Google'ın Gemini 3 yapay zeka modelinin, Brainfck kodu üretirken sonsuz döngüye girmesi, bu esrarengiz dilin Büyük Dil Modelleri (LLM) için bir nihai test olup olmadığı sorusunu gündeme getiriyor. Makale, Brainfck'ın LLM'ler için neden bu kadar zorlayıcı olduğunu üç ana sebeple açıklıyor.
İlk olarak, veri kıtlığı problemi öne çıkıyor. LLM'ler genellikle milyarlarca satır kod üzerinde eğitilirken, Brainfck için internette mevcut veri miktarı yok denecek kadar azdır. Bu durum, modellerin sadece taklit etmek yerine dilin temel mantığını anlamasını gerektirir. İkinci olarak, Brainfck anti-literate programlama felsefesine sahiptir; yani yorumlar, anlamlı değişken adları veya belirgin bir yapı içermez. Bu, LLM'lerin ezberlenmiş sözdizimi yerine, dilin temel kurallarına ve anlamsal bir zihinsel modele dayalı soyut düzeyde akıl yürütmesini zorunlu kılar.
Üçüncü ve önemli bir sorun ise tekrarlama problemidir. Brainfck'ın minimalist yapısı, kodda yüksek oranda tekrarlayan yapılar oluşmasına neden olur. LLM'ler, önceki token'lara dayanarak ne gördüyse onu üretme eğilimindedir ve bu, kendi çıktılarında da geçerlidir. Bir yapı birkaç defadan fazla tekrarlandığında, modelin belirli bir token'ın kendisinden sonra gelme olasılığının yüksek olduğunu öğrenme ihtimali artar. Bu durum, her ardışık yinelemede kendi kendini gerçekleştiren bir kehanete dönüşerek sonsuz döngüye yol açar. Bu özellikler, Brainfck'ı yapay zeka modellerinin gerçek anlama ve akıl yürütme yeteneklerini test etmek için benzersiz bir araç haline getiriyor.
Brainf*ck gibi niş ve zorlayıcı bir programlama dilinin, Büyük Dil Modellerinin sadece ezberlemek yerine gerçek anlamda akıl yürütme yeteneklerini ortaya koyduğu görülüyor.