QZero: Go Oyununun Zirvesine Model-Serbest Takviyeli Öğrenme ile Ulaşıldı
QZero: Go Oyununun Zirvesine Model-Serbest Takviyeli Öğrenme ile Ulaşıldı
QZero algoritması, AlphaGo seviyesinde performansa ulaşarak Go oyununda model-serbest takviyeli öğrenmenin verimliliğini ilk kez gösterdi.
Önemli Noktalar
- QZero, arama gerektirmeyen model-serbest takviyeli öğrenme algoritmasıdır.
- 5 aylık eğitimle AlphaGo ile kıyaslanabilir performansa ulaştı.
- İnsan verisi kullanılmadan, sadece kendi kendine oynayarak başarı elde edildi.
QZero: Go’da Yeni Bir Yaklaşım
Go oyunu, yapay zekâ için uzun süredir stratejik düşünme ve uzun vadeli planlama gerektiren önemli bir sınav olarak görülüyor. AlphaGo ve benzeri önceki yöntemler, genellikle model tabanlı Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algoritmalarına dayanıyordu. Ancak QZero, bu geleneksel yaklaşımdan farklı olarak, eğitim sırasında arama sürecini tamamen ortadan kaldırıyor.
Teknik Detaylar
QZero, deneyim tekrarını ve kendi kendine oynama stratejisini birleştiren model-serbest bir takviyeli öğrenme algoritmasıdır. Entropi düzenlemeli Q-öğrenme temeli üzerine inşa edilen QZero, politika değerlendirmesi ve iyileştirmesini tek bir Q-değer ağı ile gerçekleştiriyor.
İnsan verisi kullanılmadan, sıfırdan (tabula rasa) başlatılan eğitim süreci 5 ay boyunca yalnızca 7 GPU ile sürdürüldü. Sonuç olarak, QZero’nun performansı AlphaGo ile karşılaştırılabilir bir seviyeye ulaştı.
Sonuç ve Gelecek Perspektifi
QZero’nun başarısı, model-serbest takviyeli öğrenmenin büyük ve karmaşık ortamları çözmede ne kadar verimli olabileceğini ilk kez ortaya koydu. Ayrıca, off-policy takviyeli öğrenmenin Go gibi zorlu oyunlarda uygulanabilirliğini gösteriyor. Bu gelişme, yapay zekâ araştırmalarında yeni yöntemlerin önünü açabilir.
Yayın Detayı
QZero algoritmasına ilişkin çalışma, arXiv:2601.03306v1 koduyla Ocak 2026’da duyuruldu.
Kaynak: arxiv.org