OpenAI'nin yapay zeka sürüsü milyonlarca beyin hücresini 32 dakikada okuyor
OpenAI, araştırma grubu PerturbAI ve Scripps Research enstitüsünden bir ekip, belki de tek bir keşiften çok bilimin nasıl yapıldığına dair ipucu veren bir deney gerçekleştirdi. OpenAI’nin 21 Ekim’de yayımladığı bir açıklamaya göre, milyonlarca fare beyin hücresini kapsayan biyolojik verilere binlerce yapay zeka ajanı salındı. Analizin tamamı 32 dakika sürdü.
Araştırmacıların sunduğu karşılaştırma işin ilginç kısmı. Aynı sonuçları insan bilim insanları tek tek ele alıp her bulguyu yayımlanmış literatürle karşılaştırarak inceleseydi, bu işin aylar, hatta bir yıla kadar sürebileceğini tahmin ediyorlar. Ajanlar yalnızca bir dosyayı özetlemiyordu. Büyük bir deneysel çıktı yığını üzerinde akıl yürütmeleri ve bunu önceki çalışmalarla ilişkilendirmeleri isteniyordu.
Çalışma, genel sohbet yerine özellikle yaşam bilimleri araştırmaları için geliştirilmiş GPT-Rosalind modeline dayanıyordu. Bu ayrıntı önemli. Bilimde yapay zeka etrafındaki gürültünün çoğu, sınav tarzı soruları yanıtlaması istenen genel amaçlı sistemlerden çıktı. Biyolojik veriler için ayarlanıp ardından büyük sayılarla konuşlandırılan bir model farklı bir öneri; bir sohbet robotundan çok bir araştırma aracına yakın.
Hızı mümkün kılan mimari. Tek bir modelin bir kuyruğu işlemesi yerine, birçok ajan paralel çalışıyor, her biri verinin bir dilimini alıyor ve çıktıları sonradan birleştiriliyor. Bu, yazılım mühendisliği ve müşteri hizmetlerinde yayılan, ajan filolarının aksi halde sırayla yapılacak görevleri üstlendiği aynı desen. Devasa ve dağınık veri kümeleriyle biyoloji, bariz bir sonraki hedef.
Şüpheciler her zamanki soruları soracak ve bunlar haklı. Bu ölçekte otomasyon hızla kendinden emin hatalar üretebilir ve bir ajanın vardığı sonucu doğrulamak, elle varmakla neredeyse aynı maliyete gelebilir. Buradaki dürüst iddia, hangi anormalliklerin peşine düşmeye değer olduğunu bilen bir bilim insanının yargısını değiştirmek değil, işlem hacmiyle ilgili. 32 dakika bir analiz üretme süresi, ona güvenme süresi değil.
Yine de gidişat açık. Araştırma grupları son iki yıldır yapay zekayı bireysel görevlerde yardımcı olarak deniyor: bir özet taslağı hazırlamak, bir hipotez önermek, bir satır kod yazmak. Bütün bir analitik hattı koordineli bir sürüye devretmek bunun ötesinde bir adım ve bilimsel sürecin makine hızı için hiç tasarlanmamış kısımlarına, örneğin hakem değerlendirmesi ve tekrarlanabilirliğe baskı yapıyor.
Küresel okurlar için önem, fare beyinlerinden çok bir şablonla ilgili. Binlerce ajan milyonlarca hücrelik bir veri kümesini yarım saatte işleyebiliyorsa, aynı yaklaşım klinik kayıtlar, malzeme taraması ve iklim verileri üzerinde de denenecek; darboğazın ham hesaplama gücü değil insan dikkati olduğu her yerde. Sonucun bağımsız olarak tekrarlanmasını ve araştırmacıların ajanların bulgularının nasıl kontrol edildiğini yayımlayıp yayımlamayacağını izleyin.