Atari'den Doom'a: Google Yapay Zeka ile Video Oyunlarını Nasıl Yeniden Tanımlıyor?

Video oyun endüstrisi artık değer kazanıyor $ 347 milyar, eğlence dünyasında önemli bir oyuncu haline geldi ve küresel olarak üç milyardan fazla insanı etkiledi. Basit başlıklarla başlayan şey Gürültü ve Space Invaders 3D görselleri ve ev konsolu deneyimiyle yeni standartlar belirleyen Doom gibi daha sofistike oyunlara dönüştü. Günümüzde sektör, yapay zekâ (YZ) alanındaki gelişmelerin etkisiyle yeni bir çağın eşiğinde. Bu dönüşüme öncülük eden Google, kapsamlı kaynaklarını ve teknolojisini kullanarak video oyunlarının nasıl yaratıldığını, oynandığını ve deneyimlendiğini yeniden tanımlıyor. Bu makale, Google'ın video oyunlarını yeniden tanımlama yolculuğunu inceliyor.

Başlangıç: Yapay Zeka ile Atari Oyunları Oynamak

Google'ın video oyunlarında yapay zeka kullanımı, kritik bir gelişmeyle başladı: Oyun ortamlarını tanıyabilen ve insan oyuncu gibi tepki verebilen bir yapay zeka yaratmak. Bu erken dönemde, derin takviyeli öğrenme aracısı doğrudan oyundan kontrol stratejilerini öğrenebilen. Bu geliştirmenin merkezinde, kullanılarak eğitilen bir evrişimli sinir ağı vardı Q-öğrenmeHam ekran piksellerini işleyip, mevcut duruma göre oyun özelinde eylemlere dönüştüren bir uygulama.

Araştırmacılar bu modeli yedi kişiye uyguladılar Atari 2600 mimariyi veya öğrenme algoritmasını değiştirmeden oyunlar. Sonuçlar etkileyiciydi—model altı oyunda önceki yöntemlerden daha iyi performans gösterdi ve üç oyunda insan performansını aştı. Bu gelişme, yapay zekanın görsel girdiden başka bir şey olmadan karmaşık, etkileşimli video oyunlarını ele alma potansiyelini vurguladı.

Bu atılım, DeepMind'ın daha sonraki başarıları için zemin hazırladı. AlphaGo Bir Go dünya şampiyonunu yenmek. AI ajanlarının zorlu oyunlarda ustalaşmadaki başarısı, o zamandan beri etkileşimli sistemler ve robotik de dahil olmak üzere gerçek dünya uygulamalarına yönelik daha fazla araştırmayı teşvik etti. Bu gelişmenin etkisi bugün hala makine öğrenimi ve AI alanlarında hissediliyor.

AlphaStar: StarCraft II için Karmaşık Oyun Stratejisini Öğrenen Yapay Zeka

Google, yapay zeka alanındaki ilk başarılarının üzerine daha karmaşık bir meydan okumaya odaklandı: StarCraft IIBu gerçek zamanlı strateji oyunu, oyuncuların orduları kontrol etmesi, kaynakları yönetmesi ve stratejileri gerçek zamanlı olarak uygulaması gerektiği için karmaşıklığıyla bilinir. Google, 2019'da Alfa Yıldızı, StarCraft II'yi profesyonel olarak oynayabilen bir yapay zeka ajanı.

AlphaStar'ın geliştirilmesinde derin takviyeli öğrenme ve taklit öğrenmeÖnce profesyonel oyuncuların tekrarlarını izleyerek öğrendi, ardından kendi kendine oynayarak milyonlarca maç yöneterek stratejilerini geliştirdi. Bu başarı, yapay zekanın karmaşık, gerçek zamanlı strateji oyunlarını yönetme ve insan oyuncularla eşleşen sonuçlar elde etme yeteneğini kanıtladı.

Bireysel Oyunların Ötesinde: Oyunlar İçin Daha Genelci Bir Yapay Zeka'ya Doğru

Google'ın son gelişmesi, bireysel oyunlarda uzmanlaşmaktan daha çok yönlü bir yapay zeka aracı oluşturmaya geçişi simgeliyor. Google araştırmacıları yakın zamanda şunları tanıttı: SIMAÖlçeklenebilir Eğitilebilir Çok Dünyalı Aracı'nın kısaltması olan SIMA, doğal dil talimatlarını kullanarak çeşitli oyun ortamlarında gezinmek üzere tasarlanmış yeni bir yapay zeka modelidir. Bir oyunun kaynak koduna veya özel API'lerine erişim gerektiren önceki modellerin aksine, SIMA iki girdiyle çalışır: ekran görüntüleri ve basit dil komutları.

SIMA, bu talimatları oyunun ana karakterini kontrol etmek için klavye ve fare hareketlerine dönüştürür. Bu yöntem, farklı sanal ortamlarla insan oyununu yansıtan bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar. Araştırmalar, birden fazla oyunda eğitilen yapay zekanın, tek bir maçta eğitilen yapay zekadan daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir ve bu da SIMA'nın oyunlar için genel veya temel yapay zekanın yeni bir dönemini başlatma potansiyelini vurgulamaktadır.

Google'ın devam eden çalışmaları, SIMA'nın yeteneklerini genişletmeyi ve bu kadar çok yönlü, dil odaklı araçların çeşitli oyun ortamlarında nasıl geliştirilebileceğini keşfetmeyi amaçlıyor. Bu gelişme, çeşitli etkileşimli bağlamlara uyum sağlayabilen ve gelişebilen yapay zeka yaratma yolunda önemli bir adım teşkil ediyor.

Oyun Tasarımı için Üretken Yapay Zeka

Google, yakın zamanda oyun deneyimini geliştirmekten oyun tasarımını destekleyen araçlar geliştirmeye doğru odağını genişletti. Bu değişim, özellikle görüntü ve video üretiminde, üretken AI'daki gelişmeler tarafından yönlendiriliyor. Önemli gelişmelerden biri, uyarlanabilir Oyuncu olmayan karakterler (NPC'ler) Oyuncu hareketlerine daha gerçekçi ve öngörülemez şekillerde yanıt veren.

Ayrıca Google, yapay zekanın belirli kurallara veya kalıplara dayalı olarak seviyeleri, ortamları ve tüm oyun dünyalarını tasarlamada yardımcı olduğu prosedürel içerik üretimini araştırdı. Bu yöntem, geliştirmeyi kolaylaştırabilir ve oyunculara her oyunla benzersiz, kişiselleştirilmiş deneyimler sunarak merak ve beklenti duygusu uyandırabilir. Dikkat çekici bir örnek şudur: Cin, kullanıcıların bir resim veya açıklama sağlayarak 2D video oyunları tasarlamalarına olanak tanıyan bir araçtır. Bu yaklaşım, programlama becerisi olmayanlar için bile oyun geliştirmeyi daha erişilebilir hale getirir.

Genie'nin yeniliği, açık talimatlara veya etiketli verilere güvenmek yerine 2D platform oyunlarının çeşitli video görüntülerinden öğrenme yeteneğinde yatmaktadır. Bu yetenek, Genie'nin oyun mekaniklerini, fiziğini ve tasarım öğelerini daha etkili bir şekilde anlamasını sağlar. Kullanıcılar temel bir fikir veya taslakla başlayabilir ve Genie, ayarlar, karakterler, engeller ve oyun mekanikleri dahil olmak üzere eksiksiz bir oyun ortamı oluşturacaktır.

Oyun Geliştirme için Üretken Yapay Zeka

Google, önceki gelişmelere dayanarak, geleneksel olarak kapsamlı kodlama ve özel beceriler gerektiren karmaşık ve zaman alıcı oyun geliştirme sürecini basitleştirmeyi amaçlayan şimdiye kadarki en iddialı projesini yakın zamanda tanıttı. Yakın zamanda, GameNGen, oyun geliştirme sürecini basitleştirmek için tasarlanmış üretken bir AI aracıdır. GameNGen, geliştiricilerin doğal dil komutlarını kullanarak tüm oyun dünyalarını ve anlatılarını oluşturmasına olanak tanır ve bir oyun oluşturmak için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltır. Üretken AI'dan yararlanarak GameNGen, benzersiz oyun varlıkları, ortamlar ve hikayeler üretebilir ve geliştiricilerin teknik ayrıntılardan ziyade yaratıcılığa daha fazla odaklanmasını sağlar. Örneğin, araştırmacılar GameNGen'i kullanarak tam bir sürümünü geliştirdiler Doom, yeteneklerini ortaya koyarak daha verimli ve erişilebilir bir oyun geliştirme sürecinin önünü açıyor.

GameNGen'in arkasındaki teknoloji iki aşamalı bir eğitim sürecini içerir. İlk olarak, bir AI aracısı Doom oynamak üzere eğitilir ve oyun verileri oluşturulur. Bu veriler daha sonra önceki eylemlere ve görsellere dayanarak gelecekteki kareleri tahmin eden üretken bir AI modeli eğitir. Sonuç, geleneksel oyun motoru bileşenleri olmadan gerçek zamanlı oyun üretebilen üretken bir yayılma modelidir. Manuel kodlamadan AI odaklı üretime geçiş, oyun geliştirmede önemli bir dönüm noktasını işaret eder ve daha küçük stüdyolar ve bireysel yaratıcılar için yüksek kaliteli oyunlar yaratmanın daha verimli ve erişilebilir bir yolunu sunar.

 Alt çizgi

Google'ın yapay zekadaki son gelişmeleri oyun sektörünü kökten yeniden şekillendirecek. GameNGen gibi araçların detaylı oyun dünyalarının yaratılmasını sağlaması ve SIMA'nın çok yönlü oyun etkileşimleri sunmasıyla yapay zeka yalnızca oyunların nasıl yapıldığını değil, aynı zamanda nasıl deneyimlendiğini de dönüştürüyor.

Yapay zeka evrimleşmeye devam ettikçe, oyun geliştirmede yaratıcılığı ve verimliliği artırmayı vaat ediyor. Geliştiriciler, yenilikçi fikirleri keşfetmek ve daha ilgi çekici ve sürükleyici deneyimler sunmak için yeni fırsatlara sahip olacak. Bu değişim, video oyunlarının devam eden evriminde önemli bir anı işaret ediyor ve yapay zekanın etkileşimli eğlencenin geleceğini şekillendirmedeki büyüyen rolünün altını çiziyor.