Derleyen: Haluk Orhun
Özet:
Yapay Zeka (YZ) alanındaki gelişmeler her zamankinden daha hızlı gerçekleşiyor, küresel ekonomiyi şekillendiriyor ve uzun süredir devam eden toplumsal sorunlara yeni çözümler için potansiyel yaratıyor. Hükümetler, bazıları bilim için YZ’ye güçlü bir şekilde odaklanan ulusal YZ stratejileri ile yanıt verdi.
Fizik, yapay zekayı erken benimseyen ve yoğun bir şekilde kullanan bir alan olmuştur; makine öğrenimi yöntemleri fiziğin çoğu alanında ve araştırmanın her alanında kullanılmaktadır. Fizikte aynı zamanda 2024 Nobel Fizik Ödülü ile kutlanan ilerlemelerden, üretken yapay zekada kullanılan termodinamikten ilham alan difüzyon modellerine kadar yapay zekaya katkıda bulunmuştur. Her ikisi de ‘Bilim için YZ’ potansiyeline güçlü bir şekilde odaklanmak da dahil olmak üzere, ulusal ve uluslararası YZ stratejisinde fizik perspektifini dikkate almak önemlidir [bkz. bu rapordaki refs 33-35,39,40,42].
Topluluk istişaresi (700 yanıtlı bir anket ve akademi ve sektörden uzmanların katıldığı bir çalıştay) yoluyla toplanan kanıtlara dayanan bu Etki
Pathfinder Projesi, fizikte YZ’nin kullanım alanlarını, fizikçilerin YZ ile ilgili görüşlerini, YZ’nin fizik araştırmalarını ve inovasyonunu artırabileceği yolları ve fiziğin YZ’nin gelişimine katkıda bulunma fırsatlarını araştırdı.
Yapay zeka araçları fizik araştırmaları için vazgeçilmez hale gelmektedir ve bunları iyi kullanma becerisi gelecekteki ilerlemeyi hızlandıracaktır. Bu rapor, fizik topluluğunun bazı ihtiyaçlarını tanımlamaktadır: YZ verilerine ve bilgi işlem altyapısına erişim, YZ’de beceri geliştirme ve eğitim, kariyer yolları, disiplinler arası ve sektörler arası işbirliği için teşvikler ve çerçeveler, disiplinler arası araştırma finansmanı, veri paylaşım standartları ve sürdürülebilir yazılım geliştirme. Bunların ele alınması fizik ve ötesinde bilimsel keşiflerin ilerlemesine yardımcı olacaktır. Aynı zamanda, bu ihtiyaçların ele alınması, fizik ve yapay zeka arasında uzun süredir devam eden sinerjiyi de en üst düzeye çıkaracaktır, çünkü fizik araştırmaları yapay zekadaki enerji ve yapay zeka gibi önemli konulara katkıda bulunabilir.
IOP, disiplinler arası ve sektörler arası diyalog ve işbirliğini teşvik etmek için doğal bir forumdur ve IOP’nin yapay zekanın fizik araştırmalarını ilerletmesi ve fiziğin aşağıdakilere katkıda bulunması için belirli fırsatları belirlemesi ve ilerletmesi için kapsam vardır
Yapay zekadaki ilerlemeler, hem teknolojik hem de ekonomik büyümeyi birden fazla sektörde mümkün kılıyor.
Bu rapor, Birleşik Krallık ve İrlanda fizik topluluğu perspektifinden yapay zeka ortamının ilk anlık görüntüsünü sunmakta ve fizik topluluğunun sorunlar ve fırsatlar hakkındaki görüşlerini temel almaktadır. Bunu, yapay zeka ve fiziği birbirine yaklaştırarak daha fazla fırsatın kilidini açabilecek IOP liderliğindeki daha fazla çalışma için potansiyel başlangıç noktalarını belirlemek için yapar. 700’den fazla kişinin katılımıyla geniş tabanlı bir çalışma oldu.
Temel bulgular:
– YZ’nin fizik alanında, özellikle de veri analizi, simülasyon ve görev otomasyonunda faydaları olduğu konusunda büyük bir fikir birliği vardır (ankete katılanların %97’si YZ’nin bazı faydaları vardır). Aynı zamanda, YZ’nin temel olarak yanlışlık, kötüye kullanım ve sınırlı tekrarlanabilirlik gibi riskler taşıdığı yaygın olarak kabul edilmektedir (anket katılımcılarının %90’ı YZ’nin bazı riskler taşıdığını düşünmektedir)
– YZ’ye iyi düzeyde aşinalık vardır (katılımcıların %66’sı bir noktada YZ kullanmıştır ve katılımcıların %16’sı için YZ mevcut rollerinin merkezinde yer alırken, %44’ü için YZ mevcut rollerinin çevresel bir parçasıdır)
– Fizik camiasının görüşleri genel olarak bilim camiasının görüşleriyle örtüşmektedir, ancak disipline özgü birkaç farklılık vardır. Büyük teknolojinin hakimiyeti veya akademiden endüstriye beyin göçü hakkında çok az endişe vardı. Eşitlik konusunda daha az, yapay zekanın çevresel etkisi konusunda ise daha fazla endişe vardı. Yaratıcılık kaybı konusunda bir endişe yoktu, ancak anlayış kaybı konusunda oldukça fazla endişe vardı.
– Topluluk, hem anket hem de çalıştayda vurgulanan fizik için yapay zeka konusunda beceri geliştirme ve eğitim ihtiyacını bildirdi.
– Topluluk, hem anket hem de çalıştayda vurgulanan endüstri-akademi işbirliklerine olan ilgisini dile getirmiştir.
Anket ve çalıştayda belirlenen diğer kolaylaştırıcılar şunlardır:
– Disiplinlerarası işbirliklerini geliştirmek için disiplinlerarası araştırma fonları ve teşvikler
– Hesaplama kaynaklarına/altyapısına erişim ve veri paylaşımı için standartları (ve uygun veri altyapısını) içerebilecek bir en iyi uygulama kuralının geliştirilmesi
– Sürdürülebilir yazılım geliştirme ve paylaşımı için rehberlik (iyi programlanabilir, tekrar kullanılabilir ve bulunabilir kaliteli, tekrar üretilebilir yazılım).
Gelecekteki çalışmalar için aşağıdaki başlangıç noktaları belirlenmiştir:
– Fizik, ulusal ve uluslararası yapay zeka stratejilerini nasıl bilgilendirebilir ve fizik, fizik keşiflerini hızlandırmak için fırsatları nasıl daha iyi ifade edebilir?
‘Bilim için Yapay Zeka’ yaklaşımlarının bir parçası olarak yapay zeka kullanımı yoluyla inovasyon?
– Fizik, yapay zeka ile ilgili enerji ve çevresel sürdürülebilirlik konularını nasıl ele alabilir?
– Fizik, YZ için değerlendirme metodolojilerinin ve açıklanabilirliğin geliştirilmesini nasıl destekleyebilir?
– Fizik araştırmaları hem veri hem de bilgi işlem açısından yoğundur. Ulusal YZ altyapısından nasıl faydalanabilir?
– Fizikçilerin daha fazla YZ kullanıcı becerisi geliştirmesine ihtiyaç vardır; aynı şekilde fizik becerilerinin YZ hattına yaptığı önemli katkıyı daha iyi anlamak önemlidir: Birleşik Krallık’ın YZ’yi büyütme stratejisi ile fizik becerileri ve yetenekleri arasındaki ilişki nedir?
Ana anket bulguları
Katılımcıların %97’si yapay zekanın bazı faydaları olduğunu veya olabileceğini düşünüyor.
Katılımcıların %90’ı yapay zekanın bazı riskleri olduğunu veya olabileceğini düşünüyor.
Katılımcıların %66’sı bir noktada yapay zeka kullandı.
Katılımcıların %16’sı için yapay zeka mevcut görevlerinin merkezinde yer alırken, %44’ü için yapay zeka mevcut görevlerinin çevresinde yer almaktadır. Katılımcıların %25’i yapay zekayı veri analizi için, %14’ü simülasyon için ve %13’ü kod/dokümantasyon yazmak için kullanmaktadır.
Genel olarak, görüşler yaş grupları, kariyer seviyeleri, fizik disiplinleri, ekonomik sektörler ve yapay zeka ile ilgili teknolojilerdeki uzmanlık seviyeleri arasında çok fazla değişiklik göstermemektedir.