Yapay Zeka Evrenin Sırlarını Öğrenirken Beklenmedik Bir Sorunla Karşılaştı

Kozmoloji alanında bilim insanları, evrenin işleyişini anlamak için yapay zekadan yararlanmaya başlasa da, bu yaklaşımın beklenmedik bir sorunu beraberinde getirdiği yeni bir araştırmayla ortaya kondu. Bir yapay zeka sinir ağı, standart kozmoloji modeli üzerinde eğitildikten sonra yeni fiziksel keşiflerde önyargılar geliştirdi.

Araştırmacılar, kozmolog Adrian E. Bayer liderliğinde, bir yapay zeka sinir ağını standart kozmoloji modeli olan ΛCDM simülasyonları üzerinde eğitti. Bu eğitimin, yapay zekanın kozmoloji ve astrofizikteki diğer çözülmemiş sorunlara yönelik sonraki incelemelerine yardımcı mı olacağını yoksa zarar mı vereceğini test ettiler. Yapay zeka bazı umut verici sonuçlar verse de, yeni fiziği bulma konusunda olumsuz etki yaratan önyargılar geliştirdiği gözlemlendi.

Yapay Zekanın Önyargıları ve Maliyet Gerçeği

Flatiron Institute ve Princeton Üniversitesi’nden kozmolog Adrian E. Bayer, çalışmanın yapay zekanın bilimi hızlandırma potansiyelini gösterdiğini belirtti. Ancak Bayer, hızlanma ile anlama süreçlerinin birlikte yürütülmesi gerektiğini vurguladı. Kozmolojik atılımlar genellikle maliyetli ve zaman alıcıdır; veri kümeleri hazırlamak, sahte evrenler ve galaksiler oluşturmak ve simülasyonlar çalıştırmak bu süreçlerin kritik parçalarıdır.

Standart modelin ötesindeki modellerin simülasyonları da oldukça maliyetlidir. Bayer, her senaryo için devasa yeni simülasyon setleri gerektirmeden verimli öğrenebilen yöntemler arayışının bu araştırmayı tetiklediğini ifade etti. Bu durum, maliyet etkin çözümlerin önemini ortaya koydu.

Ekip, makine öğrenmesi stratejisi olan transfer öğrenmeyi kullandı. Bu yaklaşımda model, bir görevden öğrendiği bilgiyi ilgili başka bir göreve uygular. Yapay zeka, daha az simülasyonla standart modeli anlamada başarılı oldu.

Ancak yeni fizik, modelin standart model parametre uzayında halihazırda öğrendiği yönlerle örtüştüğünde zorlanmaya başladı. Negatif transfer olarak adlandırılan bu olgu, yapay zekanın önyargılı hale gelmesi ve farklı fiziksel etkileri ayırt edememesiyle ortaya çıktı. Böylece yapay zeka, yeni bir şey tespit etmek yerine daha önce öğrendiği bilgilere dayanarak olası ipuçlarını gözden kaçırdı.

Bayer, negatif transferin modelin rastgele başarısız olmadığını gösterdiğini belirtti. Transfer öğrenmenin ne zaman yardımcı olduğunu ve ne zaman örtüşmeleri pekiştirdiğini anlamak, gelecekteki kozmolojik analizlerde yapay zekanın güvenilir kullanımını sağlamak için kritik önem taşıyor.

Bayer’e göre bu bulgular, yapay zekanın yararlı olabileceği ancak insan uzmanların hesaplamaları dikkatle takip etmesi gerektiği görüşünü doğruluyor. Transfer öğrenme, çok sayıda fikri test etme olanağı sunsa da, modelin bir ortamdan diğerine taşıdığı bilginin ne zaman yardımcı olup ne zaman yanıltıcı olabileceğini anlamak gerekiyor.

Bayer ve ekibi, bir sonraki aşamada galaksi oluşum belirsizlikleri ve gürültü gibi unsurları içeren, gerçek gözlem verilerine daha çok benzeyen ortamlarda deneyler yapmayı planlıyor. Ayrıca, hangi kozmolojik araştırmaların transfer öğrenmeden en çok yararlanabileceğini de keşfetmeyi hedefliyorlar.

• #kozmoloji
• #Yapay Zeka