29.7 C
İstanbul

DeepMind’ın yapay zekası onlarca yıllık matematik bulmacasına yeni bir çözüm buldu, insanı alt etti

DeepMind, yapay zeka gelişiminde yeni bir çağın habercisi olabilecek bir atılımla, insanlığın en zorlu matematik problemlerinden birine yeni bir çözüm üretmek için büyük bir dil modeli (LLM) kullandı.

Mutlaka Okumalısın

DeepMind, yapay zeka gelişiminde yeni bir çağın habercisi olabilecek bir atılımla, insanlığın en zorlu matematik problemlerinden birine yeni bir çözüm üretmek için büyük bir dil modeli (LLM) kullandı.

FunSearch olarak bilinen model, “kapak kümesi bulmacası” olarak adlandırılan soruna bir çözüm keşfetti. Onlarca yıllık matematik bilmecesi, bir sayfaya aralarında çizgiler çizerken üçü düz bir çizgi oluşturmadan kaç noktayı birleştirebileceğinize dayanıyor.

Eğer bu migreninizi azdırdıysa, endişelenmeyin. Unutulmaması gereken önemli bir nokta, bu sorunun daha önce hiç çözülememiş olması ve araştırmacıların sadece küçük boyutlar için çözüm bulabilmiş olmalarıdır. Şimdiye kadar.

FunSearch, büyük sınır kümeleri için en iyi bilinenleri çok aşan yeni yapıları başarıyla keşfetti. LLM kapak kümesi sorununu kesin olarak çözememiş olsa da (ortalıkta dolaşan bazı haber başlıklarının aksine), bilim için yeni gerçekler buldu.

Araştırmacılar bu hafta Nature dergisinde yayınlanan makalelerinde, “Bildiğimiz kadarıyla bu, LLM kullanılarak yapılan ilk bilimsel keşfi (kötü şöhretli bir bilimsel problem hakkında doğrulanabilir yeni bir bilgi parçasını) göstermektedir” diye yazdılar.

Önceki deneylerde araştırmacılar, çözümleri bilinen matematik problemlerini çözmek için büyük dil modelleri kullandılar.

FunSearch, önceden eğitilmiş bir LLM’yi (bu durumda Google’ın PaLM 2’sinin bir versiyonu) otomatik bir “değerlendirici” ile birleştirerek çalışır. Bu doğruluk denetleyicisi yanlış bilgi üretimine karşı koruma sağlıyor.

LLM’lerin düzenli olarak “halüsinasyonlar” ürettikleri gösterilmiştir – temelde bir şeyler uydurup gerçek olarak sundukları zaman. Bu da doğal olarak doğrulanabilir bilimsel keşifler yapma konusundaki yararlılıklarını sınırlandırmıştır. Ancak Londra merkezli laboratuvardaki araştırmacılar, dahili bir doğruluk denetleyicisinin kullanılmasının FunSearch’ü farklı kıldığını iddia ediyor.

FunSearch, LLM ve değerlendirici arasında sürekli bir ileri geri dansı gerçekleştirir. Bu süreç ilk çözümleri yeni bilgiye dönüştürür.

İLGİLİ YAZI :   Google ve MIT, öğretmenler için ücretsiz bir üretken yapay zeka kursu başlatıyor

Bu aracı bilim insanları için oldukça umut verici kılan bir diğer özellik de çözümlerin ne olduğundan ziyade çözümlerin nasıl oluşturulduğunu ortaya koyan programlar üretmesi.

Araştırmacılar, “Bunun FunSearch’ü kullanan bilim insanlarına daha fazla içgörü kazandırmasını ve erdemli bir iyileştirme ve keşif döngüsü yaratmasını umuyoruz” diyor.


Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.

- Sponsorlu -spot_img

Daha Fazla

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

- Sponsorlu -spot_img

Son Haberler