Danijar Hafner’ın San Francisco’nun SoMa bölgesindeki ofisi şu sıralar bomboş. Yepyeni girişimi henüz gizli modda olduğu için kapısında şirketin adı bile yazmıyor. Ziyaret ettiğim gün içeride benden başka sadece bir kişi vardı ve ortada pek bir eşya yoktu. Ancak ofis dekorasyon açısından ne kadar yoksunsa, robotlar açısından o kadar zengin. Geniş ve açık alanın tam ortasından geçen raylarda, çeşitli şekil ve boyutlardaki insansı robotlar birer kukla gibi asılı duruyor.
31 yaşındaki Hafner, yeni girişimi hakkında henüz fazla bir şey söylemek istemiyor ancak bu projeyi, yapay zekanın eğitim sırasında karşılaşmadığı ortamlarda gezinmesini sağlama konusundaki uzun soluklu çalışmalarının bir devamı olarak tanımlıyor. Çin'den ithal ettiği bu insansı robotlar, bu çalışmaların bir sonraki evresi ve fiziksel bir yansıması. Robotların daha önce test edilmemiş senaryolara verebileceği tepkiler, onları insan yaşam alanlarına sokmanın anahtarı olacak. Çünkü bir robotu örneğin bir insanın evine göndermek istiyorsanız, daha önce hiç görmediği bir kat planıyla mobilyalarla başa çıkabilmesi gerekiyor.
Hafner bunu başarmak için model tabanlı pekiştirmeli öğrenme adı verilen bir yöntemden faydalanıyor. Fiziksel gerçekliği taklit etmek üzere tasarlanmış yapay zeka modelleri, yani dünya modelleri geliştiriyor ve ajanları bu modeller içinde eğitiyor. Ajan, modeli adeta gerçek dünya simülasyonu olarak görüyor ve orada nasıl hareket edeceğini öğreniyor. Ardından bu deneyimleri kullanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunuyor. Bu sayede ajanlar ya da içine yerleştirildikleri robotlar, gerçek hayatta karşılaştıkları yabancı durumların üstesinden gelebiliyor.
Diğer çalışmalardan farklı olarak Hafner'in tekniği, ajanların ve kontrol ettikleri robotların, robotikte geleneksel olarak kullanılan gerçek dünya deneme-yanılma eğitimlerine ihtiyaç duymadan son derece karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlıyor.
Hafner, kuzeydoğu Almanya'daki kırsal bir kasabada, her iki ebeveyni de klasik müzisyen olan bir ailede büyüdü. Programlamayı bir komşusundan öğrendi ve lise yıllarında yapay zeka üzerine çevrimiçi kurslar almaya başladı; bu ilgi kısa sürede büyük bir tutkuya dönüştü. "Düşünmenin nasıl işlediği her zaman ilgimi çekti" diyor. Yapay zeka, ona bunu bir bilgisayarda taklit etmenin bir yolunu sundu.
2015 yılında, Potsdam'daki Hasso Plattner Enstitüsü'nde mühendislik okuyan ikinci sınıf bir öğrenciyken Google Brain'de öğrenci araştırmacı olarak çalışmaya hak kazandı. Buradan itibaren şirkette bir düzineden fazla staj ve çeşitli pozisyonlarda görev aldı. Birleşerek DeepMind çatısı altında toplanan Google Brain ve Google DeepMind ekiplerinde İngiltere, Kanada ve ABD'de çalıştı. Yapay zekanın "vaftiz babaları"ndan biri olarak anılan Geoffrey Hinton ve günümüzdeki büyük dil modellerinin kullandığı dönüştürücü teknolojisini anlatan çığır açıcı "Attention Is All You Need" araştırma makalesinin ortak yazarı Ashish Vaswani gibi sektör efsaneleriyle birlikte çalıştı.
Hafner'ın Google'daki eski yöneticilerinden ve ortak yazarlarından Timothy Lillicrap, onu seçkinler arasındaki seçkin olarak nitelendiriyor. Lillicrap, "Google'daki araştırmalarda gerçekten zeki pek çok insanla etkileşime geçme fırsatım oluyor, ancak o kolayca en üstteki yüzde birlik dilimin yarısında yer alıyor. Çoğu durumda, tüm bir mühendis ekibinin inşa edeceği şeyleri tek başına inşa ediyordu" diye konuşuyor.
Hafner, yıllar içinde dünya modellerinde eğittiği ajanları popüler video oyunlarına karşı yarıştırarak yaklaşımını geliştirdi ve kanıtladı. İlk büyük atılımı, ajanların önceden planlama yaparak eylemler gerçekleştirmesini sağlayan PlaNet modeli oldu. Dreamer 2, bir dünya modeli kullanarak Atari 2600 oyunlarında insan seviyesinde performans gösteren ilk ajan oldu. Dreamer 3, Minecraft Elmas mücadelesini çözen ilk yapay zeka olarak oyundaki mücevherleri kendi başına başarıyla madenden çıkardı. Dreamer 4 ise bir adım ileri giderek, oyunla doğrudan etkileşime girmeden, kaydedilmiş oyun videolarından oluşan çevrimdışı bir veri setinden elmas madenciliği yapmayı öğrendi.
Daha yakın zamanda, ajanlarını sanal dünyadan çıkarıp fiziksel gerçekliğe taşımaya başladı. DayDreamer projesiyle Dreamer algoritmasını kullanarak robotların yeni ortamlarda kendi kendilerine hareket etmelerini ve özel bir eğitim almalarına gerek kalmadan yeni deneyimlere tepki vermelerini sağladı.
Bugün Hafner, 2025 sonbaharında Google DeepMind'den ayrılarak kurduğu yeni girişimi üzerinde çalışıyor. Gelecek adımları hakkında gizemli davranmayı sürdürse de büyük hayaller kurduğu çok açık: "Dünyayı değiştirecek bir problemi çözmekle ilgileniyordum" diyerek ipucu veriyor.
