Bir Yapay Zeka Örneği: Kasparov ve Deep Blue Gerçeği 8 Ağustos 2017 Salı

Yapay zeka programları, yeni matematik kuramlar geliştirebilen, hileli işlemleri saptayabilen, tıbbı tanılar koyabilen, öğretebilen ve öğrenebilen, zekanın özüyle ilgili geliştirmelerdir. Satranç, dama, go, briç, poker gibi oyun oynamada yapay zeka araştırmacılarının ve geliştiricilerinin çabalarını yoğunlaştırdıkları bir alandır.

Bir Yapay Zeka Örneği: Kasparov ve Deep Blue Gerçeği 1. resim
1950’lerden 1990’lara kadar geçen sürede, bilgisayarlar satrançta insanları geçemiyordu. Dünya tarihinin en iyi satranç oyuncusu olarak gösterilen ve günümüzde hala satranç deyince akla ilk gelen isim olan Garry Kasparov, IBM’in Deep Blue isimli satranç bilgisayarı ile kendisine meydan okumasını ve süper satranç bilgisayar Deep Blue ile satranç maçı yapmayı kabul etmişti. 1996 yılında yapılan ilk maçı kazanan Kasparov, bir bilgisayarın hiçbir zaman bir insandan daha zeki olamayacağı izlenimini bırakmıştı. Yapılan 6 setlik maçlar sonunda Kasparov Deep Blue’yu 4-2 yendi. IBM sonraki yıla kadar Deep Blue’yu, Deeper Blue olarak geliştirdi.
11 Mayıs 1997 tarihinde, Deeper Blue, dünyanın en iyi satranç oyuncusu Garry Kasparov’u yendi. Yine 6 setten oluşan bu maç sonucunda Deeper Blue Kasparov’u 2.5 a karşı 3.5 puanla yenmeyi başardı. Kasparov-Deeper Blue maçlarında Deeper Blue 3 dakikada 60 milyar hamleyi gözden geçirebiliyor, saniyede 200 milyon işlem yapabiliyordu. Kasparov 2. oyunun 37.Be4 hamlesinde Deeper Blue’ya insanlar tarafından müdahale edilerek yardım edildiğini iddia etti. Çünkü böyle bir durumda bir bilgisayarın 37.Qb6 hamlesini yaparak bir piyon kazanma eğiliminde olması bekleniyordu ve bu beklentisi pek çok satranç otoritesi tarafından da onaylandı. Fakat IBM bu iddiayı ve Kasparov’un yeniden maç önerisini reddederek Deep Blue projesini sona erdirdi.

3. Peki neydi insanları şaşırtan ve insanlığın gelecek planlarını değiştirecek olan bu üstün zekanın gizemi?

İnsan zekasına düşünme anlamında ekleyemediğimiz “olasılıklar” bu yapay zeka içerisine eklenmişti. Kasparov’un yenilmesi yapay zekanın insan zekasına ürkütücü bir biçimde yaklaştığının kanıtıydı.

Saniyedeki işlem ve hamle sayısı yapay zeka çalışmalarında satranç programlarının esaslı büyük veri problemleri olduklarını göstermektedir. Deep Blue, dünyanın en büyük satranç şampiyonunu aşmak için bir bilgisayarın binlerce, milyonlarca hamle, desen ve oyun sıkıştıracağını keşfetmek için ayarlanmıştı. Bilgisayara olası bütün maçlar yüklenmişti. Hedef bir insan gibi düşünerek satranç oynayacak bir programı geliştirmek, daha hızlı algoritmalar geliştirmek, oyunu insanın zekası gibi öğrenmek, belki de bu zekayı aşmaktı.
Bir Yapay Zeka Örneği: Kasparov ve Deep Blue Gerçeği 4. resim
Bilgisayarlar satranç oynarken olası bütün hamlelerde yukarıda yer alan resimdeki gibi bir hamle arama ağacı oluşturuyorlar.

Bu ağaç her hamlede milyonlarca pozisyonun değerlendirilmesi demek. Örneğin 10. dereceden bir ağaçta 10 trilyon pozisyonun değerlendirilmesi … Bu algoritma “en iyi” hamlenin bulunması için bilgisayarın kullandığı başlıca araç.
Bir Yapay Zeka Örneği: Kasparov ve Deep Blue Gerçeği 5. resim
Bilgisayar yapay zekâsı her zaman rakibin (insan oyuncusunun) hamlelerini en düşük faydada kendi hamlelerini ise en yüksek faydada tutmak zorundadır. Buna Min-Max prensibi denir. Yani hamle sırası rakipte ise, rakibin kendine en az fayda sağlayacak, hamle sırası bilgisayarda ise, yapay zekânın kendine en fazla fayda sağlayacak tree node’larını bulması gereklidir. Bir oyun bu yöntemle bilgisayar tarafından kazanılabilir.

6. Görüldüğü gibi, bilgisayarlar ne kadar iyi oynarlarsa oynasınlar yaptıkları işlemler insanların oluşturdukları algoritmaları takip etmekten ibaret.

Kaynaklar:

oyun
teknoloji

Gamsız Baykuş Gamsız Baykuş @gamsizbaykus

Yorumlar

Yorum yapmak için lütfen giriş yapınız.