Hiç satranç oynarken ileriyi düşünerek bir taşınızı feda ettiniz mi?
Veya bir kart oyununda sağlam blöf yapmayı denediniz mi?
İnsanlığın bu stratejik ve derin zekası, bizi her zaman diğer canlılardan ve robotlardan ayıran şey olacaktır. Sonuçta bir robot 'feda etmek' veya 'blöf yapmak' kavramlarını asla öğrenemez. Ya da?
Öğrenebilir mi?
Bu konuda biraz düşünmeye ne dersiniz?
İnsan beyninin öğrenme yolu, yeni şeyleri keşfetme kapasite ile oldukça alakalıdır. Bizleri farklı kılan da beyinlerimiz ile kavramları sorgulayabilme, inceleyebilme ve müdahale edebilme yetisidir bir nevi.
Bu oyun kazandıran stratejik hamleler, derin planlar bizi geri kalan canlılardan ve 'duygusuz' robotlardan üstün kılıyor.
Ancak bariz olan, öğrenme kapasitemizin, 'saniye başında yaptığımız işlemlerin' sınırı olduğudur. Basit bir hesap makinesi kadar hızlı çarpma bölme yapmak bile neredeyse imkansızdır.
Nitekim makinelerin, bizim sınırlı düşünce dünyamızı yenmeye başlaması, yıllar yıllar öncesinde başlamıştı. İlk olarak dünyaca meşhur satranç şampiyonu Garry Kasparov'un IBM yapımı Deep Blue isimli bilgisayara kaybedişi ile.
Aslında satranç algoritmaları, bilgisayar teknolojilerinin ilk aşamalarından beri incelenerek bir yapay zekaya öğretilmeye çalışılmıştı. Deep Blue'dan önce, 1989 yılında bir grup taze mezun öğrenci Deep Thought isimli bir bilgisayar ile Kasparov'un karşısına çıkmış ancak şampiyon makineyi kolayca alt etmişti. Deep Blue ise birkaç yıl sonra, 1997'de, atası olan bilgisayarın intikamını almıştı.
Deep Blue'nun tarihe geçen başarısı sadece bir başlangıçtı, hala kendisine kodlanmış ihtimalleri hesaplıyordu bilgisayarlar ancak bir anda Watson çıkageldi.
Jeopardy! isimli bir yarışma programının en çok kazanan iki ismiyle sahneye çıkan bilgisayar iki yarışmacıyı da alt etmeyi başarmıştı.
Hemen aklınıza 'Google'a girerek soruların cevabına bakıyordur bu robot.' düşüncesi geldi değil mi? Ancak bahsi geçen yarışma Jeopardy!'nin konsepti biraz farklı. Spiker bir cevabı okur ve yarışmacılar doğru soruyu sormalıdır. Ve Watson tüm cevaplara doğru soruyu yöneltmeyi başarmıştır.
Watson'un çalışma prensibi ise aşağıda verilen mantıkta ilerliyor, bir araba kazası haberinde Watson olayı kategorize ederek analiz ediyor ve duygusal tepki verebiliyor.
Watson ve benzeri yapay zekalar artık kodlanma aşamasını çoktan geçti, verileri kendi kendilerine öğreniyorlar. AlphaGo buna net bir örnek.
Çinlilerin tarihi 2500 yıl öncesine dayanan strateji oyunu Go'yu duymuşsunuzdur. Peki kendi kendinize öğrenip, sizi başarılı bir Go oyuncusu yapacak stratejileri geliştirmek kaç yılınızı alır dersiniz?
Şöyle diyelim, bu oyunda yapılabilecek 2.0816 x (10^170) hamle var. Bunlar, oyun devam ettikçe iyi bir Go oyuncusu tarafından uygulanabilir. Peki her ihtimali, her hamleyi görmek, stratejiler yaratmak?
İşte AlphaGo'nun yaptığı iş de tam olarak bu, üstelik oyunla ilgili hiçbir kural dahi öğretilmeden, kodlanmadan, oyunu kendi kendine öğrenmek.
Bu konuda da oldukça başarılı, öyle ki dünyanın bir numaralı Go oyuncusu olarak kabul edilen Ke Jie'yi yenmeyi dahi başardı!
Aşağıda Go hakkında sıfır bilgi sahibi olarak başlayan AlphaGo'nun, 40 gün içerisinde kendi kendini geliştirerek Go klasmanında yükselişini görebilirsiniz.
0. Gün (AlphaGo Lee): AlphaGo Go hakkında hiçbir bilgiye sahip değil.
3. Gün (AlphaGo Zero): AlphaGo Zero, kendisinden önceki AlphaLee versiyonundan çok daha iyi bir oyuncu haline gelir ki bu versiyon 2016'da Go şampiyonu Lee Sedol'u yenmiştir.
21. Gün (AlphaGo Master): AlphaGo Master, dünya şampiyonu Ke Jie'yi yenen zekanın ta kendisidir. Yani yapay zeka sadece 21. günde bir dünya şampiyonunu yenecek kadar iyi oynamayı başarmıştır.
40. Gün: Artık, belki de tartışmaya açık da olsa, dünyanın en üstün AlphaGo zekası haline gelmiştir.
Üstelik sadece bu kadar da değil, AlphaGo'nun yapımcısı olan DeepMind şirketi, yapay zekanın Pacman, Pinball gibi pek çok popüler oyunu da öğrenmesini sağladı.
Bahsi geçen şirket 2014'te Google tarafından 620 milyon dolara satın alınmıştı.