體驗電競新方式 英雄聯盟LOL 靠 AI 上位

| 鍾案平 | 14-10-2023 07:23 | |
體驗電競新方式 英雄聯盟LOL 靠 AI 上位

騰訊旗下Riot Games 的遊戲規模巨大,僅《英雄聯盟》(LoL)活躍玩家便超過1億5,000萬名,在總獎金數十萬美元的電競世界大賽總決賽,多於4,000萬觀眾在網上收看直播,可以想像支援絕不能少更不能出錯,一般玩家亦需享受才可令遊戲長期成功,善用科技當然是最佳出路。

電競睇得過癮 遊戲玩得順暢

Riot Games 早在去年便跟 AWS 合作,後者為《英雄聯盟》、《特戰英豪》(VALORANT)等遊戲,經雲端平台提供人工智能、機器學習、深度學習(DL)協助即時數據分析與應用,以及雲端服務。簡單來說,提高遊戲玩家及電競觀眾的體驗。

Riot Games 技術產品管理資深經理 John Knauss 表示,電競比賽直播加入即時數據分析,助觀眾和參賽社群了解包括比賽實況及對陣各方優劣勢等戰情,並會作出取勝機會預測(win expectancy),預測參賽隊伍在特定時間點贏得比賽的可能性,並在比賽過程中以圖表即時在場地屏幕顯示。此外,全球職業隊伍的實時排名,亦可在遊戲過程中顯示。觀眾自然看得過癮更投入。

實時遊戲數據分析

據悉,Riot Games 跟AWS 機械學習實驗室研究遊戲數據,並經後者的 SageMaker嘗試建立模型。Knauss 承認,在比賽直播提供圖像數據分析最大困難是數據量,即使有約 21,000場比賽數據可供訓練,但對建構模型仍嫌不夠。

此外,遊戲更新速度快,令分析舊數據失效,愈久遠數據參考價值愈低,,如 2013年遊戲數據便完全無用(《英雄聯盟》2009年推出)。

至於比賽本身以至一般玩家,AI 亦會有助增進遊戲體驗,確保整體遊戲環境公平。如反作弊和審查系統。舉例,機器學習技術助系統對言行不當玩家進行審查,能在15分鐘內作出處分,若玩家愈快受合理懲罰,他們改善行為的機會愈大。他們還將機器學習用於反「smurfing」,即有些資深玩家開新帳戶並刻意降低自己技術水平,對戰「菜鳥玩家」便可獲得不公平的優勢。

智能配對適合玩家

除了人工智能,智能亦可令玩家以至電競比賽更暢順,如伺服器反應速度。戲商會監視和分析有網絡數據封包遺失和延遲的資料。Riot Games 使用 128 tick rate 的伺服器。即伺服器每秒處理能處理來自玩家的 128 道指令或訊息,比主流 64 tick rate伺服器更流暢。

此外,為保障不同地區玩家公平遊戲體驗,在配對連線玩家方面,Riot 提供專門根據技能水平及網絡延遲等因素,找出相近條件的玩家對戰或共同參與任務。當玩家登入遊戲時,他們會檢查遊戲伺服器的 ping,玩家身處地點,並將之連接到對適用的遊戲伺服器,通常是 AWS 的本地區域(Local Zone)伺服器。

Source:ezone.hk

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