Google, kendi kendine video oyun oynamayı öğrenen ve oynadıkça ustalaşan yapay zeka teknolojisi geliştirdi. Google'ın geçtiğimiz yıl tahmini 400 milyon dolara satın aldığı DeepMind'ın çalışmalarıyla, işe Atari oyunlarını öğrenerek başlayan teknoloji, deyim yerindeyse rakip tanımıyor. Zira yapay zeka, kendi kendine öğrendiği 49 farklı Atari 2600 oyunun 29'unda insan rakiplerinin rekorlarını geride bıraktı. Yüksek skor yaptığında "ödüllendirilen" sistem, oyunların 43'ünde, bugüne kadar algoritmalar tarafından başarılan en iyi skorları geçti.
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis ve Volodymyr Mnih, Koray Kavukçuoglu ile David Silver'ın aralarında bulunduğu ekibinin dün The Nature dergisinde yayınlanan makaleyle duyurulan gelişme, Google'ın yapay zeka alanındaki büyük hedeflerine giden yolda önemli bir ilk adım olarak görülüyor. Araştırmacılar, geliştirdikleri teknolojinin karmaşık görevleri yerine getirerek ilerleme sağlamayı başaran, ilk yapay zeka sistemi olduğunu söylüyorlar. Deep Q Network (DQN) adını verdikleri yeni yapay zeka sistemi, iki farklı yapay zeka tekniğini ilk kez bu kadar başarılı bir şekilde birlikte kullanıyor. Aşağıdaki grafik, DQN'in performansını literatürdeki en iyi skoru yazılımlarla kıyaslıyor.
Söz konusu tekniklerden ilki halihazırda Google'ın da kullandığı, derin öğrenme. Bildiğiniz gibi bu, makine algısını destekleyen ve Facebook'un görüntü ya da Apple'ın mobil asistanı Siri'nin konuşmaları anlamasını sağlayan yapay zeka tekniği. DeepMind'ın dolayısıyla Google'ın başarısı, bu tekniği, derin takviyeli öğrenme (deep reinforcement learning) tekniğiyle başarılı bir şekilde birleştirebilmesi. Derin takviyeli öğrenme tekniği, yazılımın hafıza ve ödül odaklı olarak sürekli kendisini geliştirmesini sağlıyor.
Breakout, Video Pinball ve Space Invaders gibi Atari kuşağının iyi bildiği oyunları başarıyla öğrenen Deep Q Network için bir sonraki aşama üç boyutlu oyunlar olacak. 90'larda çıkış yapan video oyunlardan başlayarak, sistemin 10-20 yıl gibi bir sürede Call of Duty oynayabileceği tahmin ediliyor. Görevin belki en kritik aşaması da bundan sonra başlıyor. Video oyunun içinde araç kullanabilen bir sistemin, bunu pekala gerçek hayatta da yapabilmesi gerekiyor. Zira, Google'ın DeepMind'a bunca parayı sadece Atari ve diğer video oyunları için ödemediği aşikar.
Geliştirilen genel amaçlı algoritma, farklı görevlere uyarlanabiliyor. Google, başta sürücüsüz araçlar ve robotlar olmak üzere yapay zeka sistemini gelecekte geniş çapta operasyonlar için kullanmayı planlıyor.
The Nature makalesini, günümüzde akademik bir makalenin nasıl görünmesi gerektiği konusunda örnek oluşturması açısından da, linki takip ederek inceleyebilirsiniz.
![Üç boyutlu baskı teknolojilerinin dünü, bugünü ve yarını 3bFAB ofisinde [Girişim Ofisleri]](https://cdn.webrazzi.com/uploads/2021/03/w-lazy-load-951.jpg)
