Algoritmaların Yol Haritası: Markov Karar Süreçleri (MDP)
Yapay zekanın karmaşık bir çevrede nasıl strateji geliştirdiğini hiç merak ettiniz mi? Bu gizemin arkasında, pekiştirmeli öğrenmenin matematiksel omurgasını oluşturan Markov Decision Processes (MDP) yatıyor. MDP, bir ajanın çevresiyle olan etkileşimini; durumlar (states), aksiyonlar, ödüller ve geçiş olasılıkları çerçevesinde formüle eder.
MDP’nin en çarpıcı özelliği Markov Özelliği’dir. Bu kurala göre; gelecekteki bir durum, sadece mevcut duruma ve seçilen aksiyona bağlıdır. Yani sistem “hafızasızdır”; geçmişin yükünü taşımaz, sadece “şu ana” odaklanır. Bu sadeleştirme, robotik kontrolden satranç hamlelerine kadar devasa bir problem kümesini çözülebilir kılar. Analistlerimiz, bu yapıyı bir şirketin yönetim kurulundaki stratejik karar anlarına benzetiyor: Geçmişteki hatalar değil, masadaki mevcut veriler ve atılacak adımlar geleceği belirler.
Q-Learning: Deneyimi Değere Dönüştürmek
MDP teorik çerçeveyi çizerken, Q-Learning bu çerçeveyi hayata geçiren “model-free” bir kahraman olarak karşımıza çıkıyor. Q-Learning algoritmasında ajan, çevrenin tüm kurallarını (geçiş olasılıklarını) önceden bilmek zorunda değildir. Bunun yerine, doğrudan deneyimlerinden öğrenir. Her “durum-aksiyon” çifti için bir Q-değeri hesaplar. Bu değer, o hamlenin uzun vadedeki karlılığını temsil eder.
Epsilon-Greedy: Zeki Bir Kumarbazın Stratejisi
Q-Learning’in en hassas dengesi Epsilon-Greedy stratejisidir. Algoritma şu ikilemle başa çıkar: Bildiğim en iyi yolu mu izlemeliyim (Exploitation), yoksa yeni ve potansiyel olarak daha kârlı bir yolu mu keşfetmeliyim (Exploration)?
-
Epsilon ihtimaliyle ajan “keşfe” çıkar.
-
1-Epsilon ihtimaliyle ise mevcut “en iyi” hamlesini yapar.
Bu denge, yapay zekanın dar bir bakış açısına hapsolmasını engeller ve onu gerçek bir strateji uzmanına dönüştürür.
Geleceğin Şehirlerinden Oyun Dünyasına
Bugün Q-Learning; akıllı şehirlerdeki trafik ışığı optimizasyonundan, lojistik sektöründeki kaynak planlamasına kadar geniş bir yelpazede kullanılıyor. Eğer durum uzayı çok karmaşıksa (örneğin modern video oyunları), bu tablo tabanlı sistem yerini Deep Q-Learning (DQN) gibi sinir ağlarıyla güçlendirilmiş devasa yapılara bırakıyor.
Yapay zekanın bu matematiksel disiplini, belirsizliklerle dolu bir dünyada makinelerin bile “mantıklı” ve “kârlı” kararlar verebileceğini kanıtlıyor.
Sizce MDP’nin “geçmişi yok sayan” yaklaşımı, insan psikolojisindeki karar alma süreçleriyle ne kadar örtüşüyor?
