Demis Hassabis Nobel Kimya Ödülü’ne layık görüldüğünü ancak eşi Skype’ta İsveç kodlu bir numaradan arandığında öğrenmişti. Hassabis ödülü paylaştığı iş arkadaşı John Jumper ile düzenledikleri basın toplantısında eşinin gelen aramayı birkaç kez reddettiğini, ama sonra açtığını söylüyor. Bu yıl ödül kazananlar da önceki senelerde alanlar kadar şaşkındı. Örneğin Nobel Fizik Ödülü’nü alan Geoffrey Hinton o gün MR’a girecekti, ama ödül aldığını öğrenince vazgeçti.
Aslında Hassabis’in o kadar da şaşırmaması gerekiyordu. Nihayetinde bir gün önce yapay zekanın babası Hinton ve Princeton Üniversitesi’nden John Hopfield, makine öğrenimi konusundaki çalışmalarıyla Nobel Fizik Ödülü’ne layık görülmüştü. Hassabis’e göre komite art arda iki gün yapay zekayla ilgili çalışmalara ödül vererek bir tür mesaj vermeye karar vermişti.
Mesaj şuydu: Yapay zeka artık hayatımızın parçası ve bu alanda çalışmalar yaparak, bu çalışmaları diğer alanlara uyarlayarak Nobel Ödülü kazanabilirsiniz. Mesela Hinton ve Hopfield’ın çalışmaları yapay zekanın temeli olan yapay nöral ağlar hakkında. Eğer bu ağların beynimizdeki sinir ağlarına benzer şekilde çalışmasını sağlamış olmasalar bugün yapay zekadan bahsedemezdik. Hannabis, Jumper ve onlarla birlikte kimya ödülüne layık görülen Washington Üniversitesi’nde genom bilimci David Baker’a da bakalım: Bu üçlü yapay zekayı yaşamın en temel gerekliliklerinden biri olan proteini anlamak, çözmek için kullandı.
Hannabis, Jumper ve Baker’ın bu yıl ödül alması zaten bekleniyordu. Ama bunu bekleyen uzmanlar bile o kadar emin olamıyordu. Nobel komitesi bu alandaki çalışmaları erken bulup muhafazakâr davranabilirdi.
Akademideki tartışma: Yapay zeka kimya ve fizik ödülünü hak ediyor mu?
Cambridge Üniversitesi’nde Leverhulme Zekanın Geleceği Merkezi araştırma görevlisi olan Eleanor Drage WIRED’a “Şu an şüphesiz ‘bilimde yapay zeka’ anı yapıyoruz. Son derece başarılı ve ünlü bilgisayar bilimcilerin kimya ve fizik ödüllerini kazandığını görünce hepimizin gözü barış ödülünün kime verileceğine çevrildi” diyor. Drage’ye göre araştırma merkezinde o ödülün de xAI’ın sahibi Elon Musk’a verileceği şakaları bile yapılıyormuş.
Drage fizik ve kimya ödüllerinin yapay zeka araştırmacılarına verilmesinin bu disiplinlerde tartışmalara yol açtığını söylüyor. Ona göre komitenin böyle bir yola gitmesinin iki sebebi olabilir: Ya akademik araştırmalarda yapay zeka kullanımının yaygınlaşmasıyla disiplinler arası sınırlarda dikkate değer bir kayma var ya da bilgisayar bilimlerine o kadar takıntılı hale geldik ki onları her yerde görmeye hazırız. Bu hafta alınan kararlar neye işaret ediyor, Drage bundan pek emin değil. Ancak hem o hem de diğer uzmanlar bundan sonraki araştırmalarda bunun anlamlı bir fark yaratacağından emin.
Araştırmacılar yapay zekaya akın edebilir
Bazı uzmanlar ise bu kararın bilim insanlarının araştırma yöntemlerinin olumsuz etkilenmesinden korkuyor. Mesela bu yıl ödül alan Baker proteinlerin yapısını tahmin etmek için uzun zamandır yapay zekadan faydalanıyor. Onlarca yıldır bu alana eğilen Baker’ın başarı hikayesi bir gece ChatGPT’yi açıp komut vererek elde ettiği bir kazanım değil anlayacağınız gibi. Baker hayatı boyunca 600’den çok makale yayınlamış bir bilim insanı. Uzmanların endişesi bilim insanlarının tüm yapay zeka araçlarını bir tutarak sohbet robotlarına dadanma ihtimali.
Bunun gereksiz bir “tantana” olduğunu düşünüyor olabilirsiniz. Bir örnek üzerinden gidelim madem: Google Scholar’a göre 2004 yılında keşfedilen grafen hakkında 2005-2009 yılları arasında bu malzemeden bahseden 45 bin akademik makale yayınlanmış. Andre Geim ve Konstantin Novoselov grafeni keşfettikleri için Nobel Ödülü kazanınca, 2010-2014 yılları arasında grafen hakkındaki makale sayısı 454 bine, 2015-2020 yılları arasında da bir milyonun üstüne çıkmış. Ne var ki binlerce araştırmaya rağmen bu çalışmaların gerçek dünyadaki etkileri o kadar büyük değil.
Medya ve kamuoyunun yapay zekaya ilgisinin akademiyi de etkilediğini önceki araştırmalar zaten gösteriyor. Mesela Stanford Üniversitesi’nin araştırması yapay zeka ile ilgili yayınların 2010-2022 yılları arasında üç katına çıktığını gösteriyor: Sadece 2022 yılında yaklaşık 250 bin makale. Bu da günde 660’ı aşkın yeni yayın demek. Üstelik tüm bu çalışmalar ChatGPT piyasaya sürülüp de üretken yapay zeka devrimini başlatmadan önceydi.
New York Üniversitesi Tandon Mühendislik Okulu’nda bilgisayar bilimleri doçenti olan ve yapay zeka üstüne çalışan Julian Togelius WIRED’a “Akademisyenler genelde en az zorlanacakları, paralarının karşılığını da alabilecekleri bir yoldan gitmeyi tercih eder” diyor. Nihayetinde çalışmalarını sürdürebilmeleri için fonlanmaları gerekiyor ve bu da o dönem ne revaçtaysa o yolla oluyor.
Bilgisayar bilimciler Nobel’i daha rekabetçi hale getirebilir
Bunun yaratacağı risk yenilikçi düşüncelerin önüne geçilmesi ihtimali. Togelius “Doğadan temel bilgileri elde ederek insanların anlayabileceği yeni teoriler üretmek zor şeyler” diyor. Ve bunu yapabilmek derin düşünce gerektirir. Araştırmacılar bunun yerine yapay zekanın da yardımıyla simülasyonlar yaparak mevcut teorileri destekleyici adımlar atabilir. Bu da devasa sıçramalar yerine küçük sıçramaların yaşanmasına neden olur. Gerçi bilim insanları hep bu kafadaydı. Charles Darwin, Galileo Galilei gibi bilim insanları çevrelerindeki tekdüze düşünen insanların arasındaki en aykırı tiplerdi. Hinton ve Hopfield bile yapay nöral ağların hiç de revaçta olmadığı bir dönemde bu alana eğilmişti.
Bilim insanlarını korkutan bir diğer şey de gelecekte Nobel Ödülleri’nde daha çok bilgisayar bilimcinin ödül kazanacağını görmemiz ihtimali. Mesela Togelius bile fizik, biyoloji ve jeoloji hakkında çok şey bilmemesine rağmen yapay zekayla bu alanlarda ilerici buluşlar yapma fikrini aklından geçirdiğini itiraf ediyor.
Hassabis normalde bir nörobilimci. 2009 yılında bu konu üstüne doktora yapmış bir bilim insanı. Bilgi birikimini Google DeepMind’da yapay zekanın ilerlemesine yardımcı olmak için kullandı. Ancak o bile sektörün verim elde etme şeklinde bir değişiklik olduğunu kabul ediyor. Basın toplantısındaki konuşmasında “Bugün yapay zeka daha mühendislik ağırlıklı bir alan haline geldi. Artık beyne başvurmadan, sadece algoritmalarla geliştirdiğimiz pek çok tekniğimiz var” diyor.
