Yapay zekada matematik yarışı: 64 milyon dolar yatırım alan Axiom Math'in hikayesi
ABD'de geçen sene sonbaharda, Stanford Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan Carina Hong, hafta sonlarını kampüse yakın bir Verve Coffee Roasters kafesinde matematik araştırma makalelerini inceleyerek geçiriyordu. Kafenin ortak masalarından birinde, Meta'da büyük dil modelleri üzerinde çalışan yapay zeka araştırmacısı Shubho Sengupta ile sohbete başladı. İkili, kendi uzmanlık alanlarının kesişiminden ve dünyanın en zor matematik problemlerini çözebilecek ve yenilerini keşfedebilecek bir yapay zeka geliştirme ihtimalinden saatlerce bahsetti.
Hong, bu sohbetlerden kısa bir süre sonra Stanford’dan ayrılarak Axiom Math adlı girişimini kurdu. Erken aşama bir startup olan Axiom Math, karmaşık matematik sorularını çözebilen, cevaba ulaşırken izlediği adımların detaylı ispatlarını oluşturabilen ve kendi çalışmalarını denetleyebilen bir “yapay zeka matematikçisi” geliştirmeyi hedefliyor. Bu fikir; ders kitaplarından, arşivlenmiş makalelerden ve dergilerden alınan İngilizce matematik metinlerini bir yazılım programına dönüştürerek yapay zekanın yeni problemler oluşturmasını ve çözümlerin resmi olarak test edilip doğrulanmasını mümkün kılmayı amaçlıyor. Hong’un nihai hedefi, bu modelin varsayımlar (henüz ispatlanmamış ama doğru olduğu düşünülen teoriler) önererek tamamen yeni bilgiler üretmesi.
Forbes'a konuşan Hong, “Matematik, süper zeka inşa etmek için mükemmel bir oyun alanı" dedi. Girişimi şu anda 300 milyon dolar değerinde ve B Capital liderliğinde, Greycroft, Madrona ve Menlo Ventures gibi yatırım firmalarının katılımıyla 64 milyon dolar tohum yatırımı aldı.
Henüz bir yıl bile geçmeden, Hong girişimi için çoğu Meta’nın Fundamental AI Research (FAIR) laboratuvarından gelen deneyimli teknoloji uzmanlarını ekibine kattı. Axiom Math’in 10 kişilik tam zamanlı çalışan kadrosunda şu isimler yer alıyor: Daha önce Meta'da büyük dil modellerinin matematik ve teorik fizik alanındaki kullanımı üzerine çalışan ve geçen yıl 100 yıllık bir matematik problemini çözen Francois Charton; Meta’da yapay zeka güvenliği ve adaleti konularında araştırmalar yürüten Aram Markosyan; ve derin öğrenmeyi kod üretiminde ilk kullananlardan biri olan eski Meta araştırmacısı Hugh Leather. Bu hamleler, Meta’nın OpenAI ve diğer öncü yapay zeka laboratuvarlarından üst düzey yetenekleri çekmek için 100 milyon dolarlık maaş paketleri sunduğu bir dönemde gerçekleşti. Ancak Forbes’un haberine göre bu yüksek profilli işe alım sürecine rağmen Meta, önemli yapay zeka araştırmacılarını kaybetmeye devam ediyor.
Büyük rakiplerle karşı karşıya
Birçok araştırmacı için, yapay zekanın matematiksel keşifler için kullanılması misyonu en büyük motivasyon oldu. Carina Hong’un geçmişi de dikkat çekici. 24 yaşındaki girişimci, Çin’in Guangzhou kentinde büyüdü ve küçük yaşlardan itibaren matematiğe ilgi duydu. MIT’den matematik ve fizik alanında lisans derecesi aldı; burada 9 araştırma makalesi yazdı ve ileri düzey matematik üzerine 20 ders tamamladı. 2023 yılında, sayı teorisi ve olasılık üzerine yaptığı üstün araştırmalarla lisans düzeyinde verilen en prestijli ödül olan Frank ve Brennie Morgan Ödülü’nü kazandı. Oxford Üniversitesi’nde Rhodes bursiyeri olarak hesaplamalı sinirbilim alanında yüksek lisans yaptı.
Axiom’un ilerlemelerine rağmen, Hong büyük rakiplerle karşı karşıya. OpenAI ve Google DeepMind gibi yapay zeka devleri, yakın zamanda dünyanın en prestijli matematik yarışmalarından biri olan Uluslararası Matematik Olimpiyatı’nda altın madalya seviyesinde puanlar elde etti; modelleri altı zor sorunun beşini çözmeyi başardı. Ancak Hong, bu tür testlerin manipüle edilebileceğini ve araştırma düzeyindeki matematiği yansıtmadığını söylüyor.
Şimdilik Axiom, yeni matematik problemleri keşfedip bunları doğru şekilde çözebilecek modeller geliştirmeye odaklanmış durumda. Ancak araştırmacılar, çalışmalarının zamanla finansal veri analizi, uçak tasarımı, çip mimarisi ve kantitatif yatırım gibi alanlara da uygulanabileceğini umuyor. B Capital ortağı Yan-David Erlich şöyle diyor: “Karmaşık matematik problemlerini çözmek, insan icatlarının temelinde yer alıyor. Gerçekliği modelleyen yeni problemler oluşturabilmek ve bunları çözebilmek, insan bilgisini ileri taşımak için kritik öneme sahip.”
