Yapay zekâ ile oyun seviyeleme

Abstract

Oyun geliştirim süreci, her geçen gün daha ayrıntılı bir yapıya sahne olmaktadır. Kapsamlı bir bilişim teknolojisi olan yapay zekâ uygulamaları, oyun teknolojilerini de yakından etkilemiştir. Her geçen gün artan etkileyici çalışmaların başında gelmektedir. Bu çalışmada ise 2 boyutlu bir platform oyununun seviyeleme işlemleri incelenmiştir. Renga, çalışmada kullanılan ve tez için tasarlanmış bir oyun olup, basit bir oynanışa sahiptir. Oyun verileri, elde edilen oynanış ve kullanıcı bilgileri ile yapay sinir ağları modeli, en yakın k-komşu, rassal orman ve derin öğrenme yöntemleri ile işlenmiştir. Çıkan sonuçlar, yapılan sınıflama işlemi, bir sonraki oyun bölümüne yönelik, seviyeleme için kullanılabilecek sonuçlar sunmaktadır. Böylelikle geliştiricilerin, oyun kullanıcıları için, oyuna göre sunabileceği en verimli oynanabilirlik algısı şekillenecektir. Bir oyunu oynanabilir kılan en önemli özellik ise zorluktur. Her kullanıcının farklı oyun becerilerine sahip olması, her oyuncuya farklı zorluk sunumunun bir gereklilik olduğunu ortaya çıkaracaktır. Bu çalışma dinamik verilerle hesap edilen zorluğun, genel bir kullanıcı kitlesine göre şekillenebilirliğini Renga üzerinde sağlamaktır. Bu sayede yeni bölümler, varlıkların, bu kullanıcılara özel değerleriyle oluşturulacaktır. Kullanıcıya en verimli oyun tecrübesi aktarılmış olacaktır.

The game development process is becoming a more detailed structure every day. The applications of artificial intelligence (AI), which is a comprehensive information technology, have been closely related to game technologies. In this project, the levelling process of a 2- dimensional (2D) platform game was investigated. The game called “Renga” has a basic gameplay and had developed for this work. Game data was processed through an artificial neural network (ANN), k nearest neighbour, random forest algorithms and deep learning model that is trained with gameplay and user information. The classification process with the output data provides results for the next game section and level. In this way, the most effective playability impression that the developers offer to the game users is created according to game. The most important feature that makes a game playable is difficulty. The fact that each user has a different game skill requires each player to have a game with different difficulty. In this project, the variety of difficulty calculated with dynamic data by the user is provided by Renga, in which new sections/levels are created with user-specific assets. Thus, the most efficient gaming experience has been transfered to the users.