ゲーム AI
機械学習や人工知能の技術を使って、次は何をするか、どのようにゲームをしているかを予測します。
クロスコンパスは、プレイ記録やゲーム内の状況に関する情報を用いて、ゲーム内でのプレイヤーの選択や行動を予測する機械学習ソリューションの構築を支援します。ゲームデザインのレベルについて、プレイヤーの行動を予測した対戦相手を作成したり、スキルに合わせて難易度や課題を動的に適応させるレスポンシブなプロシージャルコンテンツを生成したり、メタゲームのレベルではプレイヤーが飽きたり不満を感じたりしていないかどうかを検知してエンゲージメントを形成したりするために、プレイヤー予測することができます。
機能
ゲームコミュニティを理解するAIを作成して、 プレイヤー予測機械学習のユースケースの1つは、ゲームデザイナーやプログラマーに、ヒューリスティックやNPCの行動を構築するための従来の方法と、一緒に使用できるモジュールを提供します
実装
当社によって構築され、クライアントに配布される予測モジュールは、プレイヤーが複雑な依存関係をインストールする必要がないように、必要な機械学習の依存関係がすべて含まれたライブラリファイルとしてパッケージ化することができます。
ゲームは、最近のプレイヤーの選択や行動（理想的には、どのメニューが入力されたか、どの手が使われたかなどの決定レベルのデータですが、ボタンを押すレベルのイベントも使用できます）と、その選択が行われた時のゲーム状況と結果についてのデータを収集します。
仕様
モジュールの構築に取り掛かる前に、まず最初のステップは、ゲームの現状と望ましい予測対象について議論することです。したがって、予測モジュールの実現可能なプロトタイプを作成するには、まずゲームのQAテスターやアルファテスター、ベータテスターから合意された形のゲームプレイデータを収集する必要があります。