Türk taş oyunu okeyi derin pekiştirmeli öğrenmeyle oynamak

Geçtiğimiz yıllardan bu yana oyunlar makine öğrenmesi çalışmaları için önemli bir test yatağı olmaktadır. Satranç, Dama, Go ve Poker oyunlarında pekiştirmeleri öğrenme algoritmaları kapsamında derin yapay sinir ağlarıyla fonksiyon tahminlemeyle kayda değer ilerlemeler yapılmıştır. Yapay zekalar, oyunlarda dünyadaki en iyi insan oyuncuları yenerek şampiyon veya süper insan seviyelerine ulaşmıştır. Bu çalışma Türk taş oyunu Okey'e odaklanır ve derin pekiştirmeli öğrenmenin yönlendirmesiyle yapay zekanın bu oyunu öğrenebileceğini ispatlamayı amaçlar. Okey'in kısmi gözlemlenebilir ortamı, olasılıksal doğası ve birbirleriyle tam rekabet içinde olan oyuncularıyla kendine özgü bir yapısı vardır. Bu çalışma öğrenen bir yapay zekanın hiçbir doğrudan yönlendirme olmadan, sadece taş çekerken ve taş atarken her adımda ödül sinyalleri alarak, tez boyunca anlatılan olasılıksal davranış meyilleriyle, aktör-kritik algoritmasıyla, önceliklendirilmiş tecrübe tekrarlarıyla oyunu öğrenmesine odaklanmaktadır. Öğrenen yapay zeka, özel tasarlanmış 2 kişilik Okey'i Gym ortamında rastgele oynayan bilgisayar rakibine karşı oynar. Oyun çatısı içinde, öğrenen yapay zeka, yere atılan taşlardan ya da ortadaki taşlardan rastgele çeken ve her zaman elinde boşta olan taşlardan atan bilgisayar rakibine karşı oynar ve bu yapısı onu, öğrenen yapay zeka için yeterince zorlu kılar. Yapılan deneyler boyunca elde edilen sonuçlar bu çalışmada sunulmaktadır ve yapay zekanın rakibine karşı kazanma oranları bu çalışmanın elde ettiği başarı seviyesi olarak görülebilir. Literatürde yapılan kapsamlı araştırma sonucunda bu çalışma, pekiştirmeli öğrenme kullanılarak Okey oyununu oynatan ilk çalışma olarak gösterilebilir.