Yapay Zeka Rubik Küp Yarışında Klasik Sistemden Geride Kaldı

Rubik küpler, 1970’lerin ahir ortaya çıktığından beri zekâ oyunları arasında en üst sıralarda kendine nokta edindi. Rubik küpü merkezine alan organizasyon Yerküre Küp Birliği, rubik küp hayranları için olabildiğince süratli tahliller üretmek adına her yıl çeşitli yarışlar düzenliyor. Bu müsabakaya giren yarışmacılar, "Speedcubers" olarak biliniyor ve şu ana kadar en süratli Speedcubers, bir rubik küpü yalnızca 3,47 saniyede çözmeyi başaran Çinli Yusheng Du.

Epeyce yeterli bir müddette küpü çözen Du, muhtemelen DeepCubeA üzere makine tahsiline sahip bir yazılımla hiç eşleşmediği için hâlâ yerküre şampiyonu unvanını koruyabiliyor. California Üniversitesi’nde bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen ve derin bir had ağından oluşan rubik küp çözme yazılımı, rubik küpü yalnızca 1,2 saniyede ve ortalama 28 hamlede çözmeyi başardı. Bu sürat, size inanılmaz gelebilir ancak geçen yıl MIT’de araştırmacılar tarafından geliştirilen "min2phase" algoritmasını kullanan robotik sistem kadar süratli değil. Min2phase algoritması, rubik küpü yalnızca 0,38 saniyede çözmeyi başarmıştı.


Bu mühletleri karşılaştırdığımızda ortaya çıkan sonuçların farklı yanı min2phase'in rastgele bir had ağına sahip olmamasının yanı sıra eğitilmemiş ve rastgele bir makine öğrenme tekniğini kullanmıyor olması. DeepCubeA ise daha fazlasını yapabilmek için potansiyele sahip bir yapay zekâ. Şu an için bir robottan daha süratli olması beklenmiyor gelgelelim birden fazla meydanda dilsiz algoritmalardan çok daha süratli çalışıyor.

DeepCubeA, makine öğrenmesi kullanılarak rubik küp çözme konusunda eğitildi. Rubik küpün rastgele kombinasyonlarıyla başlayarak kendisine bir plan çizmesi gereken yapay zekâ, tahlile ulaşmak için kendi kendine hamlelerini hesaplıyor ve en kısa müddette nasıl çözeceğini düşünüyor. Emel, fonksiyonları mümkün olduğunca az kullanmak ve bu sayede çok çabuk bir biçimde formu çözebilmek.


Rubik küpte 43.252.003.274.489.856.000 üzere okuması bile epeyce güç olan muhtemel kombinasyon olduğu göz önüne alındığında, küpü çözebilmek için belli bir hamle serisi gerçekleştirmeniz gerekiyor. DeepCubeA’nın da küpü çözmeye başlarken rastgele başlaması mümkün olamayacağı için araştırmacılar, yapay zekâyı tersten eğittiler. Ne yapması gerektiğini birinci başta öğrenen yapay zekâ, böylelikle rubik küpü en süratli şekilde kombinasyonların içerisinde boğulmadan çözebilecekti.

Araştırmacılar, DeepCubeA'yi 2 gün boyunca 10 milyar farklı rubik küp kombinasyonu ile eğitmiş ve 30 hamle içinde hepsini çözme vazifesini vermişti. Yekun 1.000 rubik küp üzerinde test edilen DeepCubeA, bu küplerin hepsini kendisine verilen hamle sayısından %60 daha az hamle kullanarak başarıyla çözmeyi başardı.

Rubik küp, sadece bir oyuncak olmasına rağmen bunu çözmek için kullanılan yapay zekâ algoritmaları, diğer birçok sıkıntıya da uyarlanabilir. Araştırmacılar, bu yapay zekâ algoritmasını, eczacıların belli bedensel fonksiyonları gaye alacak ilaçlar geliştirmelerine yardımcı olacak proteinlerin yapısını kestirim etmek için kullanmayı amaçlıyorlar. Araştırmacılardan Agostinelli, “Rubik küpün, proteinlerin yapısına emsal bir formda birçok mümkünlüğü var ve yalnızca bir tanesi tahlil olarak kabul ediliyor. Rubik küpü çözmek için geliştirdiğimiz yapay zekâ algoritmasını bu cihete çevirebilirsek bir sorunu daha çözebiliriz” açıklamasında bulundu.