كان لدينا رفاهية التحدث مع العديد من الشخصيات والنجوم المثيرين للاهتمام في جميع أنحاء عالم الترفيه خلال فترة وجودنا في San Diego Comic Con Malaga. ربما يكون أحد هؤلاء الأفراد أحد أشهر المطورين حول العالم اليوم ، حيث التقينا ب Brendan "PlayerUnknown" Greene للحديث عن أحد أحدث مشاريعه.
سألنا منشئ لعبة PlayerUnknown's Battlegrounds الشهيرة على نطاق واسع عن Prologue: Go Wayback وكيف تتقدم لعبة البقاء الطموحة هذه وكيف يتفاعل المعجبون معها بعد وصولها في شكل تجريبي.
"لقد كنت متحمسا حقا ، مثل رؤية الناس في Discord الخاص بنا ، أشياء مثل" هذه اللعبة هي الكراك "، PlayerUnknown بدأت. "لقد كانوا يقولون ،" لقد كنت ألعب ساعة وأعود وألعب ثلاث ساعات ثم أعود في اليوم التالي ". نجا رجل واحد لمدة 17 ساعة في اللعبة ، على ما أعتقد...
"مثل الأشخاص الذين يرسلون لي مقاطع من الكبائن التي وجدوها تطل على منحدر ويريدون العيش هناك. لهذا السبب قمنا بإجراء إصدار تجريبي مفتوح بدلا من إطلاقه مباشرة في الوصول المبكر لأنه من خلال التعليقات التي تلقيناها في المجتمع ، اعتقدنا ، كما تعلمون ، أنهم يريدون المزيد من النظام الأساسي. إنهم يريدون المزيد من اللعبة التي يمكنك إعدادها كيفما تشاء. لذلك ، هذا ما نفعله ، كما لو أننا دفعناه قليلا ".
PlayerUnknown يواصل بالحديث عن الخطط القادمة للمشروع ، موضحا: "لذلك ، هناك لعبة بقاء على قيد الحياة ، بالتأكيد ، وستكون تجربتي. عالم مفتوح، ولكن سيكون لديك قائمة إعدادات حتى تتمكن من إعداد العالم بالطريقة التي تريدها. سيكون هناك محرر خرائط حتى تتمكن من إنشاء الخرائط التي تريدها ومشاركتها. لذا ، فهي أكثر من مجرد منصة لاعب واحد من مجرد وضع لعبة واحد ، أليس كذلك؟ وهذا ما يثير اهتمامي ورؤية تلك التعليقات من المجتمع عن حماسهم لذلك. كما هو الحال ، لدينا بالفعل أشخاص يركضون بسرعة ، أو خرائط ، أو حتى الجري لمسافات طويلة ، لأننا الآن لا نخبرك بمكان برج الطقس. لذا ، مثل العثور على الطريق الصحيح إلى برج الطقس من مقصورة البداية يمثل تحديا والناس يديرون بسرعة. لذلك كنت متحمسا للغاية لما رأيته ".
نظرا لأن Prologue: Go Wayback تم إنشاؤه باستخدام تقنية التعلم الآلي (ML) ، فقد سألنا PlayerUnknown عن مصدر فكرة هذا الدمج وما إذا كان التعلم الآلي هو الخطة منذ اليوم الأول.
"كان ذلك بسبب الهدف النهائي. لذا ، هدفي النهائي... لدينا مقدمة: عالم غير مكتشف، وهو عرضنا التقني لميلبا ، وهذا عالم على مستوى الأرض. ومن أجل القيام بعالم على نطاق الأرض ، تقليديا ، ستحتاج إلى شحن محركات الأقراص الصلبة من البيانات إلى الناس لأنها تحتوي على الكثير من البيانات. لذا ، فإن الطريقة الوحيدة للقيام بذلك هي بشكل مولد والتعلم الآلي مفيد حقا لذلك. يمكنك إعطائها بيانات منخفضة ويمكنها استقراء واستنتاج المزيد من البيانات من ذلك. لذلك ، لهذا السبب نستخدم التعلم الآلي لأنه باستخدام برنامج صغير على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، يمكنك إنشاء عالم على مستوى الأرض ، لأنه لا يتم تخزين أي شيء. يتم إنشاء كل ذلك في فقاعة وأنت تتحرك عبر العالم.
"لذلك ، لهذا السبب نقوم بالتعلم الآلي ، لأن الإجراءات في شكلها التقليدي جيدة ، لكنها تقودك بعدد معين من النتائج ويمكنك نوع من رؤية الأنماط. يمنحك التعلم الآلي تباينا لا حصر له تقريبا. لذلك ، خاصة بناء العوالم الطبيعية. يمكننا أن نفعل عوالم لا حصر لها في واي باك بالفعل ، حيث يوجد 2.6 مليار بذرة في مخطط واحد. لذلك ، يصبح كبيرا جدا بسرعة كبيرة. لذلك ، هذا بالنسبة لي هو السبب في أننا نفعل ذلك في ML ، لأنها الطريقة الأكثر فاعلية لتوليد هذه العوالم الكبيرة محليا ".
شاهد المقابلة الكاملة مع PlayerUnknown أدناه لمعرفة المزيد حول محرك Melba وكيف أن Project Artemis لا يزال الهدف النهائي للمطور.
