Suni Zeka Rubik Küp Yarışında Klasik Sistemden Geride Kaldı
DeepCubeA adlı suni zekâ algoritması, bir rubik küpü yalnız 1,2 saniye içinde çözmeyi başardı. Bu süre, birçok kişiye şaşırtıcı derecede iyi görünebilir sadece suni zekâ içermeyen bir sistem, aynı yarışta DeepCubeA’den 3 kat daha süratli çözüme ulaştı.
Rubik küpler, 1970’lerin sonunda ortaya çıktığından beri zekâ oyunları içinde en üst sıralarda kendine yer edindi. Rubik küpü merkezine alan organizasyon Dünya Küp Birliği, rubik küp fanatikleri için olabildiğince süratli çözümler üretmek adına her yıl çeşitli yarışmalar düzenliyor. Bu yarışmaya giren yarışmacılar, “Speedcubers” olarak biliniyor ve şu ana kadar en süratli Speedcubers, bir rubik küpü yalnız 3,47 saniyede çözmeyi başaran Çinli Yusheng Du.
Oldukça iyi bir sürede küpü çözen Du, muhtemelen DeepCubeA benzer biçimde makine öğrenimine haiz bir yazılımla asla eşleşmediği için hâlâ dünya şampiyonu unvanını koruyabiliyor. California Üniversitesi’nde bir araştırma ekibi tarafınca geliştirilen ve derin bir sinir ağından oluşan rubik küp çözme yazılımı, rubik küpü yalnız 1,2 saniyede ve averaj 28 hamlede çözmeyi başardı. Bu hız, size inanılmaz gelebilir fakat geçen yıl MIT’de araştırmacılar tarafınca geliştirilen “min2phase” algoritmasını kullanan robotik sistem kadar süratli değil. Min2phase algoritması, rubik küpü yalnız 0,38 saniyede çözmeyi başarmıştı.
Bu süreleri karşılaştırdığımızda ortaya çıkan sonuçların garip yanı min2phase’in herhangi bir sinir ağına haiz olmamasının yanı sıra eğitilmemiş ve herhangi bir makine öğrenme tekniğini kullanmıyor olması. DeepCubeA ise daha fazlasını yapabilmek için potansiyele haiz bir suni zekâ. Şu an için bir robottan daha süratli olması beklenmiyor fakat bir çok alanda dilsiz algoritmalardan oldukca daha süratli çalışıyor.
DeepCubeA, makine öğrenmesi kullanılarak rubik küp çözme mevzusunda eğitildi. Rubik küpün rastgele kombinasyonlarıyla başlayarak kendisine bir plan çizmesi ihtiyaç duyulan suni zekâ, çözüme ulaşmak için kendi kendine hamlelerini hesaplıyor ve en kısa sürede iyi mi çözeceğini düşünüyor. Amaç, fonksiyonları mümkün olduğunca azca kullanmak ve bu sayede oldukca acele bir halde şekli çözebilmek.
Rubik küpte 43.252.003.274.489.856.000 benzer biçimde okuması bile oldukça zorluk derecesi yüksek ihtimaller içinde kombinasyon olduğu göz önüne alındığında, küpü çözebilmek için belirli bir hamle dizisi gerçekleştirmeniz gerekiyor. DeepCubeA’nın da küpü çözmeye başlarken rastgele başlaması mümkün olamayacağı için araştırmacılar, suni zekâyı tersten eğittiler. Ne yapması icap ettiğini ilk başta öğrenen suni zekâ, böylece rubik küpü en süratli şekilde kombinasyonların içinde boğulmadan çözebilecekti.
Araştırmacılar, DeepCubeA’yi 2 gün süresince 10 milyar değişik rubik küp kombinasyonu ile eğitmiş ve 30 hamle içinde hepsini çözme görevini vermişti. Toplam 1.000 rubik küp üstünde kontrol edilen DeepCubeA, bu küplerin hepsini kendisine verilen hamle sayısından %60 daha azca hamle kullanarak başarıyla çözmeyi başardı.
Rubik küp, yalnız bir oyuncak olmasına karşın bunu çözmek için kullanılan suni zekâ algoritmaları, başka birçok soruna da uyarlanabilir. Araştırmacılar, bu suni zekâ algoritmasını, eczacıların belirli bedensel fonksiyonları hedef alacak ilaçlar geliştirmelerine destek olacak proteinlerin yapısını kestirmek için kullanmayı amaçlıyorlar. Araştırmacılardan Agostinelli, “Rubik küpün, proteinlerin yapısına benzer bir halde birçok olasılığı var ve yalnız bir tanesi çözüm olarak kabul ediliyor. Rubik küpü çözmek için geliştirdiğimiz suni zekâ algoritmasını bu yöne çevirebilirsek bir problemi daha çözebiliriz” açıklamasında bulunmuş oldu.
