10 yıl önce, @GoogleDeepMind'nin AlphaGo'su Go'da bir dünya şampiyonunu yenen ilk program oldu — evrende atomlardan çok harekete sahip bir oyun. AlphaGo, alışılmadık bir oyun olan "Move 37" sayesinde kazandı; bu oyun o kadar alışılmadık ki, uzmanlar bunun bir hata olduğunu düşündü. İşte bu zaferin modern yapay zeka çağını nasıl müjdelediğini ve on yıl süren bilimsel keşiflere 🧵 yol açtığını ↓

AlphaGo'nun başarısı, yapay zekanın fiziksel dünyanın muazzam karmaşıklıklarını daha iyi anlamamıza yardımcı olma potansiyelini gösterdi. 🧬 Bu, 2020'de "protein yapı tahmin problemini" çözen AlphaFold'a yol açtı — hastalıkları anlamak ve yeni ilaçlar geliştirmek için hayati öneme sahip 50 yıllık büyük bir zorluk. 🔬 O zamandan beri, 3M+ araştırmacılarının sıtma aşılarından plastik yiyen enzimlere kadar her şeyle başa çıkmalarına yardımcı olmak için 200M+ protein yapılarını ücretsiz olarak erişime açtık. 🏆 2024 yılında bu çalışma, AlphaFold ekibi adına @demishassabis ve John Jumper'a verilen Kimya Nobel Ödülü'nü kazandı.

AlphaGo'nun teknolojisi oyun masasından gezegendeki en zor matematiğe dönüştü. 🥈 Benzer yaklaşımlar, AlphaProof'un AlphaGeometry ile birlikte Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda (IMO) gümüş madalya alan ilk yapay zeka sistemleri olmasına yardımcı oldu. 🥇 Son zamanlarda, Gemini Deep Think'in gelişmiş bir versiyonu daha da ileri giderek 2025 IMO'da altın madalya performansı elde etti. Şimdi bu mantığı bilim ve mühendislik alanlarındaki en karmaşık ve açık uçlu zorluklara uygularız.

AlphaGo'nun arama yöntemlerinden ilham alan bir yapay zeka ajanı olan AlphaEvolve, bilgisayarların daha verimli çalışmasını nasıl sağlayacağını keşfediyor. 💻 Yakın zamanda, neredeyse tüm modern yapay zekayı güçlendiren temel matematik olan matrisleri çarpmanın yeni bir yolunu keşfetmek için kullanıldı. Kodu en temel seviyesinde optimize ederek, veri merkezlerinden kuantum hesaplamaya kadar tüm ekosistemleri daha hızlı ve sürdürülebilir hale getiriyoruz.