Google DeepMind Laboratuvarında Sonsuz Maç
2010 yılında Wimbledon’da John Isner ve Nicolas Mahut arasında oynanan 11 saatlik efsanevi tenis maçı hafızalardaki yerini korurken, Londra’daki Google DeepMind laboratuvarında farklı bir “sonsuz” maç devam ediyor. İki robot kol, durmaksızın birbirine raket sallayarak masa tenisi oynuyor ve yapay zekanın sınırlarını yeniden çiziyor.
Yapay Zeka ile Öğrenen Robotlar
Satranç ve Go gibi oyunlarda insan şampiyonları geride bırakan yapay zekâlarıyla bilinen DeepMind, şimdi de masa tenisini robotların birbirlerinden öğrenmesini sağlayan bir test ortamı olarak kullanıyor. 2022 yılında başlayan proje, robotların kendi stratejilerini geliştirerek sürekli daha iyi birer oyuncu haline gelmesini hedefliyor. Henüz ileri seviyedeki oyuncuları yenemese de, bu robotlar yeni başlayan insanları rahatlıkla mağlup ediyor ve orta seviye rakiplerle başa baş bir mücadele sergiliyor.
Geleceğin Çok Amaçlı Robotları İçin Bir Adım
DeepMind mühendisleri, bu projenin gelecekte insan benzeri reflekslere sahip, çok yönlü robotlar geliştirme yolunda önemli bir adım olduğunu vurguluyor.
IEEE Spectrum’da görüşlerini paylaşan DeepMind kıdemli mühendisi Pannag Sanketi ve Arizona State Üniversitesi Profesörü Heni Ben Amor, “Bu araştırmalar, günlük yaşamda güvenle kullanılabilecek, çok yönlü ve uyumlu makinelerin önünü açabilir,” diyor.
Pekiştirmeli Öğrenme ve İnsan Katkısı
Masa tenisi, hız, strateji ve refleksin birleşimi nedeniyle 1980’lerden beri robotik araştırmalarında popüler bir alan olmuştur. DeepMind, robot kollarını yapay zekâ tabanlı pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitiyor. İlk başta sadece topu oyunda tutmayı öğrenen robotlar, zamanla puan almaya odaklı stratejiler geliştirdi.
İnsan Rakipler Performansı Artırdı
Robotların performansındaki en büyük artış, insan rakiplere karşı oynamaya başladıklarında gözlemlendi. Farklı vuruş stillerini ve hızlarını deneyimleyen robotlar, bu sayede daha uzun ralliler yapmaya başladı. Yapılan 29 maçta, robotların orta seviye raketçileri yüzde 55 oranında mağlup etmesi önemli bir başarı olarak kaydedildi.
Sürece Google’ın gelişmiş yapay zekâ modeli Gemini de dahil edildi. Gemini, maç videolarını izleyerek “Topu sağ köşeye gönder” gibi taktiksel önerilerle robotların oyun stratejisini geliştirmesine yardımcı oluyor.
Hedef: Jetgiller’deki Rosie Gibi Yardımcılar
Robotların masa tenisi başarısı, gerçek dünyadaki görevlere uyum sağlayabilecek yapay zekâ sistemlerinin temelini atıyor. Şu an ayakkabı bağlamak veya kutu taşımak gibi basit görünen işler robotlar için hala birer zorluk. Ancak bu projeler, robotların gelecekte evlerde veya fabrikalarda Jetgiller çizgi filmindeki Rosie gibi güvenilir yardımcılar olma yolunda atılmış kritik adımlar olarak görülüyor.