Yapay zeka kainatın nasıl çalıştığını öğrendi: Lakin fizikçileri şaşırtan bir sorun var

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Görünüşe göre kozmoloji araştırmalarına hız kazandıran yapay zeka, yeni fiziğin izlerini gözden kaçırabiliyor Araştırmacılar, yapay zekanın evrenin işleyişini anlamada önemli avantajlar sunduğunu ortaya koyarken aynı zamanda bu sistemlerin tıpkı insanlar gibi önceden edindiği bilgilerden kaynaklanan önyargılar geliştirebildiğini gösterdi.

Yayımlanan çalışmada, kozmologlar bir yapay zeka sinir ağını, günümüzde evreni açıklamak için kullanılan standart kozmoloji modeli olan ΛCDM (Lambda Cold Dark Matter) simülasyonlarıyla eğitti. Daha sonra bu ön eğitimin, yapay zekanın kozmoloji ve astrofizikte halen yanıt bekleyen farklı problemlere yaklaşımını nasıl etkilediği incelendi.

Elde edilen sonuçlar, yapay zekanın araştırma süreçlerini hızlandırabileceğini ancak aynı zamanda yeni fiziksel olguları tespit etme kapasitesini sınırlayabilecek önyargılar geliştirebildiğini ortaya koydu.

Kozmolojik araştırmalar neden bu kadar maliyetli?

Kozmoloji alanındaki ilerlemeler yalnızca teleskop gözlemlerine dayanmaz. Bilim insanları, gözlemsel verileri anlamlandırabilmek için binlerce hesaplama yürütmek ve ayrıntılı simülasyonlar üretmek zorunda kalıyor. Bu süreçler aylar, hatta yıllar sürebiliyor.

Araştırmanın ortak yazarlarından ve Flatiron Enstitüsü ile Princeton Üniversitesi’nde görev yapan kozmolog Adrian E. Bayer, özellikle standart modelin ötesine geçen senaryoların simülasyonlarının son derece maliyetli olduğuna dikkat çekti. Bu alternatif senaryolar arasında kütleli nötrinoları içeren modeller, zamanla değişen karanlık enerji yaklaşımları ve değiştirilmiş kütleçekim teorileri bulunuyor. Söz konusu modellerin hangisinin doğru olduğundan bağımsız olarak test edilmeleri, evrenin yapısını daha iyi anlamak açısından büyük önem taşıyor.

Bayer’e göre bu durum, araştırmacıları her yeni senaryo için devasa simülasyon setleri oluşturmaya gerek duymadan etkili şekilde öğrenebilen yöntemler geliştirmeye yöneltti. Bu bağlamda araştırma ekibi, makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan “transfer learning” (transfer öğrenme) yaklaşımını kullandı.

Bu yöntemde yapay zeka modeli önce belirli bir görev veya veri kümesi üzerinde eğitim alıyor. Ardından burada edindiği bilgileri, benzer ancak farklı problemlerin çözümünde kullanmaya çalışıyor. Çalışmada da yapay zeka ilk olarak ΛCDM simülasyonları üzerinde eğitildi ve sonrasında standart modelin ötesindeki fiziksel senaryolara uygulanmaya çalışıldı.

Araştırmacılar, yapay zekanın daha az sayıda ve daha düşük maliyetli simülasyonla standart modeli başarılı şekilde öğrenebildiğini tespit etti. Ancak iş yeni fiziksel olasılıkları değerlendirmeye geldiğinde beklenmedik bir sorun ortaya çıktı.

“Negatif transfer” sorunu

Çalışmada dikkat çeken en önemli bulgu, “negative transfer” (negatif transfer) olarak adlandırılan olgu oldu. Araştırmacılara göre yapay zeka, standart modelden öğrendiği kalıpları yeni problemlere taşırken bazen bunlara aşırı bağımlı hale geliyor. Özellikle veri içinde birbirine benzer izler bırakan farklı fiziksel süreçleri ayırt etmekte zorlanıyor.

Bunun sonucunda sistem, gerçekten yeni bir fiziksel etkinin işaretlerini tespit etmek yerine daha önce öğrendiği açıklamalara yöneliyor. Başka bir ifadeyle, alışık olduğu modellerin dışındaki ipuçlarını gözden kaçırabiliyor. Bu anlamda yapay zekanın oldukça insan benzeri bir davranış sergilediğini söylemek mümkün. İnsan araştırmacılar da yeni olguları açıklamada eski referanslara bağlı kalabiliyor veya yargıları önceki bilgilerden etkilenebiliyor.

Ancak yapay zekanın yaşadığı bu sorunun çözümsüz olmadığı düşünülüyor. Bayer, bu durumun rastgele bir başarısızlık olmadığını vurgulayarak negatif transferin hangi koşullarda ortaya çıktığının anlaşılmasının gelecekte yapay zekanın güvenilir biçimde kullanılabilmesi açısından kritik olduğunu belirtti. Araştırmacıya göre, transfer öğrenmenin ne zaman fayda sağladığını ve ne zaman mevcut belirsizlikleri güçlendirdiğini bilmek, gelecekteki kozmolojik analizlerde büyük önem taşıyor.

Bilim insanları mevcut bilgimiz dahilindeki evrenin işleyişini öğrenmiş olsa da insan denetiminin vazgeçilmez olduğu da ortaya kondu. Bayer, transfer öğrenmenin araştırmacılara evren hakkında çok daha fazla fikri test etme fırsatı sunduğunu ifade etti. Bununla birlikte, bir modelin önceki deneyimlerinden hangi bilgileri yeni problemlere taşıdığının dikkatle incelenmesi gerektiğini söyledi. Araştırmacıya göre asıl önemli nokta, taşınan bilginin hangi durumlarda faydalı olduğunu ve hangi koşullarda yanıltıcı sonuçlara yol açabileceğini anlamak.

Araştırma ekibi şimdi çalışmalarını daha gerçekçi koşullara taşımayı planlıyor. Yeni deneylerde, galaksi oluşumuna ilişkin belirsizlikler, gözlem taramalarında ortaya çıkan maskeleme etkileri ve ölçüm gürültüsü gibi unsurların da hesaba katıldığı veri ortamları kullanılacak. Bu sayede yapay zeka modellerinin gerçek gökyüzü araştırmalarındaki performansının daha doğru şekilde değerlendirilebileceği düşünülüyor. Ekip ayrıca, transfer öğrenme yaklaşımının hangi kozmolojik soruların çözümünde en fazla fayda sağlayabileceğini belirlemeyi hedefliyor.