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人工智能实验,数字碗展示了一个有趣的的体育视频游戏

人工智能实验,数字碗展示了一个有趣的的体育视频游戏
超级碗
  继第四节的令人印象深刻但不是意想不到的反弹,四分卫汤姆·布雷迪带领新英格兰爱国者星期三在超级碗李获胜,击败亚特兰大猎鹰27-24。
  好了,好吧。不是真正的超级碗。模拟一个。马登一。自2004年以来,EA Sports每年使用他们的NFL赞助的视频游戏特许经营预测哪个团队将Vince Lombardi奖杯家。等量零件营销和人工智能实验,数字碗展示了一个有趣的一面的体育视频游戏 – 特别是马登特许。他们不只是有趣的游戏,在朋友们在啤酒的淡季。他们是严格,严格的现实生活运动的娱乐。事实上,模拟可能在没有玩家的情况下比他们做的更好。
  让我们以超级碗XLIX为例。在那场比赛中,新英格兰爱国者面对了西雅图海鹰。在现实生活中,爱国者赢了,28-24。在当年的系列赛最新赛事“马登15”中,爱国者队赢得了28-24。虽然这可能是这些年度模拟中最显着的成功,但它不是唯一的一个。不计今年,这是尚未确定,马登已经正确预测超级碗的冠军令人印象深刻的9分之13。
得到它权利
  他们是如何做到的呢? Madden的高级品牌总监Josh Rabenovets说:“这很简单。最新版本的游戏 – Madden NFL 17在这种情况下 – 是在Xbox One上播放。他们运行一个游戏,广泛记录结果和跟踪所有方式的统计,然后他们在网上发布的游戏内事件的镜头。 “我们不会做太多,”他说。 “我们只是显示它是这样。
  EA能够保持它的简单,因为显示它就像它是一个显示什么成为一个严格和越来越现实的身体和空间的模拟。一个可以在没有明确的人类监督的情况下操作。整个游戏可以通过让AI让球场上的球员做出每一个决定,没有来自沙发上的球员的任何输入来玩。离开自己的设备,马登会发挥自己。
数字游戏
  像Madden这样的游戏并不总是那么准确。 一个庞大的数字系统决定了球场上的每个球员将如何行动,早期他们都从基本上相同的数字集合进行工作。 每个游戏玩家执行相同。 为了解决这个问题,运动游戏使用由专业运动专营店的许可证提供的数据为实际玩家实施数字排名。 之后,该领域的数字家伙停止了像机器人一样玩,并开始像玩家一样玩。 数字能够塑造他们对玩家控制的反应方式,以及他们在游戏的人工智能控制下反应的方式。
  多年来,Madden开发了可能是最复杂的排名系统,有几十个从力量到速度到情境意识的个体指标。足球本身是一个难以模拟的运动,而更加难以统计的跟踪。在NFL中,每个玩家只保留少量的量化的个人统计数据,即使是那些被保存的信息比他们可能出现的信息量少。毕竟,球员在足球场上的每一个动作都是不可能量化22个人在进攻和防守上的炼金术的结果。例如,在篮球,你可以轻松,整齐地量化某人射击罚球的准确程度。这是运动员和篮筐之间的简单交互。在足球,每一次投掷,每一个踢球,每一个冲球场获得或失去依靠至少两个人,每个人都只对不到二十个人响应。足球运动员彼此缠着,使个人的统计概况几乎不可能可靠地提出。
NFL的第33个特许经营权
  为了管理它,Madden的开发者有一个科学和艺术的过程。除了NFL提供的统计数据之外,Madden开发人员通过手动分配数字给个人评分,并根据新信息进行调整,从而分析游戏画面和每个单独播放器上的所有公开数据。然后他们使用这些数字的加权平均值来提供确定每个玩家的整体质量的总体排名。除此之外,数据不断被修订,并通过可下载的更新提供给马登玩家。
  Rabenovets说:“NFL把我们看作是第33个NFL特许经营。 “我们得到所有的统计数据和所有他们的伤害报告和这种性质的事情,当团队做实时的方式。在我们更新我们的名单时,我们可以像团队的总经理一样使用这些数据。
  这个劳动密集型进程更令人震惊的是,直到两年前,这是一个人Donny Moore的工作,他被亲切地称为开发商和粉丝的“评分czar”。自从他在2015年离开幻想运动的世界,EA一直有点秘密,谁接管了他的角色。当被问及时,Rabenovets不太明白,但说过程仍然一样。
  这个过程应该保持不变 – 它在预测超级碗是非常成功的。考虑到人类判断在这一切中所起的作用,更令人印象深刻的是,Madden的准确性是如此之高。投射总是一个不精确的努力,受到机会和错误。但9-3是一个heckuva记录。这个星期天,我们会发现EA是否能够提高它的数量。
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