Bilimde Yapay Zeka: Veriden Fazlası, Akıl Yürütme Gerekiyor

Bilimde Yapay Zeka Çağı

Her birkaç on yılda bir, bilimin sonuna ulaşıldığı ilan edilir. 1903'te fizikçi Albert Michelson, fizik bilimindeki tüm gerçeklerin keşfedildiğini yazmıştı. 1980'lerde Stephen Hawking, teorik fiziğin yüzyılın sonunda bitebileceğini öngörmüştü. Yapay zekanın (YZ) hızlı yükselişiyle bu his yeniden gündemde ve bu kez Nobel Ödülü ile pekişiyor. 2024'te Google DeepMind'dan Demis Hassabis ve John Jumper, proteinlerin üç boyutlu yapılarını tahmin eden sinir ağı AlphaFold ile kimya dalında Nobel'in bir bölümünü kazandı. Bu zorlu problem, yarım yüzyıldır sistematik çözüm girişimlerine direnmişti; AlphaFold onu kesin olarak çözmüş gibi görünüyordu ve dünya bu yaklaşımın vaatlerine kilitlendi.

Hassabis ve ekibi, AlphaFold'u "YZ'nin tüm bilimi dijital hıza taşıyabileceği bir şablon" olarak nitelendirdi. Biyoloji, kimya ve malzeme keşfi için temel modeller kuran bir dizi girişim, DeepMind'ın başarısının etkisiyle milyarlarca dolar yatırım topladı. AlphaFold, YZ ile yeterli verinin birleşiminin çığır açan keşifler yapabileceğini göstermişti (altında yatan mekanizmaları anlamasak bile) ve bilimin geri kalanı için bir yol haritası çizilmiş gibiydi. Kuşkusuz, YZ bilime olağanüstü değişimler getirecek; ancak AlphaFold ve benzerlerinin bu dönüşüm için en iyi şablon olmayabileceği giderek daha net görülüyor.

Veri Engeli ve AlphaFold'un İstisnalığı

AlphaFold'un başarısının temel koşulu, Protein Veri Bankası'nın (Protein Data Bank) varlığıydı. Bu veri seti, DeepMind'ın modelini eğitebildiği yaklaşık 170.000 deneysel olarak doğrulanmış protein yapısını içeriyordu. Protein Veri Bankası'nın oluşturulması kolay olmadı: 53 yıllık uluslararası bilimsel iş birliği ve yaklaşık 21 milyar dolarlık deneysel çalışma gerektirdi. Bu ölçekteki çabaların finanse edilmesi son derece zordur, koordinasyonu neredeyse imkânsızdır ve uygulanması çok zaman alır; bu nedenle çoğu zaman başarısız olurlar.

Ancak gerekli uyum ve kaynaklara sahip alanlarda bile, verilerin ticari mülkiyetle erişilemez olmadığı durumlarda bile, karşılaştırılabilir veri üretmenin bilimsel imkânsızlığı gibi çok az tartışılan bir engel vardır. Protein yapıları söz konusu olduğunda, temel deneysel teknik olan protein kristalografisi, alışılmadık derecede tekrarlanabilir ve güvenilir bir araçtır; öyle ki 25'ten fazla Nobel Ödülü bu tekniğe dayanmıştır. Ancak deneysel bilimin çoğunda sonuçlar çoğu zaman değişkenlik gösterir. Hücre hatları farklılaşır, kimyasallarda eser miktarda kirleticiler bulunur, laboratuvar nemi değişir. Biyolojide veya kimyanın çoğunda modern bir sinir ağını eğitebilecek kadar tutarlı, doğru, hassas ve ölçeklenebilir ölçüm veri setleri oluşturmak, yeni ölçüm türleri ve yeni standartlaştırılmış yaklaşımlar gerektirir; bunların hiçbiri yakın zamanda hazır olmayacak.

Elbette bu gereksinimlerin karşılandığı birkaç alan var: hava tahmini, genomik ve kimyanın sınırlı alanları. Bu alanlar, henüz olmasa bile yakında AlphaFold tarzı atılımlar görebilir. Bu veri setlerinin üretimi ve koordinasyonu için hükümet desteği kritik olacak. Ancak bilimdeki açık soruların çoğu için en azından kısa vadede farklı bir plana ihtiyacımız var.

Akıl Yürüten YZ Ajanları

Neyse ki, daha sessiz ve mütevazı bir şey umut vaat etmeye başladı. Bilim insanları her zaman belirsizlik altında akıl yürütmüştür. Yeni ilaç hedefleri belirlemeye çalışan biyologlar hiçbir zaman mükemmel veri setlerine sahip olmadı. Bunun yerine, docking hesaplamalarını ve bilinen yapıları birleştirir, moleküler dinamikleri hesaba katar, birkaç bağlanma testi yapar ve her yöntemi güçlü ve zayıf yönlerine göre değerlendirmek için kendi yargılarını kullanırlar. Bilimin becerisi tek bir araçta değil; birçok aracın ürettiklerini sentezlemek ve kanıtlar geldikçe sonuçları revize etmektir. Çoğu araştırma aslında böyle ilerler. Ancak çok yakın zamana kadar hiçbir yazılım bunu yapamıyordu. Artık ajanlar yapabiliyor.

Basitçe söylemek gerekirse, bir ajan, dijital veya fiziksel araçlara erişimi olan ve bunları kullanma yeteneklerine sahip bir YZ akıl yürütme motorudur. Son birkaç yılda, YZ'deki temel mimari değişim, büyük dil modelleri (LLM) tarafından desteklenen bu programların hızla çoğalmasını sağladı ve bilimsel olarak özelleştirilmiş veri setlerine olan ihtiyacı önemli ölçüde azalttı. Bilim için bu teknolojik ilerleme temel bir değişimi temsil ediyor: gerçek araştırmanın yinelemeli ve son derece koşullu sürecini taklit edebilen dijital araçlar yaratmamıza olanak tanıdı. AlphaFold gibi araçlar sınırlı bir soruna güçlü bir yaklaşım uygularken, ajanlar doğası gereği genelcidir. Bilim yapmanın yeni bir yolunu temsil etmezler; bunun yerine, insan keşif sürecini dijital olarak modellerler.

Ajanların Bilimsel Etkisi

Google'ın Mayıs ayında duyurduğu AI Co-Scientist'i düşünün. Araştırmacılar ona bir sayfalık bir özet ve bir hedef verdiler: Antibiyotik direncinin bakteri türleri arasında nasıl yayıldığını bulmak. Sistem alt ajanlar oluşturdu. Biri literatürden hipotezler tasarladı. Bir diğeri onları bir hakem gibi eleştirdi. Üçüncüsü en güçlü adayları sıralamak için turnuvalar düzenledi. Dördüncüsü kazanan hipotezi geliştirdi. Ajan, direnç genlerinin bakteri virüslerine binerek yeni konakçılara taşındığı sonucuna vardı. Hipotez doğruydu. Imperial College London'daki araştırmacılar aynı sonuca on yıllık zahmetli laboratuvar çalışmasıyla ulaşmıştı; Co-Scientist'in görmediği bu makale hâlâ hakem değerlendirmesindeydi.

Co-Scientist gibi ajanlar hâlâ yeni araçlar ve bilimsel sürecin her yerinde kullanılmadan önce aşılması gereken gerçek zorluklar var: halüsinasyon görmeye eğilimliler, yargıları tutarlı değil ve otonom çalışma sürelerini sınırlayan bellek ve girdi kısıtlamaları var. Ancak bu teknik engeller ortadan kalkacak ve ortadan kalktıkça, bilimsel ajanların bilim yapma güvenilirliği, tutarlılığı ve hızı üzerindeki birleşik etkilerini fark etmeye başlayacağız.

Belki de en önemlisi, ajanlar bilimin "tekrarlanabilirlik krizine" yapısal bir çözüm sunuyor. On yıllardır bilim topluluğu araştırmacılardan ham verilerini ve tam kodlarını paylaşmalarını istiyor. Ancak araştırmacılar, ilginç bilim tamamlandıktan sonra gelen bu sıkıcı idari işe uzun süredir direniyor. Ajanlar ise attıkları her adımı otomatik olarak kaydederek sonuçlarına giden yöntemin tam bir kaydını oluşturuyor ve hassas tekrarlamaya olanak tanıyor. İkinci bir sonuç, bilimsel hafızanın güçlenmesi olacak. Araştırmacılar arasındaki bilgi aktarımı ünlü bir şekilde belirsiz bir süreçtir; ajanlar bilimsel sürecin giderek daha büyük bir parçası haline geldikçe, bir laboratuvarın tüm bilimsel geçmişi merkezi, standartlaştırılmış bir kurumsal bilgi deposunda kaydedilecek.

Neden Önemli?

Ajanların en önemli etkisi hız olacak. Her alanda, bir fikri test etmek bir toplantıda tartışmaktan daha az zaman aldığında, insanlar tartışmayı bırakıp testi yapar. Bir saatte bin makale okuyabilen, 500 molekül tasarlayabilen ve sabaha kadar başarısız testlerinden ders çıkarabilen bir ajan, deney maliyetini düşürecek ve bilimin yapılma hızını kökten değiştirecek. Ayrıca araştırmacılara daha önce riske atmaya cesaret edemeyecekleri cesur, sıra dışı soruları kovalamak için özgürlük verecek.

Türk bilim camiası için bu dönüşüm, özellikle veri altyapısı ve disiplinler arası iş birliği açısından kritik bir fırsat sunuyor. AlphaFold şablonu kesinlikle inanılmaz keşiflerin anahtarı olacak, ancak tek başına bizi bilimin sonuna getirmeyecek. Bunun yerine, ajan temelli YZ'ye geçiş, çok daha nadir bir atılım seviyesini temsil ediyor: aynı anda her bilim dalını kapsayan bir araç. Tarihsel olarak, bu kapsamda araçlar yalnızca birkaç kez ortaya çıktı: kalkülüs, istatistiksel çıkarım, spektroskopi, bilgisayar. Her biri kimsenin formüle etmeyi düşünmediği bir dünya problem ortaya çıkardı ve bu problemler alanlarını yeniden tanımladı. Ajanlarla birlikte böyle bir dönüşüm kapımızda.