Yapay Zeka, tıbbın geleceğini şekillendirecek yenilikler için iki Nobel Ödülü'ne layık görüldü..

2024 yılında Nobel Fizik Ödülü, yapay zeka (YZ) alanındaki temel çalışmaları nedeniyle John Hopfield ve Geoffrey Hinton'a, Nobel Kimya Ödülü ise bilimde 50 yıllık büyük bir sorun olan protein katlama problemini çözmek için YZ'yi kullanan David Baker, Demis Hassabis ve John Jumper'a verildi.

Carnegie Mellon Üniversitesi ve Calculation Consulting'deki araştırmacılar tarafından kaleme alınan yeni bir makale, son Nobel Ödülleri ile vurgulanan fizik, kimya ve yapay zekanın yakınsamasını inceliyor. Sinir ağlarının tarihsel gelişiminin izini süren rapor, disiplinler arası araştırmaların YZ'nin ilerlemesindeki rolünü vurguluyor. Yazarlar, teorik gelişmeler ile pratik uygulamalar arasındaki boşluğu doldurmak ve yapay genel zekaya doğru ilerlemeyi sağlamak için yapay zeka destekli polimatların yetiştirilmesini savunuyor. Makale Patterns dergisinde yayımlanmıştır.

Makalenin yazarlarından Carnegie Mellon Tepper School of Business'ta İnovasyon Uygulamaları Profesörü ve İşbirlikçi YZ Direktörü Ganesh Mani, “YZ'nin hem fizik hem de kimya ile bağlantılarının kabul edilmesiyle birlikte, makine öğrenimi uygulayıcıları bu bilimlerin YZ ile nasıl ilişkili olduğunu ve bu ödüllerin çalışmalarını nasıl etkileyebileceğini merak edebilirler” dedi. “İlerlerken, üretken YZ'ye dayalı modern YZ sistemlerini şekillendirmede farklı yaklaşımların yakınsamasını kabul etmek çok önemlidir.”

Yazarlar makalelerinde sinir ağlarının tarihsel gelişimini inceliyor. YZ'nin gelişim tarihini inceleyerek, bilgisayar bilimi, teorik kimya, teorik fizik ve uygulamalı matematik arasındaki bağlantıları daha iyi anlayabileceğimizi iddia ediyorlar. Tarihsel perspektif, bu disiplinlerdeki temel keşif ve icatların yapay sinir ağları ile modern makine öğrenimini nasıl mümkün kıldığını aydınlatıyor.

Ardından Hopfield'in çalışmalarından başlayarak bu alandaki önemli atılımlara ve zorluklara değiniyor ve Jumper ve Hassabis'in çalışmalarında olduğu gibi mühendisliğin zaman zaman bilimsel anlayıştan nasıl önce geldiğini açıklamaya devam ediyorlar.

Yazarlar, yapay zekanın çeşitli sektörlerdeki hızlı ilerlemesinin hem benzeri görülmemiş fırsatlar hem de önemli zorluklar sunduğunu öne sürerek bir eylem çağrısıyla sonuçlandırıyor. Yutturmaca ile somut gelişme arasındaki uçurumu kapatmak için yeni nesil disiplinler arası düşünürlerin yetiştirilmesi gerektiğini söylüyorlar.

Yazarların deyimiyle bu “modern Leonardo da Vinciler”, mühendisler tarafından hemen uygulanabilecek pratik öğrenme teorilerinin geliştirilmesinde çok önemli olacak ve alanı yapay genel zeka gibi iddialı bir hedefe doğru ilerletecektir.

Yazarlar, bunun bilimsel sorgulama ve problem çözme yaklaşımında bütüncül, disiplinler arası işbirliğini benimseyen ve doğayı anlamak için doğadan öğrenen bir paradigma değişikliği gerektirdiğini söylüyor. Alanlar arasındaki siloları yıkarak ve birden fazla alana yayılan bir entelektüel merak kültürünü teşvik ederek, iklim değişikliği gibi karmaşık küresel sorunlara yenilikçi çözümler bulunabilir. Yapay zeka tarafından katalize edilen farklı bilgi ve bakış açılarının bu sentezi sayesinde anlamlı ilerleme kaydedilebilir ve alan teknolojik özlemlerin tam potansiyelini gerçekleştirebilir.

‍