Dijital Oyun Tasarımı ve Yapay Zekâ

Yapay zekâ bilgi üzerinden tanımlanacak olursa belirli bir amaç doğrultusunda hangi bilginin seçilmesi gerektiğini tespit edebilen, seçilen bilgileri kullanarak sonuçlar çıkarabilen, bilgiyi analiz ederek bilgi üzerinde değişiklikler yapabilen, bilgiye dayalı
olarak problem çözebilen, bilgiler arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları ortaya çıkarabilen bir bilim olarak tanımlanabilmektedir

Yapay zekâ çatı kavram olarak düşünüldüğünde ise çeşitli kavramları ve teknikleri içinde barındırdığı söylenebilir. Bu bağlamda yapay zekânın alt kavramları aşağıdaki gibi sıralanabilir 

• Makine Öğrenimi,
• Derin Öğrenme,
• Doğal Dil İşleme,
• Genetik Öğrenme,
• Uzman Sistemleri,
• Veri Madenciliği,
• Bilgisayar Görüşü,
• Yapa Zekâ Algoritmaları,
• Yapay Zekâ Etiği ve Güvenliği.

Makine öğrenimi eldeki veriyi analiz eden ve bu sayede öğrenen, öğrendikleriyle performans iyileştirmeye odaklanan yapay zekâ alt kavramıdır.

Uzman sistemler, insan uzmanlığı gerektiren problemleri bilgisayarlara çözdürebilmek için yine insanlar tarafından üretilen verileri depolayıp kullanır. Bu sistemler yardımcı bir araç olarak kullanılabilmenin yanı sıra doğrudan problem çözücü olarak da kullanılabilmektedir

Bilgisayar görüşü, bir ya da birden fazla görüntü üzerinden teorik ve algoritmik olarak verilerin edinildiği ve incelendiği sistemlerdir. Bilgisayar görüşünde çevre ile herhangi bir fiziksel etkileşim olmadan optik araçlar vasıtası ile cisimleri algılama
ve algılanan cisimlerden bilgi toplama süreçlerini kapsamaktadır. Bu sistemler görselleri bilgisayarların anlayabileceği sayısal değerlere dönüştürerek işlemeyi sağlamaktadır

Dijital oyunlar çeşitli teknolojilerle programlanarak kullanıcılara görsel ve işitsel bir ortam sağlayan oyunlar olarak tanımlanmaktadır

Tasarım süreçleri planlama, uygulama, geliştirme, yayınlama ve tanıtım gibi adımlardan oluşmaktadır.

Üretim öncesi aşamalarda oyunun konusu, hedef kitlesi, yayınlanacak platform, geliştirme süreci, bütçesi, personel
ihtiyaçları, kaynaklar, gelir modeli gibi konular üzerinde çalışılır.

Üretim süreci oyunun temel motorunu hazırlama, etkileşimleri sağlama, oyun fiziklerini oluşturma, grafik ve görselleri hazırlama, ses efekt ve müzikleri hazırlama, oyun mantığı ve mekaniğini oluşturma, kontrol cihazlarına yönelik özelleştirme, kullanıcı arabirimi oluşturma, internet kullanımı varsa buna yönelik sistemi kurma, seviye sistemlerini ayarlama, hataları tespit
edip düzeltme gibi süreçleri içerir

Üretim sonrasında  hata ve sorunları tespit etmeye yönelik çalışmalar devam ederken, oyun ile ilgili analizler yapılır. Nelerin işe yaradığı ve nelerin olumsuz etkide bulunduğu gibi sorulara cevap bulunarak oyun iyileştirilir ya da sonraki projelere hazırlık yapılır. Oyunun yayınlanma ve tanıtım süreçleri de bu aşamada değerlendirilebilir.

Dijital oyun tasarımı süreçlerinde yapay zekâ tarafından yapılabilecek işlemler ve yapay zekâ sayesinde oyuna eklenebilecek özellikler şu şekilde maddelenebilir:
• Karar Verme
• Algılama
• Seviye Belirleme
• Tahmin Etme
• İçerik Kişiselleştirme
• Gerçek Zamanlı Analiz
• Rakip Simüle Etme (NPC)
• Problem Üretme
• Kod Yazma
• Grafik Oluşturma
• Üç Boyutlu Modelleme
• Oyun İçi Reklam

Karar verme süreçlerinde oyun yapay zekâsı oyun içerisinde bulunan sistemlerin ya da karakterlerin farklı durum ve senaryolar için akıllıca karar almasını sağlar. Oyunu oynayan oyuncunun hareketlerini, oyuncunun kabiliyetlerini, oyuncunun oyun içindeki ekipman ve aksesuarlarını analiz eden yapay zekâ, vereceği kararları bu analiz sonuçlarına göre güncelleyebilmektedir

Algılama süreçlerinde oyun yapay zekâsı, oyun içerisinde bulunan karakterlerin çevresinin ve hareketlerinin algılanmasını sağlar. Bu algılama oyunun ve oyun hikayesinin daha akıcı hâle gelmesini sağlarken aynı zamanda oyun içi görselleri de daha gerçekçi ve akıcı yapabilir.

Seviye belirleme süreçlerinde oyun yapay zekâsı, oyunu oynayan oyuncunun düzeyini, oyunun zorluk seviyesini ve oyunun akış hızını ayarlamaya yaramaktadır. Oyunu oynayan oyuncunun performansına ve yetenek seviyesine göre oyunun içindeki kurgular, senaryolar ve içerikler oyun yapay zekâsı tarafından şekillendirilir.

Oyun içi tahmin etme süreçleri, oyunda yapılabilecek şeylerin daha önceden yapay zekâ tarafından tahmin edilmesi olarak açıklanabilir. Yapay zekâ, oyun içerisinde sunacağı içerikleri ve yapacağı işlemleri sadece bir kullanıcı üzerinden ya da daha önce gerçekleşen tüm aktiviteler üzerinden tahmin edebilir.

Unity Muse, temelde yapay zekânın gücünden yararlanıp üretim süreçlerini otomatikleştirerek insan gücü gerektiren süreçlere daha fazla zaman ayrılabilmesini sağlamayı amaçlayan bir araçtır.

Unity Muse’un yeteneklerine detaylı bir şekilde bakılırsa:
• Texture; komutlar aracılığıyla hızlı bir şekilde hazır dokular oluşturma,
• Sprite; kısa sürede iki boyutlu sprite üretebilme,
• Sohbet; yaşanan sorunları çözmek, fikir edinmek, kod oluşturmak ve rehberlik edinmek için sohbet edebilme,
• Animasyon; metin komutlarıyla karakterleri hareket ettirebilme,
• Kod oluşturma ve temizleme; yeni kodlar oluşturma, mevcut kodları bulma ya da mevcut kodları temizleme, kodları revize
etme ve kodları yazarken alınan hataları giderme,
• Stil bütünlüğü; oyunlar için baştan sona tutarlı ve birleşik bir görünüm sağlama,
• Karakter etkileşimleri; karakterler arasındaki etkileşimleri şekillendiren davranış ağaçlarını oluşturma gibi önemli işlevleri bulunmaktadır.

Oyun içerisine karakter eklemek için de yine “New Sprite Generator” penceresi ile sprite oluşturularak gerekli karakterler
üretilebilir. Örneğin, oyun içerisinde bir hayvan karakteri gerekli ise bu şekilde üretilip yine sürükle bırak yöntemi ile projeye ve sahneye eklenebilir

Keijiro Takahashi tarafından üretilen “AI Command” isimli araçtır. Bu araç yapay zekânın en temel araçlarından biri olan ChatGPT’yi Unity’ye entegre etmektedir. Bu araç sayesinde Unity içerisindeki düzenlemeler doğrudan Chat GPT desteğiyle yapılabilmektedir

Unity Muse ve Unity ML-Agents, Unity tarafından üretilen yapay zekâ araçlarıdır.