Если есть одно понимание, которое можно почерпнуть из продолжающихся исследований ИИ, так это то, что многие события, которые когда-то считались непостижимыми, на самом деле предсказуемы с относительно высокой точностью. Дело в точке? В статье («Время умирать: предсказание смерти в Dota 2 с использованием глубокого обучения»), опубликованной исследователями из Йоркского университета, описывается система, которая может надежно предсказать (в пределах пятисекундного окна), какие персонажи игрока не выживут в матчах Dota 2.

Это сложнее, чем кажется. Среднее совпадение содержит 80 000 отдельных кадров, в течение которых каждый персонаж может выполнить десятки из 170 000 возможных действий. Игроки на игровом поле заканчивают в среднем 10000 ходов в каждом кадре, что дает более 20 000 игровых измерений. И каждый из тех игроков, которых более 100, может забрать или купить сотни игровых предметов.

Авторы этого документа отмечают, что здоровье не всегда тесно связано со смертью. Это потому, что некоторые персонажи обладают способностями к исцелению, а также потому, что игроки могут покупать внутриигровые предметы, которые позволяют им исцелять или телепортироваться от опасности. Имея это в виду, команда получила общедоступные файлы воспроизведения Dota 2, предоставленные Valve из последних 5000 профессиональных (крупные турниры) и 5000 полупрофессиональных (второстепенные турниры и лиги), сыгранных до 5 декабря. Их корпус насчитывает 7 311 файлов после предварительной обработки и учет ошибок, данные, из которых они извлекаются и преобразуются во временные ряды путем записи заданных значений атрибута с периодом выборки в 4 такта (что соответствует 0,133 секундам игрового времени).

Из этих данных команда извлекла 287 объектов на каждого игрока, некоторые из которых были значениями атрибутов игровых объектов (например, здоровья героя). Такие показатели, как время, текущее состояние игрока (например, сила и ловкость), активируемые предметы, способности героя, положение героя, расстояние до ближайшего живого врага и башни союзников, а также история видимости, были наиболее важными факторами, способствующими смерти игрока, По словам исследователей, с относительной силой и текущим местоположением карты в данный момент занимает первое место в списке.

«Поведение игроков зависит от прошлого», – написали соавторы. «Например, если враг просто скрылся из виду, игрок все равно знает, что враг находится в этом районе. С другой стороны, если враг исчез несколько минут назад, он может быть где угодно с точки зрения игрока. Это было нашей мотивацией для добавления функций истории видимости ».

Они подали обучающие данные – 2870 входов и 57,6 млн отдельных точек данных, продукт из 287 функций, умноженных на десять игроков, – в алгоритм машинного обучения, сохранив 10% данных для проверки и еще 10% для тестирования. В ходе экспериментов команда обнаружила, что она достигла средней точности 0,5447 и 0,377 точности с 0,725, когда было предложено предсказать, какой из десяти игроков любой команды умрет в течение пяти секунд. Кроме того, они сообщают, что модель могла прогнозировать смертельные исходы до указанного пятисекундного окна, предполагая, что она изучила «неотъемлемые свойства» признаков, составляющих убийства.

Исследователи допускают, что у их подхода есть определенные ограничения, а именно, что системе требуется более 200 игровых точек данных (в том числе невидимых игроков), чтобы делать прогнозы, и что она может не очень хорошо обобщать новые версии игр. Тем не менее, они говорят, что разработанная ими модель, которая доступна в открытом коде на Github, может быть полезна комментаторам и игрокам, которые следят за ходом матча.

«Игры в киберспорте очень сложны, с быстрыми действиями, в которых баланс игры может изменяться в течение нескольких секунд, и где события могут происходить во многих областях игрового поля одновременно. Такие события могут происходить быстро, и комментаторам и зрителям легко пропустить событие и наблюдать только последующее воздействие событий », – написала команда. «В Dota 2 герой игрока, убитый противоборствующей командой, является ключевым событием, интересующим комментаторов и зрителей».