Yapay zekanın oyunlar üzerinde etkisinin büyük olmasıyla birlikte oyunlar da yapay zeka algoritmalarının gelişiminde önemli rol oynamaktadır. Bu karşılıklı etkileşimin tarihine baktığımızda 1952’de yapılan nim oyunu kaybettikçe kendi kendine öğrenen algoritması ile yapay zekanın oyunlardaki uygulamasının ilk örnekleri arasında karşımıza çıkmakta. Oyun dünyasında yapay zekanın işleyişine bakarken Deep Blue’dan bahsetmemek olmaz. Yapay zekanın gelişim tarihide de büyük etkisi olan, IBM tarafından geliştirilen Deep Blue, 1997’de dünya şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesiyle büyük bir etki yaratmıştır. Satrançtan daha karmaşık olan go oyununu oynayabilen AlphaGo da bir diğer güzel örnek. Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo programı 2015’te avrupa şampiyonu Fan Hui ile daha sonra 2016’da dünya şampiyonu Lee Sedol ile karşı karşıya gelip kazanarak profesyonel oyuncularla go oynayıp yenmeyi başaran ilk program oldu.
Satranç, go gibi hamle tabanlı strateji oyunları ile başlayan oyunlarda yapay zeka işleyişi günümüze doğru dijitalleşen oyun sektöründe bambaşka boyutlara ulaşıyor. Yapay zekanın oyunları kazanmaya yönelik değil de daha çok oyunun hikaye, yüksek performanslı grafikler ve oynanış yönlerinden kalitesini arttırmaya yönelik geliştiğini görüyoruz. Özellikle oyuncu olmayan karakterlerin (NPC) davranışları ve çevreyle etkileşimleri GTA, Cyberpunk 2077 gibi açık dünya oyunlarında oyunun oynanışında ve yaşayan bir dünya yaratabilmek için belirleyici etkiler yaratır. Dolayısı ile bu karakterlerin yapay zeka ile desteklenmesi daha gerçekçi ve heyecanlı bir oyun deneyimi sunar. Öte yandan etkileşimde bulunulan karakterlerin veya botların yapay zeka yönünden oldukça gelişmiş olması rekabet ortamını olumsuz etkilediği noktada istenilen bir durum olmadığından Crysis, Call of Duty gibi FPS oyunlarını düşündüğümüzde kaliteli bir mücadele ortamının sağlanması için yapay zekanın dengeli şekilde işlenmesi gerektiğini görüyoruz. Karakterlerde yapay zekaya daha farklı bir açıdan yaklaşarak oyun geliştirme süreçlerinden grafik aşamasına baktığımızda da ilginç bir durum bizi karşılıyor. Oyunda yaratılan dünyanın nesne, mekan ve karakterlerin bütünlüğünün uyumlu bir şekilde işlendiği görsellik ve yüksek kaliteli grafikler birçok oyuncuyu cezbeden en önemli unsurlardan biri, grafik sistemleri deyince akla ilk gelen teknoloji şirketlerinden biri olan Nvidia’nın da yapay zeka ve makine öğrenimi konularında etkileyici çalışmaları bulunuyor. Geçtiğimiz yıllarda, dünyada hiç var olmayan fakat sanki daha önce gördüğümüzü sandığımız derecede gerçekçi insan yüzleri oluşturan web sitesi ile insanları oldukça ürpertmişti (https://thispersondoesnotexist.com/) . Bu teknolojinin oyun dünyasına entegre edilmesi ile de yeni ve ilgi çekiçi oyun karakterlerinin modellenmesinde kullanılabileceği öngörülüyor. Multiplayer oyunlarda da yapay zekanın birçok faydası bulunmakta, kendi seviyemize, profilimize uygun oyuncularla eşleşmemizi sağlarken eğer oyun sırasında hile yapılmışsa bu oyuncular yapay zeka kullanılarak saptanabiliyor. Örneğin Valve’ın geliştirdiği Valve Anti Cheat (VAC) sistemi ile CS:GO oyununda oyuncuların hareketleri incelenerek hile yapanlar tespit ediliyor. Oyun geliştirme adımlarında test aşamasına baktığımızda ise hataların düzeltilmesi, yeni bir özellik eklendiğinde bu özelliğin oyuna uyumunun incelenmesi için kapsamlı testler yapılmasının kritik olduğunu ve bu aşamada da EA Seed’in RL (reinforcement learning) algoritması ile geliştirmekte olduğu sistemindeki gibi yapay zeka kullanımının büyük kolaylıklar sağlama potansiyelinin olduğunu söyleyebiliriz.
Yapay zekanın gelişimi için oyunlara ve oyunların da daha iyi oynanabilmesi, yeni karakterlerin oluşturulması, test ve grafik gibi önemli aşamalarda daha verimli ve nitelikli sonuçlara ulaşılmasında sağladığı faydaları göz önüne aldığımızda, oyunlar için yapay zekanın kaçınılmaz bir bileşen haline gelmiş olmasıyla beraber sürekli gelişen dinamik yapısıyla oyun dünyasında yapay zekanın gelecekte de heyecan verici ve ilginç uygulamaları ile karşılaşacağız gibi görünüyor.
Kaynakça ve İleri Okumalar:
https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/
https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far
https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning
https://www.ea.com/seed/news/re-work-2021-automated-game-testing
Görsel Kaynakça;
[1] https://docs.unrealengine.com/en-US/InteractiveExperiences/ArtificialIntelligence/index.html
What's new in October - Yesil Science
[…] Artificial Intelligence in the Game World […]