Nyereség:
- Képes megérteni az erőviszonyokat, a nehézségi görbét és a gazdaságossági tengelyeket, és képleteket és modelleket felállítani azáltal, hogy mérhető egyensúlyi célokat ad a mesterséges intelligenciának
- Több ezer virtuális meccs kiszámítása Monte Carlo szimulációval, és az eredmények keresztellenőrzése a playtest segítségével
- Képes az infláció/éhínség kockázatának időbeli modellezésére, és betartani az etikai határokat, például a játékosok jólétét a gazdasági tervezésben
Egy játék lehet szórakoztató, de ha kiegyensúlyozatlan, összeomlik: az egyik fegyver felülmúlja a többit, mindig egy stratégia nyer, a gazdaság vagy inflációba, vagy éhínségbe kerül. Játékegyensúly (játékegyensúly); A játék lehetőségeit, kihívásait és jutalmait úgy alakítottuk ki, hogy igazságosak, változatosak és kielégítőek legyenek. Egyensúly; Ez egy tervezési tudományág, amely olyan számokkal játszik, mint a kár, az egészség, a költségek, a jutalom és a valószínűség. Az AI hatékony elemzési és szimulációs partner itt: képletvázlatok, valószínűségszámítások, gazdasági modellek, nehézségi görbék és egyensúlyhiány-észlelés. De a végső egyensúlyi döntés – „milyen keménynek és nagylelkűnek kell lennie ennek a játéknak” – a tervező ízlésén és a játékosok tesztelésén múlik.
Ebben az egységben megtanulhatja, hogyan használhatja az AI-t egyensúlyban, gazdaságos tervezésben és szimulációban; Megtanulja a képlettervezést, a gazdasági modellezést, a nehézségi görbét és az egyensúlytalanság-vadászatot.
Mi az egyensúly egyensúlya?
Három alapvető tengely van. Erőviszonyok: a lehetőségek (fegyverek, karakterek, stratégiák) közül egyik sem lehet egyértelműen felsőbbrendű; mindegyiknek legyen helye. Nehézségi görbe: a játék se nem túl könnyű, se nem túl nehéz; Ahogy a játékos készsége növekszik, a nehézségnek lépést kell tartania. Gazdaságosság: a játékon belüli erőforrásoknak (pénz, anyagok, idő) egyensúlyban kell lenniük a kereslet és a kínálat között; Nem válhat értéktelenné vagy elérhetetlenné. A mesterséges intelligencia mindhárom modellre képes modelleket építeni és számokat ütni.
Az egyensúlyi folyamat lépésről lépésre:
- Írja le az egyensúlyi célt (mérhető cél, például "az esetek 55%-ánál nem választott fegyvert").
- Állíts fel egy képletet/modellt (fogalmazd meg a mesterséges intelligencia és a kár, költség, jutalom kapcsolatát).
- Szimuláljon (az AI több ezer virtuális találkozást számítson ki, lásd az eredményt).
- Hasonlítsa össze a Playtesttel (valódi játékosok ellenőrizzék a számokat).
- Állítsa be és ismételje meg (az egyensúly iteratív folyamat).
Tipp: Tekintse az egyensúlyt tartománynak és célnak, ne „egy helyes számnak”. Adjon az AI-nak egy mérhető célt, például "45-55% közötti nyerési arány"; Az olyan homályos kérés, mint a „tegyük egyensúlyba” nem működik. Ezenkívül ne törekedj a tökéletes egyensúlyra: egy enyhe aszimmetria (minden opciónak van erőssége, gyengesége) változatossá és érdekessé teszi a játékot; Az abszolút egyenlőség gyakran egyhangúsághoz vezet.
Szimuláció: több ezer játék lejátszása másodpercenként
A Balance leghatékonyabb mesterséges intelligenciája a szimuláció. Több ezer virtuális harcra lenne szükség ahhoz, hogy kiderüljön, valóban kiegyensúlyozott-e két fegyver; manuálisan lehetetlen, mesterséges intelligenciával vagy az AI által készített szimulációs szkripttel lehetséges. Megkérheti az AI-t, hogy tervezzen meg egy Monte Carlo (valószínűségi becslés nagyszámú véletlenszerű próbával) szimulációt és értelmezze az eredményeket. De a szimuláció csak annyira jó, mint a modell minősége: ha a modell nem tükrözi a valós játékmenetet, az eredmény félrevezető lesz. Mindig keresztellenőrzi a szimulációt valódi játékteszttel.
Figyelem: Veszélyes vakon alkalmazni az AI-javaslatokat a gazdaságos tervezésben. Különösen a valódi pénzt (vásárlásokat) magában foglaló játékokban a hamis gazdaság egyrészt áldozattá teszi a játékost, másrészt jogi kockázatokat is jelent. Ezenkívül a „dependency engineering” – a játékos kihasználására tervezett manipulatív mechanika – etikai határt jelent; Az AI a hatékonyságot javasolhatja, de a felelős tervező gondoskodik a játékosok jólétéről.
Az egyensúlyi adatok két forrása: szimuláció és valódi játékos
Az egyensúlyi döntések kétféle adaton alapulnak, és mindkettő szükséges. A szimulációs adatok vezéreltek és skálázottak: egy fegyver statisztikai dominanciáját mutatja több ezer virtuális meccsen. De a szimuláció nem képes megragadni a valódi játékosok viselkedését, tanulási görbéjét és érzéseit, amelyeket „metának” nevezünk (a közösség által felfedezett leghatékonyabb stratégiák). A valós játékosadatok (telemetria – a játékból automatikusan gyűjtött játékadatok) a valóságot tükrözik, de zajosak, és csak a közvetítés után érkeznek meg. Egy kiforrott egyensúlyozási folyamat egyesíti a kettőt: durva egyensúlyozás szimulációval, finomhangolás valódi játékosadatokkal. A mesterséges intelligencia mindkét adatot hatékonyan elemezheti – megtervezi a szimulációt, mintázatokat nyer ki a telemetriából.
Egy kritikus pont: az adatvédelem. A személyes adatok (személyazonosság, tartózkodási hely, fizetés) védelme jogi és etikai kötelezettség a valós játékosadatokkal való munka során. Az egyensúlyelemzéshez nem az a fontos, hogy ki a játékos, hanem az, hogy mit csinál; Ezért anonimizálja az adatokat (nem azonosított, összesített) és elemezze azokat. Ez a szabály akkor is érvényes, amikor telemetriát adunk az MI-nek: a személyes adatokat tartalmazó nyers rekord közvetlen beillesztése helyett használja annak anonim és összesített formáját. Soha nem kell igazi identitás az egyensúlyhoz.
három mini tok
1. eset – A szimuláció egyensúlyhiányt tárt fel. Egy verekedős játékban a tervezők 8 karaktert gondoltak kiegyensúlyozottnak. 50 000 virtuális egyezést szimuláltak AI-val; Egy karakter nyerési aránya 68%-ra nőtt. A probléma az volt, hogy az egyik kombináció túl sok kárt okozott; Amikor a számot csökkentették, az arány 54%-ra esett, és a playtest ezt megerősítette.
2. eset – Megakadályozva a gazdasági inflációt. A gazdaságot mesterséges intelligencia segítségével modellezték egy építési-túlélő játékban; A modell azt mutatta, hogy 20 óra elteltével a játékosok annyi aranyat halmoznak fel, hogy minden értéktelenné válik. Erőforrás-termelési ráta és költséggörbe korrigált; Élő tesztelés során a gazdaságosság 100 órán keresztül jelentős maradt.
3. eset – Nehézségi görbe javítva. Egy platformjátékban a játékosok 60%-a kilépett a 4. szinten. Az AI fejezetről fejezetre elemezte a nehézségi mutatókat (halálozások száma, kísérletek), és megjegyezte, hogy a 4. fejezetben hirtelen megugrott a nehézség. A görbe simítása után a lemorzsolódási arány 60%-ról 28%-ra csökkent.
Négy másolható sablon
1) Mérlegképlet kialakítása:
Az Ön szerepe: játékrendszer-tervező.Alakíts ki kiegyensúlyozott képletet a következő elemekre: [pl. fegyversebzés, tűzsebesség, hatótáv]. Cél: egyetlen fegyver sem lehet domináns, mindegyiknek előnyben kell részesülnie. Magyarázza el a képletet és a feltételezéseket; Mutasd meg, hogyan szerezhetem be az egyes számokat, hogy ellenőrizhessem őket.
2) Monte Carlo szimulációs tervezés:
Tervezzen szimulációt a két lehetőség egyensúlyának tesztelésére: [A és B lehetőség, szabályok]. Állítson be 10 000 virtuális meccset, számítsa ki a nyerési arányt és a szórást. Adjon meg szimulációs kódot/logikát, és határozzon meg korlátokat arra vonatkozóan, hogy a modell mennyire tükrözi a valós játékmenetet.
3) Gazdasági modell állapotfelmérés:
A játékom gazdaságossága a következő: [erőforrások, termelés, ráfordítás, költség]. Modellezd ezt az idő múlásával: Mekkora lesz a játékos erőforrás-egyenlege 1, 10, 50, 100 óránál? Fennáll az infláció vagy az éhínség veszélye? Mutassa meg a problémákat és a kiigazítási javaslatokat számokban.
4) Nehézségi görbe elemzése:
Alább láthatók az epizódonkénti lejátszási tesztek (halálozás, kísérlet, lemorzsolódás): [adatok]. Jelölje meg azokat a szakaszokat, ahol hirtelen ugrás vagy esés következik be a nehézségi görbén; Adjon okokat és javaslatokat a lágyításra mindegyiknél. Mondja el, hogy a döntés a tervezőn múlik.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Egyensúlyozza a játékomat.
Nincsenek mérhető célok, adatok és korlátok; Az AI általánosságban beszél.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön feladata: rendszertervező. 5 toronyvédő tornyom van; ezeken a költség/kár/tartomány értékeken: [táblázat]. Cél: minden torony legyen a legjobb lehetőség legalább egy forgatókönyvben; Egyiküknek sem szabad mindig nyernie. Feladat: azonosítsa a jelenlegi értékekben a domináns/haszontalan tornyokat, javasoljon új értékeket ezek egyensúlyozására, és szimulációs logikával magyarázza el, miért működnek.
A konkrét értékek, a mérhető célok és az indokláskérés hasznossá teszik a kimenetet.
Mérleg tengely táblázat
tengely
kritérium
AI hozzájárulás
emberi döntés
erőviszonyok
Kiválasztás/nyerési arány
szimuláció, detektálás
elfogadható tartomány
nehézségi görbe
halál, ne engedd el
Metrikus elemzés
A gól nehézségének érzete
Gazdaság
Kereslet/kínálat, infláció
időmodell
A nagylelkűség filozófiája
sokszínűség
Használati megoszlás
Eloszlás elemzése
tervezési szándék
Gyakori hibák
- Azt jelenti, hogy „kiegyensúlyozottan csináld”. Mérhető cél nélkül nem lehet egyensúlyt elérni.
- Vak bizalom a szimulációban. Ha a modell nem tükrözi a valóságot, az eredmény félrevezető lesz.
- Playteszt kihagyása. Még ha a szám helyes is, az érzés rossz lehet.
- Nem modellezi a gazdaságot az idő múlásával. Ezután kitör az infláció/éhínség.
- A kizsákmányoló mechanika javaslat végrehajtása kérdés nélkül. A játékosok jóléte az etikai határ.
Összefoglalva
Az egyensúly a számok mestersége, amely igazságossá és kielégítővé teszi a játékot. AI; megfogalmaz, szimulál, gazdasági modelleket és egyensúlytalanság-vadászatot – de mérhető célokat kell kitűznie, a szimulációt játékteszttel kell érvényesítenie, és be kell tartania az etikai határokat (a játékosok jóléte). Az egyenleg nem egyetlen szám, hanem egy célzott tartomány, és iteratív.
Pályázati feladat
Válassz a játékodból egy olyan rendszert, amelynek kiegyensúlyozottnak kell lennie (fegyverek, tornyok, karakterek). Írjon mérhető egyenlegcélt ("győzelem aránya 45-55%), és szimulálja a két lehetőséget a "Monte Carlo szimulációs tervezés" sablonnal. Értelmezze az eredményt, és adjon kiigazítási javaslatot; Tervezze meg a játékteszttel történő ellenőrzést.
ellenőrző lista
- [ ] Meghatároztam egy mérhető egyensúlyi célt.
- [ ] Ellenőriztem, hogy a képletben/modellben szereplő egyes számok honnan származnak.
- [ ] A szimulációt playteszttel keresztvalidáltam.
- [ ] Modelleztem a gazdaságosságot az idő függvényében (1-100 óra).
- [ ] Megfigyeltem a játékosok jólétét és az etikai határokat.