KÂĞIDI DOĞRU KATLAYAN KUSURSUZ BİR MAKİNE
Proteinler hücrenin iş gücü. Dizilimleri biliniyor ama üç boyutlu şekilleri bilinmiyordu; şekli diziliminden tahmin etmek elli yılı aşkın süredir açık bir problemdi. Makalenin kendi özetine göre deneyle yapısı çözülmüş benzersiz protein sayısı yaklaşık 100.000 iken bilinen protein dizilimi milyarlarcaydı. 2021’de DeepMind ekibinin AlphaFold’u, alanın kör değerlendirme yarışması CASP14’te deneysel yöntemlerle rekabet edecek doğruluğa ulaştı. Sir Demis Hassabis ve John Jumper, 2024 Nobel Kimya Ödülü’nü David Baker’la paylaştı.
Sıçrama bir gecede olmadı: bir önceki sürüm 2020’de CASP13’te 43 zor alanın 24’ünde yüksek doğrulukta yapı üretmişti; ikinci en iyi yöntem 14’te kalmıştı. Bilim bazen sıkıcı olduğu için güvenilirdir.
Protein şeklini geçerli doğrulukta tahmin etmeyi şöyle düşünebiliriz: aynı kâğıt şeridi bir türlü katlarsak kullanışlı bir anahtar olabilir, başka türlü katlarsak ise çöp. Protein de öyle: şekil, işlevi büyük ölçüde belirler. O katlamayı deneyle çözmek aylar, hatta yıllar sürüyordu. Şimdi bilgisayar hesaplıyor, biz de o sırada kahvemizi içiyoruz.
YORGUN RADYOLOĞUN EN BÜYÜK YARDIMCISI
İsveç’te 80.033 kadın rastgele iki gruba ayrıldı: mamografisi yapay zekâ destekli okunanlar ve klasik çift okumayla okunanlar. Lång ve arkadaşlarının 2023 tarihli sonucu: kanser tespit oranı benzer çıktı (binde 6,1’e karşı binde 5,1), okuma iş yükü ise yüzde 44,3 azaldı. Okuma sayısı 83.231’den 46.345’e düştü. Yanlış alarm oranı iki grupta da yüzde 1,5’ti; yani iş yükü azalırken kadınlar gereksiz yere daha fazla çağrılmadı.
NEHİR TAŞMADAN BEŞ GÜN ÖNCE HABER VERİYOR
Sel en yaygın doğal afetlerden biri ve yükünü çoğunlukla ölçüm istasyonu bile kuramayan ülkeler taşıyor. Grey Nearing ve arkadaşları (Nature, 2024), ölçüm istasyonu bulunmayan havzalar için yapay zekâ tabanlı bir nehir tahmin modeli geliştirdi. Model, dünyanın dört bir yanındaki binlerce istasyonun verisiyle tek bir ortak model olarak eğitildi ve istasyonu olmayan havzalara uygulandı. Beş gün önceden yapılan tahminler, mevcut sistemlerin aynı günkü tahminleri kadar güvenilirdi. Sistem 80’den fazla ülkede ücretsiz ve açık yayında.
Günlük hayattan örnek: “Yarın yağmur yağabilir” ile “Beş gün sonra köyün altındaki nehir taşıyor” arasındaki fark, bavulunuzu toplamak ile bavulunuzla birlikte nehirde yüzmek arasındaki farktır.
KONUŞAMAYANIN BEYNİNDEN METNE DÖKÜLMESİ
Amiyotrofik lateral skleroz (ALS) nedeniyle anlaşılır konuşamayan bir katılımcının beynine yerleştirilen elektrotlar ve bir çözücü yazılım, denenen konuşmayı dakikada 62 kelimelik hızla metne çevirdi (Frank R.Willett ve arkadaşları, Nature, 2023). Katılımcının sınırlı yüz hareketi ve ses çıkarma yeteneği vardı ama anlaşılır konuşma üretemiyordu. Bu hız önceki rekorun 3,4 katı; doğal konuşma ise dakikada yaklaşık 160 kelime. 125.000 kelimelik sözlükte hata oranı yüzde 23,8, 50 kelimelik sözlükte yüzde 9,1 çıktı.
BUNLAR GÜNLÜK HAYATTA NASIL ÇALIŞIYOR?
Hepsinin ortak mantığı e-posta spam filtrenizle aynı: çok sayıda örneği görerek örüntü öğrenmek. Binlerce çöp e-postayı görmüş bir filtre, yenisini tanır. Buradaki fark, e-posta yerine mamografi, molekül, nehir verisi ve beyin sinyali olması. Filtre yanlış karar verirse önemli bir e-posta kaybolur; burada yanlış karar verirse sonuç çok daha pahalı.
Bu liste yapay zekânın yetmiş yıllık karnesi değil; hakemden geçmiş, kısa bir seçki. Ortak nokta şu: hiçbirinde makine insanın yerine geçmedi, insanın tek başına yetişemeyeceği bir ölçeği taramasına yardım etti. Kararı hâlâ insan veriyor.
Yapay zekâ ne cehennemden gelmiş bir makine ne de cennetin postacısı. Hızlı, yorulmayan ama neyin önemli olduğuna kendi başına karar veremeyen bir ölçekleme aracı (şimdilik). Neyin önemli olduğuna karar vermek hâlâ bizim işimiz; insanlık tarihinin en kötü sicilli işlerinden biri olduğunu da hatırlatmadan geçmeyelim.