OpenAI matematik modellerinde makine öğrenimi teorisini dışarıda bırakıyor

OpenAI, geliştirdiği son yapay zeka modeliyle kanıtlanan 700'den fazla matematiksel sonucu kamuoyuyla paylaştı. Yayımlanan bulgular geniş yankı uyandırırken, araştırmacıların yaptığı veri tabanı analizleri paylaşılan listenin kapsamındaki belirgin boşlukları ortaya koydu. Semantic Scholar verileri ve arXiv üzerindeki akademik çalışmalar temel alınarak yapılan incelemede, OpenAI'ın kriptografi, istatistik, optimizasyon, sayısal analiz ve makine öğrenimi teorisi alanlarına ait neredeyse hiçbir teorem paylaşmadığı görüldü.

Akademik veri tabanı arXiv üzerindeki açık problemleri ve teoremleri inceleyen analizler, istatistik ve optimizasyon gibi alanların mevcut matematik literatürünün yaklaşık yüzde 20'sini oluşturduğunu gösteriyor. Buna karşılık, OpenAI tarafından yayımlanan 700'ü aşkın sonuç içerisinde bu konuların payı yüzde 1'in altında kaldı. Uzmanlar, söz konusu alanların büyük dil modellerinin iç mekanizmalarını ve yapay zeka eğitim süreçlerini doğrudan ilgilendirdiğini, bu nedenle araştırma laboratuvarlarının rekabet avantajını korumak amacıyla ilgili teorik bulguları gizli tutmuş olabileceğini belirtiyor.

Yapay zekanın matematik alanındaki hızlı gelişimi, sentetik veri üretiminin kolaylığı ve doğrulama süreçlerinin düşük maliyetli olması gibi avantajlara dayanıyor. İleri düzey matematiksel keşiflerin biyoloji veya robotik gibi diğer sektörlere kıyasla daha az kaynakla ölçeklendirilebildiği vurgulanıyor. Araştırmacılar, bu yeteneklerin doğrudan yapay zeka modellerinin kendi kendini geliştirmesi sürecinde kilit altyapı haline gelebileceğini kaydediyor.