Co to jest dynamiczna korekta trudności i dlaczego EA jest właścicielem patentu?

Dynamiczna regulacja trudności (DDA) to technologia używana do zmiany poziomu trudności gry w zależności od umiejętności gracza. Podczas gry technika dostosowywania poziomu trudności może pomóc graczowi wygrać, jeśli przegrywa. W innych przypadkach może to utrudnić graczowi wygranie meczu.

Co to jest dynamiczna korekta trudności?

DDA monitoruje i przewiduje czas, przez jaki gracz pozostaje zaangażowany w grę. Łączy te informacje z różnymi typami danych, takimi jak czas, przez jaki gra angażuje gracza w sesję dla jednego gracza.

DDA może powstrzymać gracza przed nudą, jeśli gra jest łatwa. Może również powstrzymać graczy przed frustracją, jeśli gra jest zbyt trudna.

DDA działa zarówno w perspektywie krótkoterminowej, jak i długoterminowej. Krótkoterminowa DDA zapobiega doświadczaniu przez graczy długich okresów tego samego wyniku, zarówno dobrego, jak i złego. Generator liczb losowych służy do osiągnięcia krótkoterminowej DDA. Długoterminowa DDA dostosowuje poziom gry do takiego, który jest odpowiedni dla ich umiejętności i wydajności.

To wszystko bardzo dobrze i dobrze, ale jak działa dynamiczna regulacja trudności w grze?

Jak działa dynamiczna korekta trudności?

Powszechnym sposobem osiągnięcia DDA jest wprowadzanie zmian w przebiegu gry poprzez dostosowanie poziomu trudności po wystąpieniu zdarzeń wyzwalających, które wskazują na niepożądane stany gracza. Takie stany obejmują nudę i frustrację.

DDA zależy od algorytmów uczenia maszynowego, aby przewidywać potrzebne do wykonania korekt. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak nadzorowane i nienadzorowane, tworzą i aktualizują modele prognozowania gier. Algorytmy zespołowe i algorytmy oparte na instancjach to przykłady logiki używanej do tworzenia i aktualizowania modeli predykcyjnych dla DDA.

Systemy dynamicznego dostosowywania trudności

ZA patent udzielony EA w 2018 ujawnia szczegóły technicznych komponentów DDA w grach EA.

Patent opisuje system z elektronicznym magazynem danych, którego procesor sprzętowy używa do wykonywania instrukcji w celu zidentyfikowania wartości regulacji zmiennych w grze wideo. Procesor sprzętowy generuje model predykcyjny, wykonując instrukcje w celu uzyskania dostępu do zestawów danych używanych w systemie uczenia maszynowego.

Patent szczegółowo opisuje również, w jaki sposób agencja DDA wykorzystuje różne typy danych dotyczących interakcji użytkownika, aby ocenić stopień zaangażowania użytkownika. Takie dane obejmują ilość pieniędzy wydanych w grze, postępy użytkownika w grze i skłonność gracza do przerwania gry z powodu postępów w grze.

Dane interakcji użytkownika są używane w połączeniu z innymi typami danych do tworzenia modeli przewidywania rozgrywki i działania na ich podstawie. Dane zasilają różne typy systemów w grze, które współpracują ze sobą, aby zmienić poziom trudności.

Rodzaje systemów i procesów, które mogą ze sobą współpracować, obejmują:

• Analiza retencji
• Generowanie modelu predykcyjnego
• Tworzenie klastrów
• Przypisanie do klastra
• Ocena nasion
• Ustawienie trudności

Krótko mówiąc, systemy te współpracują ze sobą w celu zbierania danych graczy, które są wykorzystywane do określenia, jak trudna lub łatwa powinna być gra.

Związane z: Psychologiczne powody, dla których gry wideo są uzależniające

Modelowanie danych DDA

Proces generowania modelu predykcyjnego obejmuje historyczne dane interakcji użytkownika połączone z danymi kontrolnymi w celu wygenerowania modeli predykcyjnych. Dane kontrolne służą do ustawiania żądanej prognozy liczby użytkowników.

System analizy retencji może składać się z jednego lub większej liczby systemów, które generują wskaźniki retencji i prognozowania rezygnacji użytkowników. Przewidywany wskaźnik retencji może posłużyć do podjęcia decyzji, czy trudność gry wymaga zmiany. Aby to osiągnąć, do modeli predykcyjnych są stosowane dane dotyczące interakcji użytkownika.

Użytkownicy mogą być grupowani w klastry na podstawie danych dotyczących interaktywności. Na przykład użytkownicy, którzy grają w grę przez mniej niż 30 minut, mogą być identyfikowane przez algorytm uczenia maszynowego.

Patent sugeruje, że w niektórych przykładach wykonania systemu grupuje się użytkowników o podobnych cechach i dostosowywanie poziomów trudności w oparciu o unikalne działania każdego użytkownika pozwala na lepsze zarządzanie trudnością poziomy.

Związane z: Przełom sztucznej inteligencji Google: co to oznacza i jak wpływa na Ciebie

Tworzenie klastra rozpoczyna się od identyfikacji użytkowników w grze. Dane o interakcji użytkownika są gromadzone w czasie i wykorzystywane do odfiltrowywania użytkowników, którzy nie spełniają kryteriów interakcji. Po odfiltrowaniu użytkowników tworzone są klastry użytkowników z preferencjami dotyczącymi trudności w oparciu o dane interakcji użytkownika i poziomy zaangażowania.

Przypisanie do klastra użytkownikowi uzyskuje się poprzez identyfikację użytkownika i gromadzenie danych dotyczących interakcji użytkownika z grą w czasie. Dane interakcji użytkownika są używane w połączeniu z definicjami klastrów do identyfikacji określonych klastrów, z którymi użytkownicy mogą się kojarzyć.

Proces ustawiania trudności rozpoczyna się od identyfikacji użytkownika, po którym następuje określenie klastra użytkowników skojarzonego z użytkownikiem. Wartości konfiguracyjne są dostosowywane na podstawie danych interakcji użytkownika.

System oceny nasion służy do określenia, jak trudna może być część gry wideo. Proces oceny nasion rozpoczyna się od identyfikacji nasion (wartości), które mogą być użyte do skonfigurowania gry wideo. Postęp użytkowników dla każdego ziarna jest monitorowany w czasie, aby określić trudność na podstawie znormalizowanych danych o postępie.

Doskonały przykład nasion można znaleźć w grze Minecraft, gdzie różne nasiona zapewniają zupełnie inne przygody.

W niektórych przykładach wykonania systemu wykonanie DDA w grze może nie zostać wykryte przez użytkownika. Gra może również powtórzyć zmiany w grze wideo, jeśli zostanie wywołane zdarzenie.

Dlaczego EA posiada patent na dynamiczne korygowanie trudności?

Po odkryciu patentu EA na DDA, wielu użytkowników gier EA zaczęło martwić się, czy ta technologia jest używana w ich grach i jaki ma wpływ na ich doświadczenia.

Pod koniec 2020 roku przeciwko EA wytoczono pozew (który został później wycofany), co wywołało dalsze dyskusje na temat potencjalnego wykorzystania tej techniki przez firmę zajmującą się grami.

Powodowie uważali, że EA wykorzystała tę technologię w celu zwiększenia trudności gier, tak aby więcej osób chciało kupować przedmioty w grze (skrzynki z łupami), aby wygrać. EA dostarczyło informacje, a prokuratorzy rozmawiali z zespołem inżynierów, aby udowodnić, że nie było zastosowania DDA ani podobnych skryptów, jak rzekomo.

Zgodnie z zapowiedzią pracownika EA, technologia została zaprojektowana, aby dowiedzieć się, jak pomóc graczom mającym trudności z grami w uzyskaniu możliwości rozwoju. Chodzi o to, aby płatnicy nie nudzili się ani nie denerwowali grą.

EA dostarczone oficjalna odpowiedź:

Słyszeliśmy Wasze obawy dotyczące rodziny patentów dynamicznej korekty trudności (tu i tutaj) i chcieliśmy potwierdzić, że nie są one używane w EA SPORTS FIFA. Nigdy nie wykorzystalibyśmy tego na korzyść lub niekorzyść jakiejkolwiek grupy graczy przeciwko innej w żadnej z naszych gier. Technologia została opracowana w celu zbadania, w jaki sposób możemy pomóc graczom mającym trudności w określonym obszarze gry, aby uzyskać postęp.

EA stwierdziła, że ​​tak nie użyje technologii DDA dawać lub usuwać korzyści dla graczy w grach online. Twierdzi, że technologia ta nie jest stosowana w wiodących grach, takich jak FIFA, Madden czy NHL.

Zastosowanie dynamicznego dostosowywania trudności w grach wideo

EA zawsze zaprzeczało używaniu DDA w grach wideo. Odpowiadając na pytanie na Reddicie o DDA w FIFA, dyrektor kreatywny Matt Prior stwierdził, że tak potencjał błędu gracza w grze, oparty raczej na indywidualnych statystykach graczy i zmęczeniu niż DDA.

Nierzadko zdarza się, że patenty w branży gier są składane bez ich wykorzystania. Znaczna część badań i rozwoju wiąże się z tworzeniem nowych koncepcji rozgrywki. Zawsze generowane są nowe pomysły, które mogą nie zostać wdrożone z powodu różnych czynników, takich jak ryzyko utraty reputacji, a nawet po prostu brak sposobu na prawidłowe zintegrowanie pomysłu z grą.

Microsoft naprawia nieznośny błąd rozłączania kontrolera Xbox

Microsoft powiedział, że tak się stanie, a teraz spełnia obietnicę.

O autorze