OpenAI’nin büyük lisan modeli ChatGPT, sadece metin yazmakla kalmayıp uzay vazifelerinde de önemli potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Bir küme araştırmacının düzenlediği simülasyon tabanlı yarışta ChatGPT, uzay aracı denetimi konusunda eğitildikten sonra müsabakayı ikinci sırada tamamladı.
Bu dikkat cazibeli denemenin temelini, 2015 yılında Meksikalı oyun stüdyosu Squad tarafından geliştirilen ve gerçekçi yörünge mekaniğiyle dikkat çeken Kerbal Space Program (KSP) isimli görüntü oyunu oluşturuyor. Oyuncuların, uzaylılardan oluşan bir grubu yönettiği bu oyunda, kendi uzay araçlarını tasarlayıp inşa ettikten sonra, uzaya çıkmaları ve öteki gökcisimlerine ulaşmaları gerekiyor. Her ne kadar eğlenceli bir simülasyon olsa da, KSP’nin gerisindeki fizik motoru oyunculara epeyce gerçekçi hareketler yapma imkanı tanıyor.
Özellikle “Hohmann transferi” üzere karmaşık uzay mekaniği hareketlerinin uygulanabildiği oyun, uzun müddettir hem uzay meraklıları hem de mühendisler için dikkat alımlı bir eğitim aracı olarak görülüyor. Oyunun eksiksiz bir fizik simülasyonu sunmadığı kabul edilse de, bu alandaki yetenekleri sayesinde matematik ve fizik öğretiminde dahi önerilen bir platform haline geldi.
Bu potansiyel, araştırma grubunu KSP’yi bir müsabaka ortamına dönüştürmeye yöneltti. Kerbal Space Program Differential Games (KSPDG) ismi verilen müsabaka formatında ekipler, otonom yapay zeka casusları geliştirerek, oyun içinde belirlenen uzay vazifelerini en düzgün biçimde yerine getirmeye çalışıyor. Bu misyonlar ortasında kaçan bir uyduyu takip etmekten, karmaşık yörünge geçişleri gerçekleştirmeye kadar pek çok zorluk bulunuyor.
Yapay zekanın uzay vazifelerinde ne kadar aktif olabileceğini görmek isteyen takım, bu müsabaka ortamında ChatGPT üzere büyük lisan modellerini test etmeye karar verdi. Bugüne kadar uzay araçlarının denetim sistemleri ekseriyetle PID ya da LQR üzere klasik denetim metotlarına dayanıyordu. Lakin bu formüller yüksek doğruluk için ağır modelleme çalışmaları ve ince ayarlar gerektiriyor. Lisan modellerinin yükselen başarısı, bu alanda yeni yaklaşımların denenmesini teşvik etti.
Elbette, bir lisan modelinin direkt uzay aracı denetim etmesi mümkün değil. Bu nedenle araştırmacılar, KSP’nin telemetri bilgilerini metin olarak anlayabilecek hale getiren özel bir sistem geliştirdi. ChatGPT, bu dataları tahlil edip yazılı komutlar üreterek uzay aracının hangi tarafta nasıl hareket etmesi gerektiğine karar verdi. Bu komutlar da oyun ortamına geri beslenerek aracın yönlendirilmesi sağlandı.
Her şey kusursuz değildi
Ancak her şey eksiksiz değildi. Lisan modellerinin bilhassa büyük sayılarla hesap yapma konusundaki sınırlamaları, takımın manuel müdahalelerde bulunmasını gerektirdi. Araştırmacılar, bu sınırlamaları azaltmak için modelin müşahede alanını prograd vektörü üzere daha ayrıntılı bilgilerle zenginleştirdiklerini söz etti. Yani yapay zekanın “daha âlâ anlaması” için ona uzay mekaniğine dair daha nitelikli bağlam sunuldu.
Sonuçta ChatGPT, diferansiyel denklem tabanlı klâsik bir yaklaşımla yarışan rakiplerine karşı ikinci sırada yer aldı. Bu da lisan modellerinin, hakikat data yapıları ve yönlendirmelerle, fizikî dünyaya dair epeyce karmaşık misyonları bile yerine getirebileceğini gösterdi.
Araştırmacılar, bu yolun gelecekte pekiştirmeli öğrenmeyle birleştirilmesi halinde çok daha güçlü yapay zeka casuslarının geliştirilebileceğine inanıyor. Çalışmanın bulguları, Advances in Space Research mecmuasında yayımlandı.
