OpenAI’nin Navier-Stokes Denklemini Çözdüğü İddiasına Matematikçiler Anlam Veremiyor: Yapay Zekanın “İspatı” Karanlığa Yakın.

Yapay zekanın dünyadaki en zorlu matematik problemlerinden biri olan Navier-Stokes denklemini çözdüğüne dair iddiası tartışma yaratan OpenAI, çözümünün nasıl üretildiğine dair matematikçilerin kafasını karıştırdı. OpenAI’nin bir dizi yapay zeka aracının ürettiği “ispat”, teknik açıdan doğru olsa da insan zihnine aktarılması karanlığa yakın bir düzeyde anlaşılırık barındırmıyor.

İngiliz Oxford Üniversitesi’nden matematikçi James Maynard, yeni yapay zeka ispatından insan düzeyinde bir anlayış çıkarmak şu ana kadar oldukça zor olduğunu belirterek, “Bu kadar uzun süredir bu kadar çözülemeyen bir probleme, bu kadar kısa sürede bu kadar az insan tarafından anlaşılabiliyor” ifadelerini kullandı. Brown Üniversitesi’nden ve kendi araştırmalarında yapay zekayı kullanan matematikçi Javier Gómez-Serrano ise “Bu makale insanlara yazılmamış” diyerek, ispatın “ciddi bir yeniden düzenleme“den sonra alan için fayda sağlayabileceğini, ancak “bugüne kadar bu makale bizi pek bir şey öğretmedi” şeklinde değerlendirdi.

Sıvıların Hareketini Açıklayan Eşitlikler

Navier-Stokes denklemleri, rüzgarın şiddetli bir akışından okyanus akıntılarının karışımına kadar olan sıvıların nasıl hareket ettiğini ve nasıl davrandığını matematiksel olarak tanımlar. Yaklaşık iki yüzyıldır güvenilir sonuçlar üreten bu denklemlerin neden işe yaradığı hâlâ bir gizem olarak kalmaya devam ediyor. Bilim insanları, denklemleri sınırlarına kadar iterek tahminlerinin gerçek dünyada anlamsız bir senaryoyu tarif edebileceği bir kırılma noktasına ulaşabileceğini görmek istiyor.

Denklemlerin önemini vurgulayan Clay Matematik Enstitüsü, 2000 yılında Navier-Stokes problemini çözmek için bir milyon dolar ödüle sahip olmak üzere altı Millennium Problemi arasına dahil etti.

Sınırsız Hız Senaryosu ve İddialar

OpenAI, yapay zeka araçlarının sıvıların sonsuz bir hıza ulaşacak şekilde hızlandığı, yani fiziksel evrende imkânsız olan bir “patlama” ya da tekilleşme durumunu tespit ettiğini iddia etti.

Açıklamadan saatler önce, yıllardır Navier-Stokes problemine çalışan New York Üniversitesi’nden matematikçi Tristan Buckmaster, OpenAI’nin izni ya da haber vermeden kendi çalışmalarına atladığını ve fikirlerini hâletâre getirerek çalıntı yaptığını öne sürdü. Alanın başka kimse tarafından takip edilmediğini söylediği bu yolun kendi çalışmasına benzer olduğunu belirten Buckmaster, araştırmalarında OpenAI’nin Codex aracını kullandığını hatırlatarak, şirketin notlarına gizlice erişmiş olabileceğini ima etti. OpenAI’ye bu konuda başvurduğunda, Levent Alpöge adlı Anthropic’te çalışan bir işbirliğini makalesinde zikretmesi karşılığında iddialarını düşürmesi gerektiğini söylediğini iddia etti.

OpenAI, bu iddiaları reddetti, ancak “de-kişiselleştirilmiş verilerin modellerimizin iyileşmesine katkıda bulunmuş olabileceğini kesin olarak eltemiz edemeyeceğimizi” kabul etti.

Çözülen Sorun Değil, Çözülmemiş Sorun

OpenAI’nin çözdüğü Navier-Stokes problemine dair bir de eleştiriler var. Clay Enstitüsü’nün Millennium ödülünü kazanabilmek için matematikçiler ya “zorlanan” ya da “zorlanmayan” versiyonlardan birini çözmek zorundaydı. Zorlanan versiyonda sıvılara yerçekimi gibi bir dış kuvvet uygulanıyordu. Son dönemde yayınlanan bir Scientific American yazısında, uzmanların asıl olarak, sıvının kendi içindeki kuvvetlerle ve harici bir kuvvet olmadan denklemlerin dışarıda bir kuvvet olmadan “patladığı” daha saf bir senaryo bulmak istediklerini belirtti.

OpenAI’nin çözümü ise bir dış kuvvete dayanıyor. Buna ek olarak, matematikçiler tarafından son dönemde paylaşılan bir ispat, OpenAI’nin çözümü asla tam problemin çözümüne yol açamayacağını savunuyor.

“En önemli problem hâlâ çözülmemiş” diyen Chicago Üniversitesi’nden matematikçi Luis Silvestre, “Clay problemi çözüldü, ancak Navier-Stokes denklemleri için asıl problem çözülmemiş” şeklinde konuştu.

Gelecek Aşamalar

Yine de matematikçiler, ne kadar teknik olursa olsun OpenAI’nin çözümlerinin geçerli olduğunu, ancak yapay zekanın sözlerini anlamlandırmak için çok daha fazla hafta gerekebileceği konusunda hemfikirler.