Yenmenin İmkansız Olduğu Oyuncu Suni Zekalar

Suni zeka teknolojisinin kullanım alanları gittikçe genişlemeye devam ediyor. Bizim yerimize fotoğraf çekebilen, gelen mesaja bizim için yanıt verebilen suni zekalarla oldukca uzun vakit ilkin tanışmıştık, sadece bu tür suni zekalar hayatımızı üst seviyelerde kolaylaştırmadığı, inanılmaz özellikler sunmadığı için bizleri pek şaşırtmıyor.

Sebebi ise oldukca kolay. Bu görevleri biz aslına bakarsanız kendimiz yerine getirebiliyoruz, bu yüzden de Siri, Google Assistant şeklinde suni zekalar oldukca fazla dikkatimizi çekmiyor. Doğal bunun bir de oyun boyutu var. Oyun oynamak için geliştirilen suni zekalar, bizlere Siri’den oldukca 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 suni zeka teknolojilerini duymuşsunuzdur. Bu tarz şeyleri bu kadar hususi meydana getiren şey, onların da tıpkı sizin şeklinde bir sonraki hamleyi düşünüp, sizinle aynı sonucu verme şeklinde bir potansiyelleri olması.

Deep Blue, Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’a karşı

Yenilmesi olanaksız suni 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, oldukca 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, suni 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 suni 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, sual 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 suni zeka teknolojisi geliştirmeye karar verdi.

Adını IBM’in kurucusu Thomas J. Watson’dan alan bu suni zeka, 2005 senesinde tasarlanmaya başladı ve ününü tüm dünyaya 2011 senesinde gerçekleşen yarışmayla duyurdu.

Watson, Ken Jennings ve Brad Rutter’ı karşısına almış olduğu sual 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 şeklinde olmadı. IBM, sonrasında Watson’ı “Watson Text to Speech” ve “Watson Natural Language Classifier” şeklinde bazı reklam ürünlerine dönüştürme sonucu aldı.

DeepMind, tüm Atari oyunlarında ileri düzey performans göstermeyi başardı

DeepMind, Watson ve Deep Blue şeklinde bir tek tek bir oyun üstüne tasarlanmış bir suni zeka değil. Aksine, DeepMind Technologies adlı şirket, bugün genel suni 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 suni zeka, Atari’de yer edinen tüm oyunlarda ileri düzey performans elde etmeyi başardı ve bugüne dek kırılan rekorları elde etmekle kalmayıp, Quake şeklinde oyunlarda insan rakiplerini sorunsuz bir halde yenmeyi başardı. DeepMind şirketi, oyuncu suni zekanın elde etmiş olduğu bu başarının peşinden 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 suni zeka tasarladı.

AlphaGo adında olan bu suni zekanın işi, önceki örneklerine nazaran bir fazlaca zordu şu 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 suni zeka oyuncusu tasarlamanın mümkün olamayacağını belirtmişti.

Beklenildiği şeklinde olmadı ve AlphaGo, Lee Sedol’la yapmış olduğu maçın ilk setine galibiyetle başladı. Ustalaşmış Go oyuncusu olan Sedol, AlphaGo’ya karşı bir tek dördüncü seti alabildi ve suni 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 suni zekanın yenilmez bir varlık bulunduğunu belirterek ustalaşmış Go hayatına veda ettiğini deklare etti.

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, bir tek kardeşi AlphaGo’yu yenmekle kalmadı, üzerine bir de kendisi için geliştirilen bilgisayar oyunlarını teker teker devirdi. Bu suni zeka, 9 saatlik eğitimin peşinden satrançta, 2 saatlik eğitimin peşinden Shogi’de ve son olarak 34 saatlik eğitimin peşinden Go’da tamamen ustalaşmayı başardı.

AlphaStar, e-spor’a katılıyor

Satranç, Go ve Shobi’den sonrasında oyuncu suni 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 suni zekalardan birisi. Sonunda amacı satrançta bir sonraki hamleleri tahmin ederek adım atmak değil, Starcraft II şeklinde zorlayıcı bir oyunda en üst sıralara oynamak.

Omron’un masa tenisi oyuncusu “Forpheus”, CES 2019’da görücüye çıkmıştı

Oyuncu suni 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 şeklinde düşünüp tahmin edilemez hamleler yapabiliyor.

Forpheus’un emek harcama prensibi kolay şeklinde görünse de bu oyuncu robot, her bir hamleden sonrasında onlarca veriyi sisteme işliyor. Sensörler ve kameralar vasıtasıyla oldukca süratli bir halde işlenen bu veriler, topun düşmüş olduğu ve karşılandığı bölgeleri çözümleme ederek Forpheus’un rakibi şeklinde hamle yapmasına olanak sağlıyor.

Forpheus hemen hemen tamamen yenilemez değil, Omron’daki geliştiriciler, 2019 senesinde tanıttıkları bu oyuncu suni zekayı kısa bir süre içinde ustalaşmış bir masa tenisi oyuncusuna %48 oranında yaklaştırmayı başarmış durumda.