DeepMind'ın Yapay Zekası, Gözünü Oyunlara Dikti
2020'de protein katlanmasını öngörmedeki büyük başarısının ardından, Google'ın DeepMind yapay zekâsı artık karmaşık biyolojik sorunları çözmekten çok strateji oyunlarında rakiplerine hükmetmekle ilgileniyor.
DeepMind, en son yeniliklerini açıklayan bir
blog gönderisinde, birden fazla farklı oyun oynayabilen ve
kuralları söylenmeden rekor kıran puanlar elde edebilen
MuZero makine öğrenimi yapay zekasını gösterdi.
Önceki hareketlerinden ders alan MuZero, tamamen bilinmeyen bir
ortamda oyun oynarken stratejiler oluşturabiliyor.
AlphaZero gibi ileriye dönük arama kullanan sistemler, dama, satranç ve poker gibi klasik oyunlarda dikkate değer bir başarı elde etti, ancak bunlar, oyun kurallarının bilinmesine ve çevrelerinin dinamikleri hakkında bilgi verilmesine güveniyorlar. Bu yüzden gerçek hayatta karşılarına çıkan ve genelde karmaşık olan problemleri çözmekte zorlanıyorlar.
MuZero şu anda Bayan Pac-Man, Go, satranç, shogi oyunlarını oynuyor, ancak AI'daki bu tür ilerlemeler, insanların her gün karşılaştığı bir zorluk olan kural kümeleri olmadan uyarlanabilen algoritmaları çözmesini sağlamak açısında pozitif etkiye sahip olabilir.
Yapay zekâ oyun stratejisini oluştururken 3 farklı parametre kullanıyor:
Mevcut konum ne kadar iyi?
Bundan sonra yapılacak en iyi eylem nedir?
Son eylem ne kadar başarılıydı?
Esasen, yapay zekâ tüm oyunu farklı sorulara dönüştürüp basite indirgiyor ve daha sonra nasıl ilerleyeceğini belirliyor. Bu kararları vermek için oyun boyunca sürekli öğreniyor ve son derece etkileyici sonuçlar ortaya çıkabiliyor.
Bu tür algoritmalar, sınırlı esnekliğe sahip önceden tanımlanmış rolleri oynamak yerine gerçek dünyayla başa çıkabilen robotlar oluşturmanın ayrılmaz bir parçası olacak gibi görünüyor.