Аңдатпа
Oyun ve robotik endüstrilerinde, akıllı ve etkileşimli karakterlerin tasarımı, yapay zekadaki ilerlemelerle büyük ölçüde zenginleştirilmiştir. Yapay-zeka tabanlı bu yaklaşımlara, özellikle, geleneksel algoritmaların önceden programlanmış kural-tabanlı olması nedeniyle ihtiyaç duyulmaktadır. Makine öğrenmesi ile oyun karakterleri karmaşık oyunlarda bile özgün ve bağımsız davranışlara sahip olacak şekilde eğitilmektedir. Bu çalışma, henüz yeterince üzerinde çalışılmamış olan tenis oyununda pekiştirmeli öğrenme kullanarak zeki oyuncuların (ajanların) başarılı bir şekilde eğitilebileceğini göstermektedir. Eğitim aşamasında ajanlara temel tenis kuralları ve sonuç (kazanma/kaybetme) hakkında bilgi verilmektedir. Ayrıca, oyun içindeki performanslarına göre ajanlar ödül ya da ceza da almaktadır. Buna göre, ajanlar kendi bulundukları duruma göre en iyi davranışı bulmaya çalışır. Ajanlar, Unity'de uygulanan görsel, fiziksel ve bilişsel olarak zengin bir çevrede eğitilmektedir. Sunulan çalışmanın deneysel değerlendirmesi, genel olarak modelin etkililiğini ve başarısını göstermektedir. Gerçekleştirilen uygulama açık-kaynaktır ve uygulamaya şu adresten erişilebilir: https://bakhtiyar-ospanov.github.io/MLAT/index.html