ABD’nin Massachusetts Institute of Technology (MIT) üniversitesinden bilim insanları kendi kendine öğrenen bir robot projesi geliştirdiklerini duyurdu. Makine mühendisliği profesörü Alberto Rodriguez öncülüğündeki MIT MCube Laboratuarı üyelerinin geliştirdikleri “makine öğrenimi” kavramını ve duyusal donanımı kullanan robot, Jenga® oyununu oynamayı öğreniyor. Kendi kendini geliştiren bu robot teknolojisinin yakın zamanda, montaj hatlarının imalatında kullanılabileceği düşünülüyor.
Araştırmacılar, bileğinde kuvvet algılayıcı ve iki yönlü bir manipülatör bulunan endüstriyel bir robot kolunu donattı ve bir Jenga kulesinin önüne oturttu. Robot görüşünü, Jenga kulesine yukarıdan bakan bir akıllı kamera ile sağlıyor.
Bilim insanları robota bir insana karşı nasıl kazanılacağını öğretecek bir yazılım yerine, robotun bazı keşifler yapıp, blokları rastgele inceleyerek oluşturmasına yönelik bir yazılım hazırladı.
Araştırma sonuçları ile ilgili “Gör, hisset, hareket et: Çok-boyutlu kaynaştırma ile karmaşık hareket becerileri için hiyerarşik öğrenme” başlıklı makalenin baş yazarı olan MIT robot bilimcisi Nima Fazeli, robotun başlangıçtaki durumu için “Blokların nasıl göründüğünü ve nerede olduklarını biliyor, ancak birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gerçekten anlamıyor” diyor.
Bir insan gibi sadece görerek hangi parçayı çekmenin yapının yıkılmasına sebep olacağını belirleyemeyen robot, bazı blokların daha gevşek olduğunu ve hareket etmek için daha az baskı gerektirdiğini, hangi parçayı çekmenin daha zor olduğunu oyunu oynadıkça keşfederek kendini geliştiriyor.
Jenga oynamak, robotların ustalaşması için kritik bir beceri gibi gözükmese de, görme ve dokunuşun altında yatan strateji, günlük yaşamda yaygın olan bakış açımız ile aynı: Örneğin dişlerimizi fırçalamak. Ön dişlerimizi fırçalamadığımızı görsel olarak anlayabiliriz, ancak aynı zamanda çok sert ovalamadığımızı da tespit etmemiz gerekir; kısacası sadece görmek yeterli olmaz. Makine öğreniminde de robotlara işte bu farkları “algılamalarını” sağlayacak verileri bu şekilde işleyebilecekleri yazılımlar hazırlanıyor.
Bilim insanlarının bu çalışmaları sayesinde öğrenme ve becerilerini geliştirebilen robotlar aslında insanların daha çocukluktan başlayan problem çözme yetisinin hâlâ çok uzağında olsalar da böyle bir gelişimin ileride insanlığı nasıl etkileyeceği üzerine tartışmalar devam ediyor.
Hatalarından ders alan robot da var
MIT MCube ekibinin Jenga oynamayı öğrenen robotik kolu bu alandaki ilk ve tek örnek değil, Kaliforniya’daki Berkeley Üniversitesi’nde elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi profesörü olan Pieter Abbeel ve ekibinin geliştirdiği Brett isimli robot da deneyimleri üzerinden “öğrenebiliyor”.
Berkeley Üniversitesi’nde Brett’i geliştiren ekip “makine öğrenimi” kavramını şöyle açıklıyor: “Şu anda bir robot kullanmak istiyorsanız, o robotu ne yapmak istediğinizi yapacak şekilde programlıyorsunuz, bu da çok zaman ve uzmanlık gerektiriyor ”dedi. “Makine öğrenmedeki ilerlememizle, bir kez hazırlanacak bir yazılım ile, robotun öğrenmesini sağlayan makine öğrenim kodunu yazabiliriz ve sonra robotun yeni bir beceriyle donatılması gerektiğinde, sadece yeni veriler sağlarız.”
Medyascope'un haftalık e-bülteni
Andaç'a abone olun
Editörlerimizin derlediği öngörüler, analizler, Türkiye’yi ve dünyayı şekillendiren haberler, Medyascope’un e-bülteni Andaç‘la her çarşamba mail kutunuzda.
Girişimci Elon Musk’ın kurucusu olduğu Open AI (Açık Yapay Zekâ) ise robotların öğrenme becerisine şöyle bakıyor:
“Daha önce görülmemiş bir el becerisi ile fiziksel cisimleri hareket ettirebilen insan benzeri bir robot el yetiştirdik. Dactyl olarak adlandırılan sistemimiz tamamen simülasyon konusunda eğitilmiş ve bilgisini gerçekliğe aktararak geçmiş yıl üzerinde çalıştığımız teknikleri kullanarak gerçek dünya fiziğine uyum sağladı. Dactyl, OpenAI 5 ile aynı genel amaçlı donatı öğrenme algoritmasını ve kodunu kullanarak sıfırdan öğreniyor. Sonuçlarımız, robotları simülasyonda eğitmenin ve dünyayı fiziksel olarak doğru modellemeden gerçek dünyadaki görevleri çözmelerinin mümkün olduğunu gösteriyor.”
