Oyunlarda Güçlendirilmiş Öğrenme Yöntemi ile Tanışın

Uzun bir süredir çalışmalar yürüten yapay zeka şirketleri oyunlarda güçlendirilmiş öğrenme yöntemi geliştirdi. Oyunların çok daha zevkli hale gelmesini sağlayan bu sistem sayesinde zayıf olan oyuncular bile iyi performans sergileyecek.

Google'ın ana şirketi Alphabet bünyesindeki yapay zeka şirketi DeepMind tarafından geliştirilen bir sistem sayesinde, oyunlarda çok daha güçlü tepkiler verilebilecek. yapay zekanın hayatımızı neredeyse her alanında yer aldığı günümüz dünyasında oyunlar gerçek hayattan bağımsız düşünülemez. Bunun farkında olan Google şirketi yapay zekayı oyunlarda beceri seviyesini arttırmak için kullanacak.

Oyunlarda güçlendirilmiş öğrenme yöntemi nerelerde kullanılabilir?

Google tarafından geliştirilen bu yapay zeka sistemi birçok alanda kullanılabilir. Özellikle de Satranç ve Go gibi oyunlar bu tür konularda çok daha büyük kolaylık sağlıyor.

Basit bir örnekle Heads-Up Limit Texas Hold'em oyununda 10 üzeri 14 karar noktası olduğunu ve Go'da bu sayının 10 üzeri 170'e çıkıyor olduğunu belirtelim. Tüm bunlardan kaçmak için, güçlendirilmiş öğrenme adı verilen bir yöntem tercih edildi. Şirket yetkilileri tarafından önerilen yapı, Yaklaşık En İyi Karşılık Bilgi Durum Monte Carlo Ağaç Araştırması (ABR IS-MCTS) ismiyle anılıyor. Bilgi/durum temelinde en iyi karşılığa doğru çevirilme yeteneğine sahip. Buradaki aktörler, bir oyunu oynamak için bir algoritmayı izliyor. ABR IS-MCTS sezgisel olarak doğru ve istismar edebilir bir karşı strateji yaratabilmeyi öğrenmek için çeşitli denemelerde bulunuyor.

Zarflar ile öğrenebilen bu yapay zeka oyuncuların en iyi hamle yapabilecek düzeyde olmasına izin veriyor. Böylece oyunlar çok daha keyifli hale gelebiliyor. İlerleyen yıllarda bu yöntemin daha da geliştirilmesi bekleniyor. Sizce makine öğrenimi yöntemi ile oyun sektöründe nereye kadar gidilebilir? Fikirlerinizi yollar bölümünden bizlere aktarabilirsiniz.