玩家使用机器学习来导航复杂的电子游戏

5118电子游戏 发布 2020-06-04 点击:()

玩家使用机器学习来导航复杂的电子游戏

摘要: 一些世界上最流行的电子游戏会在您玩游戏时跟踪您的活动-但它们不仅仅是为了业务或营销目的而收集数据。 他们正在积累有关您和其他人玩游戏的方式,导致成功或失败的模式或习

一些世界上最流行的电子游戏会在您玩游戏时跟踪您的活动-但它们不仅仅是为了业务或营销目的而收集数据。

他们正在积累有关您和其他人玩游戏的方式,导致成功或失败的模式或习惯的信息。

目的是创建可以了解游戏的系统,然后指导您成为更有能力的玩家(或至少感觉像一个人)。

这是游戏开发商(通过付费订阅)从游戏玩家那里赚钱的另一种方式。 但这也被认为是让您玩得更长久,并使新玩家吸引到复杂游戏中的一种方法,这些游戏否则就无法提供任何帮助或指导。

电子游戏软件

机器学习玩电子游戏

这些教练工具使用机器学习。 这是计算系统中人工智能(AI)的一种形式,通过捕获和分析大量信息,可以随着时间的推移提高特定任务的性能。

基于机器学习的辅助工具在竞争性多人视频游戏中尤其引人注目。 这些游戏通常需要您付出巨大的努力才能发展出一点技巧。

一个很好的例子是Valve流行的多人视频游戏Dota 2的 DotaPlus-竞争性的五对五玩家竞赛,它借鉴了战略和角色扮演游戏的要素。 (这是专有工具,但是可以使用第三方选件。)

您可以订阅有关如何更好地玩Dota2游戏的帮助。 Dota2 / Valve / Screenbrab

DotaPlus于2018年3月推出,为您提供基本功能,例如有关您的游戏玩法以及其他人的游戏玩法活动的统计信息(例如更广泛的游戏风格趋势,以及能够在比赛期间详细查看其他玩家的游戏玩法表现的功能)。

比提示更好

根据Valve从所有玩家收集的比赛数据,PlusAssistant功能向您提示如何玩游戏。

这种个性化的数据驱动帮助不同于您在玩游戏时经常获得的更多标准提示。

举个例子,一旦进入Dota 2游戏,您就面临着选择最具有战略意义的角色(或英雄)来扮演的艰巨任务。

但是,作为DotaPlus用户,PlusAssistant会针对最适合您的演奏提出建议。 您选择的角色是否可能与对手的角色表现良好? 它与您队友的角色协同吗?

随着您在游戏中的进一步发展,DotaPlus会提供有关游戏的许多“项目”(为您的角色提供特殊技能或加成)中的哪一项对您最有利的建议。

Dota 2中的某些物品可以更好地对抗某些敌人,支持更强的角色扮演,并在游戏的特定点上增加优势。

例如,当我扮演使用多种能力或“咒语”的“ Bistleback”英雄时,游戏建议我购买“ Octarine Core”物品,这使我可以更频繁地施放咒语。

DotaPlus还建议您如何使用角色的能力或技能(所有这些都具有独特的效果和用途)。

例如,游戏可能告诉我,一种能力就是80%的玩家在1级所选择的能力。 这是让我朝着可能会产生最积极结果的选择前进的界面。

Dota 2游戏界面中的技能建议。

再次,DotaPlus的预测功能不再强调您作为玩家来思考游戏中的操作的需求。 它们最大程度地减少了您需要积累大量玩法知识的需求。

如果没有此功能,Dota 2之类的游戏对您的玩法几乎没有帮助。 作为一种更简单,更便宜的选择,许多玩家通过观看游戏社区成员制作的视频来学习。

Valve推出DotaPlus(每月费用为5.60澳元起)的举动,至少在某种程度上可能是对此的回应-为新玩家提供了更加用户友好的体验。

这也可能是为了更好地通过游戏获利(以前依赖于微交易和其他获利功能)。

但是DotaPlus也很可能会吸引Dota玩家在Valve的数字发行平台中玩(和消费) 游戏 。

电子游戏工具

这些工具有什么不同?

利用数据获取优势本身并不是什么新鲜事物。

这种被称为“理论工具”的实践已经成为游戏社区的一部分。 本质上,这是一种高级的,专业的数字运算法则,可以帮助玩家调整自己的风格,甚至获得一点竞争优势。

这在暴雪曾经非常流行的《魔兽世界》中尤为普遍。 玩家使用一个名为SimulationCraft的程序,根据某些游戏指标(例如,每秒对人物造成的伤害),根据其性能对物品或游戏中动作之类的东西进行量化和排名。

游戏开发人员可以提供分析工具-就像《战地风云》的BattleLog一样 ,这是一种用于跟踪用户在游戏中的游戏活动的应用程序。


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