Yapay zeka üzerine yapılan çalışmalar gün geçtikçe artmakta. Dev şirketler de bu gelişmelerin gerisinde kalmamak adına sürekli çalışmalar yapıyor. Facebook Yapay Zeka geliştirme ekibi de geçtiğimiz hafta bir açıklamada bulundu. Ekip, 1987 yılında geliştirilen Nethack isimli oyunun yapay zeka modellerini geliştirmek ve test etmek için gayet uygun olduğunu düşündü. Geçtiğimiz hafta pekiştirmeli öğrenme ajanlarının durumunu kontrol edebileceğimiz Nethack Öğrenme Ortamını duyurdu.
Oyunlar uzun yıllardır yapay zeka modellerini test etmek adına kullanılıyor. Fakat 2013 yılında Google’a bağlı olan DeepMind’in Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro ve Q*bert gibi oyunları insan seviyesinde oynayabilen yapay zeka sistemleri geliştirmesi, sektörün oyunlara ilgisini daha da arttırdı. DeepMind kurucu ortaklarından olan Demis Hassabis yaptığı bir açıklamada “Bu sistemlerin oyunlar üzerinde denenmesi garip bir algı oluşturmakta ama bu sistemler hastalık teşhisleri, protein yapılarını tahmin etme gibi ucu açık olan birçok alanda bizlere yardımcı olabilir” ifadelerini kullandı.
Facebook Yapay Zeka Geliştime Ortamı Olarak Neden Nethack’i Seçti?
1987 yılında geliştirilip piyasaya sürülmüş olan NetHack tahmin edilenden daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Büyülü bir tılsımı almak için 50’den fazla zindan seviyesinde oynayan kullanıcılar, aynı zamanda eşyalar kullanıp canavarlarla savaşmakta.
NetHack hafif mimarisi ile geliştiricilere büyük avantaj sağlıyor. Sıra tabanlı yapısıyla ve piksel yerine semboller kullanarak fizikle alakalı her şeyden vazgeçmesi sayesinde sistem kaynakları boşa harcanmamakta.
Makine öğrenmesi modellerini bulutta eğitmek, gittikçe pahalı bir hal almaya başladı. Yayımlanan rapora göre Grover sahte haber üretmek ve tespit etmek için geliştirdiği modeli eğitmek amacıyla $25.000 dolar harcadı. Aynı şekilde OpenAI’ın GPT-2 dil modelini eğitmesi onlara saatlik $256 dolara mal oldu. Google, 11 farklı Doğal Dil İşleme görevini yerine getirmesi için BERT’e $6.912 dolar harcadı. Fakat NetHack kullandığı TorchBeast Framework’u sayesinde bulutta bu kadar masraflı olmuyor.
Bir Facebook temsilcisi açıklamasında “NetHack diğer zorlu simülasyonlara kıyasla daha az geliştirme maliyeti gerektirdiğinden pekiştirmeli öğrenme işlemini daha pratik hale getiriyor. Şu an faaliyet göstermekte olan pekiştirmeli öğrenme ajanlarımız NetHack’in sadece bir kısmını araştırıyor. Bu araştırma alanı ilerleyen süreçte daha da fazla artacak.” ifadelerini kullandı.
Araştırmacı ekip, NetHack Öğrenme Ortamının uzun vadede çok daha fazla geliştirme alacağını ve pekiştirmeli öğrenme ile uğraşan birçok kişiye ilham vereceğini tahmin ettiklerini açıkladı.
