Rubik küpler, 1970’lerin sonunda ortaya çıktığından beri zekâ oyunları ortasında en üst sıralarda kendine yer edindi. Rubik küpü merkezine alan organizasyon Dünya Küp Birliği, rubik küp hayranları için olabildiğince süratli tahliller üretmek adına her yıl çeşitli yarışlar düzenliyor. Bu yarışa giren yarışmacılar, “Speedcubers” olarak biliniyor ve şu ana kadar en süratli Speedcubers, bir rubik küpü yalnızca 3,47 saniyede çözmeyi başaran Çinli Yusheng Du.
Oldukça uygun bir müddette küpü çözen Du, muhtemelen DeepCubeA üzere makine tahsiline sahip bir yazılımla hiç eşleşmediği için hâlâ dünya şampiyonu unvanını koruyabiliyor. California Üniversitesi’nde bir araştırma takımı tarafından geliştirilen ve derin bir hudut ağından oluşan rubik küp çözme yazılımı, rubik küpü yalnızca 1,2 saniyede ve ortalama 28 atılımda çözmeyi başardı. Bu sürat, size inanılmaz gelebilir lakin geçen yıl MIT’de araştırmacılar tarafından geliştirilen “min2phase” algoritmasını kullanan robotik sistem kadar süratli değil. Min2phase algoritması, rubik küpü yalnızca 0,38 saniyede çözmeyi başarmıştı.
Bu müddetleri karşılaştırdığımızda ortaya çıkan sonuçların enteresan yanı min2phase'in rastgele bir hudut ağına sahip olmamasının yanı sıra eğitilmemiş ve rastgele bir makine öğrenme tekniğini kullanmıyor olması. DeepCubeA ise daha fazlasını yapabilmek için potansiyele sahip bir yapay zekâ. Şu an için bir robottan daha süratli olması beklenmiyor lakin birçok alanda dilsiz algoritmalardan çok daha süratli çalışıyor.
DeepCubeA, makine öğrenmesi kullanılarak rubik küp çözme konusunda eğitildi. Rubik küpün rastgele kombinasyonlarıyla başlayarak kendisine bir plan çizmesi gereken yapay zekâ, tahlile ulaşmak için kendi kendine ataklarını hesaplıyor ve en kısa müddette nasıl çözeceğini düşünüyor. Hedef, işlevleri mümkün olduğunca az kullanmak ve bu sayede çok çabuk bir halde hali çözebilmek.
Rubik küpte 43.252.003.274.489.856.000 üzere okuması bile epey güç olan muhtemel kombinasyon olduğu göz önüne alındığında, küpü çözebilmek için belli bir atılım dizisi gerçekleştirmeniz gerekiyor. DeepCubeA’nın da küpü çözmeye başlarken rastgele başlaması mümkün olamayacağı için araştırmacılar, yapay zekâyı tersten eğittiler. Ne yapması gerektiğini birinci başta öğrenen yapay zekâ, böylelikle rubik küpü en süratli şekilde kombinasyonların içerisinde boğulmadan çözebilecekti.
Araştırmacılar, DeepCubeA'yi 2 gün boyunca 10 milyar farklı rubik küp kombinasyonu ile eğitmiş ve 30 atılım içinde hepsini çözme misyonunu vermişti. Toplam 1.000 rubik küp üzerinde test edilen DeepCubeA, bu küplerin hepsini kendisine verilen atılım sayısından %60 daha az atılım kullanarak başarıyla çözmeyi başardı.
Rubik küp, sadece bir oyuncak olmasına rağmen bunu çözmek için kullanılan yapay zekâ algoritmaları, öbür birçok meseleye da uyarlanabilir. Araştırmacılar, bu yapay zekâ algoritmasını, eczacıların makul bedensel işlevleri maksat alacak ilaçlar geliştirmelerine yardımcı olacak proteinlerin yapısını kestirim etmek için kullanmayı amaçlıyorlar. Araştırmacılardan Agostinelli, “Rubik küpün, proteinlerin yapısına benzeri bir halde birçok mümkünlüğü var ve yalnızca bir tanesi tahlil olarak kabul ediliyor. Rubik küpü çözmek için geliştirdiğimiz yapay zekâ algoritmasını bu tarafa çevirebilirsek bir sorunu daha çözebiliriz” açıklamasında bulundu.
