyonlarca teorem ve bunların ispatlarını sentezleyerek kendini eğitebilen bir dil modeli kullandılar ve daha sonra bunu zorlu problemlerdeki sapma noktalarını arayabilen bir sistemle birleştirdiler.

Yaratıcıların iddiasına göre, bu sistem birlikte ele alındığında karmaşık geometrik problemleri insan girdisi olmadan öğrenip çözebiliyor.

Sistem, en iyi performans gösteren lise öğrencilerinden matematik teoremlerini kanıtlamalarının istendiği Uluslararası Matematik Olimpiyatı yarışmasından 30 problemle test edildi. AlphaGeometry bunlardan 25 tanesini çözmeyi başardı.

Bu, yalnızca 10 problemi çözebilen bir önceki en iyi yöntemden çok daha iyi. Bu 25,9 teorem çözen ortalama altın madalya sahibine de yaklaşıyor.

Araştırmacılar, sistemin ayrıca kanıtları insanların anlayabileceği şekilde sunabildiğini ve hatta bir teoremin yeni bir versiyonunu bulduğunu söyledi.

Sistem halihazırda sadece belirli geometri türlerinde kullanılabiliyor. Ancak araştırmacılar, sistemin nihayetinde matematiğin farklı dallarında da kullanılabileceğini söylüyor.

Son zamanlardaki yapay zeka heyecanının odak noktası ChatGPT gibi büyük dil modelleri olsa da Deepmind, öncelikle yapay zekanın daha pratik kullanımlarına odaklanıyor. Örneğin hava tahmini ve matematiğin diğer bölümlerindeki son atılımlar da buna dahil.

Çalışma, Nature akademik dergisinde yayımlanan "Solving olympiad geometry without human demonstrations" (İnsan örnekleri olmadan olimpiyat düzeyinde geometri çözmek) başlıklı yeni bir makalede anlatılıyor.

Independent Türkçe



Samanyolu'nun tuhaflığı gözler önüne serildi

Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
TT

Samanyolu'nun tuhaflığı gözler önüne serildi

Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)

Samanyolu'nun kendisine benzeyen galaksilere kıyasla sıradışı özelliklere sahip olduğu bulundu.

Gökbilimciler genellikle galaksiler ve nasıl oluştukları hakkında fikir edinmek için Samanyolu'nu inceliyor. 

Ancak yeni bir araştırmaya göre Güneş Sistemi'ne ev sahipliği yapan gökada, pek de iyi bir model olmayabilir. 

Galaktik Analoglar Etrafındaki Uydular (Satellites Around Galactic Analogs/SAGA) çalışması kapsamında bilim insanları, kütlesi Samanyolu'na yakın olan 101 galaksiyi ve onların yörüngesindeki 378 uydu galaksiyi inceledi. 

Bulgularını hakemli dergi The Astrophysical Journal'da bu ay yayımlanan üç ayrı makalede açıklayan araştırmacılar, karanlık madde halelerinin galaksi oluşumunda oynadığı rolü anlamaya çalışıyordu.

Evrendeki maddenin yüzde 85'ini oluşturduğu öne sürülen karanlık madde, ışıkla etkileşime girmediği için gözlemlenemiyor. Bazı bilim insanlarının varlığına karşı çıktığı bu maddenin neyden oluştuğu da bilinmiyor.

Çoğu gökbilimci karanlık maddeden oluşan halelerin galaksilerin doğum yeri olduğunu öne sürüyor. 

SAGA çalışmasında, etraflarında döndükleri gökadalardan daha küçük olan uydu galaksilere odaklanarak bu sürecin aydınlatılması amaçlanıyor. 

Araştırmacılar incelenen galaksilerin, 0'la 13 arasında uydu galaksisi olduğunu tespit etti. İkisi Büyük ve Küçük Macellan Bulutu olmak üzere toplam 4 uydusu gözlemlenen Samanyolu bu skalaya oturuyor. 

Ancak Büyük ve Küçük Macellan Bulutu gibi devasa uyduları olan galaksilerin, çok daha fazla uydu galaksiyle çevrelendiği saptandı. 

Ayrıca diğer galaksilerin yörüngesindeki küçük uydulardaki yıldız oluşumu devam ederken, Samanyolu'nun sadece iki büyük uydusunda bu durum gözleniyor. 

SAGA'nın ortak kurucusu ve üç makalenin de ortak yazarı Risa Wechsler "Şimdi elimizde bir bulmaca var" diyerek ekliyor:

Samanyolu neden bu küçük, düşük kütleli uydularının yıldız oluşumlarının durmasına yol açtı? Belki de normal bir ev sahibi galaksinin aksine Samanyolu, yıldız oluşumu durmuş daha eski uydular ve Samanyolu'nun karanlık madde halesine yeni girmiş aktif (Büyük ve Küçük Macellan Bulutu gibi) uyduların benzersiz bir kombinasyonuna sahiptir.

Bilim insanları ayrıca yıldız oluşumunun genellikle ev sahibi galaksiye daha yakın olan uydularda durduğunu saptadı. Ekip bunun ana galaksideki veya çevresindeki karanlık maddenin kütleçekim kuvvetinden kaynaklanabileceğini öne sürüyor.

Wechsler, karanlık madde halelerinin, uydular gibi Samanyolu'ndan daha küçük ölçeklerde nasıl davrandığının anlaşılmasına ihtiyaç duyulduğunu söylüyor. 

Fizikçi "Sonuçlarımız galaksi oluşum modellerini sadece Samanyolu'yla sınırlayamayacağımızı gösteriyor" diyerek ekliyor: 

Evrendeki bütün benzer galaksilerin dağılımına bakmak zorundayız.

Independent Türkçe, IFL Science, Futurism, Phys.org, The Astrophysical Journal