Bu gördüğünüz mavi ve kırmızı renkli sevimli yaratıklar kendi aralarında saklambaç oynuyorlar. İki tarafı da kontrol eden herhangi bir kimse yok. Bilgisayar, bilgisayara karşı hareket ediyor. Kendi kendine satranç oynayan biri gibi düşünebilirsiniz. Fakat arada çok önemli bir fark var. Bunlar oyunun kurallarını bilmiyorlar. Kendileri öğrenmek zorundalar.
Makine öğrenmesinin en çarpıcı ve en renkli örneklerinden biri bu.
Yapay zekanın bu yaygın ve güçlü biçimini her gün böyle görmüyoruz. Siyah ekran üzerinde beyaz kod satırları şeklinde belirdikleri için pek heyecanlanamıyoruz. Oysa derin öğrenme yöntemiyle kendini geliştiren yazılımlar her endüstriyi değiştiriyor. Makine öğreniminin potansiyeli ve nasıl kullanılabileceği hakkında konuşmak için oyun oynamayı öğrenen örnekleri bu yüzden seçtim.
Agent adı verilen bu yaratıklar kod parçacıklarından başka bir şey değil. Mavi takımın amacı saklanmak, kırmızıların amacıysa onları bulmak. Bu kod parçalarına toplam 5 tane özellik verilmiş. Önlerinde bir engel yoksa serbestçe hareket edebilirler. İnsanın görüş açısına benzer bir şekilde önlerini görebilirler. Etraflarındaki diğer nesnelerin, duvarların varlığını ve mesafesini algılayabilirler. Önlerindeki nesneleri tutup taşıyabilirler ve bu nesneleri mekanda kilitleyebilirler. Kilitlenen nesneleri sadece kilitleyen takım açabilir.
Bu yetenekler verildikten sonra bilgisayar deneye yanıla öğrenmeye çalışıyor. Yüzlerce, binlerce, milyonlarca deneme yapması gerekiyor. Tıpkı bebeklerin düşe kalka yürümeyi öğrenmeye çalışması gibi. İlk denemelerde tamamen rastgele hareket ediyorlar. 2.69 milyon deneme sonra arayıcılar saklananları takip etmeyi ve sobelemeyi öğreniyor. Bakın kutunun arkasından bulup çıkardı.
8.62 milyon deneme sonra saklananlar, kutuları itip kapıları kilitlemeyi öğreniyor. Kural gereği kapılar kilitlenince diğer takım iterek açamaz hale geliyor. Siz kırmızı takımda olsanız bu durumda ne yapardınız? Şöyle bir çevrenize göz atın bakalım. Her imkanı değerlendirmek lazım.
Nitekim 14.5 milyon deneme sonra kırmızı takım üçgen nesneyi nasıl kullanabileceğini keşfediyor. Onu duvara dayayıp bir rampa yapıyor ve üzerine tırmanıp kilitli odanın içine girmeyi başarıyor. İnanılmaz bir strateji. Ama kod biz insanların araç kullanma becerisine benzer bir zeka örneği göstererek bunu yapıyor. Fakat mavi takım boş durur mu?
43.4 milyon denemeden sonra onlar da kapıları kilitlemeden önce rampa olarak kullanılabilecek nesneyi odanın içine alıyorlar, ondan sonra kapıları kapatıyorlar. Az önce kırmızı takımın saldırı aracına dönüşen rampa, bu kez mavi takımın savunma aracı haline geliyor. Denemeler devam ettikçe mavi takımdaki agentlar aralarında koordinasyon yapmış gibi davranıyor. Vakit kaybetmemek için biri rampayı içeri taşırken diğeri kutuları düzenliyor. Zamanı ve mekanı en verimli şekilde kullanabilmek için aralarında işbirliği yapıyor.
Makine işbirliği yapmayı öğrendi! Nasıl yani? Hadi hazır o öğrenmişken biz de bir şeyler öğrenelim. Bu odayı küçücük bir dünya olarak düşünün. Toplam nüfusu 4 kişi. İki takım, iki bölge, iki ülke… adına her ne derseniz deyin iki taraf var. Milyonlarca deneme sonrasında kazanan taraf olmak için yapmanız gereken en önemli şey neymiş? Başkalarıyla koordineli bir işbirliği oluşturmak.
Makinenin oyun oynamayı öğrenmek için yaptıklarıyla bizim gerçek hayatta yaptıklarımız arasında büyük bir benzerlik var. Biz de bir çeşit saklambaç oynuyoruz. Pandemi nedeniyle bir virüsten saklanabilmek, sakınabilmek için evlerimize, odalarımıza kapandık. Ama oradan da çalışabilmeyi öğrendik. Uzaktan çalışmaya uygun yazılımları, web üzerinden sunulan hizmetleri birer rampa yaptık kendimize. Elektrik gibi, su gibi bir altyapıya dönüştü artık yazılım teknolojileri.
Bu saklambaç oyununda sadece saklanan değil aynı zamanda arayan, keşfeden bir rolümüz de var. Az önceki örneklerde de gördüğümüz gibi oyunu kazanmak için üç önemli konuya dikkat etmek gerekiyor:
Birincisi mobilite. Zaman ve mekandan bağımsız iş yapabilme becerisi. Kullandığınız araçlara ve sistemlere her an her yerden erişebilmelisiniz. Bunu yapabilmek için de bulut bilişim hizmet modellerinden faydalanmalısınız. Çünkü cebinizdeki telefon da masanızın üstündeki bilgisayar da aynı buluta bağlanıp kesintisiz çalışabilmenizi sağlar.
İkincisi derin öğrenme. İnsan ve makine arasındaki tek yönlü iletişim artık makine öğrenmesiyle çift yönlü hale geldi. Makinelerin tuşlarına basarak komut verdiğimiz günler geride kaldı. Artık onlarla karşılıklı konuşuyoruz. Sadece saklambacın değil iş dünyasının da kurallarını öğreniyorlar. Hem onlar, hem de biz değiştiğimiz için yeni bir çalışma kültürü ortaya çıkıyor.
Üçüncüsü büyük veri. Çünkü o çalışma kültürü çok miktarda verinin üretilmesine sebep oluyor. Yapılan her deneme, öğrenmek için bir veri. Yapılan her iş, bırakılan her iz, dijital bir veri yığınında birikiyor. Bu yığının anlamlandırılması gerek. Veriden bilgi süzülebilmeli ki, oyunu daha iyi oynamak için stratejiler geliştirilebilsin.
Oynadığımız saklambaç oyununda çok uzun bir süre evlerimizde, odalarımızda saklanıp oradan çalışma stratejileri geliştirdik. Bu sırada hayatımıza bir çok yeni şey girdi. Bu dönem bittiğinde hayatımıza giren o yeniler, yeni normalimiz olacak. Yeni süreçler, yeni düzenlemeler, yeni trendler ve yeni tercihler gündeme gelecek. Bunlara şimdiden hazırlıklı olmak ve hatta olası fırsatları değerlendirmek gerekiyor.
Bu videonun sponsoru Logo Yazılım, dijital dönüşümü tüm boyutlarıyla kolaylaştıran kurumsal iş yazılımları geliştiriyor. Hem de 1984 yılından bu yana… Bir kurumun tüm departmanlarını, kurumun çalışanlarını, paydaşlarını, tedarikçilerini, iş ortaklarını bir vücudun organlarına benzetirsek, kurumsal iş yazılımları da bunlar arasındaki bilgi akışının sağlıklı bir şekilde yapılmasını sağlayan sistemdir diyebiliriz. Logo, Türkiye’de yerli dinamiklerle büyümüş ve en fazla KOBİ’ye ulaşan şirketi olarak sınırları da aşmış ve dünyanın farklı ülkeleri ve noktalarında hizmet veren güçlü bir ağa dönüşmüş. Bugüne kadar pek çok firmanın büyüme yolculuğuna eşlik ederek sürdürülebilir başarının temellerini oluşturmuş. Dijital dönüşümün 3 boyutunda da varlık göstererek, bulut bilişimle mobiliteyi, derin öğrenmeyle karar destek mekanizmalarını, büyük veriyle de paydaşlar arasındaki veri akışını düzenleyen, entegre eden, konuşturan sistemler kurmuş. Üstelik mottosu, bu videonun konusuyla çok uyumlu: Logo Yazılım’la 1-0 öne geçin! Hem makine dilinin alfabesi olan 1 ve 0 kullanılmış, hem de öğrenen makinelerle birlikte oynanan bir oyunda kazanmanın yolu gösterilmiş…
Kurumsal dünyadan bireysel dünyamıza dönelim. Makine, insanı taklit ediyor. Makine öğrenmesinde, beyin öğrenmesinin özündeki nöral ağ modelleri kullanılıyor. Çünkü vücudumuz da bol miktarda veri üretiyor. Beynimizin de dahil olduğu sinir sistemimizin biyolojik tanımına bir bakın. Neredeyse bir işletim sistemi tanımı gibi…
Canlıların içsel ve dışsal çevresini algılamasına yol açan, bilgi elde eden ve elde ettiği bilgiyi işleyen, vücut içerisinde hücreler ağı sayesinde sinyallerin farklı bölgelere iletimini sağlayan, organların, kasların aktivitelerini düzenleyen bir sistem.
İşte böyle bir sistemi taklit eden kırmızı ve mavi yaratıklarımız vardı ya… Duvarlarla çevrili bir odada aralarında saklambaç oynuyorlardı… Araştırmacılar bir de o duvarları kaldırıp bazı denemeler yapmışlar ve oldukça şaşırtıcı sonuçlarla karşılaşmışlar. Bu denemelerin bazılarında mavi takım etraflarındaki parçaları kullanarak bir duvar örmüşler. Başlangıç durumunda herhangi bir oda verilmeyince kendi odalarını kendileri oluşturmuşlar. İnsanların da en temel ihtiyacı barınmaktır ya, işte onlar da kendilerine bir çeşit barınak yapmışlar. Tabi ondan önce kırmızı takımın kullanamaması için üçgen rampayı kilitlemeyi de ihmal etmemişler. Peki kırmızı takım ne yapmayı öğrenmiş biliyor musunuz? Surf yapmayı. Sarı küplere belli bir hızla atlayınca onlarla beraber kayabildiklerini keşfetmişler ve bu momentumla üçgen odanın içine girip mavi takımı sobelemeyi başarmışlar.
Araştırmacılar bu sonuçları şöyle yorumluyor: daha açık uçlu ve çeşitliliğe sahip bir ortam sağlanırsa, çok etmenli dinamikler oluşuyor ve bunlar da son derece karmaşık ve insansı davranışlara yol açıyor.
Gerçekten de az önceki örnekte kırmızı takım kutuyu bir araca, bir sörf tahtasına dönüştürdü. Tekrar hatırlatayım bütün bunları yapmak için yapay zeka sadece tüm olasılıkları denedi. Çünkü bu konuda herhangi bir kısıtlaması yok. Aslında bizim de yok. Biz kendi kısıtlamalarımızı çoğu zaman kendimiz oluşturuyoruz. Zihnimize duvarlar örüyoruz. Yeterince özgür düşünemiyoruz.
Bunu bir yapabilsek oyunun kurallarını da değiştirebiliriz. Açık uçlu bir dünyada yeterince deneme yaptıktan sonra mavi takımın neyi keşfettiğini görünce ne demek istediğimi çok daha iyi anlayacaksınız 🙂
Etrafınızda sizi sınırlayan bir engel olmayınca, düşüncelerinizin etrafındaki duvarlar ortadan kalkınca seçenekleriniz sonsuza doğru uzamaya başlar.
“Kendi kendine saklambaç öğrenen makine” için 4 yanıt
Barış abi mavi takımın tam olrak ne bulduğunu söyleyebilirmisin?
Ne diyeyim
Açıkçası bu alanda daha çok şeylerin yazılıp, çizilmesi gerektiğini düşünüyorum. Özellikle üniversitelerin geleceğe yönelik adımlar atması gerekli. İşletme, iktisat gibi bölümlerle üniversiteler doldurulacağına yapay zeka, yazılım alanlarına odaklanılmalı. İşin içinde olan birisi olarak söyleyebilirim ki; Değil böyle yapmak, yakınından dahi geçilmiyor.
Marmara denizindeki deniz salyası ile ilgili bir vedeo çekermisin?