Google\u2019\u0131n Yapay Zek\u00e2 (YZ) algoritmas\u0131, antik bir oyun olan Go\u2019da uzmanla\u015ft\u0131. Derin-\u00f6\u011frenme yaz\u0131l\u0131m\u0131, profesyonelleri ilk defa yendi.<\/p>\n
Go oyununun profesyonel oyuncusu, ilk defa bir bilgisayar taraf\u0131ndan yenildi. Antik masa oyunu olan Go, uzun zamand\u0131r yapay zek\u00e2ya (YZ) kar\u015f\u0131 en b\u00fcy\u00fck meydan okuma olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcyordu.<\/p>\n
Satranc\u0131n, daman\u0131n ve tavlan\u0131n en iyi oyuncular\u0131 bilgisayarlar taraf\u0131ndan ge\u00e7ilmi\u015fti. Fakat bilgisayarlar\u0131n Go\u2019da kazanmas\u0131 i\u00e7in y\u00fcksek bir handikapa ihtiya\u00e7lar\u0131 vard\u0131. Google\u2019\u0131n Londra tabanl\u0131 yapay zek\u00e2 \u015firketi DeepMind ise, makinelerinin Go oyununda ustala\u015ft\u0131klar\u0131n\u0131 iddia etti.<\/p>\n
DeepMind\u2019\u0131n program\u0131 AlphaGo, Avrupa Go \u015fampiyonu olan Fan Hui\u2019yi turnuva \u015fartlar\u0131n\u0131n d\u0131\u015f\u0131nda 5 kez yendi. \u015eirket ara\u015ft\u0131rmas\u0131 Nature<\/em> dergisinde yay\u0131mland\u0131. AlphaGo ayr\u0131ca \u015fu an ki en iyi programlara kar\u015f\u0131 da y\u00fczde 99,8\u2019lik bir ba\u015far\u0131 yakalayarak silikon tabanl\u0131 rakiplerine kar\u015f\u0131 \u00fcst\u00fcnl\u00fck sa\u011flad\u0131. Program \u015fu an d\u00fcnya \u015fampiyonu ile e\u015fit g\u00fc\u00e7te Go oynuyor ve bir\u00e7oklar\u0131 i\u00e7in d\u00fcnyan\u0131n en iyi oyuncusu olan G\u00fcney Koreli Lee Sedol ile Mart\u00a0ay\u0131nda kar\u015f\u0131la\u015facak. DeepMind\u2019\u0131n kurucu orta\u011f\u0131 Demis Hassabis, AlphaGo\u2019dan olduk\u00e7a emin olduklar\u0131n\u0131 belirtti.<\/p>\n 10 y\u0131l \u00f6nce bilgisayarlar\u0131n oyunlarda uzmanla\u015faca\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnen ve ticari Go program\u0131 dizayn eden Remi Coulum, bu sonucun \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 oldu\u011funu s\u00f6yledi.<\/p>\n Santra\u00e7 ustas\u0131 Garry Kasparov\u2019\u0131 1997\u2019de yenen IBM\u2019in santra\u00e7 bilgisayar\u0131 Deep Blue santran\u00e7 oynamak i\u00e7in a\u00e7\u0131k bir \u015fekilde \u00f6nceden programlanm\u0131\u015ft\u0131. Fakat AlphaGo, Go oyununu oynamak i\u00e7in \u00f6nceden programlanmam\u0131\u015ft\u0131; bunun yerine oyundaki \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri yorumlayacak \u015fekilde geli\u015ftirildi; daha \u00f6nce DeepMind program\u0131n\u0131n 49 farkl\u0131 e\u011flence oyununu \u00f6\u011frenmesi gibi.<\/p>\n Hassabis, \u201cBu teknik, karma\u015f\u0131k \u00f6r\u00fcnt\u00fclerin tan\u0131nmas\u0131nda, uzun s\u00fcreli planlama ve karar vermede kullan\u0131labilir ve \u015fu an \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z bir\u00e7ok \u015fey bu teknikle ilgili\u201d dedi. \u00d6rnek olarak t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemelere te\u015fhis koyulmas\u0131, tedavilerin planlanmas\u0131 ve hava de\u011fi\u015fikliklerin modellenmesi verilebilir.<\/p>\n Go, G\u00fcney Kore\u2019de, \u00c7in\u2019de ve Japonya\u2019da \u00e7ok pop\u00fcler olan ve \u00fcnl\u00fc profesyoneller taraf\u0131ndan bile oynanan bir oyun. Oyuna yapay zek\u00e2 ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131ndan dolay\u0131 uzun zamand\u0131r ilgi duyuluyordu. Oyunun kurallar\u0131 nispeten basittir: Ama\u00e7, 19×19\u2019luk kareli tahtada en fazla alan\u0131, siyah ve beyaz ta\u015flar\u0131 alanlara yerle\u015ftirerek ve alanlar\u0131 ele ge\u00e7irerek kazanmakt\u0131r. Fakat 150 hamlelik bir oyun evrendeki atomlardan daha fazla olas\u0131 d\u00fczenleme i\u00e7erir (10170<\/sup>) ve bu y\u00fczden en iyi hamle i\u00e7in enine boyuna d\u00fc\u015f\u00fcnecek bir algoritma ile \u00e7\u00f6z\u00fclemez.<\/p>\n Santra\u00e7, Go\u2019dan daha kolayd\u0131r, yine de yaln\u0131zca bilek g\u00fcc\u00fcyle \u00e7\u00f6z\u00fclebilecek bir\u00e7ok olas\u0131 d\u00fczenlemeye sahiptir. Go\u2019da ise kazanan\u0131n ve kaybedenin pozisyonunu tan\u0131mak \u00e7ok daha zordur; \u00e7\u00fcnk\u00fc ta\u015flar\u0131n hepsinin de\u011feri e\u015fittir ve g\u00f6ze \u00e7arpmayan b\u00fcy\u00fck etkileri olabilir.<\/p>\n Yaz\u0131l\u0131m \u015fimdiden en iyi hamleyi sonraki \u00f6rnek oyunlar\u0131n sim\u00fclasyonunu tarayarak se\u00e7en \u00f6nc\u00fc-ticari yaz\u0131l\u0131mlarla rekabet i\u00e7ine girdi. Daha sonra DeepMind bu tarama yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 hamleleri se\u00e7me ve yorumlama yetene\u011fiyle birle\u015ftirdi: Bu teknik AlphaGo\u2019ya ba\u015far\u0131l\u0131 olma ihtimali y\u00fcksek stratejileri se\u00e7me ve daha iyi hamle yapma \u015fans\u0131 veriyor. Bilgisayarbilimci Jonathan Schaeffer, bu tekni\u011fin harika oldu\u011funu ve son 30 y\u0131l\u0131n modas\u0131 olan bilgisayarlar\u0131n daha \u00f6nceden programlanarak ve hesaplama g\u00fc\u00e7leri kullan\u0131larak oyunlara h\u00e2kim olmas\u0131 yerine, DeepMind\u2019\u0131n insanlar\u0131n antrenman yoluyla bilgilerini kullanmalar\u0131n\u0131 taklit etti\u011fini belirtti. Coulom ise bu becerinin, ba\u015far\u0131dan ba\u015far\u0131ya ko\u015fan derin-\u00f6\u011frenmenin g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6sterdi\u011fini ve derin-\u00f6\u011frenmenin yapay zek\u00e2 \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131ndaki bir\u00e7ok problemini \u00e7\u00f6zd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc s\u00f6yledi.<\/p>\n Ma\u00e7\u0131 izleyen ve hayat\u0131n\u0131 Go oynamaya adam\u0131\u015f olan Fan, AlphaGo\u2019nun insanlar gibi oynad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve e\u011fer kimse s\u00f6ylemezse, oyuncunun biraz garip, fakat \u00e7ok iyi bir ger\u00e7ek oyuncu oldu\u011funun d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilece\u011fini belirtirken, gene Go oyuncusu Toby Manning ise program\u0131n sald\u0131rgan oynamak yerine ihtiyatl\u0131 bir stil geli\u015ftirdi\u011fini ifade etti.<\/p>\n DeepMind\u2019in amac\u0131 olan genelle\u015ftirilmi\u015f bir yapay zek\u00e2 sisteminin geli\u015ftirilmesinde h\u00e2l\u00e2 bir\u00e7ok zorlu\u011fun oldu\u011funu belirten Hassabis, \u00f6zellikle programlar\u0131n, Go gibi \u00f6\u011frendikleri bir g\u00f6revi, yeni bir g\u00f6revde nas\u0131l kullanabilece\u011fine dair hi\u00e7bir fikirlerinin olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtti.<\/p>\n DeepMind\u2019\u0131n ticari bir versiyonunu yapmaya hen\u00fcz karar verdi\u011fini belirten Hassabis, Go oyuncular\u0131n\u0131n program\u0131 kullanarak oyunlar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmekte hevesli olabileceklerini de s\u00f6zlerine ekledi.<\/p>\n Manning ise AlphaGo\u2019nun oyunun zevkini \u00f6ld\u00fcrmedi\u011fi ve Go oyununda bilgisayarlar\u0131n kazanamayaca\u011f\u0131 fikrinin de\u011fi\u015fti\u011fini belirtirken, bir bilgisayar\u0131n sadece hayal edebilece\u011fi kadar g\u00fc\u00e7lenmesinin, kendisini oyunu oynamaktan vazge\u00e7irmeyece\u011fini de belirtti.<\/p>\n \u00c7eviren: Semil Su\u00e7a\u011flar<\/strong><\/p>\n Yeditepe \u00dcniversitesi Bili\u015fsel Bilimleri Y\u00fcksek Lisans Program\u0131<\/em><\/strong><\/p>\n