Yapay Zeka Evreni Öğrendi Yeni Fizik Keşfinde Önyargı Geliştirdi

Kozmoloji araştırmalarında hesaplama yükünü azaltmak amacıyla yapay zekâ kullanan bilim insanları, beklenmedik bir sorunla karşılaştı. Bir yapay zekâ sinir ağı, standart kozmoloji modelini öğrenirken yeni fizik bulma konusunda olumsuz etki yaratan önyargılar geliştirdi.

Journal of Cosmology and Astroparticle Physics’te yayımlanan araştırmada, kozmologlar bir yapay zekâ sinir ağını standart kozmoloji modeli olan ΛCDM simülasyonları üzerinde eğitti. Ekip, bu ön eğitimin yapay zekânın kozmoloji ve astrofizikteki diğer sorunlara yönelik incelemelerine yardımcı mı olacağını yoksa zarar mı vereceğini test etti.

Yapay Zeka Önyargıları Geliştirdi

Yapay zekâ, standart modeli anlama konusunda umut verici sonuçlar gösterse de, yeni fizik keşfetme potansiyelini olumsuz etkileyen önyargılar geliştirdi. Araştırmanın ortak yazarı Adrian E. Bayer, bu durumun yapay zekânın yapılandırılmış kullanıldığında bilimi hızlandırabileceğini gösterdiğini belirtti.

Bayer, çalışmanın hızlanma ile anlama süreçlerinin birlikte yürütülmesi gerektiğini hatırlattığını ifade etti. Ancak yapay zekânın, standart model parametre uzayında öğrendiği yönlerle örtüşen yeni fizik bulgularında zorlanmaya başladığı gözlemlendi.

Negatif transfer olarak adlandırılan bu olgu, yapay zekânın önyargılı hale gelmesiyle ortaya çıktı. Yapay zekâ, benzer örüntüler üreten farklı fiziksel etkileri ayırt edemeyerek daha önce öğrendiği bilgilere dayanma eğilimi gösterdi. Bu durum, standart modelin ötesindeki fiziğe işaret eden olası ipuçlarının gözden kaçırılmasına yol açtı.

Bayer, negatif transferin modelin rastgele başarısız olmadığını gösterdiğini vurguladı. Transfer öğrenmenin ne zaman yardımcı olduğunu ve ne zaman örtüşmeleri pekiştirdiğini anlamak, gelecekteki kozmolojik analizlerde yapay zekânın güvenilir kullanımını sağlamak için kritik öneme sahip.

Bu bulgular, yapay zekânın faydalı olabileceği ancak insan uzmanların hesaplamaları dikkatle takip etmesi gerektiği görüşünü doğruladı. Bayer, transfer öğrenmenin güçlü bir başlangıç avantajı sağlayarak çok sayıda fikrin test edilmesine olanak tanıdığını ancak bilginin ne zaman yardımcı veya yanıltıcı olabileceğini anlamanın gerekliliğini vurguladı.

Bayer ve ekibi, bir sonraki aşamada galaksi oluşumu belirsizlikleri, tarama maskeleri ve gürültü gibi unsurları içeren, gerçek gözlem verilerine daha çok benzeyen ortamlarda deneyler yapmayı planlıyor. Ayrıca, hangi kozmolojik araştırmaların transfer öğrenmeden en çok yararlanabileceğini de keşfetmeyi hedefliyorlar.

• #kozmoloji
• #Yapay Zeka