Yapay zeka son zamanlarda en inovatif araştırma alanlarından biri olmasının yanında en tartışmalı konulardan da biri haline geldi. 2010’da kurulan ve 2014’te Google bünyesi altına giren Londra merkezli DeepMind şirketi ise geliştirdiği yeni algoritma ile oyunlarda stratejik karar alma işlemlerini analiz ederek avantaj elde edebilmenin yollarını buldu. Böylece yapay zeka oyuncuları analiz ediyor.
Yapay zeka oyuncuları analiz ederek avantaj elde ediyor!
DeepMind araştırmacıları Arxiv.org‘da yayınladıkları makalede, oyuncuların stratejik seçimlerini analiz edip zayıflıklarını ortaya çıkartan bir yapay zeka algoritması geliştirdiler. Bu algoritma, hem tüm oyuncuların bilgilerinin paylaşıldığı oyunlarda, hem de oyuncuların gizli kararlar aldıkları oyunlarda kullanılan stratejilerin zayıf noktalarını başarılı ve sürekli bir şekilde ortaya çıkarabiliyor.
Test edilen oyunların arasında satranç, Go ve Texas Hold’em gibi oyunlar bulunuyor. DeepMind CEO’su Demis Hassabis, yaptığı açıklamalarda oyunların gerçek dünyadaki sorunların çözümü için geliştirilecek algoritmalar için güçlü birer deneme tahtası olduklarını sıkça belirtiyor.
Bu yeni araştırma d karar alma yeteneği yüksek yeni bir yapay zeka için temel noktaları ortaya çıkarabilir. Araştırmacıların sunduğu ve ABR (Appropriate Best Response) IT-MCTS adını verdikleri algoritma, bir “bilgi durumu” bağlamında verilebilecek en iyi stratejik cevabı vermek için programlanıyor.
Oyuncular oyunu bir algoritmaya göre oynuyorlar ve bu sırada yapay zeka bir sonuca ulaşmak için oyunun farklı sonuçlarından bilgi topluyor. Yapay zeka, sezgisel olarak rakibin stratejisine erişimi sağlandığında doğru ve avantajlı bir karşıt strateji geliştirebiliyor.
Yapay zeka araştırmacılarının raporlarına göre 200 oyuncunun dahil olduğu deneylerde ABR IT-MCTS oynadığı her oyunda yüzde 50’den yüksek bir kazanma oranına ulaştı. Connect Four ve Breakthrough gibi oyunlarda bu oran yüzde 70’e vardı. İlerleyen çalışmaların arasında ise daha karmaşık oyunlarda bu metodun nasıl işleyeceği gibi konular var.
{{user}} {{datetime}}
{{text}}