Candy Crush가 AI를 사용하여 플레이어가 퍼즐로 돌아 오도록하는 방법

los -angles- 플레이어는 Candy Crush에 대해 18,700 개 이상의 사가 레벨을 넘어 서면 인공 지능을 사용하여 개발 된 퍼즐을 해결한다는 사실에 놀랄 수 있습니다.

스마트 폰을 가진 모든 게이머가 AI를 사용하여 개발자가 스쿼시를 위해 더 많은 과자를 추구하는 청중에게 서비스를 제공 할 수 있도록 AI를 사용하는 데 도움이되는 응용 프로그램. Candy Crush의 스웨덴 비디오 게임 개발자 인 King은 AI를 사용하여 게임에 시간을 보내면서 플레이어가 지루하거나 갇히거나 화를 내지 않도록 오래된 레벨을 업데이트합니다.

Candy Crush Franchise의 CEO 인 Todd Green은 AI를 사용하면 개발자가 새로운 퍼즐 보드를 만들 수있는 시간을 자유롭게하는 데 도움이된다고 말했다. 그는 디자이너들이 첫 번째 패스를 통과하지 않고 AI없이 18,000 수준 이상을 업데이트하고 재구성한다고 말했다.

비디오 게임 산업에서 게임 개발에 AI의 사용에 대한 토론은 영역이 시작됩니다. 일부 게임 제조업체는 AI를 흑인 작업에 도움이되는 도구로보고 디자이너와 아티스트가 대규모 프로젝트에 집중할 수 있도록합니다. 그들에 따르면 AI는 더 풍부한 세계를 건설하여 더 대화 형 비가 게임 캐릭터를 만들 수 있습니다. 그러나 AI의 사용에 강력하게 반대하거나 자신의 생계를 비디오 게임의 배우 및 공연자이든, 게임을 만드는 데 도움이되는 노동자로서 자신의 생계를 위협으로 보는 사람들이 있습니다. AI에 대한 두려움은 7 월 말에 미국 텔레비전 연맹의 배우-딜리 오스 (Actors-Gildios)와 라디오 아티스트의 스크린으로 게임 아티스트를 강요했습니다.

그린은“우리는 게임에 채팅 봇을 넣지 않습니다. 우리는 게임을 위해 플레이어를위한 게임에서 AI의 디자인 경험에 투자하지 않습니다. “대신, 우리는 기존 문제에 대해 AI를 배치하려고 노력하고 있습니다.

소프트웨어 트레이딩 그룹에 따르면 미국에서는 비디오 게임 유지에 대한 소비자 비용은 2024 년 498 억 달러에 비해 2024 년에 513 억 달러로 증가한 반면, 소프트웨어 트레이딩 그룹에 따르면 비디오 게임 유지 보수 비용의 약 절반은 약 5,380 억 달러에 달했다. ESA는 모바일이 이제 8 세 이상의 플레이어들 사이에서 주요 게임 플랫폼이라고 말합니다.

2012 년 Facebook에서 처음 출시 된 Candy Crush는 지속적으로 업데이트됩니다. King은 최근 300 개의 클라이언트 버전의 게임을 발표했습니다. Activision Blizzard Game Giant는 2016 년 King을 59 억 달러에 인수했습니다.

One Up : Creative, Contare 및 Global Business Figure의 저자 인 Justa Van Drenen은 무료 게임이 독특한 위치에 있다고 말했다. 캔디 크러쉬 (Candy Crush)는 10 년 이상 수백만 명의 사용자를 자랑 할 수 있으며“약탈 플레이어”를 제공 할 수 있다고 그는 말했다. Van Drenin은 새로운 컨텐츠의 경우 수요가 너무 높아서 AI를 사용하여 많은 수준을 만드는 데 필요한 작업을 보상하는 것이 합리적이라고 덧붙였습니다.

“이것을 규모로 제공하기 위해, 당신은 일종의 인공 지능 또는 생성 AI에 의존하여 다음 형식 세트를 만들 수 있습니다.” “Candy Crush의 사례는 각 레벨이 기술적으로 당신이 발전하기 전에 또는 명확하게 해결 해야하는 유일한 보드라는 것입니다. AI와 기존 인간 보드 라이브러리의 도움을 받아 더 많은 예약을 창출하려는 노력을 가속화하고 확장하는 것이 합리적입니다. 사람들은 더 많은 레벨을 재생합니다.”

King은 AI를 사용하여 새로운 수준의 개발과 더 오래된 수준으로의 복귀, 경우에 따라 몇 년 된 퍼즐로 돌아가서 여전히 재생할 가치가 있음을 보장하기 위해 처리합니다. 게임을 오랫동안 플레이 한 사람들을위한 새로운 수준에서 회사는 퍼즐이 “첫 번째 연락처에서”재미있게되기를 원합니다.

“우리는 많은 플레이어가 레벨에서 테스트를 받거나 플레이하고 리뷰를한다는 사실로부터 혜택을받지 않기 때문에 우리가하기가 어렵습니다. 처음에는 똑바로 끊어 져야합니다.” “우리에게는 일찍 연주했을 수도 있고 아마도 시간이 쉬고 새로운 것이 무엇인지보고 듣거나 궁금했기 때문에 돌아온 사람들 사이에 정말 중요한 그룹이 있습니다.”

그린은 킹은 게임의“사이클”디자인에서 AI를 무대 뒤의 조수로 사용한다고 말했다.

“1000 수준의 동시에이 작업을 수행하는 것은 수동으로하기가 매우 어렵다”고 그는 말했다. “따라서 여기서 이해해야 할 가장 중요한 것은 AI를 사용자 설계로 사용하는 것입니다.”

그린은 대부분의 플레이어들에게 퍼즐을 풀기위한 재미는“위아래”에있다. 레벨은 복잡성으로 개발되지 않습니다. 가벼운 수준은 게임에 다양성을 제공하기 위해 몇 가지 복잡한 수준 또는 그 반대를 따를 수 있습니다. 인공 지능을 사용한다는 것은 매주 수백 레벨로 일하는 팀 대신 일주일에 수천 수준을 개선 할 수 있다는 것을 의미합니다. 개선 된 레벨의 편집을 자동화 할 수 있기 때문입니다.

“우리는 끊임없이 선수들과 이야기하고있다”고 그는 말했다. “우리는 또한 정량적 피드백을받습니다. 우리는 플레이어가 레벨에 어떻게 반응하는지 … 레벨이 얼마나 쉬운 지 알 수 있습니다. 그들이 갇혀 있거나 원하는대로 진행됩니까?”

게이머가 디자이너의 의도를 겪고 있는지 여부를 결정하기 위해 King은 100 번의 시도마다 플레이어가 몇 번이나 전달되는지, 그리고 보드가 얼마나 자주“리틀”되거나 모든 과자로 업데이트되는지를 포함하여 몇 가지 요소를 살펴 봅니다. 예를 들어 레벨이 재미 있는지 여부와 같은 일부 메트릭도 무형입니다.

Green은“이것은 또한 어느 정도는 분명히 주관적으로 이루어집니다. “이것은 다른 사람들과는 다른 방법입니다.”