Makineler matematik alanında gun gectikce daha iyi hÂle geliyor. Yapay zekÂ, universite seviyesindeki matematik problemlerini saniyeler icerisinde cozmeyi oğrenmiş durumda.
Facebook AI Research'ten Francois Charton ve Guillaume Lample, bir yapay zekÂyı, bilgisayar tarafından rastgele oluşturulan on milyonlarca yuksek matematik problemleri uzerine eğitti. Problemler arasında, matematikte sıkca kullanılan ve eğrinin altında kalan alanı hesaplamaya yarayan integral almanın kullanıldığı matematiksel ifadeler de yer alıyordu.
[h=2]Yapay zek icin zekice bir strateji izlendi:[/h]
Yapay zekÂ, problemleri cozmek icin dil analizinde sıkca kullanılan hesaplamalı bir arac olan Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullandı. Bu yontem, her problemdeki matematik bir dil olarak duşunulebildiği icin işe yaradı. Orneğin 'x' değişkeni, isimlerin ve işlemlerin rolunu oynarken karekokunu alma ise fiillerin yerine gecti. Bunun ardından yapay zekÂ, problemleri cozumlere tercume etti.
Facebook araştırmacıları, yapay zekÂyı 500 problemle test ettiklerini ve %98 doğruluğa ulaştıklarını belirtiyorlar. Matematik problemlerini cozmek icin kullanılan benzer bir standart programda aynı problemlerin doğruluk oranıysa %85.
[h=2]Yapay zekÂnın diferansiyel denklem cozme kabiliyeti hÂl duşuk:[/h]
Ekip yapay zekÂya cozmesi icin diferansiyel denklemler de verdi fakat bunları cozmek icin başka tekniklerin yanı sıra integral almak da gerekiyordu. Bu denklemler icin yapay zekÂnın performansı daha duşuktu. Tek bir tip diferansiyel denklemin cozumu icin doğruluk oranı %81 olurken daha zor bir denklemin cozum oranının %40 olduğu goruldu.
Charton, bilgisayarda matematik problemleri cozmenin pek de pratik olmadığını ancak yapay zekÂnın daha da geliştirilmesi durumunda insanların cozmekte zorlandığı matematik problemlerinin ustesinden gelinebileceğini belirtiyor.
Yapay zekÂnın verimliliğinin, teoremlerin kanıtlanması gibi matematiksel gorevlerde insanlara zaman kazandırabileceği de duşunuluyor.