Группа исследователей из Georgia Tech разработала вычислительную модель, которая может использоваться в современных видеоиграх и позволяет гибко регулировать их сложность в соответствии с возможностями и потребностями конкретного игрока.

«Любители компьютерных игр существенно отличаются друг от друга уровнем навыков, способностями, интересами и даже желаниями. Однако разработчики редко принимают в расчет эту разницу и определяют сложность игрового процесса с учетом возможностей среднестатистического пользователя, – объясняет Марк Райдл (Mark Riedl), профессор Школы Интерактивных вычислений.

Инновационная вычислительная модель исправит этот серьезный недостаток. В основе разработки лежит весьма распространенная методика под названием совместная фильтрация (collaborative filtering), которая применяется в таких сервисах, как Netflix и Amazon для составления рейтингов продуктов и генерирования персональных рекомендаций. Помните, как точно Netflix угадывает ваши интересы и предпочтения при составлении списков рекомендованных фильмов? Видеоигры также смогут проявлять подобную чуткость и подбирать задания, ориентированные на конкретного игрока, а также регулировать сложность игры на основании ваших нынешних и прогнозируемых успехов.

Преимущество предлагаемого подхода заключается в том, что сложность заданий будет возрастать пропорционально навыкам пользователя, и каждому игроку будут предложены только те испытания, с которыми он в состоянии справиться. Таким образом, у новичков не возникнет желания бросить игру на середине из-за единственного излишне сложного уровня. В некоторых современных играх можно обнаружить механизмы, способные оказывать влияние на игровой процесс с учетом успехов и неудач пользователей. Классическим примером является поведение ваших соперников в гоночном симуляторе. Стоит вам ненадолго потерять концентрацию и сбросить скорость, как виртуальные гонщики также начнут замедляться и допускать ошибки. Однако, восстановив контроль над ситуацией, вы обнаруживаете, что противники также стали двигаться быстрее.

Технология была впервые продемонстрирована на недавно прошедшей научной конференции AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, в Пало-Альто. Ученые подчеркивают, что предлагаемой разработке может найтись место не только в видеоиграх, но и в более «серьезных» приложениях, например, в обучающих системах и тренажерах.

По материалам сайта Phys.org.

Последние новости и обзоры программ:

Новая версия Revisor VMS 1.9.2

Вышла обновленная версия Grizzly Антивирус (1.0.40.344)

Сооснователь Apple не видит условий для начала "войны машин"

Samsung Grand Duos взорвался в кармане у жителя Индонезии

Бывший разработчик Telegram раскрыл новые подробности конфликта с Дуровым

В США спрогнозировали будущее российской космонавтики

Россияне оказались готовы к разговору с умным холодильником

Разработан метод создания живой сетчатки глаза при помощи 3D-печати

Siri признана самым тупым искусственным интеллектом

Поддержка Firefox для Windows XP и Vista прекратится в 2018 году

Комментарии на нашем сайте: