Yapay zeka oyunlarını seviyor musunuz? Oyunlarda yapay zeka nedir?
Yapay zeka (AI), IBM’in bilgisayar programı Deep Blue’nun 1997’de bir satranç maçında Garry Kasparov’u mağlup etmesinden bu yana oyun endüstrisinde giderek daha önemli ve üretken bir rol oynadı.
Yapay zeka, oyun varlıklarını, davranışlarını ve ayarlarını çeşitli şekillerde geliştirmek için kullanılır.
Oyunlarda Yapay Zeka Nedir?
Oyunlarda yapay zeka, video oyunlarında duyarlı ve uyarlanabilir davranışı güçlendiren yapay zekayı ifade eder.
Yaygın bir örnek, yapay zekanın, insan oyuncuların eylemlerine uygun şekilde yanıt vermek için davranışlarını değiştiren, genellikle insan kullanıcıların yardımcıları, müttefikleri veya düşmanları olan oyuncu olmayan karakterleri (NPC’ler) kontrol etmesidir.
NPC’ler, etkileşimlerden öğrenerek ve davranışlarını değiştirerek, insan oyuncuların karşılaştığı konuşma ve eylem çeşitliliğini artırır.
Yapay zeka, bir insan oyuncunun kararlarına ve eylemlerine yanıt olarak araziyi yeniden şekillendirerek oyun manzaraları geliştirmek için de kullanılır.
Sonuç olarak, oyunlarda yapay zeka, insan kullanıcıları karmaşık ortamlara, şekillendirilebilir anlatılara ve gerçeğe yakın karakterlere sahip dünyalara çeker.
Yapay Zeka Oyunları: Oyunlarda Yapay Zeka Nedir?
Bazı uzmanlara göre, oyunlardaki en etkili yapay zeka uygulamaları açık olmayanlardır. Her yıl, AI oyunları çeşitli biçimlerde gelir.
Oyunlar, yapay zekayı her tür için farklı şekilde kullanacaktır. Oynanamayan karakterlerin yanıtlarından ve eylemlerinden yapay zekanın sorumlu olması muhtemeldir.
Bu karakterlerin insan benzeri bir yetkinlik sergilemesi gerektiğinden, orada çok önemlidir.
Yapay zeka daha önce bir sonraki en iyi hamlenizi tahmin etmek için kullanılıyordu. Yapay zeka, oyununuzun görsellerini geliştirir ve bu oyun çağında oyun sorunlarını (ve sizin için) çözer.
Yapay zeka oyunları ise yapay zekaya bağımlı değildir. Yapay zeka teknolojileri, oyun geliştirmeye yönelik araştırmalar sonucunda önemli ölçüde gelişti.
Ne de olsa derin öğrenme sadece eğlence için kullanılmaz. Örneğin Robot Sophia, gelecek nesillere yapay zekayı öğretmek için kullanılıyor.
Oyunlarda yapay zeka (AI) neden önemlidir?
Oyunlarda yapay zekanın nihai amacı, oyuncular için oyun deneyimini iyileştirmektir. Oyun tasarımcıları çeşitli cihazlara oyun sağladığı için özellikle önemlidir.
Oyun, konsol ve masaüstü bilgisayar arasında bir seçim olmanın ötesine geçti.
Bunun yerine oyuncular, akıllı telefonlar, VR kulaklıklar ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok mobil ve giyilebilir cihazda sürükleyici oyun deneyimleri talep ediyor.
Geliştiriciler artık yapay zeka sayesinde cihaz türleri arasında konsol benzeri deneyimler oluşturabilir.
Yapay zeka, oyunlarda giderek daha yaygın hale geliyor ve bu da işletmeler için önemli ticari faydalar sağlıyor.
Oyun sektörünün 2026 yılına kadar yaklaşık 314 milyar USD piyasa değeri ile en kazançlı sektörlerden biri olacağı tahmin ediliyor.
Sonuç olarak, yapay zeka tabanlı oyun geliştirmeye dünya çapında yapılan yatırımlar sürekli artıyor.
Oyunlarda Yapay Zekanın Tipik Uygulamaları
AI, görüntü iyileştirme, otomatik seviye üretimi, durumlar ve hikayelere uygulandığı video oyunları da dahil olmak üzere çok çeşitli alanlarda kullanılabilir.
Oynamayan karakterlere (NPC’ler) zeka eklerken oyun karmaşıklığını dengelemek için de kullanılabilir.
1. Görüntü geliştirme
Görüntü iyileştirmenin ön saflarında yer alan yapay zeka uzmanları, derin bir öğrenme yöntemi kullanmaya çalışır.
3D modellenmiş resimleri gerçekçi fotoğraflara dönüştürür.
Grand Theft Auto 5, daha önce denenmiş olan böyle bir teknolojiye maruz kaldı. Los Angeles ve Güney Kaliforniya ortamlarını ayrıntılı bir şekilde yeniden yaratabilen bir sinir ağı oluşturdular.
En gelişmiş görüntü iyileştirme AI teknikleri, yüksek kaliteli sentetik 3D resimleri gerçekçi temsillere dönüştürebilir.
Video oyunu grafikleri, görüntü iyileştirmenin ikinci uygulamasında geliştirilebilir.
Bu çalışma için önerilen algoritmaların arkasındaki temel konsept, düşük çözünürlüklü bir resmi aynı görünen ancak çok daha fazla piksele sahip bir şeye dönüştürmektir.
Bu yöntem “yapay zeka yükseltme” olarak bilinir.
2. Oyun seviyesi oluşturma
Bir oyun seviyesi oluşturmak, Prosedürel İçerik Üretimi (PCG) olarak da bilinir.
Bunlar, devasa açık dünya ortamları, yeni oyun seviyeleri ve diğer oyun varlıkları oluşturmak için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanan bir dizi tekniğin adıdır.
Bu, oyun tasarımındaki en heyecan verici yapay zeka uygulamalarından biridir.
Açık dünya veya açık harita oyunları, şimdiye kadar yaratılmış en çok oynanan oyunlar arasındadır.
Bu oyunlar devasa ortamları keşfetmenizi sağlar.
Bu tür oyunları geliştirmek hem tasarım hem de geliştirme açısından oldukça zaman alıcıdır.
Bununla birlikte, AI algoritmaları, oyunun ilerlemesine yanıt olarak yeni manzaralar oluşturabilir ve iyileştirebilir.
No Man’s Sky, siz oynarken dinamik olarak oluşturulmuş yeni seviyelere sahip yapay zeka tabanlı bir oyundur.
3. Senaryolar ve hikayeler
Yapay zeka, hikayeler ve durumlar oluşturmak için kullanılır. Yapay zeka en çok etkileşimli anlatılarda kullanılır.
Kullanıcılar, bu tür bir oyunda eylemleri veya söyledikleri aracılığıyla dramatik bir hikaye yaratabilir veya etkileyebilir.
Metin analizi, daha sonra geçmiş anlatı deneyimlerine dayalı senaryolar üreten yapay zeka algoritmaları tarafından kullanılır.
Böyle bir programın en bilinen örneklerinden biri Dungeon 2’dir.
Oyun, Kendi Maceranı Seç romanları üzerine eğitilmiş, OpenAI tarafından geliştirilmiş, açık kaynaklı bir metin oluşturma teknolojisi kullanır.
4. Oyun içi karmaşıklığı dengeleme
Yapay zeka algoritmalarının karmaşık sistemleri modelleme yeteneği büyük bir çekiciliktir.
Oyuncular, oyunlarını daha sürükleyici ve gerçekçi hale getirmek için sürekli çabalıyorlar.
Ancak, gerçekliği modellemek zordur.
Bir oyunun yapay zeka algoritmaları, oyun içi karmaşıklığı hesaba katmak için oyuncu kararlarının sonuçlarını ve hava durumu ve duygular gibi şeyleri tahmin edebilir.
FIFA’daki en iyi takım modu, bu teknolojinin nasıl çalıştığına harika bir örnektir.
Bir futbol kulübündeki oyuncuların kişilikleri, FIFA tarafından bir takım kimyası puanı hesaplamak için kullanılır.
Takımın ruh hali, oyun sonuçlarına bağlı olarak kötüden harikaya değişir (topu kaybetmek, iyi zamanlanmış bir pas yapmak vb.).
Bu şekilde, daha iyi oyunculara sahip takımlar, moralleri nedeniyle daha zayıf taraflara karşı kaybedebilirler.
AI, bu şekilde başka bir karmaşıklık katmanı sunmak için kullanılabilir.
5. Oynamayan karakterlere (NPC’ler) zeka ekleme
Mevcut oyunların çoğunun yapay zekası önceden programlanmış NPC’lerdir; Ancak, bu değişmenin eşiğinde.
Bu, onları daha öngörülemez ve onunla etkileşime girmeyi daha eğlenceli hale getirecektir.
yapay zekanın oyuna çeşitli faydaları vardır.
En dikkate değer olanı, oyun ilerledikçe NPC’lerin daha akıllı hale gelmesi ve oyun ortamına yenilikçi ve ayırt edici şekillerde yanıt vermesidir.
Birçok oyun şirketi zaten oyunlarında yapay zeka kullanıyor. SEED (EA), örneğin NPC karakterlerini eğitmek için taklit kullanır.
NPC’lere kodlama davranışı zaman alıcı ve zahmetli olduğundan, bu yöntem NPC’lerin oluşturulmasını önemli ölçüde hızlandıracaktır.
Oyunlarda Hangi Yapay Zeka Yöntemleri Kullanılıyor?
Geleneksel olarak, NPC’ler kural tabanlı ve sonlu durum makineleri kullanılarak programlanmıştır.
Bu sistemleri inşa etmek için birçok koşul gerekliydi ve NPC’lere deterministik eylemler veriyordu.
Geliştiriciler, geliştirme süresini azaltmak ve oyunlara bir dereceye kadar öngörülemezlik eklemek için bulanık mantık kullandılar.
Sözde yapay zeka teknolojilerini kullanan yol bulma algoritmaları, oyun programlamada yapay zekanın ilk uygulamalarından biriydi.
Komut dosyası oluşturma, uzman sistemler ve yapay yaşam (A-life) yöntemleri kullanılan diğer yöntemlerdir.
Karar ağaçları
Sınıflandırma ve regresyon gerçekleştirmek için eğitilebilecek denetimli öğrenme teknikleri olan Karar ağaçları (DT’ler) ile başlayalım.
Oyun geliştirme için en temel makine öğrenimi algoritmalarından biridir.
Veri özelliklerinden basit karar kuralları çıkararak ilgilendiğiniz bir değişkenin değerini değerlendirmenize yardımcı olabilirler.
Karar ağaçlarının anlaşılması ve yorumlanması kolaydır ve sonuçların değerlendirilmesi uzun sürmemelidir.
Ayrıca birçok karmaşık ağaç görselleştirme yöntemi vardır.
Beyaz kutu modelleri, çeşitli istatistiksel testler kullanılarak doğrulanabilen modeller geliştirmiştir.
Karar ağaçları, yapay zeka oyunları oluşturmada kullanılan bir teknik biçimidir. Oyun tasarımında karar tabloları (eylemlerin tahminleri) kullanılır.
Mevcut video oyunlarının çoğu, özellikle anlatıya dayalı olanlar olmak üzere karar ağaçlarını kullanır.
Karar ağaçları, oyuncuların kararlarını oynarlarsa kararlarının geleceği nasıl etkileyeceğini anlamalarına yardımcı olabilir.
Derin sinir ağları
Yapay sinir ağları, yapının insan beynininkine benzediği öğrenme algoritmalarından oluşturulmuş yapay beyinlerdir.
NN’ler eğitim verilerinden çeşitli özellikleri öğrenebilir ve sonuç olarak son derece karmaşık gerçek dünya ve oyun durumlarını modelleyebilir.
Klasik yapay zeka yaklaşımlarının aksine, NN’ler oyun aracısı tasarımındaki belirli kusurların üstesinden gelir.
Ayrıca, NN’ler kendi kendine uyarlanabilir ve gerçek zamanlı olarak değişen oyun ayarlarına kolayca uyum sağlar.
Kullanıcılara, diğer projelerden nn-gram içeren bir projeye veri ekleme veya değiştirme fırsatı sunulur.
Bilgileri sizin için ayrıştıracağız, analiz edeceğiz ve çıkaracağız.
Her iki oyun aracısı eğitim yöntemi de, geliştirmeye çalıştığınız NN tabanlı oyun aracısının türüne bağlı olarak kullanılabilir.
Strateji oyunlarındaki yapay zeka (AI) ajanları, öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip insan oyunculara veya diğer NPC’lere ayak uydurmak için oyun stratejilerini hızla değiştirebilir.
Ayrıca, öğrenerek ve uyum sağlayarak uzun oyunlardan sonra bile oyunun zor kalmasını sağlayabilirler.
Derin NN (derin öğrenme) şu anda bir oyun aracısı tasarım aracı olarak ilgi görüyor.
Oyunlarda derin öğrenme, kademeli olarak ayrıştırarak “girdi verilerinden özellikler çıkarmak” için birden çok sinir ağı katmanı kullanır.
Bir veya birkaç oyun aracısını kontrol ederken, derin NN’nin katmanlı yaklaşımı ve artan mimari karmaşıklığı, önceki yaklaşımlardan daha üstün sonuçlar elde etmesini sağlar.
Senaryoya bağlı olarak, bunlar NPC’ler veya oyun ortamının kendisi olabilir.
Genetik algoritmalar
Genetik algoritma, doğal evrim fikrine dayanan sezgisel olarak bilinen daha karmaşık bir yaklaşımdır.
Genetik algoritma, gelecek neslin yavrularını üretmek için en güçlü bireyleri seçerek doğal seçilimi taklit eder.
Genetik algoritmalar, optimizasyon amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır.
Diğer optimizasyon yöntemleriyle karşılaştırıldığında, genetik algoritmalar çok kriterli optimizasyonlar için olağanüstü sonuçlar üretir.
Genetik algoritmalar, geçmişte en iyi hamleleri bulmak için çeşitli arama stratejileri kullanan masa oyunlarında kullanıldı.
NPC’lerin davranışlarını genetik algoritmalar modern uygulamalarına uyarlamak, insan oyuncuların kullanabileceği güçlü ancak öngörülebilir taktiklere karşı savunmalarına yardımcı olur.
Oyun yapay zekası ajanları daha gerçekçi olacak şekilde tasarlanmıştır, ancak dezavantajları da vardır.
Genetik algoritmalar, insan oyuncuların veya diğer yapay zeka ajanlarının boşlukları keşfetmesini ve her zaman başarıya götüren bitmeyen adımlarla oyunu kazanmasını kısıtlayarak oyun deneyimini daha gerçekçi hale getirir.
Genişletilmiş oynanabilirlik, GA’ların nihai sonucudur.
Pekiştirmeli öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme (RL), deneme yanılma öğrenmeyi içeren bir makine öğrenimi biçimidir.
Eğitim sırasında, model olayları oynatabilir ve başarılı olup olmadıklarını öğrenebilir.
Dinamik ve belirsiz ortamlarda, pekiştirmeli öğrenme avantajlıdır. Pekiştirmeli öğrenme, bir süredir video oyunlarında kullanılmaktadır.
Sonuç olarak, oyun endüstrisinin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını test etmek için alanları çoktur.
Aynı zamanda, dünyanın en iyi bilgisayar oyuncularından bazıları pekiştirmeli öğrenmeyi (AlphaGo) kullanır.
Yapay Zeka Oyunlarının Geleceği
Yapay zeka oyunları diğer teknolojilerle birlikte olgunlaştıkça, yapay zeka önümüzdeki yıllarda oyun endüstrisini şekillendirmede önemli bir rol oynayacak.
Aşağıda, yapay zekanın oyuncular için oyun deneyimini geliştirmesinin birkaç yolu bulunmaktadır.
GIDEREK KARMAŞIKLAŞAN NPC’LER
NPC’ler zaten karakterlere ve durumlara nasıl uyum sağlayacaklarını ve bunlara nasıl tepki vereceklerini öğreniyorlar, ancak yapay zeka ile daha da fazla bağımsızlık kazanabilirler.
Kendi kişiliklerine ve duygularına sahip karakterler üretmek için geçmiş eylemleri hareket ettirme olasılığı, oyuncuların takdir edeceği daha tatmin edici ve samimi bir deneyime yol açabilecek bir insanlık düzeyi sunar.
Daha Gerçekçi Etkileşimler
NPC’ler, ChatGPT gibi teknolojiler sayesinde hızlı bir şekilde daha çok yönlü hale geliyor. Bu konuşma yapay zeka aracı, öğrenciler için makaleler yazma konusunda ün kazandı ve şimdi oyun oynamaya geçiş yapıyor.
NFT Gaming Company, ChatGPT’yi oyunlarına dahil etmeyi ve NPC’leri yüzeysel ayrıntıların ötesine geçen daha geniş bir konuşma çeşitliliğini sürdürme yeteneğiyle donatmayı planlıyor.
Ki̇şi̇selleşti̇ri̇lmi̇ş Oyun Olması
Blockchain ve oyun son yıllarda üst üste geldi ve değiştirilemez tokenler, oyuncuların karakterlerinin görünümünü ve yeteneklerini özelleştirmelerini mümkün kıldı.
Yapay zeka programı Midjourney, kişiselleştirmenin bu yönüne katkıda bulunarak karakterleri ve oyun ortamlarını özelleştirmek için hızlı bir şekilde oyun içi sanat yaratır.
Kullanıcılar daha sonra tercihlerine göre uyarlanmış oyunların keyfini çıkarabilirler.
Yapay Zeka Tarafindan Oluşturulan Oyunlar
Üretken yapay zeka, binalar ve ormanlar gibi belirli oyun varlıkları üreterek ve oyun seviyelerini tamamlamalarına yardımcı olarak tasarımcılara zaten zaman kazandırıyor.
Bir sonraki adım, yapay zekanın tüm oyunları kendi başına tasarlamasıdır.
Oyuncular, oyunlarda yapay zeka ilerlemeye devam ettikçe yapay zeka tarafından oluşturulan dünyaların yalnızca kalite ve ayrıntı açısından artmasını bekleyebilirler.
Kaynaklar: 1 2
