1か月前、デッドロックはマッチメイキングシステムの改良を約束し、AI Chatbot ChatGptとの会話のおかげで、Valveの今後のMoba-Heroシューティングゲームの開発者が実装するのに最適なアルゴリズムを見つけたようです。

DeadlockのChatGptを使用して見つかった新しいマッチメイキング

Valve Engineer Fletcher DunnがTwitterの最近のシリーズ（X）で明らかにしたように、Valveの今後のMoba-HeroシューターであるDeadlockの新しいマッチメイキングアルゴリズムは、ChatGptを通じて発見されました。 「数日前、Deadlockのマッチメイキングヒーローの選択をハンガリーのアルゴリズムに切り替えました。ChatGptを使用して見つけました」とDunn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ました。会話の中で、ChatGptはDeadlockのマッチメイキングニーズのためにハンガリーのアルゴリズムを推奨しました。

デッドロックのMMRマッチメイキングは、ファンによって批判されました

Deadlock SubredDitを簡単に検索すると、ゲームの以前のMMRマッチメイキングシステムに関するプレーヤーの否定的なフィードバックが明らかになりました。 「私がプレイしているゲームが多いほど、当然、より良い敵と一緒に難しいゲームを得ることに気づきました。しかし、マッチメイキングに失望を表明した他の人の感情を反映して、あるプレイヤーはコメントしました。別のプレイヤーは、「それはアルファだと知っていますが、少なくとも人々がプレイしたゲームの数を見るのはいいことです。私のチームの誰もが最初と2番目のゲームと、実際に何をしているのか知っている人たちがいるように感じました。

（c）r/deadlockthegame

デッドロックチームは、プレーヤーベースからの批判に迅速に対応しました。先月、開発者がゲームのDiscordサーバーでコミュニケーションを取り、「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。取り組んでいる[マッチメイキング]システムの完全な書き直しを完了すると、より効果的になります。」 Dunnによると、彼らは生成AIの助けを借りて、マッチメイキングシステムに最適な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で重要なマイルストーンを達成しました。私はChromeのタブがあります。 Valve Engineerは、ChatGptが提供するユーティリティを公然と受け入れ、最近「ChatGptの勝利を投稿し続けるつもりです。このことが私の心を吹き飛ばし続け、このツールがどれほど素晴らしいかを理解していない懐疑論者がいると思います」

この成果を祝いながら、ダンは生成AIの使用についての複雑な感情も認めました。 「私は、質問を別の人間のIRLに尋ねること、または少なくとも仮想のBrainTrustにツイートすることがよくあるので、私は一種の対立です。これは良いことだと思います（全体のポイント？）が、それはコンピューターが人間の相互作用を置き換える別の方法です」と彼は共有しました。これに応じて、あるソーシャルメディアユーザーは、「懐疑論は、一部の企業がAIがプログラマーに取って代わることを推し進めようとしている物語から来ていると思います」とコメントしました。

アルゴリズムは、特定のパラメーター、ルール、命令、および条件に基づいてデータセットをソートするのに役立ちます。これは、Googleで検索を実行すると明らかです。また、検索エンジンはクエリに基づいて結果を返します。少なくとも2つのパーティーが関与しているゲームの文脈（例えば、AとB）では、アルゴリズムはAの好みを、最も適切なチームメイトまたは敵と一致させることを検討できます。 Dunnは、ChatGptに、特定の問題を解決し、Bipartiteマッチングセットアップで最適な「一致」を見つけるために、「片側だけが好みがある」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。

これらの努力にもかかわらず、一部のファンはDeadlockのパフォーマンスに不満を抱き、イライラしています。 「それは、なぜマッチメイキングに関する苦情が突然増加した理由を説明しています。最近はひどいものでした。チャットGptで回っているおかげで、別のファンは、「TwitterでChatGptのスクリーンショットを公開する代わりに仕事をするのではなく、不名誉です。億万長者の会社は1年でベータゲームを修正できません。」

Game8では、ValveはDeadlockのリリースで注目すべきことに取り組んでいると考えています。以下のリンクの記事で、ゲームに関する私たちの考えとその経験に関する私たちの経験についてもっと読むことができます！