## Geleceğin Bilimi Yapay Zekâ ile Mi Şekillenecek? FutureHouse’dan Bilimi Hızlandıracak Yapay Zekâ Araçları
Eric Schmidt’in desteklediği, önümüzdeki on yıl içinde bir “Yapay Zekâ bilim insanı” inşa etmeyi hedefleyen kar amacı gütmeyen kuruluş FutureHouse, bilimsel çalışmaları desteklemek için tasarlanmış, yapay zekâ destekli araçlara sahip bir platform ve API olan ilk büyük ürününü piyasaya sürdü.
Bilimsel alanda yapay zekâ araştırma araçları geliştirmek için yarışan birçok girişim bulunuyor ve bazıları büyük miktarda risk sermayesi fonu alıyor. Teknoloji devleri de bilim için yapay zekâya iyimser yaklaşıyor. Google, bu yılın başlarında bilim insanlarının hipotezler ve deneysel araştırma planları oluşturmasına yardımcı olabilecek bir yapay zekâ olan “Yapay Zekâ Yardımcı Bilim İnsanı”nı tanıtmıştı.
OpenAI ve Anthropic’in CEO’ları, yapay zekâ araçlarının özellikle tıp alanında bilimsel keşfi büyük ölçüde hızlandırabileceğini iddia etti. Ancak birçok araştırmacı, günümüzde yapay zekâyı büyük ölçüde güvenilmezliği nedeniyle bilimsel sürece rehberlik etmede pek yararlı bulmuyor.
FutureHouse Perşembe günü Crow, Falcon, Owl ve Phoenix olmak üzere dört yapay zekâ aracı yayınladı. Crow bilimsel literatürü arayabilir ve bununla ilgili soruları yanıtlayabilir; Falcon, bilimsel veritabanları da dahil olmak üzere daha derinlemesine literatür taramaları yapabilir; Owl belirli bir konu alanındaki önceki çalışmaları arar ve Phoenix, kimya deneyleri planlamaya yardımcı olacak araçlar kullanır.
FutureHouse bir blog yazısında, “[Diğer yapay zekâların aksine], FutureHouse’un yapay zekâları yüksek kaliteli açık erişimli makalelerin ve özel bilimsel araçların geniş bir koleksiyonuna erişebilir” diye yazıyor. “Ayrıca şeffaf bir muhakemeye sahipler ve her kaynağı daha derinlemesine değerlendirmek için çok aşamalı bir süreç kullanıyorlar… Bu [yapay zekâ]ları ölçekli bir şekilde bir araya getirerek, bilim insanları bilimsel keşif hızını büyük ölçüde hızlandırabilirler.”
Ancak FutureHouse, yapay zekâ araçlarıyla henüz bilimsel bir atılım gerçekleştiremedi veya yeni bir keşif yapamadı.
Bir “Yapay Zekâ bilim insanı” geliştirmenin zorluklarından biri, sayısız kafa karıştırıcı faktörü tahmin etmektir. Yapay zekâ, geniş bir olasılık listesini daraltmak gibi geniş keşiflerin gerektiği alanlarda işe yarayabilir. Ancak yapay zekânın gerçek atılımlara yol açan alışılmadık problem çözme yeteneğine sahip olup olmadığı daha az açık.
Şimdiye kadar bilim için tasarlanmış yapay zekâ sistemlerinden elde edilen sonuçlar çoğunlukla hayal kırıklığı yarattı. Google 2023’te, GNoME adlı yapay zekâlarından birinin yardımıyla yaklaşık 40 yeni malzemenin sentezlendiğini söyledi. Ancak harici bir analiz, malzemelerin tek birinin bile aslında yeni olmadığını ortaya koydu.
Yapay zekânın halüsinasyon görme eğilimi gibi teknik eksiklikleri ve riskleri, bilim insanlarını ciddi işler için onu destekleme konusunda temkinli hale getiriyor. İyi tasarlanmış çalışmalar bile yüksek hassasiyetli işler yürütmekte zorlanan yaramaz yapay zekâlar tarafından bozulabilir.
Gerçekten de FutureHouse, yapay zekâ araçlarının, özellikle de Phoenix’in hata yapabileceğini kabul ediyor.
Şirket, blog yazısında “[Bunu] şimdi hızlı yineleme ruhuyla yayınlıyoruz,” diye yazıyor. “Lütfen kullanırken geri bildirim sağlayın.”
Sonuç olarak, FutureHouse’un piyasaya sürdüğü bu yeni yapay zekâ araçları, bilimsel keşif sürecini hızlandırma potansiyeli taşıyor. Ancak yapay zekânın bilimsel alanda güvenilirliği ve yaratıcılığı konusundaki mevcut sınırlamalar göz önüne alındığında, bu araçların gerçek bir bilimsel atılım yaratıp yaratamayacağı henüz belirsizliğini koruyor. FutureHouse’un araçları açık kaynaklı olması ve sürekli gelişim prensibine dayanması, bu potansiyelin gerçeğe dönüşme olasılığını artırıyor. Bilim dünyası, yapay zekânın bilimsel araştırmalara ne gibi katkılar sağlayacağını merakla bekliyor.