AIはeスポーツの秘密兵器になりつつある

人工知能 (AI) の分野である機械学習は、世界の e スポーツ市場の将来の発展と同様に操作方法を徐々に変えており、無煙産業は 2022 年までに 18 億ドル相当の価値に達すると予想されています。 AI が人間の言語、ビッグデータ、思考戦略を学習する方法が劇的に改善されたのは、過去 10 年間の大きな進歩です。それに加えて、ゲームにおける AI は最も急速に成長している側面の 1 つであり、これにはボットのパフォーマンス、会話アシスタント、ゲーム デザインにおける無数の重要な変更のほか、特定のゲームごとに理論と戦略への新しいアプローチを模索する方法が含まれます。AIが現在どのようにeスポーツの秘密兵器になりつつあるのかを見てみましょう。

• AI は日常生活にどのような影響を与えていますか?

AIとeスポーツの世界

• eスポーツのパフォーマンスを最適化する
• 勝利のための計画を立てる
• ゲームのビジネスモデルを破壊する
• モバイルおよびソーシャル プラットフォーム

eスポーツのパフォーマンスを最適化する

プロの e スポーツにあまり興味がない人は、ゴス (プロゲーマー) がアスリートに劣らず、非常に厳しい生活習慣とトレーニング習慣を持っていることをおそらく知らないでしょう。特にサッカーやテニスなどの伝統的なスポーツから励ましが与えられます。トーナメント前とトーナメント中。これらの 19 歳と 20 歳のティーンエイジャーは、最大 6 桁または 7 桁のボーナスを獲得するために互いに激しく競争し、人生を変え、何百万人もの人々に知られるスターになることができます。では、この状況において AI はどのような役割を果たすのでしょうか? さて、プロのコーチのようなゲーマーと一緒に練習するために、人工知能モデルがゲームチームに「雇われ」ていることが判明しました。

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たとえば、SenpAI のような e スポーツを分析できる機械学習プラットフォームは、プレーヤーの統計を評価し、タイトルでのより良いプレイ戦略や戦術を推奨できる AI ベースのコーチング プログラムを提供しています。リーグ オブ レジェンドや Dota 2 などの MOBA ゲームでは、各ゲームが2 つのチームが参加し、各チームには 5 つのポジションが含まれ、各タスクは具体的に分割されます (理論的には次のようになります)。AI コーチはチーム メンバーに攻撃戦略と防御戦略についてアドバイスし、さまざまなアプローチが勝敗率にどのように影響する (増減する) かを示します。「ゲーム チームが最適なプレイング戦略を見つけるのに役立ちます」から。

開発者は、特定のゲームを独自に学習できるように AI モデルをトレーニングすることがよくあります。Omnicoach「AI トレーナー」の場合、オーバーウォッチ プレイヤーはこの AI モデルに、武器の使用方法、機動性の向上、敵に対して有利な位置を見つける方法について有益なアドバイスを提供させます。それぞれが独自の戦闘能力を持つ敵のアバターを残します。 。このゲームでは、6 人のメンバーからなるチームが各個人の素晴らしい相乗効果を利用できれば、対戦相手に対して大きなアドバンテージを得ることができます。

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レッドブル、モンスターエナジー、アウディなどの多くの世界的ブランドがスポンサーとなっている主要ゲームチームの多くのエリートゲーマーやゲーム界の有名な才能は、戦術的な優位性を得るために作成されたコンピューター制御のプレイ方法を適用しています。たとえば、Counter-Strike: Global Offensive では、AI トレーナーがプレーヤーに、建物や橋の近くの有利な場所の後ろに隠れて敵よりも有利な距離を獲得する方法や、合理的なフォーメーションを展開することで各ゲームでの脆弱性を軽減する方法をプレイヤーに教えることができます。

実際、ゲーム理論とシミュレーション手法はさまざまな変数の影響を受ける可能性があり、AI はプロゲーマーに非常に強力な状況分析機能を提供します。人々はあらゆるゲームで「頭を悩ませる」必要があります。それが彼らの仕事であり、それが彼らに与えられるものだからです。」食べ物と衣類」。

勝利のための計画を立てる

そうは言っても、人工知能はゲームの世界をさまざまな形で変えています。ロンドンに本社を置く世界で最も有名な人工知能開発会社の 1 つである DeepMind (2014 年に Google に買収) は、機械学習モデルを使用して、Atari の Pong などのいくつかの古典的なタイトルでより最適化されたプレイ方法を発見し、その最終結果は印象的です。

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2017 年の TedTalk 番組で、DeepMind コンピューター科学者のライア ハドセル氏は、AI とディープ ニューラル ネットワークは、特定のゲームごとに最適なゲームプレイを見つける上で大きな役割を果たし、ゲームのデザインの改善にも役立つと述べました。ライア・ハドセル氏によると、AIにゲームをプレイさせることは、研究室で開発されているすべてのAIシステムの最終テストステップであり、研究者はAIのゲーム結果から、そのAI全体の全体的なパフォーマンスを比較的正確に比較して評価できるようになるためだという。モデル。

ご存知ないかもしれませんが、AI テクノロジーは現在、特にゲームの分野において、多くの知的な戦いで人間が勝つのはほぼ不可能なところまで発展しています。チェスの伝説のゲイリー・カスパロフでさえ、自分の得意分野でスーパーコンピューターに屈しなければなりませんでした。あるいは最近では、テクノロジー界の億万長者イーロン・マスク氏の OpenAI と呼ばれる AI モデルも、世界中の Dota 2 プレイヤーとの 3,000 以上の試合で 93% 近い勝率を達成しました。実際、優れたマシンが毎秒何百万ものゲーム操作の結果を計算し、分析できる時代に入っています。

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もう一度繰り返しますが、現時点ではテクノロジーの世界では、仮想と現実の 2 つの概念にほとんど違いはありません。プロのゲーマーは、人間と人工知能モデルによって作成されたゲームプレイにより、物理的なゲームとデジタル ゲームが融合した世界に没頭します。

ゲームのビジネスモデルを破壊する

ゲームの世界のビジネスも人工知能の出現によって影響を受けており、もちろんここでの影響はポジティブな目とネガティブな目両方に関係しています。簡単な例として、消費者が何千もの異なるビデオ ゲーム タイトルの「迷路」をナビゲートしたり、ユーザーのニーズに合ったゲームを見つけたりできるようにするために、多くの会話型 AI アシスタントが開発されています。ほんの短時間で、携帯電話に話しかけて、どのゲームが最も人気があるか、ゲームのプレイ方法、その他の一連のクエリを尋ねるだけで、現在の方法と比較して時間とお金を節約できます。自分で情報を探すこと。

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「顧客は、オンライン ショッピングの際に、店舗での購入と同じエクスペリエンスを確保しながら、自然で会話的なやり取りを求めています。しかし、人々が自分で製品を探すのではなく、AI に適切な製品を推奨してもらいたいという傾向も高まっています」と、シリコンバレーに本拠を置く企業で AI アシスタント モデルの開発を担当する機械学習エンジニアのビジェイ・ラマクリシュナン氏は述べています。

さらに、AI は将来の用途、特にコミュニティ側からの関心とエンゲージメントを大幅に高めることができるゲーム デザインを作成することで市場シェアを獲得するために、大きな可能性を示しています。たとえば、アルゴリズム プログラムをトレーニングして、Dota 2、League of Legends、その他の人気タイトルの最高の機能を見つけて、MOBA 開発者が製品を磨き上げるのに役立てることができます。

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モバイルおよびソーシャル プラットフォーム

「Facebook メッセンジャーなどのオンライン チャットボット チャネルは、ユーザーに高品質の AI エクスペリエンスを提供する上で大きな役割を果たしています。Facebook が AI エージェントとの過去のやり取りや行動を調べて、お気に入りのアイテムや興味深い場所など、平均的なユーザーが将来何をしたいのかを把握することは十分に可能です。これらの洞察は、各個人に最も関連性の高いパーソナライズされた情報を提供する上で貴重です」とラマクリシュナン氏は述べています。

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したがって、機械学習は、ユーザーの好みに基づいてゲームをカスタマイズするのに適したテクノロジーです。AI「エージェント」は、個人が何を買うかを正確に予測することを学習できます。そしてこの機能は、ゲーム開発者の財務リスクを軽減し、作成されたものの多くの人の好みに合わないために「完売」したゲームを回避するのに貢献します。さらに、物体認識システム、顔認識システム、音声アシスタント、ディスプレイを組み合わせたマルチモーダル AI モデルも、顧客により良いエクスペリエンスを提供できます。

ロシアのウラジーミル・プーチン大統領は2017年、人工知能が人類の発展の未来となると述べた。したがって、この分野で指導的な役割を担う人、組織、国は、世界の支配者になることができます。もちろん、それには特に e スポーツの分野やゲーム市場全体が含まれます。