Flickr kullanıcısı LNG0004
Bir insan oyuncu, yapay zekanın yükselişinde bir kilometre taşı olarak görülen 2016 bilgisayar zaferinin sürpriz bir şekilde tersine çevrilmesiyle, masa oyunu Go’da üst sıralarda yer alan bir AI sistemini kapsamlı bir şekilde yendi.
En üst amatör sıralamasının bir seviye altında olan Amerikalı oyuncu Kellin Pelrine, daha önce bilinmeyen ve başka bir bilgisayar tarafından tespit edilen bir kusurdan yararlanarak makineyi alt etti. Ancak 15 maçın 14’ünü kazandığı kafa kafaya karşılaşma, doğrudan bilgisayar desteği olmadan gerçekleştirildi.
Daha önce bildirilmeyen zafer, San Francisco merkezli OpenAI tarafından oluşturulan ChatGPT sohbet botu da dahil olmak üzere günümüzün yaygın olarak kullanılan AI sistemlerinin çoğu tarafından paylaşılan en iyi Go bilgisayar programlarındaki bir zayıflığı vurguladı.
Bir insanı Go tahtasında tekrar zirveye çıkaran taktikler, zayıflıkları arayan yapay zeka sistemlerini araştıran bir bilgisayar programı tarafından önerildi. Önerilen plan daha sonra acımasızca Pelrine tarafından iletildi.
Programı tasarlayan Kaliforniyalı araştırma şirketi FAR AI’nın CEO’su Adam Gleave, “Bu sistemden yararlanmak bizim için şaşırtıcı derecede kolaydı,” dedi. Yazılımın, bir insan oyuncunun yararlanabileceği bir “kör nokta” bulmak için en iyi Go-oynatma sistemlerinden biri olan KataGo’ya karşı 1 milyondan fazla oyun oynadığını da sözlerine ekledi.
Pelrine, yazılımın ortaya koyduğu kazanma stratejisinin bir insan için öğrenmesi “tamamen önemsiz değil ama aşırı zor da değil” ve orta seviye bir oyuncu tarafından makineleri yenmek için kullanılabileceğini söyledi. Ayrıca bu yöntemi başka bir en iyi Go sistemi olan Leela Zero’ya karşı kazanmak için kullandı.
Belirleyici zafer, bir bilgisayar tarafından önerilen taktiklerin yardımıyla da olsa, genellikle tüm masa oyunlarının en karmaşıkı olarak kabul edilen bu oyunda yapay zekanın insanlar üzerinde tartışılmaz bir liderliği ele geçirmesinden yedi yıl sonra geldi.
Google’a ait araştırma şirketi DeepMind tarafından geliştirilen bir sistem olan AlphaGo, 2016’da dünya Go şampiyonu Lee Sedol’u dört maça bir mağlup etti. Sedol, üç yıl sonra Go’dan emekli olmasını yapay zekanın yükselişine bağlayarak, bunun “bir varlık” bu yenilmez”. AlphaGo halka açık değildir, ancak Pelrine’in galip geldiği sistemler eşit olarak kabul edilir.
Bir Go oyununda, iki oyuncu 19×19 ızgarayla işaretlenmiş bir tahtaya dönüşümlü olarak siyah ve beyaz taşları yerleştirerek rakibinin taşlarını çevrelemeye ve en büyük alanı çevrelemeye çalışır. Çok sayıda kombinasyon, bir bilgisayarın gelecekteki tüm potansiyel hareketleri değerlendirmesinin imkansız olduğu anlamına gelir.
Pelrine tarafından kullanılan taktikler, rakibinin kendi gruplarından birini çevrelemek için büyük bir taş “döngüsünü” yavaşça bir araya getirmeyi ve tahtanın diğer köşelerindeki hareketlerle yapay zekanın dikkatini dağıtmayı içeriyordu. Pelrine, Go-oynayan botun, kuşatma neredeyse tamamlandığında bile savunmasızlığını fark etmediğini söyledi.
“Bir insan olarak fark etmesi oldukça kolay olurdu,” diye ekledi.
Berkeley’deki California Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü olan Stuart Russell, en gelişmiş Go-playing makinelerinden bazılarında bir zayıflığın keşfedilmesinin, günümüzün en gelişmiş yapay zekasının temelini oluşturan derin öğrenme sistemlerinde temel bir kusura işaret ettiğini söyledi.
Sistemler, yalnızca geçmişte maruz kaldıkları belirli durumları “anlayabilir” ve insanların kolay bulduğu bir şekilde genelleme yapamazlar.
Russell, “Makinelere insanüstü zeka düzeyleri atfetmekte çok aceleci davrandığımızı bir kez daha gösteriyor,” dedi.
Araştırmacılara göre, Go-playing sistemlerinin başarısızlığının kesin nedeni bir varsayım meselesi. Gleave, olası bir nedenin, Pelrine tarafından kullanılan taktiğin nadiren kullanılması, yani AI sistemlerinin savunmasız olduklarını fark edecek kadar benzer oyunlar üzerinde eğitilmediği anlamına gelmesidir.
Go oynayan bilgisayarlara karşı kullanılan “düşmanca saldırı” türüne maruz kaldıklarında AI sistemlerinde kusur bulmanın yaygın olduğunu da sözlerine ekledi. Buna rağmen, “çok büyük görüyoruz [AI] sistemlerin çok az doğrulamayla geniş ölçekte devreye alınması”.
Telif Hakkı The Financial Times Limited 2023 © 2023 The Financial Times Ltd. Tüm hakları saklıdır. Lütfen FT makalelerini kopyalayıp yapıştırmayın ve e-posta yoluyla veya web’de yayınlayarak yeniden dağıtmayın.