Yapay zeka, son yıllarda fizik araştırmalarına hız kazandırdı. Protein yapılarını tahmin eden AlphaFold, hava durumunu modelleme konusunda geleneksel yöntemleri geride bırakan GraphCast ve karmaşık denklemleri veriden çıkarabilen sembolik regresyon sistemleri, bu alandaki en dikkat çekici örnekler arasında sayılabilir.
Ancak yeni bir makale, bu parlak tablonun arkasındaki rahatsız edici bir örüntüye dikkat çekiyor. İnsan fizikçiler tarih boyunca, gözlemlerden yasalara, yasalardan evrensel ilkelere doğru ilerleyen bir yol izledi. Antik dönemin yıldız gözlemlerinden Kepler'in elips yasalarına, oradan Newton'un mekanik evrenine ve Einstein'ın uzay-zaman kuramlara uzanan bu serüven, her adımda daha derin bir anlayışı temsil ediyordu.
Yapay zekanın fizik keşfindeki yolculuğu ise bu tarihsel çizginin ayna görüntüsünü andırıyor. İlk dönem AI sistemleri, veriden denklem çıkarmaya odaklanıyordu; yani bir tür açıklama sunmaya çalışıyordu. Günümüzün en güçlü AI araçları ise açıklama değil, tahmin üretiyor. Son derece doğru olabilen bu sistemler, sonuçlarını neden ve nasıl ürettiklerini bize söylemiyor.
Bu ayrım, yalnızca teknik bir sorun değil; bilim felsefesinin özüne dokunan bir mesele. Bilim tarihçileri uzun süredir "açıklayıcı güç" ile "tahmin gücü" arasındaki farkı tartışıyor. Bir modelin doğru çıktılar vermesi, doğayı anladığımız anlamına gelmiyor. Einstein'ın özel görelilik kuramı yalnızca tahminde değil, evrenin yapısını yeniden kavramsallaştırmada da devrim yarattı.
Makalenin yazarları, mevcut AI trendinin bu ikinci türden bir atılımı engelleyebileceği konusunda uyarıyor. Eğer araştırmacılar giderek daha fazla tahmin odaklı sistemlere yönelirse, "neden" sorusunu soran kuramsal fizik arka plana çekilebilir. Kara kutu modeller, kısa vadede etkileyici sonuçlar verse de bilimsel anlayışı derinleştirme konusunda yetersiz kalabilir.
Öte yandan bu tablonun kaçınılmaz olmadığını savunan sesler de yükseliyor. Belki yapay zeka, yeni bir düşünme biçimiyle ilke tabanlı kuramlara da ulaşabilir; ama bunun için mevcut eğilimin bilinçli olarak sorgulanması ve yönlendirilmesi gerekiyor. Fizik topluluğunun önündeki soru şu: AI'ı daha iyi bir hesap makinesi mi yapmak istiyoruz, yoksa gerçek anlamda düşünen bir bilim ortağı mı?