Başkalarının amaçlarını hayal edip gerçekleştiren bilişsel robotlar

Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde öğretim üyesi Yrd. Doç. Dr. Emre Uğur liderliğinde, bilişsel robotlar ve robotlarda öğrenme metotları üzerine projeler yürütülüyor. Uğur, gelişimsel psikolojiyle birlikte çalışarak gelişimsel robotik alanında robotların çocukların davranışlarından ilham alarak çeşitli eylemlere yönelmesi ve eğitilebilmesi üzerine çalışıyor.

Lisans, yüksek lisans ve doktora derecelerini Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nden alan Emre Uğur, 2009-2013 yılları arasında Japonya’da bulunan Advanced Telecommunications Research Institute ‘de araştırmalar yaptı; Innsbruck Üniversitesi’nde 2013-2016 yılları arasında kıdemli araştırmacı olarak görev yaptı ve ayrıca 2015 ve 2016 yıllarında özel atanmış yardımcı Yardımcı Doçent olarak Osaka Üniversitesi’ni ziyaret etti. Emre Uğur, halen robotların duyu motor ve bilişsel öğrenme yetilerine yönelik birden çok araştırma yürütüyor. Bu araştırmalardan biri de ‘’Imagining Other's Goals in Cognitive Robots (IMAGINE-COG)’’, Türkçe ifadesiyle ‘’Başkalarının Hedeflerini Hayal Eden Bilişsel Robotlar’’ başlığını taşıyor. Uğur, gelişimsel psikolojiyle birlikte çalışarak gelişimsel robotik alanında robotların çocukların davranışlarından ilham alarak çeşitli eylemlere yönelmesi üzerine çalışıyor. Bu projede çocuklar ve bebeklerin öğrenme sürecine benzer bir süreç izlenerek robotlara bazı davranış biçimleri öğretiliyor. Bu yöntemle robotların karşıdaki kişinin davranışları hakkında hayal gücü geliştirip çeşitli çıkarımlarda bulunması hedefleniyor.

 

Öncelikle çalışma alanınıza dair genel bir girişle başlayabilir miyiz? Gelişimsel Robotik / Bilişsel Robotlar alanında ne gibi projeleriniz var?

Emre Uğur- IMAGINE isminde bir AB-H2020 projemiz mevcut. Bu, yedi ortaklı ve içinde endüstriyel partner de bulunan bir proje. IMAGINE projesi ile endüstriyel ortamlarda akıllı ve öğrenen robotlardan nasıl faydalanılabileceğini çalışırken, paralelde, Boğaziçi Üniversitesi BAP tarafından desteklenen IMAGINE-COG projesinde benzer robot öğrenme ve hayal etme yetilerine daha gelişimsel ve interdisipliner bir çerçeveden bakıyoruz. Genel olarak akıllı robotlardan bahsedersek, günümüzde artık yürüyen, koşan robotlar görüyorsunuz. Ancak robotların akıllı olmaları ve her işe koşabilmeleri için gerekli olan ortamı anlayabilme ve akıl yürütüp bir şeyler yapabilme yetenekleri hala emekleme döneminde. Robotlara belli konular verebiliyorsunuz. Örneğin "Şu yemeği pişir," diyebiliyorsunuz. Fakat yemek yapmayı öğrenen robot sadece yemek yapıyor. Araba sürmeyi öğrenen robot sadece araba sürüyor. Ama bir garson robot düşünelim mesela... İnsanlarla iletişim kuracak, onların siparişini alacak, sonrasında belli bir plan yapıp verilen tabağı bir yerden bir yere götürecek. Götürürken önüne çıkan daha önce öngörmediği engelleri, sorunları ya da yeni istekleri idare edecek. Böyle bir robot yok. Böyle bir şeyin nasıl olabileceğine dair fikirler var; ama söylediğim gibi halen emekleme döneminde. İnsanların hayal ettiği şekliyle, filmlerde görebildiğimiz yapay zekâlı robotlar yok aslında. Öte yandan çağımızda yapay zekâda çok önemli ilerlemeler de kaydediliyor… Evet, yapay zekâ popüler bir konu haline geldi. Yapay zekânın alt dallarında çok ciddi başarılar var. Mesela insandan daha iyi görüntü tanıyan yapay zekâlı sistemler var. Kendi kendine hareket eden arabalar var. Ama bunların hepsi tek bir iş yapıyorlar. Tek iş yapmak üzerine özelleşmiş durumdalar. Benim genel olarak ilgilendiğim konu ise daha yüksek seviyeli bilişsel süreçleri robotlarda gerçekleştirebilmek... Kendi çalışma alanımı "Bilişsel Robotik" ve "Bilişsel Süreçleri Öğrenen Robotik" olarak tasnif ediyorum. Bunların içinde sosyal iletişim becerileri de olabilir tabii. Ama benim çalışma alanım biraz daha robot manipülasyonu üzerine. Örneğin ortamda birtakım aletler var diyelim; robotların onları nasıl kullanabileceğini öğrenmeleri gerekiyor. Bu aslında çok zor bir problem... Sonuçta, insanı diğer canlılardan ayıran en önemli özelliklerden birisi aletleri maharetli bir şekilde kullanma becerisi. Robota da belli bir aleti kullanmayı öğretebiliyorsunuz. Ama robota belli bir aleti kullanmayı öğrettiğinizde, benzer bir aleti kullanmayı öğrenmek için robot önceki bilgisini nasıl transfer edecek? Etrafındaki objelerin fonksiyonlarını ve kullanımlarını anlayıp akıllı bir şekilde kullanmayı ve karmaşık işler yapabilmesini sağlayabilir miyiz? Ben bu konu üzerinde çalışıyorum.

Bu robotlar nasıl öğrenebiliyor?

Manipülator robotlarda öğrenmeden bahsedelim. Robotlar genel bir modelle tasarlanıyor ve kullanılıyor. Bir ya da iki kolun ucuna takılan 2-5 parmaklı robotik ellerle ve ellerin kavrayabileceği aletlerle çalışıyoruz genel olarak. Tabii bu sadece robotun aksiyonuyla ilgili. Bir de robotların ortamı algılayabilmeleri için çeşitli kamera sistemleri, algı sistemleri kuruluyor. Biz bilgisayarcılar daha çok fiziksel olarak bu robotların ortamı akıllı bir şekilde algılayıp, verilen işleri akıllı bir şekilde planlayıp karmaşık aksiyonları ortamdaki cisimler üzerinde gerçekleştirmelerini bekliyoruz. Bu tip manipülatör robotlar masa tenisi oynamaktan fabrikalarda montaj yapmaya uzanan geniş bir çeşitlilikte beceriler öğrenebilir. IMAGINE isimli AB projemizde ise, elektrikli aletlerin geri dönüşümünü (recycling) otomatik hale getirmek için gerekli becerilerin robotlar tarafından nasıl öğrenileceğini ve genellenebileceğini çalışıyoruz. Elektrikli aletler lityum iyon batarya gibi tehlikeli ya da altın gibi değerli birçok farklı madde içermektedir. Geleneksel olarak geri dönüşüm için kullanılan 'aletleri sıkıştır, kır, parçalarına ayır' süreci, bu tehlikeli ya da değerli parçaların aletlerin içerisinden bütün olarak çıkartılmasını imkânsız kılmaktadır. Avrupa'da, geri dönüşüme gönderilen televizyon, laptop hatta cep telefonu gibi elektronik aletleri insan eliyle demonte eden birçok şirket var. Bizim yapmak istediğimiz şey robotları bu demontasyon sürecine dâhil etmek. Ancak belirtmek gerekir ki demonte ile monte arasında çok ciddi bir fark var. Çünkü montaj yaparken gelen makinelerin parçaları ve parçaların nasıl birleştirileceği bellidir. Robot onları çok ciddi bir muhakeme sürecine girmeden birleştirebilir. Demontasyonda ise karşısına bir obje geliyor. Örneğin bir hard disk (sabit disk) geliyor ve robot daha önce öyle bir hard disk görmemiş. Daha önceden görüp nasıl demonte edeceğini anladığı hard diskleri düşünerek bu hard diski de nasıl demonte edebileceğini hayal ediyor. Onun için projemizin adı IMAGINE. Robot ‘’Bu hard diski alırsam hangi aksiyonları nerelere uygulayabilirim, sonucunda ne görürüm ve görülen şey ile başka hangi aksiyonu alabilirim’’ diye bakabilmeli. Mesela hard diski aldı, önce kapağı çıkartması gerekiyor. Kapağı çıkardığında o kapağın nasıl hareket edip düşeceğini ve içinden neler çıkacağını düşünebilmeli. Sonrasında hard diskin içinden çıkanları nasıl demonte edebileceğine dair bir hayal etme sürecine girişmesi gerekiyor. Bu hayal etme parçaların şekilleri, birbirleriyle bağlantıları, malzeme özellikleri, robotun kullandığı araçlar, robot araçları kullanma şekli ve yörüngesinin parametre olduğu çok karmaşık bir süreç. Bu süreci daha karmaşık yapan ise robotun daha önce tecrübe etmediği farklı hard diskler için de yaptığı öngörülerin gerçekçi olması beklentimiz.

Sizin IMAGINE-COG çerçevesinde farklı bir projeniz daha mevcut sanırım; ‘’Imagining Other's Goals in Cognitive Robots’’. Türkçe ifadesiyle ‘’Başkalarının Hedeflerini Hayal Eden Bilişsel Robotlar’’. Başlığı itibariyle de hayli merak uyandırıcı bu projeyi biraz anlatır mısınız?

Bu IMAGINE-COG projesi biraz daha farklı bir bakış açısı içeriyor. O bakış açısının altında gelişimsel robotik denen bir alan var. Gelişimsel robotik, çocuklar ve bebeklerin öğrenme sürecine benzer bir süreç izleyerek robotlara beceriler kazandırmayı amaçlıyor. Bu alanda robotçular, bilişsel bilimcilerle, gelişimsel psikologlarla ve sinir bilimcilerle ortak çalışmalar yapmayı amaçlıyor. Gelişimsel psikolojiden ilham alan fikirleri robotlara uygulayarak, robotu da bebeğe benzer öğrenme süreçlerinden geçirmek ve robotun da öğrenen çocuklar gibi akıllı bir şekilde iş görebilir hale getirmek gibi bir amacı var. Örneğin 8-12 aylık çocuklarda bile yardım etme davranışı var. Elinize birçok kitap aldığınızı varsayalım. Bir dolabın içine koyacaksınız ama koyamıyorsunuz, çünkü iki eliniz de dolu ve dolabın kapağını açmanız mümkün değil. Çocuk otomatik olarak gidip kapağı açıyor. Ya da varsayalım ki çamaşırları asmak için eline aldığınız mandalınız yere düşüyor. Yeren düşen mandala erişemediğinizi görünce, çocuk mandalı alıp size veriyor. Bunu empatiyle açıklamaya çalışıyorlar; ancak bu davranışın empatik olması da çok fazla gerekmiyor. Zira hiç insana benzemeyen toplarla yapılmış bir deney var. Arada bir bariyer var. Bu topları alttan mıknatısla hareket ettiriyorlar ve top bariyere çarpıp duruyor. Çocuk, ona yardım etme isteğiyle topu alıp diğer tarafa koyuyor. Çünkü topun karşı tarafa geçmek istediğini, diğer bir değişle izlenen topun yörüngesinden topun karşıya geçmesi gerektiğini tahmin ediyor.

Bir robotun karşı tarafın ne yapacağını tahmin etmesi, çıkarımda bulunması mümkün mü?

İnsanlar içgüdüsel bir şekilde her zaman etraflarında ne olup bittiğini tahmin ediyorlar. Ve tahmin ettikleri şey gerçekleşmezse, bu örnekte olduğu gibi, onu gerçekleştirmek için kendileri de harekete geçebiliyorlar. Dolayısıyla insanlar hareketin ne olduğunu, hareketin ortamda nasıl bir değişiklik sağlayacağını ve buna göre de amaçlarını tahmin edebiliyorlar. Amaçlarını tahmin ettikleri şeyin gerçekleşmemesi halinde de kendileri harekete geçebiliyorlar. Biz bir şeyi yaparken, bir yandan da kendi hareketlerimizin sonuçlarını tahmin edebiliyoruz. Örneğin ben bir bardağı alıp dökme hareketi yaptığımda bir süre sonra bardağın içindeki kahvenin döküleceğini tahmin edebiliyorum. Bunu yaptığımı da bir yandan izleyebiliyorum. Aynı zamanda gözlerimi kapasam da dökme işlemini başarılı bir şekilde yapabiliyorum, çünkü gözüm kapalı olsa da olayın nasıl gerçekleştiğini hayal edebiliyorum. Bunu, aksiyonlarımız ile algımız arasındaki geri bildirimsel süreçlere ve bir sonraki duyu motor durumumuzu tahmin edebilme yeteneğimize borçluyuz. Kısaca biz yaptığımız hareketlerde bir sonraki adımı hayal edip, onu kendi hareketlerimizi geliştirmede kullanabiliyoruz. Aynı şekilde, bunu benim yapmam yerine eğer siz yapıyorsanız, ben yine daha önce bahsettiğim kendi içinde işleyen tahmin mekanizması sayesinde sizin o yaptığınız hareketteki amacınızı tahmin edebilmem gerekir. Sizi aslında çok da modellemeden, kendi kafamdaki kendi modelimi kullanarak yapıyorum bunu. Beyinde farklı bölgeler, farklı işlevlere sahip bu konuda. Biz de bu fikirlerden yola çıkarak robotun, kendi geliştirdiği duyu motor tahmin mekanizmalarını kullanarak, insanların hareketlerini hayal ederek insanların amaçlarını anlamalarını sağlamaya çalışıyoruz. Basit bir örnek verelim. Karşılıklı oturan bir insan ve robot düşünün. Daha öncesinde robot, dünyanın ve çevresindeki nesnelerin, kendi hareketleri sonucunda nasıl değiştiğini kendi kendine öğrenmiş olsun. Böyle bir öğrenme ile robot, yatay durumda olan bir bardağın ittirildiğinde yuvarlanması gerektiğini, dikey durumda ittirildiğinde ise masa üzerinde kayacağını hayal edebilme becerisini kazanabilir. Senaryomuzda diyelim karşısındaki insan bir aksiyon içerisine giriyor. Örneğin bir objeyi alıp başka bir objenin içine yerleştirmeye çalışıyor. Ama ikinci objeye erişemiyor. Robot; daha önceden tutma hareketini, başka bir objeye doğru götürme hareketini ve bu objelerin birbirilerinin içine girebilme ilişkisini öğrendiği için karşısındaki insanın amacına dair çıkarımda da bulunabilir ve bebeklerde daha önce bahsettiğimize benzer bir davranış sergileyerek bu amacı kendi hareket repertuvarını kullanarak tamamlayabilir. Robot burada belli bir senaryo içerisinde mi hareket ediyor? Robotun kendi hareketlerini ve hareketleri sonucunda oramı nasıl değiştireceğini öğrenmesi gerekiyor öncelikle. Ve kendi hareketleri ve değişimler ile başka bir insanın hareketleri ve yarattığı değişimler ne kadar tutarlı olursa, bu sistem o kadar verimli çalışır. Ancak bu şekilde karşısındaki insanın hareketinin de mahiyetini ve amacını algılayabiliyor.

Robotlar öğrenme temelli eğitilebilir

Peki, robotun öğrendiği hareketlerin dışına çıkıp, tamamen bağımsız bir şey yapabilmesi söz konusu olabilir mi? Zira bu da süregiden bir tartışma konusu. Yapay zekâ bağımsız davranabilir mi, davranırsa bu tehlikeli olur mu?

Her şey öğrenme temelli. Yapay zekâ dediğimiz şey şu anda öğrenmekle alakalı. Eğer robota siz tutup itme, tutup çekme gibi davranışlar öğretirken aynı zamanda robotun önüne büyük objeler koyarsanız, o büyük objeleri de tutsa, itse veya çekse; o zaman karşısında beni görünce amacını gerçekleştirmek için, objeyi bana doğru itmek yerine, beni objeye doğru çekmeyi düşünebilir. Bu benim tasarlamadığım bir şey olur. Buna da "emerging behaviour" deniyor. Bu mümkün. Bu, zaten gelişimsel robotikçilerin gerçekten yapmak istediği bir şey… Dediğim gibi, belli amaçlar doğrultusunda robotlar eğitilebiliyor. Mesela araba sürüyor. Senaryoları öğreniyor, kendisi öğreniyor ve yine de yapıyor. Aslında ilginç olan tabii, öğrenme senaryolarını robota kodlarken aklımıza gelmeyen, ama robotun kendi öğrenme süreci sırasında kendiliğinden keşfettiği şeyleri yapabilme ihtimali... Robotların beklenen senaryo dışına çıktığı bir örnek var mı? Japonya'da yaptığım bir çalışmada robot objeleri manipüle etmeyi öğreniyordu. Neyi iterse nasıl ve ne kadar gideceğini tahmin edebilmek gibi... Öğrenmeyi tamamladıktan sonra robottan bir objeyi düşürmesini istedim. İtme hareketini biliyor, masayı ve ortamı biliyor... Beklediğim 4-5 kere itme hareketini yapıp masanın kenarından objeyi düşürmesiydi. Robotun bana verdiği cevap "Objeyi tutarım ve iterim" şeklinde oldu. Bu bana hiç mantıklı gelmedi. Zira tutma hareketini yaparken itmek nasıl olabilir diye düşündüm. Ama robotun ne yapmak istediğini görmek istedim. Robot sonrasında objeyi tuttu ve elini açıp itme hareketini yaptığında obje düştü. Bu, örneğin, benim hiç aklıma gelmeyen bir cevaptı. Amaç objenin yerde olmasıydı ve robot benim aklıma gelmeyecek bir çözüm bulmuş olmuştu.

Ancak bu durumda robotun bağımsız davranabilmesi aynı zamanda bir güvenlik sorunu oluşturmuyor mu?

Benim kanaatime göre güvenlikle ilgili problemlere epey bir zaman var. Konunun popülerliğinden kaynaklı ve belli problemlere uygulanan makine öğrenme metotlarının büyük veri kümelerini kullanarak elde ettikleri başarılardan dolayı insanlar yapay zekâlı sistemlerin hayatımıza hızlı bir şekilde girmek üzere olduğunu düşünüyorlar. Daha önce de belirttiğim gibi, bana göre yapay zekâ ve özellikle insana benzer duyu motor ve bilişsel beceri çalışmaları halen emekleme döneminde, Belki çok daha hünerli emekliyorlar diyebiliriz. Haliyle ben böyle bir problemin aslında yakın zaman içerisinde önemi olduğunu düşünmüyorum. Asimov, insanlara zarar vermemek için kurallardan bahsediyor. Böyle kuralları kodlamaya çalışmak bir yol olabilir elbette. Ama bana göre bu çok gerçekçi görünmüyor, çünkü biz büyük ihtimalle kuralları robotlara elimizle kodlamayacağız. Bu ölçeklenebilir değil. Robotlar öğrenecekler. O zaman belki çocuk gibi öğrenen bir robot olursa, biz nasıl çocuklara etik kuralları öğretiyorsak ve çocuklar çoğunlukla bu kurallara riayet ediyorsa, robotlara da büyük ihtimalle öğretilmesi gerekecek. Bizim bir şekilde onlara güvenlik ve etik meselelerini de öğretmemiz gerekecek herhalde. Bunun dışında çok gerçekçi simülasyonlar yapabilirsiniz. Siz robota güvenlik ve etikle ilgili bir şeyler öğretseniz de biraz önce bahsettiğim "emerging behaviour" meselesinden ötürü robot kendi kendine bir şeyler de öğrenebiliyor ve siz ne öğrendiğini bilemiyorsunuz. Sonuçta robotun öğrendiği her şey bir bilgisayarın içinde saklı oluyor. Siz, onu çok farklı sanal dünyalara koyup, orada çok farklı kombinasyonlar yaratarak oralardaki hareketlerine bakabilirsiniz. Ben artık insanların robotlara belli şeyler kodlayabileceğinden emin değilim. Robotlar kendi kendine öğrenme sonucunda içerisinin nasıl çalıştığını tam anlamadığımız kara kutular haline gelebilir. Bahsettiğimiz çok katmanlı derin yapay ağlarının örnek olarak, genel olarak tam olarak nasıl bir süreç ile nasıl bu kadar yüksek performanslı çalıştığı belirsiz. Sistemler haliyle çok karmaşık ve gittikçe daha da karmaşıklaşacak. ‘’Çocuk gelişimini robotlar üzerinde modelleyerek gelişimsel psikoloji alanına katkıda bulunabiliriz’’

Peki, hangi alanlarda sizin projenizdeki robotlara ihtiyaç olabilir? Mesela engelli insanların hayatlarını kolaylaştırmak için kullanılabilir mi?

IMAGINE-COG projesinin belirli bir hedef kitlesi yok. Dediğiniz anlamda kullanılabilir elbette. Ama biz öyle bir çerçeve belirlemedik. Gelişimsel psikolojiyle birlikte çalışarak gelişimsel robotik alanında çocuklara benzer robotlar yapmaya çalışıyoruz. Örneğin insana dair deneyler genellikle psikoloji dalını kullanarak yapılıyor. Belli bir girdi ve çıktı dengesiyle bir kişinin ne durumda ne yapacağını tahmin etmeye çalışıyorsunuz. Biz insanların bilişsel ya da davranışsal mekanizmalarını anlamak için insanları değiştiremeyiz; ama robotları işin içine sokarak ve robotlarla insanları modelleyerek insan algısını daha detaylı bir şekilde anlayabiliriz. Bu projede de size anlattığım öğrenme-hayal etme ilişkisiyle ilgileniyoruz. Biz çocukların öğrendiği şeyleri değiştiremeyiz, ama robotların öğrendiği şeyleri değiştirebiliriz. Biz robotların öğrendiği şeyleri değiştirdiğimizde davranışın nasıl etkilendiğini ve bunun çocuk gelişim modelleri üzerindeki etkisini tartışabiliriz. Sadece çocukları ya da çocuk gelişimini kullanarak akıllı robotlar yapmaktan ibaret bir şeyden bahsetmiyoruz aslında... Aynı zamanda, robotların üzerinde çocuk gelişimini modelleyerek gelişimsel psikologlara ya da genel olarak insan zekâsının gelişimine dair üretilmiş tezlere katkıda bulunulabilir.

Peki, burada belirli bir yaş grubundaki çocuklardan ve davranışlarından mı söz ediyoruz?

Biz burada farklı parametrelerle oynayarak; bahsettiğim tahmin etme sonrasında gelişen yardım etme davranışı ne kadar değişiyor, performans ne oluyor, bu süreçlerde neler daha etkili gibi sorulara cevap bulmak istiyoruz. Farklı yaşlarda çocuklar farklı şekillerde yardım etme davranışı gösteriyorlar. Bizim aslında araştırdığımız ve bir yandan baktığımız da o. Robotlarla buna benzer bir gelişimsel çerçeve çizip, o gelişimsel çerçeve içerisinde bu yardım etme davranışının hangi dönemde daha belirgin olarak ortaya çıktığına bakılabilir. Yani, bu yardım etme davranışının ortaya çıkması için hem çocuğun kendi hareketlerinin gelişmesi gerekiyor; hem kendi hareketlerinin objeleri nasıl etkilediğini anlaması gerekiyor, hem de karşısındaki yetişkin insanla arasındaki ilişkiyi öğrenmesi gerekiyor. Bunların her biri bir parametre oluyor. Bu parametrelerle oynayarak robotlarda da belli bir davranış kalıbı oluşmuş oluyor. Bu proje sanıyorum en ideali yaşlılar ve engelliler gibi gruplarla kullanılabilir. Çünkü robot bireyin yapamadığı ve yapmak istediği şeyi tahmin edip tamamlayabilir. Ama gerçekten, robotların gerçek dünyaya fiziksel olarak karmaşık işleri yapacak şekilde yerleştirilmesi zor. Benzer bilişsel özellikleri taşıyan robotların çok farklı ortamlara, mesela fabrikalara da yerleştirilmesi ve çok daha esnek üretim süreçlerinde insanlarla birlikte çalışması da önemli araştırma ve geliştirme alanlarından.

Bazı iş kollarında robotların kullanılması zaten geçerli bir uygulama, değil mi?

Evet, ancak onların hepsi insansız tüm özellikleri bilinen ortamlarda çalışmak üzere fazlasıyla elle kodlanmış durumda. Bizim bahsettiğimiz durumda robot öğreniyor ve kendi bilişsel süreçlerini kullanarak harekete geçiyor. Eğer gerçekten akıllı robotlar fabrikalara girecekse başka bir durum oluşacak. Nasıl bir insan karşısındaki başka bir insanın elleri dolu olduğu için kapağı açamadığında gidip yardım ediyorsa; robotun da onu tahmin edip kapağı açabilmesi amaç. Ama burada önemli nokta aynı bilişsel mekanizmaları kullanarak bir cismi kaldırmaya çalışıp başaramayan bir insan gördüğünde gidip cismin diğer ucunu tutarak kaldırmasına yardımcı olmak gibi davranışlar sergileyebilmesini istiyoruz. Bu olduğunda yapay zekânın ya da akıllı robot çalışmalarının emeklemeyi bırakıp hafif hafif adım atabilmeyi başladığından bahsedebileceğiz.

Share