Bilgisayarın denetim etmiş olduğu oyun karakterleri çok da fazla yeni bir teknoloji değil. “Oynanamayan karakterler” ya da yaygın adıyla NPC’ler, uzun süredir oyunlarda bizlere birlikte rol alıyor.
Sadece Google’ın YZ araştırma laboratuvarı DeepMind, bilgisayarın denetim etmiş olduğu karakterler anlamında oldukca değişik ve yeni bir şey üstünde çalıştığını duyurdu: SIMA. Ölçeklenebilir Eğitilebilir Çoklu Dünya Aracısı (Scalable Instructable Multiworld Agent) olarak çevirebileceğimiz yeni tip bir NPC.
NPC’lerin aksine Google DeepMind’ın YZ’nın denetim etmiş olduğu oyun eşlikçisi, belirli bir oyunda belirli bir halde davranması ya da belirli bir halde geliştiricnin belirlediği aksiyonları yerine getirmesi için programlanmamış. SIMA, DeepMind’ın açıklamasına nazaran “3 boyutlu sanal ortamlar için genelleştirilmiş bir YZ aracısı”.
SIMA bir NPC değil
SIMA oyuncularla gerçek bir insanmış şeklinde beraber oynuyor ve sesli komutları takip ediyor. Google’ın açıklamasına nazaran SIMA “oyunu kazanmak için eğitilmedi”. Daha oldukca oyunu oynayan kişinin yanında emek vermesi ve naturel dil istemlerine nazaran aksiyonlar gerçekleştirmesi için eğitilmiş.
Bu da SIMA’yı benzersiz kılan aslolan nokta. SIMA bir NPC değil. Şu demek oluyor ki belirli bir oyunda oyuncuya belirli bir güçlük sunmak için tasarlanmamış. SIMA daha oldukca insanların ona söyleneni hayata geçirmeye çalışan destek bir “gerçek oyuncu” şeklinde davranıyor.
Google’ın açıklamasında şunlardan da bahsediliyor: “SIMA yalnız 3 boyutlu ortamdan sağlanan görseller ve kullanıcı tarafınca naturel bir dil kullanılarak verilen yönergelere gerekseme duyuyor. Fare ve klavye komutlarıyla, ‘sola dön’ yada ‘ağacı kes’ şeklinde yön ve nesne etkileşimi şeklinde alanlarda 600 değişik kabiliyeti sergileyebiliyor.”
Google DeepMind’a nazaran SIMA içersinde No Man’s Sky, Goat Simulator 3, Teardown ve Wobbly Life şeklinde oyunların bulunmuş olduğu değişik türde 9 oyunda eğitildi ve kontrol edildi. Hem de bu eğitim esnasında oyunun kaynak kodlarına ya da API’sine herhangi bir erişime gerekseme duyulmadı. Google DeepMind, YZ’nin yalnız daha açık dünyalı oyunları, öykü anlatımının yoğun olduğu oyunlara tercih etme sebeplerinin, SIMA’nın daha genel oyun kabiliyetleri için eğitilmesini istemeleri bulunduğunu da belirtiyor.
SIMA’nın avantajları ve dezavantajları bulunuyor. Tek başınıza oyun oynarken, oldukca oyunculu ya da iki oyunculu hikayeye haiz bir oyun oynamak istediğinizde SIMA yararlı olabilir.
Sadece SIMA’yı geliştirme fikri eninde sonunda fena amaçlarla da kullanılabilir. Oyuncular SIMA’yı çevrimiçi oyunlarda haksız avantaj sağlamak için kullanabilir. Oyuncuların kaynak toplama ya da deneyim puanı kazanmak için vazife tamamlaması şeklinde rutin işlemleri gerçekleştirmek zorunda oldukları oyunlarda YZ yardımcıya hepsini yapmasını söyleyerek rakibe nazaran avantaj sağlanabilir.
SIMA şimdilik kullanıma hazır değil. Halen video oyunları oynamayı öğrenmeye devam ediyor.
Matt Binder’ın haberini Özgür Yıldız Türkçeleştirdi.
