在 San Diego Comic Con Malaga 期間，我們有幸與娛樂界眾多有趣的人物和明星交談。其中一位可能是當今世界上最知名的開發人員之一，因為我們採訪了 Brendan "PlayerUnknown" Greene 談論他的最新項目之一。
我們向廣受歡迎的 PlayerUnknown's Battlegrounds 的創作者詢問了 Prologue: Go Wayback 的情況，以及這款雄心勃勃的生存遊戲進展如何，以及粉絲在以測試版形式推出後對它的反應。
“我真的很興奮，就像在我們的 Discord 中看到人們，比如'這個遊戲很破解'，” PlayerUnknown 開始說道。 “他們一直在說，'我已經玩了一個小時，回來玩了三個小時，然後第二天又回來'。我想，有一個人在遊戲中存活了 17 個小時......
「就像人們向我發送他們發現的俯瞰懸崖的小木屋的片段一樣，他們想住在那裡。這就是為什麼我們進行了公開測試，而不是直接進入搶先體驗階段，因為根據我們在社群中得到的回饋，我們認為，你知道，他們想要一個更多的平台。他們想要更多一款您可以隨心所欲地設置的遊戲。所以，這就是我們正在做的事情，就像我們只是稍微推動了它一樣。
PlayerUnknown 繼續談到該項目即將推出的計劃，並解釋說：“ 所以，當然，有一款生存遊戲，這將是我的經驗。開放世界，但您將有一個設置菜單，因此您可以按照您想要的方式設置世界。將會有一個地圖編輯器，因此您可以創建所需的地圖並共享它們。所以，它不僅僅是一個單人遊戲平台，而不僅僅是一個單一遊戲模式，對吧？這就是讓我興奮的地方，看到社區的反饋，他們對此感到興奮。就像我們已經有人快速跑地圖甚至長跑一樣，因為現在我們沒有告訴你氣象塔在哪裡。因此，就像從起始艙找到通往氣象塔的正確路線一樣，人們正在快速運行它。所以我對我所看到的感到非常興奮。
由於 Prologue: Go Wayback 是使用機器學習技術 （ML） 構建的，因此我們詢問了 PlayerUnknown 這種合併的想法從何而來，以及機器學習是否是第一天的計劃。
“這是因為最終目標是什麼。所以，我的最終目標......我們有《序言：未被發現的世界》，這是我們對梅爾巴的技術演示，這是一個地球規模的世界。為了製作一個地球規模的世界，傳統上，你需要將數據硬盤驅動器運送給人們，因為它的數據太多了。因此，做到這一點的唯一方法是生成，而機器學習確實對此有好處。你可以給它低數據，它可以從中推斷和推斷更多數據。所以，這就是我們使用 ML 的原因，因為在您的 PC 上使用一個小程序，然後您可以生成一個地球規模的世界，因為沒有任何東西被存儲。當你在世界上移動時，這一切都會在一個氣泡中產生。
「所以，這就是我們做機器學習的原因，因為傳統形式的程序主義很好，但它會引導你帶來一定數量的結果，你可以看到模式。機器學習為您提供幾乎無限的變化。所以，尤其是建立自然世界。我們已經可以在 Wayback 中製作無限世界，在一張示意圖上有 2.6 億顆種子。所以，它很快就會變得非常大。所以，對我來說，這就是我們在機器學習中做到這一點的原因，因為這是在本地生成這些大世界的最有效方式。
觀看下面對 PlayerUnknown 的完整採訪，了解有關 Melba 引擎的更多信息，以及 Project Artemis 如何仍然是開發人員的最終目標。
