Google’ın ‘sonsuz’ masa tenisi deneyi: Robotlar insan gibi öğreniyor Google’ın ‘sonsuz’ masa tenisi deneyi: Robotlar insan gibi öğreniyor
Güncelleme Tarihi:
2010 yılında Wimbledon’da John Isner ile Nicolas Mahut arasında oynanan ve tam 11 saat süren efsanevi tenis maçı hâlâ hafızalarda. Ancak Londra’nın güneyinde, Google DeepMind laboratuvarında devam eden bir başka “sonsuz” maç var: Masa tenisi oynayan iki robot kol, durmaksızın birbirine raket sallıyor.
DeepMind, satranç ve Go gibi oyunlarda insan şampiyonlarını geride bırakan yapay zekâlarıyla tanınıyor. Şimdi ise masa tenisini, robotların birbirlerinden öğrenmesini sağlayan bir test ortamı olarak kullanıyor. 2022’de başlayan proje, robotların kendi stratejilerini geliştirip sürekli daha iyi hale gelmesi üzerine kurulu.
Henüz ileri seviye oyuncuları yenemeyen robotlar, yeni başlayan insan raketçileri rahatça geçebiliyor. Orta seviye rakiplerle ise neredeyse yarı yarıya bir başarı oranına sahip.
‘CHATGPT POPÜLERLİĞİ’ ROBOTLAR İÇİN DE GELEBİLİR
DeepMind mühendisleri, bu sonsuz oyunun gelecekte insana benzer reflekslere sahip çok amaçlı robotlar geliştirmede önemli bir adım olabileceğini düşünüyor. IEEE Spectrum’da görüşlerini paylaşan DeepMind kıdemli mühendisi Pannag Sanketi ve Arizona State Üniversitesi Profesörü Heni Ben Amor, “Bu araştırmalar, günlük yaşamda güvenle kullanılabilecek, çok yönlü ve uyumlu makinelerin önünü açabilir” diyor.
Masa tenisi, hız, strateji ve refleksin aynı anda gerektiği bir spor. 1980’lerden beri robotik araştırmalarda kullanılıyor. DeepMind da bu dinamik oyunu kullanarak robot kolları yapay zekâ tabanlı pekiştirmeli öğrenme yöntemleriyle eğitmeye başladı. Önce topu sadece oyunda tutmayı öğrenen robotlar, zamanla puan almaya odaklanan stratejilere geçti.
İNSAN RAKİPLER BÜYÜK KATKI SAĞLADI
Robotların performansı, insan rakiplere karşı oynamaya başladıklarında belirgin şekilde arttı. Çeşitli vuruş stillerini ve hızlarını deneyimleyen robotlar, bu sayede daha uzun ralliler yapmaya başladı. Yapılan 29 maçta robotlar, orta seviye raketçileri yüzde 55 oranında mağlup etmeyi başardı.
DeepMind, Google’ın gelişmiş yapay zekâ modeli Gemini’yi de işin içine kattı. Gemini, robotların maç videolarını izleyerek taktik önerileri veriyor. “Topu sağ köşeye gönder” veya “Ağına yakın kısa bir vuruş yap” gibi komutlarla robotların oyun stratejisi gelişiyor.
HEDEF: JETGİLLER’DEKİ ROSİE GİBİ YARDIMCI ROBOTLAR
Robotların masa tenisindeki başarısı, gerçek dünyadaki işlerde de uyum sağlayabilecek yapay zekâ sistemlerinin temellerini atabilir. Şu an bile ayakkabı bağlamak veya kutu taşımak gibi basit görünen işler robotlar için büyük bir zorluk. Ancak bu projeler, robotların gelecekte evlerde veya fabrikalarda güvenilir birer yardımcıya dönüşme yolunda küçük ama kritik adımlar atmasını sağlıyor.
