Google'ın AlphaProof yapay zekası matematikçileri şaşırtıyor

Google'ın Londra merkezli yapay zeka şirketi DeepMind, geliştirdiği AlphaProof adlı yeni yapay zeka sistemiyle matematik dünyasında büyük bir başarıya imza attı. AlphaProof, 2024 Uluslararası Matematik Olimpiyatı'nda gümüş madalya kazananların seviyesine ulaşarak, altın madalyaya yalnızca bir puan farkla yaklaşmayı başardı. Bu gelişme, yapay zekanın matematiksel kanıt üretme ve problem çözme konusundaki potansiyelini bir kez daha gözler önüne serdi. AlphaProof'un matematikteki bu dikkat çekici performansı, hem akademik çevrelerde hem de teknoloji dünyasında heyecan yarattı.

yapay zekanın matematikteki sınavı

Bilgisayarlar, sayısal hesaplamalarda uzun yıllardır insanları geride bıraksa da, ileri düzey matematikte aynı başarıyı gösterememişti. Bunun temel nedeni, matematikte yalnızca işlem yapmak değil, aynı zamanda mantık yürütmek ve akılcı çıkarımlar yapmak gerekliliğiydi. İnsan matematikçilerin kanıt üretme süreçleri, yalnızca hızlı hesaplamalardan ibaret olmayıp, derin bir kavrayış ve yaratıcı düşünce gerektiriyor. DeepMind araştırmacısı Thomas Hubert'in de vurguladığı gibi, matematiksel bir kanıtı oluşturmak için matematiğin yapısını anlamak ve adım adım ilerlemek gerekiyor. Örneğin, Bertrand Russell'ın bir artı birin iki ettiğini kanıtlamak için 500 sayfalık bir kitap yazması, matematikteki derinliği ve karmaşıklığı gösteriyor. AlphaProof'un başarısı, yapay zekanın artık bu karmaşık süreçlerde insanlarla yarışabilecek düzeye gelmeye başladığını ortaya koyuyor.

eğitim verisi ve resmi matematik diliyle atılan adımlar

DeepMind ekibi, AlphaProof'u geliştirme sürecinde en büyük zorluklardan birinin eğitim verisi eksikliği olduğunu belirtiyor. Büyük dil modelleri, genellikle milyarlarca metin üzerinde eğitilse de, matematiksel kanıtların resmi dillerde yazılmış örnekleri oldukça sınırlıydı. Matematiksel ifadelerin çoğu, doğal dilde ve açıklayıcı biçimde yazılmış olduğundan, bunların bilgisayarların anlayabileceği resmi dillere çevrilmesi gerekiyordu. Bu amaçla ekip, Lean adlı özel bir yazılım paketinden yararlandı. Lean, matematikçilerin kesin tanımlar ve kanıtlar yazmasına olanak tanıyan bir program olarak öne çıkıyor. Matematiksel ifadeler Lean diliyle yazıldığında, sistem bu ifadelerin doğruluğunu kontrol edebiliyor ve eksik ya da yanlış adımları tespit edebiliyor.

doğal dilden resmi dile: otomatik çeviri ve veri üretimi

DeepMind, eğitim verisi sorununu aşmak için yenilikçi bir yol izledi. Araştırmacılar, Gemini adlı büyük dil modelini kullanarak doğal dilden Lean'e matematiksel ifadeleri otomatik olarak çevirebilen bir sistem geliştirdi. Bu sayede yaklaşık 80 milyon resmi matematiksel ifade üretildi. Bu otomatik çeviriler, mükemmel olmasa da, AlphaProof'un eğitimi için büyük bir veri havuzu oluşturdu. Elde edilen veriler, yapay zekanın matematiksel kanıtları anlama ve üretme yeteneğini önemli ölçüde artırdı. AlphaProof, bu sayede yalnızca doğru görünen yanıtlar üretmekle kalmadı, aynı zamanda matematiksel kesinlik sağlayan çözümler sunabildi. DeepMind ekibi, bu yaklaşımın yapay zekanın matematikteki başarısında kritik rol oynadığını belirtiyor.