Yapay Zeka Yeni Fizik Yasalarını Kaçırabilir

Hızlı Erişim / İçindekiler

• Evrenin Bilinmeyenlerini Arayan Yapay Zeka
• Transfer Öğrenme Neden Bu Kadar İlgi Çekiyor?
• Bildik Kalıplar Yeni Keşifleri Gizleyebilir

Modern kozmolojinin temelini oluşturan ΛCDM modeli, evrenin genişlemesini, galaksilerin dağılımını ve kozmik yapının oluşumunu büyük ölçüde açıklayabiliyor. Buna rağmen araştırmacılar, bu modelin tüm sorulara yanıt vermediğini uzun zamandır biliyor. Karanlık enerji, nötrino kütleleri ve yerçekiminin büyük ölçeklerdeki davranışı gibi konular hâlâ tartışma konusu. Bu nedenle fizikçiler, mevcut teorilerin ötesine geçebilecek ipuçlarını aramayı sürdürüyor.

Ancak yeni fizik arayışı son derece maliyetli bir süreç. Araştırmacılar farklı fiziksel varsayımlar altında milyarlarca yıllık evren evrimini taklit eden karmaşık bilgisayar simülasyonları oluşturmak zorunda kalıyor. Her yeni senaryo için ayrı hesaplamalar yapılması gerekiyor. Bu hesaplamalar haftalar, hatta aylar sürebiliyor. Son yıllarda bu yükü hafifletmek amacıyla yapay zeka sistemlerinden yararlanılmaya başlandı.

Yeni bir araştırma ise yapay zekanın kozmoloji çalışmalarını önemli ölçüde hızlandırabileceğini gösterirken dikkat edilmesi gereken beklenmedik bir riski de ortaya koydu. Çalışmaya göre doğru kullanıldığında araştırmacıların ihtiyaç duyduğu simülasyon sayısı on katın üzerinde azaltılabiliyor. Fakat yapay zeka geçmişte öğrendiği bilgilere fazla bağımlı hale gelirse gerçekten yeni fiziksel olguları gözden kaçırma ihtimali doğuyor.

Evrenin Bilinmeyenlerini Arayan Yapay Zeka

Çalışma, standart kozmolojik modelin ötesine geçen teorilerin incelenmesinde transfer öğrenme yönteminin ne kadar etkili olabileceğini araştırdı. Princeton Üniversitesi ve Flatiron Institute araştırmacılarının yer aldığı ekip, sinir ağlarının yeni fizik sinyallerini tespit etme yeteneğini değerlendirdi.

Kozmoloji araştırmalarında kullanılan simülasyonlar yalnızca galaksilerin nerede oluşacağını hesaplamıyor. Aynı zamanda karanlık maddenin davranışı, nötrinoların etkileri ve evrenin genişleme geçmişi gibi birçok değişkeni de hesaba katıyor. Bu nedenle gereken işlem gücü olağanüstü seviyelere ulaşabiliyor.

Yapay zeka burada önemli bir yardımcı rol üstleniyor. Büyük veri kümeleri içinde insan gözünün fark etmekte zorlanacağı ilişkileri belirleyebiliyor ve farklı teorilerin gözlemsel sonuçlarını karşılaştırabiliyor. Özellikle gelecek yıllarda hizmet verecek yeni gökyüzü tarama projeleri düşünüldüğünde bu tür araçlara olan ihtiyaç daha da artacak.

Araştırmacıların amacı yalnızca hesaplama süresini kısaltmak değildi. Aynı zamanda yeni fizik sinyallerinin daha hızlı ve daha düşük maliyetle bulunup bulunamayacağını da test etmek istediler.

Transfer Öğrenme Neden Bu Kadar İlgi Çekiyor?

Transfer öğrenme, bir yapay zeka modelinin daha önce öğrendiği bilgileri yeni bir göreve taşımasına dayanıyor. İnsanların eğitim sürecine benzeyen bu yaklaşımda sistem önce daha basit ve daha kolay örneklerle eğitiliyor. Ardından daha karmaşık problemlere geçiliyor.

Bu çalışmada araştırmacılar sinir ağını doğrudan pahalı simülasyonlarla eğitmek yerine önce standart ΛCDM modeline dayalı daha basit evren simülasyonlarıyla besledi. Yapay zeka temel ilişkileri öğrendikten sonra yeni fizik içeren gelişmiş modellere geçti.

Sonuçlar dikkat çekiciydi. Bazı senaryolarda gerekli yüksek maliyetli simülasyon sayısı on katın üzerinde azaldı. Bu da hem araştırma bütçelerinde hem de süper bilgisayar kullanım sürelerinde ciddi tasarruf anlamına geliyor.

Bilim insanları yöntemi bir öğrencinin önce giriş seviyesindeki ders kitabını okuyup ardından uzmanlık kaynaklarına geçmesine benzetiyor. Temel bilgiler önceden öğrenildiğinde daha karmaşık konuların anlaşılması kolaylaşıyor. Yapay zeka açısından da benzer bir durum söz konusu.

Özellikle önümüzdeki yıllarda milyarlarca galaksiyi kapsayacak gözlem projelerinin devreye girmesiyle bu tür yöntemlerin önemi daha da artabilir. Çünkü veri miktarı büyüdükçe her senaryoyu sıfırdan hesaplamak giderek daha zor hale geliyor.

Bildik Kalıplar Yeni Keşifleri Gizleyebilir

Çalışmanın en dikkat çekici sonucu ise araştırmacıların "negatif transfer" olarak adlandırdığı problem oldu. Transfer öğrenme çoğu durumda fayda sağlasa da bazı koşullarda ters etki yaratabiliyor.

Bunun nedeni yapay zekanın daha önce öğrendiği kalıplara fazla güvenmesi. Eğer yeni fiziksel bir etki, standart modeldeki bilinen bir olguya benziyorsa sistem bu iki durumu birbirine karıştırabiliyor.

Araştırma sırasında bu durum özellikle büyük kütleli nötrinoların etkilerinde görüldü. Nötrino kütlesine bağlı bazı gözlemsel işaretler, kozmolojide σ8 adı verilen ve madde kümelenmesini tanımlayan parametrenin etkilerine oldukça benziyor. Yapay zeka bu benzerlik nedeniyle başlangıçta iki farklı fiziksel süreci ayırt etmekte zorlandı.

Buradaki sorun algoritmanın hata yapmasından çok doğanın karmaşıklığından kaynaklanıyor. Farklı fiziksel mekanizmalar bazen teleskopların gördüğü veriler üzerinde benzer sonuçlar oluşturabiliyor. Yapay zeka da doğal olarak daha önce öğrendiği açıklamaya yöneliyor.

Araştırmacılar bu riskin rastgele oluşmadığını vurguluyor. Tam tersine, fiziksel modeller arasındaki benzerliklerden kaynaklanan sistematik bir problem söz konusu. Bu nedenle gelecekte geliştirilecek yapay zeka sistemlerinin yalnızca hızlı değil, aynı zamanda yeni ve beklenmedik sinyallere karşı da duyarlı olması gerekecek.

Şimdilik tüm testler bilgisayar simülasyonları üzerinde gerçekleştirildi. Bir sonraki aşamada aynı yöntem gerçek astronomik gözlemlere uygulanacak. Eğer benzer başarı elde edilirse transfer öğrenme, yeni nesil kozmoloji araştırmalarının temel araçlarından biri haline gelebilir.

Öte yandan çalışma önemli bir hatırlatma da yapıyor. Yapay zeka güçlü bir yardımcı olabilir, ancak evrenin bilinmeyen yönlerini keşfetmek söz konusu olduğunda eleştirel değerlendirme ve fiziksel yorum hâlâ insan araştırmacıların sorumluluğunda kalmaya devam ediyor.

Kaynak: ScienceDaily AI could uncover new physics faster but there’s a surprising catch

BilimBox Yorumu: Yapay zeka denildiğinde çoğu kişinin aklına daha hızlı sonuçlar geliyor. Oysa bilim tarihinde hız ile keşif her zaman aynı anlama gelmedi. Bazen yeni bir olguyu fark etmek için mevcut kalıplardan uzaklaşmak gerekir. Bu çalışma tam da bu noktaya işaret ediyor. Transfer öğrenme sayesinde araştırmacılar çok daha az hesaplama gücü kullanarak sonuç elde edebiliyor. Ancak sistem geçmiş deneyimlerine aşırı bağlı kaldığında, aslında yeni olan bir sinyali eski bilgilerle açıklamaya çalışabiliyor. Bilimsel keşiflerin büyük bölümü zaten alışılmış açıklamaların yetersiz kaldığı anlarda ortaya çıktı. Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın kozmoloji, parçacık fiziği ve astrofizikteki rolü daha da büyüyecek. Fakat bu büyümenin sağlıklı ilerleyebilmesi için algoritmaların yalnızca bildik cevapları üretmesi değil, beklenmedik sonuçları da fark edebilmesi gerekecek. Evrenin sırları çoğu zaman tanıdık görünen verilerin içinde saklıdır ve bazen en değerli keşifler, ilk bakışta hata gibi görünen ayrıntıların peşinden gidildiğinde ortaya çıkar.