ChatGPT Ayuda al desarrollador de Deadlock en el desarrollo del código de emparejamiento

Un desarrollador de Valve aprovechó recientemente ChatGPT para mejorar significativamente el sistema de emparejamiento de Deadlock. Ante las críticas por su anterior sistema MMR, el equipo de Deadlock buscó una solución más eficaz. Según el ingeniero Fletcher Dunn, una conversación con ChatGPT condujo a la implementación del algoritmo húngaro. Este algoritmo, recomendado por la IA, aborda las preocupaciones de los jugadores sobre niveles de habilidad no coincidentes en los partidos.

Las publicaciones de Dunn en Twitter detallan su interacción con ChatGPT y destacan el éxito del algoritmo para mejorar el emparejamiento. Los comentarios de los jugadores en Reddit anteriormente indicaban frustración por los partidos desiguales, citando discrepancias en los niveles de habilidad de los jugadores entre equipos. Sin embargo, el uso de ChatGPT por parte de Dunn parece haber dado un resultado positivo, al menos en parte.

A pesar de la aparente mejora, algunos jugadores de Deadlock siguen insatisfechos y expresan preocupaciones constantes sobre la calidad del emparejamiento. Los comentarios negativos sobre los tweets de Dunn reflejan frustraciones persistentes. El propio Dunn reconoce el posible desplazamiento de la interacción humana a través de herramientas de inteligencia artificial, al tiempo que elogia la eficiencia y las capacidades de resolución de problemas de ChatGPT.

El algoritmo húngaro, un tipo de algoritmo de coincidencia bipartita, optimiza los emparejamientos según las preferencias. En el contexto de Deadlock, esto probablemente signifique priorizar la combinación basada en habilidades, aunque los detalles no están completamente detallados. El éxito de este enfoque asistido por IA demuestra el papel cada vez mayor de la IA generativa en el desarrollo de juegos. Si bien algunos debaten las implicaciones éticas de confiar en la IA para tales tareas, sus beneficios prácticos son innegables en este caso. La narrativa general sugiere que, si bien se han realizado mejoras, el camino hacia el emparejamiento perfecto continúa.