GeoGuessr yapay zeka: makine en iyi oyuncuları yener mi?

11 Mayıs 2023'te, dünyanın en tanınmış profesyonel GeoGuessr oyuncularından Trevor Rainbolt, world's best ai vs geoguessr pro adlı bir video yayımladı. Altı oyunun hepsini kaybetti. Rakibi, oyunu yalnızca Street View görüntülerinden öğrenmiş, Stanford'dan bir araştırma modeli olan PIGEON'du.

“Rainbolt'a karşı oynayan ilk yapay zekâ biz değildik,” dedi yaratıcılarından Silas Alberti NPR'a. “Biz sadece Rainbolt'u yenen ilk yapay zekâyız.” Üç yıl sonra, yapay zekânın GeoGuessr'da yenip yenemeyeceği meselesi kapanmış durumda. Yararlı sorular şunlar: GeoGuessr yapay zekâsı bir sahneyi nasıl okuyor, insan nerede hâlâ üstün, kurallar neye izin veriyor ve aynı teknolojiyi yasak yerine alıştırmaya nasıl çevirirsiniz.

PIGEON'u Lukas Haas, Michal Skreta, Silas Alberti ve Chelsea Finn geliştirdi. Stanford'ın CS 330 dersinde bir sınıf projesi olarak başladı, Temmuz 2023'te arXiv'de yayımlandı ve önde gelen bilgisayarlı görü konferanslarından biri olan CVPR 2024'te sunuldu.

Canlı test, onu bir kıyaslama puanından fazlası yapan şeydi. Bir Chrome eklentisi dört pusula yönünün her birinde bir ekran görüntüsü aldı, görüntüleri modele gönderdi ve tahminini yerleştirdi. Competitive Duels (rekabetçi düello) modundaki 458 maç boyunca her beceri düzeyindeki oyuncuyu yendi. Yazarlar, davranışını “daha insansı görünmesi” için her tahminden önce isteğe bağlı rastgele bir gecikme bile ekledi.

Ortancayı ve ortalamayı birlikte okuyun. Tahminlerinin yarısı yaklaşık 44 km içine düştü, ama ortalama sapma 252 km'ydi: her 20 tahminden birinden fazlası 750 km'den fazla şaşmıştı ve bu sapmalar ortalamayı yukarı çekiyor. Yazarlar tavan konusunda da açık sözlü: bugünkü sistemler, kendileri dahil, sokak düzeyinde güvenilir tahmin yapamıyor.

Genel amaçlı yapay zekâ da o zamandan beri işe karıştı. Nisan 2025'te Master I seviyesindeki oyuncu Sam Patterson, OpenAI'ın o3 modeline karşı beş No Move (hareketsiz) turu oynadı ve modele tur başına yalnızca 90 derecelik iki ekran görüntüsü verdi. o3, 23.179 puana karşı 22.054 puanla kazandı ve beş ülkenin hepsini doğru bildi. Aynı ay o3 için 1.100 kelimelik bir “GeoGuessr promptu” viral oldu; ancak 200 fotoğrafla yapılan 2026 tarihli bir test, onun kısa bir promptan daha iyi sonuç vermediğini buldu.

Yayımlanan model 400.000 görüntü üzerinde eğitildi: 100.000 rastgele GeoGuessr konumunun her birinden dört görünüm. İşte matematik olmadan, adım adım tüm hat.

1. Step 1Görünümü sayılara çevirinPIGEON, 360 derecelik görünümün tamamını kapsayan, 90 derece arayla dört görüntü alır. Başlangıçta görüntüleri metinle eşleştirmek için eğitilmiş bir model olan OpenAI'ın CLIP'i her görüntüyü bir gömme vektörüne dönüştürür ve dördünün ortalaması yerin tek bir özeti olur.
2. Step 2Coğrafyayı açıklama metinlerinden öğreninAna eğitimden önce model, “Bu konumda insanlar yolun sol tarafından gider” ve “Bu konumda ılıman okyanus iklimi vardır” gibi üretilmiş açıklama metinleriyle eşleştirilmiş görüntüleri inceledi. Bu metinler onu konum için önemli olan özelliklere yönlendirir.
3. Step 3Koordinat değil, coğrafi hücre seçinPIGEON enlem ve boylamı doğrudan tahmin etmek yerine sahneyi 2.203 coğrafi hücreden birine yerleştirir. Hücreler gerçek idari sınırları izler; her biri yeterli eğitim örneği barındırana dek birleştirilmiştir, aşırı büyük hücreler ise kümeleme yoluyla bölünmüştür.
4. Step 4Uzak hataları daha ağır cezalandırınEğitim sırasında doğru hücrenin yanındaki bir hücre, mesafeye göre ağırlıklandırılmış kısmi puan alır. Model, yakın bir hatanın uzak bir hatadan iyi olduğunu öğrenir; GeoGuessr'ın puanlaması da aynı mantığı kullanır.
5. Step 5En iyi adayların içinde inceltinSon olarak en olası beş coğrafi hücresini alır, sahneyi bunların içindeki eğitim konumları kümeleriyle karşılaştırır ve işareti en yakın eşleşmeye taşır. Yazarlar bu getirme adımını alanda bir ilk olarak tanımlıyor.

Hiç kimse modele yol kazığının ne olduğunu söylemedi. Yazarlar, yine de “çevrimiçi GeoGuessr rehberlerinde öğretilen stratejileri” öğrendiğini, bitki örtüsüne, yol işaretlerine, elektrik direklerine ve tabelalara dikkat ettiğini buldu. Bunlar, bir insan için ülke ipuçları kontrol listesindeki ipucu aileleriyle aynıdır. Panoramalar yerine sıradan fotoğraflar için izlenen akıl yürütme ise yapay zekâ ile konum tespiti anlatımımızda ortaya konan akıl yürütmedir.

• Karar süresi. Patterson genellikle bir iki dakika içinde, çoğu zaman da 10 saniye içinde tahmin etti. o3 neredeyse her seferinde 2 dakikadan fazla gerek duydu, bir seferde 6 dakikayı aştı. Düello modunda bir oyuncunun tahmini diğerine yalnızca 15 saniye bırakabilir; bu yüzden dakikalarca düşünmek gerçek bir handikaptır.
• Neyin önemli olduğunu bilmek. Onun hükmü, insanın neyin önemli olduğunu bilmekte çok iyi olduğuydu; model ise bol bol gereksiz ve tekrarlayan kırpma yaptı ve “birkaç kez reklamlara dikkati dağıldı”.
• Daha iyi bir ipucu için hareket etmek. PIGEON'un botu dört sabit görüntüyü değerlendirdi. İnsan rakipleri ise sahnede dolaşabiliyordu; makalenin kendisi de bunun onlara tahminlerini inceltmek için daha fazla bilgi verdiğini not ediyor.

Bu listeden fazla anlam çıkarmayın. Yaklaşık 20 turluk testten sonra Patterson, o3'ü Master I ya da daha iyi oyunculara denk saydı. İnsanın üstünlükleri oyunun nasıl oynandığıyla ilgilidir, daha çok şey bilmekle değil.

Patterson'ın yol çizgileri, elektrik direkleri, yol kazıkları ve plakalar üzerine yüzlerce girişli bir bilgi kartı destesi var ve aradaki farkı açık açık söyledi: “Bu modeller, tek bir zihnin akla sığar biçimde ezberleyebileceğinden fazlasına sahip.” Gerçek avantaj budur. İnsanın uzmanlaşması gerekir; modelin gerekmez.

Zayıf noktalar tahmin edilebilir. PIGEON yalnızca GeoGuessr konumlarından öğrendi; bu yüzden Street View'ın kapsamadığı yerleri hiç görmedi. Yazarlar tünelleri, su kütlelerini, karanlık sahneleri ve ormanları en zor görüntüleri arasında sayıyor; doğruluğu da nüfus yoğunluğu düştükçe azalıyor.

Bu ifade her iki yapay zekâ türünü de kapsar. Sizin yerinize oynayan bir bot, üçüncü taraf yazılımdır. İçine ekran görüntüsü yapıştırdığınız bir sohbet botu, harici bir bilgi kaynağıdır. Topluluk Kuralları, hile kanıtı bulunduğunda üç ceza sayıyor:

• Sıralama listesi yasağı: resmî tek oyunculu sıralama listelerinden çıkarılırsınız ve gelecekte de bu listelerin dışında tutulursunuz.
• Rekabetçi oyundan askıya alma: rekabetçi ve tek oyunculu oyunlardaki resmî sıralama listelerinden engellenirsiniz.
• Rekabetçi oyun yasağı: rekabetçi oyundan kalıcı olarak engellenirsiniz ve resmî sıralama listelerinden çıkarılırsınız.

Sanal eşyalarınızı da kaybedebilirsiniz ve işlem sahip olduğunuz her hesaba uzanabilir. Hizmet Şartları ayrıca otomatik programları ve betikleri yasaklar, listede botları açıkça anar ve geçici askıya almaya ya da kalıcı yasağa izin verir. Askıya alınan ya da yasaklanan bir oyuncu geri ödeme hakkına sahip değildir.

Peki PIGEON deneyinin kendisi? GeoGuessr'ın içinden yardımla yürütüldü: makale, insan oyunculara karşı canlı oyunları kolaylaştırdığı için şirketin teknik direktörüne teşekkür ediyor. Deneyi hileden ayıran şey yazılım değil, GeoGuessr'ın sürece dahil olmasıydı.

1. Step 1Turu temiz oynayınİkinci sekme yok, asistan yok, sohbet botuna ekran görüntüsü yok. Tur, kendi başınıza okuyabildiğinizi sınar ve ölçmeye değer tek şey budur.
2. Step 2Belirleyici ipucunuzu söyleyinİşareti koymadan önce en çok güvendiğiniz tek kanıtın hangisi olduğunu söyleyin. Bu, bir sezgiyi sonradan kontrol edebileceğiniz bir iddiaya dönüştürür.
3. Step 3Gözden kaçırdığınız ipucunu bulunKonum açıklandıktan sonra turu belirlemesi gereken ayrıntıyı arayın. Nelere hangi sırayla bakacağınızı alıştırma rutinimiz gösteriyor.
4. Step 4Turu değil, ipucunu sorun“Çek ve Slovak yol kenarı direkleri nasıl ayrışır?” gibi bir soru, yeniden kullanabileceğiniz bir şey öğretir. Cevabı doğrulanacak bir ipucu olarak değerlendirin: Patterson, o3'ün tabelalara ve yol çizgilerine ilişkin tariflerini çoğunlukla doğru, ama her zaman değil buldu.
5. Step 5Beceriyi gerçek fotoğraflarda sınayınKendi fotoğraflarınızdan birinin nerede çekildiğini tahmin edin, sonra GeoSpy tarafından yapılan yapay zekâ tahminiyle karşılaştırın. Bir dosya hâlâ taşıyorsa GPS verisini okur; bu yüzden önce konumu silin, yoksa test hiçbir şeyi kanıtlamaz.

Son adım önemlidir, çünkü oyun ve gerçek fotoğraflar aynı gözü eğitir. Bir panoramadan öğrendikleriniz, üst veri olmadan bir fotoğrafın konumunu bulma işinin dayandığı şeydir.