Saniyede 72 devir, 70 km/saat'e varan hızlar – robot “Ace” ışık hızı ve hassasiyetle en üst düzeyde masa tenisi oynuyor. Etkileyici videolar ilerlemeyi gösteriyor. Ancak bir nokta uzmanları şüpheye düşürüyor.
Otonom bir robotik sistem, yapay zeka desteğiyle profesyonel düzeyde masa tenisi oynayabiliyor. Test oyunlarında makine, haftada ortalama 20 saat antrenman yapan iyi amatörlere karşı yedi maçın beşini kazanmayı başardı.
Dört profesyonel masa tenisi oyuncusuyla karşılaştırıldığında Ace adlı robot oldukça iyi dayandı ve bir oyun kazandı. Şu ana kadar Timo Boll gibi birinci sınıf oyunculara karşı gerçek bir kazanma şansına sahip olmak yeterli değil. Zürih'teki Sony AI direktörü Peter Dürr liderliğindeki Japon elektronik şirketi Sony'den bir araştırma ekibinin yaptığı çalışma, “Nature” dergisinde yayınlandı.
Dürr, Sony AI'den yaptığı açıklamada, “Masa tenisi, ışık hızında karar vermenin yanı sıra hız ve güç gerektiren son derece karmaşık bir oyundur” dedi. Şu ana kadar geliştirilen masa tenisi robotları oynarken makinenin koşulları basitleştirilmiştir.
Çalışma yazarları, daha önceki girişimlerde oyun alanı alanlarının azaltıldığını ve ek ücretlerden vazgeçildiğini yazıyor. Ancak Ace'i Uluslararası Masa Tenisi Federasyonu kurallarına göre profesyonel düzeyde oynayacak şekilde tasarlayacaklardı.
Bununla birlikte, harcanan çaba büyüktür: Dokuz aktif piksel kamera ve göz izleme teknolojisine sahip üç kamera, Ace'in topun yönünü, hızını ve dönüşünü doğru bir şekilde değerlendirmek için gerekli verileri almasını sağlar.
Özellikle, topun kendi dönüşü olan ve plakaya çarptıktan sonra dönmeyen bir topa göre farklı bir yöne sıçramasına neden olan spin, önceki sistemlerde pek dikkate alınmıyordu. Bu yüzden sadece spin kullanmayan yeni başlayanlara karşı ayakta kalabildiler. Öte yandan Ace, saniyede yaklaşık 72 devire kadar olan topların yüzde 75'ini başarıyla geri döndürüyor. Maksimum değer 138 devir civarındadır.
Masa tenisi robotları üzerine kırk yıllık araştırma
Ace'in vurabileceği top hızı da aynı derecede etkileyici: saatte 59 kilometre. Ayrıca saatte 70 kilometreye varan hızlarda topları başarıyla geri döndürebiliyor. Bu, topun ve robot kolunun konumunu her 32 milisaniyede bir eylemlerle ilişkilendirmek için yapay zeka takviyeli öğrenme yöntemini (takviyeli öğrenme olarak da bilinir) kullanan bir kontrol ile mümkün oluyor.
Ayrıca bilgisayar simülasyonları ve en yeni nesil robot donanımının kullanıldığı eğitim oturumları da bulunmaktadır. Bu yenilikler Ace'in beş amatöre karşı as olarak da bilinen 16 ulaşılamaz servis atmasına olanak tanıdı. Tersine, beş amatör Ace'e karşı yalnızca sekiz ace başardı.
Sony AI baş bilim insanı Peter Stone, “Bu, yapay zeka araştırmalarında bir dönüm noktasını temsil ediyor ve ilk kez bir yapay zeka sisteminin, hassasiyet ve hız gerektiren karmaşık, hızla değişen gerçek dünya ortamlarında etkili bir şekilde algılayabildiğini, mantık yürütebildiğini ve hareket edebildiğini gösteriyor” dedi.
Stone, yapay zeka robotlarının bu koşullar altında uzman düzeyinde çalışabilmesi durumunda teknolojinin tamamen yeni uygulama alanları açacağını vurguluyor. Şu ana kadar yapay zeka, hızlı tepkiler gerektiren ancak karmaşık hareketler gerektirmeyen çok sayıda oyunda başarılı oldu.
Darmstadt Teknik Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Jan Peters, robotun önemine dikkat çekiyor. Ekip, robotik masa tenisi üzerine kırk yıldır süren araştırmaların bir hayalini gerçekleştirdi: “Masa tenisi gibi son derece karmaşık bir görevde insan performansını aşan robotlar” dedi. “Fakat kullanılan kaynakların (hem insan gücü hem de teknolojinin yanı sıra bilgi işlem gücü) çok büyük miktarı göz önüne alındığında, herhangi bir sürpriz söz konusu olamaz.”
O da bunun pek bir faydasını görmüyor. 15 yıl önce bir masa tenisi robotunun geliştirilmesinde bizzat yer alan uzman, “Sunulan yaklaşım özel olarak masa tenisi için geliştirildi, bu nedenle pratik görevlerin bundan faydalanması son derece düşük bir ihtimal” dedi.
Bonn Üniversitesi'nden Sven Behnke de bunun pratik açıdan pek anlamlı olmadığını düşünüyor. Bunun yerine, yeni ortamlara ve görevlere hızla uyum sağlayabilen, hatalarından ders alan ve sınırlarını bilen çok amaçlı robotlara ihtiyaç duyulacak. “Bu tür akıllı robotlar hâlâ çok fazla araştırma çalışması gerektiriyor.”
dpa/vm
Bir yanıt yazın