Haber Özeti
Tam Sürüm
Eğer kart oyunu Hanabi’yi oynadıysanız bu oyunun diğerlerinden çok daha farklı olduğunu biliyorsunuz demektir. Bu oyunda, diğer oyunların aksine oyuncular rakiplerinin kartını görebiliyor ama kendi kartlarını göremiyorlar. (İskambil kartlarını ters tuttuğunuzu düşünün).
Oyunu kazanmak için oyuncuların iş birliği halinde hareket etmesi ve diğer oyuncular ellerindeki kartlar hakkında bilgi vermesi gerekiyor. Amaç kartları üzerindeki rakamlara göre 1’den 5’e kadar sıralamak. Oyuncuların birbirine verebileceği ipucu sayısı sınırlı olduğu için dikkatli olmak ve verilen ipuçlarını iyi okumak gerek. Bu yüzden Google Brain ve DeepMind ekibi bu oyunun yapay zeka için bir sonraki adım olmaya çok uygun olduğunu düşündü.
Zihin teorisi ve mantık kurma yeteneği gerekli
Araştırma üzerine yazılan makalede, yapay zekanın başarılı bir şekilde uzmanlaştığı satranç, Go ve poker gibi oyunların aksine Hanabi’de zihin teorisi ve daha yüksek seviye bir mantık kurma yeteneği gerekiyor. Zihin teorisi, başkalarının zihinsel durumlarını anlamakla (ve bunun sizinkinden farklı olabileceğini fark etmekle) ilgili. Bu, insanların dünyayı anlayıp etkin bir şekilde hareket edebilmesi için gerekli temel bir yetenek. İnsanlar bu yeteneği çok küçük yaşlarda elde ediyorlar.
Hanabi’deki bilgi hem verilen ipucu sayısıyla hem de her ipucunda verilebilecek bilgilerle sınırlı. Sonuç olarak bir yapay zeka birimi hem verilen açık bilgileri anlamalı hem de diğer oyuncuların eylemlerini inceleyerek buradan bilgi edinmeye çalışmalı. Oyun ancak bu şekilde kazanılabiliyor. Yapay zeka bugüne dek oynadığı diğer oyunlarda bu şekilde bir zorlukla karşılaşmamıştı.
Ek olarak yapay zekanın kendi verdiği ipuçlarında da mümkün olan en fazla bilgiyi vermesi gerek. Böylece diğer oyuncuların da başarılı olmasını sağlamalı. Hanabi, diğer oyunların aksine oyuncuların birbiriyle değil, oyuna karşı yarıştıkları bir oyun. Bu yüzden yapay zekanın diğer oyuncularla etkileşiminin mükemmel olması gerekiyor. Eğer bir yapay zeka birimi bu eksik bilgi ortamında başarıya ulaşabilirse, araştırmacılar yapay zekanın insanlarla etkin bir şekilde iş birliği yapabilmeye bir adım daha yaklaşacağını düşünüyor.
Yeni algoritmalara ihtiyaç var
Tüm bunlar araştırma topluluğunda yeni karşılaşılan güçlükler ve yapay zeka konusunda birçok alt alanın çalışmalarını bir araya getiren yeni algoritma gelişmelerine ihtiyaç duyuyorlar. Bu alt alanlar arasında destekli öğrenme, oyun teorisi ve belirimci iletişim (birden fazla yapay zeka biriminin iş birliği ortamında nasıl iletişim kurmaya başladığını inceleyen bir alan) yer alıyor.
Bu hipotezi doğrulamak için Google ekibi en gelişmiş mevcut destekli öğrenme algoritmalarını test etti ve hepsinin oyunda çok kötü olduğunu gördü. Buna yanıt olarak açık kaynaklı bir Hanabi ortamı kurarak araştırma topluluğunu bu alanda çalışmaya davet ettiler. Makalenin yazarlarından Jakob Foerster “Bir araştırmacı oalrak yapay zeka birimlerinin birbirleriyle ve insanlarla iletişim kurmayı ve iş birliği yapmayı öğrenmesi beni çok etkiliyor. Hanabi bu alanda büyük bir engeli aşmak için eşsiz bir fırsat sunuyor.” diyor.
Kaynak: Technology Review
Hanabi, oyuncuların kartlarını ellerinde ters tuttuğu bir oyun. Bu yüzden diğer tüm oyuncuların kartlarını görebiliyor ancak kendi kartlarınızı göremiyorsunuz. Oyuncular birbirlerine ipucu vererek, diğer oyuncuların ellerinde hangi kartlar olduğunu anlamasını sağlamaya çalışıyor. Amaç sınırlı sayıda ipucunu en etkin şekilde kullanarak kartları doğru sırayla dizmek. Yapay zekanın bu oyunda başarılı olması için ipucu verebilmesi ve verilen ipuçlarını anlayıp yorumlayabilmesi gerekiyor. Kısıtlı bilgi olan bu ortamda diğer oyuncularla yapılacak bilgi alışverişinin yanı sıra, oyuncunun zihin teorisine ve mantık kurabilme yeteneğine ihtiyacı var. Uzmanlar böylece yapay zekanın insanlarla iş birliği halinde çalışma konusunda daha başarılı olabileceğine inanıyor.
Yorum Ekle