Nvidia, İnsanları İzleyerek Öğrenen Bir Robot Geliştirdi..

**hachiko** · 26 Mayıs 2018, 02:36

Şayet robotlar da, tıpkı insanoğlu gibi varlığını sürdürebilmeyi istiyorsa, tıpkı insanlar gibi yaşayarak öğrenmesini bilmeli. Fabrika şeflerinin ileri seviye karmaşık programlama gerektiren talimatlar hazırlamaktan dahi önemli ve acil işleri mevcutken, üretim bandının durmaması, çalışanların problemleri gibi.

Peki, ya robotlar da işe yeni alınan bir kişiye yapıldığı gibi hem de tek bir seferde işi öğrenebilecek kapasitede olsalardı? İşte Nvidia araştırmacıları, şimdi bu soruyu cevaplandırıyor. Nvidia yapay zeka araştırma merkezi, robotların verilen görevi yalnızca bir defa bir insanı seyrederek öğrenip yerine getirmesini sağlayacak robotlar üzerinde çalışmaya giriştiler.

Hatalarını öğrenecek ve bulut aracılığıyla paylaşacaklar
Araştırmacılar, şimdiye değin yapılmış tüm bu çalışmalarla beraber robotların çok yakın bir tarihte sesli komutlar vasıtasıyla da öğrenebileceğini, hatta yanlış yaptıklarında insanların beynini okuyarak yanlışlarını telafi edebileceklerini ve bunu bulut vasıtasıyla öbür robotlarla da paylaşacaklarını belirtiyorlar.

Gerçek zamanlı dünya ayarları modundayken robotların verilecek görevleri arzu edilen en iyi netice ile başarabilmesi için robotla sağlanacak olan iletişimin çok basit ve pratik olması gerektiğini söyleyen Nvidia araştırmacıları, 'gerçek zamanlı dünyada bir kullanıcı basit bir biçimde robota ne yapacağını göstererek, performansını en üst seviyeye yükseltecek ipuçlarını robotun anlamasını sağlayabilir' diyerek, bunun ne denli büyük bir iş yükünü hafifleteceğine vurgu yapıyorlar.

Nöral ağlar desteğiyle öğrenecek
Nvidia araştırmacıları, yeni deneylerinde, bir insan tarafından sergilenecek bir görevi birlikte çalışarak bitirecek bir dizi nöral ağ üzerinde çalışmalarda bulundular. Söz konusu nöral ağlar Nvidia Titan X GPU ile çalışıyor ve insan devinimlerini izlemek üzere bir kamera üzerine yerleştirildiler. Araştırmacılar bu sistemi dört değişik renkte blok ve bir oyuncak arabayı tanıması için eğittiler. İnsan eğitici tarafından deneyde, önce bu bloklar özel bir biçimde monte edildi ve robotun da bu uygulamayı seyretmesi sağlandı. Az evvel seyrettiği sahneye göre, robotun görevi bozulan blokları eski durumuna getirmekti. Bu görevi yerine getirebilmek için her nöral ağın kendine özel bir işi mevcut. İlkin, nesne tanıma ağı kameranın hangi nesneye baktığını saptıyor. Ardından ilişkilendirme öngörü ağı, bu parçacıklarla blokların nasıl bir arada uyum içinde durduğunun tespitini yapıyor. Mesela, mavi blok kırmızı blok ’un üzerindedir. Akabinde bir program geliştirme ağı devreye giriyor ve hedefin başarılması adına nelerin yapılması gerektiğine karar veriyor. En nihayetinde, hazırlanan plan-programı işleme koyacak yürütme ağı devreye girerek bloklar olması icap eden yerlere çekiliyor.

Robot, otomatik olarak kendi yanlışları üzerinden değerlendirme yapabilecek kapasiteye de sahip. Mesela, şayet ilk girişiminde program başarısız olur ve hedef görev yapılamaz ise, yeni bir planla tekrar harekete geçiyor. Üstelik, eyleme geçmeden, insan bir kullanıcının okuyabileceği yazılı bir görev tanımı hazırlıyor. Böylece, şayet kullanıcı görevde bir hata görürse, görevin tekrar öğretilebilme imkanı da oluyor.

Nvidia araştırmacıları, bu yöntemle, pek çok alanda kaydedilen hızın önemli ölçüde yükseleceğini ve büyük yığınsal verilerle zaman kaybedilmek zorunda kalınmayacağını ifade ediyorlar.