Bilgisayarlar İş birliği Yapmayı İnsanlardan Daha İyi Öğreniyor

[bilgiliadam]

http:bilgilihocamcominternaldatasbilgisayarlarisbirligiyapmayiinsanlardandahaiyiogreniyor5c2f5446c9892png Cansu ErgünBilgisayarlar, tüm oyuncular arasından en iyi sonucu almayı amaçlayan oyunlarda kendilerine işbirliği yapmayı öğretti Araştırmacıların söylediklerine tarafından yapay zekâyı satranç, dama gibi kazankaybet oyunlarında zafere varmak konusunda eğitmek daha zorlama Bu alandaki ilerlemeler insancihaz işbirliğini geliştirmeye yardımcı olabilir20 sene önce bir süper bilgisayar,  o zamanlar dünya satranç şampiyonu olan Garry Kasparov ’u yendi Yakın zamanda ise suni akıl araştırmacıları Go ve poker gibi daha artı hesaplama becerisi gerektiren oyunlarda insanları yenebilen programlar geliştirdiler Fakat bunlar tek bir oyuncunun kazandığı ve diğerlerinin kaybettiği ‘kazanan hepsini alır ’ veya ‘sıfır toplam ’ temalı oyunlardı Araştırmacılar oyundaki herkesin sonucu optimize etmek için birlikte çalıştığı, iş birliği gerektiren oyunlarla ilgili az önce yeterince çalışmış yok Oyunun mantığı bir oyuncunun diğer oyunculara ihanet ederekkendi kişisel sonucunu iyileştirmesini gerektirse bileBu stil oyunlara ‘tavuk ’ da dahildir Bu oyunda iki araba birbirine içten ilerler ve son anda yoldan saparlar Diğeri ise, bir oyun teorisi klasiği olan ‘tutuklunun ikilemi ’ oyunudur Burada da, iki birey bir konuda suçlanır ve birbirlerine vefalı kalıp suçu inkar ederlerse herkes 1 yıl gibi  hafif bir suç oluşturan alır Eğer bir mahkum diğerine ihanet ederse serbest bırakılır ve partneri 3 yıllık bir ceza alır İkisi de birbirini ispiyonlarsa 2 yıl ceza alırlar Bir tur oynandıktan daha sonra oyunun mantığı oyunculardan birinin diğerine ihanet etmesini ister Birkaç kere oynandıktan daha sonra ise, oyuncular en hafif cezayı alabilmek için birbirleriyle meslek birliği yapmaya başlarlarUtah, Provo ’daki Brigham Young Üniversitesi ’nden Jacob Crandall ve meslektaşları, makinelerin de bu stil oyunları öğrenebileceğini bakmak istediler Böylece araştırmacılar; tavuk, mahkumun ikilemi ve ‘alternator ’ adı verilen diğer bir meslek birliği oyununun bilgisayar versiyonunu oynamak için insan ve makineleri bir araya getirdiler Takımlar iki birey ve iki bilgisayar veya bir kişi ve bir bilgisayar biçiminde oluşturuldu Araştırmacılar, atak ve sonuçlar arasındaki korelasyonu bulmaya çalışarak performansı arttıran 25 bambaşka makine öğrenmesi algoritmasını deneme ettilerHiçbir algoritma işbirliği yapamadığı için bilim insanları düş kırıklığına uğradı Lakin evrimsel biyolojiden ilham aldılar ve ırk arası işbirliğinin anahtar elementi olan irtibat becerisi neden kullanılmasın ama, diye düşündüler Böylelikle “Stratejimi değiştiriyorum, “Son teklifini kabul ediyorum, “Bana ihanet ettin! gibi oyuncular arasında söylenen, önceden yazılı 19 cümleyi oyuna eklediler Bilgisayarlar zamanla öğrenme algoritmaları sayesinde oyunun içeriğine uygun olarak bu cümlelerin anlamlarını keşfettiBu defa, bu 25 algoritmadan S# adı verileni (S sharp biçiminde okunuyor) öne çıktı Bu algoritma, önceden meçhul bir oyun hakkında bilgi verildiğinde birkaç turda partneri ile iş birliği yapmayı öğrendi Oyunun sonuna gelindiğinde ise yalnızca makinelerin olduğu takımlar oyunun tamamında birlikte çalışırken, ırk sadece %60 ’lık kısımda meslek birliği yaptılarBöylesi bir sadakât özerk otomobiller ve insansız uçaklarda karar vermeyi öğrenen algoritmaların yararına olabilir İsveç ’teki KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü ’nde robot bilimci olarak çalışan Danica Kragic, “Meslek birliği pek fazla yapay zekâ araştırmasının esas amacı değildir Bunun yerine, birçok çalışma, yüz tanımadan poker oynamaya kadar, insanlara üstün gelen otonom teknolojiler geliştirmeye odaklanmıştır diyor Crendall ise, “Makineler yarışmaktan ötesini yapmalıdır Robot bilimindeki incelemeler suni zekânın ilerlemesine asistan modeller olabilir şeklinde ekliyorKaynak: http:wwwsciencemagorgnews201903computerslearncooperatebetterhumans sizlere bilgilihocamcom farkıyla sunulmuştur