A'dan Z'ye: Robot eller neler yapabiliyor?

Dünyanın en iyi yapay zekâ laboratuvarlarındaki araştırmacılar insan elini taklit edebilen robotik eller geliştirmeye çalışıyor. Elon Musk ve diğer büyük Silikon Vadisi isimleri tarafından kurulan San Francisco yapay zekâ laboratuvarı, OpenAI içinde Dactyl adında robotik bir el üzerinde çalışıyor. 

Luke Skywalker'ın son Star Wars filmindeki mekanizmaya çok benziyor: Bir insan eli gibi bükülen ve düzelten mekanik bir düzenek gibi de görülebilir.  Dactyl'e bir alfabe bloğu verilip belirli harfleri gösterilmesi istenildiğinde bu işlemi başarılı bir şekilde yerine getirebiliyor. Ayrıca bu sistem farklı renkler için de geçerli oluyor. Bu elbette bir insan eli için çok basit bir görev.  Ancak otonom makine düşünüldüğünde hakikaten dikkate değer bir başarı olduğu ortaya çıkıyor. 

En önemli ayrıntılardan biri ise Dactyl'nin görevi büyük ölçüde kendi başına öğrenmiş olması. Matematiksel yöntemleri kullanarak araştırmacılar robotik elleri ve diğer makineleri çok daha karmaşık görevleri gerçekleştirmek için daha ileri seviyede eğitilebileceğini düşünüyorlar. Bu dikkate değer çevik el, son birkaç yılda robotik araştırmalarda çok büyük bir sıçrama anlamına geliyor. Zira yakın zamana kadar araştırmacılar daha basit ellerde çok daha basit görevleri ustalıkla yapmaya çalışıyordu. 

Berkeley'de yer alan (Kaliforniya) Kaliforniya Üniversitesi'ndeki robotik laboratuvar Autolab'daki araştırmacılar tarafından oluşturulan bu sistem, birkaç yıl önceki teknolojilerin sınırlarını temsil ediyor. 

İki parmaklı bir 'kavrayıcıyla' donatılmış olan makine, bir tornavida veya bir çift pense gibi eşyaları alıp ilgili kutulara atabiliyor. 'İlgili kutulara' kısmı önemli çünkü seçilen kutular birbirinden farklı olabiliyor ve robot el bunu doğru kutulara atıyor. 

Kavrayıcının kontrolü beş parmaklı bir elden çok daha kolay. Ancak tek sorun hemen her nesneye aynı yoğunlukta baskı uygulandığı için farklı türde bir nesneyle karşılaşıldığında sistem zor durumda kalabiliyor.

Araştırmacılar tarafından asıl istenen ve hedeflenen ise daha önce hiç görülmemiş bir nesneyle dahi karşılaşıldığında düzgün kavrayıp baskıyı ona göre ayarlayabilen bir robot el. Autolab araştırmacılarının son birkaç yıldır üzerinde çalıştıkları şeylerden biri bu. 

Bu sistem hâlâ basit bir donanım kullanıyor: Bir tutucu ve bir vantuz. Ama bir makastan plastik oyuncak dinozoruna kadar her türlü rastgele eşyayı alabiliyor. Sistem, makine öğrenmede dramatik ilerlemeden yararlanıyor. Berkeley araştırmacıları, 10.000'den fazla nesneyi bu şekilde tanımlamış durumda. 

Üstelik bu sistem geçmişe oranla çok daha hızlı çalışıyor. 

Üzerinde çalışılan diğer bir robot teknolojisi ise yine hızlı ve kayda değer bir ilerlemeyi temsil ediyor. Berkeley araştırmacıları, en son makine öğrenimi tekniklerini kullanarak bu sistemi bir araya getirmiş durumda. Normal şartlarda aylar ya da yıllar alacak bir işlemi bu robotlar yapay zekâ sayesinde birkaç hafta içinde öğrenebiliyor. 

Derin öğrenme konusundaki diğer başarılı örneklerden biri ise BAIR laboratuvarına ait. Bir nesneyi kavrayıcı ile nereye kadar itebileceğini tahmin edebilen bu sistem, kısaca önümüzdeki süreçte herhangi bir yüzeyi nesnelerle kendi dekore edebilir hale gelecek gibi görünüyor.