Atari'den EVE Online'a: ​​Oyunlarda 15 Yıllık Yapay Zeka Araştırmasından Yararlanmak

21 Ağustos 2026 Araştırma Alexandre Moufarek ve Adrian Bolton Atari'den Go'ya ve StarCraft'a kadar oyunlar, yapay zekadaki en büyük atılımlardan bazılarına yön verdi. Artık hem oyunun hem de yapay zekanın sınırlarını zorlayan yeni oyun deneyimlerinin prototiplerini oluşturmak için oyun geliştiricilerle ortaklık yapıyoruz. DeepMind'in 2010 yılındaki kuruluşundan bu yana, oyunların kısıtlı ancak zengin dünyaları zekayı anlamada kritik bir rol oynadı. Atari konusunda uzmanlaşmaktan protein yapısı tahmininin çözülmesine yardımcı olmaya kadar en büyük yapay zeka buluşlarımızdan bazılarına yön verdiler ve hâlâ yaptığımız işin merkezinde yer alıyorlar. Oyun oynamak GDM'nin DNA'sında var. Google DeepMind'nin kurucularından biri olan Demis Hassabis, GDM ekibindeki çoğumuz gibi kendisi de eski bir oyun geliştiricisidir. Birlikte, oyun geliştirmede onlarca yıllık uygulamalı deneyime sahibiz ve oyun yapma sanatına derin bir saygı duyuyoruz. Oyunlarla yapay zeka araştırması yapmanın, bu yılın başlarında tanıttığımız Fenris Creations ve EVE Universe ile yeni büyük araştırma ortaklığımız ve Hello Games, Coffee Stain Studios, Foulball Hangover ve diğerleri gibi beğenilen stüdyolarla birlikte yaptığımız çalışmalar gibi oyun geliştiricileriyle derin bir ortaklık gerektirdiğini her zaman açıkça belirttik. Yapay zeka araştırmasının motoru olarak oyunlar Yolculuğumuz, küçük bir ekibin Atari 2600 oyunlarını doğrudan ham piksellerden oynamak için derin bir sinir ağını eğitmesiyle başladı. Deep Q-Network (DQN), oyuna özel herhangi bir mühendislik gerektirmeden Pong'dan Breakout'a ve Space Invaders'a kadar 49 farklı oyunu oynamayı öğrendi.

DQN hakkındaki 2015 Nature makalesi, derin takviyeli öğrenmenin modern çağını katalize etmeye yardımcı oldu. Oradan, her dönüm noktasında daha yetenekli ve genel sistemler üreterek daha karmaşık oyunlarda ustalaşmaya çalıştık. AlphaGo, 2016'da dünya şampiyonu Go oyuncusu Lee Sae Dol'u mağlup etti; birçok uzmanın hâlâ on yıl uzakta olduğunu düşündüğü bir başarı. AlphaGo Zero, hiçbir insan verisi olmadan, tamamen kendi kendine oynama yoluyla öğrenerek önceki tüm sürümleri geride bıraktı. AlphaZero bu yaklaşımı tek bir algoritmayla satranç, shogi ve Go'da ustalaşmaya genelleştirirken, MuZero kuralları bile bilmeden oynamayı öğrendi. AlphaStar, 2019'da StarCraft II'de gerçek zamanlı karmaşıklık ve kusurlu bilgilerde gezinerek Büyük Usta seviyesine ulaştı. Yapay zeka, her oyun için oyun deneyimini zenginleştirdi.