Yapay zeka modelleri görelilik teorisini yeniden keşfetmekte zorlanıyor
Öne çıkanlar
- Hassabis'in önerdiği 1911 öncesi veri testi, yapay zekanın genel göreliliği yeniden keşfedemediğini ortaya koydu.
- MIT ekibinin deneyinde model, yörünge verilerinden evrensel kütleçekim kanununu çıkaramadı.
- Tarih kısıtlamalı veri setleri, sızıntılar ve dijitalleştirme hataları nedeniyle kronolojik tutarlılık sağlayamadı.
Yapay zeka araştırmacıları, büyük dil modellerinin genel yapay zeka seviyesine ulaşıp ulaşmadığını ölçmek amacıyla Albert Einstein'ın görelilik teorisini yeniden keşfetme potansiyelini test etti. Google DeepMind kurucu ortağı Demis Hassabis'in önerdiği ve tarihi verilerle sınırlandırılan modelleri içeren testler, mevcut yapay zeka mimarilerinin yaratıcı sıçramalar yapmakta yetersiz kaldığını gösterdi. Araştırmacılar, 1911 ve öncesindeki bilimsel verilerle eğitilen modellerin Einstein düzeyinde bir kuramsal atılım gerçekleştiremediğini belirledi.
Farklı bağımsız ekipler ve araştırma enstitüleri tarafından geliştirilen geçmişe dönük modeller, belirli tarih kısıtlamalarına tabi tutuldu. MIT bünyesinde yürütülen çalışmalarda, yapay zeka modellerine Newton mekaniğine dayalı gezegen yörüngesi verileri verildiğinde sistemlerin evrensel kütleçekim yasasını çıkaramadığı görüldü. Modeller, her gezegen sistemi için ayrı ve hatalı denklemler üretti. Ayrıca tarihi veri setlerinin taranması ve dijitalleştirme hataları, modellerin hedef tarihten sonraki bilgileri sızdırmasına yol açtı.
Uzmanlar, mevcut dil modellerinin büyük veri kümelerindeki istatistiksel bağıntıları bulmada yetkin olduğunu ancak kısıtlı veriden yeni bir dünya modeli inşa eden abdüktif akıl yürütme becerisinden yoksun bulunduğunu aktardı. Sistemlerin olası çok sayıda sahte teori arasında doğru olanı seçemediği kaydedildi. Araştırmacılar, yapay zekanın gerçek bilimsel keşifler yapabilmesi için temel çalışma prensiplerinin yeniden tasarlanması gerektiğini bildirdi.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.