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著者: Caleb読む:0
Valve ゲーム「Deadlock」の開発者は ChatGPT を使用してマッチング システムを改善しました
1か月前、Deadlockはマッチメイキングシステムを改善すると約束し、Valveの次期MOBAヒーローシューターの開発者の1人は、AIチャットボットChatGPTとの会話のおかげで完璧なアルゴリズムを見つけたようだ。
ChatGPT は「Deadlock」のマッチング システムの革新に役立ちます
バルブエンジニアのフレッチャー・ダン氏は最近、Twitter への一連の投稿で明らかにしました (現在は AI チャットボット) が発見されました。 「数日前、私たちはデッドロックのマッチメイキングヒーロー選択をハンガリーアルゴリズムに切り替えました。ChatGPTを使用してそれを見つけました」とダン氏はチャットボットとの会話のスクリーンショットを共有し、その中でChatGPTはマッチングシステムを改善するためにハンガリーアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムを使用することを推奨していました「デッドロック」の。
Deadlock Reddit フォーラムでは、ゲームの過去の MMR マッチング システムに関するプレイヤーの否定的なコメントを簡単に見つけることができます。 「試合をすればするほど、より良い相手に出会うことに気づいた。でも、自分より強い、あるいは同じレベルのチームメイトに出会ったことはない」とある選手は語り、他の選手もマッチメイキングのシステミックに対する嫌悪感を表明した。失望。別のプレイヤーは、「これがアルファ版であることはわかっているが、少なくとも人々がどのくらいプレイしたかを確認できればいいのに、チームの全員が最初か2番目のゲームをプレイしているように感じるが、相手が自分のことを本当に知っているのは残念だ」と書いた。やってるよ。」
(c) r/DeadlockTheGame プレイヤーの批判に直面して、Deadlock チームは迅速な行動をとりました。先月、デッドロックの開発者はゲームの Discord サーバー上のプレイヤーに次のように書きました。「ヒーローベースの MMR システムは現在うまく機能していません。現在進行中の [マッチメイキング] システムの完全な書き換えが完了すれば、より効果的になるでしょう。」ダン氏によると、彼らは生成 AI の助けを借りて、最適なマッチング アルゴリズムを見つけました。 
ダン氏は自身のマイルストーンを祝う一方で、生成 AI の使用の容易さと速度には利点と欠点の両方があることも認めました。 「私は少し戸惑っています。なぜなら、それは、実生活で他の人に質問したり、少なくとも仮想シンクタンクに投稿したりすることの代わりになることが多いからです。それは良いことだと思います (ポイント?) が、それはコンピューターの別の方法にすぎません。人間のやりとりに取って代わられるのです」と彼は語った。一方、あるソーシャルメディアユーザーは返信で自身の考えを共有し、「この疑惑は、AIがプログラマーに取って代わるという説を広めようとする一部の企業関係者から来ているのではないかと思う。
」と述べた。アルゴリズムは、一連のパラメーター、ルール、命令、および/または条件に基づいてデータセットを並べ替えるのに役立ちます。 Google で何かを検索するとき、最も一般的な例は、検索ボックスに入力した内容に基づいて検索エンジンが検索結果のページを返す場合です。このアルゴリズムがゲーム (たとえば、少なくとも 2 つのパーティ A と B が関与する場合) で機能する仕組みは、A の好みのみを考慮し、A を最適なチームメイトおよび/または対戦相手とマッチングさせるのに役立ちます。ダンと同様に、彼は ChatGPT に、特定の問題を解決し、バイナリ マッチング設定で最適または最も適切な「一致」を見つけることができる、「一方の当事者のみが優先する」最適なアルゴリズムを見つけるよう依頼していました。
それにもかかわらず、一部のファンは依然としてデッドロックのパフォーマンスに不満を持ち、公然と怒りを表明しました。あるファンはダンの最近のツイートに「最近、マッチメイキングシステムに関する苦情が突然増えている理由がわかる。最近はひどかった。ChatGPTをいじってくれてありがとう」とダンの最近のツイートに返信し、別のファンは彼に「仕事に行け」と言った。それから ChatGPT のスクリーンショットを Twitter に投稿するのはやめろ、このクソ恥辱、億万長者の会社が 1 年でベータ版ゲームを修正できるわけがない。」
一方、Game8 は、Valve が今後の Deadlock リリースに向けて素晴らしいものを準備していると信じています。このゲームとそのベータ版に関する私たちの意見の詳細は、以下のリンク先の記事で読むことができます。
