गतिशील कठिनाई समायोजन क्या है, और ईए स्वयं पेटेंट क्यों करता है?

डायनेमिक कठिनाई समायोजन (DDA) एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग किसी खिलाड़ी के कौशल के अनुसार गेम की कठिनाई को बदलने के लिए किया जाता है। एक खेल के दौरान, कठिनाई समायोजन तकनीक खिलाड़ी को जीतने में मदद कर सकती है यदि वे हार रहे हैं। अन्य मामलों में, एक खिलाड़ी के लिए मैच जीतना कठिन हो सकता है।

गतिशील कठिनाई समायोजन क्या है?

डीडीए किसी खिलाड़ी द्वारा किसी खेल से जुड़े रहने की अवधि की निगरानी और भविष्यवाणी करता है। यह विभिन्न डेटा प्रकारों के साथ इस जानकारी को जोड़ती है, जैसे कि कोई खेल किसी खिलाड़ी को एकल-खिलाड़ी सत्र में कितने समय तक रखता है।

एक डीडीए एक खिलाड़ी को ऊब होने से बचा सकता है यदि खेल आसान है। यह खिलाड़ियों को निराश होने से बचा सकता है यदि खेल बहुत कठिन है।

DDA शॉर्ट-टर्म और लॉन्ग-टर्म दोनों में काम करता है। अल्पकालिक डीडीए खिलाड़ियों को एक ही परिणाम के लंबे खंडों का अनुभव करने से रोकता है, चाहे वह अच्छा हो या बुरा। एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग अल्पकालिक DDA प्राप्त करने के लिए किया जाता है। एक दीर्घकालिक डीडीए खेल के स्तर को समायोजित करता है जो उनके कौशल और प्रदर्शन के लिए उपयुक्त है।

यह सब बहुत अच्छा और अच्छा है, लेकिन गतिशील कठिनाई समायोजन इन-गेम कैसे काम करता है?

गतिशील कठिनाई समायोजन काम कैसे करता है?

डीडीए को प्राप्त करने का एक सामान्य तरीका ट्रिगर इवेंट होने के बाद कठिनाई को समायोजित करके खेल के पाठ्यक्रम में परिवर्तन करना है जो खिलाड़ी के अवांछनीय राज्यों को इंगित करता है। ऐसे राज्यों में बोरियत और निराशा शामिल है।

समायोजन को निष्पादित करने के लिए आवश्यक भविष्यवाणियों को बनाने के लिए डीडीए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे कि पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित, गेम के लिए भविष्यवाणी मॉडल बनाना और अपडेट करना। डीडीए के लिए पूर्वानुमान मॉडल बनाने और अपडेट करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और उदाहरण-आधारित एल्गोरिदम तर्क के उदाहरण हैं।

गतिशील कठिनाई समायोजन के लिए सिस्टम

ए पेटेंट ईए को दिया 2018 में ईए गेम्स में डीडीए के तकनीकी घटकों के विवरण का पता चलता है।

पेटेंट एक इलेक्ट्रॉनिक डेटा स्टोर के साथ एक प्रणाली का वर्णन करता है जो एक हार्डवेयर प्रोसेसर वीडियो गेम में चर के लिए समायोजन मूल्यों की पहचान करने के निर्देशों को निष्पादित करने के लिए उपयोग करता है। हार्डवेयर प्रोसेसर मशीन लर्निंग सिस्टम में उपयोग किए गए डेटा के सेट तक पहुंचने के निर्देशों को निष्पादित करके एक भविष्यवाणी मॉडल तैयार करता है।

पेटेंट यह भी बताता है कि डीडीए विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा का उपयोग यह आकलन करने के लिए करता है कि उपयोगकर्ता कितना व्यस्त है। इस तरह के डेटा में गेम में खर्च की गई राशि, गेम के भीतर उपयोगकर्ता की प्रगति, और खिलाड़ी की प्रवृत्ति को इन-गेम प्रगति के कारण बंद करना शामिल है।

गेमप्ले प्रीडिक्शन मॉडल बनाने और उस पर कार्य करने के लिए अन्य डेटा प्रकारों के संयोजन में उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा का उपयोग किया जाता है। डेटा गेम के भीतर विभिन्न प्रकार के सिस्टम को फीड करता है जो कठिनाई को बदलने के लिए एक साथ काम करते हैं।

एक साथ काम करने वाली प्रणालियों और प्रक्रियाओं के प्रकारों में शामिल हैं:

• अवधारण विश्लेषण
• भविष्यवाणी मॉडल पीढ़ी
• क्लस्टर निर्माण
• क्लस्टर असाइनमेंट
• बीज का मूल्यांकन
• सेटिंग मुश्किल

संक्षेप में, ये सिस्टम खिलाड़ी डेटा एकत्र करने के लिए एक साथ काम करते हैं, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि खेल कितना कठिन या आसान होना चाहिए।

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DDA डेटा मॉडलिंग

भविष्यवाणी मॉडल निर्माण प्रक्रिया में नियंत्रण मॉडल के साथ संयुक्त ऐतिहासिक उपयोगकर्ता सहभागिता डेटा शामिल है जो भविष्यवाणी मॉडल उत्पन्न करते हैं। नियंत्रण डेटा का उपयोग उपयोगकर्ताओं की संख्या के लिए वांछित भविष्यवाणी सेट करने के लिए किया जाता है।

एक अवधारण विश्लेषण प्रणाली एक या अधिक प्रणालियों से बना हो सकती है जो उपयोगकर्ताओं के लिए अवधारण दर और भविष्यवाणी मंथन उत्पन्न करती है। भविष्यवाणी की गई अवधारण दर का उपयोग यह तय करने के लिए किया जा सकता है कि क्या खेल की कठिनाई को बदलने की आवश्यकता है। उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा इसे प्राप्त करने के लिए भविष्यवाणी मॉडल पर लागू होता है।

उपयोगकर्ताओं को सहभागिता डेटा के आधार पर समूहों में बांटा जा सकता है। उपयोगकर्ता, जो 30 मिनट से कम समय के लिए गेम खेलते हैं, उदाहरण के लिए, हो सकता है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा पहचाना गया.

पेटेंट बताता है कि सिस्टम के कुछ अवतार में, समान विशेषताओं वाले उपयोगकर्ताओं को समूहीकृत करना और प्रत्येक उपयोगकर्ता की अनूठी क्रियाओं के आधार पर कठिनाई स्तरों को समायोजित करना, कठिनाई के बेहतर प्रबंधन की अनुमति देता है स्तर।

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क्लस्टर निर्माण खेल में उपयोगकर्ताओं की पहचान के साथ शुरू होता है। उपयोगकर्ता इंटरैक्शन पर डेटा समय के साथ एकत्र किया जाता है और उन उपयोगकर्ताओं को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है जो इंटरैक्शन मानदंडों को पूरा नहीं करते हैं। उपयोगकर्ताओं को फ़िल्टर किए जाने के बाद, उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा और सगाई के स्तर के आधार पर उपयोगकर्ता वरीयताएँ कठिनाई वरीयताओं के साथ बनाई जाती हैं।

उपयोगकर्ता के लिए क्लस्टर असाइनमेंट उपयोगकर्ता की पहचान करने और समय के साथ गेम के साथ उपयोगकर्ता के इंटरैक्शन डेटा को इकट्ठा करके प्राप्त किया जाता है। उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा का उपयोग क्लस्टर परिभाषाओं के संयोजन में किया जाता है ताकि उपयोगकर्ताओं के साथ जुड़ने के लिए विशिष्ट समूहों की पहचान की जा सके।

उपयोगकर्ता के साथ जुड़े उपयोगकर्ता क्लस्टर के निर्धारण के बाद उपयोगकर्ता की पहचान के साथ कठिनाई सेटिंग प्रक्रिया शुरू होती है। कॉन्फ़िगरेशन मान उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा के आधार पर समायोजित किए जाते हैं।

एक बीज मूल्यांकन प्रणाली का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि वीडियो गेम का अनुपात कितना मुश्किल हो सकता है। बीज मूल्यांकन प्रक्रिया बीज (मूल्यों) की पहचान से शुरू होती है जिसका उपयोग वीडियो गेम को कॉन्फ़िगर करने के लिए किया जा सकता है। सामान्यीकृत प्रगति डेटा के आधार पर एक कठिनाई का निर्धारण करने के लिए प्रत्येक बीज के लिए उपयोगकर्ताओं की प्रगति की समय-समय पर निगरानी की जाती है।

बीज का एक प्रमुख उदाहरण Minecraft में पाया जाता है, जहाँ विभिन्न बीज पूरी तरह से अलग रोमांच प्रदान करते हैं.

सिस्टम के कुछ अवतार में, खेल में DDA के निष्पादन का पता उपयोगकर्ता द्वारा नहीं लगाया जा सकता है। अगर कोई घटना शुरू हो जाती है तो गेम वीडियो गेम में भी बदलाव दोहरा सकता है।

ईए खुद को गतिशील कठिनाई समायोजन के लिए एक पेटेंट क्यों देता है?

ईए के डीडीए पेटेंट की खोज करने के बाद, ईए गेम्स के कई उपयोगकर्ता इस बात को लेकर चिंतित हो गए कि क्या तकनीक उनके खेलों में उपयोग में थी और इसका प्रभाव उनके अनुभवों पर था।

गेमिंग कंपनी द्वारा तकनीक के संभावित उपयोग पर आगे चर्चा को जन्म देते हुए 2020 के अंत में ईए के खिलाफ एक मुकदमा (जिसे बाद में हटा दिया गया था) लाया गया था।

वादी का मानना ​​था कि ईए ने प्रौद्योगिकी का उपयोग खेलों की कठिनाई को बढ़ाने के लिए किया है ताकि अधिक लोग चाहें इन-गेम आइटम खरीदने के लिए (लूट बक्से) जीतने के लिए। ईए ने जानकारी प्रदान की, और अभियोजन पक्ष ने यह साबित करने के लिए अपनी इंजीनियरिंग टीम से बात की कि डीडीए या कथित स्क्रिप्टिंग का कोई उपयोग नहीं था।

ईए कर्मचारी की घोषणा के अनुसार, प्रौद्योगिकी को यह पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि खिलाड़ियों को प्रगति के अवसरों को प्राप्त करने में कठिनाई का सामना करने में मदद कैसे करें। इरादा यह सुनिश्चित करना है कि भुगतान करने वाले खेल से बहुत ऊब या निराश न हों।

ईए दिया एक आधिकारिक प्रतिक्रिया:

हमने गतिशील कठिनाई समायोजन पेटेंट परिवार (यहां और यहां) के आसपास आपकी चिंताओं को सुना है, और यह पुष्टि करना चाहते हैं कि यह ईए खेल फीफा में उपयोग नहीं किया गया है। हम अपने किसी भी खेल में किसी अन्य के खिलाफ खिलाड़ियों के किसी भी समूह को लाभ या नुकसान पहुंचाने के लिए इसका इस्तेमाल नहीं करेंगे। तकनीक का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि कैसे हम उन खिलाड़ियों की मदद कर सकते हैं जिन्हें खेल के एक निश्चित क्षेत्र में कठिनाई हो रही है, उन्हें आगे बढ़ने का अवसर मिला है।

ईए ने कहा कि यह डीडीए तकनीक का उपयोग नहीं करेगा ऑनलाइन गेम्स में खिलाड़ियों के लिए फायदे देना या निकालना। यह दावा करता है कि प्रौद्योगिकी फीफा, मैडेन या एनएचएल जैसे प्रमुख खेलों में नहीं है।

वीडियो गेम में गतिशील कठिनाई समायोजन का उपयोग

ईए ने वीडियो गेम में डीडीए का उपयोग करने से हमेशा इनकार किया है। फीफा में डीडीए के बारे में रेडिट के एक सवाल के जवाब में, रचनात्मक निर्देशक मैट प्रायर ने कहा कि वहाँ है खेल में खिलाड़ी की त्रुटि के लिए संभावित, व्यक्तिगत खिलाड़ी आंकड़ों और थकान पर आधारित है, बजाय डीडीए।

गेमिंग उद्योग में पेटेंट का उपयोग किए बिना इसे दायर किया जाना असामान्य नहीं है। अनुसंधान और विकास की एक महत्वपूर्ण राशि गेमप्ले के लिए नई अवधारणाएं बनाने में जाती है। नए विचार हमेशा उत्पन्न होते हैं जो विभिन्न कारकों के कारण जमीन पर नहीं उतर सकते हैं, जैसे कि प्रतिष्ठित जोखिम या यहां तक ​​कि एक गेम में विचार को ठीक से एकीकृत करने का कोई तरीका नहीं ढूंढना।

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