AlphaGo

Yoğunlukla düşündürücü.

Neredeyse hipnotize edici.

Kainatın ölümcül kısımlarına

elini uzatmak gibi.

Eğer Go oynuyorsanız, cidden,

gezegen üzerindeki başka hiçbir şeye benzemeyen

bu deneyimi yaşama şansına

sahip olursunuz.

Go sizi öyle bir yere götürür ki,

orada kapasitenizin ulaşılması en güç noktalarında olursunuz.

İnsanların binlerce ve binlerce yıl Go oynamasının

bir sebebi var, öyle değil mi?

Bu, sadece Go'yu anlamak istemelerinden değil.

Anlamak ne demek onu bilmek istiyorlar.

Ve belki de bu gerçekten insan olmayı anlamak.

Çocukken oyun oynamayı severdim.

İlk olarak satranç gibi tahta üzerinde oynanan oyunlarla başladım

ve sonra ilk bilgisayarımı sekiz yaşındayken

bir satranç turnuvasından kazandıklarımla aldım.

O zamandan beri, bilgisayarların aklınızın gücünü ileriye taşıyan

büyülü cihazlar olduğunu düşünürüm.

Oyunlardaki sanal ortamlar.

AI algoritmalarını geliştirmek ve test etmek için

mükemmel bir platform olduklarını düşünüyoruz.

Oyunlar, içlerinde puanlama sistemleri olduğundan

artarak ilerlemeyi ölçmek çok kolaydır ve bu bakımdan çok uygundurlar.

Sizlere A-Jen sisteminin, AI, videolarını göstereceğim.

Blok kırma oyunu ile başlayalım.

Burada zemini ve dolayısıyla topu kontrol ediyorsunuz ve

bu gökkuşağı renkli duvarı kırmaya çalışıyorsunuz.

A-Jen sistemi ham piksellerden başlayarak herşeyi

kendi başına öğrenmelidir,

neyi kontrol ettiğini bilmeden,

oyunun amacının ne olduğunu dahi bilmeden.

Şimdi, başlangıçta, ilk yüz oyun sonrası,

A-Jen'in çok iyi olmadığını görüyorsunuz.

Çoğu zaman topu kaçırıyor,

fakat sonradan

zeminin topa çarpması gerektiği fikrini ediniyor.

Ve şimdi, 300'üncü oyundan sonra,

herhangi bir insanın oynayabileceği kadar iyi oynamaya başlıyor ve

neredeyse her seferinde topu geri yollamayı başarıyor.

Düşündük ki, pekala, bu çok havalı,

fakat sistemi 200 oyun daha bırakırsak ne olur.

Ve o, bu inanılması güç şeyi yaptı.

Kenarlardan birer tünel açarak

topu duvarın arkasına göndererek

optimum stratejiyi buldu.

Bunun üzerinde çalışan araştırmacılar muhteşem AI geliştiriciler,

ancak "Blok kırma" oyununda çok iyi değiller

ve bu stratejiyi bilmiyorlardı,

böylece kendi sistemlerinden birşey öğrendiler,

genel olarak AI'nin potansiyelini görmek açısından

bu çok eğlenceli ve bilgilendirici bence.

Şimdi ise, bizim için bir sonraki adım nedir?

Go oyunu için, insanlık tarafından icat edilmiş en karmaşık oyun denebilir.

AI araştırmaları için, profesyonel bir Go oyuncusunu yenmek,

uzun süren büyük bir uğraştır.

Vay anasına.

Beni gerçekten öldürmek istiyorsun.

Hayır, sadece hayatta kalmaya çalışıyorum.

- Ben profesyonel bir Go oyuncusuyum. Aynı zamanda Avrupa Şampiyonuyum.

Bu hamleyle kesinlikle kaybedeceksin.

Önce beni öldürmek istiyorsun ama sonra korkuyorsun.

Eğer korkarsan zaferi kaçırırsın. Genelde korktuğunda zafer ellerinden kaçar.

Ben Çin'de doğdum. 18'ime geldiğimde hayatımı değiştirmek istedim.

Bu yüzden Fransa'ya geldim.

Go'yu unutmaya çalıştım.

Ama bu imkânsız.

Çünkü ben hayatı Go ile öğrendim.

Ayna gibidir. Go'ya baktığımda kendimi görürüm.

Go benim için gerçek hayattır.

- Sayın Bay Fan, benim adım Demis Hassabis.

Londra'da yerleşik DeepMind isimli

yapay zeka şirketini yönetiyorum.

Avrupa'daki en güçlü Go oyuncusu olarak,

sizi Londra'daki ofisimize sizinle yüzyüze tanışmak ve

üzerinde çalıştığımız heyecan verici

Go projesiyle ilgili paylaşımda bulunmak üzere davet etmek isterim.

Bizi ziyaret etmeye gelmekle ilgilenirseniz,

lütfen bildiriniz.

Çok teşekkürler, saygılarımla, Demis.

Bu e-mail'i gördüğümde gerçek mi sahte mi anlayamadım.

Ancak kabul ettim. Neden olmasın?

Benim için her şey bir maceradır.

DeepMind'ı ziyaret edip bu Go projesi neymiş öğrenmek istedim.

İlk ziyaretimde, benden bir odada oturmamı, kafama ve vücuduma

kablolar takmamı isteyecekler ve beynimi tarayacaklar diye düşündüm.

Araştırmanın bu olduğunu düşünüyordum.

Ciddi bir işletme ve düzgün araştırma yapan

ciddi insanlar olduğumuzu görmek açısından

Fan Hui'yi DeepMind'a getirmeliydik.

- Arama süresi iyiden iyiye gelişiyor örneğin,

birden sekize ya da bunların

herhangi birine gittiğimizde.

Her zaman yükseliyor.

DeepMind'ı AI'nin

Apollo görevi gibi görüyoruz.

Bizim görevimiz temel olarak zekayı anlamak ve

onu yapay olarak tekrar tasarlamak.

Ve sonrasında, bunu başardığımız zaman,

bu teknolojiyi toplumun çeşitli tüm diğer

sorunlarını çözmek üzere kullanabileceğimizi düşünüyoruz.

Gerçek oyunu araştırdığımız zaman

bir algoritmanın nasıl düşündüğünü görebiliriz.

Gerçekleşeceğini düşündüğü en muhtemel varyasyonun hangisi olduğunu.

- AlphaGo üzerinde çalışıyoruz ve şu an itibariyle

programımız 2 yıldan az bir süredir Go oynuyor.

Tüm küçük modeller birlikte akıyor,

katman ardından yeni bir katman olarak.

Demis'le Go oyunu hakkında konuşmaya

başlayalı 20 yıldan fazla oldu.

Yani, bu gerçekten uzun bir serüven oldu.

Go oyunu, yapay zekanın kutsal kâsesi.

Yıllardır insanlar bu oyunla ilgilendi ve düşündüler ki,

vay anasına bu gerçekten çok zor.

AI'da denediğimiz her şey,

Go oyununa uyguladığınızda yitip gidiyor ve

bu nedenle gelişimin gerçek bir turnusol kağıdı

gibi hissettiriyor.

Go'yu çözebilirsek, gerçekten özel bir şey yapmış olacağımızı biliyoruz.

Ondan sonra Fan Hui ile ziyaretinin

gerçek amacı üzerine konuşmaya başladık.

Yardımcı olmasını istediğimiz şey yalnızca bir Go projesi değildi.

Aslında oyunu oynamasını istiyorduk ve

çok güçlü bir programımız vardı.

Sorun değil, bu sadece bir program. Çok basit. Kazanmak kolay olacak.

- Birçok kişi bunun on yıllar daha ötede olduğunu düşünüyordu.

Bazıları ise bunun hiçbir zaman gerçekleşmeyeceğini çünkü Go'da

başarılı olmak için insani sezgilere sahip olmak gerektiğini düşünüyordu.

- Go dünyanın en eski, sürekli oynanan tahta oyunu

ve, bir anlamda, en kolayı

ve en soyut olanı.

Sadece bir tip taş var.

Ve sadece bir tip hamle var.

O taşı tahtaya koyuyorusunuz ve

amacınız boş bir alanı kapsayan

kendi taşlarınızdan oluşan bağlı bir grup oluşturmak.

Ve, rakip taşlarını kuşattığınızda, onları alıyor

ve tahtadan kaldırıyorsunuz.

Alan kuşatarak puan kazanıyorsunuz ve,

oyunun sonunda, en fazla alana sahip

olan kişi oyunu kazanıyor.

Gerçekten basit görünüyor, ancak oynamak için oturduğunuz zaman

anında anlıyorsunuz ki, yani, biraz,

teknik olarak ne yapabileceğimi biliyorum ama

ne yapacağımla ilgili hiç bir fikrim yok.

- Bilgisayarların Go'nun üstesinden gelmesi gerçekten çok güç

çünkü, mesela satranç ile karşılaştırıldığında,

bir pozisyondaki olası hareket sayısı çok daha büyük.

Satrançta bu, yaklaşık 20.

Go'da ise yaklaşık 200.

Ve tahtanın olası düzenlerinin sayısı

evrendeki atomların sayısından bile fazla.

Demem o ki, dünya üzerindeki tüm bilgisayarları alsanız

ve milyon yıl boyunca çalıştırsanız,

tüm varyasyonları hesaplamak için yeterli işlem gücünü elde edemezsiniz.

Eğer bir Go oyuncusuna neden özellikle

bu hamleyi yaptıklarını sorsanız, bazen size sadece

doğru olanın o olduğunu hissettiklerini söylerler.

Bu da demek oluyor ki, insanların sezgileriyle yaptıklarını

taklit eden bir çeşit akıllı algoritma ortaya koymamız gerekiyor.

- Memnun oldum. - Oo, merhaba.

Memnun oldum.

- Fan Hui ile en iyisinden beş karşılaşma için ve

bunların kameraya çekilmesi üzerine anlaştık.

Biliyorsunuz, bunları ciddi karşılaşmalar olarak düşüneceğiz.

AlphaGo ile oynadım. Aja Huang, AlphaGo'nun hamlelerini oynadı.

Tabii ki AlphaGo'yu yeneceğimi düşünüyordum. O sadece bir programdı.

-İyi oyunlar. -İyi oyunlar.

İlk oyunda bazı hatalar yaptım. Oyunu kaybettim.

Garip. Çok garip bir oyun.

İlk oyunda birşeyler kafasına dank etti. Bu sıradan bir program değildi.

Diğerleriyle aynı şeyi yapmıyorduk,

yeni bir şey oluyordu.

İkinci oyunda tarzımı değiştirmeye çalıştım.

Ama sorun şu ki, ikinci oyunu da kaybettim.

Üçüncü oyunu da. Dördüncü oyunu da. Hatta son oyunu bile.

5-0 kaybettim.

AlphaGo hepsini kazandı.

Ardarda kaybettikçe,

üzerindeki baskının giderek ağırlaştığını hissedebiliyordunuz.

Oyundan sonra bir çok kere

temiz hava almak için dışarı çıkmak istediğini söyledi.

Seninle gelip sohbet edebilirim dedim.

Hayır, kendim gitmek istiyorum dedi.

Garip bir şey hissettim. Programa kaybetmiştim.

Artık kendimi anlayamıyordum.

- Tekrar gelip gelmeyeceğinden şüpheliydim.

Bilirsiniz, çok bitkin görünüyordu ve

ofisin dışında yaklaşık bir saat geçirdi.

Geri döndüğünde tamamen değişmişti.

Maddy'ye Profesyonel bir Go oyuncusunun programa karşı kaybetmesinin

tarihte bir ilk olduğunu söyledim.

Bana "Evet, biliyoruz." dedi.

"Ama sen iyi misin?" dedi.

Ona dedim ki...

Hem evet, hem hayır. Oyunu kaybettiğim için mutsuzum.

Ancak tarihe geçtiğim için mutluyum.

Yapay zeka araştırmacıları Go oyununu