ChatGPT Pomaga deweloperowi Deadlock w opracowywaniu kodu dobierania graczy

Programista Valve wykorzystał niedawno ChatGPT do znacznego ulepszenia systemu dobierania graczy w Deadlock. W obliczu krytyki swojego poprzedniego systemu MMR zespół Deadlock szukał skuteczniejszego rozwiązania. Według inżyniera Fletchera Dunna rozmowa z ChatGPT doprowadziła do wdrożenia węgierskiego algorytmu. Algorytm ten, zgodnie z zaleceniami sztucznej inteligencji, rozwiewa obawy graczy dotyczące niedopasowanych poziomów umiejętności w meczach.

Posty Dunna na Twitterze szczegółowo opisują jego interakcję z ChatGPT i podkreślają sukces algorytmu w ulepszaniu dobierania graczy. Opinie graczy na Reddicie wskazywały wcześniej na frustrację związaną z nierównymi meczami, powołując się na rozbieżności w poziomach umiejętności graczy pomiędzy drużynami. Wydaje się jednak, że użycie ChatGPT przez Dunna przyniosło, przynajmniej częściowo, pozytywny wynik.

Pomimo widocznej poprawy niektórzy gracze Deadlock pozostają niezadowoleni, wyrażając ciągłe obawy dotyczące jakości dobierania graczy. Negatywne komentarze pod tweetami Dunna odzwierciedlają utrzymującą się frustrację. Sam Dunn dostrzega potencjalne wyparcie interakcji międzyludzkich za pomocą narzędzi AI, chwaląc jednocześnie wydajność ChatGPT i możliwości rozwiązywania problemów.

Algorytm węgierski, rodzaj algorytmu dopasowywania dwustronnego, optymalizuje parowanie w oparciu o preferencje. W kontekście Deadlocka prawdopodobnie oznacza to nadanie priorytetu dopasowywaniu opartemu na umiejętnościach, chociaż szczegóły nie są w pełni szczegółowe. Sukces tego podejścia wspomaganego sztuczną inteligencją pokazuje rosnącą rolę generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu gier. Chociaż niektórzy debatują nad etycznymi konsekwencjami polegania na sztucznej inteligencji w takich zadaniach, w tym przypadku jej praktyczne korzyści są niezaprzeczalne. Ogólna narracja sugeruje, że chociaż wprowadzono ulepszenia, podróż w kierunku idealnego dobierania partnerów trwa.