Ana sayfa Bilim Gündemi Robotlu mu yaşasak robotsuz mu yaşasak?

Robotlu mu yaşasak robotsuz mu yaşasak?

1752
PAYLAŞ
Kaynak: Cornell Brand Communications

Nıvart Taşçı

Robotlar insanların hayatını kolaylaştırmak için geliştiriliyor; en azından bize söylenen bu. Fakat işin bir de duygusal tarafı var. Biz insanlar koskoca canlılar aleminde kendimizi evrim ağacının zirve noktası gibi görme eğilimindeyken günün birinde bir makine yığınının çıkıp çeşitli konularda birinciliği ele almasına tahammül edebilir miyiz? Cornell Üniversitesi’nin konuyla ilgili son araştırması bu tahammülü pek de gösteremeyeceğimizi ortaya koyuyor. Hele de rekabet mevzu bahis olduğunda… Çalışma kapsamında ucunda para ödülü yatan bir deney düzeneği tasarlanıp insanlarla robotlar karşı karşıya getirilmiş. Yarışmacı robotların arkasında robotik uzmanları, insanların arkasında ise davranışsal ekonomi uzmanları yer almış. Robotikçilerin rolü belli; davranışsal ekonomi uzmanları ise insanların kaybetme hissi karşısında gösterdikleri tiksintiden yola çıkarak robotların daha üstün performans gösterdikleri durumlarda bunun insanları olumsuz yönde etkileyeceğini savunmuş. Ve deney başlamış. Yapılacak iş kolay olduğu kadar sıkıcı; ekran karşısına oturtulan insanlardan (ve robotlardan), kendilerine gösterilen karakter dizisi içinde G harfinin kaç kere gözüktüğünü saymaları ve o sayının yazılı olduğu bir topu piyango kutusuna atmaları istenmiş. İnsanla robotun skorları arasındaki farkın piyangonun kazananını belirleyeceği durumda, her turdan sonra insan katılımcılardan robotun ustalık düzeyini, kendi ustalık düzeylerini ve robotun kazanma şansını puanlandırmaları istenmiş. Sonuçlar pek de iç açıcı değil. Öyle görünüyor ki robotlar daha iyi bir skor elde ettikçe insanlar robotların ustalığını ve kazanma ihtimalini de kendi yenilgilerini ve kaybetme ihtimallerini de abarttıkça abartıyorlar. Bu da amacı kaş yapayım derken göz çıkarmayalım mesajını vermek olan çalışmanın mantığını perçinliyor. Ne de olsa insanlarla robotların bir arada çalıştığı ve birbirine çok yakın işlevleri yerine getirdikleri pek çok iş kolu var. Psikolojimize bakılırsa verimliliği artırayım derken robotların insan meslektaşlarının çalışma motivasyonuna ket vurma ihtimali de var. Ama aynı tabloya bir de robotların hizmetinden faydalanacak olan kişilerin tarafından bakalım. Durum bambaşka gözükecek…

Robotun elinden gelen lokmalar
Bahsettiğimiz kitle aslında oldukça spesifik: Hastalık, yaşlılık ya da çeşitli engeller yüzünden yardım almadan yemek yiyemeyen milyonlarca insan. Washington Üniversitesi araştırmacılarının IEEE Robotics and Automation Letters dergisinde yayımladıkları son makalede bu insanların kendilerine yardım edecek kişilere bağımlılığının artık sona ereceği müjdesi veriliyor. Bundan böyle kendi başına yemek yiyemeyecek durumda olanlara eşlik edecek kişi bakıcıları veya lütufkâr akrabaları değil, otonom besleme sistemi adı verilen bir yapay zeka harikası olacak. Ancak bunu geliştirmek göründüğü kadar kolay olmamış. Ne de olsa dünya üzerinde milyonlarca yemek türü, dolayısıyla bir o kadar da yemek yeme türü var.

RetinaNet adlı nesne-tespit algoritması tabağı tarıyor, yemekleri tanımlıyor ve her birini çerçevelendiriyor. Kaynak: Eric Johnson/University of Washington.

İşin detayına inildiğinde yiyecek maddesinin boyutu, biçimi, dokusu, sertliği, çatalı veya kaşığı hangi açıyla ve nereye kadar batırmak gerektiği, batırırken kola ne kadar kuvvet uygulandığı ve kolun ne kadar havaya kalkması gerektiği gibi bitmek bilmez bir detaylar silsilesi araştırmacıların önüne dikilmiş. İnsan gönüllülerin ilgili hareketlerinin izlendiği gözlem aşamasının ardından araştırmacılar ideal batırma-besleme stratejisini yerleşik hale getirmek üzere iki algoritma geliştirmişler. RetinaNet adı verilen ilki bir tür nesne-tespit sisteminden oluşuyor; amaç robotun tabaktaki yemekleri tarayıp tiplerini belirlemesini ve bunları bir çerçeve içine yerleştirmesini sağlamak. SPNet isimli ikinci algoritma ise her bir çerçeve içindeki maddenin ne olduğunu tespit edip çatalın/kaşığın yemeğe en doğru şekilde nasıl batırılacağını robota bildiriyor. Araştırmacıların dediği gibi burada, mühendislik sistemlerinde alışık olmadığımız düzeyde bir titizlik söz konusu. Ne de olsa bir ısırık almak için haddinden fazla uğraş vermek, en azından yemek yerken bağımsız olmayı arzulayanlar için bile tercih edilir olmayacaktır. Peki ya robotumuz bundan fazlasını da yapabiliyorsa? Son robotumuz insan/hayvan işlevlerinin taklit edilmesi işini, kelimenin gerçek anlamıyla bir adım öteye taşıyor: Yürümeye programlanmadan yürümeyi öğrenebiliyor!

Bu bacaklar benim mi robotun mu?
Bir düşünün, alışkanlıklarınızı öğrenebilecek, tarzınızı benimseyebilecek, hareketlerinizi taklit edebilecek, kısaca sizin ona değil onun size uyum sağlayacağı, deneyimlerinden ders çıkararak öğrenen bir dış iskelet… Kendisi yapay zeka tarafından kontrol edilen, hayvanlarınkine benzer tendonlara sahip ilk robotik bacaklı makine. Nitekim davranış şablonu da tıpkı doğumunu izleyen dakikalar içinde ilk beceriksiz adımlarını atan ve çok geçmeden yürümeye başlayan hayvanlarınkine benziyor. Southern California Üniversitesi araştırmacılarının Nature Machine Intelligence dergisinin Mart sayısında tanıttıkları bu yeni algoritma uzay misyonlarından arama kurtarma çalışmalarına kadar zemin koşullarının çok iyi bilinmediği ortamlarda gerçek bir kahraman rolü oynayacak.

Yeni robotik bacaklar iş başında. Kaynak: Matthew Lin.

Bilgisayar bilimleri, elektrik mühendisliği, mekanik ve havacılık mühendisliği ile nörolojik bilimler alanlarından araştırmacıların ortak ürünü olan bu sistem, mucitlerinin ifadesiyle insan bebeklerin ya da hayvan yavrularının doğal öğrenme süreçlerini anımsatıyor. Robot tıpkı onlar gibi çevresini anlamlanıdırıyor, birtakım serbest/programlanmamış hareketler yapıyor ve bu hareketlerden yola çıkarak oluşturduğu içsel bacak haritası ile çevreden edindiği bilgiyi etkileşime sokarak kendisi için en ideal adım atma biçimine ulaşıyor. Sözün özü robotumuz, öğrenme sürecine rehberlik eden simülasyonlar aracılığıyla ya da belli bir ön-bilgilendirmeden yola çıkarak değil, bir anlamda düşe kalka öğreniyor. Öyle ki bu beceri, tıpkı tek tek bireylerin kendine özgü yürüyüş biçimleri gibi, robota kendine has bir yürüyüş şekli kazandırıyor. Kimi yavaş ve tembel adımlarla hareket ediyor, kimiyse tam bir şampiyon gibi yürüyor! Fakat makalenin başyazarı Ali Marjaninejad’ın da belirttiği gibi bu robotu özel ve güzel kılan tam da bu belirsizlik. Çünkü programcıların pek çok senaryoyu önceden tahmin edip kodlaması mümkünse de tüm olası senaryolara ulaşmaları söz konusu değil. Bu da önceden programlanmış geleneksel robotları bir noktada tökezlemeye mahkum ediyor. Oysa Southern California ekibinin bu yeni icadı, tökezlese de yoluna devam ediyor.