Günümüzün en önemli teknolojilerinden yapay zekâ günlük yaşantımızın birçok alanında etkin bir şekilde rol oynarken oyun sektöründe de oldukça önemli bir yere sahip. Non Player Character yani NPClerin yapay zekâ ile geliştirilmesi oyunun zorluk seviyesini ve akıcı bir şekilde ilerlemesini etkiliyor. Yapay zekâ ile gerçeğine yakın oyun evrenleri oluşturuluyor.
Günümüzden yaklaşık olarak 30 sene önce tanıştığımız, bilgisayarlara karşı oynanan ve rakibin de pek zeki olmadığı oyunların aksine şu an her oyunda kendini geliştiren, yeni taktikler öğrenen oyun karakterleri yaratılıyor. Satranç şampiyonu Garry Kasparov’u 1997 yılında yenen Deep Blue, daha sonra geliştirilerek birçok insanı yenmeyi başardı.
Oyunlarda Yapay Zekanın Amacı
Yapay zekâ ve oyun etkileşiminde yapay zekanın temel amacı ve kalitesi bilgisayarın veya akıllı cihazın oyuncuya yetenekli ve akıllı bir şekilde tepki vermesi, oyun boyunca planlar yapması, hamleler geliştirmesi ve onu yenebilmesi üzerine kuruludur denilebilir. Ancak yapay zekâ reaksiyonlarının da dengede tutulması gerekiyor. İnsandan daha hızlı tepki verebilen ve üst düzey taktikler yapabilen yapay zekâ oyunun çekiciliğini düşürebiliyor. Bu noktada oyuna seviyeler ekleniyor ve oyun oynayan kişi karşısındaki bilgisayarın zekilik derecesini kendi seçebiliyor.
Yapay Zekâ ile Oyun Skalası da Değişti
Kas ve kemikler oluşturarak bir canlının meydana getirildiği ve onun gelişiminin takip edilebildiği evoloution adlı oyunda yapay sinir ağları ile oyun karakterinin görevleri öğrenmesi ve aşamaları geçmesi sağlanıyor. MIT’in kurduğu Moral Machine sitesinde ise sürücüsüz arabaların ahlaki seçimleri üzerine bir çalışma yürütülüyor. Farklı yaş, cinsiyet ve gelir düzeyinden gelen katılımların çeşitli kaza durumlarında verecekleri muhtemel tepkilerden datalar toplanılarak bu bilgiler sürücüsüz arabaların sistemlerine entegre ediliyor.
Yapay Zekâ Nasıl Öğreniyor?
İnsan beyninin nörolojik yapısı taklit edilerek hazırlanan yapay zekâ oyun algoritmaları sayesinde problem çözme becerisi ve görsel verilerin defalarca oynatılması hataları tespit etme ve bu şekilde doğruyu öğrenme fırsatı veriyor. Birçok katmanda işlem yapabilen ve algoritmaları aynı anda kullanabilen derin öğrenme ile dataların sisteme tek tek tanıtılmasına gerek kalmıyor. Derin öğrenmede ayırıcı farkların tespiti ile sistem tarafından kendi kendine öğrenme gerçekleşiyor.
Kendi Oyununu Oluşturabiliyor
Tüm bunlara ek olarak yapay zekâ oyun geliştirmeyi de başardı. Georgia Teknoloji Enstitüsü’ndeki çalışmalar neticesinde yapay zekâ, 2D oyunun alt yapısını kopya edip grafik ve oyuncu hareketlerini içeren bir oyun geliştirebiliyor. Super Mario oyunundan yola çıkılarak yapılan sistemde yapay zekâ, oyunun herhangi bir koduna ulaşmadan yapay sinir ağları ile gözlemleyerek ve gelecek hamleleri hesap ederek kendi modelini oluşturabiliyor.
Kaynaklar
