Yapay Zeka Modeli Oyun Geliştiricilere Gerçekçi Animasyonlar Oluşturmayı Sağlayabilir

Electronic Arts’ (EA ) ta bir araştırma ekibi, video oyunu yaratımının çeşitli yönlerini otomatikleştirmek için pekiştirme öğrenimi modelleri de dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka algoritmalarıyla deneyler yaptı. Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin geliştiricilerin ve animatörlerin karakter hareketi gibi tekrarlanan görevlerde zaman kazanmasına yardımcı olabileceğini umuyor.

Özellikle büyük, triple-A video oyunlarını tasarlayan büyük oyun şirketleri için bir video oyunu tasarlamak binlerce saatlik çalışma gerektirir. Video oyunu konsolları, bilgisayarlar ve mobil cihazlar daha güçlü hale geldikçe, video oyunları themselves daha da karmaşık hale geliyor. Oyun geliştiricileri, daha fazla oyun içeriği üretmek için daha az çaba harcamak için yollar arıyorlar, örneğin, genellikle manzara ve ortamları üretmek için prosedürel oluşturma algoritmalarını kullanıyorlar. Benzer şekilde, yapay zeka algoritmaları video oyunu seviyeleri oluşturmak, oyun testlerini otomatikleştirmek ve hatta karakter hareketlerini canlandırmak için kullanılabilir.

Video oyunları için karakter animasyonları genellikle motion capture sistemlerinin yardımıyla tamamlanır, bu sistemler daha gerçekçi animasyonlar sağlamak için gerçek aktörlerin hareketlerini izler. Ancak bu yaklaşım sınırlamalara sahiptir. Sadece animasyonları yönlendiren kodu yazmakla kalmaz, animatörler ayrıca yalnızca yakalanan eylemlerle sınırlıdır.

Wired’ın bildirdiği gibi, EA’dan araştırmacılar bu süreci otomatikleştirmek ve bu animasyonlarda zaman ve para tasarrufu sağlamak için yola çıktı. Araştırmacı ekibi, bir pekiştirme öğrenimi algoritmasının gerçekçi bir şekilde hareket eden bir insan modeli oluşturmak için kullanılabileceğini gösterdi, bu da hareketleri manuel olarak kaydetme ve kodlama ihtiyacını ortadan kaldırdı. Araştırma ekibi, “Motion Variational Autoencoders” (Motion VAEs) kullanarak motion-capture verisinden ilgili hareket kalıplarını tanımladı. Özerk kodlayıcılar hareket kalıplarını çıkardıktan sonra, bir pekiştirme öğrenimi sistemi belirli hedeflere dayalı gerçekçi animasyonlar oluşturmak amacıyla veriyle eğitildi (örneğin, bir futbol oyununda bir topun peşinden koşmak). Araştırma ekibinin kullandığı planlama ve kontrol algoritmaları, istenen hareketleri üretmeyi başardı, hatta motion-capture verisetinde olmayan hareketler bile üretti. Bu, öğrenme modelinin bir konunun nasıl yürüdüğünü öğrendikten sonra koşmanın neye benzediğini belirleyebileceği anlamına gelir.

NYU profesörü ve AI araçları şirketi Modl.ai’nin kurucu ortağı Julian Togelius, Wired’a yaptığı açıklamada, bu teknolojinin gelecekte oldukça faydalı olabileceğini ve oyun içeriğinin yaratılışını değiştirebileceğini söyledi.

“Prosedürel animasyon çok büyük bir şey olacak. Temel olarak oyun içeriği oluşturmak için yapılan çok fazla işi otomatikleştirecek,” dedi Togelius Wired’a.

UBC profesörü ve pekiştirme öğrenimi projesine dahil olan Michiel van de Panne, araştırma ekibinin bu kavramı daha da ileriye götürmek için aynı süreçte insan olmayan avatarları canlandıracağını söyledi. Van de Panne, Wired’a yaptığı açıklamada, yeni animasyonlar oluşturmanın zor olabileceğini ancak teknolojinin bir gün çekici animasyonlar üretebileceğine inanmaktadır.

Video oyunları geliştirmesinde yapay zekanın diğer uygulamaları arasında temel oyunların oluşturulması yer alır. Örneğin, Toronto Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir generatif karşıt ağ tasarladılar, bu ağ Pac-Man oyununu oluşturmak için kullanılabiliyordu, ancak oyunu tasarlamak için kullanılan koda erişimi yoktu. Başka bir yerde, Alberta Üniversitesi’nden araştırmacılar, Super Mario Bros. ve Mega Man gibi farklı oyunların kurallarına dayanarak video oyunu seviyeleri oluşturmak için AI modellerini kullandılar.