Video Games are boring when they are too easy, and frustrating when they are too hard. In terms of providing game experience such as enjoyment to the player by match players with different levels of ability to player ability, We assume that implementing DDA for providing matches between player ability and overall game difficulty to the game, especially the modern game, has limitations in terms of increasing computational cost and complexities in the design of modeling the difficulty in modern games. To overcome limitations underlying the method of providing static difficulty changes to player, and DDA, we proposed a novel idea, Player Domination adjustment (PDA). The proposed idea is that to control the AI's actions based on the player's inputs so as to adjust the player's dominant power (e.g. the AI recognizes the player's attack actions but defends it in a wrong side to let the player incur damage to itself), which was proved as it leads to promotion of game-related self-efficacy in our work. Several pieces of research on were conducted on a social deduction game and a fighting game respectively, show our proposed idea has its potential of promoting User Experience(UX). As in an another study, outperforms DDA in two conducted experiments in terms of health promotion.


翻译:游戏游戏太容易就变得无聊,太困难就令人沮丧。在提供游戏经验方面,例如让具有不同能力球员享受球员享受球员的游戏体验方面,我们认为,执行DDD为球员的能力和游戏的总体困难,特别是现代游戏提供匹配,在计算成本和设计现代游戏困难模型方面,限制了计算成本和复杂性的增加;为了克服向球员提供静态困难变化的方法和DDA的局限性,我们提出了一个新颖的想法,即玩家定名调整(PDA)。 提议的想法是,根据球员的投入控制AI的行动,以调整球员的支配力(例如,AI承认玩家的攻击行动,但捍卫它是错误的,让球员自己受损害)。 事实证明,这导致促进与游戏有关的自我效能,我们分别进行了一些关于社会推理游戏和战斗游戏的研究,表明我们提出的想法具有促进用户经验的潜力(UX)。正如另一项研究一样,在健康试验中,在两种条件下,超越了DADA的外形体格。

0
下载
关闭预览

相关内容

粤港澳大湾区数字经济研究院是一家面向人工智能、数字经济产业和前沿科技的国际化创新型研究机构,坐落于深圳市深港科技创新合作区内。IDEA正与 MSR、Google Brain、DeepMind、OpenAI 等同行者一起推动人类 AI 技术前沿的发展。IDEA 的使命是立足社会需求,研发颠覆式创新技术并回馈社会,让更多的人从数字经济发展中获益。IDEA 秉承共享共赢共生的开源开放精神,积极营造自由而富有激情的创新工作环境,聚集全世界最聪慧的大脑一起创造人类社会最需要的价值。我们坚持科技擎天,产业立地,相信最好的研究从需求中来,到需求中去,最终惠及广大企业和受众。 IDEA 目前已聚集一批包括院士、世界著名大学教授、世界知名开源系统发明人在内的国际一流技术专家,致力于在 AI 基础技术与开源系统、人工智能金融科技、区块链技术与可信计算、企业级 AI 系统、产业智能物联网与智能机器人等领域研发国际顶尖成果,并培育一批国际领先科技企业,带动深圳乃至大湾区万亿级数字经济产业发展。 AIPT(AI 平台技术研究中心)致力于建设支撑人工智能算法、算力和数据的平台,通过具体项目的研发、实施和部署来推进 AI 技术的落地和产业化,团队成立以来,已发布 ReadPaper 论文阅读平台、BIOS 医疗知识图谱两款产品。AIPT 负责人-谢育涛曾任微软公司技术合伙人兼微软(中国)操作系统工程院院长。谢育涛在微软公司工作 20 余年,先后在微软美国总部的 Microsoft Office 产品组、必应团队、微软亚洲互联网工程院以及微软(中国)操作系统工程院、人工智能和云计算等多个研发部门担任重要职务。他在操作系统、搜索技术、人工智能、应用及服务领域拥有丰富的技术与管理经验。
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
LibRec 每周算法:parameter-free contextual bandits (SIGIR'15)
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2017年6月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月16日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月12日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
LibRec 每周算法:parameter-free contextual bandits (SIGIR'15)
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2017年6月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员