Masa tenisi, dünyadaki en yüksek beceri gerektiren sporlardan biri olarak kabul ediliyor ve mühendisler artık dünyanın en iyi oyuncularını bile yenebilen bir robot geliştirdi.

“Ace” adı verilen bu robot, haftada ortalama 20 saat masa tenisi çalışan “elit amatör” oyunculara karşı oynadığı beş maçın üçünü kazanmayı başardı. Bu sonuç, gerçek dünyada yüksek seviyeli, hızlı ve etkileşimli bir sporda robotların insan performansını yakaladığı veya geçtiği en güçlü gösterilerden biri olarak değerlendiriliyor.

Sony AI tarafından geliştirilen bu sistem, yüksek hızlı algılama, yapay zekâ karar verme mekanizması ve robotik kontrolü birleştirerek gerçek zamanlı insan oyunculara karşı mücadele edebiliyor ve milisaniyelik reflekslerle karar verebiliyor.

Sony AI Zürih Direktörü ve Ace projesinin lideri robot bilimci Peter Dürr, bu araştırma hakkında şu ifadeleri kullanıyor:

“Bu çalışma, otonom bir robotun aslında rekabetçi bir sporda kazanabileceğini, insanlarla aynı fiziksel ortamda onların tepki süresi ve karar verme yeteneğini yakalayabileceğini hatta aşabileceğini gösterdi.”

Dürr ayrıca masa tenisinin büyük bir karmaşıklığa sahip olduğunu belirterek, bu sporun yalnızca hız ve güç değil aynı zamanda milisaniyeler içinde doğru karar verme gerektirdiğini vurguluyor. Bu başarının, fiziksel yapay zekâ ajanlarının gerçek zamanlı etkileşim gerektiren görevlerde kullanılabileceğini gösterdiğini ve daha geniş robotik uygulamalar için önemli bir adım olduğunu ifade ediyor.

Pong’dan Masa Tenisine: Robotik Gelişimin Yeni Aşaması

Ace, Sony AI ekibinin önceki projelerinden biri olan ve video oyunu Gran Turismo’da insanları geçebilen “Gran Turismo Sophy” adlı yapay zekâdan ilham alıyor. Ancak Ace, gerçek dünyada fiziksel bir sporla mücadele ettiği için çok daha karmaşık bir sistem olarak öne çıkıyor.

AI sistemleri geçmişte Pong gibi basit oyunlardan başlayarak satranç, Go ve StarCraft II gibi strateji oyunlarında büyük başarılar elde etti. Ancak fiziksel dünyadaki oyunlar, yapay sistemler için çok daha zorlayıcı.

Bir robotun, sürekli değişen bir çevreyi algılaması, bu değişiklikleri yorumlaması, karar vermesi ve bunları fiziksel hareketlere dönüştürmesi gerekiyor. Üstelik tüm bunlar saniyenin çok küçük bir bölümünde gerçekleşiyor.

Ace’in Üç Temel Bileşeni

Ace sistemi üç ana parçadan oluşuyor.

Birinci parça algılama sistemi. Bu sistem robotun topu görmesini ve takip etmesini sağlıyor. En önemli özelliklerden biri, topun dönüşünü (spin) algılayabilmesi. Masa tenisinde spin, topun sekme ve uçuş yönünü büyük ölçüde değiştiriyor. Önceki robotlar bu dönüşü doğru analiz etmekte zorlanıyordu.

İkinci parça yapay zekâ “beyni”. Bu bölüm derin pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitiliyor. Sistem, sanal ortamlarda milyonlarca deneme yaparak hangi hamlenin işe yarayıp yaramadığını öğreniyor ve anlık karar verebilecek hale geliyor.

Üçüncü parça robotik donanım. Sekiz eklemli, yüksek hareket kabiliyetine sahip bir robot kolu kullanılıyor. Bu kol, karar verilen hareketi hızlı ve hassas bir şekilde uyguluyor.

Gerçek Oyunculara Karşı Testler

Sony AI, Ace’i test etmek için yedi insan oyuncuya karşı oynattı. Bunlar arasında haftada 20 saatten fazla antrenman yapan beş elit amatör ve iki profesyonel Japon lig oyuncusu bulunuyordu: Minami Ando ve Kakeru Sone.

Robot toplam 13 maç oynadı ve yedi oyunu kazandı. Bu sonuçla üç maç galibiyeti elde etti.

Profesyonel oyunculara karşı performans daha düşük oldu. Ace, yedi oyundan yalnızca birini kazandı ve her iki profesyonel maçı da kaybetti.

Performans Analizi

Analizler, robotun başarısında en önemli faktörün spin algılama sistemi olduğunu gösterdi. Ace, rakiplerinden daha sert vuruşlar yaparak değil, topun dönüşünü doğru okuyarak puan kazandı. Dönüşlü topların yüzde 75’ini başarıyla geri çevirdi.

Ayrıca servislerde doğrudan sayı kazanmayı başardı ve insan gözlemcileri şaşırtan bazı sıra dışı hareketler gerçekleştirdi.

Eski Olimpiyat masa tenisi oyuncusu Kinjiro Nakamura, Ace’in bir vuruşunu gördükten sonra şu yorumu yaptı:

“Bunu başka kimse yapamazdı. Bunun mümkün olduğunu düşünmemiştim. Ama mümkün olması, belki insanların da bunu yapabileceği anlamına geliyor.”

Gelecek Potansiyeli

Araştırmacılar, Ace gibi sistemlerin yalnızca robotik gelişim için değil, insan performansını geliştirmek için de kullanılabileceğini düşünüyor. Robotların ortaya koyduğu yeni teknikler, sporcular için öğrenme aracı haline gelebilir.

Ace, AlphaGo veya DeepBlue gibi tamamen sanal ortamlarda çalışan sistemlerle aynı seviyeye ulaşmış değil. Ancak gerçek dünyada hızlı, hassas ve karmaşık etkileşimlerde yapay zekânın neler yapabileceğini önemli ölçüde genişletiyor.

Sony AI baş bilim insanı Peter Stone bu gelişmeyi şöyle değerlendiriyor:

“Bu başarı sadece masa tenisiyle ilgili değil. Yapay zekânın gerçek dünyada algılayıp, düşünüp, hareket edebildiğini gösteren önemli bir dönüm noktası. Bu seviyeye ulaşıldığında, daha önce mümkün olmayan birçok gerçek dünya uygulamasının kapısı açılır.”