OpenAI'nin 10.000 agent'lık Navier–Stokes kanıt iddiası öncülük tartışması başlattı

OpenAI bir Milenyum Ödülü sonucunu duyurdu

OpenAI, 8 Eylül'de, henüz yayımlanmamış dahili bir yapay zekâ sisteminin, yedi Milenyum Ödülü Problemi'nden biri olan Navier–Stokes varlık ve düzgünlük problemine yönelik bir kanıt ürettiğini duyurdu. Çalışmayı yaklaşık 10.000 yapay zekâ agent'ından oluşan koordineli bir sürü gerçekleştirdi ve The Verge, şirketin bunu bir dönüm noktası olarak nitelediğini bildiriyor. Ne var ki bir gün içinde bu başarı gölgede kaldı; çünkü OpenAI'nin iki insan araştırmacının ilerlemesini öğrenip onları geçmek için acele ettiği iddiaları ve modelini hangi verilerin şekillendirdiğine dair tam olarak yanıtlayamadığı sorular gündeme geldi.

OpenAI neye ulaştığını söylüyor

Navier–Stokes denklemleri sıvıların nasıl hareket ettiğini tanımlar ve hava tahmini, uçak tasarımı ile kan akışı modellemesinin temelinde yer alır. 1930'lardan beri cevaplanamayan soru ise şudur: Düzgün (smooth) bir üç boyutlu akış, kendiliğinden bir tekillik oluşturabilir mi; yani hız gibi bir nicelik sonlu zamanda sonsuza gebilir mi? Clay Matematik Enstitüsü bu soruya 2000 yılında 1 milyon dolarlık bir ödül koydu ve sorun yaklaşık bir yüzyıldır süren çabalara direndi.

dev.to'nun teknik çözümlemesine göre OpenAI'nin makalesi, böyle bir tekilliğin düzgün ve fiziksel olarak makul bir başlangıç durumundan gerçekten oluşabileceğini savunan bir kanıt sunuyor ve bu argümanın, kanıt doğrulama dili Lean'da biçimlendirilip doğrulandığı belirtiliyor. The Verge, OpenAI'nin ödülü talep etmeyeceğini — Clay Enstitüsü ödülü vermiş değil — ve şirketin amacını modellerinin kaydettiği önemli ilerlemeyi raporlamak olarak çerçevelendiğini ekliyor. Çabanın milyonlarca dolara mal olduğu bildiriliyor.

Agent sürüsünün içinde

dev.to'daki yazı alışılmadık bir iş akışı çiziyor. Ağustos sonunda başlayan süreçte OpenAI, matematik karşılaştırmalarında yayımladığı amiral gemisini geride bırakan yeni bir dahili model eğitti. Rakip bir laboratuvarın bir Milenyum problemine yakın olduğuna dair söylentiler duyunca, modeli aynı anda tüm çözülememiş ödül problemlerine yönlendirdi. Agent'lar büyük gruplar halinde çalıştı; her gruba aynı sorunun farklı bir çerçevesi verildi, bazıları ifadenin kanıtlanmasına, diğerleri ise çürütülmesine çalıştı. Navier–Stokes grubu yaklaşık 10.000 eşzamanlı agent'a ulaştı; 100'den az agent'tan oluşan daha küçük bir grup ise ana çabayı yönlendirmeye yardımcı olan ilgili bir Euler denklemi patlaması (blow-up) sorusunu çözdü. Belirli aralıklarla, koda odaklı bir model en umut verici kısmi sonuçları çıkarıp diğer gruplara yeni prompt'lar olarak geri besledi.

Toplam rakamlar çarpıcı: yaklaşık 88 saat agent çalışması artı 17 saat Lean biçimlendirmesi, yaklaşık 5 milyon agent'lar arası mesaj ve 300 milyar civarında çıktı token'ı.

Öncesindeki yarış

OpenAI'nin duyurusundan bir gün önce, New York Üniversitesi'nden matematikçi Tristan Buckmaster, bu konuda işvereni adına çalışmayan Anthropic araştırmacısı Levent Alpöge ile ilgili bir problem üzerine bulgular yayımladı. The Verge'ye göre Buckmaster, OpenAI'nin ilerlemelerinden haberdar olduğunu öğrenince şirket iletişime geçip ne zaman başladığını ve modelinin hangi verilerle eğitildiğini sordu. Buckmaster, yazışmanın düşmanca bir hal aldığını; bir OpenAI araştırmacısının ona kariyerini neden mahvetmek istediğini sorduğunu, ardından nazik olmasını istemiyorsa nazik olmak zorunda olmadıklarını söylediğini aktarıyor. Buckmaster, OpenAI'nin kendisini yayımlamaya, dahili modeline atıfta bulunmaya ve Alpöge'yi ortak yazar olmaktan çıkarmaya teşvik ettiğini söylüyor. Buckmaster'ın adını andığı OpenAI araştırmacısı Sébastien Bubeck ise bu anlatının bazı bölümlerine itiraz ediyor ve Alpöge'nin çıkarılmasını istediğini reddediyor.

Merkezdeki veri sorusunda OpenAI, Buckmaster'ın Codex oturumları da dahil olmak üzere belirli kullanıcı verilerine eriştiğini kesinlikle reddediyor; ancak ürün kullanımından türetilen kimliksizleştirilmiş verilerin modellerini geliştirmeye yardımcı olmuş olabileceğini dışlayamadığını kabul ederken, iki kanıtın önemli ölçüde farklı olduğunu vurguluyor. Bubeck, Science'ın aktardığı bir basın brifinginde, çabayı tetikleyen söylentilere Twitter'da rastlandığını ve OpenAI'nin bunların Alpöge ve Buckmaster ile ilgili olduğunu sonradan fark ettiğini söyledi.

Gergin bir disiplin

The Verge'ye konuşan matematikçiler açık konuşuyor. Londra Queen Mary Üniversitesi'nden Abhishek Saha, OpenAI'nin matematikçilerin genelde yapmadığı türden şeyler yaptığını, öncülük yapmanın (scooping) nadir görüldüğünü çünkü sınır problemlerinin nadir uzmanlık gereştirdiğini belirtiyor. Güney Karolina Üniversitesi'nden Matthew Ballard, matematiğin gayri resmi bir güven normu üzerinde çalıştığını, araştırmacının yarım kalmış fikirleri rekabet beklentisi olmadan paylaştığını savunuyor. Carnegie Mellon'dan Jeremy Avigad, yapay zekâ sistemlerinin sorgulardan fikir çıkarabileceği düşüncesinin bile ürpertici olduğunu söylüyor; çünkü en ufak bir ipucu bile artık güçlü kaynaklarla donatılmış bir sürüyü harekete geçirebilir. Brown Üniversitesi'nden Brendan Hassett, laboratuvarların sohbet kayıtlarının modelleri geliştirmek için kullanılmayacağını kanıtlayabilmesi gerektiğini, Yang-Hui He ise matematiğin Medici tarzı gizliliğe geri kayabileceğinden endişe ediyor.

Neden önemli

Aynı anda iki şey doğru. Teknik olarak bu, kitlesel paralel agent araması ile mekanik kanıt doğrulamanın matematiğin en üst düzeyinde işleyebileceğinin şimdiye kadarki en görünür gösterimi ve dev.to, agent sistemleri geliştirenler için pratik dersler çıkarıyor: çeşitli çerçeveler tek derin denemelerden daha iyidir, kısmi sonuçların çapraz beslenmesi önemlidir ve Lean adımı, makul görünen bir metinden gerçek bir kanıtı ayıran şeydir. Kurumsal açıdan ise sonuç bağımsız olarak onaylanmış değil, inceleme sürüyor ve OpenAI'nin dolaylı veri etkisini kesin olarak dışlayamaması, güven sorularının kapatılamayacağı anlamına geliyor. Ünlü açık problemler kurumsal kaynaklarla ve belirsiz bir kökenle peşinden koşulan pazarlama fırsatlarına dönüşürse, matematiği ayakta tutan açık kültür ilk feda edilen şey olur.