Son aylarda tüm dünyayı sallayan ChatGPT, yapay zekanın sınırlarını ve hangi alanlarda kullanılabileceğini bir kez daha sorgulatıyor.
ChatGPT'nin başarısı, birçok sektörü, yapay zeka teknolojisindeki ilerlemenin önümüzdeki birkaç yıl içinde kendileri üzerindeki etkisini değerlendirmeye sevk etti -hem nasıl başarılı bir şekilde kullanılabilecekleri, hem de insanların yerini tam olarak hangi noktalarda alabileceği açısından.
Yeniliklerin merkezi olarak bilinen F1'de yapay zekadan asla kaçınmıyor; takımlar, araç ayarları, güncellemeler ve kaynak dağıtımı dahil olmak üzere birçok alanda halihazırda yapay zekayı kullanıyor.
Bunun yanı sıra yapay zekanın yarış stratejisi planlamasında da rol oynaması, bir noktada robotların pit duvarını tamamen ele geçirip geçiremeyeceği konusunda bazı tartışmalara yol açtı.
Stratejinin F1'de zafer için ne kadar kritik olduğunu ve herhangi bir hatanın nelere mal olacağını bir kez daha kanıtlayan 2022 sezonunun ardından, başarılı bir yapay zeka modelinin cazip gelebileceği açık; nitekim yapay zeka baskı altında ezilmeyecek, bir insanın ulaşabileceğinden çok daha geniş bir veri setini değerlendirebilecek ve ertesi gün basının kendisi hakkında yazacaklarını umursamayacak.
Ancak her ne kadar bu fırsatlar kulağa güzel gelse de gerçeklik biraz daha farklı, fırsatlar yanında birtakım önemli zorlukları da getiriyor.
Bu fırsatlar ve zorluklar McLaren'ın kendi stratejisini ve yazılımını geliştirmeye yönelik son gelişmelerle oldukça iyi anladığı bir şey.
İlginç bir şekilde, Woking merkezli takımın Espor alanındaki ortağı Splunk ile yürüttüğü çalışma, yeni strateji fikirlerini ve yapay zekanın potansiyel kullanımını denemeye başlamasını sağladı.
2020 sezonundan bu yana McLaren ile çalışan Splunk, takıma yarış hafta sonunun çeşitli anlarında makine tarafından üretilen verileri arayabilen, izleyebilen ve analiz edebilen bir yazılım sunarak önemli bir adım attı.
Splunk'ın en başarılı olduğu alanlardan biri simülasyon sistemleri, özellikle de bir yarışın nasıl bir tempoda ilerlediğini anlamak ve kazanmak için pite girilecek en önemli anı belirleyecek simülatörler.
Geçen yıl F1 Esports şampiyonluğuna ulaşan McLaren Shadow Esports'un bu başarısında Splunk'ın takıma yardımcı olmak için bu simülatörleri uyarlamasının payı büyük. Takımın lastik ömürleriyle ilgili analizler, erken pit mi geç pit mi sorusuna aldığı cevaplar ve simülasyonun önemli verilere sahip olabilme becerisi, yapay zekanın önemini kanıtladı.
Sonuç olarak Lucas Blakeley şampiyonluğa ulaşmayı başardı ve Splunk'ın sunduğu simülasyonların bu başarıda önemli bir rol oynadığını söylemekten çekinmedi.
Blakeley, "Splunk sayesinde sahip olduğumuz ekstra derinlik seviyesi, ki bunu söylemeye devam edeceğim, kullanmamız gereken en harika şeylerden biri."
"[Simülasyonlar] bize ekstra bir bakış açısı ve ekstra bir katman kazandırdı. Yayınız için fazladan bir ok da denebilir." dedi.
McLaren Racing'in ticari teknoloji müdürü Ed Green ise, "[Simülasyon] mutlak bir oyun değiştiriciydi."
"Şampiyonaya giden yolda ve elde ettiğimiz galibiyet sayısında oldukça etkili olduğunu düşünüyorum." dedi.
Splunk sistemi Espor ekibinin temel bir parçası haline gelmesi, McLaren'in normal bir yarış hafta sonu ortamında mümkün olmayacak yeni şeyler denemesine de olanak sağladı.
Splunk GVP ve Baş Strateji Danışmanı James Hodge şunları söyledi: "Hızlı gelişim açısından Espor ile yapabileceğiniz daha çok şey var."
"Riskler çok farklı. Gerçek F1'de herhangi bir şeye dokunursanız, neredeyse görev açısından kritik bir sisteme dokunmuş olursunuz. Eğer bir F1 aracı McLaren garajından telemetri alamıyorsa, motoru dahi çalıştıramayabilir."
"Espor tarafında bu daha az önemli: telemetri alamazsanız dahi Lucas'ın hala gidip sürebileceğini biliyorsunuz. Ayrıca işler daha az karmaşık, örneğin bir IT donanımını dünyanın 20 küsur farklı yerinde dolaştırmıyorsunuz ve bu sayede hızlı prototipler üretebiliyorsunuz."
"Oyun tarafında, gerçek tarafta üretime geçmesi bir yıl sürebilecek şeyleri deneyebildik çünkü yeni gösterge tablosu analizlerine uyum sağlamak için çalışma şeklini değiştirmesi gereken büyük bir ekibiniz var." dedi.
Green ekliyor: "Splunk'ın bize sağladığı şey, bir oda dolusu süper uzmana ihtiyaç duymadan gerçekten çok hızlı bir şekilde tepki verebilmek."
"Bu hızın bir kısmının F1'e de yansıdığını düşünüyorum. Yaptıklarımızı görüyorlar ve 'tamam, bu oldukça hızlı' diyorlar." dedi.
Performans parametreleri gerçek F1 ile ciddi benzerlikler gösteren Espor alanında bu kadar çok deney yapabiliyor olmak, kaçınılmaz olarak yapay zekanın strateji alanında nasıl bir rol oynayabileceğine yönelik ciddi bir merakı da uyandırdı.
Google'ın yan kuruluşu DeepMind tarafından geliştirilen ve Go oyununda bir insanı yenmeyi başaran AlphaGo bilgisayar programını örnek gösteren Green, doğru türden bir yapay zekanın insan beynini alt edebileceğini düşünüyor.
Green, "Go'da olanlar çok ilginç, peki bunun gibi şeyleri sporda ne kadar ileri götürebiliriz?"
"Yapak zeka gerçek bir ilham kaynağı olabilir ve kişisel olarak bir gün yapay zeka liderliğinde bir strateji görmeyi çok isterim." dedi.
Splunk şimdilik yapay zekanın son kararı vermekten ziyade karar verme sürecinde yardım sunabileceği bir aşamada olduğunu düşünüyor.
Hodge, "Yaptığımız şey, birinin performansına bağlı olarak ne zaman pite girmesi gerektiğine bakmak. Örneğin tur zamanlarında bir düşüş görmeye başlayabilirsiniz, yapay zeka da bunun muhtemelen takımın pit aralığı olacağını söyler."
"İşte biz de bu noktadayız, henüz yapay zekaya 'bana bir yarış düzenle ve her şeyi tahmin et' diyebilecek noktada değiliz. Ancak karar ağacı oluşturmaya kesinlikle yardımcı oluyoruz."
Green de yapay zekanın yarışı yönetmesine izin vermenin şu anlık gerçekçi olmadığını kabul ediyor.
Green, "Henüz istenen noktada değiliz. Pite ne zaman gireceğimize yapay zekanın karar vereceğini düşünüyor muyum? İdeal zamanı görmemiz mümkün, nitekim bize pit penceresini gösteren yazılımlar mevcut."
"Ama çok fazla parametre var. Gridde 20 sürücü var, farklı birçok varyasyon var, insanların sürüş stilleri var, en önemlisi de insanlar bazen beklediğiniz gibi davranmıyor."
"Pilotlar çok iyi, ancak çizgilerini değiştirecekler, bunun bir rekabet unsuru var. Bu nedenle, gerçekten anlamak için toplayabileceğimiz tüm parametreler hakkında daha fazla bilgi sahibi olmamız gerektiğini düşünüyorum.
"Eğer yapay zeka size yarışı kazandığınızı ama bitime dört tur kala lastikleri değiştireceğimizi söylüyorsa, ona uyacak kadar güvenir misiniz? Kim bilir? Ama henüz o noktada olduğumuzu sanmıyorum." dedi.
Burada bir başka kritik faktör daha var: F1'in eğlence amaçlı bir spordan çok teknik bir egzersiz olarak kalması gerektiği.
Pilotlar piste çıkıp aracı 'tek başlarına ve yardım almadan' kullanmak zorunda, dolayısıyla onlara yardımcı olacak otomatik sistemlerin kullanımı da yasak.
Belki de bu tür kısıtlamaların pit duvarı kararları için de uygulanması gerekiyor, çünkü F1'in takım çalışması cazibesinin bir parçası da bazen insanların yanlış yapmasıdır, bu da işleri öngörülemez hale getirmeye yardımcı olur."
Hodge'un dediği gibi: "Ben yarış oyunları oynarım. Bu konuda çok iyi değilim ama mutluyum."
"Eğer yarıştığım bir yapay zeka varsa, asla tatmin olmuş hissetmiyorsunuz. Bir bilgisayarı yenmek yeterince dramatik değil."
"Hiç tanımadığım 19 kişiye karşı yarışmayı çok daha eğlenceli buluyorum çünkü insan unsuru var. Arkasında bir spor var."
"Bu yüzden hiçbir zaman tam yapay zekaya ulaşabileceğimizi düşünmüyorum. F1'de düğmelere basmak için hala Lando [Norris] veya Oscar'a [Piastri] ihtiyaç duymanızın nedenlerinden biri de bu."
"Drama, tiyatro ya da kahramanlar ve kötü adamlar için hala sportif unsurlara ve bazı becerilere ihtiyacınız var." dedi.
Peki ChatGPT ne düşünüyor?
Ünlü yazılıma F1 yarış stratejisi planı için bir kod yazıp yazamayacağını sorduğumuzda kendisinin cevabı şu oldu: "Ne yazık ki, Formula 1'de bir yarış stratejisi için kod yazmak, hava koşulları, pist koşulları, lastik seçimleri, aracın performansı, rekabet vb. gibi çeşitli faktörleri içerdiğinden karmaşık bir görev olacaktır."
Bu, henüz yapay zekanın F1'e tam anlamıyla hazır olmadığını gösteriyor.
tr.motorsport.com