Yeni geliştirilen bir yöntem sayesinde otonom araçlar, kendi yazılımlarını kendi tecrübeleriyle geliştirmeye başlıyor. Bu yöntemde yazılımcıların sürekli geliştirme yapması yerine sanal zeka adeta bir hayvan gibi eğitilirken daha kompleks durumlarla daha iyi başa çıkılması sağlanıyor. 

Yazılımcılık ülkelerin refah seviyelerine etki eden en önmeli mesleklerin başında geliyor. Neredeyse hayatımızın her alanını çevreleyen yazılımları geliştiren insanları yetiştiren, kendine çeken ve etkin şekilde kullanabilen ülkeler – şirketler gelecekte köşeleri tutmaya aday hale geliyor. Ancak günümüzde yazılım ihtiyacı öylesine artmış ve karmaşık hale gelmiş durumda ki, basitçe daha büyük yazılım ekipleri kurmak işe yaramıyor. Zira bir yazılımı hazırlamak, test etmek, hatalarını düzelttikten sonra yayına vermek ve sürekli geliştirmeye devam etmek gibi temel adımlar söz konusu bir otonom araç olduğunda çok uzun zaman alan ve riskli süreçler haline geliyor. Zira trafik çok fazla bilinmeyeni olan, dünyanın farklı yerlerinde farklı işleyen ve elbette hayati riskler içeren bir ortam.

Tüm bu şartlarla başa çıkabilecek bir yazılım, sadece yazılımcıların eline bakmamalı ve deneyimledikçe kendi kendi geliştirmeli. Üstelik onu mutlaka fiziksel şartlara maruz bırakmak da gerekmiyor. Simülasyon koşullarında da sürekli olarak deneyerek öğrenebilmeli.

İsrail merkezli bir otomobil teknolojileri şirketi olan Mobileye bu yaklaşımı gerçeğe taşımaya karar vermiş. Şirketin geliştirdiği sistem, bir otonom araç için gerekli temel yazılımsal bilgileri içeriyor. Ancak olabilecek tüm koşullar yazılımcıların elinden çıkmış satırlara bağlı değil. Zira yazılım bir simülasyon ortamında sürekli olarak eğitim görüyor ve karşılaştığı koşullar için kendi yazılımını kendisi evriltiyor.

Bu yöntem belirli bir hareketi yapması için eğitilen hayvanlar örnek alınarak geliştirilmiş. Sistem sürekli olarak farklı durumlarla karşılaşıyor ve bunlara karşılık kendi seçimlerini yapıyor. Geliştirici ekibi ise bu kararların doğru olanlarını sisteme bildiriyor. Böylece sistem zamanla bir hamleyi yapmanın en efektif ve güvenli yollarını keşfediyor. Bu, yazılım geliştirme sürecini hızlandırmanın yanında sistemin tek bir doğruya körü körüne bağlı olmasını da engelliyor. Sistem, değişken koşullar altında daha önce deneyip ödüllendirildiği yöntemlerden bir davranış biçimi ortaya çıkarıyor. Böylece insan sürücülerle daha iyi etkileşime geçebiliyor.

Mobileye Başkan Yardımcısı Shai Shalev-Shwartz, Aralık ayında katıldığı yapay zeka seminerinde bu yöntemin bazı örneklerini de sergilemiş. Kullanılan örnekte iki sanal araç yolu birbiriyle kesişiyor. Araç kural gereği diğer yoldan gelen araçları bekliyor. Yaklaşan aracın hızı, mesafesi gibi değişkenleri takip ederken sistem bazen çok agresif şekilde yola çıkıyor, bazen ise fazlaca bekliyor. Böylece çok agresif ya da çok pasif davranmasının önüne geçiyor ve bir şekilde diğer sürücülerle anlaşmanın yolunu buluyor. Shai Shalev-Shwartz bu konuya bakış açılarını şöyle dile getiriyor; ”Basitçe kurallarının tümüne körü körüne uyamayız. Bir şekilde kuralları uymamanın kurallarını da öğrenmemiz gerekiyor. Trafik bu şekilde işliyor.”

Mobileye bu teknolojiyle geliştirilen sistemlerin ne zaman yollarda olacağını henüz bilmiyor. Ancak sistemin BMW ile birlikte test edilmesi planlanıyor. Bunun haricinde Mobileye, tüm araç üreticilerinin kendi yapay zekalarının elde ettiği tecrübeleri yükleyebileceği ortak bir bulut sistemi de geliştirmeyi hedefliyor. Böylece daha kısa sürede daha fazla yapay zeka tecrübesi elde edilebilecek ve öğrenme hızlandırılabilecek.

Yazar Hakkında

mm

Girişimcileri, şirketleri, yatırımcıları ve profesyonelleri bir araya getiren geniş bir ekosistem olan İTÜ Çekirdek, kimyadan elektroniğe, bilişimden biyogenetiğe tüm sektörlere açık bir girişimcilik merkezidir.

Paylaşım
Close