Önemli olmasının nedeni:Google’ın yapay zeka şirketi DeepMind, amatör seviyedeki masa tenisi oyuncularının en iyileriyle aynı hızda koşabilen bir robotik kol geliştirdi. Backhand, forehand, makul miktarda spin ve hatta fileye değen vuruşları bile dikkate değer bir çeviklikle idare edebilir.
Google’ın yan kuruluşu DeepMind, yakın zamanda yayınladığı bir araştırma makalesinde, robot küreklerinin 29 oyundan 13’ünde tam masa tenisi maçlarında amatör seviyedeki rakiplerini yendiğini açıkladı. Kabul ediyorum, gerçek profesyonellerle hala başa çıkamıyor, ancak amatör beceri seviyesine ulaşabilmek yine de bir AI sistemi için etkileyici bir başarı.
MIT Technology Review, robota karşı oynayan insan oyuncuların maçlardan keyif aldığını belirtti. Bunun, oyunlarını bir antrenman partneri olarak bir üst seviyeye taşımalarına yardımcı olabilecek ilgi çekici bir meydan okuma olduğunu söylediler. Görüntüde, botun çeşitli voleleri ve oyun stillerini ustaca idare ettiği görülüyor. Bacakları olmamasına rağmen, özellikle yoğun bir oyun sırasında bir insan gibi ‘zıpladığı’ bile görülüyor.
“Birkaç ay önce bile, robotun daha önce oynamadığı insanlara karşı gerçekçi bir şekilde kazanamayacağını öngörmüştük,” dedi projeye öncülük eden DeepMind mühendisi Pannag Sanketi. “Sistem kesinlikle beklentilerimizi aştı. Robotun güçlü rakiplerini bile alt etme şekli akıl almazdı.”
DeepMind, ping-pong otomatına öğretmek için iki yönlü bir yaklaşım kullandı. İlk olarak, sistemin gerçekçi masa tenisi fiziğini ve oynanışını taklit eden bilgisayar simülasyonları aracılığıyla vuruş yeteneklerinde ustalaşmasını sağladı. Daha sonra, ekip bu becerileri gerçek dünya verisinden öğrenmesini sağlayarak ince ayarladı.
Canlı oyunlar sırasında robot, topun konumunu izlemek için bir çift kamera kullanır. Ayrıca, insan rakibinin hareketlerini LED’li bir kürekle izlemek ve onları ve oyun tarzlarını tanımlamaya yardımcı olmak için hareket yakalama teknolojisini kullanır. Tüm bu bilgiler alınır ve simülasyonlara geri beslenir, sürekli bir geri bildirim döngüsü aracılığıyla taktikler sürekli olarak iyileştirilir. Başka bir deyişle, ne kadar çok oyun oynarsa o kadar iyi hale gelir.
Sistemin bazı sınırlamaları da var. Robot, inanılmaz hızlı şutları, masadan çok uzaktaki topları veya alçaktan gelenleri geri döndürmede zorluk çekti. Ayrıca, topun dönüşünü ölçemediği için topa olağanüstü bir dönüş kazandırabilen oyunculara karşı da zorluk çekti – en azından henüz değil. DeepMind, geliştirilmiş öngörücü yapay zeka modellemesinin ve daha akıllı çarpışma algılamanın bu sorunları çözmeye yardımcı olabileceğini düşünüyor.
Çok az pratik uygulaması olan eğlenceli bir proje gibi görünüyor. Ancak rapor, bunun evler veya depolar gibi doğal ortamlarda karmaşık fiziksel görevleri güvenli bir şekilde gerçekleştirebilen AI üretmeye yönelik önemli bir adım olduğunu belirtiyor.