Yapay zekâ bilimcisi Matt Ginsberg, aynı zamanda bir yazar, oyun yazarı, sihirbaz ve akrobasi uçağı pilotu olmakla on parmağında on marifet olsa da, bulmacalar konusunda pek parlak değildi. Bir gün bir otel salonunda ünlü bir ABD bulmaca turnuvasını daha kaybederken, bunu değiştirmek için harekete geçmeye karar verdi.
Bulmacalar konusunda oldukça yetenekli 700 kişinin arasındayken bu durumum beni çok rahatsız etti ve benim adıma bu kişilerle ödeşecek bir bilgisayar programı geliştirmeye karar verdim.
Dr. Fill isimli yapay zekâ program 10 başarısız girişimin ardından ilk başarısını elde etti ve Amerika’nın önde gelen bulmaca yarışması olan American Crossword Puzzle Turnuvası’nda birinci oldu.
Bulmaca sorusu ipuçları ve cevaplarını içeren çok büyük bir veri setiyle eğitilen ve oldukça “ilkel” kabul edilen model, bulmacada yer alan kutulara uygun kelimelerin hızlı bir şekilde aranmasına odaklanıyordu. Ardından Kaliforniya Üniversitesi Berkeley Koleji’den araştırmacıların üzerinde çalıştığı bulmaca ipuçları cevaplama sistemi ile Dr. Fill güçlerini birleştirdi.
Bulmacalar için Yapay Zekâ gerekli mi?
Sıradan bulmacalar net bir soru ve belirli bir cevaptan oluştuğu için aslında yapay zekâ ile çözülmesi gereken bir sorun teşkil etmiyor. Yeteri kadar büyük bir kaynak kütüphanesi sağlandığında, yapılması gereken tek şey arama algoritmalarının hızını iyileştirmek ve sürekli olarak yeni veriler ile sistemi beslemek olacaktır.
Alışkın olduğumuz bulmacaların haricinde, çok çeşitli bulmaca türleri bulunuyor. Birleşik Krallık’ta yaşayanların aşina olduğu şifreli bulmacalar, genellikle anagramlar-kelime ve kelime öbeklerinde harflerin yer değiştirilmesi ile elde edilen şifreler- içerir ve bunlar ipucu olarak kullanılır. Belirli kurallar çerçevesinde cevap aranması gereken bu bulmacalar yapay zekânın kolaylıkla uzmanlaşabileceği bir kategoridedir. Buradan İngilizce bir anagram kare bulmaca çözmeyi deneyebilirsiniz.
İngilizlerin aşina olduğu anagram bulmacalarda harfleri karışık olarak verilmiş kelimeler ipucu oluyor.
Amerikan stili bulmacalar ise yapay zekânın dişine göre diyebiliriz. Hem bilgi hem de etraflıca düşünme gerektiren bu tür bulmacalara araştırmacılardan Profesör Klein güzel bir örnek veriyor: “Gizemli bir cinayetin merkezindeki makarna çeşidi.” cevap ne olabilir?
Zehirli Penne
Cevabı Wikipedia’dan bulunamayacak bu soru, ilgili boşluğa uygun kelime sayısı, harf sıralaması ve anlamlandırma gerektiriyor. Cevap zehirli penne diyenler, tebrikler!
Bilgisayarlar için son derece zorlayıcı olabilen Amerikan stili bulmacalarda, Dr. Fill 3 hata yaparak Amerika Kare Bulmaca Turnuvası’nı kazandı az bir farkla birinci bitirdi. Ancak önceden kararlaştırıldığı üzere Dr. Ginsberg 3,000 $’lık ödüle talip olmadı. Bu başarı önde gelen Yapay Zekâ araştırma şirketi DeepMind’dan ödül aldı.
Yapay Zekâ öğrenmeyi öğrenecek
Tek bir alanda uzmanlaşmak yerine, çok görevli çalışabilen ve bu alanlarda başarı gösteren yapay zekâların inşa edilmesi uzun bir yolculuk olacak. İnsanların bazı görevleri sırasıyla öğrenmesi ve öğrendikçe daha fazla anlam kurma, bilgileri bağdaştırma, tahmin ve muhakeme etmesi nasıl zaman ve emek istiyor ise aynısı yapay zekânın yolculuğunda da geçerliliğini koruyacak. Doğal dil işleme (NLP) alanındaki gelişmeler ile paralel ilerleyecek olan bu tür yapay zekâ modellerini merakla takip ediyor olacağız.
[button color=”red” size=”normal” alignment=”center” rel=”follow” openin=”newwindow” url=”https://www.gelecekburada.net/ucuncu-nesil-yapay-zeka-gpt-3/”]Üçüncü Nesil Yapay Zekâ: GPT-3[/button]
Hafta sonu gazetenizin bulmacasında size yardımcı olan yapay zekâ dostunuz, sonrasında gazetede gözüne çarpan ilanlardan tatil planınızı tasarlayıp size güzel bir teklif sunar belki de, ne dersiniz?
Kaynak: BBC
