GPT‑5 ile bilimi hızlandırmaya yönelik ilk deneyler

Bilim, insan sağlığından enerji üretimine, ulusal güvenlikten evreni anlama biçimimize kadar her şeyi şekillendiriyor. Yapay zeka bilimi hızlandırabilirse, yani yeni fikirler üretmek veya bir fikirden test edilmiş bir sonuca geçmek için gereken süreyi kısaltırsa bunun faydaları toplum geneline yayılır.

Ancak inovasyonun hızı hâlâ bir kısıtlama olarak devam ediyor. Doğru fikir mevcut olsa dahi bunu bir ürüne veya tedaviye dönüştürmek yıllar alabilir. Son yapılan bir ankete⁠(yeni bir pencerede açılır) göre, ABD'deki insanların yüzde 60'ı bilimsel ve tıbbi gelişimlerin kendilerine çok yavaş ulaştığını söyledi; yüzde 73'ü keşifleri hızlandırmak için daha iyi yollara ihtiyacımız olduğunu belirtti; yüzde 69'u ise bilimsel liderliği en önemli ulusal öncelik olarak tanımladı.

Bugün, Vanderbilt, UC Berkeley, Columbia, Oxford, Cambridge, Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı ve The Jackson Laboratuvarı gibi üniversiteler ve ulusal laboratuvarlardaki ortak çalışanlarla birlikte yazdığımız "GPT‑5 ile erken bilim hızlandırma deneyleri⁠(yeni bir pencerede açılır)" adlı makaleyi yayınlıyoruz. GPT‑5'in araştırmacıların bilinen sonuçları yeni bir şekilde sentezlemelerine, güçlü bir literatür taraması yapmalarına, zorlu hesaplamaları hızlandırmalarına ve hatta çözülmemiş önermelerin yeni kanıtlarını üretmelerine yardımcı olduğu matematik, fizik, biyoloji, bilgisayar bilimi, astronomi ve malzeme bilimi alanlarındaki erken dönem örnek çalışmalarını derliyor. Makale ayrıca sınırlamaları da belgelemektedir. Amacımız, topluma bu sistemlerin bugün araştırma ortamlarında neler yapabileceği ve yapamayacağı hakkında net bir bakış açısı sunmaktır.

Bu örnek çalışmalar, uzmanların elinde GPT‑5'in bilimsel keşifleri nasıl hızlandırdığını ve bu hızlanmanın neden önemli olduğunu göstermektedir:

• Biyoloji: Dr. Derya Unutmaz'ın liderliğindeki bir çalışmada, bilim insanları insan bağışıklık hücrelerinde meydana gelen şaşırtıcı bir değişimi açıklamak için aylar harcadılar. GPT‑5, yayınlanmamış bir grafikten birkaç dakika içinde olası mekanizmayı belirledi ve bunu kanıtlayacak bir deney önerdi. Böylesine bir hız, araştırmacıların hastalıkları daha hızlı anlamalarına ve daha iyi tedaviler geliştirmelerine yardımcı olabilir.
• Matematik: Başka bir örnekte de araştırmacılar Mehtaab Sawhney ve Mark Sellke, Paul Erdős tarafından ortaya atılan ve onlarca yıldır çözülemeyen bir problemi ele alıyorlardı. Son adımda takılıp kalmışlardı ve GPT‑5, tek sayının deseni nasıl bozduğuna dair yeni bir fikir sunarak ispatı tamamlamalarına yardımcı oldu. Bu tür gelişmeler, birçok algoritma ve güvenlik tekniğinin nihai olarak dayandığı matematiksel temelleri güçlendiriyor.
• Algoritmalar ve optimizasyon: Araştırmacılar Sébastien Bubeck ve Christian Coester, robotik ve rotalamada kullanılan yaygın bir karar verme yönteminin, sanıldığı kadar güvenilir olup olmadığını test ediyorlardı. GPT‑5, yöntemin başarısız olabileceğini gösteren yeni ve net bir örnek buldu. Ayrıca optimizasyonda, yani bir problemi çözmenin en iyi yolunu bulmak için kullanılan matematiği geliştirdi. Böylesine bir gelişme, mühendislerin robotik, yönlendirme ve diğer gerçek dünya uygulamalarında kullanılan karar alma sistemlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

OpenAI for Science'ın misyonu, bilimsel keşfi hızlandırmaktır: araştırmacıların daha fazla fikir keşfetmelerine, hipotezleri daha hızlı test etmelerine ve aksi takdirde önemli zaman alacak içgörüleri ortaya çıkarmalarına yardımcı olmaktır. Bunu, öncü modelleri doğru araçlar, iş akışları ve iş birlikleriyle eşleştirerek yapıyoruz.

Akademi, endüstri ve ulusal laboratuvarlardaki araştırmacılarla yakın iş birliği içinde çalışıyoruz. Bu iş birlikleri, modellerin nerede faydalı olduğunu, nerede başarısız olduklarını ve literatür incelemesinden kanıt üretimine, modelleme, simülasyon ve deneysel tasarıma kadar bilimsel sürece nasıl entegre edileceğini anlamamıza yardımcı olmaktadır.

Yaklaşımımız, birbirini tamamlayan iki inancı bir araya getirir. Simülasyon motorları, protein veri tabanları ve bilgisayar cebir sistemleri gibi uzmanlaşmış bilimsel araçlar, verimlilik ve hassasiyet için gereklidir. Aynı zamanda, temel modelleri ölçeklendirmek yeni akıl yürütme yeteneklerini açmaya devam ediyor: Fikirleri alanlar arasında bağlamak, kanıtlar oluşturmak, mekanizmalar önermek ve anahtar kelimeler yerine kavramsal olarak geniş literatürde gezinmek. Özel araçlar mevcutsa bunları kullanma eğilimindeyiz. Genel akıl yürütme gerektiğinde bunu yönetmek için tasarlanmış modeller oluşturuyoruz. Her iki yol da birbirini desteklemektedir.

En anlamlı ilerleme insan-yapay zeka ekiplerinden geliyor. Bilim insanları gündemi belirler: Soruları tanımlar, yöntemleri seçer, fikirleri eleştirir ve sonuçları doğrular. GPT‑5, genişlik, hız ve birçok yönü paralel olarak keşfetme yeteneğine katkıda bulunur.

GPT‑5'i etkili bir şekilde kullanmak bir beceridir. Araştırmacılar, soruları nasıl soracaklarını, ne zaman karşı çıkacaklarını, sorunları nasıl adımlara ayıracaklarını ve bağımsız olarak neyi doğrulayacaklarını öğrenirler. Verimli çalışma genellikle diyalog gibi görünür. Araştırmacı ve model, umut verici bir yön ortaya çıkana veya fikir reddedilene kadar tekrar tekrar denerler.

Bu erken dönem çalışmalarda, GPT‑5'in uzmanlar tarafından kullanıldığında araştırma iş akışının bazı bölümlerini kısaltabildiği gözlemlenmektedir. Projeleri bağımsız olarak yürütmez veya bilimsel sorunları kendi başına çözmez ancak keşif alanını genişletebilir ve araştırmacıların doğru sonuçlara daha hızlı ulaşmalarına yardımcı olabilir.

• Ortaya çıkan becerilerden biri kavramsal literatür araştırmasıdır. GPT‑5, fikirler arasındaki daha derin ilişkileri tespit edebilir ve diller ile daha az erişilebilir kaynaklar arasında ilgili materyali bulabilir. Araştırmacılar daha önce bilmedikleri referanslar, bağlantılar ve tezler bulduklarını bildirmektedirler.
• Yapının belirgin ve geri bildirim döngülerinin hızlı olduğu matematik ve teorik bilgisayar bilimlerinde GPT‑5 özellikle faydalıdır. Matematikçiler, GPT‑5'i dakikalar içinde uygulanabilir kanıt taslakları üretmek için kullandılar ve bu sayede, aksi takdirde günler veya haftalar sürebilecek bir işi dönüştürdüler. Fizik ve hesaplama alanlarında, model basitleştirici dönüşümler önerebilir veya diğer alanlardaki benzer yapıları gösterebilir.
• Biyoloji ve diğer deneysel bilimlerde, model mekanizmalar önerebilir ve bu hipotezleri laboratuvarda doğrulamak için deneyler tasarlayabilir.

Artık modellerin sadece mevcut bilgiyi özetlediği noktanın ötesine geçtik. Dolayısıyla GPT‑5'in erken dönem katkıları, uzman gözetiminde araştırmacılara anlamlı bir şekilde yardımcı olabilir. Gelişim hızı, beceriler ve araçlar geliştikçe daha derin bir hızlanma potansiyelini göstermektedir.

Bu örnek çalışmalar, GPT‑5'in yararlı olduğu alanların özenle seçilmiş örnekleridir; sistematik bir örnek teşkil etmezler ve tüm hata modlarını kapsamazlar. Uzman denetimi gerekli olmaya devam ediyor. GPT‑5 bazen mantıklı görünen atıflar, mekanizmalar veya kanıtlar hakkında yanılabilir; yapılandırma ve hazırlık sorunlarına karşı hassas olabilir; bazen alan adıyla ilgili incelikleri kaçırabilir ve düzeltilmezse verimsiz akıl yürütme yollarını takip edebilir. Bunlar aktif araştırma alanları olup gelecekteki sistemleri geliştirirken bu hataları ölçmek ve azaltmak için iş ortaklarımızla birlikte çalışıyoruz.

Bu erken çalışmalar bir araya getirildiğinde, GPT‑5'in yeni tür bilimsel çalışmalara yardımcı olmaya başladığını gösteriyor. Model özerk değildir, ancak uzman ellerde teoremleri kanıtlamaya, yapıları yeniden keşfetmeye ve genişletmeye, alanlar arası bağlantıları ortaya çıkarmaya ve bilim insanlarının doğrulaması için mekanizmalar ve deneyler üretmeye yardımcı olabilir.

Ayrıca, bu sistemlerin zaman ve hesaplama gücü arttıkça gelişme gösterdiği bir eğilim de gözlemliyoruz. GPT‑5, 20 dakika içinde bazı araştırma sorularına anlamlı bir şekilde yardımcı olabiliyorsa, modellerin bir sorun hakkında saatlerce veya günlerce akıl yürüttüklerinde daha derin sonuçlar elde etmelerini bekliyoruz. Dünya çapında bilim insanlarıyla birleştiğinde, bu durum zaman içinde bilimsel üretkenlikte köklü bir değişiklik olasılığına işaret ediyor.