क्या यह एक खेल AI बनाने के लिए अनैतिक है जो गुप्त रूप से गैर-प्रतिस्पर्धी है?

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कई खेलों में एआई को खिलाड़ी को उनकी जानकारी के बिना आसान समय देने के लिए बनाया गया है। यह आपके सामने आने वाले पहली बार हिट होने का 0% मौका हो सकता है, दुश्मन आपको घुमा-फिराकर या खिलाड़ी के चोटिल होने पर या कई बार पुनरारंभ करने पर कठिनाई को कम नहीं होने देता है।

मुझे बुरा लगेगा अगर बोर्ड गेम या खेल के अंत में मुझे बताया गया कि किसी इंसान ने अपनी कोशिश नहीं की।

क्या एआई के लिए समान नैतिकता मौजूद है?

शीर्षक के रूप में संपादित करें, मेरी मुख्य चिंता खिलाड़ी से अप्रेंटिस को छिपाए रखने की थी , उदाहरण के लिए, जब एक शूटर खेल रहा हो तो यह उम्मीद करना उचित होगा कि खिलाड़ी को पता है कि AI का कृत्रिम प्रतिक्रिया समय और खराब लक्ष्य है लेकिन मेरा सवाल खेलों के बारे में था दुश्मन के रूप में चीजों को छुपाना, सबसे अच्छा हथियार का उपयोग नहीं करना या खिलाड़ी के ठीक होने पर उनकी कठिनाई कम करना।

game-design ai balance

— PStag
स्रोत

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मुझे लगता है कि रॉन गिल्बर्ट 1989 के एडवेंचर गेम्स चूसना एक दिलचस्प पाठ है भले ही आप दूसरी शैली में काम कर रहे हों। सिद्धांत जैसे कि "the object of these games is to have fun", "the player needs to know that she is achieving"और

"as a rule, adventure games should be able to be played from beginning to end without "dying" or saving the game if the player is very careful and very observant"

एआई को डिजाइन करने के लिए बहुत ही लागू होना चाहिए - इसमें वह भी शामिल है जो खिलाड़ी को जीतने देता है।

— टोबिया टेसन

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"मैं नाराज हो जाऊंगा अगर बोर्ड गेम या खेल के अंत में मुझे बताया गया था कि एक मानव ने अपनी सबसे कठिन कोशिश नहीं की थी।" लेकिन यह लगभग समान ताकत के विरोधियों के लिए ही सही है। एआई और इंसान इतने अलग हैं, तुलना करना मुश्किल है। चलिए शतरंज लेते हैं। अगर मैं नाराज होऊंगा, तो हर बार एक कंप्यूटर शतरंज एल्गोरिथ्म ने अपनी सबसे कठिन कोशिश नहीं की, मैं हर बार हार जाता हूं।

— ट्रिलियनियन

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आपको पुनर्विचार करना चाहिए कि कौन सा उत्तर अच्छा है ...

— ओलिवियर दुलक

5

अधिकांश एआई अनुचित रूप से हरा देने में आसान होते हैं। उदाहरण के लिए, मारियो में दुश्मनों के पास एक पूर्व निर्धारित आंदोलन पैटर्न क्यों है? यह उन्हें हरा करने के लिए बहुत आसान बनाता है! एक खिलाड़ी के रूप में, मेरे लिए कुंजी यह नहीं है कि क्या मैं सबसे मुश्किल एआई को हरा सकता हूं; यह है कि क्या मुझे पर्याप्त चुनौती दी गई थी और क्या मैं अभी भी जीत सकता था। यदि चुनौती बहुत छोटी या बहुत बड़ी है, तो यह अब मजेदार नहीं है।

— jpaugh

3

यह बिल्कुल ऐ नहीं है, लेकिन मूल माइनस्वीपर (और सबसे / के बाद सभी संस्करणों) में, खानों से पहले जेनरेट नहीं कर रहे हैं के बाद आप पहली बार वर्ग क्लिक करें। यह आपके पहले ही जाने पर एक खदान को क्लिक करना सचमुच असंभव बना देता है। मुझे लगता है कि यह एक अच्छा गेम डिजाइन दर्शन का एक आदर्श प्रदर्शन है। उसके बाद पहले क्लिक करें, यदि आप एक खदान पर क्लिक करते हैं, तो आप हार जाते हैं, खेल खत्म हो जाता है। लेकिन इससे पहले कि आप कुछ भी कर सकते हैं पहले क्लिक पर खोने के लिए बस मज़ेदार नहीं है । चाहे मज़ा एक चरम चुनौती या किसी अन्य स्रोत (यानी कहानी) से आता है, आपकी पहली प्राथमिकता हमेशा खिलाड़ी का आनंद होना चाहिए।

— CGriffin

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आप अपने एआई के साथ क्या हासिल करना चाहते हैं?

यदि आपका खेल एक कहानी बताने की कोशिश कर रहा है , तो एआई को समायोजित करना उचित है ताकि आपको वह कहानी मिल जाए जो आप बताना चाहते हैं।

यदि आप चाहते हैं कि खिलाड़ी को किसी बाधा पर काबू पाने या किसी प्रतिद्वंद्वी को पीटने, खेल को नियंत्रित करने वाले एआई को फेंकने से उपलब्धि की भावना हो , तो आपको एआई की आवश्यकता होगी - आपको वास्तव में इस खतरे के रूप में प्रस्तुत करने की आवश्यकता होगी।

— बहिष्कृत और बंद
स्रोत

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हालांकि कई बोर्ड गेम्स के लिए आपको AI को कम करने की बहुत आवश्यकता है, अगर आपने अभी कुछ कृत्रिम त्रुटियां नहीं डाली हैं और तब वे सचमुच अपराजेय होंगे।

— घन

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अच्छा शतरंज एआई 20 वर्षों से ग्रैंडमास्टर स्तर से परे है। गो बॉट्स 2 साल पहले से 'सामान्य' पेशेवर से परे हैं, और मेरा मानना है कि वे तब से बेहतर हुए हैं, रिवर्सी जैसे तुलनात्मक रूप से सरल खेलों की बात नहीं करते हैं, जिसमें मानव खिलाड़ी लगभग 40 वर्षों से गैर-प्रतिस्पर्धी हैं। हाल ही में, काउंटर स्ट्राइक या स्टारक्राफ्ट II जैसे एक्शन गेम्स में पेशेवर स्तर पर प्रदर्शन करने वाले बॉट थे। तो हाँ, यह एक समस्या है जिस पर आपको विचार करना चाहिए।

— क्यूबिक

5

@ क्यूबिक: और शतरंज और गो जैसे गेम दुर्लभ अपवाद हैं। यदि आप प्यूर्टो रिको जैसे लोकप्रिय रणनीति गेम की नॉकऑफ जारी करना चाहते हैं या आप अपना खुद का नया टीबीएस प्रकाशित कर रहे हैं, तो आपके गेम में शामिल करने के लिए एक ऑफ-द-शेल्फ विशेषज्ञ स्तर एआई नहीं होगा। एक लिखने की संभावना नहीं है। हेक, यहां तक कि शतरंज के साथ, आप शायद विशेषज्ञों को हरा नहीं सकते हैं यदि आप अपना एआई लिखते हैं।

— बहिष्कृत और बंद कर दिया गया

9

अपना खुद का AI लिखना ? वह बात याद आ रही है। शतरंज बहुत आखिरी गेम हो सकता है जहां मनुष्यों ने एआई को लिखा है जो मनुष्यों को हराता है। AlphaGo सुदृढीकरण सीखने पर आधारित है , और यह मानने का कोई कारण नहीं है कि RL अन्य बोर्ड खेलों के लिए अनुपयुक्त है।

— MSalters

3

@MSalters: यह बहुत अच्छा होगा यदि AI में नवीनतम प्रगति एक ऐसी दुनिया की ओर ले जाएगी जहां ऐसे कदम उठाए जाते हैं जो किसी के लिए भी उत्कृष्ट गेम AI का उत्पादन करना आसान बनाते हैं। लेकिन वह शब्द नहीं है जो हम वर्तमान में रह रहे हैं। इसके अलावा, IIRC, लोगों ने एआई में अंतिम आधा दर्जन सफलताओं को एक ही बात कही।

— छोड़ दिया और बंद कर दिया

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गेम एआई लगभग हमेशा गैर-प्रतिस्पर्धी होते हैं, क्योंकि यदि एआई वास्तव में जीतने के लिए सबसे कठिन प्रयास करेगा, तो यह अक्सर अपराजेय होगा। एक एआई रिफ्लेक्स, सटीकता, धारणा, थकान या कम्प्यूटेशनल क्षमता जैसी मानव सीमाओं के लिए बाध्य नहीं है। इसलिए जब यह जीतने के लिए गंभीरता से खेल रहा है, तो कोई भी इंसान कभी भी मौका नहीं देगा।

एक उदाहरण के रूप में पहले व्यक्ति शूटर शैली को लेते हैं। यह उत्तर अधिकांश अधिकांश अन्य शैलियों पर लागू होना चाहिए। अपवाद हैं। उदाहरण के लिए, AI में बहुत जटिल रणनीति के खेल में मनुष्यों की पिटाई करने में कठिनाई होती है। एआई खिलाड़ियों को चुनौतीपूर्ण बनाने के लिए कई वास्तविक समय और टर्न-आधारित 4X रणनीति खेल बहुत धोखा देते हैं। लेकिन हर एक खेल शैली को कवर करने से इस उत्तर का दायरा बहुत बड़ा हो जाएगा। तो आइए FPS शैली पर ध्यान दें।

एक सही प्लेइंग एआई आपको पहले फ्रेम में सही सटीकता के साथ शूट करेगा जहां आपके चरित्र का एक एकल पिक्सेल उन्हें दिखाई दे रहा है। जब आप चीटर्स के खिलाफ खेलते हैं तो आप कभी-कभी मल्टीप्लेयर में इसका सामना करते हैं। उन्हें एंबोट्स कहा जाता है, और कोई भी उनके खिलाफ खेलना पसंद नहीं करता है, क्योंकि यह बहुत निराशाजनक है।

लेकिन इस तरह का एक सही लक्ष्य AI वास्तव में कार्यक्रम के लिए सबसे आसान है:

if (lineIsUnobstructed (this.position, player.position)) {
     rotateTowards (player.position);
     shoot();
}

इसलिए सही खेल डिफ़ॉल्ट व्यवहार है। असावधानी, सीमित धारणा, विलंबित प्रतिक्रिया और गलत लक्ष्यीकरण जैसी मानवीय कमजोरियां ऐसी चीजें हैं जिन्हें आप गेम डेवलपर के रूप में जानबूझकर प्रोग्राम करने की आवश्यकता है। और आप आमतौर पर इन पहलुओं को ट्विस्ट करने के लिए एक लंबा समय लेते हैं जब तक कि दुश्मन का व्यवहार दोनों प्रशंसनीय नहीं है और खिलाड़ी को सही मात्रा में चुनौती प्रदान करता है। "सही मात्रा में चुनौती" कितनी चुनौती है? बहुत दिलचस्प सवाल है, लेकिन इस सवाल के दायरे में नहीं।

यह भी ध्यान रखें कि अधिकांश एकल-खिलाड़ी खेल स्वाभाविक रूप से कथा के कारणों के लिए विषम हैं। खिलाड़ी और एआई विरोधियों के पास आमतौर पर समान लक्ष्य नहीं होते हैं, विभिन्न उपकरण उपलब्ध होते हैं और अक्सर एक ही गेम मैकेनिक्स के अधीन भी नहीं होते हैं। एकमात्र खिलाड़ी-पात्र के लिए एक ही स्तर में दर्जनों या सैकड़ों विरोधियों का सामना करना असामान्य नहीं है। जब हर प्रतिद्वंद्वी खिलाड़ी जितना अच्छा होगा, ऐसा करना असंभव होगा। लेकिन ज्यादातर गेम पावर कल्पनाओं को बेच रहे हैं। खिलाड़ी को एक बदमाश एक्शन हीरो माना जाता है जो एक छोटी सेना को अकेले दम पर हरा सकता है। यह आमतौर पर उस खिलाड़ी का अनुभव होता है जब वे पहले व्यक्ति शूटर खरीदते हैं। इसका मतलब है कि खिलाड़ी को "निष्पक्ष" चुनौती देने के लिए, आपको एकल दुश्मन को अपेक्षाकृत कमजोर और बेवकूफ बनाने की आवश्यकता है।

अब सवाल के बारे में "क्या खिलाड़ी को खोने पर मुझे खेल को आसान बनाना चाहिए?" । शायद शायद नहीं। जब वे बार-बार किसी चुनौती पर असफल होते हैं तो बहुत सारे खिलाड़ी वास्तव में कृपालु महसूस करते हैं और फिर अचानक बहुत आसान हो जाने से चुनौती दूर हो जाती है। तो आप शायद उनसे बचना चाहते हैं, कम से कम बिना खिलाड़ी से मदद मांगे।

लेकिन जो कई गेम बहुत सफलतापूर्वक करते हैं, वह रबर बैंडिंग नामक एक तकनीक है । पिछले मुकाबलों में खिलाड़ी की सफलता के आधार पर भविष्य की मुठभेड़ों की कठिनाई को समायोजित करें। कभी-कभी आप ऐसा स्वाभाविक रूप से खेल की कल्पना के भीतर भी कर सकते हैं।

— फिलिप
स्रोत

5

एआई निश्चित रूप से "जीतने के लिए सबसे कठिन प्रयास करता है", लेकिन केवल उसी स्तर पर जिसे इसे क्रमादेशित किया गया था। एक 6 साल का खेलने वाला शॉकर "जीतने के लिए अपना सबसे कठिन प्रयास" कर सकता है, लेकिन एक अधिक उन्नत खिलाड़ी को हरा नहीं पाएगा। मैं एक गिलहरी का अनुकरण करने के लिए एआई को प्रोग्राम कर सकता हूं, और यह शानदार ढंग से परिपूर्ण (गिलहरी के रूप में) हो सकता है, लेकिन शतरंज में आपको हरा नहीं सकता। इससे एआई विफल नहीं हुआ।

— टिम होल्ट

2

आप अपनी कठिनाई-सेटिंग सेटअप मेनू में "अनुकूली कठिनाई" चेकबॉक्स रख सकते हैं। आप खिलाड़ी को कठिनाई की एक सीमा को कॉन्फ़िगर करने दे सकते हैं, इसलिए यह पूरी तरह से अनुकूल नहीं है और खिलाड़ी हमेशा हारना शुरू नहीं करेंगे यदि वे काफी अच्छा खेल रहे हैं।

— पीटर कॉर्ड्स

3

@TimHolt मुझे लगता है कि सबसे अच्छा AI प्रोग्रामिंग के बीच एक अंतर किया जा रहा है - यानी एक AI जो वास्तव में जीतने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से संभव के रूप में कठिन प्रयास कर रहा है - बनाम डंबड-डाउन AI, जो अभी भी उतना ही कठिन प्रयास कर रहा है (यह एक कंप्यूटर है) , लेकिन जीतने के लिए जरूरी नहीं।

— निक हार्टले

8

मुझे लगता है कि एआई के लिए "प्रयास" करने के लिए इसके अर्थ के बारे में अर्थ संबंधी तर्क व्यर्थ और अनुत्पादक है। यह स्पष्ट है कि संदर्भ में सही व्याख्या क्या है, और बिंदु उस व्याख्या में खड़ा है। ओपी पहले से ही इस्तेमाल किए जाने वाले शब्दों को फिर से अर्थ देने का मतलब सिर्फ एक शब्द के अर्थ (इस मामले में, एक बोलचालवाद) पर तर्क के रूप में होगा, बल्कि कुछ भी वास्तव में व्यावहारिक नहीं है।

— अलेक्जेंडर

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@ अलेक्जेंडर93 मैं नहीं। अध्याय 2of नॉरविग की क्लासिक पाठ्यपुस्तक में स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है कि एक बुद्धिमान एजेंट के लिए प्रदर्शन माप को परिभाषित करना गैर-वैकल्पिक है - अर्थात, एजेंट को अधिकतम करने की आवश्यकता है। खेल में स्पष्ट रूप से आप जो अधिकतम करने की कोशिश कर रहे हैं वह है: मज़ेदार ।

— टोबिया टेसन

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गेम का AI गेम के समग्र डिजाइन का एक हिस्सा है। दिन के अंत में, आप जो AI बनाते हैं, वह गेम डिज़ाइन को पूरक बनाने के लिए आवश्यक है।

यदि आपका खेल चुनौतीपूर्ण, प्रतिस्पर्धी माहौल बनाने के लिए तैयार किया गया है, तो एक "सही" AI एक अच्छी बात हो सकती है। उसी समय, आपको कुछ बहुत महत्वपूर्ण पर विचार करना होगा:

मनुष्य कंप्यूटर नहीं है ।

यहां तक कि धोखा दिए बिना, यह एआई को तैयार करने के लिए कई प्रतिस्पर्धी खेलों में बिल्कुल भी मुश्किल नहीं है जो बिना प्रयास के किसी भी इंसान को हरा सकता है। एआई को किसी भी मानव की तुलना में तेजी से प्रतिक्रिया समय के लिए खिलाड़ी इनपुट को पढ़ने की ज़रूरत नहीं है। यदि खिलाड़ी कोई ऐसी कार्रवाई करता है जिसमें कोई दृश्य संकेत होता है, तो AI के पास आपके "खेल के रूप में सर्वश्रेष्ठ के रूप में खेलने का अधिकार होता है" जो भी हो रहा है, उस पर पूरी तरह से प्रतिक्रिया करने के लिए थोड़ी सी भी दृश्य अंतर का उपयोग करने का नियम है।

इस काम को करने के लिए, आपको खेल की प्रकृति को ही बदलना होगा। मानव-से-मानव नाटक के लिए, हो सकता है कि तेज हमलों के लिए सभी पवन-अप एनिमेशन बहुत अलग दिखें, क्योंकि मानव प्रतिक्रिया समय को ध्यान में रखा जा रहा है। लेकिन कंप्यूटर के लिए, इस तरह का खेल तुच्छ रूप से आसान है; वे तुरंत और पूरी तरह से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

इसलिए गेम खेलने में, अगर एक सही कंप्यूटर में तेज चाल है, और आप किसी भी चीज पर हमला करते हैं, जो उनके कदम से ज्यादा फ्रेम लेता है, तो कंप्यूटर आपको मार देगा । एक जटिल अनुमान लगाने वाला खेल क्या था, जहां खिलाड़ियों को एक-दूसरे की हरकतों का अंदाजा लगाना पड़ता है कि इंसान कंप्यूटर से हार जाता है।

यदि आप एक सही एआई रखना चाहते हैं, तो आपको एक गेम बनाने की ज़रूरत है जहां एआई पूरी तरह से खेल सकता है और फिर भी हार सकता है । यह एक आसान बात नहीं है, और यह बहुत सारी शैलियों में काम नहीं करेगा। यह केवल तभी हो सकता है जब ऐसी चीजें हों जो एआई को प्रतिक्रिया देनी हों, लेकिन ऐसा करने के लिए पर्याप्त समय के बिना। यह आरटीएस गेम की तरह होगा जहां छिपी हुई जानकारी है। वास्तव में सही नाटक को सही ज्ञान की आवश्यकता होती है, लेकिन यह अप्राप्य है। इसलिए, कंप्यूटर को "पूर्ण, जहां तक मुझे पता है, खेलना है" के लिए व्यवस्थित होना होगा। और इस प्रकार, यह मूर्ख बनाया जा सकता है।

लेकिन इस तरह के खेलों में भी, कंप्यूटर की गति उन्हें किसी भी स्थिति में एक फायदा देती है जहां अच्छी तरह से समझी जाने वाली जानकारी है। वे पूरी तरह से माइक्रो कर सकते हैं, अधिकतम प्रभाव के लिए प्रत्येक इकाई की स्थिति। इत्यादि।

मूल रूप से, मनुष्यों के लिए बनाए गए अधिकांश खेल मनुष्यों के लिए बनाए गए हैं , न कि कंप्यूटरों के लिए।

यह "नैतिकता" का सवाल नहीं है। यह एक सवाल है कि खेल किसके लिए बना है और एआई प्रतिद्वंद्वी का उद्देश्य क्या है।

— निकोल बोलस
स्रोत

4

यदि AI पूरी तरह से खेल सकता है और फिर भी हार सकता है, तो एक मानव जो पूरी तरह से खेलता है वह भी हार सकता है। वह भी आदर्श नहीं है। बल्कि, आप एक ऐसा खेल चाहते हैं जिसमें पर्याप्त जटिलता और / या छिपी हुई जानकारी हो जो एक सही रणनीति का निर्धारण असंभव या अव्यवहारिक हो। यही कारण है कि मनुष्य अभी भी शतरंज और गो पर कंप्यूटर को हराते हैं और हाल तक; कंप्यूटर हर संभव कदम का पूरी तरह से विश्लेषण नहीं कर सकता है, और मानव विज्ञान पर भरोसा करना चाहिए, जैसे कि मानव अंतर्ज्ञान पर निर्भर करता है।

— रे

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@ रे: " यदि एआई पूरी तरह से खेल सकता है और फिर भी हार सकता है, तो एक इंसान जो पूरी तरह से खेलता है वह भी हार सकता है। यह आदर्श भी नहीं है। " "बिल्कुल" यहां "विचाराधीन खेल की सीमाओं के भीतर" है। मैंने आरटीएस को एक उदाहरण के रूप में दिया क्योंकि शैली अक्सर फॉग ऑफ वार का उपयोग करती है, जो आपको सब कुछ जानने से रोकती है। और पूर्ण ज्ञान के बिना, आप वास्तव में सही नाटक नहीं कर सकते। आप जो जानते हैं उसकी सीमाओं के भीतर केवल "सही" खेल हो सकता है।

— निकोल बोलस

2

@ रे जो दस साल पहले सच हो सकता था, लेकिन यह अब इतना कम है: हमारे पास सभी 7 टुकड़े और कम एंडगेम के लिए पूर्व-गणना समाधान टेबल हैं। एक बार जब 8 से कम टुकड़े होते हैं तो उन 170TB तालिकाओं में कहीं एक अलग सबसे अच्छी चाल होती है।

— टेम्पोरलवुल्फ

3

रणनीति खेल AI "जितना मैं जानता हूं कि" जहां तक सही है, उससे कहीं ज्यादा खराब है। हां, उनके पास पूर्ण सूक्ष्म है, जो उन्हें अधिकांश खिलाड़ियों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती में बदल देता है, लेकिन वे अपनी पटकथा पर भी बहुत सलीके से हैं और अपरंपरागत रणनीतियों का अच्छी तरह से जवाब नहीं देते हैं। जैसे कि Warcraft 3 में, आप एक एकल कार्यकर्ता के साथ सबसे कठिन AI को हरा सकते हैं, becuase AI एक टॉवर भीड़ को बिल्कुल भी नहीं संभाल सकता है। यह टावर का निर्माण करने वाले कर्मचारी को तब तक नजरअंदाज करता है जब तक कि बहुत देर न हो जाए, फिर दुश्मन बेस लेने के बजाय अपनी इकाइयों बनाम उन टावरों को बर्बाद करने के लिए आगे बढ़ता है।

— दुलकन

6

बहुत बहुत यह। एक किस्से के रूप में, मैं और मेरे दोस्त बिना किसी परेशानी के कुछ कंप्यूटरों के खिलाफ आरटीएस (राइज ऑफ नेशंस) खेल रहे थे। फिर मेरे दोस्त ने इसे मॉडिफाई किया इसलिए जनसंख्या कैप 200 से 2000 हो गई, और उसी कंप्यूटर ने हमारा कत्ल कर दिया, तब भी जब यह हम में से 3 बनाम एक कंप्यूटर था। हम इंसानों ने एक समय में अधिक इकाइयों को नियंत्रित करने पर रिटर्न कम किया था, जबकि कंप्यूटर ने ऐसा नहीं किया।

— लॉर्ड फरक्वाड

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एक प्रस्तावना के रूप में, मैं नैतिकता को धोखा देने के साथ सहसंबंधित करने जा रहा हूं। अगर आप ठगा हुआ महसूस करते हैं, तो आपको लगता है कि आपके साथ कुछ अनैतिक हुआ है।

संक्षेप में, अपने AI के व्यवहार को स्वीकार्य बनाने के लिए, उस व्यवहार को विश्वसनीय मानें। लोग विश्वसनीय व्यवहार से धोखा महसूस नहीं करते हैं, वे अविश्वसनीय / अवास्तविक व्यवहार से धोखा महसूस करते हैं। तो विश्वसनीय हो, और आप नैतिकता सवाल नहीं होगा।

इसके अलावा, अपने प्रश्न पर विचार करते समय AI क्या खड़ा है, इसे देखें: यह आर्टिफिशियल इंटेलीजेन है , आर्टिफिशियल इंटेलीजेंट नहीं । बुद्धिमत्ता ज्ञान और कौशल प्राप्त करने और लागू करने की क्षमता है। बुद्धिमान एक ऐसी चीज है जिसमें आमतौर पर उच्च बुद्धि होती है। दूसरे शब्दों में, सिर्फ इसलिए कि कुछ के पास बुद्धिमत्ता है इसका मतलब यह नहीं है कि यह स्मार्ट है। एक गिलहरी के पास बुद्धिमत्ता है, लेकिन यह (मानवीय मानकों के अनुसार) बुद्धिमान नहीं है।

अंत में, एआई वास्तविक गेम मैकेनिक्स से अलग निर्णय लेता है, और एआई को नियमों को तोड़ने नहीं देता है। यह अंतिम बिंदु समझाने के लिए शायद थोड़ा कठिन है, इसलिए यहां एक उदाहरण है ...

गन्स एंड एआई के साथ एक उदाहरण

आपका एआई बंदूक का अनुकरण नहीं कर रहा है और यह कैसे फायर करता है, यह उस बंदूक के पीछे एक सोच (या शायद मशीन) का अनुकरण कर रहा है।

बंदूक खुद कोड द्वारा प्रबंधित की जाती है जो यह गणना करती है कि क्या कोई शॉट खाता रेंज, हथियार सटीकता, दूरी पर फैला पैटर्न, शूटर का रुख, चाहे शूटर चल रहा है, शूटर का कौशल, आदि में ले जाता है, आपको उस कोड के साथ कभी भी गड़बड़ नहीं करना चाहिए। यह यांत्रिक और भौतिक वास्तविकता का अनुकरण कर रहा है। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप विश्वासघात को तोड़ देते हैं।

लेकिन बंदूक रखने वाली बात? जिसका प्रबंधन एआई द्वारा किया जाता है। यह वास्तव में बंदूक कैसे काम करता है, इस पर कोई प्रभाव नहीं होना चाहिए । केवल बंदूक का उपयोग कैसे किया जाता है।

तो बंदूक के ज्ञात व्यवहार को देखते हुए, अपने आप से पूछें कि एआई पहले शॉट पर क्यों चूक सकता है। फिर अपने एआई व्यवहार को प्रतिबिंबित करें कि वह पहली शॉट मिस क्या होगा। क्या इसलिए कि यह एक कम-कौशल प्रतिद्वंद्वी का अनुकरण कर रहा है जो कूल्हे से फायर करता है और निशाना नहीं लगाता है? क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई चलते समय घबराहट से पहली गोली चलाता है? क्या इसलिए कि प्रतिद्वंद्वी के पास कम गुणवत्ता वाला हथियार है? क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रतिद्वंद्वी एक लंबा रास्ता है?

यदि आपका एआई इस प्रकार की "क्यों" चीजों का अनुकरण करता है, तो आपने एक एआई बनाया है जो शूटिंग और मिस होने पर विश्वासपूर्वक व्यवहार करता है। और कोई भी उस तरह के एआई द्वारा धोखा महसूस नहीं करेगा।

बंदूकें और ऐ उदाहरण के लिए एक परिदृश्य

एक परिदृश्य पर विचार करें जहां आप चुपके से और एक AI प्रतिद्वंद्वी को आश्चर्यचकित करते हैं। वे पीछे की ओर दौड़ते हुए बेतहाशा आपके ऊपर कूदते हैं और फायर करते हैं - और आपका शॉट कोड मूल रूप से इस वजह से उन्हें पहले शॉट पर मारने का बहुत कम मौका देने वाला है। और यह मानते हुए कि खिलाड़ी जानता है कि शॉट क्या गलत करते हैं, वे इस मिस को बेहद विश्वसनीय और स्वीकार्य पाएंगे।

लेकिन अगर आप चाहते हैं, तो एआई कह सकता है, "ठीक है, मुझे अपनी बाधाओं को बढ़ाने की आवश्यकता है। मैं क्या कर सकता हूं ... ओके मैं आगे बढ़ना बंद कर सकता हूं। मैं नीचे झुक सकता हूं। मैं अपने हथियार को निशाना साध सकता हूं, ताकि फायरिंग के बजाय दर्शनीय स्थलों का उपयोग किया जा सके।" कूल्हा।" और एआई तब बदलना शुरू कर देता है कि यह कैसे आग लगाता है, और प्रतिद्वंद्वी बेहतर होने लगता है। वह बुद्धिमत्ता है जो बुद्धिमान की ओर बढ़ रही है।

बेशक उस प्रतिद्वंद्वी का एक बहुत ही स्मार्ट संस्करण घबराएगा नहीं, और तुरंत सबसे प्रभावी कार्रवाई की ओर जाएगा। वे जल्दी से एक घुटने पर गिर सकते हैं और आप स्थलों के साथ लक्ष्य कर सकते हैं, और उनके मारने की संभावना को बढ़ा सकते हैं।

बंदूकें और ऐ उदाहरण सारांश / निष्कर्ष

मूल रूप से यह जो कहता है कि एआई के लिए है जिसमें किसी भी चीज की शूटिंग शामिल है, एआई केंद्रों के "कौशल स्तर" के आसपास कितनी तेजी से यह अपनी सटीकता का अनुकूलन करने के लिए यह सब करने की दिशा में आगे बढ़ सकता है। सुपर गूंगा एआई कभी भी यह पता नहीं लगाता है, हमेशा कूल्हे से शूटिंग करते हुए और दौड़ते समय। होशियार एआई सटीकता का अनुकूलन करने के लिए अधिक से अधिक करता है। वास्तव में स्मार्ट एआई सटीकता को अनुकूलित करने के लिए तुरंत सब कुछ करता है।

— टिम होल्ट
स्रोत

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हाँ। एक एआई को उस स्तर पर रहना चाहिए जो इसे निर्धारित किया गया था।

एक शतरंज एआई हम सभी को हर बार हरा देगा, और यह हमारे ऊपर है कि हम उसे कुछ ऐसा करें जो हमें सुखद लगे। मैं कभी नहीं चाहूंगा कि एआई खुद को नीचे दबोच ले जब यह देखे कि यह जीतने वाला है, या एक पॉप-अप कह रहा है "25 में दोस्त, क्या आप चाहते हैं कि मैं शतरंज में बदतर हो?"। बस मुझे तब तक हराएं जब तक कि मैं एक ऐसे स्तर पर खेलने से थक न जाऊं जो मुझसे परे है।

आइए यह न सोचें कि विरोधी को सभी रानियों को देने का एआई से कोई लेना-देना है।

— कार्ल
स्रोत

10

@ mr23ceec शतरंज सभ्यता जैसे टर्न-आधारित रणनीति खेल की तुलना में असीम रूप से कम जटिल है। आपके द्वारा पेश किए जाने वाले अधिक चर, एआई के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए कठिन है। जब आप भवनों, प्रौद्योगिकियों, इकाइयों के मिश्रण, मानचित्र की स्थिति आदि को लाते हैं, तो यह केवल एक विचार के लिए संभालना बहुत अधिक होता है, जो केवल एक पूर्व-लिखित स्क्रिप्ट का पालन कर सकता है। शतरंज में ओयो के पास क्या है? 64 रिक्त स्थान, परिभाषित आंदोलन पैटर्न के साथ 6 अलग-अलग टुकड़े। Civ में, 10 मोड़ के बाद अधिक चल रहा है। मैंने उस सामान्य गेम के बारे में नहीं सुना है जिसका आप उल्लेख करते हैं, न ही Google इसके बारे में कुछ भी पाता है। एक लिंक साझा करने का मन?

— दुलकन

1

गड्ढे से मार्क रोसवाटर

— corsiKa

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मैं वास्तव में इस उत्तर को नहीं समझता। आप यह कहते हुए प्रतीत होते हैं कि एआई एक अनैतिक कठिनाई अनैतिक है, और एआई कठिनाई को ठीक किया जाना चाहिए। हालांकि, निर्धारित कठिनाई का इष्टतम होना जरूरी नहीं है, और फिर भी अलग-अलग कठिनाई वाले प्रीसेट होने चाहिए। यह सिर्फ यह पता लगाने की एक मैनुअल कैलिब्रेशन प्रक्रिया में बदल जाता है कि मुझे चुनौती देने के लिए मुझे अपने शतरंजबॉट एआई को कितना ऊंचा सेट करना चाहिए, लेकिन फिर भी जीतने का मौका। मैनुअल ट्यूनिंग की तुलना में कठिनाई की स्वचालित ट्यूनिंग कम वांछनीय क्यों है? यह अधिक सटीक और कम थकाऊ होगा।

— न्यूक्लियर वैंग

2

इस जवाब से बहुत सहमत हैं। एआई कठिनाई को गुप्त रूप से बदलना धोखेबाजी है, जो अनैतिक है। यदि कोई खिलाड़ी कठिनाई से 7 हारता है तो उसे हमेशा कठिनाई 7 प्राप्त करनी चाहिए । साथ ही, यह उत्तर गतिशील कठिनाई से असंगत नहीं है। यदि कोई खिलाड़ी X के अनुसार गतिशील कठिनाई को खो देता है तो उसे हमेशा और केवल यही प्राप्त करना चाहिए। मैं अपने द्वारा खरीदे गए सामानों को नियंत्रित करने के लिए एक उत्पाद खरीदना चाहता हूं।

— जोस एंटोनियो ड्यूरा ओलमोस

1

एक चीज जो शायद ध्यान देने योग्य है कि शतरंज मूल रूप से एक "सममित" खेल है; यंत्रवत् शतरंज एआई वही भूमिका निभा रहा है जो मानव खिलाड़ी की है। इसका कुछ प्रभाव पड़ता है कि हमें एआई से क्या उम्मीद करनी चाहिए।

— छोड़ दिया और बंद

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मैं कहूंगा कि नहीं। आप मेरे लिए देखिए खेल सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण मनोरंजन उत्पाद हैं। वे एक विशिष्ट दर्शक को अनुभव प्रदान करना चाहते हैं। तो यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस अनुभव और किन दर्शकों के लिए एक अनुभव बनाना चाहते हैं। उदाहरण के लिए एक नया गेम लीजिए जैसे कि कपहेड। यह खेल उन लोगों के लिए बनाया गया है जो चाहते हैं कि खेल कठिन और अक्षम हो और इसी तरह। यदि वे एक्स बार (अब तक मैं 255 मर चुका हूं) मरने के बाद उस प्रकार के खिलाड़ी को बुरा लगेगा। फिर अधिक स्वचालित रूप से दर्शकों के लिए कठिनाई को कम करने से उन्हें खेल में प्रगति करने में मदद मिल सकती है और आमतौर पर बेहतर समय हो सकता है। तो निष्कर्ष में: "अपने दर्शकों को जानें"।

— उरी पोपोव
स्रोत

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कुछ खेल मैं एक चुनौती के लिए खेलता हूं। कुछ खेल मैं एक अमर कहानी के लिए खेलता हूं और चुनौती से बचता हूं। कुछ खेल मुझे दोनों चाहिए।

— वेन वर्नर

कपहेड में भी दुश्मन आपको नीचे ट्रैक करने और विशेष रूप से आपको मारने पर लेजर-केंद्रित नहीं हैं। इसके बजाय वे पूर्वानुमेय पैटर्न में हमला करते हैं जिसे आप याद कर सकते हैं।

— केसी

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अपनी तिथि के साथ, या अपने बच्चों के साथ एक खेल में प्रतिस्पर्धी बनने की कोशिश करें। दोनों ही मामलों में, आप अंत में उस खेल को अकेले ही खेल सकते हैं क्योंकि आपने उनके लिए यह मजेदार नहीं बनाया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द थोड़ा भ्रामक है। डिफ़ॉल्ट रूप से, AI कंप्यूटर द्वारा चलाया जाता है जिसमें नियमों और खेल की स्थिति की पूरी जानकारी होती है, इस प्रकार AI को पता होता है कि खिलाड़ी को हराने के लिए क्या करना है और कब करना है।

यह मजाक नहीं है।

खुफिया ऐ का हिस्सा गूंगापन में तब्दील किया जा करने के लिए, बस खिलाड़ियों के लिए एक चुनौती देने और उन्हें खेलते रहने के लिए पर्याप्त है।

यह एक चुनौती है और इसीलिए गेम डिजाइनर मौजूद हैं।

— अलेक्जेंड्रे वेलनकोर्ट
स्रोत

आप बच्चों के साथ प्रतिस्पर्धी हो सकते हैं, उन्हें आपके द्वारा खेले जाने वाले खेलों में वोट नहीं मिलता है।

— PStag

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@PStag सहमत है, यह करने का एक सही तरीका है, और एक गलत तरीका है। मैं अपने बच्चों के साथ अपनी सबसे कठिन कोशिश नहीं करूंगा :)

— अलेक्जेंड्रे वैलेनकोर्ट

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अंततः, एआई की भूमिका एक नोट-योग्य, पुरस्कृत अनुभव का उत्पादन करने में मदद करने के लिए है। डॉ। इयान लेन डेविस अपने कुछ साक्षात्कारों में इस बारे में बात करते हैं, कि एआई की भूमिका को ठोस रूप से खोना है। PCAuthority Interview (आपके द्वारा उल्लेखित मैकेनिक्स खेल के उदाहरण हैं कि वे आश्वस्त नहीं हैं, बजाय इसके कि खिलाड़ी को जीत प्रदान करने के लिए एक सस्ता और आसान तरीका चुना जाए।)

उसी साक्षात्कार से:

आपके एआई प्रतिद्वंद्वी नाटक और तनाव के उपकरण हैं जितना वे बुद्धिमान एजेंट हैं।

फिल्मों, किताबों, टीवी शो में, हम दर्शक के रूप में जो कुछ भी करना चाहते हैं, वह नायक के खिलाफ खड़ा करने के लिए है, लेकिन केवल एक बिंदु तक। फिर हम चाहते हैं कि अच्छे लोग जीतें। दुश्मन जीत के जितना करीब आया, उतना ही बड़ा भुगतान।

लक्ष्य हमेशा मनोरंजन होता है।

— Xtros
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यह पूरा सवाल मुझे मूल आधा जीवन की बात करता है। वे जोर-जोर से संवाद करते रहते हैं और अपनी "योजनाओं" (खिलाड़ी को फ्लैंक करते हुए) को प्रकट करते हैं, जो उस समय खिलाड़ी को उन्नत एआई से प्रभावित करता था, जबकि, वास्तव में, यह काफी मूर्खतापूर्ण है। :)

— 18E

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आपके एआई का लक्ष्य जीतना नहीं होना चाहिए, यह एक सुखद खेल प्रदान करना होना चाहिए। उस आनंद के एक हिस्से को चुनौती दी जा रही है। स्क्रैबल में मेरा दृष्टिकोण दो-गुना रहा है: सबसे पहले, ऐसे नाटकों का लक्ष्य बनाएं जो मानव के शब्दावली स्तर से मेल खाते हों। स्तर मिलान कई खेलों में सुधार करेगा लेकिन आप शुरुआती खेलों में मक्खी पर काफी अच्छा अनुमान लगा सकते हैं। स्क्रैबल में आपको एक लेक्सिकॉन की आवश्यकता होगी जिसे पढ़ने की उम्र के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, हालांकि एक गिरावट के रूप में, उपयोग में शब्द आवृत्ति निर्धारित करने के लिए एक बड़े कॉर्पस का उपयोग करना एक उचित अनुमान है। दूसरे, निर्माण कार्यों का उपयोग करें जो शुरू में मानव की नकल करते हैं - उदाहरण के लिए एक कंप्यूटर आमतौर पर एक सामयिक मानव खिलाड़ी की तुलना में कहीं अधिक समानांतर नाटक करता है (मुझे लगता है कि हम विश्व स्तरीय विशेषज्ञ नहीं खेल रहे हैं)। हालांकि एक विशिष्ट प्रतिद्वंद्वी के खिलाफ अनुभव बढ़ता है,तब आप उनके खिलाफ कुछ तरकीबों का इस्तेमाल करना शुरू कर देते हैं, जिनका वे स्वयं उपयोग नहीं करते हैं - लेकिन छिटपुट रूप से, मानव द्वारा अपने स्वयं के खेल का अनुकरण और सुधार करने के लिए एक उदाहरण प्रदान करने के इरादे से।

आपके एआई की सफलता इस बात से मापी जाएगी कि मानव वापसी मैच के लिए कितनी बार आता है। कोड के साथ आपकी संतुष्टि इस बात से होनी चाहिए कि यह मशीन की बजाय मानव की तरह खेलने के लिए कितनी अच्छी है। यह एक ऐसी चीज है जिसका परीक्षण ऑनलाइन प्रतियोगिताओं की स्थापना करके किया जा सकता है, जहां मानव नहीं जानते कि क्या वे अन्य मनुष्यों या मशीनों को खेल रहे हैं। (एक सीमित ट्यूरिंग टेस्ट)

मैंने हमेशा एआई के बजाय कोडिंग की इस शैली को "कृत्रिम मूर्खता" के रूप में संदर्भित किया है :)

मैं यह सब अनैतिक नहीं मानता। इसके विपरीत, मुझे लगता है कि मानव को पीटने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिथ्म के पूर्ण संसाधनों का उपयोग करना अनैतिक है - बस इतना ही कि कोई व्यक्ति उच्चतम स्कोरिंग नाटकों को खोजने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करके स्क्रैबल ऑनलाइन खेल रहा है।

एल्गोरिथ्म को 'डंप डाउन' करने का एक और तरीका यह है कि अपने AI खिलाड़ी की क्षमताओं पर वास्तविक मानव-स्तरीय सीमाओं को स्थान दिया जाए - फिर, एक उदाहरण के रूप में स्क्रैबल का उपयोग करके, एक निश्चित शब्दावली प्रदान करने के बजाय, आप अपने AI खिलाड़ी को इंटरनेट पढ़ने से इसकी शब्दावली सीख सकते हैं। लेख और आप इसकी मेमोरी क्षमता को सीमित कर सकते हैं ताकि इसे जानबूझकर पसंद करना पड़े जो शब्द याद रखने लायक थे। इसमें कुछ भी अनैतिक नहीं है और यह खेल को और अधिक मानवीय बनाने के लक्ष्य को प्राप्त करता है - उदाहरण के लिए, कंप्यूटर के संपूर्ण ज्ञान के लाभ को दूर करने के लिए कि कौन से शब्द मान्य शब्द हैं और मानव प्रतिद्वंद्वी द्वारा खेले जाने पर किन शब्दों को चुनौती दी जानी चाहिए। ।

— ग्राहम तोल
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ऐसे कई कारण हैं जिनकी वजह से कंप्यूटर विरोधियों को निराश होना पड़ता है।

फिलीपींस ने पहले से ही इसे मज़ेदार रखने के हिस्से का उल्लेख किया है, लेकिन एक और ध्यान देने योग्य बात कंप्यूटर विरोधियों के अनुचित लाभ के लिए संतुलन है।

हम एक सच्चे एआई नहीं बना पा रहे हैं जो खिलाड़ी की तरह खेलता है। कंप्यूटर विरोधियों को आज हम सामना करते हैं (यहां तक कि जब एआई कहा जाता है) मानव की तरह शूट करने के लिए खोजने के लिए प्रदान की गई गेम छवि का विश्लेषण नहीं कर रहे हैं। न तो उन्हें एक डेस्क सतह पर एक भौतिक वस्तु को स्थानांतरित करने के लिए इंगित करना होगा कि उन्हें मुड़ने की आवश्यकता है।

वास्तव में, अधिकांश कंप्यूटर विरोधियों के पास उनके पक्ष में खड़ी डेक है। वे हर खिलाड़ी के सटीक स्थान को जानते हैं कि वे कितने लंबे हैं, जहां आदर्श हेडशॉट बिंदु इस दुश्मन प्रकार / चरित्र मॉडल के लिए है, एक बंदूक है जो वे सिर्फ इस समन्वय पर at शूट बता सकते हैं ”और यह एक सटीक हिट है, आदि। खेल को निष्पक्ष बनाने के लिए, अब आपको एक मानव की सीमाओं का अनुमान लगाना होगा।

तो इस umbing डंपिंग डाउन ’का एक बड़ा हिस्सा अलग-अलग नियमों से खेलने वाले विरोधियों के लिए एक उचित खेल बनाने के लिए आवश्यक है।

यदि आप पहले से ही ऐसा कर रहे हैं, तो कहानी के प्रभाव के लिए कुछ और संशोधनों को लागू करने और चीजों को और अधिक मनोरंजक बनाने के लिए यह एक छोटा कदम है।

एक अन्य पहलू त्वरित समयरेखा है जिस पर अधिकांश गेम चलते हैं। चार घंटे के खेल हैं जहाँ आप एक स्नाइपर हैं। बंदूक को ठीक से शूट करना सीखने में अधिक समय लगता है। एक जंगल के माध्यम से एक जानवर को ट्रैक करने में इससे अधिक समय लगता है। एक अच्छा खेल खेल को तुच्छ बनाने के लिए और पुलिस अकादमी के वर्षों में भाग लेने के बीच सही संतुलन पाता है।

तो यह इस बात पर निर्भर करता है कि कोई खेल किसके लिए है और क्या ये विकल्प अच्छे हैं। उदाहरण के लिए, कई बड़े खेल वास्तव में एकल खेल नहीं हैं। वे अधिक से अधिक कई गेम हैं जो एक में विलय हो गए हैं, व्यापक संभव दर्शकों के लिए अपील करने और एक पेशेवर अभिनय / मिज़-कैप्चर, आवाज़ वाले, रन किए और बनावट वाले गेम के लिए भारी अप-फ्रंट लागत को पुनर्प्राप्त करने के लिए पर्याप्त पैसा बनाते हैं।

तो आपके पास ऐसे खिलाड़ी होंगे जो अन्य खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा करना चाहते हैं, जिन्हें केवल युद्ध यांत्रिकी की परवाह है। आपके पास ऐसे अन्य लोग हैं जो केवल एक संवादात्मक कहानी का अनुभव करना चाहते हैं, और उनके बीच की लड़ाई को एक झंझट के रूप में खोजना चाहते हैं, और फिर से अन्य जो मुख्य रूप से क्राफ्टिंग गेम या संसाधन प्रबंधन- या व्यापार-सिमुलेशन की तलाश में हैं।

यहां के मधुर स्थान को खोजने के लिए, आपको प्रत्येक प्रकार के खिलाड़ी के लिए एक चुनौती प्रदान करनी होगी, लेकिन आपको यह भी सरल रखना होगा कि अन्य खिलाड़ी प्रकार या तो उन अवांछनीय (यांत्रिकी के लिए) की अनदेखी कर सकते हैं, या करते समय खेल को पूरा कर सकते हैं। उनमें बुरी तरह से।

एकल-खिलाड़ी खेलों में, यह अक्सर एक मैकेनिक में कमियों को दूसरे में असाधारण कौशल के साथ तैयार करने की अनुमति देकर हासिल किया जाता है (यानी एक भयानक कवच और लड़ाई आसान हो जाती है), या कठिनाई सेटिंग्स होने से जो आपको चालू / बंद कर देते हैं। भागों कि तुम irk

मल्टीप्लेयर में, यह वास्तव में संभव नहीं है, इसलिए आप समान रैंक / गियर वाले खिलाड़ियों से मेल खाते हैं और पूरे मैच के लिए कठिनाई को समायोजित करते हैं।

हालांकि, ये सभी "तालिका के ऊपर" काफी चालें हैं। हर खिलाड़ी को "गुप्त डबल-क्षति आखिरी गोली" मिलती है और वह इसका लाभ उठा सकता है। अधिकांश लोगों की सहज ज्ञान युक्त समझ कि "50% हिट मौका" वास्तव में गलत है, और उनकी प्रतिशतता को "उनकी" भाषा में "अनुवादित" बताकर उनकी मदद की जाएगी। क्या, जैसा कि आप कहते हैं, "गुप्त" चाल के बारे में?

ठीक है, अगर कोई खेल शतरंज की तरह था, और आपको नियमों का एक सेट बताया गया था, लेकिन वास्तव में वे झूठ थे, जो कि धोखा होगा।

लेकिन हाल के लेखों में कोई भी खेल मैंने गेम डेवलपर्स की चाल पर नहीं पढ़ा है जिससे आपको लगता है कि आप वास्तव में ऐसे थे। अधिकांश कहानी-भारी खेल थे, या ऐसे खेल जो एक निश्चित मनोदशा या भावना को लागू करने के लिए प्रसिद्ध हैं। और उस संदर्भ में, 100% गणितीय रूप से सही स्वास्थ्य सलाखों को प्रदर्शित करना खेल को बहुत कम रोमांचक बनाता है।

यह एक जादू की चाल की तरह है: खिलाड़ी एक भ्रम की सेवा की उम्मीद में जाते हैं , इसलिए मुझे लगता है कि यह उन्हें देना उचित है। यह एक जादू की चाल की तरह भी है कि कुछ लोग अभी भी विश्वास करना चाहेंगे कि वास्तविक जादू है और जब वे इस चाल के बारे में पता करेंगे तो निराश होंगे।

— uliwitness
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जब एक मानव प्रतिद्वंद्वी अपने सबसे कठिन प्रयास नहीं करता है, तो आप नाराज हैं क्योंकि यह कृपालु है। एआई कृपालु नहीं हो सकता है, लेकिन आप सोच सकते हैं कि एआई के डेवलपर कर सकते हैं। हालांकि यहां दो अंतर हैं:

डेवलपर और खिलाड़ी का समान रूप से मिलान नहीं किया जा सकता है, जब तक कि यह कुछ एनपी-हार्ड गेम नहीं है, जिसे डेवलपर को एक मानव से मिलान करने के लिए एआई के लिए गहन सीखने की आवश्यकता होगी, और उस मामले में, एआई हमेशा अपने सबसे कठिन प्रयास कर रहा है।
जब तक डेवलपर ने सिर्फ आपके लिए खेल नहीं बनाया, वे कई खिलाड़ियों (आमतौर पर कुछ प्रकार के खिलाड़ी) के लिए खानपान कर रहे हैं, और इसलिए आपके व्यक्तिगत कौशल स्तर के बारे में धारणा नहीं बना सकते हैं।

यह लेवल डिजाइन पर भी लागू होता है। आप सोच सकते हैं कि अगर डेवलपर आपको स्पष्ट संकेत देता है, तो यह कृपालु है, लेकिन यह खेल को उबाऊ बनाता है। समान रूप से, यदि यह इतना कठिन है कि आपको मिलीसेकंड रिफ्लेक्स की आवश्यकता है, तो यह इतना निराशाजनक हो सकता है कि यह उबाऊ हो।

यह उसी समस्या को कम करता है जो हमेशा मनुष्यों के बीच होती है। यदि आपने "बेबी फ़ुटबॉल" नामक खेल खेला है, तो आपको गेम के आविष्कारक पर नाराज नहीं होना चाहिए, क्योंकि वे विशेष रूप से आपके लिए कृपालु नहीं हैं। समान रूप से "आर्टिलरी फ़ुटबॉल" विपरीत दिशा में समान है।

एक मानव को शामिल करना होगा, जैसे एक मल्टीप्लेयर प्रतिद्वंद्वी जो आपको जीतने के लिए देता है, अपराध के लिए आईएमओ के बराबर होना चाहिए।

— यूसेफ अमर
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एक गेम बनाते समय, आप एक ऐसा अनुभव बनाना चाहते हैं , न कि एक AI जो तकनीकी रूप से / यंत्रवत् "निष्पक्ष" हो।

कुछ खेलों में, खिलाड़ी सामान्य से कुछ अधिक हिट लेने में सक्षम होते हैं, जब वे स्वास्थ्य पर बहुत कम होते हैं। इस मैकेनिक को उद्देश्यपूर्ण रूप से एक लड़ाई से बचने के अनुभव को बनाने के लिए लागू किया गया है। खेल डिजाइनर चाहते हैं कि आपके पास एड्रेनालाईन रश हो, भले ही आपके पास एक हिट या दो से अधिक हो। आपके खेल में कुछ समान लागू करने के बारे में अनैतिक कुछ भी नहीं है।

समान अवधारणा एआई पर सामान्य रूप से लागू होती है। आपको अपने खेल के नियमों को डिजाइन करने के लिए मिलता है, लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आप अनुभव के पूर्ण नियंत्रण में हैं। यदि एआई आपके आस-पास के आंदोलन से बेखबर है या उनके पहले कुछ शॉट्स को मिस करने का कारण गेमिंग अनुभव को बेहतर बनाता है, तो हर तरह से उन्हें अपराध-मुक्त लागू करें।

यदि आपके खेल का आधार / डिजाइन एआई को अक्षम करने के इर्द-गिर्द घूमता है, तो आप यह सुनिश्चित करना चाहेंगे कि यह खिलाड़ी के लिए एक मजेदार और सकारात्मक अनुभव हो। यदि यह नहीं है, तो आप इसे और अधिक आकर्षक बनाने के लिए अन्य यांत्रिकी को समायोजित कर सकते हैं। कुछ उदाहरण मैं सोच सकता हूं कि खिलाड़ी को एआई से अधिक लाभ प्रदान करना होगा, जैसे कि अधिक स्वास्थ्य, गति, क्षति, या बेहतर हथियार। ये एक अक्षम एअर इंडिया और खिलाड़ी के बीच कौशल अंतर की भरपाई करेंगे।

— Gigazelle
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आपको पीछे हटने और उद्देश्य पूछने की आवश्यकता है

एक प्रतियोगिता में, उद्देश्य यह पता लगाना है कि कौन बेहतर है। यही कारण है कि अपनी पूरी कोशिश नहीं है कि प्रदर्शन-बढ़ाने वाली दवाओं के समान धोखा है: यह उद्देश्य को खराब करता है।

कंप्यूटर गेम में AI का उद्देश्य खिलाड़ी का मनोरंजन करना और उसे चुनौती देना है। एक आदर्श एआई खिलाड़ी को ऐसा महसूस कराएगा कि वह वास्तव में कुछ पूरा कर रहा है, इसलिए उसे मुश्किल महसूस करना चाहिए । यह या तो कठिनाई स्तर को ट्यूनिंग करके किया जा सकता है ताकि यह सही हो - बहुत आसान नहीं, बहुत कठिन नहीं। या धोखा देकर, एआई को अनुकूल बनाकर, या कुछ के माध्यम से, कई चालें हम जानते हैं कि खिलाड़ी ध्यान नहीं देते हैं।

यहां कोई नैतिक सवाल नहीं है। जब वह CGI या स्टेज जादूगर के साथ कोई फिल्म देखता है तो खिलाड़ी उससे ज्यादा धोखा नहीं खाता है। उन्हें उम्मीद है कि खेल उनका मनोरंजन करेगा, और जब तक यह उद्धार करता है, किसी को धोखा नहीं दिया गया, भले ही कुछ विवरण पूरी तरह से ईमानदार न हों। लेकिन न तो जादूगर है, न ही फिल्म।

— टॉम
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नहीं, यह न तो अनैतिक है और न ही आवश्यक है

वास्तव में, यहां कोई "नैतिकता" शामिल नहीं है, बस मजेदार है।

उस ने कहा, इसे आदर्श दुनिया में बिल्कुल भी अप्रतिस्पर्धी बनाने के लिए आवश्यक नहीं होना चाहिए । एआई को ठीक वही उपकरण दें जो आपके पास है, जैसा कि खिलाड़ी के पास है। इसका मतलब गेम कोड में स्पष्ट अलगाव है। उदाहरण के लिए, उसे अपने आइटमों / अभिनेताओं के बारे में कुछ भी पता नहीं होना चाहिए, जो कि एक मानव के रूप में आप नहीं जान सकते।

तब जाकर अपने AI को कोड करें ताकि यह सब कुछ घटा सके जो आपको वर्तमान स्थिति के बारे में जानने की जरूरत है जैसे कि यह आप के रूप में साक्षी है जैसे कि मानव खिलाड़ी। एआई को अपनी आंतरिक दुनिया का प्रतिनिधित्व करना चाहिए कि वह क्या देखता है। मोटे तौर पर, कुछ बिंदुओं पर आपको अमेंडमेंट करना होगा, यानी एआई के लिए एक नकली यूआई में कुछ पाठात्मक प्रतिनिधित्व पर ओसीआर करना निरर्थक होगा। लेकिन यह सीधा होना चाहिए कि खेल में संस्थाओं के बारे में केवल उन तथ्यों को "देखने" की अनुमति दें जिन्हें आप एक मानव के रूप में, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से भी देख सकते हैं।

जाहिर है एआई केवल अपनी संस्थाओं को उतनी ही कमांड दे सकता है जितना आप दे सकते हैं, और किसी भी अन्य पहलू में भी समान नियमों से बंधे हैं। आदर्श रूप से आप इसे उसी नेट कोड के माध्यम से चलाएंगे जिसका उपयोग आपका गेम क्लाइंट भी करता है (जोड़े गए प्रतिबंध के साथ जो आप सुनिश्चित करते हैं कि यह उन चीजों के बारे में "पता" नहीं करता है जो आपके (मानव-लक्षित) क्लाइंट ने नेटवर्क पर वितरित की थीं लेकिन अभी यूआई के माध्यम से प्रदर्शित नहीं किया गया है।

मैं आपको गारंटी देता हूं कि यह एआई को इतना जटिल बना देगा कि वह इसे कम से कम डंप कर दे । और यदि आप इसे कार्यक्रम तो यह एक सार्थक तरीके से खेल सकते हैं का प्रबंधन, यह होगा शायद भयानक लग रहा है।

यह भी आपको एआई को एक स्तर तक ट्यून करने के लिए सभी उपकरण देगा जो खिलाड़ी के लिए मजेदार है। इसे एक कृत्रिम प्रतिक्रिया समय दें, इसे बनाएं ताकि यह सामान भूल जाए या जानकारी को गलत न समझे (उदाहरण के लिए, इसके "याद किए गए" हक़ीक़त मूल्यों की थोड़ी सी गड़बड़ी या यादृच्छिक घबराहट)। एक AI के खिलाफ खेलना जो यथार्थवादी त्रुटियां करता है, आपकी समस्या को हल करेगा क्योंकि AI बहुत प्रतिस्पर्धी हो सकता है, और अपनी त्रुटियों के माध्यम से अभी भी हरा सकता है।

मैंने इस तरह के दृष्टिकोण को एक बार देखा, खेल में (कई बार मोरहॉक शैली में मोरिया के वंशज), कई सालों पहले। चूँकि वह खेल एकल-खिलाड़ी है, इसलिए यह एक मानव के खिलाफ खेलने वाला AI नहीं था, बल्कि मानव खेल का अनुकरण करने वाला था । अनुचर तब ("बेन" सूंडो, अगर मुझे सही याद है) वास्तव में मैंने जो वर्णन किया था; उन्होंने एआई के लिए एक दूसरे डेटासेट में वास्तविक गेम की संपूर्ण डेटा संरचनाओं का अनुकरण किया। एआई केवल "चीजों को जानता था" जिसे वास्तव में देखा गया था (राक्षस विशेषताओं और ऐसे सहित)। बहुत प्रभावशाली।

और कहने की जरूरत नहीं है, मैंने ऐसा दृष्टिकोण कभी भी दोबारा नहीं देखा है, कम से कम इतना नहीं कि मैं इसे पहचान सकता हूं - सभी "एआई" किसी भी कंप्यूटर गेम में, जो हमेशा मूर्खतापूर्ण रूप से बेवकूफ और अनजाने में, पूर्वानुमानित, नियम स्पष्ट, लागू किए गए थे खिलाड़ियों के खिलाफ मौका देने के लिए धोखा, और बदतर।

टीएल; डीआर: आदर्श दुनिया में, सवाल नहीं होना चाहिए; वास्तविक दुनिया में काम करने के लिए एक मजेदार एआई मिल रहा है (प्रोग्रामर के लिए) पर्याप्त चुनौती है।

— AnoE
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संक्षेप में, एक प्रतिद्वंद्वी के रूप में एआई की पूर्ण गुणवत्ता वास्तव में खेल के प्रकार पर निर्भर करती है, इन-गेम एआई और सीपीयू पावर / एआई के पीछे आवंटित चक्रों को विकसित करने में जितना समय खर्च होता है।

एक साधारण बोर्ड गेम पर, शतरंज की तरह, होम कंप्यूटर संचालित एआई हमेशा जीतता है क्योंकि यह मानव की तुलना में बेहतर चाल को आगे बढ़ा सकता है और ऐसा करने के लिए एल्गोरिदम बहुत अच्छी तरह से जाना जाता है।

क्रमशः, आर्केड निशानेबाजों (अधिकांश एफपीएस गेम्स) पर, एक एआई का सही उद्देश्य हो सकता है (प्रक्षेप्य गति >>> खिलाड़ी की गति जैसी चीजें) और सही "दृष्टि" (जिस स्थिति में आप एआई सिर्फ पोंछेंगे, उस स्थिति में भी समाप्त हो सकते हैं) खेल से बाहर के खिलाड़ी, इन-गेम संसाधनों को संभालने वाले भी AI & खिलाड़ी के बीच होते हैं। दूसरी ओर, उदाहरण के लिए, एक एफपीएस एआई में दृष्टि पहचान को प्लग करें और आप जल्द ही वास्तविक प्रसंस्करण समस्याओं में भाग लेंगे और खिलाड़ी अचानक पसंदीदा है (अब के लिए!)।

आरटीएस पर, एक सामान्य पीसी पर चलने वाला एआई श्रेष्ठ या हीन हो सकता है, भले ही वह नियमों का पालन करता हो या नहीं। खेल की जटिलताएं तय करती हैं कि क्या एआई को संतुलित करने के लिए विकलांगों की आवश्यकता है या क्या यह एक अच्छी चुनौती प्रदान करने के लिए "धोखा" है। समान 'जटिल बोर्ड गेम' (सभ्यताओं के रूप में बारी आधारित रणनीति के खेल, लेकिन [पीसी पर थोड़ी देर के लिए घर पर भी जाएं]) और कुछ अन्य शैलियों, जैसे उड़ान और रेसिंग सिमुलेटर, जहां एआई की श्रेष्ठता - तत्काल प्रतिक्रिया के पास जाती है कई बार, बेहतर संख्या में क्रंचिंग, सही मेमोरी और आसपास के वातावरण का पूरा ज्ञान - खेल मैकेनिकों की जटिलताओं को नजर अंदाज किया जा सकता है।

इस मामले का तथ्य यह है कि मानव सीमाओं के समान होम कंप्यूटर पर चलने वाला स्टैंडर्ड-गेम-एआई खेलने वाला मेला (जैसे एआई देखता / सुनता है कि आप क्या देखेंगे / सुनेंगे) लगभग हमेशा साधारण बोर्ड गेम से परे खिलाड़ी से हार जाएगा (अभी के लिए) !)। दूसरी ओर, नियमों को सरल बनाएं, अतिरिक्त इन-गेम ज्ञान जोड़ें (जैसे एआई पर्यावरण को जानता है, जिसमें आप जहां भी हों, हर समय शामिल हैं), बिजली और एआई विकास समय को कम करते हैं और मानव खेल को खो सकता है।

कुल मिलाकर, नैतिकता का प्रश्न मेरी राय में काफी अप्रासंगिक और भ्रामक है। कंप्यूटर गेम बनाम एआई खेलने का मतलब जीत या हार नहीं है, बल्कि अनुभव का आनंद लेना है। और अंत तक, संतुलन की शर्तों पर, AI / खिलाड़ी हस्तशिल्पी / बोनस जोड़ना आमतौर पर विभिन्न स्तर के AI बनाने की तुलना में बहुत आसान होता है।

— Geenimetsuri
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विक्षनरी से:

गलती करना मानव का स्वभाव है

मेरे लिए, एक उचित गेम-एआई के लक्षणों में से एक सबसे वांछनीय (और सबसे कठिन) प्राप्त करना एक त्रुटि है, जैसे हम (मनुष्य) करते हैं।

क्योंकि हम गलती से, डिफ़ॉल्ट रूप से करते हैं। AI डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं है। इस अंतर्निहित मानव "गुणवत्ता" के साथ गेम-एआई को इम्बुइंग करना "धोखा" होने के उस एहसास को कम करने की दिशा में एक लंबा रास्ता तय करेगा (किसी भी तरह, जीत या हार से)।

यह भी एक विशेषता होगी एक उपयुक्त एआई को ट्यूरिंग टेस्ट पास करने में सक्षम होने के लिए मास्टर करने की आवश्यकता होगी: किसी को मानव उत्पत्ति के लिए एक खुफिया विश्वास नहीं होगा यदि वह "मानव" बनाने की "क्षमता" दिखाने में असमर्थ था (या) इंसान की तरह) गलतियाँ।

— logicean
स्रोत

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दुश्मन एआई आपके लिए और अधिक आसान तरीके हैं।

टैनिंग एनीमेशन के बाद यह एक हिट स्कोर करता है। यह खिलाड़ी को स्टन एनीमेशन को खत्म करने देता है और खुद के हमले के लिए तैयार हो जाता है। ताना मारना बंद करना और फिर खिलाड़ी को रोकना बहुत आसान होगा।

बार-बार ऐसे हमलों का उपयोग करना जिन्हें (या चकमा दिया जा सकता है और दुश्मन को नुकसान के लिए खुला छोड़ दिया जा सकता है)। गंदे कवर-आधारित शूटरों में यह दुश्मन को कवर से बाहर आ रहा है ताकि आप उन्हें मार सकें। एक प्रतिस्पर्धी एआई उन प्रकार के हमलों का चयन नहीं करेगा। दी इस के साथ ठीक किया जा सकता साजिश ।

टेलीग्राफिंग मूव्स (विंडअप) से खिलाड़ी को प्रतिक्रिया करने का मौका मिलता है। यह विंडअप एनीमेशन विशेष रूप से प्रतिक्रिया आधारित युद्ध में स्केलिंग कठिनाई का एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा है।

दुश्मन के खिलाफ खेलना बहुत आसान है। लेकिन यह एक चुनौतीपूर्ण अभी तक मजेदार दुश्मन बनाने के लिए बहुत कठिन है। इसका एक हिस्सा दुश्मन को गूंगा बना रहा है और खिलाड़ी को एक जीत हासिल करने देना है।

— शाफ़्ट सनकी
स्रोत

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नहीं, सामान्य तौर पर यह नहीं है - एक गेम डेवलपर के रूप में, आप एक इंटरैक्टिव अनुभव का क्राफ्टिंग कर रहे हैं, और आपके एआई को कैसे व्यवहार करना चाहिए, यह उस तरह के अनुभव से निर्धारित होता है जिसे आप बनाने की कोशिश कर रहे हैं। एक प्रतिधारण के रूप में, ऐसी स्थिति पर विचार करें जहां आप एक एआई को लागू करने में सक्षम हैं जो ग्रह पर किसी भी मानव द्वारा अपराजेय होगा । क्या आपको ऐसा करना चाहिए? क्या यह AI को "गूंगा" करने के लिए अनैतिक होगा ताकि खेल वास्तव में खेलने योग्य हो? एक अनैतिक बात यह होगी कि आप अपने खिलाड़ियों का लाभ उठाएं; लेकिन यह - यह सिर्फ सामान्य गेमप्ले डिजाइन है। मुझे आपके लिए कीड़े के एक डिब्बे को खोलने दें: कृपया इस ट्विटर धागे पर जाएं ।

पीएस नोट, हालांकि, कुछ गेमर्स चीजों को इस तरह से नहीं देखेंगे। उन्हें गुस्सा भी आ सकता है। लेकिन यह उनकी गलतफहमी से उपजा है कि खेल विकास और एआई कैसे काम करते हैं। यह अभ्यास को अनैतिक नहीं बनाता है।

— फ़िलिप मिलोवानोविक
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मैं कहूंगा कि यह खिलाड़ी पर निर्भर करता है।

व्यक्तिगत रूप से मैं काफी बेवकूफ या गलत तरीके से कुशल (कभी-कभी दोनों भी) होने के लिए अभ्यस्त हूं। मेरे लिए यह मुश्किल है कि मैं एक ऐसे खेल को याद करूं जहां बॉट्स "निष्पक्ष" कठिनाई में हों और मैं उनसे इस तरह की उम्मीद नहीं करता, क्योंकि मैं जानता हूं कि वे कितने सीमित हैं।

अगर खेल काफी लोकप्रिय हो जाता है तो भी इस तरह के कई "ट्विक्स" अंत में देखे जाएंगे।

मैं कहता हूं कि खिलाड़ियों को "कठिनाई में परिवर्तन" के बारे में सूचित करना बेहतर है और मुझे ऐसा करने वाले खेल पता हैं।

— ZeroUnderscoreOu
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वैकल्पिक उत्तर जो आपके प्रश्न को संपादित करने के लिए प्रेरित डिजाइन के बारे में अधिक है।

आपने अपने संपादन में कहा ...

... मेरी मुख्य चिंता खिलाड़ी से अप्रेंटिस को छिपाए रखने की थी, उदाहरण के लिए, जब कोई शूटर खेल रहा हो तो यह उम्मीद करना उचित होता है कि खिलाड़ी को पता है कि AI का कृत्रिम प्रतिक्रिया समय और खराब उद्देश्य है लेकिन मेरा सवाल उन खेलों के बारे में था जो इस तरह की चीजों को छिपाते हैं जब दुश्मन ठीक होता है तो दुश्मन सबसे अच्छे हथियार का उपयोग नहीं करते हैं या अपनी कठिनाई कम करते हैं।

असली समस्या यहाँ क्या है

यहां असली सवाल डिजाइन के बारे में है, न कि नैतिकता के बारे में। बुरा डिजाइन क्या कुछ बना रहा है "अनैतिक" लगता है। आप यहां हल करने की कोशिश कर रहे हैं, खेल की प्रतिद्वंद्वी चुनौती के खिलाफ खिलाड़ी कौशल को संतुलित कर रहा है।

एक खेल जो जानबूझकर खिलाड़ी के कौशल के साथ संतुलन बनाने के लिए "विकलांग" चुनौती है, खिलाड़ी कौशल और प्रतिद्वंद्वी चुनौती को संतुलित करने की कोशिश में एक बहुत ही सरल डिजाइन दृष्टिकोण ले रहा है। तो यह ऐसा करने के लिए अनैतिक नहीं है, यह सिर्फ बुरा डिजाइन है।

कहते हैं कि खिलाड़ी एक बड़े मजबूत प्रतिद्वंद्वी में चलता है जो उनके लिए बहुत मुश्किल है। इसका मतलब है कि या तो खिलाड़ी खेल के क्षेत्र में बहुत गहरे चले गए हैं, जो उनके लिए बहुत अधिक है (कासाडोर्स देखें, यदि आप फॉलआउट में गुड्सफ्रींग से बाहर उत्तर में हैं: NV), या डिजाइनर ने खिलाड़ी को चुनौतीपूर्ण विरोधियों के खिलाफ रखा है जब वे जानते हैं खिलाड़ी तैयार नहीं है।

आप इसे डिज़ाइन के नज़रिए से कैसे हल करते हैं? सरल। आप खिलाड़ी को एक विरोधी के खिलाफ नहीं रखते हैं जो उनके लिए बहुत कठिन है। और आप विरोधियों के बीच स्पष्ट भेदभाव को डिजाइन करते हैं, और उस भेदभाव का हिस्सा प्रतिद्वंद्वी का कौशल है। और आप अपने खेल को इस तरह से आगे बढ़ाते हैं कि एक खिलाड़ी के लिए अपने सिर के ऊपर से भी तेज चलना कठिन (लेकिन असंभव नहीं) है।

यह मूल रूप से फ्लो का विचार है जो गेम डिज़ाइन के बारे में है।

तीन ओग्रेस के साथ एक उदाहरण

कल्पना कीजिए कि आपके खेल में आपके पास 3 प्रकार के ओग्रेस हैं: थोड़ा कमजोर ओग्रे जो एक छड़ी के साथ आप पर झूलता है, एक बड़ी शाखा के साथ एक मध्यम स्तर का ओग्रे, और एक बड़ा ओग्रे जो एक बड़े लॉग के साथ।

यदि आप एक नए खिलाड़ी हैं, जिन्होंने नया स्वास्थ्य, कवच आदि प्राप्त नहीं किया है, तो छोटे ओरे को आपको मारने के लिए 4-5 बार मारना होगा। लेकिन एक बार जब आप उच्च स्तर के होते हैं, तो वह आपसे शायद ही कोई बात कर सके।

मध्यम स्तर के ओगेरे आपको 1-2 हिट में शुरुआत के रूप में मार सकते हैं, लेकिन यदि आप उच्च स्तर पर हैं, तो 4-5 लगते हैं।

यदि आप उच्च स्तर पर हैं तो विशाल ओग्रे आपको 1 हिट या शुरुआती 4-5 हिट के रूप में मार सकता है।

सभी ओगर हमेशा निर्धारित करते हैं कि क्या वे उसी तरह से हिट करते हैं। वे कैसे निर्धारित करते हैं अगर वे हिट कभी नहीं बदलते हैं। कोई कृत्रिम रूप से कम (या उच्च) प्रतिक्रिया समय नहीं है, कोई कृत्रिम रूप से कम (या उच्च) क्षति नहीं है। वे सिर्फ वही हैं जो वे हैं।

समाधान

यदि खिलाड़ी निम्न स्तर का है, तो उन्हें थोड़े से ओरेस के खिलाफ डाल दें। हो सकता है कि अब उन्हें एक चुनौती के रूप में एक मध्यम स्तर का ओग्रे दे। या कई छोटे ओग्रेस एक साथ। कभी भी उन्हें छोटे ओग्रेस, कई माध्यमों या विशालकाय लोगों के विशाल झुंड के खिलाफ नहीं रखा जाएगा, क्योंकि वे मर जाएंगे।

यदि वे मध्य स्तर के हैं, तो उन्हें केवल "मज़े" के लिए कुछ निम्न स्तर के ओग्रेस के साथ मध्यम स्तर के ओग्रेस के खिलाफ रखें। हो सकता है कि इसे और अधिक दिलचस्प बनाने के लिए छोटे लोगों का झुंड हो। मध्य स्तर के ओग्रेस या एक विशाल ओग्रे के झुंड के खिलाफ उन्हें कभी मत रखो, क्योंकि वे मर जाएंगे।

केवल विशाल स्तर विशाल ओग्रे के खिलाफ जाना। हो सकता है कि उन्हें अभी और बाद में कुछ मध्यम स्तर के ओग्रेस दें, या चुनौती को बढ़ावा देने के लिए छोटे लोगों के झुंड के साथ एक विशाल ओग्रे, या कुछ और। कभी भी उन्हें विशालकाय ओरेस के एक समूह के खिलाफ नहीं रखा जाएगा, क्योंकि वे मर जाएंगे।

इस दृष्टिकोण के साथ, यूयु को कभी भी कुछ भी "बाधा" नहीं डालनी चाहिए, क्योंकि खिलाड़ी कभी भी उन चीजों को नहीं देखेगा जिन्हें कमजोर करने की आवश्यकता हो सकती है।

और अगर एक निम्न स्तर का खिलाड़ी वास्तव में खेल में इतना गहरा जाने के लिए तैयार है, जहां वे विशालकाय ओरेस में दौड़ते हैं, तो उन्हें मरने दें - वे इसके लायक हैं।

— टिम होल्ट
स्रोत

आपकी प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद, लेकिन आपके ओज उदाहरण में लगता है कि आप जिस एडिट का जिक्र कर रहे हैं, उसे संबोधित नहीं कर रहे हैं, खिलाड़ी को एक बड़ा ओग्रे दिखाते हुए जिसे वे पार नहीं कर सकते हैं और उन्हें असफल होने देना पारदर्शी है। खिलाड़ी केवल बड़े ओग्रेस को हरा देगा जब वे सही स्तर पर होंगे। उदाहरण के लिए यह गुप्त होगा यदि खिलाड़ी लेवलिंग करने के बजाय, वे खिलाड़ी को बिना खिलाड़ी को छोड़े जानकर मजबूत हो जाते हैं और यह मान लेते हैं कि वे एक अधिक कुशल खिलाड़ी बन गए हैं।

— पीएसटीएजी