Sebastian Schmidt: Kurumsal yapay zekayı bilimsel kanıtlarla temellendirme



Özet


Digital Science'tan Sebastian Schmidt, kurumsal yapay zekanın bilimsel keşif süreçlerinde izlenebilir kanıtlarla nasıl birleştirilebileceğini ve bu süreçte "anlamsal katman" kullanımının önemini vurguluyor. Tüketici yazılımlarının aksine, yüksek risk taşıyan kurumsal sistemlerde yapay zekanın hatalı sonuçlar üretmemesi için çıktıların referans veriler ve yapılandırılmış ontolojilerle temellendirilmesi gerektiğini belirtiyor. Schmidt, üretken yapay zekayı bir "hipotez motoru" olarak konumlandırarak, bu teknolojinin insan yargısını ikame etmek yerine keşif süreçlerini hızlandıran bir katalizör görevi görmesi gerektiğini ifade ediyor. Bu yaklaşım sayesinde, özellikle kimyasal formüller ve deneysel parametreler gibi kritik verilerin yapılandırılmış alan ontolojilerine göre doğrulanması sağlanarak finansal ve hukuki riskler minimize ediliyor.



Digital Science’tan Sebastian Schmidt, Amsterdam’da düzenlenecek AI & Big Data Expo Europe öncesinde kurumsal yapay zekanın (enterprise AI), bilimsel keşifleri izlenebilir kanıtlarla nasıl birleştirebileceğini ele aldı.

Digital Science’ta Kurumsal Çözümlerden Sorumlu Üst Düzey Yönetici (EVP) olan Sebastian, şirketin özgün araştırmaları; yayınlar, patentler ve klinik deney kayıtlarıyla ilişkilendirme yaklaşımını aktarıyor. Schmidt, iç ve dış kaynakları birbirine bağlayan, ortak ontolojiler ve bağlantılı veri yapılarını kullanan bir "anlamsal katmandan" (semantic layer) bahsediyor ve bu katmanın çıktılarının temel kayıtlarla nasıl izlenebilir olduğunu anlatıyor.

Sebastian ile gerçekleştirdiğimiz soru-cevap köşesinde; uzman onayı, literatür tarama iş akışları, patent istihbaratı ve bilimsel ile hukuki kararlarda kaynak kökeninin önemi konularını ele aldık. Sebastian bu görüşmede, belirli bir kurumdaki uygulamadan elde edilen ölçülebilir sonuçlar sunmak yerine, bu yaklaşımların sağladığı mekanizmaları ve avantajları paylaşıyor.

**Yapay Zeka Haberleri: Tüketici yazılımları metin oluşturma hatalarını ticari bir zarara yol açmadan tolere edebiliyor. Peki, doğrulanmamış bir kimyasal formülün finansal yükümlülük doğurduğu durumlarda, kurumsal sistemler gerçeklik doğrulamasını nasıl sağlıyor?**

**Sebastian Schmidt:** Tüketici yazılımları, risk düşük olduğu için metin oluşturma hatalarını tolere edebiliyor; ancak kurumsal sistemler üretken yapay zekayı öncelikle bir "hipotez motoru" olarak konumlandırmalıdır. Finansal ve hukuki sorumluluklara karşı koruma sağlamak için kurumsal sistemler, yapay zeka çıktılarını referans veriler ve yapılandırılmış ontolojiler kullanarak temellendirmelidir.

Bu modeller insan yargısını ikame etmek yerine keşif sürecini hızlandıran katalizörler olarak işlev görür; gelecek vaat eden yolları belirlerken her bir kimyasal formülün, hedef etkileşimin veya deneysel parametrenin yapılandırılmış alan ontolojilerine göre doğrulanmasını zorunlu kılar.

Üretken çıktıları yerleşik bilimsel kanıtlara dayandırarak, araştırma birimleri hızlı bir şekilde yenilik yapabilirken; doğrulanmamış hiçbir formülün doğrudan uzman onayı ve kanıtlanmış destek olmadan ticari süreçlere, yasal başvurulara veya hukuki süreçlere dahil edilmemesini sağlar.

**Yapay Zeka Haberleri: Standart internet taramaları, ilaç ekiplerinin ihtiyaç duyduğu teknik doğrulamadan yoksundur. Bilimsel keşif için kurumsal modelleri eğitirken hakemli araştırma verileri neden gereklidir?**

**Sebastian:** Standart web taramaları doğrulanmamış internet gürültüsünü yakalarken, ilaç keşif süreçleri titiz ve kanıta dayalı veriler talep eder. Kurumsal yapay zeka, güvenilir referans verileri ve yapılandırılmış ontolojiler olmak üzere iki temel sütun üzerine kurulu, hakemli araştırma verilerine ihtiyaç duyar.

Güvenilir referans verileri; maliyetli "halüsinasyonları" ortadan kaldırmak için gereken kesin deneysel bağlamı, toksisite parametrelerini ve yayın kökenini sağlar. Eş zamanlı olarak, yapılandırılmış ontolojiler bilimsel kavramları patent kayıtları ve klinik deney sonuçlarıyla ilişkilendirerek yapay zeka modellerinin yüzeysel metin eşleşmeleri yerine derin alan mantığıyla çalışmasına olanak tanır.

Kurumsal modelleri hakemli bilimsel verilere dayandırmak, keşif araçlarının doğrulanabilir fiziksel gerçekliğe dayalı, uygulanabilir hipotezler üretmesini sağlar.

**Yapay Zeka Haberleri: Digital Science, akademik yayınları patent başvuraları ve klinik kayıtlarla birlikte indeksliyor.**