Yapay zeka insanların düşüncelerini okuyor ve hayvan dilini anlıyor

Geçtiğimiz Ekim ayında Demis Hassabis, Stockholm'den hayatını değiştirecek bir telefon aldı. Henüz 48 yaşındayken, John Jumper ve David Baker ile birlikte Nobel Kimya Ödülü'ne layık görülmüştü. Hassabis, ödülü almak için daha önce hiç kimya laboratuvarına gitmemişti.

Yazılım geliştiricisi, yapay zeka programı Alphafold'u kullanarak biyolojinin en büyük gizemlerinden birini bilgisayar ekranında çözmüştü: proteinlerin katlanması. Yaşamın bu temel yapı taşları iplikçikler halinde ortaya çıkar ve işlevlerini ancak katlanmış, üç boyutlu yapılarında kazanırlar. Bu süreci yöneten yasalar onlarca yıldır bir gizemdi.

Protein katlanmasını çözümleyen Nobel Ödülü, yapay zekânın anlayışımızın sınırlarını nasıl zorladığının ve bize yeni diller açtığının sadece bir örneği. Bunlar, sohbet GPT gibi sadece yazılı kelimeler değil.

Doğa birçok dil konuşur: Biyoloji, kelime dağarcığı olarak DNA ve proteinlerin yapı taşlarını kullanır, kimya elementler arasındaki bağları tanımlar ve matematik fizik yasalarını tanımlamak için resmi bir çerçeve sağlar. Haritalar ise coğrafyayı grafiklere ve sembollere dönüştürür. Yapay zekâ şu anda bu ve diğer birçok alandan veri kümeleri kullanılarak eğitiliyor ve sürekli olarak daha önce bilinmeyen yeni kalıplar keşfediyor.

Örneğin, yeni malzemelerin keşfi ve sentezi zahmetli bir deneme-yanılma sürecidir, ancak geçen yıl önemli bir ivme kazandı. Otonom laboratuvarlar, neredeyse hiç insan müdahalesi olmadan bağımsız olarak malzeme reçeteleri geliştirmek, maddeleri sentezlemek ve ürünleri analiz etmek için robotik ile yapay zekayı birleştirmeye başladı.

Araştırmacılar 380.000 yeni kararlı kristal yapı tespit etti. Üretken yapay zeka ve otomasyonun bu birleşiminin, yeni enerji teknolojileri, plastikler ve ilaçlar için malzemelerin geliştirilmesini ilerleteceğini umuyorlar.

Yapay zekanın kelimenin tam anlamıyla yeniden haritalandırdığı bir diğer disiplin de arkeolojidir. Bu alanda, geçmişin genellikle parçalanmış ve erişilemez dillerini çözme becerisi giderek artmaktadır. Öne çıkan örnekler arasında, Vezüv Yanardağı'nın patlamasıyla korunmuş olan antik Ölü Deniz Parşömenleri ve Herculaneum Parşömenleri bulunmaktadır.

İnsanların antik metinler çok kırılgan veya harfler soluk olduğu için sınırlarına ulaştığı yerlerde, yapay zeka çok bantlı görüntülerdeki desenleri tanıyabilir veya sanal açılım gerçekleştirebilir. Yapay zeka, arkeolojik arazi araştırmalarında da faydalı bir araç olduğunu kanıtlıyor. Araştırmacılar, yeni lazer teknolojilerini kullanarak Meksika'nın antik Campeche kentindeki yoğun bitki örtüsüne nüfuz ettiler. Bir yapay zeka modeli, verilerde desenler aradı ve daha önce bilinmeyen yüzlerce Maya bölgesini keşfetti.

Yapay zeka modellerinin yetenekleri, araştırmacıların Assisili Aziz Francis gibi hayvanların dilini anlama gibi kadim bir hayali bile gerçekleştirmelerine olanak tanıyor. Dünya Türleri Projesi gibi projeler, diğer canlıların iletişim sistemlerini çözme görevine adanmıştır.

Yapay zeka ile biyoakustik verileri analiz edip şaşırtıcı örüntüler keşfediyorlar. Örneğin, fillerin birbirlerine hitap etmek için bireysel "isimler" kullandıklarına veya balinaların türdeşlerinin çağrılarına, tıpkı bir insanın "merhaba"sına benzer şekilde, belirli seslerle yanıt verdiğine dair kanıtlar mevcut.

Gizli dilleri çözmenin belki de en derin adımı, bizi kişisel olarak ilgilendiren adımdır: kendi beynimizin kalıplarını okuma yeteneği. Son zamanlarda, beyin-bilgisayar arayüzleri sayesinde, bir adamın konuşması doğrudan sinirsel aktivitesinden sentezlendi ve böylece bir beyin hastalığı nedeniyle kaybettiği sesi geri kazanıldı .

Araştırmacılar, motor korteksine 256 elektrot yerleştirdiler ve bir yapay zekayı, adamın konuşma niyetlerini beyin sinyallerinden çıkarması için eğittiler. Yapay zeka daha sonra, adamın zihninde formüle ettiklerini gerçek zamanlı olarak yazdı.

Hatta bazı uzmanlar, yapay zekâların yakında iletişim için tamamen yeni dillere başvurabileceğini düşünüyor. Sohbet robotları şu anda İngilizce, Almanca veya diğer insan dillerinde iletişim kuruyor. Bunların en iyileri, düşüncelerini gözlemlememizi sağlayan dahili "düşünce zincirleri" üretiyor.

Nihai cevaplar her zaman bu ara zihinsel adımlardan elde edilemese de, modellerin içinde neler olup bittiğine dair ipuçları sağlarlar. Ancak bu memnuniyet verici şeffaflık yakında sona erebilir.

Geçtiğimiz Aralık ayında, Meta'daki araştırmacılar, içsel düşünce süreçlerini artık kelimelerle ifade etmeyen, bunun yerine bu modellerin ana dili olan sayıları kullanan bir model geliştirdiler. Model, cümlelerle düşünmek yerine, sinir ağının en son örüntülerini, yani içsel düşünce süreçlerini temsil eden sayı dizileri üretti.

Sayı dizileri, insan dilinden çok daha fazla bilgi içerebiliyor ve aynı anda birkaç olası düşünce dizisi barındırabiliyordu. Bazı mantıksal akıl yürütme görevlerinde, bu modeller doğal dilde "düşünen" modellerden daha üstündü. Bu sayı tabanlı düşünce süreçleri insanlar için tamamen anlaşılmazdı. Ancak diğer yapay zekâlar için açık bir kitap olabilirlerdi.

Bu nedenle yapay zekânın yükselişi, doğanın derinliklerine bakmamızı sağlayan güçlü ve yeni bir teleskobun geliştirilmesine benzetilebilir. Veri paketlerine bölünebilen her şey makinelere aktarılıyor.

Dolayısıyla yapay zekâ, güzel görseller veya etkileyici cümleler oluşturmaktan çok daha fazlasını ifade ediyor. Araştırmacılara daha önce görülmemiş gerçekleri görmelerini sağlayan yeni bir bakış açısı sunuyor. Bilimi, yalnızca çalışanların ofislerinde değil, en temel süreçlerinde bile dönüştürüyor.

Yapay zeka modellerinin daha önce bizden gizlenmiş yeni alfabeleri ve dilleri deşifre etme yeteneği, benzersiz öğrenme yöntemlerinde yatmaktadır. Genellikle yinelemeli döngüler halinde büyük miktarda veriyi işleyerek, en ince ve karmaşık düzenlilikleri bile fark edene kadar iç parametrelerini sürekli olarak ayarlarlar.

Ancak asıl zorluk tam da burada yatıyor: Yapay zeka yeni kurallar ve kalıplar keşfederken, bu içgörüler çoğu zaman onları anlamamıza hiç yardımcı olmayan çok boyutlu bir parametre kombinasyonunda sıkışıp kalıyor.

Yapay zekânın içinde çıkarabileceğimiz, inceleyebileceğimiz ve anlayabileceğimiz zarif bir matematiksel formül, akış şeması veya kurallar dizisi yok; komutla etkinleştirilen ve bir çıktı üreten milyarlarca yapay nöron arasında yalnızca milyarlarca bağlantı var. Bunu nasıl yaptıklarını yalnızca yapay zekânın kendisi biliyor. Dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılar, yapay zekânın "kara kutusunu" kırmak ve yorumlanabilir hale getirmek için çabalıyorlar, ancak şimdiye kadar elde edilen başarılar mütevazı düzeyde.

Başka bir deyişle, anlamayı umuyorduk ama sonuç elde ettik. Hassabis'in Alphafold örneğinde, yapay zeka doğru protein yapıları sağlıyor, ancak bunun büyük biyolojik gizemi çözdüğü iddiası önemli bir boşluğu göz ardı ediyor: Ne yapay zekanın kendisi ne de yaratıcısı Hassabis, protein katlanmasının gerçekte nasıl işlediğini açıklayamıyor.