2016 yılında yaşanan ve yapay zekanın yükselişinde önemli bir adım olarak görülen bir zaferin yıllar sonrasında, insan bir oyuncu sürpriz bir şekilde bu başarıyı tersine çevirerek, Go’da üst sıralarda yer alan bir AI sistemini net bir biçimde yenmeyi başardı.
En üst amatör sıralamasının bir seviye altında olan Amerikalı oyuncu Kellin Pelrine, daha önce bilinmeyen ve başka bir bilgisayar tarafından tespit edilmemiş bir kusurdan yararlanarak makineyi yendi. Ancak 15 maçın 14’ünü kazandığı karşılaşmada bilgisayarlardan destek aldı.
Daha önce bildirilmeyen zafer, San Francisco merkezli OpenAI tarafından oluşturulan ChatGPT sohbet botu dahil olmak üzere günümüzün yaygın olarak kullanılan AI sistemlerinin çoğu tarafından da paylaşılan, en iyi Go bilgisayar programlarındaki bir zayıflığı gösteriyor.
Go sahnesinde bir insanı tekrar zirveye çıkaran taktikler, yapay zeka sistemlerinde zayıflıkları araştıran bir bilgisayar programı tarafından önerildi. Önerilen plan daha sonra Pelrine tarafından “acımasızca” uygulandı.
Programı tasarlayan Kaliforniyalı araştırma şirketi FAR AI’nın CEO’su Adam Gleave, “Bu sistemden yararlanmak bizim için şaşırtıcı derecede kolaydı” diyor. Yazılımın, bir insan oyuncunun yararlanabileceği bir “kör nokta” bulmak için en iyi Go-oynatma sistemlerinden biri olan KataGo’ya karşı 1 milyondan fazla oyun oynadığını da sözlerine ekledi.
Pelrine, yazılımın gösterdiği kazanma stratejisinin bir insan tarafından öğrenilmesinin zorluğu hakkında “umursanamayacak değil ancak aşırı zor da değil” dedi ve orta seviye bir oyuncu tarafından makineleri yenmek için kullanılabileceğini söyledi. Ayrıca bu yöntemi başka bir en iyi Go sistemi olan Leela Zero‘ya karşı kazanmak için de kullandı.
Bir bilgisayar tarafından önerilen taktiklerin yardımıyla da olsa bu zafer, genellikle tüm masa oyunlarının en karmaşık olanı olarak kabul edilen oyunda yapay zekanın insanlar üzerinde tartışılmaz bir liderliği ele geçirmesinden yedi yıl sonra geldi.
AlphaGo’nun büyük zaferi
Google’a ait araştırma şirketi DeepMind tarafından geliştirilen bir sistem olan AlphaGo, 2016’da dünya Go şampiyonu Lee Sedol’u dörde bir yenmişti. Sedol, üç yıl sonra Go’dan emekli olmasını, “yenilemeyecek bir varlık” olduğunu söyleyerek yapay zekanın yükselişine bağlamıştı. AlphaGo halka açık değil, ancak Pelrine’in galip geldiği sistemler başarı açısından eşi olarak kabul ediliyor.
Bir Go oyununda, iki oyuncu 19×19 ızgarayla işaretlenmiş bir tahtaya dönüşümlü olarak siyah ve beyaz taşları yerleştirerek rakibinin taşlarını çevrelemeye ve en büyük alanı ele geçirmeye çalışır. Hamle sayısı ve özgürlüğüyle ortaya çıkan çok sayıda kombinasyon, bir bilgisayarın gelecekteki tüm potansiyel hareketleri değerlendirmesinin neredeyse imkansız olduğu (en azından aşırı işlemci gücüyle çok fazla zaman gerektirdiği) anlamına gelir.
Pelrine tarafından kullanılan taktikler, rakibinin kendi gruplarından birini çevrelemek için büyük bir taş “halkasını” yavaşça birbirine doğru dizerken tahtanın diğer köşelerindeki hareketlerle yapay zekanın dikkatini dağıtmayı içeriyordu. Pelrine, Go botunun, kuşatma neredeyse tamamlandığında bile savunmasızlığını fark etmediğini söyledi ve bir insanın bu hareketi fark etmesi oldukça kolay olurdu diye ekledi.
Berkeley’deki California Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü olan Stuart Russell, en gelişmiş Go makinelerinden bazılarında bir zayıflığın keşfedilmesinin, günümüzün en gelişmiş yapay zekasının temelini oluşturan derin öğrenme sistemlerinde temel bir kusura işaret ettiğini söyledi.
Sistemler, yalnızca geçmişte maruz kaldıkları belirli durumları “anlayabilir” ve insanlara kolay gelen bir şekilde genelleme yapamazlar. Russell, “Makinelere insanüstü zeka düzeyleri atfetmekte çok aceleci davrandığımızı bir kez daha gösteriyor” diyor.
Kaynak: Chip