Oyun endüstrisinin hızla gerçek dünya deneyimleri ile içe içe geçtiğini gözlemliyoruz. Bu iç içe geçen iki dünya, yapay zekanın katkısıyla şekilleniyor. New York Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği bölümünde doçent olan ve video oyunları ile yapay zekanın ilişkisi konusunda uzmanlaşmış Julian Togelius’a göre yapay zeka oyunların doğasını kökten değiştirecek güce sahip. Peki yapay zeka ve oyun sektörü arasındaki ilişki nasıl şekilleniyor?
Oyun sektörünün ilk günlerinden beri oyun geliştiriciler, gerçekçi sanal dünyalar yaratmak için çeşitli yazılımlar programlıyorlar. Yapay zeka, bir Pac-Man karakterinden günümüzdeki açık dünya oyunlarına kadar birçok video oyununda benzersiz ve ilginç şekilde kullanılıyor. Yapay zekanın mucidi Alan Turing de, üzerinde çalışacak bir bilgisayarı olmadan önce bir satranç oynama algoritması geliştirmişti.
Gelecek vizyonunda yapay zeka ve oyun ikilisi arasındaki en heyecan verici unsur, sadece oyun geliştirme sürecinde sanatsal bir rol üstelenen yazılımlar değil, aynı zamanda bu tür bir teknolojinin tercihlere göre şekillenmiş dinamik deneyimler yaratabilmesidir.
Artık oyunların zaman öldürmek üzere olduğu günler geride kaldı. Günümüzde yapay zeka teknikleri ve algoritmaları oyun oynama deneyimini yepyeni ve heyecan verici bir şeye dönüştürüyor.
İçindekiler
Oyunlarda Yapay Zekanın Tarihi
1992’de piyasaya sürülen Wolfenstein 3D oyunu, o zamana kadar yapılmış en büyük video oyunlarından biri olarak kabul ediliyordu. Nişancı olacağınız bir konsept üzerine tasarlanan oyunda, askerler FSM (Finite-state machine) algoritmasının temel bir formuna sahipti. Bu algoritmada tasarımcılar bir botun yaşayabileceği tüm olası olayların bir listesini oluşturdular. Ekip, o aşamada bir düşman askeri botunun arkadan vurulması, nişan alınması vb. bütün olasılıkları düşünerek hareket etti. Sonrasında derledikleri bu listeye göre botun göstereceği davranışları programladılar.
FSM vs MCTS Algoritmaları
Bunun yanında FSM algoritmasının her oyunda kullanılması mümkün değildir. Bir strateji oyununu ele alacak olursak, bot her seferinde aynı tepkilerle yanıt verecek şekilde programlanırsa oyuncu bilgisayarı nasıl yeneceğini çok çabuk öğrenir ve oyundan çok çabuk sıkılırdı.
FSM’nin tekrarlanabilirlik yönünü önlemek için mühendisler MCTS (Monte Carlo Tree Search) algoritmasını geliştirdi. MCTS, ilk olarak bir botun kullanabileceği tüm olası hareketleri görselleştirir. Sonrasında, bu olası hareketlerin her biri için oyuncunun verebileceği yanıtları analiz eder. Ardından ise bu analizler sonucu yapılabilecek hareketleri çözümleyip bunların karşılığında botun yapabileceği tüm olası yanıtları belirleyerek ağaç benzeri bir grafik hazırlar. MCTS algoritması, bir bilgisayarın bir insana karşı hareket etmeden önce geçtiği süreci vurgulamakta. Oyuncu bir sonraki hamlesini yaptığında bilgisayar ağaç oluşturma sürecini baştan tekrarlar.
Yapay Zeka ve Oyun Sektörü Arasındaki Sınırlar
Günümüzde video oyun endüstrisinde kullanılan birçok yapay zeka türü vardır. Bu basit bir FSM algoritması da olabilir, geri bildirimlerden öğrenen gelişmiş bir sinir ağı da. Fakat bu noktada geliştiriciler yapay zeka ve oyun arasındaki sınırı da belirlediklerini söylüyorlar. Çoğu oyunun, hatta en gelişmiş teknolojileri kullanan büyük bütçeli oyunların bile en son teknoloji yapay zekayı kullanmamasının bir nedeni var. Bunun nedeni, tamamen kendi kendine öğrenen yazılımların çoğunun oyunu oynanamaz hale getirecek olmasıdır. Çünkü böyle bir durumda oyun oynama eylemi aşırı derecede öngörülemez olacaktır.
KitFox Games’in oyun tasarımcısı ve kurucu ortağı Tanya Short konuyla ilgili:’’ Oyun geliştiriciler, botları programlarken tahmin edebileceğimiz eylem türlerine öncelik verme eğilimindedir. Eğer yapay zeka öngörülemeyen şeyler yaparsa çıkan ilginç sonuçlar oyunculara çok da eğlenceli gelmeyebilir.’’ diyor.
Bu durumda oyunlardaki yapay zeka algoritması; oyuncuların akıllı bir şeyle etkileşime girdiklerini düşünmelerini sağlayacak kadar gelişmiş ancak her şeyin raydan çıkmasını engelleyecek kadar kontrollü ve öngörülebilir olmalıdır.
