Deadlock Dev usa chatgpt para ayudar con el código de emparejamiento

El próximo Shooter de Héroe MOBA de Valve, Deadlock, revisó recientemente su sistema de emparejamiento, empleando un algoritmo procedente del AI Chatbot Chatgpt. Esta revelación, compartida por el ingeniero de válvulas Fletcher Dunn en Twitter (X), destaca el papel en evolución de la IA en el desarrollo de juegos.

Revisión de emparejamiento de Deadlock: una historia de éxito de Chatgpt

El emparejamiento anterior de Deadlock, basado en un sistema de calificación de emparejamiento (MMR), provocó importantes críticas de los jugadores. Los hilos de Reddit exhibieron una frustración generalizada con niveles desiguales de habilidades del equipo, con frecuencia enfrentan a jugadores experimentados contra oponentes menos hábiles. Un jugador comentó: "Me pongo juegos más difíciles con mejores enemigos, pero nunca compañeros de equipo igualmente hábiles". Otro se hizo eco de este sentimiento, señalando la disparidad entre los jugadores experimentados y los novatos dentro de los partidos.

Respondiendo a estos comentarios, los desarrolladores de Deadlock anunciaron una reescritura completa del sistema de emparejamiento. Las publicaciones de Twitter de Dunn detallan cómo ChatGPT sugirió el algoritmo húngaro como una solución. Expresó su dependencia de Chatgpt, diciendo: "Tengo una pestaña en Chrome reservada para ello, siempre abierto". Mientras celebraba la utilidad de ChatGPT, Dunn reconoció posibles inconvenientes, señalando que podría reducir la interacción humana en la resolución de problemas. Esto provocó un debate, con algunos usuarios expresando escepticismo sobre la IA reemplazando a los programadores.

El algoritmo húngaro, un tipo de algoritmo de correspondencia bipartito, es particularmente adecuado para escenarios en los que solo un lado (en este caso, las preferencias de los jugadores) deben considerarse para una coincidencia óptima. Esto contrasta con los sistemas MMR tradicionales, que pueden no abordar adecuadamente los problemas de equilibrio del equipo.

A pesar de las mejoras, algunos jugadores permanecen poco convencidos, expresando una continua insatisfacción con el emparejamiento. Las reacciones negativas a los tweets de Dunn subrayan el desafío continuo de equilibrar las expectativas de los jugadores con los rápidos ciclos de desarrollo.

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