Matematikçiler, OpenAI'nın Navier-Stokes Kanıtını Anlamadığını Söylüyor
OpenAI, Eylül ayında 166 sayfalık bir Lean kanıtı sunarak Navier‑Stokes problemini çözdüğünü iddia etti. Ancak bir dizi önde gelen matematikçi, kanıtın temel yaklaşımının farklı olduğunu ve modelin kendi çıktısını kavrayamadığını belirtiyor.
Özetle
- 1
OpenAI, 166 sayfalık bir Lean kanıtı ile Navier‑Stokes problemini çözdüğünü iddia etti.
- 2
Matematikçiler, kanıtın temel yaklaşımının farklı olduğunu ve sadece yüzeysel benzerlikler taşıdığını belirtiyor.
- 3
Çözüm, 10.000 model örneği, 130 milyar token ve 88 saatlik işlem süresiyle oluşturulan devasa bir çok‑ajanlı sistemle geliştirildi.
- 4
Kanıtın GitHub üzerinden dağınık bir koleksiyon olarak yayınlanması, matematik camiasında eleştiri topladı.
Eylül ayının başında OpenAI, Navier‑Stokes denklemlerine olası bir çözüm içeren 166 sayfalık bir belge yayımladı. Şirket, bu kanıtın İspanyol matematikçiler Diego Córdoba ve Luis Martínez‑Zoroa'nın yöntemlerine dayandığını savundu. Kanıt, her mantıksal adımı otomatik olarak doğrulayan Lean adlı formal doğrulama dilinde yazılmıştı, ancak insan okuyucular için doğrudan anlaşılır bir biçimde sunulmadı.
Scientific American'ın haberine göre, EPFL'den matematikçi Gonzalo Cao‑Labor, kanıtın yüzeysel benzerlikler taşıdığını, ancak detaylarda tamamen farklı bir yaklaşım benimsediğini vurguladı. Ayrıca, New York Üniversitesi'nden Tristan Buckmaster, OpenAI'nın kendi ve Anthropic çalışanı Levent Alpöge'nin daha önceki çalışmalarını kullandığı iddialarını dile getirdi; OpenAI ise bu iddiayı reddetti.
OpenAI, bu çalışmayı geliştirmek için yaklaşık 10.000 model örneğini 88 saat boyunca çalıştırarak 130 milyar token işledi. Araştırmacı Noam Brown, bu devasa çok‑ajanlı sistemin ne kadar katkı sağladığını kesin olarak ölçmenin şu an mümkün olmadığını, başarının %10'dan azının çok‑ajanlı yapıdan geldiğini belirtti. Tek bir ajanın aynı problemi çözmesi için gereken süre ve kaynaklar hâlâ bilinmiyor.
Ekim ayının başında şirket, sonuçları GitHub üzerinde dağınık bir koleksiyon olarak yayınladı. Bu hareket, matematik camiasında büyük tepkilere yol açtı; birçok uzman, bu tür bir yayıncılığın alana saygısızlık olduğunu ve AI araştırmalarının bilimsel titizliğe uygun şekilde sunulması gerektiğini savundu. Navier‑Stokes problemi hâlâ Clay Mathematics Institute tarafından resmi olarak inceleniyor ve kanıtın geçerliliği uzun bir değerlendirme sürecine tabi.
Yöney yorumu
Bu gelişme, büyük ölçekli dil modellerinin karmaşık matematiksel kanıt üretme potansiyelini gösterirken, aynı zamanda doğrulanabilirlik ve şeffaflık eksikliğinin bilimsel toplulukta ciddi endişelere yol açtığını ortaya koyuyor.
Bu haber The Decoder kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.
