İstanbul 19.7°C
Ankara 15.1°C
Berlin 29°C
Yapay zekâ, kuantum bilgisayarlarla ilgili 18 yıllık bir matematik sanısını ispatladı
Bilim
Yeni haberler yayınlandığında ilk siz haberdar olun.
İlgili metinler: Abonelik Sözleşmesi · KVKK Aydınlatma Metni · Çerez Politikası. Bültenlerin altındaki bağlantıyla abonelikten dilediğiniz zaman çıkabilirsiniz.
Merak ettiğiniz konuyu yazın, hemen sonuçlara ulaşın.
İsteğe bağlı. Hava durumu seçtiğiniz şehre göre gösterilir.
İsterseniz bültene de abone olun.
İstanbul20°
ABD merkezli girişim Physical Superintelligence (PSI), kuantum hesaplama kuramının 2008'den beri açık duran sorularından biri olan Aaronson-Ambainis sanısının, Anthropic'in henüz yayımlanmamış bir Claude modeliyle çalışan araştırma sistemi tarafından ispatlandığını 6 Kasım 2026'da duyurdu. İspatın ana teoremi, matematiksel kanıtları satır satır denetleyen Lean adlı bilgisayar programıyla doğrulandı. Sanıya adını veren Teksas Üniversitesi'nden bilgisayar bilimci Scott Aaronson, 8 Kasım'da yazdığı blog yazısında ispatın doğru olduğuna inandığını açıkladı.
Sanı, Scott Aaronson ile Letonya Üniversitesi'nden Andris Ambainis'in adını taşıyor ve kuantum bilgisayarların sıradan bilgisayarlara göre ne zaman çok daha hızlı olabileceği sorusunu matematiksel bir ifadeye bağlıyor. Teknik dille, belirli türdeki her düşük dereceli polinomun, sonucu kayda değer ölçüde etkileyen en az bir değişkeni olması gerektiğini söylüyor. Gündelik dile çevrildiğinde sonuç şu: Rastgele girdiler üzerinde sorulan evet-hayır türündeki sorularda kuantum bilgisayarlar, veriye kaç kez başvurulduğu açısından klasik bilgisayarları yalnızca sınırlı, yani “polinom düzeyinde” geçebilir; üstel bir fark yaratamaz.
PSI'ye göre bu, kuantum bilgisayarların büyük hız avantajları için girdide belirli bir yapıya ihtiyaç duyduğunu gösteriyor. Büyük sayıları çarpanlarına ayıran ünlü Shor algoritmasının dayandığı tekrar eden örüntü bu tür bir yapıya örnek. Aaronson da sonucun “çoğumuzun zaten var olduğuna inanmadığı” bir hızlanma türünü dışarıda bıraktığını, kuantum üstünlüğünü ortadan kaldırmadığını vurguluyor ve sonucun Shor algoritması üzerinde “sıfır etkisi” olduğunu ekliyor.
PSI'nin açıklamasına göre şirketin kendi altyapısında çalışan sistem, yayımlanmamış Anthropic modelinin birden fazla kopyasını kullandı. Bu kopyalar literatürü taradı, fikirler önerdi, yaklaşımları birleştirdi ve argümanları sınadı. İlk tam ispat çalışmanın üçüncü gününde ortaya çıktı; sistem daha sonra elde edilen matematiksel sınırı iki kez daha iyileştirdi. İlk ispat ve sonraki iyileştirmeler Lean ile denetlendi. Problemi seçen, sistemi yöneten ve taslağı gözden geçirip düzenleyen PSI araştırmacısı David Turturean, sonucun doğruluğunun sorumluluğunu üstlendiğini belirtiyor. Northeastern Üniversitesi'nden Jim Halverson da ispatı denetledi.
İspat, Shachar Lovett ile Jiapeng Zhang'ın önceki çalışmalarına ve David Reimer'in “Kelebek Lemması” olarak bilinen sonucuna dayanıyor. Çalışma, Lovett ve Zhang'ın bir iddiasının belirtilen genel hâliyle geçerli olmadığını da ortaya koyuyor ve onun yerine farklı bir sonuç kullanıyor.
Ağustos 2026'da sanının daha dar bir hâlini ispatlayan Stanford Üniversitesi'nden Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle ve Li-Yang Tan, ispatı inceleyerek yorumlarını iletti. Stanford grubu, “Bu çok büyük bir sonuç. Onlarca yıllık bir sanıyı çözüyor” değerlendirmesinde bulunurken, ispatta “her şeyin oldukça büyülü bir şekilde bir araya geldiğini” ifade etti.
Aaronson ise karışık duygular içinde olduğunu yazdı. Sanılarının doğru çıkmasından memnun olduğunu, dünyanın yeni gerçekliği karşısında hayranlık duyduğunu, ancak insanların bu sanıyı “robotlardan önce kapamamasına” üzüldüğünü ve çözülen açık problemlerin ardı arkası kesilmeyen akışından yorgunluk hissettiğini anlattı. Aaronson, ispatın doğru olduğuna iki nedenle inandığını belirtti: Lean sertifikası ve ispatı inceleyip anlayan insan uzmanlar. Kendisinin ise ispatı henüz tam olarak anlamadığını ama anlamayı umduğunu ekledi. Aaronson, sistemin içindeki model ile PSI'nin kendi araştırma altyapısının katkılarının nasıl paylaştığını bilmediğini de not etti.
Sonuç henüz hakemli bir dergide yayımlanmadı; makale ve Lean dosyaları şirketin GitHub sayfasında paylaşıldı. Stanford grubunun ispatı uzmanlara anlatan daha kısa bir metin hazırladığı belirtiliyor. Teorem, klasik bir algoritmanın kuantum algoritmasının sonucunu rastgele girdilerin büyük çoğunluğunda yaklaşık olarak tahmin edebileceğini söylüyor; her girdi için doğru tahmin garanti etmiyor ve toplam hesaplama süresini değil, veriye kaç kez bakıldığını sınırlıyor. Yöntem pratik bir algoritma da sunmuyor. Olası en güçlü sınır sorusu ise hâlâ açık.
PSI, sonucu Anthropic'in modeli yayımlanmaya yaklaşana dek bekletip önce ilgili araştırmacılarla paylaştığını açıkladı. Şirketin üst yöneticisi Matt Pines, fiziğin matematiğe göre otomatikleştirilmesinin daha zor olduğunu, çünkü sonuçların gerçek dünyayla uyuşması gerektiğini söyleyerek “Doğanın da modellerinizde söz hakkı var” diyor. Halverson ise bu tür çalışmalar için “en iyi uygulamaların hâlâ şekillendiğini” vurguluyor. Yapay zekâ sistemlerinin uzun süredir açık kalan matematik problemlerine katkısı arttıkça, bu sonuçların nasıl doğrulanacağı ve bilimsel itibarın nasıl paylaşılacağı sorusu da Türkiye dahil dünyanın dört bir yanındaki araştırma camiasının gündeminde daha fazla yer tutacak gibi görünüyor.