İnsan gibi ‘öğrenen’ yapay zekalı robotlar
Open AI, tek bir örneğe bakarak bir bebek gibi öğrenebilen yapay zekalı robotlar geliştirdi. Robotlar bir insanın sanal gerçeklikte gerçekleştirdiği işlemleri izleyerek aynı işlemi gerçek dünyada yapabiliyor. Tek bir gösterimin ardından robotlar aynı görevi, farklı başlangıç noktalarından başlayarak gerçekleştirebiliyor.
Sistem iki farklı yapay sinir ağı kullanıyor: görsel ağ ve taklit ağı. Görsel ağ, robotun kamerası ile algılanan görüntüyü, nesnelerin konumunu belirlemek için kullanıyor. Görsel ağ, farklı ışık, doku ve nesnelerle hazırlanmış yüz binlerce simülasyon görsel ile eğitildiği için bu işlemleri gerçekleştirmekte zorlanmıyor.
Taklit ağı ise gösterimi izledikten sonra işleyerek görevin amacını bulmaya çalışıyor ve daha sonra farklı bir başlangıç noktasından başlayarak aynı amacı gerçekleştirmeye çalışıyor. Bu yüzden taklit ağının, gösterimi yeni bir ortamda genelleştirmesi gerekiyor. Peki taklit ağı nasıl genelleştireceğini nereden biliyor?
Binlerce farklı gösterimle çalıştı
Ağ bu işlemi, eğitim örneklerinin dağılımı vasıtasıyla öğreniyor. Düzinelerce farklı görevi, her bir görev için binlerce farklı gösterim ile çalışan robotlar her çalışma örneğinde aynı görevin tekrarlandığı iki gösterimi takip ediyor. İlk gösterimin tamamı incelendikten sonra ikinci gösterimden sadece bir kare gösteriliyor. Daha sonra o karede gösterimi yapan kişinin hangi eylemi gerçekleştirdiği tahmin edilmeye çalışılıyor. Bu eylemin doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi için robotun aynı eylemi ilk gösterimden bulması gerekiyor.
Blokları dizme görevine bu sistem uygulandığında, çalışma verileri blokların birbiriyle eşleşen kuleler halinde ve aynı sırada dizilmesini kapsıyor. Ancak başlangıç noktası her seferinde değişebiliyor. Bu şekilde taklit ağı, gösterimi yapan kişinin blok sırasını ve kulelerin boyutunu, kulelerin konumuna dikkat etmeden eşleştirmeyi öğreniyor.
Blok dizme
Renklerine göre blokları üst üste dizme görevi, ekibin simülasyonda senaryolu bir düzeni izlemesini mümkün kılacak kadar basitti. Senaryolu düzen ile çalışma verisi taklit ağında oluşturuldu. Deneme vakti geldiğinde ise taklit ağı, daha önce bir insanın karmaşık verilerini görmemiş olsa da (robotlar sadece sanal gerçeklikle eğitilmişti) insanlar tarafından yapılan tanıtımları birebir taklit etmeyi başardı.
Taklit ağı, tanıtımın gidişatında yazılımsal dikkati ve durum vektörünü kullanıyor. Böylece blokların konumları tespit edilerek farklı uzunluklardaki tanıtımlarla da çalışılabiliyor. Ayrıca taklit ağı farklı blokların konumuna da dikkat ederek, daha önce görmediği kadar uzun süre devam eden ve öncekinden daha fazla bloğu üst üste dizen tanıtımları da taklit edebiliyor.
Taklit ağının daha iyi öğrenebilmesini sağlamak için araştırmacılar senaryolu çalışmalara küçük miktarda hata da ekledi. Böylece taklit ağı sadece neyi yapması gerektiğini değil, neyi yapmaması gerektiğini de öğrendi. Ağ bu bilgiyi daha sonra kendisine gösterilen örnekleri taklit ederken kullanarak daha başarılı oldu.
Kaynak:https://www.dunyahalleri.com/insan-gibi-ogrenen-yapay-zekali-robotlar/