Yapay Zeka (AI), bildiğimiz şekliyle dünyada devrim yaratıyor. AI, görüntülerdeki basit nesne algılama ve yerelleştirme algoritmalarından gerçek zamanlı sağlık hizmeti izleme sistemlerinin uygulanmasına kadar sayısız sektörü büyüklüklerine göre iyileştirdi. Yapay zekayı on yıllardır kullanan sektörlerden biri de video oyunları endüstrisidir.
Bu makale, video oyunlarındaki uygulamalarıyla birlikte AI ve Makine Öğreniminin temellerini kapsar. Oyun geliştirme ile ilgileniyorsanız, Makine öğrenme ya da her ikisi de, bu gönderi sizin için!
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Yapay Zeka, genellikle bir dereceye kadar insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirebilen akıllı makineler oluşturmaya odaklanan veri bilimi alanının bir uygulamasıdır. Bu simüle edilmiş zeka, soyut düşünceden oluşmaz; daha ziyade, belirli bir problem için daha akıllı veya en akıllı çözüm yolunu seçmenin bir yoludur.
Makine öğrenme (ML), bilgisayar algoritmalarının deneyim ve verileri kullanarak otomatik olarak iyileştirmeye çalıştığı bir AI alt alanıdır. Bu algoritmalar, verilen veri kümesi üzerinde istatistiksel analiz kullanarak bir model oluşturur ve eğitir ve tahmin yapmak veya açıkça programlanmayan kararlar.
Oyunda AI/ML
AI, oyun endüstrisinde on yıllardır var. Ancak, Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar), gelişmiş dijital sanatlar yazılımı ve devasa oyuncu veri kümeleri gibi modern araç ve teknolojilerin piyasaya sürülmesiyle, hem AI hem de ML potansiyeli fırladı!
Aşağıdakiler, video oyunlarında AI/ML'nin başlıca uygulamalarıdır.
1. Daha Akıllı NPC'ler
Oynanamayan Karakterler (NPC'ler), ana oyuncu dışındaki oyundaki karakterlerdir. Geleneksel olarak, NPC'ler, bir durum makinesi kullanılarak önceden komut dosyası oluşturulmuş eylemlerle programlandı. Bu, eylemlerinin hikayeyle veya bir oyuncunun eylemlerine yanıt olarak bağlantılı olduğu anlamına gelir, bu nedenle bir NPC'nin sınırlı ve öngörülebilir eylemleri vardır.
Bununla birlikte, AI ve ML ile NPC'lerimiz artık bir oyuncunun oyun stilini öğrenebiliyor ve dinamik bir eylem dizisine sahip oluyor, bu da onları daha az tahmin edilebilir ve oyuncu için oynamayı daha zor hale getiriyor. Rakipten öğrenme stratejisinin kendisi, AlphaZero gibi son teknoloji satranç motorları yaratmamızı sağladı.
2. Dinamik İşleme
Video oyunu şirketlerinin AI ve ML kullanarak ortadan kaldırmaya çalıştığı sorunlardan biri de perspektif bozulmasıdır. Bu fenomen, bir oyuncu uzaktayken bir nesne iyi göründüğünde, ancak oyuncu söz konusu nesneye yaklaştığında bozulduğunda ve pikselleştiğinde ortaya çıkar.
Oyun şirketleri, görüntüleri ve işlemeleri dinamik olarak geliştirmek için Makine Öğrenimi algoritmalarından yararlanıyor. Bu, görüntü bozulmasının etkisini ortadan kaldıracak ve bir nesnenin oynatıcıya daha yakın olduğunda daha ince görünmesine izin verecektir.
3. Diyalog Oluşturma ve Gerçekçi Etkileşimler
NPC eylemlerini iyileştirmek için AI ve ML'nin nasıl kullanılabileceğini zaten gördük. Ancak bu teknolojiler, daha doğru ve gerçekçi NPC yanıtları formüle ederek oyun deneyimini geliştirmek için de kullanılabilir.
Bir dizi rol yapma oyunu, aşağıdakilerin yardımıyla önemli ölçüde geliştirilmiş olan diyalog mekanizmasını kullanır. Doğal Dil İşleme ve duygu analizi ML algoritmalarını kullanan teknikler. Gelişmiş AI iletişim kutusu ve gerçekçi etkileşimlere iyi bir örnek, aşağıdaki gibi oyunlarda görülebilir: The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Dünya Nesil
Oyun geliştirmede ML'nin bir başka güçlü uygulaması da dünya neslidir. gibi bir dizi popüler oyun Minecraft ve Grand Theft Auto serisi, açık dünya oyun senaryosunu kullanır.
Bu oyunları, belirli dünya oluşturma özellikleri olmadan oluşturmak son derece zor olurdu ve arazileri dinamik olarak haritalamanın, NPC'leri oluşturmanın ve ganimetleri gizlemenin daha iyi bir yolu, Makine öğrenme teknoloji.
5. Sürükleyici Oyunlar Oluşturma
Video oyunu geliştiricilerinin en yüksek önceliklerinden biri, mümkün olduğunca gerçek dünyaya yakın ve sürükleyici bir oyun yaratmaktır. Ancak, gerçek dünyayı modellemek inanılmaz derecede zor bir süreç olabilir.
Bu süreç, Makine Öğrenimi teknolojisinin yardımıyla önemli ölçüde kolaylaştırılabilir. Bir oyuncunun eylemlerinin aşağı akış etkilerini tahmin etmek ve hatta oyunun hava durumu gibi şeyleri modellemek için bir ML algoritması kullanılabilir.
Sonuç
Yapay Zeka ve Machine Learning, video oyun endüstrisinde bazı güçlü uygulamalar buldu. Modern video oyunu şirketleri, oyunlarının sağladığı oyuncu deneyimini geliştirmek için AI ve ML'yi uygulamaya büyük yatırımlar yapıyor. Teknolojinin büyüme hızı göz önüne alındığında, yakında elimizde hayal bile edilemeyen video oyun deneyimlerinin olması sürpriz olmayacaktır. Heyecanlı mısın?
Bu makaleyi beğendiyseniz, HashDork'un haftalık bültenine abone olun, en son AI, ML, DL, Programlama ve Future Tech haberlerini paylaştığımız yer.
Yorum bırak