Xerox’un video oyunlar içinde yapay zekâ geliştirme-test etme yaklaşımı yapay zekâ geliştirme maliyetlerini azaltacak.
Xerox’un Grenoble Ar-Ge merkezinde görevli Adrien Gaidon ve ekibi, yapay zekânın (AI) video oyunları içinde geliştirilmesini sağlayacak bir çalışma yürütüyor. Adrien Gaidon, video oyunlarının gerçekliğinin giderek artmasından yola çıkarak, AI yazılımlarının da video oyunlarının içinde test edilebileceğini düşünüyor.
Hâlihazırda AI yazılımları gerçek yaşam koşullarında test ediliyor. AI teknolojilerinin gerçek hayatta test edilmesi, büyük maliyetler ve zaman kaybı yaratıyor. AI uygulamalarını farklı ortam, hava ve mevsim şartlarında test edebilmek için aylarca beklemek, etkileşim verilerini ayrı ayrı kaydetmek gerekebiliyor. Yapay zekâ çalışmalarının geliştirilmesini zorlaştıran ve yavaşlatan bu problem durumu, Xerox bilim insanlarını bu konu ile ilgili farklı bir yaklaşım arayışına yönlendirdi.
Gerçek ortam 3D lazer tarayıcı ile sanal ortama aktarılıyor
Xerox’ta
n Adrien Gaidon ve ekibi, oyun geliştirme platformu Unity üzerinde bir otomobil oyunu tasarladı. Oyunda bir otomobilin yol üzerindeki araçları ve park alanlarını tespit etmesini, araçların hangi alanlara park edebileceğini öngörmesini sağlamayı başardı. Ekip oyun ortamına bir şehrin sokak, cadde görüntülerini, yollarda karşılaşılan tüm nesnelerin farklı ışık ve hava koşullarındaki görüntülerini bire bir 3D olarak sanal ortama taramayı başardı. Xerox ekibi, araçların farklı senaryolarda doğru tepkiler vermesini sağladı.
Xerox araştırma ekibi çalışmaları kapsamında, gerçek dünyanın sanal ortamda bire bir yaratılması amacıyla, 3D görüntüyü bir lazer tarayıcıyla sanal ortama aktarmayı başaran bir yol da keşfetti.
Böylelikle, gerçek hayattaki tüm nesnelerin ve görünümlerin sanal ortamda da bire bir yaratılması sağlanmış oldu.Adrien Gaidon
AI yazılımları temelde mekanik araçlara anlama, karar verme, öğrenme, yorumlama ve öngörme gibi zeka yetileri kazandırıyor. Bu becerisinin altında ise yapay sinir ağı (YSA) modelleri yatıyor. İnsan beyninin çalışma prensibini baz alan YSA’lar, önceden geliştirilen örnek olay örgülerini inceliyor ve genelleme, yorumlama gibi yetenekleri ile karşılaştığı olaya göre karar verebiliyor. İnsan beyni ile olan en büyük benzerliği de bu özellikte yatıyor.
Herkes yapay zekâ uygulaması geliştirebilecek
Google gibi çok sayıda uygulama ve teknolojik aracını yıllardır test eden ve veri toplayan bir şirket için AI geliştirmek son derece kolay. Hatta sistemine yüklenen milyonlarca fotoğraf ile resimdeki kişiyi otomatik olarak etiketleyen Facebook için AI geliştirmek sorun olmayabilir. Günümüzde çoğu şirket, çok büyük bir veriyi işleyip, yapay zekâ uygulamalarına dönüştürebilecek bir kabiliyete ve kaynağa sahip değil. Bu da AI teknolojilerinin belli başlı büyük şirketler tarafından geliştirilmesinin beklenmesine, AI’ın istenilen yaygınlık oranına ulaşamamasına yol açıyor.
