Gözümüzün önünde bir devrim yaşanıyor fakat o denli süratli aşama kaydediyor ki ne işe yaradığını tam anlamadan bir sonraki adımı geliyor. Suni zekâ diyince çoğumuzun aklına ChatGPT, Midjourney ya da otomatik çeviriler geliyor bir ihtimal fakat perde arkasında oldukca daha büyük, oldukca daha derin işler dönüyor.
Öyleki buluşlar yapılıyor ki bilim adamları “Biz bunu senelerdir çözemedik, suni zekâ kısa sürede yapmış oldu.” demekten kendini alamıyor.
Bu içeriğimizde suni zekânın alışkın bulunmadığınız yönünü, sessiz bir şekilde dünyayı iyi mi değiştirdiğini görmüş olacaksınız.
Protein katlanmalarını çözerek ilaç geliştirmeye hız kazandırdı.
Suni zekânın bilim dünyasında çığır açmış olduğu en büyük işlerden biri asla şüphesiz DeepMind’in AlphaFold projesi. Bu sistem, bir proteinin yapısını yalnızca amino asit diziliminden yola çıkarak tahmin edebiliyor. “Ne var bunda?” kabul edebilirsiniz fakat bu, moleküler biyolojinin en zor sorularından biriydi ve onlarca senedir çözülmeye çalışılıyordu.
AlphaFold yardımıyla bilim adamları, seneler sürebilecek laboratuvar deneylerinin neticelerini bir tek saatler içinde alabiliyor. Şu ana kadar 200 milyondan fazla proteinin yapısı tahmin edildi ve bu sayede kanser, Alzheimer şeklinde hastalıkların tedavisine yönelik oldukca daha süratli yol alınabiliyor.
İlaç geliştirme sürecindeki en büyük bilinmezlerden kabul edilen “hedef protein yapısı” artık bir gizem değil.
Kuantum fiziğini öğrenip denklemleri kendi kendine çözdü.
Suni zekâ bir tek verileri çözümleme etmekle kalmıyor, bilimin dilini öğreniyor. Suni zekâ, kuantum fiziğindeki karmaşık denklemleri çözmekte kullanıldı. Normalde bu denklemler, yalnızca oldukca sınırı olan durumlar için çözülebiliyor sadece suni zekâ, karmaşık denklemleri çözebilecek yeni matematiksel yollar keşfetti.
Bu şu anlama geliyor: İnsanların ulaşamadığı bazı fizyolojik fenomenler artık daha net anlaşılabilir hâle geliyor. Mesela kuantum bilgisayarların iyi mi daha verimli çalışabileceği yada evrenin temel yapılarının iyi mi işlediği şeklinde sorulara bir adım daha yaklaşmış olduk.
Suni zekâ burada bir tek bir “vasıta” değil, hem de bir ortak araştırmacı rolünü yapan.
Yeni materyaller keşfetmekte ustalaştı.
Araç-gereç bilimi, yeni teknolojilerin temeli fakat yeni bir materyal geliştirmek seneler devam eden deneyler, testler ve bol miktarda başarısızlık içeriyor. İşte tam burada Suni Zekâ Destekli Araç-gereç Keşfi (AI for Materials Discovery) devreye giriyor.
MIT ve Google’ın 2022’de duyurduğu bir çalışmada, suni zekâ yüzbinlerce materyal kombinasyonunu simüle ederek güneş panelleri için ultra verimli yeni bir yarı iletken önerdi.
Bu materyal, hemen hemen hiçbir insan tarafınca laboratuvarda denenmemişti. Üstelik bu tavsiye, geleneksel yöntemlerle elde edilmesi seneler sürecek kadar karmaşık bir bileşimdi.
Bu biçim suni zekâ destekli keşifler yardımıyla pil ömrü daha uzun olan telefonlar, daha hafifçe uçaklar, hatta kim bilir oda sıcaklığında çalışan süper iletkenler mümkün hâle gelebilir.
Bilinmeyen genetik kodları çözümledi.
Genetik diziler içinde hâlâ ne işe yaradığını bilmediğimiz “çöp DNA” olarak adlandırılan bölümler var. Sadece son yıllarda suni zekâ bu bölgelerin sanılandan oldukca daha mühim olabileceğini ortaya koydu.
2023’teki bir çalışmada, suni zekâ kullanılarak “çöp” denilen bölgelerin gen ifadesini iyi mi etkilediği çözümleme edildi ve bazı kanser türlerinin tetiklenmesinde bu alanların büyük rol oynadığı anlaşıldı.
Bu buluş, genetik mühendislikte yepyeni bir kapı açtı. Gen tedavileri artık bir tek mutasyonlara değil, bu gizli saklı kodlara da odaklanmaya başladı. Gelecekte, kişiselleştirilmiş tedavilerin bir çok suni zekâ yardımıyla bu gizli saklı genetik detayları çözüp harekete geçirecek.
Kendi bilimsel hipotezlerini üretmeye başladı.
Evet, yanlış duymadınız. Suni zekâ artık bir tek veri çözümleme etmiyor, hipotez de kurabiliyor. IBM’in Project Debater sisteminin bir uzantısı olarak geliştirilen bir suni zekâ, belirli bir veri kümesine bakarak “Bu veriye bakılırsa şu tesir olabilir.” şeklinde bilimsel hipotezler üretiyor ve bu tarz şeyleri kontrol etmek için yöntemler öneriyor.
Bunu bir araştırma laboratuvarında çalışan genç bir doktora talebesi şeklinde düşünebilirsiniz. Tek fark, saniyede binlerce yazı okuyup karşılaştırabiliyor.
Bilimin en temel adımı “Sual sormaktır.” derler ya, işte suni zekâ artık bu soruları sormaya başladı. Bu, hakikaten de “bilimsel aklın dijitalleşmesi” anlamına geliyor.
“Hissetmiyor fakat anlıyor” evresi
Suni zekâ duygusal değil, farkındayız. Fakat artık bazı modeller, insanoğlunun anlattığı şeyleri bir tek kelime anlamıyla değil, bağlamı ve niyetiyle beraber anlayabiliyor.
2024’te duyurulan bazı oldukca modelli (multimodal) suni zekâ sistemleri, bir bilimsel görseli bir tek tanımakla kalmayıp, o görselin ne anlatmak istediğini de anlayabiliyor.
Bu tür sistemler yardımıyla bilimsel yazışma de değişiyor. Artık bir araştırma makalesi yalnızca insanoğlu için değil, suni zekânın da okuyup anlayabileceği şekilde hazırlanıyor. Böylece bilimsel ilerlemenin hızı katlanarak artıyor.
Füzyon enerjisinde de kontrolü ele aldı.
Nükleer füzyon, temiz ve sınırsız enerji vadediyor fakat füzyon reaksiyonlarını denetlemek inanılmaz derecede zor. Plazma, aşırı yüksek sıcaklıklarda dengesizleşiyor ve tepki duruyor.
2022’de DeepMind ve İsviçre’deki EPFL, bu problemi çözmek için suni zekâyı kullandı. AI, plazmayı manyetik alanlarla stabilize etmeyi öğrendi. Hatta insan mühendislerin senelerdir başaramadığı bir hassasiyetle füzyon reaksiyonlarını denetim etti. Bu, temiz enerji devriminin önünü açabilecek bir gelişme.
Neler olacak biliyor musunuz?
Bugün gördüğümüz şeyler bir tek fragman. Suni zekâ, artık bilimin bir kolu değil, bilimin kendisiyle iç içe geçmiş bir beyin şeklinde.
Bilgiye ulaşmak için değil, bilgiyi oluşturmak için kullanılıyor. Ve bu bir tek başlangıç. Kim bilir yarın, suni zekânın önerilmiş olduğu bir çözümle okyanus temizlenecek. Kim bilir evrenin doğuşunu onun yardımıyla tam olarak anlayacağız.
O yüzden suni zekâyı bir tek kodla değil, merakla çalışan bir beyin şeklinde görebiliriz.
Sizin düşünceleriniz neler?
