Orijinal AlphaGo, üstün go yeteneklerine erişmeden önce 100.000'den fazla go oyunu izlemiş ve oyunu öğrenmişti. AlphaGo Zero ise tam anlamıyla her şeyi sıfırdan öğrendi. Go oyunundaki bütün becerilerini kendi kendine oynayarak edinen AlphaGo Zero'ya sadece oyunun temel kuralları öğretildi. Kuralları öğrendikten sonra kendi kendine defalarca kez oynayan AlphaGo Zero ilk başlarda oyunu ilk kez oynayan insanlar gibi çok basit hamleler yapsa da ilerleyen günlerde ustaları alt edebilecek seviyeye ulaştı. DeepMind'ın açıklamasına göre kendi kendine oyun oynamaya başladıktan 3 gün sonra, 18 kez dünya şampiyonu olan Lee Se-dol'u yenilgiye uğratacak kadar güçlü bir oyuncu haline geldi.
En İyi Go Oyuncusu
40 günlük bir oyun sürecinin ardından AlphaGo ile oynanan oyunlarda yüzde 90'ın üstünde başarı oranına ulaşan AlphaGo Zero, tarihteki en iyi go oyuncusu olarak değerlendiriliyor. AlphaGo Zero'yu geliştiren ekibin lideri David Silver; yapay zekanın, her şeye sıfırdan başlamasının yani boş bir kaynaktan öğrenmesinin ona çok fazla şey kattığına inanıyor. Siver bu sayede AlphagGo Zero'nun, binlerce yıldır oynana go oyunun stratejilerini yeniden keşfettiğini dile getiriyor.
AlphaGo ile AlphaGo Zero arasındaki bir diğer fark ise bilgi işlem gücü kısmında kendisini gösteriyor. AlphaGo Zero yalnızca dört TPU (Google tarafından tasarlanan AI işlemcileri) üzerinde hesaplamalarını gerçekleştirirken AlphaGo 48 TPU'ya ihtiyaç duyuyordu. David Silver bu sayede AlphaGo Zero'nun daha az işlem gücü ile daha esnek bir sisteme sahip olduğunu kaydetti. Ayrıca AlphaGo Zero, orijinal AlphaGo'nun aksine çok büyük bir veri tabanına da sahip değil. Böylece 4 TPU yapay zekanın yeni algoritmalar geliştirmesi için yeterli olabiliyor.
Farklı Alanlarda Yapay Zekadan Faydalanabiliriz
AlphaGo Zero'da farklı bir yol izleyerek yapay zekanın Go yeteneğini tamamen kendi çabalarıyla geliştirmesini sağlayan DeepMind, yapay zekanın kullanım alanını go oyunu ile sınırlandırmak istemiyor. DeepMind'ın kurucularından Demis Hassabis ''AlphaGo takımının birçoğu artık bu teknolojiyi diğer alanlara uygulamak ve denemek için başka projelere yöneliyor" diyerek ekibin yeni yapay zeka ve uygulama alanları ile karşımıza çıkacağını işaret ediyor.
AlphaGo Zero'nun go oyununda başarılı stratejiler geliştirmesi için tasarlandığına dikkat çeken Hassabis, benzer yapay zekaların basit bir temelle; ilaç keşfi, kuantum kimyası, parçacık fiziği ve materyal tasarımı gibi alanlarda yenilikçi ürünler ortaya koyabileceğini düşünüyor. Tabi ''basit temelin'' son derece karmaşık veriler olacağı düşünülüyor zira go oyunu belli bir karmaşıklığa sahip olmasına rağmen bilgisayarların veya yapay zekaların kolayca anlayabileceği bir alan. Kimya ve fizik gibi alanlar içinse yapay zekaya kapsamlı bir bilgi verilmesi gerekecektir. Yine de Hassabis kendi kendine öğrenen yapay zekalardan çok umutlu. "Belki de oda sıcaklığında bir süper iletken var.'' diyen Hassabis yapay zekanın insanların bugüne kadar keşfedemediği şeyleri keşfedebileceğini düşünüyor.
Bununla birlikte David Silver'ın açıklamalarına göre DeepMind'ın amacı insanları arka planda bırakmak değil. Akıllı makinelerin insanlığa ek bilgiler sağlamak ile görevlendirildiğini belirten Silver, şirket tarafından geliştirilecek olan yeni yapay zekaların da insanlarla birlikte hayatı daha kolay kılmak için çalışacağını kaydetti.
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz: