AI を活用したマッチメイキング: デッドロック開発者が ChatGPT を活用して革新的なアプローチを実現

1 か月前、Deadlock はマッチメイキング システムを刷新すると約束しましたが、どうやら Valve の次期 MOBA ヒーロー シューティング ゲームに取り組んでいる開発者が完璧なシステムを見つけたらしいです AI チャットボットとの会話のおかげで使用する理想的な アルゴリズムChatGPT.

Deadlock の新しいマッチメイキングが ChatGPT を使用して発見Deadlock の MMR マッチメイキングがファンから批判

Valve の今後の MOBA ヒーロー シューティング ゲーム、Deadlock に使用される新しいマッチメイキング アルゴリズムが、生成 AI チャットボットである ChatGPT を通じて発見されました。 OpenAI によって開発されたもの — Valve エンジニアの Fletcher Dunn が最近のシリーズを通じて明らかにしたものTwitter への投稿 (X)。 「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。私は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とともに共有し、その中でChatGPTはデッドロックに使用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推奨した。

Deadlock reddit で簡単に検索すると、ゲームの過去の MMR マッチメイキング システムに対するプレイヤーの否定的な批判が見つかります。 「プレイする試合が増えれば増えるほど、自然とより強い敵とのより難しい試合になることに気づきました。しかし、これまでより優れた/同等のスキルを持ったチームメイトはいませんでした」とあるプレイヤーはシェアし、他のプレイヤーはマッチメイキングに対する失望を表明した。別の人は、「アルファ版であることはわかっているが、少なくとも人々がプレイしたゲーム数を調べてみると良いだろう。どちらのゲームも、私のチームの全員が最初か2番目のゲームに参加していたのに対して、実際に自分が何であるかを知っている人々のように感じた」と書いた。かなり気分が悪い。"

The Deadlockチームは選手層から受けた批判を受けて迅速に行動を起こした。先月、デッドロックの開発者はゲームの Discord サーバー上のファンに次のように書いた。「ヒーローベースの MMR は [現時点では] あまりうまく機能しません。[マッチメイキング]システムに取り組んでいます。」 Dunn 氏によると、彼らは生成 AI の助けを借りて、マッチメイキングに最も適したアルゴリズムを見つけることができました。

「ChatGPT は、私にとって有用性のレベルにおいて重要なマイルストーンを達成しました。私は Chrome にタブを持っています」それはそのために予約されており、常に開いています」とダンは別のツイートで共有しました（xee）。 Valve のエンジニアは、ChatGPT が提供するユーティリティを活用することに躊躇せず、最近では「ChatGPT の勝利を投稿し続けるつもりです。なぜなら、このことには度々驚かされますし、そう思わない懐疑論者もいると思うからです」と述べています。このツールがどれほど素晴らしいのか理解できません。」

ダンは、自分が達成したこのマイルストーンを祝いながら、生成 AI を使用することで得られる使いやすさとスピードには悪い面と良い面の両方があることも認めました。 「別の人間のIRLに質問すること、あるいは少なくともバーチャルブレイントラストに質問をツイートすることを置き換えることが多いので、私はある種の矛盾を感じています。これは良いことだと思いますが（全体の要点は？）、しかしそれはコンピュータが置き換える別の方法にすぎません人間的な相互作用」と彼は共有した。一方、あるソーシャルメディアユーザーは、「その懐疑論は、AIを推進しようとしている一部の企業関係者がプログラマーに取って代わろうとしているという説から来ていると思う。」

アルゴリズムはデータに基づいたセットの分類に役立つ一連のパラメータ、ルール、指示、および/または条件に基づいて。これは、Google で何かを検索するときに最も一般的に示され、検索エンジンは、検索ボックスに入力した内容に基づいて検索結果のページを返します。このアルゴリズムが、少なくとも 2 人の関係者 (たとえば、A と B) が関与するゲーム状況で機能する方法は、A の好みのみを考慮し、A が最も適したチームメイトやチームメイトとマッチングするのを支援することです。敵に対して。ダンと同様に、彼は ChatGPT に対し、特定の問題を解決し、二者構成 (つまり 2 つの当事者が関与すること) で最も最適または適切な「一致」を見つけることができる、「一方の側だけが好みを持っている」最も適切なアルゴリズムを見つけるように依頼しました。