Yapay akıl bu kere oyuncuları hedef aldı! Yapay zeka çalışmaları yürüten Londra merkezli DeepMind isimli şirket bu defa oyunculara odaklandı. Yapay…

DeepMind araştırmacıları Arxiv.org‘da yayınladıkları makalede, oyuncuların stratejik seçimlerini inceleme edip zayıflıklarını ortaya çıkartan bir suni akıl algoritması geliştirdiler. Bu algoritma, ayrıca bütün oyuncuların bilgilerinin paylaşıldığı oyunlarda, keza de oyuncuların bakımlı kararlar aldıkları oyunlarda kullanılan stratejilerin çelimsiz noktalarını başarılı ve aralıksız bir şekilde ortaya çıkarabiliyor.

Deneme edilen oyunların arasında satranç, Go ve Texas Hold’em gibi oyunlar bulunuyor. DeepMind CEO’su Demis Hassabis, yaptığı açıklamalarda oyunların gerçek dünyadaki sorunların çözümü için geliştirilecek algoritmalar için enerjik birer deneme tahtası olduklarını sıkça belirtiyor.

Bu yeni araştırma d  karar alma yeteneği yüksek yeni bir suni akıl için temel noktaları ortaya çıkarabilir. Araştırmacıların sunduğu ve ABR (Appropriate Best Response) IT-MCTS adını verdikleri algoritma, bir “bilgi durumu” bağlamında verilebilecek en iyi stratejik cevabı belirlemek için programlanıyor.

Oyuncular oyunu bir algoritmaya kadar oynuyorlar ve bu sırada yapay zeka bir sonuca ulaşmak için oyunun öbür sonuçlarından data topluyor. Yapay zeka, sezgisel olarak rakibin stratejisine erişimi sağlandığında içten ve avantajlı bir karşıt strateji geliştirebiliyor.

Yapay akıl araştırmacılarının raporlarına göre 200 oyuncunun dahil olduğu deneylerde ABR IT-MCTS oynadığı her oyunda yüzde 50’den yüksek bir kazanma oranına ulaştı. Connect Four ve Breakthrough gibi oyunlarda bu oran yüzde 70’e vardı. İlerleyen çalışmaların aralarında ise daha karmaşık oyunlarda bu metodun nasıl işleyeceği gibi konular var.