OpenAI, 8 Eylül’de yaptığı açıklamada dahili bir modelinin yaklaşık 10.000 yapay zekâ ajanını koordine ederek Navier–Stokes problemini çözdüğünü duyurdu. Bu iddia, iki önde gelen matematikçi tarafından açıkça sorgulanıyor.
Öne çıkanlar:
- Yayınlanmamış bir OpenAI sistemi, yedi Milenyum Ödülü probleminden biri için yazılı bir ispat ve Lean formalizasyonu üretti.
- Bir gün önce benzer bir sonuca imza atan Tristan Buckmaster ve Levent Alpöge, şirketin nasıl aynı yaklaşımı bulduğunu sorguluyor.
- Terence Tao, yapay zekâ laboratuvarlarının matematiksel içgörüden çok tanıtım amacıyla ünlü açık problemler peşine düştüğünü savunuyor.
OpenAI’nin Navier–Stokes ispatına dair ayrıntılar
Şirket, başlangıçta durgun ve düzgün bir akışkanın sonlu zamanda tekillik geliştirebileceğini savunan bir makale ve Lean formalizasyonu yayınladı. Araştırmacılar, bu dahili sistemi GPT-6 Astra’dan belirgin şekilde daha yetenekli olarak tanımlarken, modelin hâlâ eğitilmekte olduğunu ve performansının yükselmeye devam ettiğini belirtiyor.
Matematikçiler yaklaşık 90 yıldır bu sorunun peşinde. 1934’te Jean Leray, çözümlerin daha zayıf, genelleştirilmiş bir anlamda var olduğunu göstermişti; ancak tam, klasik anlamda düzgünlük ve tekillik sorusu çözülememişti.
OpenAI, modeli 28 Ağustos’ta eğitmeye başladı. 1 Eylül’de ise, iki Milenyum probleminin çözüldüğüne dair söylentilerin ardından, sistemi tüm açık Milenyum Ödülü problemlerine yönlendirdi. Şirket yöneticileri, gazetecilere yaptıkları açıklamada bilgi işlem faturasının milyonlarca dolara ulaştığını söyledi.
Ayrıca bkz.: Balina birikimi yeniden hızlanırken XRP fiyatı Eylül’de 1,46 doları hedefliyor
Buckmaster ile Bubeck arasında kredi kavgası
Tristan Buckmaster, New York University’de görev yapan bir matematikçi, Levent Alpöge ise Anthropic çatısı altında çalışan ve bu projede kişisel kapasitesiyle yer alan bir araştırmacı. İkili, neredeyse bir yıl boyunca ilgili akışkanlar denklemleri üzerinde çalıştı.
Çalışmalarını Diego Cordoba ve Luis Martinez-Zoroa’nın önceki sonuçları üzerine inşa eden ekip, zorlanmış Euler problemi için Lean ile doğrulanmış ispatlarını OpenAI duyurusundan bir gün önce kamuoyuna açtı. Buckmaster daha sonra, özel Codex taslaklarının rakip girişimi yönlendirmiş olabileceğini sorguladı ve eğitim verilerine dair bir yanıt alamadığını söyledi.
Buckmaster’a göre, OpenAI araştırmacısı Sebastien Bubeck, Alpöge’nin işvereni nedeniyle ortak makaleden çıkarılması için baskı yaptı ve daha sonra da süreci kamuoyuna taşıması konusunda Alpöge’yi uyardı.
Bubeck, bu anlatımı yalanlayarak “asılsız ve kışkırtıcı” olarak niteledi.
Şirket, ne kendi araştırmacılarının ne de ajanlarının, söz konusu çalışma yayınlanmadan önce Buckmaster–Alpöge ikilisinin sonuçlarına eriştiğini savunuyor; ancak anonimleştirilmiş kullanım verilerinin modellerini iyileştirmiş olabileceğini de kabul ediyor. OpenAI, problemle bağlantılı 1 milyon dolarlık ödülü talep etmeyeceğini de ekledi.
2000 yılında yedi Milenyum problemini belirleyen Clay Mathematics Institute, Navier–Stokes problemini hâlâ “çözülmemiş” olarak listeliyor.
Terence Tao’dan yapay zekâ ve matematik uyarısı
Gelmiş geçmiş en etkili matematikçiler arasında gösterilen Terence Tao, büyük yapay zekâ şirketlerinin ünlü açık problemleri, en yeni sistemleri için birer pazarlama aracı olarak kullandığı konusunda uyarıda bulundu.
Tao’ya göre, bu problemlerin yalnızca “sonucu” için yağmalanması, yeni matematiksel teknikler, yeni sorular ve yeni kuşak araştırmacıları doğuran ekosistemi tahrip etme riski taşıyor. Bu yaklaşımı, bir arkeolojik alanın talan edilmesine benzetti.
OpenAI’nin operasyonunun ölçeği de hızla büyüdü. Yaklaşık 100 ajan, önce daha basit olan zorlanmamış Euler problemini yaklaşık 50 saat içinde çözdü. Navier–Stokes için çalışan ajan grubu ise, 5 Eylül’de, yani başlangıçtan yaklaşık 88 saat sonra bir çözüm bildirdi; bu ispatın Lean doğrulaması ise ek 17 saat aldı.
Sıradaki haber: Bitget, 642.000+ kişiye ulaşan UNICEF programına blokzincir dersleri ekledi
