Google’ın Yapay Zekâ (YZ) algoritması, antik bir oyun olan Go’da uzmanlaştı. Derin-öğrenme yazılımı, profesyonelleri ilk defa yendi.
Go oyununun profesyonel oyuncusu, ilk defa bir bilgisayar tarafından yenildi. Antik masa oyunu olan Go, uzun zamandır yapay zekâya (YZ) karşı en büyük meydan okuma olarak görülüyordu.
Satrancın, damanın ve tavlanın en iyi oyuncuları bilgisayarlar tarafından geçilmişti. Fakat bilgisayarların Go’da kazanması için yüksek bir handikapa ihtiyaçları vardı. Google’ın Londra tabanlı yapay zekâ şirketi DeepMind ise, makinelerinin Go oyununda ustalaştıklarını iddia etti.
DeepMind’ın programı AlphaGo, Avrupa Go şampiyonu olan Fan Hui’yi turnuva şartlarının dışında 5 kez yendi. Şirket araştırması Nature dergisinde yayımlandı. AlphaGo ayrıca şu an ki en iyi programlara karşı da yüzde 99,8’lik bir başarı yakalayarak silikon tabanlı rakiplerine karşı üstünlük sağladı. Program şu an dünya şampiyonu ile eşit güçte Go oynuyor ve birçokları için dünyanın en iyi oyuncusu olan Güney Koreli Lee Sedol ile Mart ayında karşılaşacak. DeepMind’ın kurucu ortağı Demis Hassabis, AlphaGo’dan oldukça emin olduklarını belirtti.
10 yıl önce bilgisayarların oyunlarda uzmanlaşacağını düşünen ve ticari Go programı dizayn eden Remi Coulum, bu sonucun çok büyük bir başarı olduğunu söyledi.
Santraç ustası Garry Kasparov’ı 1997’de yenen IBM’in santraç bilgisayarı Deep Blue santranç oynamak için açık bir şekilde önceden programlanmıştı. Fakat AlphaGo, Go oyununu oynamak için önceden programlanmamıştı; bunun yerine oyundaki örüntüleri yorumlayacak şekilde geliştirildi; daha önce DeepMind programının 49 farklı eğlence oyununu öğrenmesi gibi.
Hassabis, “Bu teknik, karmaşık örüntülerin tanınmasında, uzun süreli planlama ve karar vermede kullanılabilir ve şu an üzerinde çalıştığımız birçok şey bu teknikle ilgili” dedi. Örnek olarak tıbbi görüntülemelere teşhis koyulması, tedavilerin planlanması ve hava değişikliklerin modellenmesi verilebilir.
Go, Güney Kore’de, Çin’de ve Japonya’da çok popüler olan ve ünlü profesyoneller tarafından bile oynanan bir oyun. Oyuna yapay zekâ araştırmalarında karmaşıklığından dolayı uzun zamandır ilgi duyuluyordu. Oyunun kuralları nispeten basittir: Amaç, 19×19’luk kareli tahtada en fazla alanı, siyah ve beyaz taşları alanlara yerleştirerek ve alanları ele geçirerek kazanmaktır. Fakat 150 hamlelik bir oyun evrendeki atomlardan daha fazla olası düzenleme içerir (10170) ve bu yüzden en iyi hamle için enine boyuna düşünecek bir algoritma ile çözülemez.
Santraç, Go’dan daha kolaydır, yine de yalnızca bilek gücüyle çözülebilecek birçok olası düzenlemeye sahiptir. Go’da ise kazananın ve kaybedenin pozisyonunu tanımak çok daha zordur; çünkü taşların hepsinin değeri eşittir ve göze çarpmayan büyük etkileri olabilir.
Yazılım şimdiden en iyi hamleyi sonraki örnek oyunların simülasyonunu tarayarak seçen öncü-ticari yazılımlarla rekabet içine girdi. Daha sonra DeepMind bu tarama yaklaşımını hamleleri seçme ve yorumlama yeteneğiyle birleştirdi: Bu teknik AlphaGo’ya başarılı olma ihtimali yüksek stratejileri seçme ve daha iyi hamle yapma şansı veriyor. Bilgisayarbilimci Jonathan Schaeffer, bu tekniğin harika olduğunu ve son 30 yılın modası olan bilgisayarların daha önceden programlanarak ve hesaplama güçleri kullanılarak oyunlara hâkim olması yerine, DeepMind’ın insanların antrenman yoluyla bilgilerini kullanmalarını taklit ettiğini belirtti. Coulom ise bu becerinin, başarıdan başarıya koşan derin-öğrenmenin gücünü gösterdiğini ve derin-öğrenmenin yapay zekâ çalışmalarındaki birçok problemini çözdüğünü söyledi.
Maçı izleyen ve hayatını Go oynamaya adamış olan Fan, AlphaGo’nun insanlar gibi oynadığını ve eğer kimse söylemezse, oyuncunun biraz garip, fakat çok iyi bir gerçek oyuncu olduğunun düşünülebileceğini belirtirken, gene Go oyuncusu Toby Manning ise programın saldırgan oynamak yerine ihtiyatlı bir stil geliştirdiğini ifade etti.
DeepMind’in amacı olan genelleştirilmiş bir yapay zekâ sisteminin geliştirilmesinde hâlâ birçok zorluğun olduğunu belirten Hassabis, özellikle programların, Go gibi öğrendikleri bir görevi, yeni bir görevde nasıl kullanabileceğine dair hiçbir fikirlerinin olmadığını belirtti.
DeepMind’ın ticari bir versiyonunu yapmaya henüz karar verdiğini belirten Hassabis, Go oyuncularının programı kullanarak oyunlarını geliştirmekte hevesli olabileceklerini de sözlerine ekledi.
Manning ise AlphaGo’nun oyunun zevkini öldürmediği ve Go oyununda bilgisayarların kazanamayacağı fikrinin değiştiğini belirtirken, bir bilgisayarın sadece hayal edebileceği kadar güçlenmesinin, kendisini oyunu oynamaktan vazgeçirmeyeceğini de belirtti.
Çeviren: Semil Suçağlar
Yeditepe Üniversitesi Bilişsel Bilimleri Yüksek Lisans Programı
Kaynak: http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234
