tag karar-verme
Monte Carlo Tree Search (MCTS) Nedir? (Monte Carlo Ağaç Araması)
Bu sayfada karar-verme (Monte Carlo Tree Search (MCTS) Nedir? (Monte Carlo Ağaç Araması)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Monte Carlo Tree Search (MCTS), olasılıksal simülasyonlar kullanarak geniş karar ağaçlarında en iyi hamleyi bulan buluşsal bir arama algoritmasıdır. Klasik minimax aramasından farklı olarak tüm dalları değerlendirmek yerine yüzlerce rastgele simülasyon (rollout) çalıştırır ve kaynakları en umut verici bölgelere yoğunlaştırır. Dört aşamalı bir döngü üzerine kuruludur: Seçim aşamasında mevcut ağaçta UCT (Upper Confidence bounds applied to Trees) formülüyle en iyi düğüm seçilir; Genişleme aşamasında seçilen düğüme yeni çocuk düğümler eklenir; Simülasyon (Rollout) aşamasında rasgele ya da ağırlıklı politika oymasıyla bir sonuca gidilir; Geri Yayılım aşamasında simülasyon sonucu ağaçtan köke kadar taşınarak istatistikler güncellenir. Verilen süre ya da iterasyon sayısı dolana dek bu döngü tekrar eder; en çok ziyaret edilen kök çocuğu nihai hamle olarak seçilir. Algoritma 2006 yılında Rémi Coulom tarafından bilgisayarlı Go için önerilmiş, Kocsis ve Szepesvári'nin UCT formülüyle güçlendirilmiştir. 2016'da DeepMind'ın AlphaGo programı MCTS'i derin sinir ağlarıyla birleştirerek dünya Go şampiyonu Lee Sedol'ü 4-1 yenerek tarihin en dikkat çekici yapay zeka başarılarından birini gerçekleştirmiştir. 2017'de AlphaZero, satranç, shogi ve Go'da yalnızca öz-oyun ve MCTS kullanarak insan yazılmış bilgiye ihtiyaç duymaksızın tablo kıran performanslar elde etmiştir. UCT formülünün özü, keşif-sömürü dengesini matematiksel olarak çözmektir. Q_i/N_i terimi mevcut en iyi dalı sömürürken √(ln N / N_i) terimi az ziyaret edilmiş düğümleri keşfetmeyi özendirmektedir; c sabiti bu ikisi arasındaki ağırlığı belirler. MCTS, değerlendirme fonksiyonu tasarlamak güç olmakla birlikte simülasyonların hızlı olduğu board oyunlarından robot planlamasına, ilaç keşfine ve operasyon araştırmasına kadar pek çok alanda tercih edilen güçlü bir karar verme aracıdır. Ayrıca büyük dil modellerinin çıkarım süreçlerinde düşünce ağaçlarını genişletmek için de uyarlanmaktadır.
Monte Carlo Tree Search (MCTS) Nedir? (Monte Carlo Ağaç Araması)
Monte Carlo Tree Search (MCTS), olasılıksal simülasyonlar kullanarak geniş karar ağaçlarında en iyi hamleyi bulan buluşsal bir arama algoritmasıdır. Klasik minimax aramasından farklı olarak tüm dalları değerlendirmek yerine yüzlerce rastgele simülasyon (rollout) çalıştırır ve kaynakları en umut verici bölgelere yoğunlaştırır. Dört aşamalı bir döngü üzerine kuruludur: Seçim aşamasında mevcut ağaçta UCT (Upper Confidence bounds applied to Trees) formülüyle en iyi düğüm seçilir; Genişleme aşamasında seçilen düğüme yeni çocuk düğümler eklenir; Simülasyon (Rollout) aşamasında rasgele ya da ağırlıklı politika oymasıyla bir sonuca gidilir; Geri Yayılım aşamasında simülasyon sonucu ağaçtan köke kadar taşınarak istatistikler güncellenir. Verilen süre ya da iterasyon sayısı dolana dek bu döngü tekrar eder; en çok ziyaret edilen kök çocuğu nihai hamle olarak seçilir. Algoritma 2006 yılında Rémi Coulom tarafından bilgisayarlı Go için önerilmiş, Kocsis ve Szepesvári'nin UCT formülüyle güçlendirilmiştir. 2016'da DeepMind'ın AlphaGo programı MCTS'i derin sinir ağlarıyla birleştirerek dünya Go şampiyonu Lee Sedol'ü 4-1 yenerek tarihin en dikkat çekici yapay zeka başarılarından birini gerçekleştirmiştir. 2017'de AlphaZero, satranç, shogi ve Go'da yalnızca öz-oyun ve MCTS kullanarak insan yazılmış bilgiye ihtiyaç duymaksızın tablo kıran performanslar elde etmiştir. UCT formülünün özü, keşif-sömürü dengesini matematiksel olarak çözmektir. Q_i/N_i terimi mevcut en iyi dalı sömürürken √(ln N / N_i) terimi az ziyaret edilmiş düğümleri keşfetmeyi özendirmektedir; c sabiti bu ikisi arasındaki ağırlığı belirler. MCTS, değerlendirme fonksiyonu tasarlamak güç olmakla birlikte simülasyonların hızlı olduğu board oyunlarından robot planlamasına, ilaç keşfine ve operasyon araştırmasına kadar pek çok alanda tercih edilen güçlü bir karar verme aracıdır. Ayrıca büyük dil modellerinin çıkarım süreçlerinde düşünce ağaçlarını genişletmek için de uyarlanmaktadır.
Moral Machine: MIT'in Otonom Araç Etiği Deneyi (Ahlak Makinesi)
Moral Machine (Ahlak Makinesi), MIT Media Lab tarafından 2016'da başlatılan çevrimiçi bir deney platformudur. Platform, otonom araçların kaçınılmaz kaza senaryolarında nasıl ahlaki kararlar alması gerektiğini araştırmak için kitlesel (crowdsourced) insan yargıları toplar. Her senaryo, frenlerin tutmadığı bir araçın iki gruptan birini seçmek zorunda kaldığı "trolley problemi" türevi bir ikilem sunar: beş yaya ile araçtaki üç yolcu arasında seçim yapmak ya da genç-yaşlı, erkek-kadın, insan-hayvan karşıtlıklarını içeren alternatif kombinasyonlar gibi. Deney 2016'dan 2018'e kadar 233 ülke ve bölgeden 2,3 milyondan fazla kullanıcının 40 milyonu aşkın kararını derledi. 2018'de Nature dergisinde yayımlanan Awad ve arkadaşlarının çalışması beş küresel tercih örüntüsünü tanımladı: daha fazla kişiyi kurtarma eğilimi (maksimum sayı korunması), insanlara hayvanlara kıyasla öncelik verme, çocukları yaşlılara tercih etme, yayaları araç yolcularının önünde tutma ve trafik kurallarına uyan bireyleri ihlal edenlerin önünde konumlandırma. Kültürel kümeleme analizi, üç farklı bölgesel blok ortaya koydu. Batılı (özellikle Kuzey Amerika ve Avrupa) kümesi güçlü bireycilik, genç ve sosyal statüsü yüksek bireyleri koruma eğilimi sergiledi. Doğu Asya kümesi (Japonya, Çin, Kore) kolektif değerlere ve yaşlı bireylere saygıyı ön plana çıkardı. Güney kümesi (Orta Doğu, Akdeniz, Latin Amerika) ise kural ihlali yapan bireylere karşı belirgin bir düşük tolerans gösterdi. Türkiye'nin de dahil olduğu bu küme kendine özgü ahlaki örüntüler sergiledi. Çalışma önemli eleştiriler de aldı. Örneklem yanlılığı: platforma erişen kullanıcılar ağırlıklı olarak internet erişimi olan, eğitimli ve Batı ülkelerinden kişilerdir; bu durum temsil gücünü sınırlar. Yansıtma önyargısı: insanların anket ortamında verdikleri kararlar gerçek bir kaza durumundaki refleksten farklı olabilir. En temel itiraz ise otonom araçların bireysel ahlaki tercih yapmaması gerektiği yönündedir: NHTSA, ISO 26262 ve Avrupa Komisyonu, araçlarda algoritmanın kazanın olasılığını minimize etmesi gerektiğini ve kimin kurban edileceğine karar vermemesi gerektiğini savunur. Türkiye'de otonom araç regülasyonları gelişmeye devam ederken Moral Machine bulguları yapay zeka etiği derslerinde vaka çalışması olarak kullanılmaktadır.