Suni zihin teknolojisinin kullanım alanları gitgide genişlemeye devam ediyor. Bizim yerimize resim sürükleyebilen, gelen iletiye bizim için yanıt verebilen suni zekâlarla çok uzun zaman evvel tanışmıştık, ancak bu cins suni zekâlar yaşamımızı üst seviyelerde basitleştirmediği, mucizevi özellikler sunmadığı için bizleri pek afallatmıyor.
Nedeni ise çok kolay. Bu görevleri biz zati kendimiz yerine getirebiliyoruz, bu surattan da Siri, Google Assistant gibi suni zekâlar çok fazla dikkatimize sürüklemiyor. Natürel bunun bir de reyin ebadı var. Reyin oynamak için geliştirilen suni zekâlar, bizlere Siri’den çok daha değişik bir çaba sunduğu için hem ilgimize sürüklüyor, hem de onu yenebilme umuduyla uzun süreli uğraşlar veriyoruz.
Bugüne kadar yenmenin olanaksız olduğunu, en galibiyetli oyuncuları dahi yenen suni zihin teknolojilerini duymuşsunuzdur. Bunları bu kadar özel yapan şey, onların da tıpkı sizin gibi bir sonraki atağı düşünüp, sizinle aynı kararı verme gibi bir potansiyelleri olması.
Yenilmesi olanaksız suni zihin teknolojisi furyası, ilk olarak IBM’in satranç turnuvaları için geliştirdiği Deep Blue oldu. İlk başlarda IBM’in istediği performansı sağlayamayan Deep Blue, 1996-1997 senesinde Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’un karşısına çıktığında beş maçın üçünde yenilip ikisinde birlikteye kaldı.
Bu bozgundan sonra IBM, Deep Blue’yu geliştirmeye devam etti ve bir sene sonra yeni bir müsabaka tertip edildi. Sırası gelen Deep Blue, çok fazla düşünerek vakit kaybetmek istemediği için süratlice bir saldırı yapmak istedi ancak bu saldırı, oyunun durumu için hayli vahimdi.
Deep Blue’nun yaptığı yanılgının farkına varmayan Karparov, suni aklın bu atağı yapmasının arkasındaki nedenin, sonraki atakları ileri düzeyde ön görmesi olarak açıklamış ve bozgundan korkarak yarıştan çekilme kararı almış.
Deep Blue her ne kadar galibiyetli olsa da zamanla büyüyen teknoloji, IBM’in bu suni aklı rafa kaldırmasına neden oldu. Yaptığı satranç hücumlarıyla beraber kendi cinsinin ilk yenilmezlerinden olan Deep Blue, şu anda Amerika Birleşik Devletleri’de yer alan Bilgisayar Tarihi Müzesi’nde sergileniyor.
IBM’in iki idareyicisi, bir öğle yemeğinde Jeopardy! isimli genel kültür müsabakasının en galibiyetli adı Ken Jennings’in zaferleri hakkında konuşurken, onu bu müsabakada yenebilecek bir suni zihin teknolojisi geliştirmeye karar verdi.
İsmini IBM’in kurucusu Thomas J. Watson’dan alan bu suni zihin, 2005 senesinde planlanmaya başladı ve şanını tam dünyaya 2011 senesinde asıllaşan müsabakayla duyurdu.
Watson, Ken Jennings ve Brad Rutter’ı karşısına aldığı sual yanıt müsabakasında sualleri bir bir öğrendi ve takribî 77 bin dolarlık bir ödül kazandı. Daha sonra süratini alamayarak Amerika Birleşik Devletleri kurultayının ehemmiyetli adlarından Rush D. Hold Jr. ve Bill Cassidy’e karşı yarışan Watson, bu ikiliyi de yenmeyi muvaffak oldu.
Watson’ın sonu Deep Blue gibi olmadı. IBM, daha sonra Watson’ı “Watson Text to Speech” ve “Watson Natural Language Classifier” gibi bazı reklam mahsullerine dönüştürme kararı aldı.
DeepMind, Watson ve Deep Blue gibi yalnızca tek bir reyin üzerine planlanmış bir suni zihin değil. Aksine, DeepMind Technologies isimli firma, bugün genel suni zihin olarak adlandırılan teknolojinin ilk esaslarını atarak DeepMind’ı rastgele bir Atari oyunu yenmesi için planladı.
DeepMind’a ekrandaki bilgileri kullanarak oyunlardan alabileceği azami puanı alması öğretildi. 2013 senesinde planlanan bu suni zihin, Atari’de yer alan tüm oyunlarda ileri düzey performans elde etmeyi muvaffak oldu ve bugüne kadar kırılan rekorları elde etmekle kalmayıp, Quake gibi oyunlarda insan rakiplerini meselesiz bir biçimde yenmeyi muvaffak oldu. DeepMind işletmeyi, oyuncu suni aklın elde ettiği bu zaferin ardından 2014 senesinde Google tarafından satın alındı.
1996 senesinde Gary Kasparov’a karşı Deep Blue’yu planlayan takım, 2016 senesinde en gelişmiş teknolojileri ile beraber dünyanın en galibiyetli Go oyuncusu Lee Sedol’a rakip olabilecek bir suni zihin planladı.
AlphaGo ismi verilen bu suni aklın işi, evvelki misallerine göre bir hayli güçtü zira Go oyununda her bir gidişat için değişik taktikler üretilmek, birbirinden değişik yollar izlenmek zorunda. Milyonlarca referans alternatifi bulunan AlphaGo’ya karşı görüşler, Lee Sedol’a karşı çaba edemeyeceği doğrultusundaydı. Hatta Beynelmilel Go Federasyonu Genel Sekreteri Lee Ha-jin, Lee Sedol’a denk bir suni zihin oyuncusu planlamanın olası olmayacağını belirtmişti.
Beklenildiği gibi olmadı ve AlphaGo, Lee Sedol’la yaptığı maçın ilk setine zaferle başladı. Profesyonel Go oyuncusu olan Sedol, AlphaGo’ya karşı yalnızca dördüncü seti alabildi ve suni aklın kafasını karıştırmak için 5. sete siyah taşlarla başlamak istediğini belirtti. Bu da işe yaramadı ve AlphaGo, son seti de alarak Sedol’u 4-1 mağlup etmiş oldu.
2019 senesinde Sedol, Go’da bir numara olsa dahi suni aklın yenilmez bir varlık olduğunu belirterek profesyonel Go yaşamına veda ettiğini açıkladı.
2017 senesinde planlanan AlphaZero Masters, AlphaGo’nun geliştirilmiş versiyonuydu ve emeli, satranç, Go ve Shogi Japonya’da oynanan bir satranç versiyonu oyunlarında birinciliğe oynamaktı.
AlphaZero, yalnızca kardeşi AlphaGo’yu yenmekle kalmadı, üstüne bir de kendisi için geliştirilen bilgisayar oyunlarını teker teker devirdi. Bu suni zihin, 9 saatlik eğitimin ardından satrançta, 2 saatlik eğitimin ardından Shogi’de ve son olarak 34 saatlik eğitimin ardından Go’da tamamen ustalaşmayı muvaffak oldu.
Satranç, Go ve Shobi’den sonra oyuncu suni akılların kendilerine yer edindiği bir öteki alan, e-spor oldu. Blizzard’ın Starcraft II isimli strateji oyununda liderliğe oynaması için planlanan AlphaStar, kısa bir zaman içerisinde Starcraft oyuncularının %99,8’inden daha iyi olduğunu ispatladı.
AlphaStar, bugüne kadar planlanmış en karışık sisteme sahip oyuncu suni akıllardan birisi. Nihayetinde emeli satrançta bir sonraki atakları varsayım ederek adım atmak değil, Starcraft II gibi zorlayıcı bir oyunda en üst sıralara oynamak.
Oyuncu suni aklın bilgisayar üzerinden ataklar yapmasına alıştık, ancak CES 2019 fuarında Omron’un tanıtmış olduğu Forpheus isimli masa tenisi robotu, hadiseye tertemiz bir ebat kazandırdı.
5 dingilli bir kola ve bu kola değişmezlenmiş bir rakete sahip Forpheus, görüntü tanıma ve gelişmiş teknolojisi sayesinde elastik ve süratli bir biçimde hareket edebiliyor, tıpkı rakibi gibi düşünüp varsayım edilemez ataklar yapabiliyor.
Forpheus’un çalışma ilkeyi kolay gibi görünse de bu oyuncu robot, her bir saldırıdan sonra onlarca bilgiyi sisteme işliyor. Sensörler ve kameralar aracılığıyla çok süratli bir biçimde işlenen bu bilgiler, topun düştüğü ve karşılandığı yerleri tahlil ederek Forpheus’un rakibi gibi saldırı yapmasına imkân sağlıyor.
Forpheus henüz tamamen yenilemez değil, Omron’daki geliştiriciler, 2019 senesinde tanıttıkları bu oyuncu suni aklı kısa bir zaman içerisinde profesyonel bir masa tenisi oyuncusuna %48 oranında yanaştırmayı muvaffak olmuş gidişatta.
