Torrent Gear

AI-алгоритми для адаптації складності ігор

Коли і що саме адаптувати

Темп і навантаження: швидкість спавна, частота подій, число супротивників, таймінги хвиль.

Тактична складність: точність ботів, їх тактики, «розумність» шляху.

Пазли та підказки: вікно часу, кількість кроків, наявність «натяків».

Ресурси та економіку: лут, хіл, чекпоінти, тайм-аути.

Інтерфейс і доступність: авто-приціл, контраст, великі шрифти, «режим без заколисування».

️ Азартні ігри: не можна змінювати RTP/ймовірності/пейтабли/ваги символів - адаптуються лише подача, темп анімацій, навчальні підказки, вітрини контенту і RG-нюджи.

Сигнали: з чого AI розуміє «рівень болю»

Онлайн-сигнали

Час проходження сегмента, число ретраїв, смертей, шкоди/хв., точність.

Поведінкові патерни: різкі «квіти», паузи, перемикання на легкий режим.

Біометрики/паралінгвістика (якщо гравець явно дозволив): темп мовлення/дихання, мікропаузування.

Телеметрія пристрою/мережі: fps-дропи, лаги → складність ≠ залізо.

Офлайн/профіль

Історія успіхів за жанрами/режимами, навчальні рівні, результати калібрувального тесту.

Налаштування доступності (контраст, TTS, авто-приціл) - поважати вибір за замовчуванням.

Моделі та алгоритми

1) Контролери зворотного зв'язку (швидкий старт)

PID-контролер: мета - середній «рівень напруги» (наприклад, 60-70% успіху).

Вхід: помилка = мета − поточний успіх (або TTK/retire-rate).

Вихід: крок зміни параметрів (швидкість спавна, точність AI).

Плюси: простота, передбачуваність. Мінуси: потрібно ручний тюнінг, локальні оптima.

2) Контекстні бандити (адаптація «тут і зараз»)

LinUCB/Thompson Sampling з контекстом: скілл, пристрій, fps, тип сегмента.

Вибирають дію (набір параметрів складності), максимізуючи «винагороду» (утримання/flow-score) з урахуванням невизначеності.

Плюси: утворюють online-навчання без важкої інфраструктури, швидко конвергують.

3) Байєсівські моделі навички

TrueSkill/Glicko-подібні апдейти рейтингу гравця і «рейтингу сегмента».

Зшивають коротку і довгу динаміку навички, дають довірчі інтервали.

Корисні для матчингу і базової навмисної складності перед входом в рівень.

4) Послідовності та прогноз (RNN/Transformer)

Прогнозують ймовірність фрустрації/квіта на горизонті N хвилин.

Вхід: послідовності спроб, шкоди, помилок, мікровидінь UI.

Вихід: «ризик перегріву» → м'яка інтервенція (підказка, чекпоінт, пауза).

5) RL-режисура (для великих продакшенів)

Reinforcement Learning як «режисер контенту»: агент вибирає конфігурації хвиль/пазлів.

Винагорода: час в потоці, зниження ретраїв, утримання, повага до RG/доступності.

Потрібні симулятори/синтетичні гравці і жорсткі гардрейли, щоб не «навчити» маніпуляції.

Політики та гардрейли (типова етика)

Жорсткі межі параметрів: min/max на точність ботів, швидкість, кількість ворогів.

Плавність змін: не більше X% зсуву за Y секунд; уникати «гойдалок».

Прозорість і контроль: гравець може зафіксувати складність, відключити DDA, включити «story mode».

Доступність> челендж: опції доступності завжди сильніше автоматичної складності.

Азартні ігри: ніякої адаптації шансів/виплат; тільки навчальні підказки, темп і RG-інтервенції.

Анти-експлойт: захист від «sandbagging» (штучне заниження скілла заради бонусів).

UX-патерни «дбайливої» адаптації

Мікропідсказки після N невдач: «Натисніть ⓘ для натяку (без штрафів)».

М'яка пауза: "Схоже, сегмент складніший за звичайний. Спростити таймінги? [Так/Ні]".

Калібрувальний рівень: 1-2 хвилини практики з швидким визначенням вихідного профілю.

Центр контролю складності: віджет з поточним рівнем, історією змін, опцією «повернути як було».

Комунікація без стигми: уникати «Ви занадто слабкий». Краще: «Давайте підберемо комфортний темп».

Метрики успіху (KPI)

Flow/успішність: середній% проходження сегментів за ≤K спроб; середній час між «міні-перемогами».

Ретрай/квіт: зниження rage-quit, зниження повторів понад порог.

Утримання та сесії: DAU/WAU, час з перервами, повернення до складних сегментів.

Доступність: частка гравців, що включили асист-опції; CSAT за доступністю.

Стабільність моделі: кількість «перенавчань», величина і частота коригувань.

Довіра: скарги на «підкрутку», кліки по «чому адаптувалося».

Архітектура впровадження (в загальних рисах)

1. Телеметрія: події бою/пазла, ретраї, шкоди, точність, fps, паузи; нормалізація та анонімізація.

2. Feature Store: rolling-агрегати по гравцеві і сегменту; фічі пристрою/мережі.

3. Inference шар: бандит/байєс/контролери; SLA <50-100 мс.

4. Policy Engine: ліміти, плавність, заборони (особливо для азартних ігор).

5. Оркестрація: застосування параметрів, підказки, чекпоінти, паузи.

6. Спостережуваність: онлайнові дашборди метрик, алерти дрейфу, A/B-експерименти.

7. Прайвесі та безпека: мінімізація PII, он-девайс інференс для чутливого, шифрування логів.

Процес оцінки: A/B і онлайнове калібрування

A/B/C: фіксована складність vs PID vs бандит; цільові метрики - flow-rate, квіти, задоволеність.

Аналіз чутливості: як KPI реагують на межі параметрів.

Калібрування по когортах: пристрій, досвід, режим (кампанія/лайв), доступність.

Типові помилки і як їх уникнути

Пила складності: занадто агресивні кроки → додайте інерцію/гістерезис.

Неврахування заліза: падіння fps «маскується» як зростання навички → відокремлюйте перформанс від скілу.

Маніпуляції нагородою: затримувати перемогу заради утримання - удар по довірі.

Скритність: відсутність пояснюваності і ручного контролю → скарги на «підкрутку».

Азартні ігри: будь-який вплив на ймовірність - юридичний/етичний ризик.

Дорожня карта 2025-2030

2025-2026 - База

Телеметрія, PID-контролери для темпу, центр контролю складності, A/B на бандитах, пояснення для гравця.

2026-2027 - Моделі навички

Байєсовський скілл (TrueSkill-like), предикція фрустрації (Transformer), персональні «вікна допомоги».

2027-2028 - RL-режисура

Симулятори, безпечні політики, RL-агент для конфігурацій хвиль/пазлів; он-девайс асист-моделі.

2028-2029 - Компонованість і доступність

Плагіни DDA для редактора рівнів, авто-перевірки доступності, публічні звіти про етику.

2030 - Стандарт галузі

Сертифіковані гардрейли, загальний формат логів пояснюваності, «DDA-by-default» з видимим контролем гравця.

Чек-лист пілота (30-60 днів)

1. Визначте цільовий «flow-коридор» (наприклад, 60-70% успішності сегмента).

2. Увімкніть телеметрію ключових сигналів і відокремте перформанс-фактори (fps/лаг).

3. Запустіть PID-контролер на 1-2 параметрах (темп, вікно таймінгу) з м'якими межами.

4. Паралельно - контекстний бандит для вибору пресетів складності.

5. Додайте UX-контроль: перемикач режиму, підказки, «чому змінилося».

6. Проведіть A/B, вимірюйте flow, квіти, CSAT, включеність асист-опцій.

7. Заведіть policy-гардрейли (і для азартних режимів - заборони на зміну ймовірностей).

8. Ітерації щотижня: тюнінг кордонів, поліпшення пояснюваності, розширення на нові сегменти.

Міні-кейси (як це виглядає)

Шутер: після 3 смертей на чекпоінті - знижується точність ворогів на 6% і рідше гранати; підказка лінії огляду.

Паззл: після 120 сек стагнації - «іскри» навколо активованих елементів; таймер загадки + 10%.

Раннер: якщо fps просідає, швидкість оточення тимчасово знижується, але не змінюються хітбокси.

Слот-лайк (розважальний, не азартний): прискорюються анімації між спинами, з'являються навчальні підказки; математика виграшу не змінюється.

AI-адаптація складності - це про повагу до гравця: тримати його в потоці, допомагати долати перешкоди і давати свободу вибору. Технічно вона спирається на зрозумілі сигнали, прозорі алгоритми і жорсткі гардрейли. В азартних сценаріях - тим більше - ніякого впливу на ймовірність виграшу: тільки темп, подача і турбота про благополуччя. Так будуються ігри, до яких хочеться повертатися - тому що вони чесні, доступні і по-справжньому захоплюючі.