Robot teknolojisinin ulaşabileceği yüksek seviyelerden çok da uzakta değiliz gibi görünüyor, ancak hala insanların yapabildiği ama robotların tam olarak başaramadığı pek çok şey var.

Google DeepMind’da çalışan bir ekip, yeni çalışmalarında, “Rekabetçi oyunlar, genellikle nefes kesici derecede dinamiktir, karmaşık hareket, hızlı göz-el koordinasyonu ve rakibin güçlü ve zayıf yönlerine uyum sağlayan üst düzey stratejiler içerir” diye yazıyor. Bu özellikler, masa tenisi gibi bir oyunu, robotların halihazırda ustalaştığı satranç gibi strateji oyunlarından ayırıyor.

İnsan oyuncular, becerilerini geliştirmek için yıllarını eğitime harcıyor. DeepMind ekibi, insan rakibi için rekabet ve keyifli bir deneyim sağlayan robotlar üretme hedefiyle başladı ve bu robotun alanındaki ilk robot olduğunu iddia ediyor.

YENİ BAŞLAYAN HERKESİ YENDİ!

Ekip, robotu başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar çeşitli becerilere sahip 29 insanla karşı karşıya getirdi ve düzenlenen maçları YouTube’da yayınladı. Maçlarda standart kural kitabı kullanıldı, ancak robot topa servis atma yeteneğine sahip değildi.

Robot, yeni başlayan oyunculara karşı çıktığı tüm maçları kazandı; buna rağmen, ileri seviye oyunculara karşı oynadığı tüm maçları kaybetti.

Orta seviyedeki rakiplere karşı, oyunların yüzde 55’ini kazanması, ekibin robot hakkında masa tenisinde orta seviyedeki bir insanın becerisine ulaştığına karar vermesine yol açtı.

Daha da önemlisi, beceri seviyesi ne olursa olsun tüm rakipler maçları “eğlenceli” ve “ilgi çekici” olarak değerlendirdi. Robotun zayıflıklarından yararlanabildikleri durumlarda bile iyi vakit geçirdiler. İleri düzey oyuncular, böyle bir sistemin bir antrenmanlarda oldukça iş göreceğini söyledi.

NASIL EĞİTİLDİ?

Öncelikle, robotun her durumda en etkili beceriyi seçmesine yarayan bir beceri kütüphanesi tasarlandı. Robot, bu becerilerin tanımlarını, oyunun nasıl ilerlediği ve rakibinin beceri seviyesi hakkındaki verilerle birleştirerek en uygun beceriyi seçmek için kullanıyor.

Robot, az miktarda insan verisiyle başladı ve daha sonra aktif öğrenme yoluyla gelişmesine olanak sağlayan simülasyonlarla eğitildi.

İnsanlara karşı oynamak, öğrenmeye ve uyum sağlamaya devam etmesine yardımcı oldu.

Projeye yardımcı olan profesyonel masa tenisi koçu Barney J. Reed, şu açıklamalarda bulundu:

“Robotun her seviyeden ve tarzdan oyuncuyla oynamasını izlemek gerçekten harika. Başlarken amacımız robotun orta seviyede olmasıydı. Şaşırtıcı bir şekilde bunu başardı, tüm sıkı çalışmalar karşılığını verdi. Robotun benim beklentilerimi bile aştığını düşünüyorum.”