วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2550

งานวิจัยทางด้านเกมคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่นั้นเป็นการปรับพฤติกรรมของตัวละคร ที่ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ เพื่อให้ตัวละครมีความท้าทายสมจริง หรือให้มีความยากง่ายเหมาะสมกับความสามารถของผู้เล่น แต่สำหรับเกมที่ศัตรูมีพฤติกรรมที่ไม่ซับซ้อนเช่นเกมประเภทแพลตฟอร์มซึ่งความท้าทายเกิดจากสภาพฉากเป็นหลักนั้น ยังไม่ปรากฏงานวิจัยใดที่เสนอวิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์มาช่วยในการสร้างฉากทั้งฉากให้เหมาะสมกับผู้เล่นได้ คงมีในรูปแบบของวิธีการออกแบบเกมที่พิจารณาจากประสิทธิภาพการเล่นของผู้เล่นเท่านั้น ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีใหม่ในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งประยุกต์ใช้ตามการเรียนรู้แบบรีนฟอร์สเม้นท์ เพื่อปรับระดับความยากง่ายของเกมให้เหมาะสมกับประสิทธิภาพการเล่นของผู้เล่น ด้วยการสร้างฉากในเกมอย่างอัตโนมัติ โดยการรวบรวมทักษะของผู้เล่น สร้างความท้าทายเบื้องต้น และทำการคำนวณผลป้อนกลับของผู้เล่นเพื่อนำไปใช้ในการปรับสภาพฉาก วิธีการนี้ใช้ได้ผลกับเกมประเภทที่ปรับพฤติกรรมศัตรูได้ลำบากเช่นเกมประเภทแพลตฟอร์ม นอกจากนี้ยังเป็นการลดภาระของผู้ออกแบบฉากได้อย่างดีอีกด้วย และจากผลการทดลองสรุปได้ว่าเกมที่มีการปรับสภาพฉากโดยใช้แบบจำลองของระบบต้นแบบนั้นสามารถปรับเปลี่ยนและสร้างฉากให้เหมาะสมกับความสามารถของผู้เล่นได้ในระดับดีพอใช้ (อัตราผลสำเร็จ 75%) ซึ่งผู้เล่นจะใช้ความสามารถในการเล่นเพิ่มขึ้นจากการสะสมทักษะในระดับที่พอดีกับความสามารถของผู้เล่นไปในแต่ละระดับเพื่อเป็นพื้นฐานให้ผู้เล่นเล่นผ่านฉากที่ยากขึ้นได้ดีขึ้น