Yapay zekadan bilim insanı olur mu?

Yapay zekanın bilim dünyasındaki kullanımı, son dönemlerin en tartışmalı konularından biri. Özellikle kanser araştırmaları ve ilaç geliştirme üzerine çalışan giderek daha çok girişim, çalışmalarını yapay zekayla destekliyor. Fakat bu pratik, pek çok etik tartışma ve riski de beraberinde getiriyor.

Kanada’daki British Columbia Üniversitesi (UCB) bünyesinde faaliyet gösteren bir yapay zeka araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka, bilimsel çalışmalarda insan müdahalesi gerektirmemesi açısından yaygın pratikten farklılaşıyor. “AI Scientist” adı verilen sistem, kod yazabiliyor, kendi kendine araştırma fikirleri oluşturabiliyor, deneyler yapabiliyor, sonuçları görselleştirebiliyor ve bulgularını bilimsel makale hâline getirerek bu makaleleri yayımlayabiliyor.

• Sistem, laboratuvardaki Oxford Üniversitesi araştırmacıları ve Sakana AI isimli bir girişim tarafından ortak geliştirildi. 

Geniş açı: Araştırma ekibi, AI Scientist tarafından yayımlanan makalelerin henüz çok yenilikçi fikirler barındırmadığına dikkat çekiyor. Fikirlerin çığır açıcı ve yaratıcı olmadığını itiraf eden laboratuvar yöneticisi Jeff Clune, “Yine de birilerinin deneyebileceği oldukça havalı fikirler gibi görünüyorlar” diyor. 

• Mevcut yapay zeka sistemleri, insanlar tarafından üretilen verilerle eğitiliyor ve kabiliyetleri bu eğitim verileriyle sınırlı kalıyor. 

• Bu nedenle AI Scientist’in çalışmaları da gerçek insanlar tarafından yapılan bilimsel çalışmaların pek ötesine geçemiyor. 

• Fakat yaptığı çalışmalardan çıkarım yaparak kendini güncelleyebilen ve öğrenebilen yapay zeka sistemlerinin insanlığın ötesine geçen yeteneklerin kilidini açması bekleniyor. 

Bir adım geriden: Clune’un laboratuvarı da daha önce tecrübelerinden çıkarımlar yapabilen ve öğrenebilen yapay zeka sistemleri geliştirdi. Bu sistemler, elle hazırlanmış kodların entegre edilmesini gerektiriyordu. Fakat oldukça hızlı gelişen büyük dil modelleri, halihazırda insanın muhakeme yeteneğini taklit edebilmeleri nedeniyle açık uçlu bir biçimde öğrenebiliyor ve kendini geliştirebiliyor. 

AI Scientist, makine öğrenimi araştırmalarına odaklanıyor 

AI Scientist, spesifik olarak makine öğrenimi üzerine deneyler yapıyor. Kendi büyük dil modelinin yardımıyla bu deneylerden en umut verici olanına karar veren sistem, deneye ilişkin kodları yazıp çalıştırıyor. Clune, sistemin kendisini besleyen bilgi işlem gücü arttıkça çok daha yetenekli hâle gelebileceğine işaret ediyor. 

Öte yandan: Allen Yapay Zeka Enstitüsü’nde (AI2) araştırmacı olan Tom Hope, AI Scientist’in de mevcut tüm büyük dil modelleri gibi var olan bilgileri kopyaladığını ve güvenilir olarak kabul edilemeyeceğini söylüyor. Hope ayrıca, bilimsel keşifleri otomatik hâle getirme çabalarının Allen Newell ve Herbert Simon’ın 1970’lerdeki çalışmalarına dayandığını ifade ediyor. 

• Bilgisayar bilimcisi Pat Langley’nin çalışmaları da bu hedefe odaklanıyor. 

• Hope’un açıklamasına göre AI2’deki bir ekip de hipotezler üretme, makale yazma ve araştırmaları inceleme gibi konularda büyük dil modellerinden yardım alıyor. 

• Fakat günün sonunda büyük dil modellerinin yenilikçi ve çığır açıcı fikirler üretip üretemeyeceği hâla belirsizliğini koruyor. 

Bununla birlikte: Uzmanlar, yapay zekalar tarafından üretilen bilimsel makalelerin literatürü doldurması durumunda gelecekte yapay zeka sistemlerinin kendi çıktıları üzerine eğitilmeye başlayacağına ve yenilikçi fikirler bulmada giderek daha yetersiz hale gelebileceğine işaret ediyor. 

• Ayrıca literatüre yeterli derecede teyit edilmemiş ve oldukça maliyetsiz biçimde oluşturulabilen çok sayıda yapay zeka üretimi makale eklenmesi ihtimalinin de bilim dünyası için oldukça önemli bir risk unsuru olabileceğine dikkat çekiliyor.