Arthur Samuel, Yapay Zeka araştırmalarının öncülerindendir, bilgisayarların kendi deneyimlerinden öğrenmeleri üzerine çalışmalar yapmıştır. Yapay Zeka denemelerini dama üzerinde kurgulamıştır. Dama oyununu seçmesinin sebeplerinden biri, oyundaki iyi ve kötü hamlelerin not edilmesidir, böylece iyi ve kötü hamle arasında ayrım yapılabilinir.
1961 yılında Ed Feigenbaum ve Julian Feldman ilk Yapay Zeka anatolojisini oluştururken, Samuel Arthur'un dama araştırmasına ek olarak bilgi vermesini istediler. Dünya genelinde ün yapmış olan 4 dama oyuncusu ile karşı karşıya gelen dama programı kazandı.
Dama Oyunu Kullanılarak Makine Öğrenimi Üzerine Bazı Çalışmalar
Özet: Dama oyunu kullanılarak 2 Makine öğrenimi prosedürü incelenmiştir. Elde edilen sonuç, oynamayı öğrenen bilgisayarın oyunu yazan kişiden kat ve kat daha iyi oynadığıdır. Ve daha fazlası, doğru yön, kurallar verildiğinde bilgisayar bu işlemi 8-10 saat aralığında öğrenir.
Kazanma ihtimaline uygun olarak her bir tahta pozisyonu bir skora denk getirildi. Başlangıçta damaların ve her kenarda ki parçaların sayısına göre skorlar belirleniyordu. Her nekar bu yöntem çalışsa da oyunun performansını geliştirmek için, programın kendi başına binlerce kere oynamasını sağladı ve elde ettiği sonuçları noktasal skorlama için kullandı.
Samuel kendi performansını kendi tecrübeleri ile geliştiren bir program yazmıştı. Program öğrendi ve makine öğrenimi doğdu.
- Bir önceki leveldeki mümkün hareketleri kaydediyor.
Makine öğreniminin iki farklı metodu arasında ayrım yapalım. İlk metodumuz, Yapay Sinir ağlarıdır. Öğrenilmiş davranışın, rastgele birleşmiş ağa geçişidir, bilgisayar üzerinde bir simulasyondur. Başka bir tanımla
YAPAY SİNİR AĞI; İNSAN BEYNİNİN SİNİR HÜCRELERİNDEN OLUŞMUŞ KATMANLI VE PARALEL OLAN YAPISININ TÜM FONKSİYONLARIYLA BERABER SAYISAL DÜNYADA GERÇEKLENMEYE ÇALIŞILAN MODELLENMESİDİR.
Bir diğer, daha etkili olan metod ise; Sadece belirli şeyleri öğrenme amaçlı dizayn edilmiş gelişmiş ağların aynısının geliştirilmesidir.
İlk metod, genel amaçlı öğrenme makinelerinin gelişmesine itiyor. İkinci metod ise her uygulama için yazılım gerektiriyor.
Kazanmayı garanti edecek kural yoktur ve her doğru yol hesaplanmaya kalkınsa 1040 kadar ihtimal olurdu. Bilgisayar oynadıkça mümkün yolları bulur.
Bilgisayar sonuç pozisyonlarını göz önünde bulundurarak, bir kaç hareket öncesine bakar. Tahta pozisyonları makine kelimeleri şeklinde depo edilir ve 4 kelime herhangi bir posizyonu belirtmek için kullanılır. 32 bit pozisyon, 32 oyun karesine denk gelir. Her pozisyon yeni başlangıca ve deneyime katkıda bulunması için saklanır.
Modern programlar, 8*8 'lik oyunlarda için gerekli her mümkün hareket kombinasyonunu gösteriyor.
Nasıl programların zeki olduğunu belirleyen kurallar varsa, benzeri oyunlar içinde geçerlidir.
Çok Basit Çözülen : İçinde olduğu pozisyonu algılar.
Basit Çözülen:Bulunduğu pozisyonu algılamakla birlikte, oyunun başlangıcından itibaren bir stratejisi vardır.
Güçlü Çözüm: Mümkün olan bütün ihtimaller bilinir, sadece oyunun değil oyuncununda oynama taktiğini algılar ve buna göre hareket eder.
Kaynakça:
http://library.msri.org/books/Book29/files/schaeffer.pdf
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.368.2254&rep=rep1&type=pdf
0 yorum: