F­a­c­e­b­o­o­k­­u­n­ ­Y­e­n­i­ ­Y­a­p­a­y­ ­Z­e­k­â­s­ı­,­ ­Ü­n­i­v­e­r­s­i­t­e­ ­M­a­t­e­m­a­t­i­k­ ­P­r­o­b­l­e­m­l­e­r­i­n­i­ ­Ç­ö­z­e­b­i­l­i­y­o­r­

F­a­c­e­b­o­o­k­­u­n­ ­Y­e­n­i­ ­Y­a­p­a­y­ ­Z­e­k­â­s­ı­,­ ­Ü­n­i­v­e­r­s­i­t­e­ ­M­a­t­e­m­a­t­i­k­ ­P­r­o­b­l­e­m­l­e­r­i­n­i­ ­Ç­ö­z­e­b­i­l­i­y­o­r­

Makineler matematik alanında gün geçtikçe daha iyi hâle geliyor. Yapay zekâ, üniversite seviyesindeki matematik problemlerini saniyeler içerisinde çözmeyi öğrenmiş durumda.

Facebook AI Research'ten François Charton ve Guillaume Lample, bir yapay zekâyı, bilgisayar tarafından rastgele oluşturulan on milyonlarca yüksek matematik problemleri üzerine eğitti. Problemler arasında, matematikte sıkça kullanılan ve eğrinin altında kalan alanı hesaplamaya yarayan integral almanın kullanıldığı matematiksel ifadeler de yer alıyordu.

Facebook

Yapay zekâ, problemleri çözmek için dil analizinde sıkça kullanılan hesaplamalı bir araç olan Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullandı. Bu yöntem, her problemdeki matematik bir dil olarak düşünülebildiği için işe yaradı. Örneğin 'x' değişkeni, isimlerin ve işlemlerin rolünü oynarken karekökünü alma ise fiillerin yerine geçti. Bunun ardından yapay zekâ, problemleri çözümlere tercüme etti.

Facebook araştırmacıları, yapay zekâyı 500 problemle test ettiklerini ve %98 doğruluğa ulaştıklarını belirtiyorlar. Matematik problemlerini çözmek için kullanılan benzer bir standart programda aynı problemlerin doğruluk oranıysa %85.

Yapay Zeka

Ekip yapay zekâya çözmesi için diferansiyel denklemler de verdi fakat bunları çözmek için başka tekniklerin yanı sıra integral almak da gerekiyordu. Bu denklemler için yapay zekânın performansı daha düşüktü. Tek bir tip diferansiyel denklemin çözümü için doğruluk oranı %81 olurken daha zor bir denklemin çözüm oranının %40 olduğu görüldü.

Charton, bilgisayarda matematik problemleri çözmenin pek de pratik olmadığını ancak yapay zekânın daha da geliştirilmesi durumunda insanların çözmekte zorlandığı matematik problemlerinin üstesinden gelinebileceğini belirtiyor.

İLGİLİ HABER

Bir Matematikçiden 'Matematiğe Dair Bildiğimiz Her Şey Yanlış Olabilir' İddiası

Yapay zekânın verimliliğinin, teoremlerin kanıtlanması gibi matematiksel görevlerde insanlara zaman kazandırabileceği de düşünülüyor.

Popular Articles

Latest Articles