MIT mezunu ve startup laboratuvarı Physical Superintelligence (PSI) teknik ekibi üyesi David Turturean, Anthropic'in Fable 5.2 modelini kullanarak 18 yıllık bir kuantum hesaplama sorununu çözdü.
“Bu, yazdığım son makale olabilir fikrini tamamen kabul ediyorum,” dedi Turturean, TechCrunch’a. MIT'nin ünlü Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nda yüksek lisans yapmak için planladığı seyahati erteleyip PSI'ye katıldı. “Birkaç ay sonra neden hâlâ makale yazıyorsunuz?”
Bu soru, kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarlardan daha hızlı sorunları çözebilip çözemeyeceğini ele alan Aaronson-Ambainis varsayımıdır. Soruyu ortaya atan araştırmacılar arasında biri olan Scott Aaronson, kanıtı tam olarak anlamadığını ancak PSI ile çözümü paylaşan ve bunu matematiksel kodlama dili Lean ile otomatik olarak formelleştiren önde gelen bir araştırmacı grubu tarafından açıklanması nedeniyle doğru olduğuna inandığını yazdı.
Bu çözüm, bazı zor problemleri hızlıca çözmek için kuantum bilgisayarların bir yolunu kapatıyor, ancak tüm yolları değil. “Bu bir olumsuz sonuç, insanlara iyi, artık o yöne bakmayacağız diyor,” dedi Turturean.
Daha geniş bakıldığında, bu, yapay zekânın bilimsel topluluğa verdiği etkiyi de yansıtmaktadır.
“Aaronson-Ambainis sanısı’nın tam olarak kanıtlanması, kuantum sorgu karmaşıklığı alanında hâlâ çözülmemiş ve herkesin kritik olduğunu kabul ettiği son birkaç sorudan biridir,” diye yazdı Aaronson. Bu haberi duyduğunda, memnuniyet, hayranlık, hayal kırıklığı ve yorgunluk hissettiğini belirtti. “Dürüst olmak gerekirse, birkaç hafta önce OpenAI’nin Mathocalypse özetinde bunun olmaması beni şaşırttı. Kesinlikle denemişlerdir, o zaman bu soru, çözülmüş tüm diğer sorulardan gerçekten çok daha zor mu?”
Bu, bilimsel sorunları çözmek için özel bir model orchestrasyon ve destek sistemi sağlar.
PSI'nin CEO'su Matt Pines, TechCrunch'a bir araştırma sisteminin orchestrations katmanı, araçlar, bellek sistemleri ve simülasyon altyapısıyla ilgili birçok şey içermesi gerektiğini söyledi: "Gerçekten bir sorunu genişlik ve derinlikte ele alıp, çeşitli olası alternatifleri değerlendirebilmelisiniz."
Şu anda, şirket geliri, veri merkezlerini optimize etmek için araçlarını kullanarak ısı, elektrik, su, gürültü gibi değişkenleri simüle ederek elde ediyor — “bu sitelerin performansı ve toplum üzerindeki etkisi, fiziksel özelliklerinin doğrudan bir fonksiyonudur.” Ancak uzun vadede, şirket teorik fizikteki atılımları pratik teknolojilere dönüştürmeyi hedefliyor.
Altı ila dokuz ay önce, yatırımcılarla konuşurken bu koşulu doğrulamak biraz zor oluyordu, değil mi? Örneğin, 'Hayır hayır, bana inan, yakında teorik fizik çoğunlukla makinelerin alanında olacak.' diye söylüyordum," dedi Pines, "Şu anda henüz o noktaya ulaşmadık, ancak yolun üzerindeyiz."
Ancak, AI zaten doğrulanabilir kodla ifade edilebilen matematik ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda önemli başarılar elde etti; ancak yaşam bilimleri veya fizik gibi daha az soyut disiplinlerde bunu yapmak hâlâ daha zor. Geçen hafta, yeni kurulmuş şirket Discovered Materials, süper iletkenlik ve ısı dağılımı gibi konuları araştırmak için AI kullanan araştırmacılar için 1 milyon dolarlık bir yarışma duyurdu.
“Sonuçta, fizik matematikten farklıdır, çünkü gerçek dünyayla uğraşır… Doğru, gerçeklikle ilgili modelleriniz üzerine oy kullanır,” diye konuştu Pines. Bu girişim, hesaplama sonuçlarını deneysel doğrulama ile en verimli şekilde birleştirmeyi araştırmaya odaklanmaktadır.
“Eğer bu doğanın gerçek bir gerçeğiyse, bunu kullanabileceğiniz bir tekniktir,” dedi Pines. “Buna dayalı bir cihaz yapabilirsiniz, değil mi? AI bir fikir öneriyor; bu, gerçek dünyada daha önce yapamadığınız şeyleri yapmanıza olanak tanıyor… Bu yüzden bunların hepsi PSI’nin oluşturduğu döngüler.”
“Neolabs” bilimsel alanlarda devrim yaratabilecek sonuçlar elde etmenin bir yolu olarak ortaya çıktıkça, katılımcılar bu yeni dünyadaki standartları hâlâ keşfediyorlar. PSI, Anthropic’in modeli yakında yayınlanmadan önce sonuçları açıklamak zorunda kaldığı için, bu sonuçları ilgili araştırmacılarla paylaşarak onların bunu daha iyi anlamasını sağladı.
“Bir akademisyen olarak, şeyleri doğru yapmada kendi rolümüzü yerine getirmek istiyoruz,” diye konuştu PSI’ye önerilerde bulunan Northeastern Üniversitesi profesörü Jim Halverson. Gelecek hafta, önde gelen fizikçilerin bilimsel tempoda artışa nasıl yanıt verileceğini tartışacağı bir zirveye MIT’ye gidecek. “En iyi uygulamalar hâlâ şekilleniyor… Şeffaflığı korumak ve uzmanlarla iletişime geçmek iyi bir yol.”
“Bunu bir süre bırakmak için biraz zamanımız var… Bu, AI tarafından elde ettiğim çözümü ilk kez bastırdığım ve okuduktan sonra, ‘Peki, bunu insanlara daha doğal bir şekilde nasıl sunabilirim?’ diye düşündüğüm an oldu,” dedi Turturean TechCrunch’a. Akademik çevrelerin bu sonucu açıklamayı bekleyeceğini ifade etti. “Bu, AI’nın ne kadar büyük bir ağırlıkta şeyleri yapabileceğini fark etmemi sağladı,” dedi.