Yenmenin İmkansız Olduğu Oyuncu Yapay Zekalar
1996 senesinde Dünya Satranç Şampiyonu Gary Kasparov’u pes ettirip, geçtiğimiz senelerde Starcraft II’nin en iyi oyuncularını sollayan oyuncu yapay zekalar.
Yapay zeka teknolojisinin kullanım alanları gittikçe genişlemeye devam ediyor. Bizim yerimize fotoğraf çekebilen, gelen mesaja bizim için yanıt verebilen yapay zekalarla fazlaca uzun vakit ilkin tanışmıştık, sadece bu tür yapay zekalar hayatımızı üst seviyelerde kolaylaştırmadığı, inanılmaz özellikler sunmadığı için bizleri pek şaşırtmıyor.
Sebebi ise fazlaca kolay. Bu görevleri biz aslına bakarsan kendimiz yerine getirebiliyoruz, bu yüzden de Siri, Google Assistant benzer biçimde yapay zekalar fazlaca fazla dikkatimizi çekmiyor. Doğal bunun bir de oyun boyutu var. Oyun oynamak için geliştirilen yapay zekalar, bizlere Siri’den fazlaca daha değişik bir savaşım sunmuş olduğu için hem ilgimizi çekiyor, hem de onu yenebilme umuduyla uzun soluklu uğraşlar veriyoruz.
Bugüne dek yenmenin olanaksız bulunduğunu, en başarı göstermiş oyuncuları bile yenen yapay zeka teknolojilerini duymuşsunuzdur. Bu tarz şeyleri bu kadar hususi icra eden şey, onların da tıpkı sizin benzer biçimde bir sonraki hamleyi düşünüp, sizinle aynı sonucu verme benzer biçimde bir potansiyelleri olması.
Deep Blue, Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’a karşı
Yenilmesi olanaksız yapay zeka teknolojisi furyası, ilk olarak IBM’in satranç turnuvaları için geliştirdiği Deep Blue oldu. İlk başlangıçta IBM’in istediği performansı sağlayamayan Deep Blue, 1996-1997 senesinde Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’un karşısına çıktığında beş maçın üçünde yenilip ikisinde berabere kaldı.
Bu yenilgiden sonrasında IBM, Deep Blue’yu geliştirmeye devam etti ve bir yıl sonrasında yeni bir yarışma düzenlendi. Sırası gelen Deep Blue, fazlaca fazla düşünerek zaman yitirmek istemediği için hızlıca bir hamle yapmak istedi sadece bu hamle, oyunun gidişatı için epey korkunçtu.
Deep Blue’nun yapmış olduğu hatanın farkına varmayan Karparov, yapay zekanın bu hamleyi yapmasının ardındaki sebebin, sonraki hamleleri ileri düzeyde ön görmesi olarak yorumlamış ve yenilgiden korkarak yarıştan çekilme sonucu almış.
Deep Blue her ne kadar başarı göstermiş olsa da zaman içinde gelişen teknoloji, IBM’in bu yapay zekayı rafa kaldırmasına sebep oldu. Yapmış olduğu satranç hamleleriyle beraber kendi türünün ilk yenilmezlerinden olan Deep Blue, şu anda ABD’de yer edinen Bilgisayar Zamanı Müzesi’nde sergileniyor.
Gene IBM’in geliştirdiği Watson, soru yanıt yarışmasında karşısına geçen herkesi ezip geçiyor
IBM’in iki yöneticisi, bir öğle yemeğinde Jeopardy! adlı genel kültür yarışmasının en başarı göstermiş adı Ken Jennings’in başarıları hakkında konuşurken, onu bu yarışmada yenebilecek bir yapay zeka teknolojisi geliştirmeye karar verdi.
Adını IBM’in kurucusu Thomas J. Watson’dan alan bu yapay zeka, 2005 senesinde tasarlanmaya başladı ve ününü tüm dünyaya 2011 senesinde gerçekleşen yarışmayla duyurdu.
Watson, Ken Jennings ve Brad Rutter’ı karşısına almış olduğu soru yanıt yarışmasında soruları tek tek bildi ve ortalama 77 bin dolarlık bir ödül kazanmıştır. Hemen sonra hızını alamayarak ABD kongresinin mühim isimlerinden Rush D. Hold Jr. ve Bill Cassidy’e karşı yarışan Watson, bu ikiliyi de yenmeyi başardı.
Watson’ın sonu Deep Blue benzer biçimde olmadı. IBM, ondan sonra Watson’ı “Watson Text to Speech” ve “Watson Natural Language Classifier” benzer biçimde bazı reklam ürünlerine dönüştürme sonucu aldı.
DeepMind, tüm Atari oyunlarında ileri düzey performans göstermeyi başardı
DeepMind, Watson ve Deep Blue benzer biçimde yalnız tek bir oyun üstüne tasarlanmış bir yapay zeka değil. Aksine, DeepMind Technologies adlı şirket, bugün genel yapay zeka olarak adlandırılan hızla gelişen teknolojinin ilk temellerini atarak DeepMind’ı herhangi bir Atari oyunu yenmesi için tasarladı.
DeepMind’a ekrandaki detayları kullanarak oyunlardan alabileceği en yüksek puanı alması öğretildi. 2013 senesinde tasarlanan bu yapay zeka, Atari’de yer edinen tüm oyunlarda ileri düzey performans elde etmeyi başardı ve bugüne dek kırılan rekorları elde etmekle kalmayıp, Quake benzer biçimde oyunlarda insan rakiplerini sorunsuz bir halde yenmeyi başardı. DeepMind şirketi, oyuncu yapay zekanın elde etmiş olduğu bu başarının arkasından 2014 senesinde Google tarafınca satın alındı.
AlphaGo, dünyanın en başarı göstermiş Go oyuncusu Lee Sedol’a karşı
1996 senesinde Gary Kasparov’a karşı Deep Blue’yu tasarlayan ekip, 2016 senesinde en gelişmiş teknolojileri ile beraber dünyanın en başarı göstermiş Go oyuncusu Lee Sedol’a rakip olabilecek bir yapay zeka tasarladı.
AlphaGo adında olan bu yapay zekanın işi, önceki örneklerine nazaran bir fazlaca zordu bu sebeple Go oyununda her bir durum için değişik stratejiler üretilmek, birbirinden değişik yollar izlenmek zorunda. Milyonlarca referans seçeneği bulunan AlphaGo’ya karşı görüşler, Lee Sedol’a karşı savaşım edemeyeceği yönündeydi. Hatta Internasyonal Go Federasyonu Genel Sekreteri Lee Ha-jin, Lee Sedol’a denk bir yapay zeka oyuncusu tasarlamanın mümkün olamayacağını belirtmişti.
Beklenildiği benzer biçimde olmadı ve AlphaGo, Lee Sedol’la yapmış olduğu maçın ilk setine galibiyetle başladı. Ustalaşmış Go oyuncusu olan Sedol, AlphaGo’ya karşı yalnız dördüncü seti alabildi ve yapay zekanın kafasını karıştırmak için 5. sete siyah taşlarla adım atmak istediğini belirtti. Bu da işe yaramadı ve AlphaGo, son seti de alarak Sedol’u 4-1 yenik etmiş oldu.
2019 senesinde Sedol, Go’da bir numara olsa bile yapay zekanın yenilmez bir varlık bulunduğunu belirterek ustalaşmış Go hayatına veda ettiğini açıkladı.
İyinin iyisi vardır; AlphaZero Masters, AlphaGo’yu zirvedeki yerinden ediyor
2017 senesinde tasarlanan AlphaZero Masters, AlphaGo’nun geliştirilmiş versiyonuydu ve amacı, satranç, Go ve Shogi (Japonya’da oynanan bir satranç versiyonu) oyunlarında birinciliğe oynamaktı.
AlphaZero, yalnız kardeşi AlphaGo’yu yenmekle kalmadı, üzerine bir de kendisi için geliştirilen bilgisayar oyunlarını teker teker devirdi. Bu yapay zeka, 9 saatlik eğitimin arkasından satrançta, 2 saatlik eğitimin arkasından Shogi’de ve son olarak 34 saatlik eğitimin arkasından Go’da tamamen ustalaşmayı başardı.
AlphaStar, e-spor’a katılıyor
Satranç, Go ve Shobi’den sonrasında oyuncu yapay zekaların kendilerine yer edinmiş olduğu bir öteki alan, e-spor oldu. Blizzard’ın Starcraft II adlı strateji oyununda liderliğe oynaması için tasarlanan AlphaStar, kısa bir süre içinde Starcraft oyuncularının %99,8’inden daha iyi bulunduğunu kanıtladı.
AlphaStar, bugüne dek tasarlanmış en karmaşık sisteme haiz oyuncu yapay zekalardan birisi. Sonunda amacı satrançta bir sonraki hamleleri tahmin ederek adım atmak değil, Starcraft II benzer biçimde zorlayıcı bir oyunda en üst sıralara oynamak.
Omron’un masa tenisi oyuncusu “Forpheus”, CES 2019’da görücüye çıkmıştı
Oyuncu yapay zekanın bilgisayar üstünden hamleler yapmasına alıştık, sadece CES 2019 fuarında Omron’un tanıtmış olduğu Forpheus adlı masa tenisi robotu, vakaya yepyeni bir boyut kazandırdı.
5 eksenli bir kola ve bu kola sabitlenmiş bir rakete haiz Forpheus, görüntü tanıma ve gelişmiş teknolojisi yardımıyla esnek ve süratli bir halde hareket edebiliyor, tıpkı rakibi benzer biçimde düşünüp tahmin edilemez hamleler yapabiliyor.
Forpheus’un emek verme prensibi kolay benzer biçimde görünse de bu oyuncu robot, her bir hamleden sonrasında onlarca veriyi sisteme işliyor. Sensörler ve kameralar vasıtasıyla fazlaca süratli bir halde işlenen bu veriler, topun düşmüş olduğu ve karşılandığı bölgeleri çözümleme ederek Forpheus’un rakibi benzer biçimde hamle yapmasına olanak sağlıyor.
Forpheus hemen hemen tamamen yenilemez değil, Omron’daki geliştiriciler, 2019 senesinde tanıttıkları bu oyuncu yapay zekayı kısa bir süre içinde ustalaşmış bir masa tenisi oyuncusuna %48 oranında yaklaştırmayı başarmış durumda.
