2024 Nobel Fizik Ödülü, 8 Ekim Salı günü, yapay sinir ağlarıyla makine öğrenimini mümkün kılan keşifleri dolayısıyla Amerika Birleşik Devletleri'ndeki (ABD) Princeton Üniversitesi'nden John Hopfield ve Kanada'daki Toronto Üniversitesi'nden Geoffrey Hinton'a verilmişti.
Bir gün sonra, Google'ın yapay zeka firması DeepMind'ın CEO'su Demis Hassabis, DeepMind direktörü John Jumper ve Washington Üniversitesi profesörü David Baker'ın proteinler üzerindeki çalışmalarıyla Nobel Kimya Ödülü'nü kazanmaları da yapay zekayı bir kez daha Nobel manşetlerine taşıdı.
İki temel bilim ödülünün de yapay zeka alanındaki çalışmalara verilmesine rağmen bilim camiasından birçok kişi, vücudumuzdaki moleküllerin ve proteinlerin bağlanma şekilleriyle ilgili son yapay zeka keşiflerini, kimya alanıyla ilişkili buldu. Tartışmalar bu yüzden fizik alanında yoğunlaşıyor.
"Öğrenebilen ve hatırlayabilen" makineler, neden fizik ödülü kazandı?
Hopfield ve Hinton, fizik ve biyolojideki fikirlerden ilham alarak, verilerdeki kalıpları ezberleyebilen ve öğrenebilen bilgisayar sistemleri geliştirdi. Hiçbir zaman doğrudan işbirliği yapmamış olmalarına rağmen, makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki mevcut patlamanın temellerini atmadan önce birbirlerinin ve önceki bilim insanlarının çalışmalarını temel aldı.
Zaman zaman "yapay zekanın vaftiz babası" diye anılan İngiliz-Kanadalı Profesör Hinton, ödül karşısında şaşkına döndüğünü belirtti. Duyurudan birkaç dakika sonra açıklamada bulunan Hinton, "Çok şaşırdım, bunun olacağını hiç tahmin etmemiştim," ifadelerini kullandı.
Bilim insanı 2023'te Google'dan istifa etmiş ve insan türünü alt edebilecek olası makinelerin tehlikeleri konusunda uyarmıştı.
Makine öğrenimi, bir bilgisayarın kendisini bilgi üretmek üzere eğitebilmesini sağlayan, yapay zeka teknolojisinin anahtarı niteliğindeki bir mekanizma. Aynı zamanda, internette arama yapmaktan telefonlarımızda fotoğraf düzenlemeye kadar bugün kullandığımız çok çeşitli teknolojileri yönlendiren güç.
Hinton'ın sinir ağları üzerine öncü araştırmaları da ChatGPT gibi mevcut yapay zeka sistemlerine giden yolu açtı.
Sinir ağları; öğrenme ve bilgiyi işleme biçimleri bakımından insan beynine benzer sistemler. Bunlar düğüm veya nöron diye adlandırılan basit işlem birimlerinin ara bağlantılarından oluşuyor ve yapay zekaların, bir insan gibi deneyimlerden öğrenmesini sağlıyor. Makine öğrenimi alanının önemli bir kısmı, yapay sinir ağları arasındaki bu bağlantıları oluşturmak ve güncellemek için giderek daha karmaşık yollar bulmakla ilgilenen çalışmalardan oluşuyor.
Bilgiyi depolamak ve işlemek için sinirleri birbirine bağlama fikri biyolojiden gelirken, bu bağlantıları oluşturmak ve güncellemek için kullanılan matematik fizikten "ödünç" alınıyor.
Nobel Fizik Ödülü, bilim insanına 1984'te Terrence Sejnowski ve diğer meslektaşlarıyla birlikte Boltzmann makinelerini geliştirme çalışmaları nedeniyle verildi.
Adını Avusturyalı fizikçi Ludwig Boltzmann'dan alan bu makineler, bilgisayarın bir programcıdan değil, veri örneklerinden öğrenmesini sağlıyor. Hinton, modelin hatırlanması gereken şeylerin örneklerini görerek zaman içinde verileri nasıl depolayabileceğini gösterdi. Böylece istatistiksel fizikteki fikirlerden yola çıkarak, erken bir "üretken bilgisayar modeli" geliştirmiş oldu.
Profesör Hopfield ise kariyeri boyunca biyoloji ve fizik alanında önemli katkılarda bulunan ABD'şi bir teorik fizikçi. Ancak Nobel Fizik Ödülü, 1982'de Hopfield ağlarını geliştirdiği çalışması için verildi.
Hopfield ağları, en eski yapay sinir ağlarından biri. Atomların hareketlerinin bir malzemenin özelliklerini tanımlaması gibi moleküler fizik ilkelerinden ilham alan bu sistemler, bir bilgisayarın bilgileri hatırlamak ve geri çağırmak için bir düğüm ağını nasıl kullanabileceğini ilk kez ortaya koydu.
Hopfield ağları, verileri (örneğin siyah beyaz resimlerden oluşan bir koleksiyon) ezberleyebiliyor. Ağ, bu resimleri, onlara benzer başka bir resim gördüğünde birbiriyle ilişkilendirerek "hatırlayabiliyor". Bu durumda Hopfield da desenleri kaydedebilen ve yeniden oluşturabilen bir ağ icat etmiş oldu.
İnsan beyninde de öğrenme ve depolama sürecinin verileri diğerleriyle ilişkilendirerek işlediği biliniyor. Bu da beynimizin, bir bilgiyi ancak diğer bilgilerle ilişkilendirdiğinde hatırlayabileceği anlamına geliyor. Yapay sinir ağlarındaki öğrenme modelinde örnek alınan süreç de bu.
Öte yandan Hopfield ağları ve Boltzmann makineleri, günümüzün yapay zeka başarılarıyla kıyaslandığında basit görünebilir. Zira Hopfield'ın ağı yalnızca 30 düğüm içeriyordu. Oysa ChatGPT gibi modern sistemler milyonlarcasına sahip olabilir.
Queensland Teknoloji Üniversitesi'nden Yapay Zeka Araştırmacısı Aaron J. Snoswell, The Conversation'da yazdığı yazıda bu durumu şöyle açıklıyor:
"Bugünkü Nobel Ödülü, bu erken katkıların alanda ne kadar önemli olduğunu vurguluyor."
Bunlar birer fizik keşfi mi?
Hinton ve Hopfield'ın ödülü alması, başta sosyal medya platformu X'te olmak üzere, akademisyenler arasında ciddi bir tartışma başlattı. Pek çok araştırmacı, söz konusu çalışmaların fizikle ilgisi olmadığı görüşünde.
Imperial College London'dan astrofizikçi Jonathan Pritchard da böyle düşünüyor. Pritchard, X hesabından yaptığı paylaşımda, "Makine öğrenimini ve yapay sinir ağlarını herkes kadar seviyorum ama bunun bir fizik keşfi olduğunu söylemek zor, sanırım Nobel, yapay zeka rüzgarından etkilendi." diye yazdı.
Prof. Dr. Emre Onur Kahya: 'Çok absürt'
İstanbul Teknik Üniversitesi'nin (İTÜ) Fizik Mühendisliği Bölüm Başkanı olan ve aynı zamanda bilgisayar bilimleri alanında da çalışan Prof. Dr. Emre Onur Kahya da bu seneki Nobel Fizik Ödülü'nü "çok ilginç bir durum" diye nitelendirdi.
Euronews Türkçe'ye açıklamada bulunan Kahya, "Kimya alanında belki hak ettiğini söyleyebiliriz ama özellikle fizik alanındaki katkılarından dolayı verilmiş bir Nobel degil bu. Nobel komitesi de ödül ile ilgili gerekçeye bu açıdan bir iddia koymamış," diye konuştu.
"Fizik alanında bilinen bazı yöntemlerin kullanılıp ardından yapay zekada önemli işler yapmak Nobel Ödülü'nü hak eder mi?' diye sorarsak cevabı tabii ki 'hayır'."
Kahya, "Bilgisayar Nobeli olsa tamam ama burda verilen Fizik Nobeli" dedi ve ekledi:
"Bunlar aslında benim çalışma alanım. Öneminin artması benim hoşuma gitse de bu olay çok absürt."
'Teorik fizikte fetret devri'
Fizik Ödülü'nün yapay zeka çalışmalarına gitmesinin tartışmalı bir diğer boyutu da fizik biliminde bu ödülü hak edecek kayda değer çalışmalar olup olmadığı.
Bazı uzmanlar son dönemde fizik alanında bir çeşit duraklama dönemi yaşandığı görüşünde. Prof. Kahya da bu görüşe en azından teorik fizik açısından katılıyor.
"Bu, teorik fizikte bence oldukça yerinde bir saptama" diyen Kahya, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Bu seneden ziyade son 30 yıldır teorik fizikte alınan Nobel Ödülleri belki 50 seneden önce yapılan işlerle ilgili. Yani 1970'lerden beri fizikte çığır açıcı isler teorik alanda pek yapılmadı. Bu yüzden bir fetret devri olduğu söylenebilir."
'Fizik her şeydir'
Öte yandan yapay zeka sektörünün önde gelen isimlerinden bazıları, Nobel Fizik Ödülü'nün makine öğrenmesiyle ilgili çalışmalara gitmesinden o derece rahatsız değil.
Derin öğrenme ve yapay zeka organizasyonu MindBigData.com'un CEO'su David Vivancos, "İlk tepkim, yapay zekanın ne olduğunu yeterince ciddiye almadığımız yönündeydi," dedi.
Euronews Next'ten Pascale Davies'e konuşan Vivancos, "Ben Hinton ve Hopfield'ın büyük bir hayranıyım ve onlar harika bir keşif yaptı. Ama mesele şu ki fiziğin her şey olduğunu düşünmüyorsanız, o zaman bu ödül fizik alanında değildir," ifadelerini kullandı.
Oxford İngilizce Sözlüğü, fiziği "Cansız madde ve enerjinin doğası ve özellikleriyle ilgilenen bilim dalı" diye tanımlıyor.
Ancak Vivancos, yapay zekanın geleneksel bir bilime uydurulması durumunda belki de matematiğe daha yakın olabileceği görüşünde. Yine de araştırmacıların genetikteki geniş veri kütüphanelerini taramasına yardımcı olması nedeniyle biyoloji veya nörobilimle de ilişkili olabileceğini savunuyor.
İsveç'teki Umeå Üniversitesi'nin bilgisayar bilimleri bölümünde profesör olan ve aynı zamanda üniversitenin Sosyal ve Etik Yapay Zeka araştırma grubuna liderlik eden Virginia Dignum ise kimya ve fizik alanlarında verilen bu ödüllerin yapay zekanın "disiplinler arası zaferini" gösterdiğini vurguladı.
Euronews Next'e konuşan uzman, "Bilimdeki gerçek atılımlar artık tek bir disiplinin alanı değil, geniş bir bakış açısı ve farklı bakış açılarının birleşimini gerektiriyor," dedi.
"Yapay zeka, geniş veri kümelerini analiz edebilen, sonuçları tahmin edebilen ve hatta yeni hipotezler önerebilen, biyoloji, fizik, kimya ve tıp gibi alanlardaki araştırmacıların yeteneklerini artıran bir araç."
Nobel Kimya Ödülü, DeepMind'ın öncü bilim insanlarına gitti
Fizik ödülünün açıklanmasından bir gün sonra sıra kimya alanına geldi ve Google DeepMind'ın kurucu ortağı ve CEO'su Hassabis ile Direktörü Dr. Jumper, amino asit dizilerinden proteinlerin üç boyutlu yapısını tahmin eden çığır açıcı AlphaFold yapay zeka sistemini geliştirme çalışmalarından dolayı 2024 Nobel Kimya Ödülü'ne layık görüldü.
Ödülün üçüncü ortağı ise hesaplamalı protein tasarımı üzerine çalışmaları sayesinde Baker oldu.
AlphaFold, vücudumuzda şimdiye dek bilinen tüm proteinlerin üç boyutlu yapısını tahmin etmeyi başaran bir sistem. Firma, protein katlanması denen çok önemli bir bilimsel problemi insanlardan çok daha iyi çözebilen AlphaFold programını 2018'de geliştirmişti.
AlphaFold, protein yapılarını tahmin etmek için aminoasit dizilerine ve bunların etkileşimine dair bilgi toplayarak çalışıyor. Sistem, dört yılın sonunda artık protein şekillerini atom seviyesine kadar doğru biçimde dakikalar içinde tahmin edebiliyor.
Proteinlerin yapısını çözmek neden önemli?
Proteinler küçük, karmaşık bulmacalara benzetilebilir.
Bakterilerden bitkilere ve hayvanlara kadar çeşitli organizmalarda üretilen bu malzemeler yaşamın yapı taşı. Ancak bunlar üretildikten sonra milisaniyeler içinde katlanmaya başlıyor. Yapıları o kadar karmaşık ki hangi şekli alacaklarını tahmin etmek neredeyse imkansız.
Öte yandan proteinlerin yapısını çözmek, belki de her türden hastalığa çare bulunan bir geleceğin kapısını aralayabilir.
Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nden Prof. Dr. Cem Say, "Bütün canlıların vücutları değişik değişik proteinlerin birbirine belirli şekillerde legolar gibi takılmasından oluşuyor. Bu proteinlerin hangi parçalardan oluştuğunu laboratuvarda anlamak kolay. Ama bir ilaç geliştirmek istiyorsanız ya da genel olarak tıpla ilgili herhangi bir şey yapmak istiyorsanız proteinin şeklini de anlamak gerekiyor" ifadelerini kullanmıştı.
Daha önce AlphaFold'un başarısını Independent Türkçe'ye değerlendiren Say, sözlerini şöyle sürdürmüştü:
"Çok küçük şeylerden bahsediyoruz, yani şekillerini anlamak aylar, yıllar süren zor bir iş. Yüz milyonlarca protein cinsinin sadece küçük bir kısmının şekli 60 yıllık çalışmayla anlaşılabilmiş. Şeklini anlayabilirseniz her türden tuhaf hastalığa ilaç yapabilirsiniz."
Say ayrıca, proteinlerin yapısının çözülmesinin bilimkurguyu andıran gelişmelere kapı aralayabileceğini belirtmişti:
"Aynı zamanda hiç insan vücudunda görülmemiş veya doğada olmayan birtakım yeni proteinler imal edebilirsiniz. Bilimkurgusal bir gelişmeden bahsediyoruz."
Kimyayla ne ilgisi var?
Nobel Kimya Ödülü, fizik alanındaki ödül kadar büyük bir tartışma yaratmadı. Zira karmaşık kimyasal problemleri çözmek için bilgisayar simülasyonlarının kullanıldığı "hesaplamalı kimya" adlı bir alan var.
Liverpool Üniversitesi'nde Kimya Profesörü Andy Cooper, Euronews Next'e yaptığı açıklamada, "Yapay zekanın protein yapısını tahmin etmek için kullanılması, biyoloji, tıp ve diğer alanlarda sayısız kullanım alanı olan büyük bir ilerleme," diye konuştu.
“Yapay zeka kimyanın diğer alanlarını da etkileyecek."
Yapay zeka, ödülleri de mi elimizden alıyor?
2022'de ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana yapay zekanın pek çok bilimsel araştırmada kullanıldığı biliniyor. Hatta bazı bilim insanları, ChatGPT'nin adını bilimsel makalelerin künyesine de yazarak tartışma yaratmıştı.
Öte yandan Nobel Kimya Ödülü'nün ortak sahibi Hassabis, düzenlediği basın toplantısında, "Yapay zekanın tüm ödüllere dahil olduğunu söylemek için henüz çok erken," dedi.
"İnsanın yaratıcılığı ilk sırada geliyor. Soruyu sormak, hipotezi geliştirmek gibi şeyleri yapay zeka sistemleri yapamaz. Şu anda sadece verileri analiz ediyorlar."
euronews
