Bu hadisənin əsas əhəmiyyəti süni intellektin yalnız mövcud məlumatları ümumiləşdirən və ya hesablamaları sürətləndirən vasitə olmaqdan çıxaraq fundamental elmi tədqiqatlarda daha fəal rol oynamaq potensialını nümayiş etdirməsidir. OpenAI-nin məlumatına görə, şirkətin daxili modeli təxminən 4 min riyazi problem üzərində sınaqdan keçirilib. Yekun kolleksiyaya daxil edilən nəticələrin hər biri üçün orta hesabla ChatGPT Pro-nun təxminən üç saatlıq düşünmə rejiminə uyğun hesablama resursu sərf olunub. Bu göstərici insanın üç saatlıq işindən birbaşa üstünlük kimi başa düşülməməlidir: söhbət modelin hesablama resurslarının şərti müqayisəsindən gedir, nəticələrin hazırlanması, yoxlanılması və elmi kontekstdə qiymətləndirilməsi isə ayrıca vaxt tələb edir.

Tədqiqatların bir hissəsinin əhəmiyyəti riyaziyyatın ən mürəkkəb və uzun müddət açıq qalmış suallarına toxunması ilə bağlıdır. Kolleksiyada ədədlər nəzəriyyəsi, həndəsə, cəbr, ehtimal nəzəriyyəsi, topologiya və nəzəri kompüter elmləri üzrə işlər yer alır. Bəzi nəticələr Riman hipotezi və Hodge fərziyyəsi kimi tanınmış problemlərlə əlaqəli istiqamətlərdə irəliləyiş iddiası irəli sürür. Lakin bu, həmin məşhur problemlərin tam həll edildiyi anlamına gəlmir. Məsələn, Riman hipotezi ilə bağlı müəyyən nəticənin əldə olunması onun bütün müddəalarının sübut edilməsi ilə eyni deyil. Buna görə elmi iddiaların məzmununu dəqiq fərqləndirmək vacibdir.

Əsas məsələlərdən biri sübutların yoxlanılmasıdır. OpenAI təqdim etdiyi nəticələrin bir hissəsini Lean adlı formal riyazi yoxlama sistemi ilə əlaqələndirib. Lean riyazi ifadələrin və sübutların formal məntiq qaydalarına uyğunluğunu kompüter vasitəsilə yoxlamağa imkan verir. GitHub kolleksiyasının məlumatına görə, əsas nəticələrin təxminən 42 faizi formal şəkildə təqdim olunub. Bu, yoxlamanı asanlaşdıran mühüm vasitədir, lakin formal sübutun mövcudluğu elmi məqalənin bütün iddialarının avtomatik təsdiqlənməsi demək deyil. Tədqiqatçılar formal sübutun məqalədə irəli sürülən nəticəyə həqiqətən uyğun gəldiyini, ilkin şərtlərin düzgün ifadə olunduğunu və nəticənin əvvəlki biliklər fonunda nə dərəcədə yeni olduğunu da araşdırmalıdırlar.

Elə buna görə riyaziyyatçılar arasında əsas mübahisə yalnız süni intellektin yeni nəticələr əldə edə bilməsi ilə bağlı deyil. Daha ciddi problem bu qədər böyük həcmdə materialın qısa müddətdə elmi ictimaiyyətin qarşısına çıxarılmasıdır. “The Verge” nəşrinin danışdığı riyaziyyatçıların bir qismi kolleksiyanın keyfiyyətli və perspektivli nəticələr ehtiva etdiyini bildirsə də, bəzi məqalələrin izahının çətin olduğunu, istinadların və sübutların təqdimatının təkmilləşdirilməsinə ehtiyac duyulduğunu vurğulayıb. Başqa sözlə, modelin nəticə yaratmaq sürəti həmin nəticələri yoxlamaq və anlamaq imkanlarını qabaqlayır.

Bu vəziyyət riyaziyyatçıların elmi fəaliyyətinə də təsirsiz ötüşmür. Tədqiqatçılar bəzən bir problemi illərlə araşdırır, həmin istiqamətdə yeni metodlar hazırlayır və nəticələrini elmi məqalələr, konfranslar və əməkdaşlıq vasitəsilə inkişaf etdirirlər. Süni intellektin oxşar məsələlər üzrə çoxsaylı nəticələri eyni vaxtda təqdim etməsi bəzi tədqiqat proqramlarının gələcəyini qeyri-müəyyən edə bilər. Xüsusilə doktorantlar və karyerasının ilkin mərhələsində olan alimlər üçün bu, elmi işin yeniliyini əsaslandırmaq, maliyyələşmə əldə etmək və müəyyən sahədə öz tədqiqat istiqamətini qorumaq baxımından əlavə çətinlik yaradır.

Bununla belə, süni intellektin riyaziyyatda istifadəsini yalnız təhlükə kimi qiymətləndirmək də düzgün olmazdı. Riyazi tədqiqatın əhəmiyyətli hissəsi mövcud nəzəriyyələr arasında əlaqələrin tapılması, mürəkkəb hesablamaların aparılması, fərziyyələrin yoxlanılması və sübutların qurulması ilə bağlıdır. Süni intellekt bu mərhələləri sürətləndirə və tədqiqatçıların əvvəllər nəzərdən keçirmədiyi yanaşmaları üzə çıxara bilər. İnsan alimlərin rolu isə nəticələrin məntiqini anlamaq, onların hansı şəraitdə işlədiyini müəyyənləşdirmək, metodların məhdudiyyətlərini araşdırmaq və yeni elmi suallar formalaşdırmaq baxımından qorunur. Əgər modelin təqdim etdiyi nəticələr düzgün və əhəmiyyətlidirsə, onlar sonrakı tədqiqatlar üçün başlanğıc nöqtəsinə çevrilə bilər.

Məsələnin digər tərəfi elmi nəticələrin müəllifliyi və təqdimat qaydalarıdır. Riyaziyyat yalnız düzgün cavab tapmaqdan ibarət deyil; sübutun necə əldə edildiyi, əvvəlki işlərə hansı töhfələrin aid olduğu və nəticənin digər alimlər tərəfindən necə inkişaf etdirilə biləcəyi də əhəmiyyət daşıyır. Süni intellektlə hazırlanan məqalələrdə istinadların tamlığı, əvvəlki nəticələrlə əlaqə və sübutların anlaşıqlı təqdimatı xüsusilə vacibdir. Bu səbəbdən elmi ictimaiyyətin bir hissəsi texnologiyanın yaratdığı nəticələrin sadəcə böyük həcmdə dərc edilməsini deyil, onların yoxlanılmasına və anlaşılmasına imkan verən proseslərin qurulmasını tələb edir.

OpenAI də bu narahatlıqlara cavab olaraq əlavə addım atıb. Şirkət oktyabrın 15-də Simons Foundation təşkilatının riyaziyyatçılara süni intellektlə əldə olunmuş nəticələri araşdırmaq və inkişaf etdirmək üçün dəstək verən yeni təşəbbüsünə 5 milyon ABŞ dolları ayıracağını açıqlayıb. Vəsaitin seminarların, konfransların və xüsusi tədqiqat proqramlarının maliyyələşdirilməsinə yönəldilməsi nəzərdə tutulur. Şirkət, həmçinin, bu işlər üzərində çalışan tədqiqatçılara öz modellərinə və hesablama resurslarına çıxış imkanı təqdim etməyi planlaşdırır. Bu təşəbbüs nəticələrin müstəqil yoxlanılmasını sürətləndirə bilər, lakin elmi qiymətləndirməni əvəz etmir.

Azərbaycan üçün də bu inkişafın təhsil və elmi tədqiqat baxımından əhəmiyyəti var. Süni intellekt vasitələri riyaziyyatın tədrisində, mürəkkəb məsələlərin müxtəlif həll üsullarının müqayisəsində və tədqiqatçılar üçün ilkin fərziyyələrin hazırlanmasında faydalı ola bilər. Bununla yanaşı, tələbələrə yalnız alətdən istifadə etməyi deyil, alınan nəticəni yoxlamağı, sübutdakı məntiqi boşluqları müəyyənləşdirməyi və mənbələri düzgün göstərməyi öyrətmək lazımdır. Əks halda, texnologiyanın verdiyi hazır cavablar müstəqil düşünmə bacarığının inkişafını zəiflədə bilər. Elmi müəssisələr üçün də əsas imkan süni intellekti insan tədqiqatçının əvəzi kimi deyil, araşdırma prosesini genişləndirən vasitə kimi tətbiq etməkdir.

Nəticə etibarilə, OpenAI-nin riyazi nəticələri süni intellektin fundamental elmə təsirinin yeni mərhələyə keçə biləcəyini göstərir. Lakin yüzlərlə məqalənin qısa müddətdə hazırlanması onların hamısının düzgün, yeni və elmi baxımdan eyni dərəcədə əhəmiyyətli olması demək deyil. Əsl sınaq nəticələrin müstəqil yoxlamadan keçməsi, digər tədqiqatçılar tərəfindən başa düşülməsi və yeni biliklərin yaranmasına töhfə verməsidir. Süni intellekt riyaziyyatın inkişafını sürətləndirə bilər, amma elmi tərəqqinin davamlılığı üçün sübutların etibarlılığı, şəffaflıq və tədqiqatçılar arasında əməkdaşlıq əvvəlki kimi vacib olaraq qalır.

Mənbə: www.aznews.az