Cem Bey paylaşım için teşekkürler, yapay zekanın geldiği noktayı ve akademi dünyasında yarattığı o derin sessiz paniği harika özetleyen bir içerik olmuş.
Makaleyi okurken öne çıkan ve üzerinde durulması gereken birkaç kritik nokta var.
Emeğin Gölgelenmesi ve PR Şovu Makaledeki en haklı sitem akademisyenlerin emeğinin harcanması.
İnsan araştırmacılar Kun ve Thom gibi bir teoremin tabanını teorisini ve %90 lık kısmını yıllar süren çalışmalarla inşa ediyor.
Yapay zeka ise o birikimi tarayıp son %10'luk bağlama adımını atınca dev şirketler Yapay zeka 100 yıllık problemi tek başına çözdü diye manşet atıyor.
OpenAI gibi şirketlerin halka arz ve değerleme süreçlerinde bunu bir reklam malzemesi yapması akademiyi haklı olarak rahatsız etmiş.
Genç Araştırmacıların Varoluşsal Kaygısı Doktora yüksek lisans öğrencilerinin Ben neden 4 yıl bir probleme emek vereyim ki haftaya YZ modeli çözüp geçerse ne olacak? korkusu çok insani.
Ancak burada ince bir çizgi var Yapay zeka şu an için muazzam bir kombinasyon ve veri bağlama yeteneğine sahip Mevcut fikirleri akıllıca birleştiriyor.
Fakat sıfırdan tamamen yeni bir felsefi düşünce veya yepyeni bir matematiksel kavram sezgi üretme noktasında henüz değil.
Bütçe ve Açık Kaynak İhtiyacı Matematik tarih boyunca bir kağıt ve kalemle yapılan en maliyetsiz bilimdi.
Şimdi ise süper bilgisayarları ve binlerce dolarlık API bütçeleri olan şirketlerin eline geçme riski var.
Bu yüzden akademik dünyanın tekelleşmemesi için açık kaynaklı Open source modellerin gelişimi hayati önem taşıyor.
Özetle Yapay zeka matematiği veya matematikçileri bitirmiyor sadece o alanın doğasını değiştiriyor. Rutin hesaplama ve yoğun veri birleştirme işlerini yapay zeka üstlendikçe insan zekası daha çok yaratıcı ve kavramsal tarafa odaklanmak zorunda kalacak.
İnsan sezgisi ile yapay zekanın işlem gücü birleştiğinde bilimin ilerleme hızı muhtemelen katlanarak artacaktır.