Oyunlarda yapay zeka

0

Seksenli yıllarda oyun oynamak kolaydı. Oyunlar genelde bilgisayara karşı oynanıyordu ve rakip çok zeki değildi. Yenmesi zor bir bilgisayar şartları size karşı daha iyi kullanıyordu. Ancak zamanla işler değişti. Önce daha komplike düşünen rakiplerle karşımıza çıkan bilgisayarlar artık insan aklının almayacağı kadar çok hamleyi hesaplayabilen, yenildikçe ‘oynamayı’ öğrenebilen yeteneklerle donanarak ciddi rakipler hâline geldi. Peki bundan sonra ne olacak?

yapay zekaBundan 60 yıl önce basit oyunlarda insanları eğlendirebilecek (en azından bir süre) kapasite olan yapay zeka, artık işimizi elimizden alır mı noktasına geldi. Oysa ilk zaferini IBM Deep Blue formunda, zamanın Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’u 1997’de yenerek almayı başarmıştı. Deep Blue daha sonra daha da geliştirildi ve Riziko’da (Jeopardy) yılların şampiyonlarını da yenmeyi başardı. Üstelik cevaplara ekran karşısındakilerin bir kısmı gibi Google’dan bakmıyordu.

Bu arada yapay zekanın gelişimi muazzam, ancak bu yazıda bunu anlatmayacağım. Daha çok günümüzdeki örnekleri ve yakın gelecekte karşımıza çıkabilecek şeyleri inceleyelim.

Öncelikle elimizde sadece düşün bazlı, yani satrançtaki gibi hamle hesaplayabileceği (gerçi hamle hesaplamıyorlar ama olsun), bir sistem yok. Eski tip arcade oyunlarda da başarılı olabilen yapay zeka artık mümkün.

Nöron ağlarını taklit eden yapay zeka
Beynin biyolojik yapısını (nöron ağlarını) örnek alarak hazırlanan Deep-Q adlı algoritma problem çözme yetenekleri geliştirebiliyor. Bunun denemesi de hâliyle oyunlarda yapılıyor.  Sisteme eklenen “deneyimi gözden geçirme” mekanizması, bunda ciddi bir rol oynuyor. Bu mekanizma, görsel verileri tekrar oynatılarak hataları görme ve bundan öğrenme şansı veriyor.

Çalışmayı hazırlayanlar bunu Atari 2600’de denemişler. Toplam 49 oyunla yapılan çalışmada farklı ortamlar bulunurken, sistem sürekli daha iyi skor almaya çalışıyor. İnsanlara karşı yapılan denemelerde insanların yüzde 75’inden fazla skor elde etmeyi başarıyor.

Gelişmiş yapay zekanın sırrı: Derin öğrenme
Nature dergisinde yayımlanan bir çalışma ise eğlenceli bir oyun deneyiminden ötesini işaret ediyor. Modern makine öğrenme tekniklerini gösteren çalışmada, bilgisayara oyun kuralları konusunda önden bilgi vermiyor. Hatta tam da bir insan gibi oyunu seyredip skora bakarak nasıl oynaması gerektiğini öğreniyor. Düşman ve güç kavramları da buna dahil. Bilişim dünyasında bu oldukça taze bir konu, bu durumu yüz tanımadan hedefli reklam gösterimlerine kadar kullanmak mümkün.

Hatta öyle ki, Google bu konuda çalışan bir şirket olan Deepmind’ı geçen yıl 400 milyon dolara satın aldı. Aşağıdaki tabloda yapay zekayla öğrenen bir bilgisayarın farklı oyun tiplerinde insana attığı farkı görebilirsiniz.

yapay zeka insana karşı

Google, Deep Q’nun sunduğu derin öğrenme tekniklerini zaten uzun süredir kullanıyordu. Hatta Facebook ve Microsoft da bu tip çalışmalar sürdürüyorlar. Örneğin Android’in Google Now ile ne dediğinizi anlaması ya da Facebook’un yüklediğiniz fotoğraftaki kişinin kim olduğunu tahmin etmesi bu tekniklerle gerçekleşiyor.

Uzun vadeli planlar şimdilik mümkün değil
Google derin öğrenme ile takviyeli öğrenmeyi birleştirerek bu konuda öncü oldu. Bu tekniği genel bir algoritmaya dönüştüren şirket, bunu robotlarda ya da sürücüsüz araçlarda kullanabilecek bir geleceğe doğru ilerliyor.

Oyunlara dönersek, yukarıdaki tabloda olduğu gibi denenen 49 oyunun 29’unda profesyonel oyunculardan yüzde 75 daha iyi skor almak mümkün. Ancak hâlâ Montezuma’s Revenge’de olduğu gibi karmaşık durumlarda puan almayı başaramıyor. Bu oyunda uzun vadeli planlama gerekiyor: Önce merdivenlerden inmeniz, daha sonra iskeletlerin arasından sıçrayarak anahtarları almanız şart. Bu oyunda Deep-Q sıfır puan aldı.

Ancak enseyi karartmamak lazım. Futbol oyununda bile rakipler giderek gelişiyor, bu öğrenme tekniklerini uyguladıklarında ise oyun turnuvalarını başka insanlara değil, bilgisayarlara karşı oynayacağız.

 

Cevap bırakın