Valve представляє алгоритм машинного навчання, щоб рекомендувати нові ігри від пари
Пошук ігор на Steam завжди був важким, але потік назв, опублікованих на платформі, зробив відкритість масовою проблемою для творців і геймерів. Valve намагається покращити ситуацію з новою системою рекомендацій щодо гри, яка спирається на AI, а не метадані, керовані користувачем. AI взагалі не надає жодної інформації про гру, а не дату її випуску, і це не впливає на оцінки чи теги. Замість цього вона дізнається про ігри виключно на основі того, що роблять гравці.
Valve пише:
В основі цієї нової рекомендації лежить модель нейронної мережі, яка навчається рекомендувати ігри на основі історії відтворення користувача, а також інші важливі дані. Ми навчаємо модель на основі даних багатьох мільйонів користувачів Steam та багатьох мільярдів ігрових сесій, що дає нам чіткі результати, які відображають нюанси різних моделей гри і охоплюють наш каталог. Модель параметризована таким чином, що ми можемо обмежити вихід на ігри, що випускаються протягом певного часу, і може бути скоригована для того, щоб віддавати перевагу іграми більш високою або нижчою базовою популярністю. Ці параметри піддаються користувачеві, дозволяючи вам вибирати, чи бачити тільки останні релізи в результатах, або йти назад, щоб включити ігри, випущені десять років тому. Аналогічно, ви можете вибрати, чи побачити головні хіти, або глибокі порізи з каталогу. Незалежно від налаштувань повзунків, результати завжди будуть персоналізованими та відповідними для окремого користувача.
Здатність Valve створювати двигуни рекомендацій, засоби пошуку та удосконалення розпізнавання, які справедливо ставляться до гравців і творців, за останній рік зробила кілька показів. Під час нещодавньої продажу «Гран-прі», Valve створив заплутану конкуренцію навколо події. Як наслідок, гравці масово почали видаляти інді-титули зі своїх списків побажань, намагаючись грати в систему і отримувати дорогі титули AAA безкоштовно, через помилкове переконання, що видалення недорогих назв збільшує шанси на отримання дорогих безкоштовних ігор. Творці запанікували. Наявність гри на вашому списку побажань означає отримання оновлень, коли вона продається, і ці сповіщення, очевидно, мають значний вплив на кількість копій, які гра продається в цілому. Розробники надзвичайно незадоволені тим, як продаж Steam розігрався в цьому році, і багато хто не бачив жодного попиту в будь-якому з переліків бажань або в загальному обсязі продажів.
Нова система рекомендацій щодо гри, яку Valve відкриває сьогодні, не є прямою відповіддю на фіаско Гран-прі, але це приклад того, як компанія намагається вдосконалити свої власні алгоритми рекомендацій таким чином, що буде справедливим до творців і допоможе гравцям знайти назви, які вони хочуть випробувати. На сьогоднішній день зміни в системі рекомендацій Valve були спірними; помилка алгоритму в минулому році привела набагато більше трафіку до вже встановлених назв за рахунок менших назв. Після проблем Гран-прі деякі розробники втратили віру в те, що Valve особливо зацікавлений у вирішенні ситуації.
"До жовтня 2018 року (і протягом кількох місяців після цього, коли я дав Steam вигоду від сумнівів), я сказав кожному, хто запитав мене, що Steam стоїть на 100% для інді-розробників", - розповів розробникові Yitz Kotaku через Twitter DM:
Тепер, ця довіра пройшла, і це не тому, що я змінився або став більш цинічним ... Ця продаж Steam був катастрофою, але я набагато більше стурбований загальною тенденцією, яку ми бачили в алгоритмі Steam з жовтня минулого року : підштовхуючи непопулярні (у тому числі "переважно негативні") переглянуті ігри Triple-A над назвами, які Steam має більш ніж достатньо даних, щоб знати, буде краще відповідати для споживача.
Це типовий вигляд під час входу до системи. Ваші найпопулярніші ігри відображаються ліворуч, а рекомендовані назви - праворуч. Ось найпопулярніший список гри, коли ви граєте з повзунком "Ніша" проти "Популярний". Мій список «Популярних» ігор знаходиться ліворуч, а повні рекомендації «ніші» - справа.
Що стосується його алгоритму рекомендацій, Valve пише:
Одним з напрямків є збирання кожної окремої інформації про гру, а потім припущення про те, які ігри схожі, а потім рекомендують ці «подібні» ігри. Але це дозволяє вражати будь-які дивні спотворення - просто тому, що ви граєте багато Beat Sabre, це не означає, що ми повинні тільки рекомендувати ваші ритм-ігри VR. Ця модель має інший підхід. Це не враховує більшість звичайних даних про гру, як жанр або цінову точку. Замість цього, він дивиться, які ігри ви граєте і які ігри інші люди грають, а потім робить обгрунтовані пропозиції на основі рішень інших людей, що грають в ігри на Steam. Ідея полягає в тому, що якщо гравці з схожими звичками до вас також схильні грати в іншу гру, яку ви ще не спробували, то ця гра, ймовірно, стане для вас гарною рекомендацією.
"Ніша" проти "популярного" слайдера здається, ніби вона може використовувати деяку тонку настройку. Так чи інакше, Metro 2033 Redux - це найпопулярніша назва, рекомендована для мене в обох варіантах. Але дивно, що ця гра мені рекомендується в першу чергу, враховуючи те, що я володію (але ніколи не намагався бити) Metro 2033. Те ж саме стосується і Metro Last Light Redux. Це має сенс рекомендувати Metro 2033 Redux мені, якщо єдине, що ви вивчаєте, або відіграні години (я використовував його для бенчмаркінгу) або "кількість ігор, що належать серії Metro". Дослідження кількості розблокованих досягнень у цих назвах покажу, що я ледве грав.
Іншим недоліком, який я бачу в цих даних, є не саме помилка Valve або Steam. Я володію Far Cry 3 на uPlay і Witcher 3 на GoG. Я грав у такі ігри, як Dishonored, Borderlands 2, і Wolfenstein: The Old Blood, використовуючи рахунок користувача Steam. Якість рекомендацій трохи змішана - я любила Dishonored і знайшла Borderlands 2 відносно цікавою, але не була великим шанувальником Far Cry 3 і ніколи не грала дуже багато The Witcher 3. "Ніша" назви - це ігри I не грали або не чули, тому, здається, виконує свої цілі в цьому відношенні, хоча це також ускладнює інтерпретацію, якщо я хочу їх.
Мета цього інструменту - покращити механізм рекомендацій для ігор, які не піддаються геймінгу чи маніпулюванню, або що вимагає від розробників турбуватися про оптимізацію для базових і невідомих алгоритмів. Ідея полягає в тому, щоб модель AI спостерігала, що гравці грають, і рекомендують ці ігри людям, які грають подібні ігри для цих людей. Нам доведеться чекати даних про те, як це працює, але відкритість була головною проблемою для кожного виду інтернет-магазину. Його вирішення, або навіть його вдосконалення, було б великим досягненням для будь-якої вітрини.
Читати далі
NVIDIA розкриває процесор глибокого навчання Грейс для суперкомп'ютерних додатків
NVIDIA вже користується придбанням руки з величезним потужним новим комбінацією CPU-Plus-GPU, що заявляє, що він прискорить навчання великих машин-навчальних моделей до 10 років.
Новий AI записує комп'ютерний код: все ще не Skynet, але це навчання
Особливість зараз знаходиться в приватній бета-версії. Але ви все ще повинні піклуватися про помилки синтаксису.
Google забороняє навчання DeepFake на Colab
Google тихо прийняв рішення заборонити користувачам створювати Deepfaks на своїй колораторній обчислювальній службі.
Google, щоб зробити Chrome "більш корисним" з новими доповненнями машинного навчання
Google прагне зробити сповіщення в Chrome менш дратуючим, і він хоче передбачити і поведінку користувача.