Yapay zeka teknolojisinin kullanım alanları gittikçe genişlemeye devam ediyor. Bizim yerimize fotoğraf çekebilen, gelen mesaja bizim için cevap verebilen yapay zekalarla çok uzun zaman önce tanışmıştık, ancak bu tür yapay zekalar hayatımızı üst seviyelerde kolaylaştırmadığı, inanılmaz özellikler sunmadığı için bizleri pek şaşırtmıyor.
Bugüne kadar yenmenin imkansız olduğunu, en başarılı oyuncuları bile yenen yapay zeka teknolojilerini duymuşsunuzdur. Bunları bu kadar özel yapan şey, onların da tıpkı sizin gibi bir sonraki hamleyi düşünüp, sizinle aynı kararı verme gibi bir potansiyelleri olması.
Deep Blue, Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’a karşı
Bu yenilgiden sonra IBM, Deep Blue’yu geliştirmeye devam etti ve bir yıl sonra yeni bir yarışma düzenlendi. Sırası gelen Deep Blue, çok fazla düşünerek vakit kaybetmek istemediği için hızlıca bir hamle yapmak istedi ancak bu hamle, oyunun gidişatı için epey korkunçtu.
Deep Blue’nun yaptığı hatanın farkına varmayan Karparov, yapay zekanın bu hamleyi yapmasının ardındaki sebebin, sonraki hamleleri ileri düzeyde ön görmesi olarak yorumlamış ve yenilgiden korkarak yarıştan çekilme kararı almış.
Deep Blue her ne kadar başarılı olsa da zamanla gelişen teknoloji, IBM’in bu yapay zekayı rafa kaldırmasına sebep oldu. Yaptığı satranç hamleleriyle birlikte kendi türünün ilk yenilmezlerinden olan Deep Blue, şu anda ABD’de yer alan Bilgisayar Tarihi Müzesi’nde sergileniyor.
Yine IBM’in geliştirdiği Watson, soru cevap yarışmasında karşısına geçen herkesi ezip geçiyor
IBM’in iki yöneticisi, bir öğle yemeğinde Jeopardy! adlı genel kültür yarışmasının en başarılı ismi 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 yılında tasarlanmaya başladı ve ününü bütün dünyaya 2011 yılında gerçekleşen yarışmayla duyurdu.
Watson, Ken Jennings ve Brad Rutter’ı karşısına aldığı soru cevap yarışmasında soruları bir bir bildi ve yaklaşık 77 bin dolarlık bir ödül kazandı. Daha sonra hızını alamayarak ABD kongresinin önemli isimlerinden Rush D. Hold Jr. ve Bill Cassidy’e karşı yarışan Watson, bu ikiliyi de yenmeyi başardı.
Watson’ın sonu Deep Blue gibi olmadı. IBM, daha sonra Watson’ı "Watson Text to Speech" ve "Watson Natural Language Classifier" gibi bazı reklam ürünlerine dönüştürme kararı aldı.
DeepMind, bütün Atari oyunlarında ileri düzey performans göstermeyi başardı
DeepMind, Watson ve Deep Blue gibi sadece tek bir oyun üzerine tasarlanmış bir yapay zeka değil. Aksine, DeepMind Technologies adlı şirket, bugün genel yapay zeka olarak adlandırılan teknolojinin ilk temellerini atarak DeepMind’ı herhangi bir Atari oyunu yenmesi için tasarladı.
DeepMind’a ekrandaki bilgileri kullanarak oyunlardan alabileceği en yüksek puanı alması öğretildi. 2013 yılında tasarlanan bu yapay zeka, Atari’de yer alan tüm oyunlarda ileri düzey performans elde etmeyi başardı ve bugüne kadar kırılan rekorları elde etmekle kalmayıp, Quake gibi oyunlarda insan rakiplerini sorunsuz bir şekilde yenmeyi başardı. DeepMind şirketi, oyuncu yapay zekanın elde ettiği bu başarının ardından 2014 yılında Google tarafından satın alındı.
AlphaGo, dünyanın en başarılı Go oyuncusu Lee Sedol’a karşı
1996 yılında Gary Kasparov’a karşı Deep Blue’yu tasarlayan ekip, 2016 yılında en gelişmiş teknolojileri ile birlikte dünyanın en başarılı Go oyuncusu Lee Sedol’a rakip olabilecek bir yapay zeka tasarladı.
AlphaGo adı verilen bu yapay zekanın işi, önceki örneklerine göre bir hayli zordu çünkü Go oyununda her bir durum için farklı stratejiler üretilmek, birbirinden farklı yollar izlenmek zorunda. Milyonlarca referans seçeneği bulunan AlphaGo’ya karşı görüşler, Lee Sedol’a karşı mücadele edemeyeceği yönündeydi. Hatta Uluslararası Go Federasyonu Genel Sekreteri Lee Ha-jin, Lee Sedol’a denk bir yapay zeka oyuncusu tasarlamanın mümkün olmayacağını belirtmişti.
Beklenildiği gibi olmadı ve AlphaGo, Lee Sedol’la yaptığı maçın ilk setine galibiyetle başladı. Profesyonel Go oyuncusu olan Sedol, AlphaGo’ya karşı sadece dördüncü seti alabildi ve yapay zekanın kafasını karıştırmak için 5. sete siyah taşlarla başlamak istediğini belirtti. Bu da işe yaramadı ve AlphaGo, son seti de alarak Sedol’u 4-1 mağlup etmiş oldu.
2019 yılında Sedol, Go’da bir numara olsa bile yapay zekanın yenilmez bir varlık olduğunu belirterek profesyonel Go hayatına veda ettiğini açıkladı.
İyinin iyisi vardır; AlphaZero Masters, AlphaGo’yu zirvedeki yerinden ediyor
2017 yılında tasarlanan AlphaZero Masters, AlphaGo’nun geliştirilmiş versiyonuydu ve amacı, satranç, Go ve Shogi (Japonya’da oynanan bir satranç versiyonu) oyunlarında birinciliğe oynamaktı.
AlphaZero, sadece kardeşi AlphaGo’yu yenmekle kalmadı, üstüne bir de kendisi için geliştirilen bilgisayar oyunlarını teker teker devirdi. Bu yapay zeka, 9 saatlik eğitimin ardından satrançta, 2 saatlik eğitimin ardından Shogi’de ve son olarak 34 saatlik eğitimin ardından Go’da tamamen ustalaşmayı başardı.
AlphaStar, e-spor’a katılıyor
Satranç, Go ve Shobi’den sonra oyuncu yapay zekaların kendilerine yer edindiği bir diğer alan, e-spor oldu. Blizzard’ın Starcraft II adlı strateji oyununda liderliğe oynaması için tasarlanan AlphaStar, kısa bir süre içerisinde Starcraft oyuncularının %99,8’inden daha iyi olduğunu kanıtladı.
AlphaStar, bugüne kadar tasarlanmış en karmaşık sisteme sahip oyuncu yapay zekalardan birisi. Nihayetinde amacı satrançta bir sonraki hamleleri tahmin ederek adım atmak değil, Starcraft II gibi zorlayıcı bir oyunda en üst sıralara oynamak.
Omron’un masa tenisi oyuncusu “Forpheus”, CES 2019’da görücüye çıkmıştı
Oyuncu yapay zekanın bilgisayar üzerinden hamleler yapmasına alıştık, ancak CES 2019 fuarında Omron’un tanıtmış olduğu Forpheus adlı masa tenisi robotu, olaya yepyeni bir boyut kazandırdı.
5 eksenli bir kola ve bu kola sabitlenmiş bir rakete sahip Forpheus, görüntü tanıma ve gelişmiş teknolojisi sayesinde esnek ve hızlı bir şekilde hareket edebiliyor, tıpkı rakibi gibi düşünüp tahmin edilemez hamleler yapabiliyor.
Forpheus’un çalışma prensibi basit gibi görünse de bu oyuncu robot, her bir hamleden sonra onlarca veriyi sisteme işliyor. Sensörler ve kameralar aracılığıyla çok hızlı bir şekilde işlenen bu veriler, topun düştüğü ve karşılandığı yerleri analiz ederek Forpheus’un rakibi gibi hamle yapmasına olanak sağlıyor.
Forpheus henüz tamamen yenilemez değil, Omron’daki geliştiriciler, 2019 yılında tanıttıkları bu oyuncu yapay zekayı kısa bir süre içerisinde profesyonel bir masa tenisi oyuncusuna %48 oranında yaklaştırmayı başarmış durumda.
