Google, kendi kendine video oyun oynamayı öğrenip ustalaşan yapay zeka teknolojisi geliştirdi - Webrazzi
Kategoriler
Haberler
Videolar
Galeriler
Insights içeriklerine göz atın.
Webrazzi raporlarını inceleyin.
Konular
Dijital
E-Ticaret
Girişim
Mobil
Teknoloji
Yatırım
Etkinlikler
Fintech 15 Aralık
Kariyer
Ödüller
BİLDİRİMLERİM
Gündemi yakalayın, etkinlikleri takip edin, özel içeriklere ulaşın!
Giriş yap
Kayıt ol
Webrazzi’de arayın...
Kategoriler
Haberler
Webrazzi Insights
Webrazzi Insights
Videolar
Galeriler
Raporlar
Konular
Dijital
E-Ticaret
Girişim
Mobil
Teknoloji
Yatırım
Etkinlikler
Fintech 15 Aralık
Webrazzi
Hakkında
Yazarlar
Katkıda Bulun
İletişim
İş İlanları
Girişiminizi Tanıtın
Reklam
Gündemi yakalayın, etkinlikleri takip edin, özel içeriklere ulaşın!
Giriş yap
Kayıt ol
Webrazzi Insights kapsamlı içerikleri ve raporlarıyla içgörü yaratıyor, stratejilere yön veriyor. Webrazzi Raporlar kapsamlı içerikleri ve derinlemesine araştırma raporlarıyla öne çıkıyor.
SON EKLENENLER
Foodtech girişimi The Every Co., 175 milyon dolar yatırım aldı
Gmail uygulamasına sesli ve görüntülü arama yapma özelliği eklendi
Intel, sürücüsüz araç geliştirme birimi Mobileye'ı gelecek sene halka arz etmeyi planlıyor
Makro üreticilerdense mikro ve nano influencer'ların önümüzdeki dönemde daha çok öne çıkması bekleniyor
Hybrid-casual türünde oyunlar geliştiren yerli girişim: POW Games
Webrazzi Bülten ile teknoloji dünyasının nabzını tutun.
Abone Ol
Switch to Webrazzi International Koyu tema
Insights kapsamlı içerikleri ve raporlarıyla içgörü yaratıyor, stratejilere yön veriyor. Popüler Insights içeriklerine göz atın.
Makro üreticilerdense mikro ve nano influencer'ların önümüzdeki dönemde daha çok öne çıkması bekleniyor
Poliçelerde müşteri verisi kullanımına çekimser yaklaşılmakta
WiFi 6 ve 5G, birbirini tamamlayan bağlantılar olarak öne çıkabilir
Makine öğrenimi sadece kişiselleştirmede değil, farklı pazarlama fonksiyonlarında da öne çıkacak
Kullanıcılar tarafından üretilen videolu içerikler alışveriş yolculuğunda daha çok etki yaratıyor
Son teknolojinin etkilerini Webrazzi merceğiyle inceleyin, detayları görün, güçlü stratejiler yaratın. Özel makaleler ve raporlara erişmek için hemen harekete geçin.
Avantajları ve Paketleri İnceleyin
Şirketinizin Insights erişimi var mı? Kontrol Et
Teknoloji
Google, kendi kendine video oyun oynamayı öğrenip ustalaşan yapay zeka teknolojisi geliştirdi
Merve Kara 26 Şubat 2015
Paylaş
Facebook Twitter Linkedin
Paylaş
E-posta gönder Bağlantıyı kopyala
Google, kendi kendine video oyun oynamayı öğrenen ve oynadıkça ustalaşan yapay zeka teknolojisi geliştirdi. Google'ın geçtiğimiz yıl tahmini 400 milyon dolara satın aldığı DeepMind'ın çalışmalarıyla, işe Atari oyunlarını öğrenerek başlayan teknoloji, deyim yerindeyse rakip tanımıyor. Zira yapay zeka, kendi kendine öğrendiği 49 farklı Atari 2600 oyunun 29'unda insan rakiplerinin rekorlarını geride bıraktı. Yüksek skor yaptığında "ödüllendirilen" sistem, oyunların 43'ünde, bugüne kadar algoritmalar tarafından başarılan en iyi skorları geçti.
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis ve Volodymyr Mnih, Koray Kavukçuoglu ile David Silver'ın aralarında bulunduğu ekibinin dün The Nature dergisinde yayınlanan makaleyle duyurulan gelişme, Google'ın yapay zeka alanındaki büyük hedeflerine giden yolda önemli bir ilk adım olarak görülüyor. Araştırmacılar, geliştirdikleri teknolojinin karmaşık görevleri yerine getirerek ilerleme sağlamayı başaran, ilk yapay zeka sistemi olduğunu söylüyorlar. Deep Q Network (DQN) adını verdikleri yeni yapay zeka sistemi, iki farklı yapay zeka tekniğini ilk kez bu kadar başarılı bir şekilde birlikte kullanıyor. Aşağıdaki grafik, DQN'in performansını literatürdeki en iyi skoru yazılımlarla kıyaslıyor.
Söz konusu tekniklerden ilki halihazırda Google'ın da kullandığı, derin öğrenme. Bildiğiniz gibi bu, makine algısını destekleyen ve Facebook'un görüntü ya da Apple'ın mobil asistanı Siri'nin konuşmaları anlamasını sağlayan yapay zeka tekniği. DeepMind'ın dolayısıyla Google'ın başarısı, bu tekniği, derin takviyeli öğrenme (deep reinforcement learning) tekniğiyle başarılı bir şekilde birleştirebilmesi. Derin takviyeli öğrenme tekniği, yazılımın hafıza ve ödül odaklı olarak sürekli kendisini geliştirmesini sağlıyor.
Breakout, Video Pinball ve Space Invaders gibi Atari kuşağının iyi bildiği oyunları başarıyla öğrenen Deep Q Network için bir sonraki aşama üç boyutlu oyunlar olacak. 90'larda çıkış yapan video oyunlardan başlayarak, sistemin 10-20 yıl gibi bir sürede Call of Duty oynayabileceği tahmin ediliyor. Görevin belki en kritik aşaması da bundan sonra başlıyor. Video oyunun içinde araç kullanabilen bir sistemin, bunu pekala gerçek hayatta da yapabilmesi gerekiyor. Zira, Google'ın DeepMind'a bunca parayı sadece Atari ve diğer video oyunları için ödemediği aşikar.
Geliştirilen genel amaçlı algoritma, farklı görevlere uyarlanabiliyor. Google, başta sürücüsüz araçlar ve robotlar olmak üzere yapay zeka sistemini gelecekte geniş çapta operasyonlar için kullanmayı planlıyor.
The Nature makalesini, günümüzde akademik bir makalenin nasıl görünmesi gerektiği konusunda örnek oluşturması açısından da, linki takip ederek inceleyebilirsiniz.