Bir ebeveyn, küçük çocuğuna dünyayı anlamasını öğretirken, ilişkiler ve desen tanımlamaları yoluyla öğretir. Örneğin, S harfi. Ebeveyn, çocuğuna yeterli sayıda örnek gösterir ve kısa sürede, rehberlik aktif olmadığında, okulda, bir kitapta, bir billboardda diğer örnekleri tanıyabilecektir.

Yayılan yapay zeka (AI) teknolojisinin çoğu da aynı şekilde öğretildi. Araştırmacılar, sistemlere tanıtmak istedikleri şeyin doğru örneklerini verdi ve bir çocuk gibi, AI desenleri tanıdı ve daha önce deneyimlemediği bağlamlara bu bilgileri genelleştirdi, böylece kendi “sinir ağı”nı oluşturdu. Ancak insan zekası gibi, uzmanlar AI’nin karar alma sürecini bilen girdileri takip edemediler.

AI’nin “kara kutu problemi” böylece ortaya çıktı, çünkü AI sisteminin neden veya nasıl bağlantı kurduğunu, kararlarına hangi değişkenlerin etki ettiğini tam olarak anlamıyoruz. Bu sorun, özellikle sistemlerin güvenirliliğini ve güvenliğini geliştirmeye çalışırken ve AI benimsemesinin yönetimi konusunda kritik öneme sahip.

AI destekli bir aracın zamanında fren yapmaması ve yayaların yaralanmasına neden olmasına, AI’ye dayalı sağlık teknolojisi cihazlarının doktorlara tanı koymasında yardımcı olmasına ve AI tarafından yürütülen işe alım süreçlerindeki önyargılara kadar, bu sistemlerin karmaşıklığı, yapay zekanın fiziği olarak bilinen yeni bir araştırma alanının ortaya çıkmasına neden oldu. Bu alan, AI’yi insanların daha yüksek bir anlayışa ulaşmasını sağlayan bir araç olarak daha iyi anlamayı amaçlıyor.

Şimdi, yeni bir bağımsız çalışma grubu, bu zorlukları fizik, psikoloji, felsefe ve nörobilimin birleştirilmesiyle, AI’nin gizemlerini disiplinler arası bir şekilde keşfederek ele alacak.

NTT, AI Güvenliği ve Güvenilirliğini Öneriyor

Yeni kurulan Yapay Zeka Fiziği Grubu, NTT Araştırma’nın Fizik ve Bilişim (PHI) Laboratuvarı’nın bir spin-off’u olarak, NTT’nin San Francisco, Kaliforniya’daki Upgrade 2025 konferansında duyuruldu. AI’yi anlama konusundaki Yapay Zeka Fiziği yaklaşımını, ekibin son beş yıldır araştırmakta olduğu şekilde ilerletecek.

Harvard Üniversitesi’nden Uygulamalı Fizik ve Bilgisayar Bilimi Mühendisliği alanında doktorası olan Dr. Hidenori Tanaka, yeni araştırma grubunu yönetecek ve daha önce NTT’nin Akıllı Sistemler Grubu ve CBS-NTT’nin Harvard’daki zeka fiziği araştırma programındaki deneyimine dayanarak, bu deneyimi genişletecek.

“Bir fizikçi olarak, zekanın konusu beni heyecanlandırıyor, çünkü matematiksel olarak, yaratıcılık kavramını nasıl düşünebilirsiniz? Nasıl naziklik hakkında düşünebilirsiniz? Bu kavramlar, AI olmasaydı soyut kalacaktı. Kolayca spekülasyon yapabilir, ‘nazikliğin tanımım budur’ diyebilirsiniz, ancak bu matematiksel olarak anlamlı değildir, ancak şimdi AI ile, pratik olarak önemlidir, çünkü AI’yi nazik yapmamız gerekiyorsa, ona nazikliğin ne olduğunu matematik diliyle söylememiz gerekir,” Dr. Tanaka, geçen hafta Upgrade konferansının kenarında bana söyledi.

Araştırmaları başlangıcında, PHI Laboratuvarı, yeni sistemler için hesaplamada geliştirilmiş enerji verimliliği geliştirmek için AI ve makine öğreniminin “kara kutu” doğasını anlamasının önemini tanıdı. Ancak AI’nin son yarım decade’daki ilerlemesi, giderek daha önemli güvenlik ve güvenilirlik endişelerini gündeme getirdi, bu da endüstri uygulamaları ve AI benimsemesinin yönetimi konusunda kritik öneme sahip hale geldi.

Yeni araştırma grubu aracılığıyla, NTT Araştırma, biyolojik ve yapay zekalar arasındaki benzerlikleri ele alacak ve böylece AI mekanizmalarının karmaşıklığını çözmeyi ve insan-AI işbirliğini daha uyumlu hale getirmeyi umuyor.

Bu yaklaşım, AI’nin entegrasyonu açısından yeni olmasa da, fizikçiler yüzyıllarca boyunca teknolojik ve insani ilişkilerin kesin ayrıntılarını açıklamaya çalıştılar, Galileo Galilei’nin nesnelerin nasıl hareket ettiğine ilişkin çalışmalarından ve mekanik konusundaki katkılarına, endüstri devrimi sırasında buhar makinesinin termodinamiği anlayışını şekillendirmesine kadar. 21. yüzyılda, bilim insanları, AI’nin nasıl eğitildiğini, bilgi birikimini ve karar alma sürecini anlama arayışında, böylece gelecekte daha uyumlu, güvenli ve güvenilir AI teknolojileri tasarlanabilecektir.

“AI, bir nöral ağdır, yapısı bir insan beyninin nasıl çalıştığına çok benzer; sinir hücreleri sinapslarla bağlanır, bunlar bir bilgisayarda numaralarla temsil edilir. Ve işte burada fizik olduğunu düşünüyoruz… Fizik, evrenden herhangi bir şeyi alıp, iç işleyişleri hakkında matematiksel hipotezler oluşturup, bunları test etmektir,” dedi Dr. Hanaka.

Yeni grup, Harvard Üniversitesi Merkezi Beyin Bilimi (CBS) ile işbirliğini sürdürecek ve Dr. Tanaka’nın birlikte makaleler yayımladığı Stanford Üniversitesi’nden Suya Ganguli ile işbirliği yapmayı planlıyor.

Ancak Dr. Tanaka, doğal bilim ve disiplinler arası bir yaklaşımın temel olacağını vurguluyor. 2017’de, Harvard’da doktora adayı iken, araştırmacı, geleneksel fizikten daha fazlasını yapmak ve Galilei, Newton ve Einstein’ın izinden giderek, fizikte yeni kavramsal dünyalar açmayı istedi.

“Şu anda, AI hakkında herkesle konuşabileceğim bir konudur. Bir araştırmacı olarak, harika, çünkü herkes AI hakkında konuşmaya her zaman isteklidir ve ben de her konuşmadan öğreniyorum, çünkü insanların AI’yi nasıl gördüğünü ve farklı bağlamlarda nasıl kullandığını fark ediyorum. NTT’nin misyonunu, insanların geçmişine bakılmaksızın, bu konuşmaları tetiklemek olarak görüyorum, çünkü her etkileşimden öğreniyoruz,” diye заключió Dr. Tanaka.