PSI, erken erişim verdiği Anthropic modelinin 18 yıllık kuantum hesaplama varsayımının çözülmesine yardımcı olduğunu iddia ediyor

18 yıllık bir kuantum sorusu yanıt buluyor

Physical Superintelligence ya da PSI adlı girişim, yapay zekâ destekli bilimsel keşfi bir iş modeline dönüştürmeye çalışıyor ve artık gösterebileceği çarpıcı bir sonuca sahip. TechCrunch'a göre, PSI'nın teknik ekibinde çalışan ve yeni MIT mezunu David Turturean, Anthropic'nin Fable 5.2 modeline erken erişim kullanarak 18 yıldır açık kalan bir kuantum hesaplama problemi olan Aaronson-Ambainis varsayımının kanıtını ortaya koydu.

Scott Aaronson ve Andris Ambainis tarafından ortaya atılan varsayım, kuantum bilgisayarların klasik makinelerden ne zaman daha iyi performans gösterebileceğiyle ilgili. TechCrunch'ın aktardığına göre Aaronson, argümanı kendisinin tam olarak takip edemediğini, ancak kanıtı kabul ettiğini yazdı; çünkü kanıt, bilgisayarların denetleyebileceği şekilde matematik ifade etmeye yarayan Lean programlama diliyle otoformalize edilmişti ve kanıtla paylaşılan seçkin araştırmacılardan oluşan bir grup ona durumu açıklayabilmişti.

Sonuç olumsuz bir sonuç: Kanıt, kuantum bilgisayarların belirli zor problemlere hızlı çözüm bulabileceği olası yollardan birini dışaarıda bırakıyor gibi görünüyor, diğerlerini ise açık bırakıyor. Turturean, TechCrunch'a değerinin alana nerede aramayı bırakacağını söylemek olduğunu ifade etti.

Sadece modeller değil, harness'ler

PSI'nın temel iddiası, saf model yeteneğinin hikâyenin tamamı olmadığı. CEO Matt Pines, TechCrunch'a ciddi bir araştırma sisteminin, bir probleme hem genişlikte hem derinlikte saldırabilmesi için katmanlar halinde harness'lere, araçlara, bellek sistemlerine ve simülasyon altyapısına ihtiyaç duyduğunu söyledi.

Aaronson ise kendi tarafından, varsayımın tam bir kanıtının, araştırmacıların geniş ölçüde merkezi olarak önemli olduğu konusunda hemfikir olduğu, kuantum sorgu karmaşıklığındaki son açık problemlerden biri olduğunu ve "Mathocalypse" dökümü olarak anılan OpenAI'nin yakın tarihli çözülmüş matematik problemleri toplu yayınında yer almamasına şaşırdığını söyledi. OpenAI'nin bunu mutlaka denemiş olması gerektiğini düşünerek, sorunun yalnızca düşen diğer her şeyden daha zor olup olmadığını merkededğini belirtti. TechCrunch, bu eksikliği PSI'nın yaklaşımına dolaylı bir destek olarak okuyor: Tek bir probleme odaklanmış özelleştirilmiş yapı, büyük ölçekte çalıştırılan genel amaçlı bir sistemi yenebilir.

Bugün faturaları ödeyen şey

TechCrunch'a göre PSI'nın mevcut geliri daha sıradan bir uygulamadan geliyor: simülasyon araçlarını kullanarak veri merkezlerini optimize etmek; çünkü bir saitenin performansı ve çevresindeki topluluk üzerindeki etkisi fiziğe dayanıyor ve ısı, güç, su ve gürültü birlikte dengelenmek zorunda. Uzun vadeli plan ise teorik fizik sonuçlarını gerçek teknolojilere dönüştürmek.

İşin zorlaştığı yer bu ikinci adım. Yapay zekâ, yanıtların doğrulanmış kodla denetlenebildiği matematik ve bilgisayar bilimlerinde kayda değer başarılar elde etti; fizik ve yaşam bilimleri ise direnmeye devam ediyor. Pines, TechCrunch'a fizikte gerçekliğin modelinizi geçersiz kılabildiğini, yani gerçeğe yalnızca kanıtların değil deneylerin karar verdiğini söyleyerek fiziğin matematikten farkını anlattı. PSI'nın hesaplamalı sonuçları fiziksel dünyada test etmenin en verimli yolları üzerinde çalıştığını, çünkü doğaya dair gerçek bir olgunun etrafına bir cihaz inşa edebileceğinizi söyledi. TechCrunch ayrıca Discovered Materials adlı girişimin yakın zamanda süper iletkenlik gibi problemlerde yapay zekâ kullanan araştırmacılar için 1 milyon dolarlık bir ödül açtığını; bunun da keşfi sanayileştirmeye çalışan sözde neolab'ların daha geniş dalgasının parçası olduğunu not ediyor.

Normlar hâlâ yazılıyor

PSI, sonucu Anthropic'nin modeli neredeyse piyasaya sürülene kadar tutmak zorunda olduğu için, bekleme süresini kanıtı alan uzmanlarıyla paylaşmak için kullandı. PSI'ya danışmanlık yapan Northeastern profesörü Jim Halverson, TechCrunch'a ekibin sorumlu yol olarak şeffaflık ve uzmanlarla erken temas konusunda karar kıldığını ve önde gelen fizikçilerin bilimin yeni hızına nasıl yanıt verileceğini tartışacağı bir MIT zirvesine katılacağını söyledi.

PSI'ya katılmak için MIT'nin bilgisayar bilimi ve yapay zekâ laboratuvarındaki yüksek lisansını erteleyen Turturean, yapay zekâ tarafından üretilmiş bir çözümü ilk kez yayına taşıdığını ve insanların takip edebilmesi için nasıl sunacağını düşündüğünü, bu deneyimin yapay zekânın neler yapabileceğinin ölçeğini kavramasını sağladığını anlattı. TechCrunch'a ayrıca bunun yayımlayacağı son makale olabileceğini tamamen kabul ettiğini, çünkü birkaç ay içinde makale yayımlamanın artık pek anlamı kalmayabileceğini düşündüğünü söyledi.

Neden önemli

Kanıt geçerliyse, kuantum sorgu karmaşıklığındaki son büyük açık problemlerden biri çözülmüş olacak ve araştırmacılara kuantum hızlanmalarının nerede mümkün olup nerede olmadığının daha net bir haritasını verecek. Bu hikâye aynı zamanda daha büyük bir tartışmada bir veri noktası: Açık problemlere özel olarak inşa edilmiş araçlarla yönelen frontier modeller, genel sistemlerin gözden kaçırdığı bilimsel alanlar açabilir. Üstelik tüm bunlar, henüz yanıtlanmamış soruların ortasında gerçekleşiyor — makine tarafından üretilen sonuçlar nasıl doğrulanacak, nasıl atıf yapılacak, erken model erişimi kimlere ve hangi koşullarla verilecek ve kanıtları makinelere dönüştürmek üzerine kalıcı bir iş kurulup kurulamayacak.