Torrent Dişli

Oyun karmaşıklığını uyarlamak için AI algoritmaları

Tam olarak ne zaman ve ne adapte edilmeli

Tempo ve yük: hız düz, olay frekansı, rakip sayısı, dalga zamanlamaları.

Taktik karmaşıklık: Botların doğruluğu, taktikleri, yolun "zekası".

Bulmacalar ve ipuçları: zaman penceresi, adım sayısı, "ipuçlarının" varlığı.

Kaynaklar ve ekonomi: yağma, khil, kontrol noktaları, zaman aşımları.

Arayüz ve erişilebilirlik: otomatik görme, kontrast, büyük yazı tipleri, "hareketsiz mod".

️ Kumar: RTP/olasılıklar/borçlar/karakter ağırlıklarını değiştiremezsiniz - yalnızca sunum, animasyon hızı, eğitim ipuçları, içerik vitrinleri ve RG numaraları uyarlanır.

Sinyaller: AI'nın 'ağrı seviyesini' anladığı şey

Online sinyaller

Segment süresi, geri alma sayısı, ölümler, hasar/dak, doğruluk.

Davranış kalıpları: keskin "vazgeçmeler", duraklamalar, ışık moduna geçiş.

Biyometri/paralinguistik (eğer oyuncu açıkça izin veriyorsa): konuşma/nefes alma hızı, mikropause.

Cihaz/ağ telemetrisi: fps düşer, gecikmeler - karmaşıklık ≠ donanım.

Çevrimdışı/Profil

Türe/moda göre başarı geçmişi, eğitim seviyeleri, kalibrasyon test sonuçları.

Erişilebilirlik ayarları (kontrast, TTS, otomatik görüş) - varsayılan seçime saygı gösterin.

Modeller ve algoritmalar

1) Geri bildirim denetleyicileri (hızlı başlangıç)

PID denetleyicisi: hedef ortalama "voltaj seviyesi'dir (örn. %60-70 başarı oranı).

Girdi: hata = hedef − mevcut başarı (veya TTK/emekli oranı).

Çıktı: parametre değişimi adımı (hız eşittir, AI doğruluğu).

Artılar: basitlik, öngörülebilirlik. Eksileri: manuel ayar gerekli, yerel optima.

2) Bağlamsal haydutlar ("burada ve şimdi" uyarlaması)

LinUCB/Thompson Bağlam ile örnekleme: beceri, cihaz, fps, segment tipi.

Belirsizliği dikkate alarak "ödülü" (hold/flow-score) maksimize eden bir eylem (bir dizi karmaşıklık parametresi) seçilir.

Artıları: ağır altyapı olmadan form online eğitim, hızlı bir şekilde yakınsama.

3) Bayesci beceri modelleri

Oyuncu derecelendirmesi ve "segment derecelendirmesi" için TrueSkill/Glicko benzeri güncellemeler.

Kısa ve uzun beceri dinamikleri dikilir, güven aralıkları verilir.

Seviyeye girmeden önce eşleştirme ve temel zorluk ön yapılandırması için kullanışlıdır.

4) Diziler ve tahmin (RNN/Transformer)

Horizon N dakikalarında hayal kırıklığı/bırakma olasılığı tahmin edilmektedir.

Giriş: deneme dizileri, hasar, hatalar, mikro olaylar UI.

Çıkış: "Aşırı ısınma riski" - hafif müdahale (ipucu, kontrol noktası, duraklama).

5) RL yönetmenliği (büyük yapımlar için)

Yenileme Bir "içerik direktörü'olarak öğrenme: Ajan dalga/bulmaca yapılandırmalarını seçer.

Ödüller: Akış süresi, azaltılmış geri çekilme, saklama, RG/kullanılabilirliğe saygı.

Manipülasyonu "eğitmemek" için simülatörler/sentetik oyuncular ve sert bahçıvanlar gereklidir.

Politikalar ve bahçıvanlar (varsayılan olarak etik)

Sabit parametre sınırları: Bot doğruluğu, hızı, düşman sayısı için min/max.

Değişikliklerin düzgünlüğü: Y saniyede % X'ten fazla kayma; "salıncaklardan" kaçının.

Şeffaflık ve kontrol: oyuncu zorluğu giderebilir, DDA'yı devre dışı bırakabilir, "hikaye modunu" etkinleştirebilir.

Erişilebilirlik> zorluk: erişilebilirlik seçenekleri her zaman otomatik karmaşıklıktan daha güçlüdür.

Kumar: oran/ödeme uyarlaması yok; Sadece eğitim istemleri, tempo ve RG müdahaleleri.

Anti-exploit: "Kum torbalarına" karşı koruma (bonuslar için beceriyi yapay olarak azımsamak).

"Dikkatli" adaptasyonun UX kalıpları

N hatalarından sonra mikro masallar: "İpucu için ⓘ basın (para cezası yok)".

Yumuşak duraklama: "Segment normalden daha zor gibi görünüyor. Zamanlamaları basitleştirmek mi? [Evet, hayır]"

Kalibrasyon seviyesi: İlk profilin hızlı bir şekilde belirlenmesiyle 1-2 dakikalık uygulama.

Karmaşıklık kontrol merkezi: mevcut seviye, değişikliklerin geçmişi, "olduğu gibi dön" seçeneği ile widget.

Damgalanmadan iletişim: "Çok zayıfsın. "Daha iyi: "Rahat bir tempo yakalayalım"

Başarı Ölçütleri (KPI)

Akış/başarı: ≤K girişimlerde geçen segmentlerin ortalama %'si; "Mini zaferler" arasındaki ortalama süre.

Retray/quit: rage-quit'te azalma, eşik üzerindeki tekrarlarda azalma.

Tutma ve oturumlar: DAU/WAU, aralıklı zaman, karmaşık segmentlere geri dönün.

Kullanılabilirlik: yardımcı seçenekleri içeren oyuncuların paylaşımı; CSAT BY kullanılabilirliği.

Model kararlılığı: "retrain" sayısı, ayarlamaların büyüklüğü ve sıklığı.

Güven: "bükülme'ile ilgili şikayetler," neden uyarlandı "üzerine tıklar.

Uygulama Mimarisi (Anahat)

1. Telemetri: savaş/bulmaca olayları, retrays, hasar, doğruluk, fps, duraklamalar; normalleştirme ve anonimleştirme.

2. Özellik Mağazası: Agregaları oyuncu ve segmente göre yuvarlamak; Cihaz/ağ özellikleri.

3. Çıkarım katmanı: haydut/bayes/kontrolörler; SLA <50-100 ms.

4. Politika Motoru: sınırlar, pürüzsüzlük, yasaklar (özellikle kumar için).

5. Düzenleme: parametreler, ipuçları, kontrol noktaları, duraklamalar uygulama.

6. Gözlemlenebilirlik: metriklerin çevrimiçi panoları, sürüklenme uyarıları, A/B deneyleri.

7. Gizlilik ve güvenlik: PII minimizasyonu, hassas cihazlar için cihaz içi çıkarım, günlüklerin şifrelenmesi.

Değerlendirme süreci: A/B ve çevrimiçi kalibrasyon

A/B/C: sabit karmaşıklık vs PID vs haydut; Hedef metrikler - akış hızı, ayrılma, memnuniyet.

Duyarlılık analizi: KPI'ların parametre sınırlarına nasıl tepki verdiği.

Kohort ile kalibrasyon: cihaz, deneyim, mod (kampanya/canlı), kullanılabilirlik.

Yaygın hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı

Zorluk gördüm: çok agresif adımlar - atalet/histerezis ekleyin.

Demiri saymıyorum: fps'nin düşüşü, becerinin büyümesi olarak "maskelenir" - performansı beceriden ayırır.

Ödülü manipüle etmek: Elde tutma uğruna bir zaferi geciktirmek güvene bir darbedir.

Gizlilik: açıklanabilirlik ve manuel kontrol eksikliği - "bükülme" şikayetleri.

Kumar: Olasılık üzerindeki herhangi bir etki - yasal/etik risk.

2025-2030 yol haritası

2025-2026 - Temel

Telemetri, hız için PID kontrolörleri, zorluk kontrol merkezi, haydutlarda A/B, oyuncu için açıklamalar.

2026-2027 - Yetenek Modelleri

Bayes becerisi (TrueSkill benzeri), hayal kırıklığı tahmini (Transformer), kişisel "yardım pencereleri".

2027-2028 - RL Yönetmenliği

Simülatörler, güvenli politikalar, dalga/bulmaca konfigürasyonları için RL ajanı; He-cihaz yardımcı modeli.

2028-2029 - Düzenlenebilirlik ve Kullanılabilirlik

Seviye editörü, otomatik erişilebilirlik kontrolleri, genel etik raporları için DDA eklentileri.

2030 - Endüstri Standardı

Sertifikalı gardrails, açıklanabilir günlüklerin genel formatı, görünür oyuncu kontrolü ile "DDA-by-default".

Pilot kontrol listesi (30-60 gün)

1. Hedef akış koridorunu tanımlayın (örneğin, %60-70 segment başarısı).

2. Anahtar sinyallerin telemetrisini açın ve performans faktörlerini (fps/lag) ayırın.

3. PID denetleyicisini yumuşak kenarlıklarla 1-2 parametre (tempo, zamanlama penceresi) üzerinde başlatın.

4. Paralel olarak - karmaşıklık ön ayarlarını seçmek için bağlamsal bir haydut.

5. UX kontrolü ekle: mod anahtarı, istemleri, "neden değişti".

6. A/B yapın, akışı ölçün, çıkın, CSAT, destek seçeneklerinin dahil edilmesi.

7. Politika-gardrails'i başlatın (ve kumar modları için - değişen olasılıkların yasaklanması).

8. Haftalık yinelemeler: sınırları ayarlama, açıklanabilirliği geliştirme, yeni segmentlere genişletme.

Mini durumlar (nasıl göründüğü)

Atıcı: Kontrol noktasında 3 ölümden sonra - düşmanların doğruluğu %6 ve daha az sıklıkta el bombası azalır; Bakış açısı araç ipucu.

Bulmaca: 120 saniyelik durgunluktan sonra - aktif elemanların etrafında "kıvılcımlar"; bilmece zamanlayıcı + %10.

Koşucu: fps sarkarsa, ortamın hızı geçici olarak azalır, ancak hitbox'lar değişmez.

Slot benzeri (eğlenceli, kumar değil): Sırtlar arasındaki animasyonlar hızlandırılır, eğitim ipuçları görünür; Kazanan matematik değişmez.

Karmaşıklığın AI adaptasyonu oyuncuya saygı duymakla ilgilidir: onu akışta tutun, engellerin üstesinden gelmeye yardımcı olun ve seçim özgürlüğü verin. Teknik olarak, net sinyallere, şeffaf algoritmalara ve sert bahçıvanlara dayanır. Kumar senaryolarında - daha da fazlası - kazanma olasılığı üzerinde hiçbir etkisi yoktur: Sadece refah için hız, hizmet ve endişe. Bu, geri dönmek istediğiniz oyunların nasıl oluşturulduğudur - çünkü bunlar dürüst, erişilebilir ve gerçekten heyecan vericidir.