Riot開發者日記:提升人機用戶體驗的前因後果
發佈時間:2014年04月18日 10:25:14    作者:開心遊戲網    人氣:9117    進入討論區
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  最近大家都聽說了提升人機遊戲體驗的事繼之前的「澤拉斯重做」和「亞索風牆幕後」的開發者日記後,今天為大家帶來的是設計師Roaming Numeral關於提升人機體驗話題。

  各位好! 歡迎來到最新的英雄聯盟開發者日記。這次我們要談論的是人機對戰的問題,無論你信不信這都是現在英雄聯盟中的重要組成部分。我們最近正在致力於讓電腦更加接近於真實的玩家,我覺得各位對於我們在這背後一系列的工作會很感興趣。 和以往一樣,大家的反饋會為我們提供很多幫助,不過現在!我們還是看看開發團隊是如何創造更出色,更人性化的電腦對手吧!下面有請RoamingNumeral,我們人機升級的核心成員來說一說吧!

  為什麼我們升級人機電腦?

  人機對戰是這個遊戲的重要組成部分,即使對於滿級的玩家也是如此。我們希望那些經常和電腦為伴的玩家也可以從中獲得樂趣。

  我們還分別對人機玩家和正常打匹配模式的玩家進行了調查。從中我們明確了一個事情,他們希望電腦更像人一些:做什麼不再那麼容被猜到,並且做一些真正玩家會做的事情,比如專注於補刀或者使用技能的連招。讓我們意外的是,大家並不是很追求「更難」的人機對戰。

  根據調查的結果,我們這次對於人機系統的升級專注於讓電腦更加人性化,尤其是這樣的改動可以讓對戰電腦變得更加有趣一些。

  玩家在調查中還提到,面對電腦的時候他們感覺不到像面對真正玩家時的那種緊迫和威脅感。事實證明,他們是正確的。

  改善對於威脅的評估

  威脅評估是電腦用來衡量自身和對手強度的系統。這個系統支撐著整個遊戲中電腦的決策。

  我們之前使用的系統是遊戲中非常常見的處理方法,尤其是在第一人稱對戰遊戲中。電腦會根據最近一些時間受到的傷害來計算即將面臨的威脅。在第一人稱設計遊戲中,這個系統效果很好。如果電腦在轉彎的時候受到了傷害,那麼基本上當他轉過去之後還會繼續受到傷害,所以最好的辦法就是後退。

  而英雄聯盟這個遊戲有所不同。如果 把他所有的技能都打到一個電腦身上,但是電腦沒死的話,那麼這個電腦不應該跑。相反這是電腦擊敗維嘉的最佳時機。因為他所有的技能都冷卻了,已經打不出什麼傷害了。那麼為什麼不在他最脆弱的時候給他幾下呢?

  我們的新系統在面對這樣的情況下,不僅僅會評估雙方的生命值,還會考慮電腦本身和周圍敵人有多少技能。總體來講,我們會發現電腦對於威脅的評估有了很大的進步(邪惡小法師要慘了)。

  不過還是要說,改善威脅評估對於電腦來說並不是藥到病除的辦法。英雄聯盟是一個以人為核心的遊戲,而不是電腦,這樣就會產生很多有趣的問題。舉個例子,在一個技能使用之前,遊戲並不知道會發生什麼。當 使用大招,一個腳本會不斷檢查是否有人會脫離鎖鏈的控制。當技能結束後,腳本會對那些沒脫離控制的人說「你被暈住了受到了傷害」。但是在莫甘娜使用大招之前,遊戲無從知道魔甘娜會造成多少傷害。

  那麼現在,一切都非常明顯了。玩家可以通過閱讀技能說明,事先想像將要發生什麼事情。電腦只能在技能使用後才有辦法計算出結果。然而,還有一個重要的問題是電腦無法做到「吃一塹長一智」。

  因此,這次更新讓電腦可以對於玩家造成的傷害進行非常粗略的估計。不過電腦還是會在可以贏的情況下逃跑,反之亦然,因為他們無法像玩家一樣準確的計算傷害。

  為什麼我們不讓電腦打野或者學會穿牆呢?

  這歸結於一個很簡單的事實:電腦並不知道牆在哪甚至不知道他們自己是什麼(做電腦真悲哀是不是?)

  這裡的問題和技能上基本一樣:英雄聯盟是一個面向人的遊戲。作為人來說,一條路是彎彎曲曲的是很顯然的事情——前面有牆也能看到!而作為一個電腦,他們只會沿著自動尋路的路線走。他們不知道牆在哪,也不知道強有多厚,他們甚至不知道是什麼擋住了自己的去路。可能是牆也可能是一波兵。電腦只會傻呵呵的根據系統給出的兩點之間最短的距離來移動。

  用閃現或者其他技能來穿牆對於電腦來說太難了——因為他們不知道牆有多厚,也不知道如何穿過一個狹小的空間,這基本不太可能自動實現。我們在系統內部對於地形上的修改,或許可以在(很遠很遠的)將來讓這件事情成為現實。

  打野也是一樣的情況。打野的一個主要關鍵問題在於選擇合理的安全路線。在地圖和路線系統沒有進一步的升級前,我們無法讓電腦真正的去打野。

  我們當然認為穿牆和打野對於電腦都說都是非常棒的想法。在未來我們會想辦法讓他們可以做到。不過目前來說我們更專注於其他方面,讓電腦在面對玩家的時候能力更強。

  躲避技能

  玩家和我們之前的電腦最顯著的一個區別就是面對技能時的反應。大多數情況下玩家都會嘗試躲避彈道技能,而電腦都會用臉去接這些技能,怕都不會怕。由於這種非常「不人性化」的行為,我們想教會電腦如何躲技能。不過我們遇到了很大的挑戰(我想你們會猜到)——和地形的問題一樣,電腦根本「看不帶」技能。

開發者日記:製作更加人性化的人機對戰

  學生你們能打得過我麼?

  以下是過去電腦安妮在面對奶大力標槍時候的反應:

  電腦安妮上線中...

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:高

  目標Q技能有嗎:有!

  行為:刷兵才是我的任務!

  ----------

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:高

  目標Q技能有嗎:沒有!

  行為:那我還是接著刷兵吧!

  ----------

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:低

  目標Q技能有嗎:沒有!

  行為:臥槽!!!我的血哪去了!!!拳頭爸爸救救我!!!(落荒而逃)

  不過對於安妮來說很幸運的是,拳頭爸爸已經想辦法教她怎麼去躲技能了。通過檢查對面英雄的方向以及是否有技能剛剛冷卻完畢,現在電腦會在一些情況下躲避技能了。

  以下是學習完畢後的安妮面對奶大力標槍時的反應:

  電腦安妮上線中...

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:高

  目標Q技能有嗎:有!

  行為:刷兵吧!

  ----------

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:高

  目標Q技能有嗎:沒有!

  [技能檢查中]

  這是一個彈道技能嗎:是!

  目標正在看著我嗎:是!

  行為:華麗的轉身躲開它!

  ----------

  周圍環境檢查中...

  發現目標:奶大力!

  我的生命值:高

  目標Q技能有嗎:無!

  行為:終於輪到我干你了,來吧!

  在這樣的改動過後,電腦會試著去躲一些技能,但是效果不會很完美。比如冰鳥的Q技能在引爆之前是不會進入冷卻的,所以電腦就不會知道她使用了這個技能。阿狸的Q技能是往返的,所以電腦可能會躲第一段而不會躲第二段。現在的系統還有很多技能解決不了,不過可以躲總比不會躲要強吧!

  電腦連招和出裝上的升級

  除了讓電腦在靈活性上有所提高之外,我們還有很多方面可以改善使其更加人性化,比如在關鍵時刻的行為,改善電腦的連招和出裝套路。我的一個鑽石組的同時在此幫到了我,我們讓電腦的連招更接近於玩家同時出裝更加合理。

  順便說一下,現在安妮可是會閃現大招了哦。

  更具人性化的電腦

  不出意外的話,現在電腦會考慮更多的變量以及進行更多的計算。我們的工程師在這方面進行了很多代碼優化,以避免增加服務器的壓力。

  一個讓電腦更加人性化,更有效率的的辦法是降低他們偵測周圍環境的頻率。現在簡單電腦的偵測頻率會變成過去的三分之一,而一般難度的電腦會是過去的50%到100%,根據他們面臨的威脅程度決定。所有的這些設定並不是真的讓他們「慢下來」,他們還會和過去一樣敏捷,只是為了減少一些他們過去那種超人一般的反應。

  這些很多表面上看不出來的改動,讓我們有了更加人性化的電腦。雖然他們沒有鑽石組的水平(可能連白銀組都沒有)——那也不是我們現在追求的目標。我們接下來是計劃進一步提升人機對站的遊戲體驗,尤其是對於那些新手玩家來說。在我們以後的改動中獲取更多消息吧!

  同時他還回復了一些關於讓電腦穿牆的話題:

  「這個話題會成為穿牆系統的良好開端。

  不過這個系統涉及到的問題有點多,尤其是還要考慮穿牆需要有哪些技能。也就是說,至少在某些情況下電腦是需要穿牆的。

  問題的難點在於當你想讓電腦穿牆的時候,那麼穿牆究竟是不是一個很好的選擇呢?如果是一個真正的玩家穿牆,那麼通常他會有一個很好的逃生路線。想要分辨出逃生路線好還是不好,就面臨了和讓電腦打野的時同樣的問題。當你在野區的時候,路線變得非常複雜。最短距離通常不是最優路線,無論你是想逃跑還是和隊友匯合...情況可能有太多了,如果一一列出來會很長。

  玩家可以在進行很多盤遊戲之後瞭解如何去判斷局勢,最終心裡會產生一個合理的決策。而讓電腦去做這樣的計算是非常富有挑戰性的,所以我們決定先去處理那些可以更快完成的事情。」

  同樣還有讓電腦打野的問題:

  「當我們最初處理讓電腦打野的問題時這個帖子會是個很好的總結,不過這並不是最後的結論。

  人類非常善於心理戰,學會不同的套路並且慢慢的去適應。適應對手的打法對於打野來說非常重要,而對於電腦又是非常困難的。

  例如,如果我們通過程序讓電腦藍開→三狼→紅buff→F4這個路線打下去,那麼預計到電腦正要去打紅是一個非常容的事情,玩家慢慢肯定會知道的,而讓電腦知道就非常難。

  再舉個例子:如果設計讓電腦去gank比較推線的那一路,那麼對玩家來說反蹲將會變得非常容。還是那個問題,玩家慢慢會瞭解這個套路,而電腦卻沒辦法學會。

  因此,電腦打野一開始對於玩家來說可能非常有趣,但是當他們摸清楚了電腦的套路後,這種可以預見的行為只會白送人頭。

  當然想創造那種非常引人注目又適應性強的電腦打野是可能的,不過如你們所說,那需要進行很多(非常有趣)的工作。我們曾經討論過我們專注的方向,最終決定去關注總體上電腦的行為。但是我們團隊關於讓電腦打野這個事情還是討論過很多次的。」

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