Gözlemleyin, hipotezler oluşturun, doğrulayın ve çoğaltın. Bunlar, fizikte ve tüm temel bilimlerde insanoğlunun yeni bilgi üretmek için geliştirdiği en iyi yol olan bilimsel yöntemin temelleridir. Bu, zaman, titizlik ve gerçeklikle sürekli karşılaştırma gerektiren, her gerçeğin ortaya konması gereken ve her hatanın daha derin bir anlayışa doğru atılmış bir adım olduğu bir süreçtir. Konuk kuantum renk dinamiği alanındaki sonuçlarıyla 2004 Nobel Fizik Ödülü sahibi David Gross, “Yapay zeka, ne kadar güçlü ve büyüleyici olursa olsun, tamamen farklı bir alanda hareket eder: gözlemlemez, doğrulamaz, kopyalanmaz” diye açıklıyor. Uluslararası Teorik Fizik Merkezi ICTP’nin altmışıncı yıldönümü nedeniyle Trieste’de. “Yapay zeka, gerçeği aramadan, önceden var olan verilerden yararlanarak en olası cevabı hesaplamakla kendini sınırlandırıyor.” Ve yapay zekayı fizikten, teknolojiyi bilimden ayıran aşılmaz sınır tam da bu içsel eksiklikte yatmaktadır: araştırmacı makul olanla yetinmez, titizlik ve aynı zamanda yaratıcılık gerektiren bir yolla kanıtlanabilir olanla ilgilenir. meslektaşlar arasında sezgi ve eleştirel diyalog.
Doğrulama kriterlerinin bulunmaması
«Mutlak inançla hikayeler uyduran bir makine hayal edelim. Örneğin, Manş Denizi’nde yüzen bir fil hakkında yaratıcı bir anlatı yaratan bir yapay zeka,” diye devam ediyor Gross. “Tabii ki hepsi yanlış ama o kadar tutarlı bir şekilde anlatılmış ki akla yatkın görünüyor.” Bu yapay zekanın tipik olarak yaptığı hata türüdür çünkü oluşturulan ifadelerin güvenilirliğini test edecek kendi kendini düzenleyen bir mekanizmaya sahip değildir. Yaratıcı metinlerin oluşturulması veya genel verilerin sentezi gibi daha az kritik alanlarda tolere edilebilir olsa da, bilimsel bağlamda işe yaramaz ve hatta ters etki yapma riski taşır.
Doğrulama kriterlerinin yokluğu – Gross’un iddia ettiği gibi – yalnızca epistemolojik bir araç olarak güvenilirliğini zayıflatmakla kalmıyor, aynı zamanda onu potansiyel olarak tehlikeli hale getiriyor, özellikle de zayıf noktaları net bir şekilde anlaşılmadan geleneksel süreçlerin yerine geçmek için kullanıldığında.
İşletmenin yaygınlığı araştırma için bir sınırlamadır
Bir başka potansiyel kritik sorun da yapay zekanın ve kuantum hesaplama gibi diğer ilgili teknolojilerin gelişme hızından kaynaklanmaktadır. Bu çılgın tempo, belki de sadece etik değil, aynı zamanda gelişen şeyin anlamına ilişkin sorulara da çok az yer bırakıyor. Nobel Ödülü sahibi, “Genellikle yavaş olan ve sürekli gelişen uygulamalar panoramasıyla baş etmeye uygun olmayan mevcut düzenlemeler, yeniliklere ayak uyduramıyor” diyor. «Bu arada, çeşitli sektörlerden büyük özel şirketler, anında fayda ve ekonomik getiri olasılığından meşru olarak yararlanarak bu teknolojilere muazzam kaynaklar yatırıyor». Bununla birlikte, bilimsel araştırmalarda özel sektörün artan etkisi bazı soruları gündeme getirmektedir: bilim, açıklık, şeffaflık ve işbirliği ortamlarında gelişirken, ticari yönlerin yaygınlığı, araştırma özgürlüğünü sınırlama ve dikkati kısa vadeli hedeflere odaklama riskini taşır. uzun zaman gerektiren (çoğunlukla sonuçları belirsiz olan) temel sorunların ortadan kalkması.
“Yüksek teknolojideki ilerlemenin hızı ile temel bilimin yavaşlığı arasındaki karşıtlık ortadadır. Günümüzde araştırma mükemmelliğinin merkezleri, insan etkileşimine, diyaloğa ve fikir paylaşımına değer verilen merkezlerdir”, diye vurguluyor Gross. “Teorik fizik, yaratıcılık ve eleştirel tartışma yoluyla gelişen bir alandır; algoritmalar tarafından kopyalanamayacak bir süreçtir.” Yapay zeka, karmaşık hesaplamaları hızlandırmak veya büyük miktarlarda veriyi analiz etmek için kullanılabilse de, bilgiyi önemli ölçüde ilerletmek için gereken içgörüden yoksundur. Bilimsel araştırma, bir dizi sayı ve modelden daha fazlasıdır: evren ve madde hakkındaki büyük soruları ele almak için birlikte çalışan bir zihinler topluluğudur.
