Çok oyunculu geliştiriciler neden ileri düzey oyuncu eğitimi için Aim Lab’a yöneliyor?

Aim Lab’ı ilk olarak Proletariat Inc. CEO’su Seth Sivak ile yaptığımız bir röportaj sırasında duydum—Spellbreak için eğitim araçları hakkında izleyiciler tarafından gönderilen bir soruyu tartışıyorduk ve o, Aim Lab’ı oyuncuların hedeflerini iyileştirmelerine yardımcı olmak için ekibin birlikte çalıştığı bir şirket olarak adlandırdı. ve sihir tabanlı Battle Royale’deki beceriler. Sivak’ın Aim Lab ile ilgili açıklaması merakımı cezbetti—kendi araçlarını ve eğitimlerini kontrol eden büyük bir geliştirici neden oyuncularını becerilerini geliştirmek için başka bir yazılım parçasına yönlendirmek istesin ki? Aim Lab, hem Ubisoft’tan (Tom Clancy’s Rainbow Six Siege için) hem de Riot Games’ten (Valorant için) resmi destek alan rekabetçi nişancı oyuncuları için bir atış poligonu gibi görünüyordu. Yine de kendimi Aim Lab kurucu ortağı Dr. Wayne Mackey ile sohbet ederken bulduğumda, bu benzetmeyi yaptığımda güldü. “Sanırım bu sürekli karşılaştığımız bir şey,” diye itiraf etti. “PC’nin ötesinde daha fazla platforma çıktıkça, bu bir nevi ‘bekle, bir oyunda daha iyi olmak için bir oyun kullanabilir misin?’ Garip hissettiriyor.” Ancak Aim Lab ve müşterileri için işi, yalnızca hedefler üzerinde pratik yapmanıza izin vermek için daha büyük oyunların atış modellerini taklit etmek değil, en iyi oyuncuları için bir yol isteyen oyun geliştiricilerini desteklemek için daha geniş, sinirbilime dayalı bir çabadır. performanslarını iyileştirmek ve sürdürmek. İlk olarak, Mackey için biraz arka plan. Son derece karmaşık sinirbilim alanına giden yolu, NYU’daki eski akranlarını tam olarak yansıtmıyor. Kendisini, oyun programlama için bilgisayar bilimi öğrenmeye çalıştıktan sonra nihayet yolunu bulan eski bir neredeyse terk olarak tanımlıyor. “20’li yaşlarımın sonlarında üniversiteye gittim ve hobici bir oyun geliştiricisiydim… yerel bir topluluk kolejine kaydoldum ve ‘adamım, eğer kod yazabileceğimi söyleyen ‘bilgisayar bilimi derecesi’ yazan bir kağıt alabilirsem , o zaman biri beni işe alır.’” Lisede matematikten nefret eden biri için bilgisayar bilimi hâlâ Mackey’e pek tercih edilmezdi. Ancak tesadüfen girdiği bir sömestrlik sinirbilim kursundan sonra bir şey tıkırdadı – beyni “nihai bilgisayar” olarak düşünmeye başladı. Mackey’nin kişisel web sitesi aracılığıyla görüntü. “Ama anlamadığımız garip, uzaylı bir bilgisayar!” sevinçle not etti. Bu yol, Lumosity gibi beyin jimnastiği yazılımları sahaya çıkmaya başladığında, onu NYU’da doktora yapmaya götürdü. Kurumda geçirdiği süre boyunca, profesyonel spor figürlerinin tesisten süzüldüğünü veya MIT Sloan Analitik Konferansı’nda konuşmalar verirken, geleneksel atletizmin oyuncuların temel becerilerini geliştirmek için sahadan nasıl yararlandığını gördü. Bu da onu şöyle düşünmeye sevk etti: “Oyun oynamanın temel becerileri nelerdir? Hızlı koşmanın, yükseğe zıplamanın, güçlü olmanın analogu nedir? Ve daha da önemlisi, eğer bunları çözebilseydiniz, bu bilgiye sahip olsaydınız, başka ne gibi problemler var? Bunu çözebilir misin?” “Biz başladık [Aim Lab] oyuncu eğitimi ile bu temel beceriler hakkında bilgi edinmek ve bir teklif sunmak istedik. [training] toplumun geneline çözüm.” Profesyonel oyuncuların Aim Lab gibi araçları kullanmalarının neden yararlı olduğu sorulduğunda, Mackey profesyonel spor eğitimine işaret etti. “LeBron James, her gün, bütün gün beş basketbol üzerine beş antrenman yapmıyor” dedi. James antrenmandayken dribling yapıyor, serbest atışlar, paslar vs. yapıyor. Yani profesyonel oyuncular video oyunları için antrenman yapmak istediğinde, maç üstüne maç tekrarlamak, en üst sıradaki eşleştirmede bile onlar için en iyi strateji olmayabilir. . Apex Legends’ı bir an için örnek olarak kullanalım – bir oyuncu maç üstüne maç oynayarak ganimet havuzları, harita rotasyonları hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve diğer oyuncuların davranışları hakkında bir fikir edinebilir. Ancak King’s Canyon’da peş peşe dolaşarak bireysel güçlü ve zayıf yönlerini tespit etmek daha zordur. “Aim Lab’in arkasındaki fikir gerçekten iki parçadır…biri bir tür tanılama katmanıdır ve umarım bir tanılama dökümü biraz ışık tutabilir…diğerleriyle karşılaştırıldığında bu temel beceri bileşenlerinde ne kadar iyiyim?” Mackey açıkladı. “Örneğin, görsel alanımın sol üst kısmındaki -ekranın sol üst kısmındaki- bir şeye tepki vermede daha kötüysem, bu teşhis edebileceğimiz bir şeydir ve oyun oynarken veri toplama sürecinizle bunu anlayabiliriz. ” Bu, oyuncuların bu belirli mikro becerileri geliştirmek için kişiselleştirilmiş eğitim rejimlerini kullanabilecekleri ikinci katmana yol açar. “Sizin için bu bilgileri alan ve daha iyi olmanız için yolları kişiselleştiren eğitim senaryoları oluşturacağız.” “Yani, ekranın sol üst kısmındaki bir şeye tepki vermekte daha kötüyseniz, ekranın sol üst kısmında başka yerlere göre daha fazla hedef göreceksiniz, başka yerlerde olduğundan biraz daha büyük olacaklar, kalın. ekranda biraz daha uzun.” Aim Lab ayrıca, rekabetçi oyuncular için bir Masterclass gibi çalışan bir Akademi özelliğine sahiptir – “etkileşimli deneyimsel öğrenme” ile karıştırılmış eğitici içerik. Twitch’te profesyonel oyuncuları izlemenin ve en iyi oyunlarını tekrarlamaya çalışmanın ötesinde bir adım. Mackey, YouTube’da profesyonel bir oyuncu izlerken bir şey öğrenirseniz, oyuncunun içinde bulunduğu senaryonun aynı oyuna girdiğinizde kendini tekrarlama ihtimalinin yüksek olduğuna dikkat çekti. Aim Lab’ın Akademi özelliğini (şu anda desteklediği oyunlarla) kullanarak oyuncular, üst düzey manevralar yapmalarını sağlayacak talimatlar ve tatbikatlarla bu üst düzey senaryolara hızla yerleştirilebilir. Mackey’s, bu eğitimle ilgili birçok veriyi inceleme şansı buldu ve her Aim Lab kullanıcısı için üst düzey veriye sahip olmadığını (kullanıcıların yaş, konum, uyku oranları, kafein kullanımı gibi veri noktalarını paylaşmasına olanak tanıdığını) açıkladı. , vb. bir katılım sistemi aracılığıyla, ancak yalnızca geri kalan kullanıcıları için ekran verilerini yakalar), ekip bir dizi farklı oyunda oyuncu becerisi hakkında çok şey öğrenebildi. Ve Mackey’i en çok şaşırtan istatistiğe gelince? Başarılı bir oyuncu yapan şey için “aslanın önem payının”, özellikle şutörler için motor ve algısal becerilerin bir karışımı olacağını düşündüğünü açıkladı. “Ancak özellikle Overwatch gibi oyunlarda görsel dikkat kapasitesi ve görsel hafıza kapasitesinin ne kadar büyük bir rol oynadığına şaşırdım” dedi. “Altıya altı bir oyun, aynı anda çok şey oluyor ve algı sistemleriniz çok fazla şeyle aşırı yükleniyor.” Mackey’nin atletizm karşılaştırmaları ve uygulama önerileri ilk bakışta mantıklı geliyor, ancak geliştiricilerin silahlarını ve çapraz sistemlerini başka bir yazılım sisteminde kopyalamak için bu şirketle birlikte çalışması hala biraz şaşırtıcı. yerleşik. Yukarıda: Rainbow Six Siege eğitiminin Aim Lab’de nasıl göründüğüne bir bakış Bir Ubisoft sözcüsü neden Aim Lab’a gittiklerini ve sadece kendi oyun içi eğitimlerini geliştirmediklerini açıkladı: “Rainbow Six Siege’in eğitimleri, yeni gelenlerin temel bilgileri öğrenmesine yardımcı olmak için tasarlandı Zaten çok iyi olan oyuncuların özel eğitimle daha da iyi olmalarını sağlayan Aim Lab gibi bir hizmetten çok farklılar” diye açıklıyorlar. “Siege karmaşık bir oyun ve yeni başlayanlar için dik bir öğrenme eğrisi var; geliştirici ekip olarak, yeni oyuncuların keyifli bir deneyim yaşamasına ve oynamaya devam etmesine yardımcı olmak için erken oyun deneyimini geliştirmeye öncelik veriyoruz.” “Bu nedenle, yelpazenin diğer ucundaki oyunculara hitap eden Aim Lab gibi bir hizmetle ortak olmaktan mutluluk duyuyoruz.” Riot Games’in ortaklık başkanı Matthew Archambault, şirketlerinin Aim Lab ile ortaklığını açıklarken bu duyguları yineledi ve “dışlayıcı değil, daha fazla oyuncunun kendi teknolojileri aracılığıyla Valorant ile bağlantı kurmasını sağlayan katkı maddesi” olarak nitelendirdi. Mackey, Aim Lab’in 500’den fazla oyun için fare hassasiyetini ve görüş alanını çoğaltma yeteneği ile resmi ve resmi olmayan bir destek karışımı ile çalıştığını açıkladı. “Riot ve Ubisoft gibi yayıncı ilişkileri, IP alanına girmemize ve onlarla ortaklaşa haritalar ve silahlar gibi daha birçok oyuna özgü şeyler yaratmamıza izin veriyor” dedi. Ek olarak, tüm bu oyuncu verilerinin sağladığı bir miktar e-spor pazarlaması var. Mackey, Aim Lab ile iş ortaklığı yapan geliştiricilerin bir gün için canlı etkinlik yayınları sırasında bir oyuncuyu öne çıkarırken ilgili istatistikleri sağlayabileceğini umduğunu açıkladı; tıpkı NFL veya NBA yayınları sırasında Futbol veya Basketbol oyuncularının istatistiklerini görebileceğiniz şekilde. Mackey, Aim Lab’ı hala “Beta’da” olarak tanımlıyor ve “yaklaşık yüzde 60’ı tamamlandı”, ancak bu tür istatistik odaklı eğitim alanları oluşturmak için geliştiriciler ve oyuncularla çalışmak için uzun bir yol olduğunu düşünüyor. . E-spor işinin genel olarak kendine has zorlukları olsa da, uzayda kalmakla ilgilenen diğer geliştiricilerin eğitim şirketiyle ortak olmak için Ubisoft ve Riot’u takip edip etmediğini veya daha da ötesi, Mackey’nin çalışmalarından ipuçlarını alıp almadığını görmek ilginç olacak. Oyuncularının kullanabileceği kendi kurum içi, profesyonel atletizmden ilham alan antrenman araçları.

About admin

Check Also

Overwatch’ın McCree’si, adaşı Blizzard’dan kovulduktan sonra adını değiştirecek

Eski bir Blizzard çalışanının adını taşıyan Overwatch kovboy kahramanı McCree, yakında adını değiştirecek. Onun adaşı, …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

wordpress tema