[閒聊] MUD 中的四種玩家
http://mud.co.uk/richard/hcds.htm
http://www.skywind.me/resource/hcdsc.htm (中譯)
(施以作用)
^
殺手型 | 成就型
(玩家) <--------+----------> (世界)
社交型 | 探索型
V
(交互)
四種玩家之間的動態平衡:
http://mud.co.uk/richard/hcds.gif

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- <------------ -
killers + ------------> - achievers
- + + - - ------------> +
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| | | | \ \/ X
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socialisers explorers
+ - - + + +
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.30.37 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/mud/M.1563726933.A.968.html
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老中 ?! 好久不見啊.
果然有思考能力. 行家一出手, 就知有沒有. 我本來還不想提的.
這是我的 mud 的八大目標之一
我比 AlphaGo 提早 2~3 年提出一樣的做法, 本來想發表的. 但是大家都不相信也沒興趣
我就先放著. 沒想到 DeepMind 的深度學習 給合 台灣 黃博士的 蒙地卡羅樹做出來了.
這件事之所以難, 是因為當時沒有前人同時懂 深度學習(類神經網路) 和 蒙地卡羅樹.
而我懂這二者. 本來以為等我有空再發表.
當年的圍棋 AI 以蒙地卡羅樹為主軸.
我後來專攻神經網路/深度學習, 被學者取笑了好幾年. 因為當年 神經網路 是冷門方法
在同一個 AI 圈子裡, 40 人之中, 只有我使用類神經網路. 並且逢人就推廣
一直到 2016 AlphaGo 打敗人, 大家才醒過來. 才發現深度學習/神經網路是終極方法.
當年我一上台, 台下的學者甚至大聲說 "那個神經網路推銷員又來了"...
當年還有圍棋大老不相信我的論點, 在公開場合對我破口大罵.
我一點都不介意. 因為他們不了解新式 A.I. 啊
附上一張我在歐洲參加 圍棋 AI 競賽的照片 (電腦奧林匹亞/圍棋組)
https://imgur.com/a/WoAjMGi
我這個 mud 是可以結合 A.I. 的, 就是讓 AlphaZero 之類的 AI 進來一起玩
(意思是 搜尋樹+類神經網路/深度學習+強化學習)
※ 編輯: farmerlu (140.112.30.37 臺灣), 07/23/2019 23:16:14
※ 編輯: farmerlu (140.112.30.37 臺灣), 07/24/2019 01:31:31
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可以劃分不同的區域, 有些區域允許大量 (AI) 傭兵
各區各有自己的樂趣. 有的玩家平時也玩 世紀帝國之類的戰略遊戲,他們控多個兵是樂趣
我記得曾有個廣告 "持九才敢大聲", 標榜在遊戲裡最多可以有九個 npc
(待續)
※ 編輯: farmerlu (140.112.30.37 臺灣), 07/26/2019 21:50:11
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