7/ÖĞRENEBİLEN,KİŞİLİKSAHİBİROBOTLAR

Popular Science (Turkey) - - GELECEK -

Robotlar geliyor. Biz onlara hazır olsak da olmasak da geldiklerinde işlerimizi elimizden alacakları kesin. Şimdiden pizza yapabilen, içecek servisi sunabilen, şiir yazabilen, otomobil kullanabilen yapay zekâ ya da otomasyon robotlarıyla karşılaşmaya başladık bile. 2020 yılı civarında onları fabrikaların yanı sıra, hastaneler ve otellerde de göreceğiz. Amazon, yeni yapay zekâ asistanı ECHO’yu insan asistanların yerini alabilecek bir sistem olarak tanıttı. 2015 yılında 207 bin adet çok amaçlı endüstriyel robot ünitesi sipariş edildi ve 2016’da bu sayının katlanarak artmış olabileceği tahmin ediliyor.

“İyi haber bunun neresinde? Hem işlerimizi de elimizden alacaklar” diye düşünüyor olmalısınız. Ama eninde sonunda gelip bunu yapacaklarını biliyor, sektörleri uzunzamandırbudönüşümehazırlamaya çalışıyorduk. Bu durumda, gelecek olan yapay zekâ robotlarının neye benzeyeceği üstündedüşünmeyebaşlamaktafaydavar. Geçtiğimizyıllarboyuncayürütülenyapay zekâ araştırmalarında açıkça ortaya konulabilen bir şey oldu: Öğrenebilen makineler, görevi yerine getirmesi için programlananlardan daha iyi performans sergiliyor. Diğer bir deyişle, onlardan önce üretilen mantığa dayalı sistemin, makineler için en uygun çözüm olmadığı anlaşıldı. Google, IBM, Microsoft gibi bu alanda çalışan dünya devleri, makinelerde zekânın ortaya çıkabilmesi için öncelikle öğrenme becerisi kazandırılması gerektiği konusunda hemfikir oldular. Ancak düşündürücü tarafı şu; kendi kendine öğrenebilen bir yapay zekâ sistemi herhangi bir konuda karar aldığı zaman bunun ardındaki sebepleri göremiyoruz. Harikalar yaratabileceği gibi, yanlış bir kararla her şeyi mahvedebilir. Yani insanoğlundan hiçbir farkı yok. Bu yüzden iyi tarafından bakabiliriz.

Massachusetts Tuffs Üniversitesi bilim insanları, bir yassı solucan türü olan planaryalar üzerinde yaptıkları araştırmada yapay zekâ sistemi kullandılar ve bu sistem, daha önce hiçbir insanın akıl edemediği bir sonuca ulaştı. Bir planaryanın kafasını kestiğiniz zaman yeni bir tane geliştiriyor. Ortadan ikiye keserseniz, bu kez iki yeni planarya oluşuyor. Üzerine radyasyon boca etseniz bile kendini iyileştirebilir. Araştırmacılar planaryanın bunun için kullandığı mekanizmayı çözmeye çalışırken, kullanılan yapay zekâ sadece 42 saat içinde büyük gizemi aydınlatmayı başardı. Ve sonuç olarak planarya genlerinin bunu nasıl yapabildiği üzerine kapsamlı ve şu ana dek hiç düşünülmemiş bir model ortaya koydu. Tüm verileri insanlar aracılığıyla almış olsa da kullandığı yöntem tıpkı insan mühendislerin tersine mühendislik işlemine benziyor. Yani sonuca sadece verileri analiz ederek değil, beraberinde akıl yürüterek de ulaşıyor. Bu sayede araştırmacıların henüz keşfedememiş olduğu yeni ipuçlarını ortaya serdi. Örneğin planaryanın, yenilenmesini sağlayan yedi farklı molekül kullandığı biliniyordu ama yapay zekâ sisteminin, bu işte parmağı olduğunu anladığı iki molekülden kimsenin haberi yoktu. Bu örnek, akıllı robotların gerçekten işimize yarayabileceklerini gösteriyor. Tıpkı bu yapay zekâ gibi, kendi kendine öğrenerek sorunları bizim adımıza çözebilen bir sistem bulduğu çözümü tüm diğer robotlara da aktarmış olsa ne olurdu?

İşin özü, akıllı robotların zekâlarını insanlığın hayrına kullanmalarını istiyorsak, öğrenmelerine ve bilgiyi birbirleri arasında paylaşmalarına yardımcı olmalıyız. Brown Üniversitesi bilgisayar bilimleri profesörü Stefanie Tellex, “Robotlar hala bazı basit görevleri yerine getirmekte zorlanıyor. Örneğin çorap giyebilen bir robota rastlayamazsınız. Bunu yapabilmeleri için öğrenmeleri gerek. Öğrenebilmeleri için de tüm verilere erişimleri olmalı” diyor. Bir robotun herşeyiöğrenmesizamanalabilirama yüzlercesi bu verileri birbirleriyle paylaşsaydı çok daha çabuk öğrenebilirlerdi. Tellex, bunun için Bir Milyon Nesne Görevi (A Million Object Challenge) adlı bir araştırma başlattı. Araştırması için Rethink Robotics’in Baxter adlı endüstriyel robotunu kullanıyor. Baxter, alışkın olduğumuz türden bir programlamayla değil, hangi görevi üstlenecekse onu öğrenerek çalışan bir robot. Araştırmacı bu robota her türden nesneyi kusursuz şekilde tutabilmeyi öğretiyor. Kamera ve kızılötesi sensorlar kullanan Baxter, ilk kez karşılaştığı bir nesneyi önce her açıdan izleyerek tanımaya çalışıyor ve ardından farklı şekillerde tutma alıştırmaları yaparak o nesnenin nasıl güvenli bir şekilde kavranabileceğini öğreniyor. Bir kez öğrendi mi bu bilgiyi sensorlara sahip tüm robotlara aktarabilir. Tellex’in amacı, yüzlerce robotun Baxter’la birlikte bir milyon farklı nesneyi tanıması. Araştırmacı şimdilik Baxter’ın öğrendiklerini, tüm dünyada bunu kullanabilen tüm robotların erişebileceği bir buluta aktarıyor. Tellex, başka araştırmacıların da katılımıyla, bu girişimin bir robot kütüphanesine dönüşebileceğini ve önünde duran kalemin ne olduğunu anlamaya çalışan bir robotun buluta bağlanıp kalem bilgisini elde ederek onu daha çabuk tanıyabileceğini söylüyor.

Bu robota bir de kişilik ekleyebilseydik fena mı olurdu? Kişilik sahibi robotlar üstünde çalışan Google, Douglas Adams’ın ünlü bilimkurgu serisi Otostopçunun Galaksi Rehberi’ndeki sevimli robot Marvin’in sahip olduğu “Samimi İnsan Kişiliği Teknolojisi” benzeri bir kişilik uygulamasının patentini aldı. Marvin, sahip olduğu bu özellik yüzünden kronik depresyon yaşıyor, fazla çalıştırılıyor olmaktan şikâyet ediyor, can sıkıntısını çevresindeki insanlara da yansıtıyordu. Umarız insani özelliklerin robotlara yüklenmesi, Marvin’in depresyonuna benzer bir sonuç doğurmaz. Google, robot sahiplerinin ihtiyaçlarına uygun kişilik özelliklerini seçebilmesini, hatta dilerlerse bir roman karakterinin özelliklerini robotlarına yükleyebilmelerini amaçlıyor. Yani bir Douglas Adams hayranıysanız ve “Benim robotum Paranoyak Android Marvin gibi olsun” diyorsanız bu da mümkünolacak.

Newspapers in Turkish

Newspapers from Turkey

© PressReader. All rights reserved.