Yapay zeka bilimsel grafiklerde sınıfta kaldı

Cornell Üniversitesi fizikçileri ve Google araştırmacıları, popüler yapay zeka modellerini bilimsel literatürü anlama konusunda test etti. Sonuçlar; ChatGPT, Claude ve Gemini gibi modellerin metin analizinde başarılı olduğunu ancak görsel veri ve grafik yorumlamada henüz 'uzman' seviyesinin gerisinde kaldığını ortaya koydu.

Bilim insanlarının her yıl yayınlanan binlerce çalışmayı takip etmesi zorlaşırken, yapay zekâ modelleri bu devasa veri setlerini süzmek için en güçlü aday olarak öne çıkıyor. Ancak bu sistemlerin karmaşık fizik problemlerinde ne kadar güvenilir olduğu büyük bir soru işaretiydi. Cornell Üniversitesi'nden Prof. Dr. Eun-Ah Kim ve Dr. Haoyu Guo liderliğindeki ekip, bu güveni test etmek için 12 uzmandan oluşan bir panel kurarak 'yüksek sıcaklık süperiletkenliği' alanını vaka çalışması olarak seçti.ÖZELLEŞMİŞ SİSTEMLER GENEL MODELLERİ GERİDE BIRAKTI10 Mart 2026'da Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) dergisinde yayımlanan araştırmada; ChatGPT-4, Claude 3.5, Perplexity, Gemini Advanced Pro 1.5 ve Google'ın doküman odaklı ürünü NotebookLM test edildi.Veri seti: 1.726 bilimsel makaleden oluşan özel bir veri tabanı ve uzmanlar tarafından hazırlanan 67 derinlemesine soru kullanıldı.Kazananlar: Genel internet verisi yerine, araştırmacıların sağladığı spesifik dökümanlar üzerinden çalışan (RAG - Geri Alma Artırılmış Üretim) sistemler en yüksek puanı aldı. Özellikle NotebookLM, literatür sentezi konusunda en başarılı performansı sergiledi.GÖRSEL MUHAKEMEDE BÜYÜK EKSİKLİKAraştırmanın en çarpıcı bulgusu, yapay zekânın 'görme' ve 'yorumlama' kabiliyetindeki zayıflık oldu. Prof. Dr. Eun-Ah Kim, modellerin metin tabanlı bilgileri çıkarma konusunda şaşırtıcı derecede iyi olduklarını ancak makalelerin kalbi sayılan veri görselleştirmelerini (grafikler, şemalar ve deney görselleri) anlamada 'tamamen yetersiz' kaldıklarını belirtti.Bu eksiklik, mevcut modellerin henüz Genel Yapay Zeka (AGI) seviyesinde olmadığını ve bilimsel çalışmalarda insan denetiminin kritik önemini bir kez daha kanıtlıyor.AR-GE’DE YENİ DÖNEM: GERÇEKLERDEN YARATICILIĞAÇalışma, yapay zekânın gelecekteki gelişimine dair bir 'istek listesi' de sundu:Doğru atıf: Modellerin bazen uydurma (halüsinasyon) referanslar vermesinin önüne geçilmesi.Sentez kabiliyeti: Problemin çok boyutlu karmaşıklığını yansıtan daha derinlemesine analizler.Görsel analiz: Grafik ve şekillerin bilimsel bir bakış açısıyla yorumlanması.Prof. Dr. Kim'e göre, bu sistemlerin güvenilir hale gelmesi genç araştırmacıların önünü açacak. Eskiden 'bilimsel gerçekleri akılda tutmanın' bir giriş bileti olduğunu söyleyen Kim, "Yapay zeka sayesinde artık asıl bilet; yaratıcı düşünebilmek ve sorunlara özgün açılardan yaklaşabilmek olacak" değerlendirmesinde bulundu.