Robotlara, insanlarda olduğu gibi el-göz koordinasyonunu öğretmeyi amaçlayan Google Research‘ten bilim adamı Sergey Levine, programlanmadıkları halde robotların önlerindeki nesneleri tutup kaldırabilmeyi öğrenmesi için yürüttüğü çalışmada ilerleme kaydediyor.
Robotlar normalde programlandıkları şekilde davranabiliyorlar. Buraya kadar sorun yok; Levine ve ekibi ise 14 adet robotik kolu birbirine sinirsel ağlar benzeri bir yapıyla bağlayarak, sıradan birtakım nesneleri kaldırmayı öğrenmelerini sağlamak istiyor. Makine öğrenmesi (machine learning) olarak açıklanan yöntemle yapay zekaya, etraftaki değişimlere daha hızlı adapte olabilmek ve ona göre tepki verebilmek gibi insansı yetenekler kazandırmak hedefleniyor.
Google’ın bu 14 robotik kol deneyinde ise robot kolların birbirine bağlı olmaları dikkat çekiyor. Robotik kolların her birinin önünde her gün kullandığımız sıradan nesnelerle dolu birer kutu bulunuyor. Başta, rastgele hareketlerle bu nesneleri tutup kaldırmaya çalışıyorlar. Günün sonunda robot kolların nesneyi tutma girişimlerinden toplanan bu veri, robotların insanlar gibi el-göz koordinasyonu geliştirebilmesi için kullanılıyor. Çalışmada, 800.000 tutma girişiminin sonunda robotik kolların öğrenme belirtileri gösterdiği ifade ediliyor. Hatta nesneyi tutmadan önce, arasında bulunduğu diğer nesnelerden ayırmak gibi enteresan davranışlar bile göstermişler.
Levine’ın Google Research blogundaki paylaşımında belirttiğine göre bu davranışlar programlanma değil de doğal yollardan öğrenmenin bir sonucu. Sisteme devamlı olarak geri bildirim yüklenmesi sonucu robotların hata oranının yüzde 34’ten yüzde 18’e kadar düştüğü de söyleniyor.
VİDEO
