Son yıllarda yapay zeka modelleri, görsel içerik üretiminde olağanüstü bir ilerleme kaydetti. Bu gelişmelerin ön saflarında yer alan OpenAI'ın Sora modeli, dikkatleri üzerine çekiyor. Yüksek çözünürlüklü videolar ve görseller üretme becerisiyle öne çıkan Sora, "metin şartlı yayılım" (diffusion) modelleri ve transformer mimarisiyle donatılmış bir sistem. Ancak Sora ve benzeri modeller, fiziksel dünyayı eksiksiz bir şekilde simüle etme konusunda hâlâ sıkıntılar yaşıyor. Peki, bu neden kaynaklanıyor? Hadi derinlemesine bakalım.
İlk olarak bakmamız gereken konu Sora nasıl çalışıyor?
Sora, görselleri ve videoları "uzay-zaman yamaları" adı verilen küçük parçalara ayırıyor. Bu yamalar, düşük boyutlu bir latent uzaya sıkıştırılıyor ve burada transformer mimarisiyle işleniyor. Bu yaklaşım, farklı çözünürlüklerde ve sürelerde içerik üretmeyi mümkün kılıyor.

Yayılım modelleri aracılığıyla gürültülü görsel yamaları temiz ve net içeriklere dönüştürüyor. Transformer mimarisi ise, kullanıcıdan gelen metin girdilerini analiz ederek buna uygun görsel çıktılar oluşturuyor. Örneğin, "kırmızı şapka takan bir panda" talebiyle, detayları kusursuz şekilde içeren bir video oluşturabiliyor.

Farklı çözünürlük ve uzunlukta videolar üretebilme kapasitesi, Sora’nın en büyük avantajlarından biri. Mevcut bir görsel veya videoyu düzenleyerek yeni içerikler oluşturabiliyor. Peki, bu kadar esneklik ve yaratıcılığa rağmen neden fizik kurallarını doğru bir şekilde simüle edemiyor?
Fizik kurallarını başarıyla simüle edebilmek için bir modelin, doğanın temel yasalarını (örneğin Newton’un hareket yasaları, akışkan dinamikleri veya enerji korunum ilkesi gibi) tam anlamıyla kavraması gerekir. Ancak Sora, bu tür fizik motorları üzerine değil, büyük ölçekli görsel veri kümeleri üzerinde eğitilmiş.
Sora olayları görsel olarak "doğru" göstermek için tasarlanmış, ancak arka plandaki fiziksel süreçler modelin ilgi alanına girmiyor.
Örneğin, bir nesnenin düşüşünü estetik açıdan etkileyici şekilde canlandırabilir; fakat hızlanma, hava direnci veya yüzeyle temas gibi detayları fiziksel doğrulukla modelleyemez.
Sora’nın eğitildiği internet ölçeğindeki veri setleri, fiziksel olayların matematiksel süreçlerini değil, bu olayların görsel temsillerini içerir. Örneğin, suyun akışı veya dalgaların hareketi gerçekçi görünebilir; ancak yerçekimi veya basınç gibi değişkenler modelin hesaplamalarına dahil edilmez.
Gerçek dünya, sürekli etkileşim halinde olan birçok değişkene sahiptir: hava sürtünmesi, sıcaklık, malzeme özellikleri vb. Bu kadar karmaşık sistemleri doğru şekilde modellemek, devasa bir hesaplama gücü ve fiziksel uzmanlık gerektirir.
Estetik mi, Doğruluk mu?
Sora gibi yapay zeka modelleri, öncelikli olarak görsel estetik ve esneklik sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. Fiziksel doğruluk ise bu önceliklerin arkasında kalır.
Örneğin: Kar yağışını görsel olarak büyüleyici şekilde üretebilir, ancak kar tanelerinin fiziksel hareketini, yerçekimi veya rüzgar akımlarını tam olarak simüle edemez.
Bir nesneye çarpan su damlalarının dağılımını inandırıcı gösterebilir, fakat sıvı dinamiklerinin fiziksel hesaplamalarını içermez.
Fizik kurallarını daha doğru şekilde simüle edebilmek için Sora gibi modellerin, fizik motorlarıyla birleştirilmesi veya fiziksel veri setleriyle eğitilmesi gerekiyor. Bu yönde çalışmalar hem görsel hem de fiziksel doğruluğu bir araya getiren güçlü simülatörlerin kapısını aralayabilir.
Bu tür bir entegrasyonun gerçekleşmesiyle hem estetik hem de fiziksel doğruluğa sahip modeller görebiliriz. O zamana kadar Sora, görsel üretim konusundaki esnekliği ve estetiğiyle büyülemeye devam edecek gibi görünüyor.