İle yakın zamanda işten çıkarma ve hızlı bir şekilde yeniden işe alma OpenAI'nin Sam Altman'ın hazırladığı makalede, yapay zekanın (AI) geliştirilmesi ve kullanımına ilişkin tartışmalar bir kez daha mercek altında. Daha da sıra dışı olan ise medya haberciliğindeki öne çıkan temalardan birinin, Matematik yapmak için yapay zeka sistemleri.
Görünüşe göre OpenAI'deki olayların bir kısmı şirketin yeni bir geliştirmesiyle ilgiliydi. Q* adı verilen yapay zeka algoritması. Sistemden önemli bir ilerleme olarak bahsediliyordu ve göze çarpan özelliklerinden biri de matematiksel akıl yürütme yeteneğiydi.
Peki yapay zekanın temeli matematik değil mi? Bilgisayarların ve hesap makinelerinin matematiksel görevleri yerine getirebildiği göz önüne alındığında, bir yapay zeka sistemi matematiksel akıl yürütmede nasıl sorun yaşayabilir?
Yapay zeka tek bir varlık değildir. Bu, insanlardan doğrudan talimat almadan hesaplama yapmak için kullanılan stratejilerin bir karışımıdır. Göreceğimiz gibi bazı yapay zeka sistemleri matematik konusunda yetkindir.
Ancak mevcut teknolojilerin en önemlilerinden biri olan ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotlarının arkasındaki büyük dil modelleri (LLM'ler), şu ana kadar matematiksel akıl yürütmeyi taklit etmekte zorlandı. Bunun nedeni dil üzerinde yoğunlaşmak için tasarlanmış olmalarıdır.
Şirketin yeni Q* algoritması görülmeyen matematik problemlerini çözebiliyorsa, bu pekâlâ mümkün olabilir önemli bir atılım olacak. Matematik, insanoğlunun akıl yürütmesinin eski bir şeklidir. büyük dil modelleri (LLM'ler) şimdiye kadar taklit etmekte zorlandık. LLM'ler aşağıdaki gibi sistemlerin altında yatan teknolojidir: OpenAI'nin ChatGPT'si.
Bu yazının yazıldığı sırada, Q* algoritmasının ve yeteneklerinin ayrıntıları sınırlı ama son derece merak uyandırıcıydı. Dolayısıyla Q*'yu başarılı saymadan önce dikkate alınması gereken çeşitli incelikler var.
Örneğin matematik herkesin farklı derecelerde ilgilendiği bir konu ve Q*'nun matematik konusunda ne düzeyde yetkin olduğu belirsizliğini koruyor. Ancak araştırma düzeyindeki matematiği ilerletmek için yapay zekanın alternatif biçimlerini kullanan yayınlanmış akademik çalışmalar da mevcuttur (bazıları benim yazdığım dahilve bir matematikçi ekibi tarafından Google DeepMind'daki araştırmacılarla işbirliği içinde yazılmıştır).
Bu yapay zeka sistemleri matematikte yetkin olarak tanımlanabilir. Ancak Q*'un akademisyenlere çalışmalarında yardımcı olmak için kullanılmaması, başka bir amaç için kullanılması muhtemeldir.
Bununla birlikte, Q* en son araştırmaların sınırlarını zorlamaktan aciz olsa bile, inşa edilme biçiminde, gelecekteki gelişim için cazip fırsatlar yaratabilecek bir anlam bulunması çok muhtemeldir.
Giderek daha konforlu
Toplum olarak, önceden belirlenmiş sorun türlerini çözmek için uzman yapay zekanın kullanılmasından giderek daha fazla memnunuz. Örneğin, dijital asistanlar, yüz tanıma, ve çevrimiçi öneri sistemleri çoğu kişiye tanıdık gelecektir. Anlaşılması zor olan şey, sözde “yapay genel zeka” (AGI) bir insanınkiyle kıyaslanabilecek kadar geniş muhakeme yeteneklerine sahip.
Matematik, her okul çocuğuna öğretmeyi arzuladığımız temel bir beceridir ve YGZ arayışında kesinlikle temel bir kilometre taşı olarak değerlendirilecektir. Peki matematiksel olarak yetkin yapay zeka sistemleri topluma başka nasıl yardımcı olabilir?
Matematiksel zihniyet, kodlama ve mühendislik gibi çok sayıda uygulamayla ilgilidir ve dolayısıyla matematiksel akıl yürütme, hem insan hem de yapay zeka için hayati önem taşıyan aktarılabilir bir beceridir. Bir ironi, yapay zekanın temel düzeyde matematiğe dayalı olmasıdır.
Örneğin, yapay zeka algoritmaları tarafından uygulanan tekniklerin çoğu, sonuçta olarak bilinen matematiksel bir alana indirgeniyor. Matris cebiri. Matris, basit bir sayı tablosudur; bunun tanıdık bir örneği dijital görüntüdür. Her piksel sayısal verilerden başka bir şey değil.
Büyük dil modelleri de doğası gereği matematikseldir. Büyük bir metin örneğine dayanarak, bir makine kelimelerin olasılıklarını öğrenebilir. büyük olasılıkla kullanıcıdan gelen bir istemi (veya soruyu) takip eder sohbet robotuna. Önceden eğitilmiş bir LLM'nin belirli bir konuda uzmanlaşmasını istiyorsanız, o zaman matematik literatürüne veya başka herhangi bir öğrenme alanına göre ince ayar yapılabilir. Bir Yüksek Lisans, matematiği anlıyormuş gibi okunan metinler üretebilir.
Ne yazık ki, bunu yapmak blöf yapmada iyi, ancak ayrıntıda kötü olan bir yüksek lisans derecesi üretir. Buradaki sorun, bir matematiksel ifadenin tanım gereği bir atanabilecek bir ifade olmasıdır. kesin Boole değeri (yani doğru veya yanlış). Matematiksel akıl yürütme, daha önce oluşturulmuş olanlardan yeni matematiksel ifadelerin mantıksal olarak çıkarılması anlamına gelir.
şeytanın Avukatı
Doğal olarak, dilsel olasılıklara dayanan herhangi bir matematiksel akıl yürütme yaklaşımı, kendi şeridinin dışına çıkacaktır. Bunu aşmanın bir yolu, büyük dil modeli tarafından yapılan sıçramaların arkasındaki mantığı sürekli olarak kontrol eden, mimariye (LLM'nin tam olarak nasıl oluşturulduğu) bir tür resmi doğrulama sisteminin dahil edilmesi olabilir.
Bunun yapıldığına dair bir ipucu Q* adında olabilir; bu da makul bir şekilde şu anlama gelebilir: 1970'lerde geliştirilen bir algoritma tümdengelimli akıl yürütmeye yardımcı olmak. Alternatif olarak Q*, bir modelin doğru sonuçları test ederek ve ödüllendirerek zaman içinde gelişebildiği Q-öğrenmeyi ifade edebilir.
Ancak matematiksel olarak yetenekli yapay zekalar oluşturmanın bazı zorlukları var. Örneğin, en ilginç matematiklerden bazıları oldukça olası olmayan olaylardan oluşur. Küçük sayılara dayalı bir modelin var olduğunu düşünebileceğiniz birçok durum vardır, ancak yeterli sayıda örnek kontrol edildiğinde bu model beklenmedik bir şekilde bozulur. Bu yeteneğin bir makineye dahil edilmesi zordur.
Başka bir zorluk sürpriz olabilir: Matematiksel araştırma son derece yaratıcı olabilir. Öyle olmak zorunda çünkü uygulayıcıların yeni kavramlar icat etmeleri ve yine de mevcut olanın dışına çıkmamaları gerekiyor. eski bir konunun resmi kuralları.
Yalnızca önceden var olan matematikteki kalıpları bulmak için eğitilen herhangi bir yapay zeka metodolojisi, muhtemelen hiçbir zaman gerçek anlamda yeni matematik yaratamaz. Matematik ve teknoloji arasındaki boru hattı göz önüne alındığında, bu durum yeni teknolojik devrimlerin kavranmasını engelliyor gibi görünüyor.
Ancak bir an için şeytanın avukatlığını yapalım ve yapay zekanın gerçekten yeni matematik yaratıp yaratamayacağını hayal edelim. Buna karşı olan önceki argümanın bir kusuru var; çünkü en iyi insan matematikçilerinin yalnızca önceden var olan matematik üzerine eğitim aldıkları da söylenebilir. Büyük dil modelleri bizi daha önce de şaşırttı ve yine şaşırtacak.
Tom Oliver, Öğretim Görevlisi, Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği, Westminster Üniversitesi
Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.
