ट्रू के निर्माता: ट्रू: गेम डेवलपमेंट, वीआर इश्यूज़ एंड मशीन लर्निंग सिमुलेशन में प्रोग्रामिंग पर सीखें

कुछ साल पहले मुझे महसूस हुआ था कि ओलेग चुमाकोव (तब गेम स्टूडियो निवल में काम कर रहे थे) खेल विकास उद्योग में सबसे प्रसिद्ध प्रोग्रामर थे। वह भाषण दे रहे थे, गेम्सजम्स की मेजबानी करते थे और अक्सर पॉडकास्ट पर दिखाया जाता था कि गेम कैसे बनाया जाता है ।

जब वीआर ने बाजार को मारा, तो ओलेग को कंपनी के नए विभाग का नेतृत्व करने के लिए चुना गया था - NivalVR। लेकिन, जैसा कि आप शायद जानते हैं, वीआर ने लोगों से उतनी दूर नहीं लिया जितना कि उम्मीद थी।

मैंने जीवन में अन्य चीजों की ओर रुख किया और कुछ समय के लिए खेल के विकास के साथ रहना बंद कर दिया, लेकिन फिर से इसमें जाने के बाद मैंने देखा कि चीजें ओलेग की टीम की तलाश में थीं। अब इसे लुडेन.आईओ कहा जाता है, और उनकी मशीन लर्निंग एक्सपर्ट सिम्युलेटर, जबकि ट्रू: लर्न () अपने भर्ती हुए छोटे आला में बहुत बड़ी हिट बन गई है। खेल और टीम के आसपास बहुत सारी शांत कहानियाँ हो रही हैं।

हमने ओलेग के साथ एक साक्षात्कार करने का फैसला किया, लेकिन मैं एक विषय पर नहीं टिक सका - उनका जीवन इस क्षण तक बेहतर शब्द, "दिलचस्प" की कमी के लिए रहा है। उसने यह सब देखा है। और, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक प्रोग्रामर प्रोग्रामिंग के बारे में भी बात कर सकता है, वह भी "निडर" दिखने के डर के बिना, साक्षात्कार मेरे दोस्त, सहकर्मी और अपने स्वयं के फिल्पकार्ट के एक अनुभवी डेवलपर द्वारा आयोजित किया गया था।


खुद ओलेग चुमाकोव

मैंने चेक किया है जबकि True: learn ()। एक शानदार खेल, वैसे, मैं इसे खेलना बंद नहीं कर सका।

आप कितनी दूर गए हैं?

ज्यादा दूर नहीं। मैंने रात में खेलना शुरू किया और तुरंत एक पक्ष की खोज पर अटक गया। जब तक मैं इसे हल नहीं करता तब तक सो नहीं सकता था। खेल के साथ चीजें कैसे चल रही हैं?

बहुत अच्छी तरह से। हम सोच भी नहीं सकते कि यह इतना बड़ा हो जाएगा। हमने केवल एक छोटे प्रोजेक्ट के लिए योजना बनाई है। इसे इस तरह से देखें: सभी गेमर्स को लें, फिर उन लोगों को लें जो केवल पजल गेम खेलते हैं और कुछ नहीं। फिर वहां से उन लोगों को ले जाएं जो प्रोग्रामिंग में डब करने के लिए तैयार हैं। और फिर उन लोगों से, जो लोग विशेष रूप से मशीन सीखने में हैं। वह हमारा टारगेट ऑडियंस था। लेकिन निश्चित रूप से, यह उस तरह से बाहर नहीं निकला।

अकेले पहली रात के दौरान, हमें आधे से अधिक खिलाड़ियों को मिला जो हम आधे साल में आकर्षित करने की उम्मीद कर रहे थे। तो, जाहिर है, निम्नलिखित सप्ताह बहुत मजेदार रहे हैं। हम अलग-अलग भाषाओं के लिए समर्थन जोड़ने की कोशिश करते हैं और सामान्य तौर पर एक साथ हजारों लोगों से बात करते हुए खेल को बचाए रखते हैं।


मुझे लग रहा है कि आपकी डिसकॉर्ड चैट बहुत व्यस्त है, क्योंकि हर कोई वास्तव में मशीन लर्निंग में है। क्या आपके पास अपने खिलाड़ियों के बारे में कुछ अच्छी कहानियाँ हैं?

हमारे पास एक खिलाड़ी है, जिसे मिस्टर फ्लॉपी कहा जाता है (वास्तविक जीवन में उसका नाम क्या है, इसका कोई पता नहीं)। वह बंद अल्फा के दौरान इस परियोजना में शामिल हुए, जब हमने फीडबैक इकट्ठा करने के लिए सीमित संख्या में लोगों को खेल वितरित किया।
खेल में, आप (प्रोग्रामर) के पास एक बिल्ली है, यह हर समय मॉनिटर पर बैठता है और म्याऊ करता है। लेकिन शुरू में, यह आपको प्रक्रिया से सक्रिय रूप से विचलित करने वाला था। यह एक बहुत ही असम्भव क्षण आएगा और मांग करेगा कि आप उसके साथ खेले, मॉनिटर से पहले बैठें, उस तरह का सामान। यह मिस्टर फ्लॉपी का विचार था: जब वह खेल रहा था, तो उसकी वास्तविक बिल्ली हमेशा उसे विचलित कर रही थी, इसलिए उसने एक फोटो खींची, इसे डिस्कॉर्ड पर पोस्ट कर दिया, और सभी को तुरंत पता चल गया कि हम आगे क्या फीचर जोड़ने जा रहे हैं।

वह वास्तव में समुदाय में शामिल हो गया। उन्होंने इन-गेम बिल्लियों को अलग-अलग कपड़ों में 3 डी प्रिंटिंग शुरू किया और उन्हें सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ियों को भेजा। अनिवार्य रूप से, उसने मुफ्त में हमारे माल को संभाला। वह सिर्फ एक लात मार रहा था। यह एक बहुत ही गर्म स्मृति है कि हमारा समुदाय अनिवार्य रूप से अपने बारे में कैसे आया - हमने अपनी परियोजनाओं में इस बिंदु तक कभी भी ऐसा नहीं किया। हमारे पास कॉसप्ले, फैन आर्ट्स, लेकिन गेम से 3 डी-प्रिंटिंग ऑब्जेक्ट्स एक-दूसरे को उपहार में देने वाले लोग थे - जो कि पहले था।

कुछ खिलाड़ी थे जो मशीन लर्निंग में गोता लगाने की उम्मीद कर रहे थे और खेल ने उनके लिए प्रवेश के कुख्यात उच्च अवरोध को सुचारू कर दिया। इसे खेलने के बाद वे कौरसेरा गए, विभिन्न स्तरों की प्रतियोगिताओं के लिए खोज की ... और हम उन पर कड़ी नज़र रख रहे हैं, यह शर्त लगा रहे हैं कि मशीन सीखने में वास्तविक नौकरी पाने वाले पहले व्यक्ति कौन होंगे। जब वह दिन आएगा, तो हम शायद जश्न मनाएँगे।

तो, इसका मतलब है कि किसी ने अभी तक नहीं किया है?

वे इस समय अपने पाठ्यक्रमों के माध्यम से आधे रास्ते पर हैं। खेल मार्च में निकला, अभी तक पर्याप्त समय नहीं आया है। लेकिन आम तौर पर, खेल के साथ बहुत सारी शांत चीजें हुईं। उदाहरण के लिए, YouTubers ने मशीन सीखने को सिखाने के लिए इसका उपयोग किया। खेल वास्तव में अब स्कूलों में उपयोग किया जाता है - रूस, यूके, यूएस, ऑस्ट्रेलिया में सभी जगह। इसलिए मैं वास्तव में हमारे साथ हुई सबसे अच्छी कहानी का नाम नहीं दे सकता - हमारे पास हर हफ्ते एक युगल दावेदार हैं।


स्टानिस्लाव सेमेनोव - एक डेटा वैज्ञानिक और शीर्ष केगल उपयोगकर्ताओं में से एक - डब्ल्यूटीएल निभाता है

ठीक है, हम बाद में मशीन लर्निंग पर वापस आएंगे। मुझे बताओ कि आप इस परियोजना के भीतर क्या करते हैं, काम पर अपने विशिष्ट दिन का वर्णन करें।

मेरी जिम्मेदारी अभी कोर टीम के साथ बात करना है, उनकी योजनाओं के बारे में बात करना है (अगले 2-3 महीनों के लिए क्या करना है), और उस योजना को सभी के लिए ध्यान में रखें, जिसके साथ हम काम करते हैं। विभिन्न गतिविधियों में खेल को एकीकृत करते हुए, इसे उस स्कूल या इस स्कूल को बेचने में मदद करें। संक्षेप में, डेवलपर्स और बाहरी दुनिया के बीच सेतु होना।

कभी-कभी मैं अपनी गहरी रुचि से कुछ योगदान देता हूं - ग्राहक विकास। उदाहरण के लिए, खेल को एक स्कूल पाठ्यक्रम में एकीकृत करते समय हमें एक समस्या का सामना करना पड़ा: बच्चे प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रमों में जाते हैं, फिर घर आते हैं, माता-पिता उनसे पूछते हैं कि "आपने उन कक्षाओं में क्या किया", और वे जवाब देते हैं "कुछ भी नहीं, वास्तव में"। और माता-पिता आश्चर्य करते हैं - क्या वे केवल उन्हें बताना नहीं चाहते हैं या वे वास्तव में कुछ भी नहीं करते हैं। इसलिए हमने प्रगति रिपोर्ट को स्वचालित बना दिया: उदाहरण के लिए, माता-पिता संदेश प्राप्त कर सकते हैं "आपका बच्चा आज बोधगम्य सीखा" या "आपका बच्चा एक क्रमादेशित प्रोग्राम" और इसी तरह। ये विशेषताएं खेल और दुनिया के बीच बातचीत के लिए धन्यवाद होती हैं - ज्यादातर मेरे माध्यम से।

साथ ही, सीईओ के रूप में, मेरा काम हर किसी को एक सामान्य, सभी के बीच लक्ष्य के साथ प्रेरित करना है, हर किसी के काम को आरामदायक बनाना है, किसी भी जटिलता को खत्म करना है और लोगों को सिर्फ काम करना है और बुनियादी जरूरतों की चिंता नहीं करनी है।

बिलकुल ठीक। तो अब आप अपने आप को प्रोग्रामिंग नहीं कर रहे हैं?

मैं करता हूं, लेकिन कभी-कभार ही। मैं वर्तमान में इन-गेम स्टार्टअप के लिए काम कर रहा हूं। मुझे इस बारे में एक विचार है कि इसे लंबे समय तक कैसे करना है, हालांकि हमारी अगली परियोजना इंटरनेट मार्केटिंग के लिए समर्पित है, लेकिन अभी इसके लिए समय नहीं है। मैं एक हफ्ते में इन चीजों को करता था, अब मुझे एक महीना लगता है और यह अभी भी नहीं हुआ है।

खेल के विकास में प्रोग्रामिंग पर

चलो अच्छे पुराने समय की याद दिलाते हैं। क्या आप मुझे एक प्रोग्रामर के रूप में अपने जीवन के बारे में बता सकते हैं?

खैर, सबसे बड़ी परियोजना मैं एक हिस्सा था, जिसने मेरे भविष्य के करियर को आकार दिया, वह खेल था प्राइम वर्ल्ड। यह Nival में एक बड़ी परियोजना थी, एक सामाजिक तत्व के साथ एक MOBA (जिसे मैं कैसल मानता हूं)। मैं कैसल टीम में था और इसमें 20 से अधिक लोग थे - खेल के एक छोटे से हिस्से के लिए! और, ठीक है, यह सिंक्रनाइज़ मल्टीप्लेयर की सभी समस्याएं थीं जो इस दुनिया में मौजूद हैं।

जब आप प्रोजेक्ट में शामिल हुए थे, तो उस बिंदु से यह क्या था?

जब मैं शामिल हुआ, "महल" बहुत ज्यादा मौजूद नहीं था।

लेकिन, केवल उन पाठकों को सूचित करने के लिए जो खेलते नहीं थे - खेल के दो भाग थे: एक वास्तविक MOBA- शैली की लड़ाइयों और कैसल के साथ, जहां खिलाड़ी का स्तर ऊपर होता है, नायकों को हायर करता है, उन्हें विकसित करता है, फिर एक नायक चुनता है और लड़ाई में जाता है । युद्ध का हिस्सा उस बिंदु पर लगभग फ़ीचर-पूर्ण था, लेकिन सामाजिक हिस्सा विकास के शुरुआती चरण में था।

और क्या प्रतिद्वंद्वी के रूप में आप किराया?

मैं एक नियमित प्रोग्रामर के रूप में आया था। मुझे याद है कि एक नई एकता परियोजना का निर्माण - हमने पूरी तरह से खरोंच से शुरू किया था, और हम दोनों को कैसल बनाने और इसे युद्ध के हिस्से के साथ एकीकृत करना था, फिर सक्रिय विकास के तहत।

ठीक है, तो यह एकता थी। क्या प्रोग्रामिंग भाषा, फिर? सी ++, सी #?

सत्र भाग C ++ पर था, हमारा भाग एकता पर था और मुख्य तर्क C # पर था। लेकिन चूंकि यह एक था, चलो कहते हैं, कई प्रौद्योगिकियों के साथ जटिल परियोजना, हम इसे पायथन में अनुवाद करने के लिए थ्रिफ्ट के माध्यम से पूरी चीज डालते हैं, क्योंकि यही सर्वर पर लिखा गया था।

वाह, सी # विकास के लिए ओवरहेड के बारे में बात करें।

और यह है कि इसे हल्के ढंग से रखा जाए। लेकिन हम अभी भी इसे से एक सुंदर रास्ता मिल गया। हमारे बड़े सहकर्मी बहुत अनुभवी लोग थे, इसलिए हमने इन अनुवादकों के लिए कोड को विशेष रूप से सिलवाया और यह सब काफी सुंदर था - वस्तुतः किसी मैनुअल फाइलिंग की आवश्यकता नहीं थी।

मेरा मानना ​​है कि थ्रिफ्ट, प्रोटोबॉफ़ जैसी तकनीकों के समय में यह वापस आ गया था और इस तरह से यह बंद हो रहा था। हमने इसे एक तकनीकी चमत्कार माना - उन्होंने सिर्फ आपका कोड, कई भाषाओं में लिया, और इसे एक साथ रखने की समस्या को हल किया।

मैं केवल कल्पना कर सकता हूं। जब आप प्रोजेक्ट में शामिल हुए, तो क्या आप पहले से ही सामान्य रूप से C # और .NET की दुनिया से परिचित थे?

हां, मैं काफी परिचित था। मैं यूनिटी 2.6 भी जानता था (अगर मुझे सही याद है), लेकिन वह अपने आप में एक अजीब उत्पाद था। मैं .NET पर लिख सकता हूं, लेकिन कुछ प्रारंभिक चरण में मोनो पर। यह वह समय था जब ज़ामरीन अभी भी विकास के अधीन नहीं था।

मुझे याद है कि मोनो को एक जंगली जानवर के रूप में देखा जाता है, जिन्हें शायद ही कभी देखा हो, लेकिन इसे यूनिटी में बनाया गया था, जो मोनो को शामिल करने की सबसे बड़ी परियोजना थी। तो यह हर एक छोटी सी समस्या थी VMs उनके शिशुओं में था। सभी प्लेटफार्मों पर अत्यधिक उच्च स्मृति लीक, सबसे सांसारिक चीजों में .NET से अप्रत्याशित अंतर, सभी जगह अनावश्यक आवंटन ...

तो इससे पहले आपने सामान्य .NET के साथ काम किया था, और वहां आपको एक अलग, खराब-प्रलेखित (उस समय) रनटाइम दिया गया था।

मैंने पहले यूनिटी पर काम किया है, लेकिन यह, एक बेहतर अवधि की कमी के लिए, "संक्रमणकालीन अवधि" - जब आपने एकता पर काम किया और अब मोनो में काम करना है - कठिन था। मैं यह नहीं कह सकता कि मैं एक विशेष रूप से अनुभवी .NET डेवलपर था। मुझे इसकी थोड़ी समझ थी और यहां तक ​​कि कुछ तैयार परियोजनाओं की भी, लेकिन मैंने प्रदर्शन के बारे में बिल्कुल भी परवाह नहीं की, इसलिए मैंने शायद अपनी परियोजनाओं में बहुत सारी अनुकूलन गलतियां कीं। सभी प्रदर्शन-मांग वाले हिस्से C ++ में थे। .NET का उनसे कोई लेना-देना नहीं था।

मुझे काम पर अपने पहले सप्ताह के बारे में बताएं। आपने साक्षात्कार पारित किया, एक प्रस्ताव और उछाल मिला - आप एक डेवलपर हैं। आगे क्या है?

खैर, यह उल्लेख है कि हम प्राइम वर्ल्ड के साथ शुरू नहीं हुए हैं। इससे पहले एक और परियोजना थी, लेकिन इसे जारी करने के लिए नहीं बनाया था और एक दिन हम कैसल पर काम करने के लिए प्राइम वर्ल्ड में बदल गए थे। यह इतनी जल्दी हुआ - हमारे डिजाइनरों ने एक बहुत ही मोटे विचार को रेखांकित किया कि वे क्या चाहते थे: "एक प्रकार का महल होना चाहिए, और इसके अंदर एक खिलाड़ी है, वह इसे बनाता है, इसे ऊपर करता है।"

मुझे याद है, पहले हफ्ते में हमने कुछ बुनियादी ब्लॉकों के साथ एक महल की मूल रूपरेखा बनाई, बस डिजाइनरों को यह दिखाने के लिए कि यह क्या हो सकता है। और फिर, बुनियादी अन्तरक्रियाशीलता समाप्त होने के बाद, हमें यह पता लगाना था कि सर्वर की ओर से कैसे काम करना चाहिए - मित्र के महल की यात्रा कैसे करें, इसकी जाँच कैसे करें, खिलाड़ी को लड़ाई में संक्रमण करने के लिए कैसे प्रेरित करें। तो खिलाड़ी ने नायकों को काम पर रखा, उन्हें समतल किया, सही प्रतिभाएँ खरीदीं, कि कैसे उन्हें उस नायक के साथ युद्ध में जाने की आवश्यकता है। लेकिन लड़ाई में जाने के लिए, हमें उसे महल के हिस्से से सत्र भाग में स्थानांतरित करना होगा। और भागों विभिन्न भाषाओं और प्रौद्योगिकियों पर आधारित हैं - यह निर्माण के लिए एक त्वरित पुल नहीं था। लेकिन यह बहुत पहले की बात है।

लुडेन.आईओ विकास समयरेखा

• 2014 में Nival शैक्षिक वीआर गेम्स - NivalVR पर काम करने के लिए एक अलग टीम बनाता है।
• जनवरी 2015 में उनकी पहली परियोजना जारी की गई थी: InMind - मनोवैज्ञानिक समस्याओं का कारण बनने वाले न्यूरॉन्स को खोजने के लिए एक सूक्ष्म स्तर पर एक व्यक्ति के मस्तिष्क में यात्रा करने के बारे में एक खेल।

• उसी वर्ष InCell जारी किया गया था। यह एक ही विचार पर विस्तारित हुआ, लेकिन एक चैटबॉट की तरह पागल हो गया - वीआर उपकरणों के लिए प्रक्रियात्मक पीढ़ी के साथ रेसिंग और रणनीति तत्वों के साथ एक शैक्षिक खेल। खेल एक व्यक्ति के सेल दुनिया में यात्रा करने के बारे में था।
• एपिक गेम्स में मेगाजैम 2016 लुडेन.आईओ ने वीआरओबोट - "एक बेकार लेकिन मजेदार गेम" बनाया, जहां आपने एक विशालकाय रोबोट के साथ एक शहर को कुचल दिया। 2017 में यह स्टीमवीआर पर, और 2018 में प्लेस्टेशन वीआर पर जारी किया गया।

• 2016 में NivalVR को कंपनी से अलग कर दिया गया और इसका नाम बदलकर लुडेनो रखा गया।
• 2017 में एरीवेड जारी किया गया - विभिन्न तकनीकों के आधार पर संवर्धित वास्तविकता में एक ईश्वर सिम्युलेटर: Google एआरकोर, ऐप्पल एआरकिट और कोरएमएल।

• मार्च 2018 में जबकि ट्रू: लर्न () - एक मशीन लर्निंग सिम्युलेटर की उम्मीद करता है, लेकिन वीआर और एआर के बिना - शुरुआती पहुंच में चला गया।

एक टेक कंपनी का नेतृत्व करने पर

तो, अब आप लादेन के प्रमुख हैं। क्या अधिक मुश्किल है: विशुद्ध रूप से कोड या यह सब प्रबंधन सामान करने के लिए, दुनिया और डेवलपर्स के बीच एक पुल होने के नाते?

मेरा मानना ​​है कि यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस तरह के लोगों के साथ काम करते हैं। मैं उन लोगों के लिए बहुत भाग्यशाली था जो मैं करता हूं, और मैं दोनों को प्रबंधित करने और कोड करने के लिए बहुत उत्साहित हूं।

लेकिन, अगर हम एक प्रोग्रामर और सीईओ की नौकरियों की सैद्धांतिक रूप से तुलना करते हैं, तो प्रोग्रामिंग बहुत धीमी नौकरी है। आप एक विचार के साथ आते हैं, आप इसे योजना बनाते हैं, आप इसे करते हैं। बाह्य विक्षेप दुर्लभ और छोटे होते हैं। अनिवार्य रूप से, कोडिंग में आपके पास हमेशा एक "सही" निर्णय होता है और सफलता की सख्त, मात्रात्मक मीट्रिक होती है: एक सही निर्णय का मतलब है कि आप उस फ़ंक्शन को 2ms से कम में निष्पादित करते हैं और एन थ्रेड में समानांतर किया जाता है। आप अपने गोलपोस्ट को जानते हैं, अगर आप उन्हें मारते हैं - यह सब अच्छा है।

CEO के पास कुछ भी समान नहीं है। इस दुनिया में, सफलता का कोई औपचारिक मीट्रिक नहीं है, भले ही आप लगातार अपने व्यवसाय के लिए खुद को निर्धारित करते हैं। आपको हमेशा यह सोचना चाहिए कि आप बेहतर या अलग तरीके से क्या कर सकते हैं। कोई नियम भी नहीं है। लेकिन इसका आकर्षण निश्चित रूप से है।



क्या आपको लगता है कि एक डेवलपर के रूप में आपका अनुभव आपकी सीईओ जिम्मेदारियों में आपकी मदद करता है?

मुझे विश्वास है, हाँ। मुझे नहीं लगता कि भविष्य में ऐसी कई टेक कंपनियां होंगी जिनके पास विकास की दिनचर्या की स्पष्ट समझ रखने वाला कोई नेता नहीं है। मैं शायद ही कल्पना कर सकता हूं कि यह कैसे काम करेगा। लेकिन मुझे यकीन है कि नेता को कम से कम, एक STEM डिग्री होनी चाहिए, जिससे कंपनी को एक भगोड़ा ट्रेन की तरह आगे बढ़ने की अनुमति मिल सके - जो इन दिनों जीवित रहने के लिए एक तकनीकी कंपनी के लिए न्यूनतम स्वीकार्य गति है। मैं यह नहीं कह सकता कि यह एकमात्र तरीका है, लेकिन मुझे लगता है कि यह सबसे सही विकास-वार है।

क्या आप कोड की समीक्षा स्वयं करते हैं?

वास्तव में नहीं। जब हमने प्राइम वर्ल्ड में काम किया, तो एक बहुत बड़ा प्रोजेक्ट, मैंने किया, लेकिन हमारे पास बहुत अलग प्रक्रियाएँ थीं। वहां हमने पूरे कोड बेस की समीक्षा की ताकि यह एक सामान्य मानक का पालन करे। प्राइम वर्ल्ड इतना बड़ा था कि हम केवल यह भूल सकते हैं कि कोड बेस का एक हिस्सा खेल के दूसरे खंड में इस्तेमाल किया जा रहा था। हम भी परियोजना का परीक्षण करने के लिए संघर्ष कर रहे थे स्थानीय रूप से यह इतना बड़ा था। इसलिए हमारे पास बहुत सख्त कोड समीक्षा मानक थे।

लेकिन वहाँ, भले ही प्रोग्रामर एक दूसरे से कोड उधार लेते हैं, यह ज्यादातर एकीकरण के लिए है, जब हम सभी विशेषताओं को एक शाखा में इकट्ठा करते हैं। मैंने छोटे गेम डेवलपमेंट स्टूडियो नहीं देखे हैं, जहां आपके पास 5-6 प्रोग्रामर हैं, एक विशाल कोड समीक्षा प्रक्रिया करते हैं। आमतौर पर इसकी आवश्यकता नहीं होती है - उत्पाद पहले आता है और आने वाले दशकों तक हम इसका समर्थन नहीं करना चाहते हैं।

क्या विकास के लिए एक समेकित दृष्टिकोण है? क्या आप इसे सभी पर लागू करते हैं?

कुछ मानक वास्तु नियमों के साथ संयोजन करने के लिए मानक मानक और कुछ बुनियादी दिशानिर्देश हैं। एक परियोजना कंकाल है जिसे हम काम करते हैं। इसकी कोशिश की गई और परीक्षण किया गया, इसलिए हमें पता है कि यह हमें पैर में गोली मारने की अनुमति नहीं देगा (कम से कम शॉटगन से नहीं)। मॉड्यूल का एक मूल सेट है जो कई परियोजनाओं में उपयोग किया जाता है। उनमें से कुछ साल पहले लिखे गए हैं, कुछ हाल ही में। आर्किटेक्चर का पुन: उपयोग करना, एक कोडस्टाइल का पालन करना - हमें हर तरह से रसातल में जाने की अनुमति नहीं देता है।

क्या आप व्यक्तिगत रूप से भर्ती प्रक्रिया में भाग लेते हैं?
बेशक।
उन सभी को?
सब के सब।

आपकी कंपनी बहुत बड़ी नहीं होनी चाहिए, क्या यह है?

खैर, हजारों लोग नहीं हैं, इसलिए मेरे पास कम से कम 10 मिनट के लिए प्रत्येक साक्षात्कारकर्ता से बात करने का अवसर है - बस यह पता लगाने के लिए कि वह गेमिंग उद्योग में क्या देखता है, वह व्यक्तिगत रूप से क्या खेल खेलता है।

लेकिन आप डेवलपर्स के रूप में अच्छी तरह से डेवलपर्स का साक्षात्कार नहीं करते हैं?

तुम्हें पता है, मैं कुछ भाग्यशाली हूँ। मुझे लगता है कि लोग कहते हैं, बैंकिंग सॉफ्टवेयर हमारे लिए उतना आसान नहीं है जितना हम करते हैं। हमारा रूसी भाषी उद्योग बहुत छोटा है, और जब आप कुछ वर्षों के लिए वहां काम करते हैं, तो आप बहुत से लोगों को जानते हैं। अनिवार्य रूप से हर परीक्षार्थी, यदि वह कॉलेज से बाहर का छात्र नहीं है, तो उसे किसी से अनुशंसा और वह क्या कर सकता है, इसकी समझ है।
लेकिन अगर मुझे एक हफ्ते में 100 लोगों को काम पर रखना पड़ा, तो मैं जाहिर तौर पर इसमें शामिल नहीं हो सकता। लेकिन मुझे उसे जल्दी से किराए पर लेने की आवश्यकता नहीं है, और ज्यादातर समय, अगर मैं लोगों को किराए पर लेता हूं, तो मैं पहले से ही उनसे परिचित हूं।

खेल विकास बनाम व्यवसाय विकास

क्या आपके पास अन्य उद्योगों से आए लोग हैं?

कुछ हैं, लेकिन अक्सर नहीं। लोग एक बहुत ही सरल कारण के लिए खेल के विकास में आते हैं - वे खेल बनाना पसंद करते थे जब वे बच्चे थे और बस यही करते रहे।

हमारे पास बैंकिंग उद्योग के लोगों के साथ कुछ महत्वपूर्ण साक्षात्कार थे। हमारे पास एक अच्छा साक्षात्कार था, मौखिक रूप से कुछ के लिए सहमत हुए, वे इसे पसंद करने लगे, और वे कहते हैं: "मैं एक बैंक में काम करता हूं, मुझे बहुत भुगतान मिलता है, लेकिन मुझे वास्तव में पसंद नहीं है। मैं अपने जुनून का पीछा करना चाहता हूं, और यह गेमिंग है ”।

आप एक दूसरे को पसंद करते हैं, आप एक प्रस्ताव रखते हैं और ... व्यक्ति गायब हो जाता है। कभी-कभी आप उससे पूछते हैं कि क्यों, और वह जाता है: "मैं एक इस्तीफा पत्र दाखिल करने आया था, बॉस ने पूछा कि मैंने कहाँ जवाब दिया, और उसने मुझे बनाए रखने के लिए अपना वेतन बढ़ाने की पेशकश की"। बहुत बार लोगों ने वेतन में वृद्धि की और अपने उद्योगों में बने रहे।
लेकिन अन्य मामले भी थे। बैंकिंग सहित अन्य उद्योगों से बहुत सक्षम लोग आए।

हाँ, मुझे याद है कि वह कहानी पोडकास्ट में सुनाई दे रही है - एक बैंक प्रोग्रामर कहता है, "मैं कुछ बनाना चाहता हूं", फिर उसे उस पर एक नंबर के साथ एक कागज का टुकड़ा मिलता है और वह रुक जाता है। क्या आपके जीवन में ये कागज के टुकड़े थे?

सभी की तरह, मेरे पास हर जगह से नौकरी के प्रस्ताव थे। मैं भी ईमानदारी से उन में नहीं दिखता है। यह अच्छा है कि मैं मांग में हूं, लेकिन मैं खुद को इस कंपनी को समर्पित करना चाहता हूं।

लोग कहते हैं कि बैंकिंग, बिजनेस कोड गेम कोड से काफी बेहतर है।

मैं किसी ऐसे व्यक्ति के साथ बैठना चाहूंगा जिसने बैंकिंग और खेल विकास दोनों में काम किया हो। लेकिन सैद्धांतिक रूप से, खेल के विकास में बहुत सारे मामले हैं जहां परियोजना अप्रत्याशित रूप से बंद हो गई।

उदाहरण के लिए, एक कंपनी है, केफिर, और उनके पास एक परियोजना है, द लास्ट डे ऑन अर्थ। यह शायद बहुत अच्छी तरह से किया गया है। और यह तुरंत बंद हो गया, और अधिक लोकप्रियता हासिल की, जितना उन्होंने कभी सोचा था। मुझे लगता है कि उस स्थिति में आपको लगता है कि आखिरी चीज कोड गुणवत्ता है।

कोड बेस को साफ रखने की प्रक्रिया ज्यादातर डेवलपर्स की चेतना पर टिकी हुई है। विशेष रूप से वरिष्ठ डेवलपर्स जो कि अच्छी तरह से मैनर्ड कोड लिखने और सब कुछ नियंत्रण में रखने के लिए उपयोग किए जाते हैं। क्योंकि "चलो इस के साथ मिलता है और फिर कोड पर चलते हैं" चरण नहीं होता है। कभी।

मैंने खुद को व्यवसाय विकास में दबोच लिया - हमारी कंपनी के पास गुणवत्ता कोड का एक पंथ था। हमने वास्तव में कार्यों को हल नहीं किया था, हमने अच्छा कोड लिखा था - यह हमारा संपूर्ण कार्य था। हम, विकास विभाग के रूप में, उत्पाद कैसे काम करता है या क्या यह मौजूद है के बारे में भी एक टॉस नहीं दे सकता है। मैं देखता हूं कि आपके पास पूरी तरह से विपरीत दृष्टिकोण है: आपका काम चीजों को प्राप्त करना है।

हम, स्पष्ट रूप से, उत्पाद और इसकी सफलता को पहले रखते हैं। विचार कभी-कभी आपके द्वारा वर्णित स्थितियों के समान होते हैं। आइए कल्पना करें कि हम एक मौजूदा, प्रसिद्ध आईपी पर एक उत्पाद बना रहे हैं, और हम जानते हैं कि इसका भविष्य कैसा दिखेगा। कहो, हम जानते हैं कि यह 15 वर्षों के लिए समर्थित होने जा रहा है। जाहिर है, यह सुनिश्चित करने में व्यावसायिक मूल्य है कि समर्थन हर साल अधिक महंगा नहीं होना चाहिए। लेकिन बहुत कम खेल परियोजनाएं हैं जो 15 वर्षों से समर्थित हैं - बस यही उद्योग कैसे काम करता है। Warcraft की दुनिया कितनी पुरानी है? लगभग 15 साल पुराना है, इसलिए ब्लिज़ार्ड के पास इसके मुद्दे हो सकते हैं। लेकिन मेरा मानना ​​है कि 15 साल पहले भी बर्फ़ीला तूफ़ान इस परियोजना को पूरा करने और रास्ते में कुछ कोनों में कटौती करना चाहता था।

ऐसा लगता है कि गेम प्रोजेक्ट में, आप यह अनुमान नहीं लगा सकते कि यह व्यवसायिक परियोजनाओं के विपरीत कितने समय तक चलेगा।

बिना किसी शक के।

व्यवसाय में, लोगों को एक कोड आधार बनाने के लिए उपयोग किया जाता है जो 15 साल तक रहता है, लेकिन आप ऐसा नहीं करते हैं, सही है?

प्रोग्रामर आम तौर पर कोड बनाने पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं जो 15 वर्षों तक समर्थन करना आसान है। लेकिन मैंने कुछ बहुत साफ परियोजनाएं देखीं, जहां स्पष्ट रूप से बहुत समय कोड गुणवत्ता के लिए समर्पित था, लोग बहुत जिम्मेदार थे और उन्हें यह पसंद आया।

अगर हर कोई चीजों को साफ रखना पसंद करता है, जो आसानी से बनाए रखने योग्य उत्पाद में बदल जाता है, लेकिन हमारे व्यवसाय को हमेशा इसकी आवश्यकता नहीं होती है - हम उत्पाद को काम करने पर केंद्रित करते हैं।

हालांकि मैं शायद ही ऐसी स्थिति की कल्पना कर सकता हूं जब हम बैंकिंग सॉफ्टवेयर बना रहे हों और इसका कोई अंदाजा नहीं हो। तुलना करने के लिए उद्योग बहुत अलग हैं।

कैसे अपने लिए और लोगों के लिए दोनों तरह के खेल बनाएं

मैं लुडेनियो के खेलों को देखता हूं और मुझे लगता है कि वे डेवलपर्स द्वारा खुद के लिए अपने दर्शकों के लिए बनाए गए हैं। किसी भी व्यवसाय प्रथाओं और इस तरह के खाते में न लेते हुए, विशिष्ट दर्शकों के लिए कुछ भी लक्षित नहीं करना।

यह हमेशा की तरह एक दुगुना सवाल है। आइए कल्पना करें कि आप सॉफ्टवेयर बनाते हैं जो उपयोगकर्ता के लिए एक विशेष समस्या को हल करता है। हम उपयोगकर्ता के पास जाते हैं और पूछते हैं कि "आपकी समस्या क्या है?"। हम उनके उद्योग में गहराई से जाते हैं, संख्याओं को चलाते हैं - क्या उपयोगकर्ता इस समस्या को हल करने के लिए भुगतान करने के लिए तैयार है या नहीं। और फिर हम एक उत्पाद बनाते हैं जो उस समस्या को हल करता है।

गेम को सॉफ्टवेयर के रूप में भी माना जा सकता है जो गेमर की समस्या को हल करता है। वह खुद का मनोरंजन करना चाहता है - हमारे मामले में, कुछ सीखें। लेकिन ऐसा नहीं है "मेरी पीठ दर्द करती है, मैं उस दवा को लेता हूं और यह अब नहीं है"। गेमर आत्मा के साथ कुछ सुंदर खेलना चाहता है। हमें एक उपयोगकर्ता और खेल के बीच केमिस्ट्री विकसित करने की आवश्यकता है। वह खेल से "दोस्ती" करना चाहता है। अगर उस रसायन को विकसित करने का एक मूर्खतापूर्ण तरीका था, जो व्यापार उद्योग में मुद्दों को हल करने के साथ ही है, तो शायद खुद के लिए गेम बनाना उतना महत्वपूर्ण नहीं होगा।

यदि हम कहते हैं कि हम इस मुद्दे पर विस्तृत शोध नहीं कर सकते हैं, तो यह पता लगाने का एकमात्र तरीका है कि क्या खेल उस खिलाड़ी के साथ तालमेल स्थापित करता है या नहीं। यदि हम खेल को पसंद करते हैं, अगर हमें यह सुंदर, दिलचस्प लगता है - तो हम यह घटा सकते हैं कि शायद हम में से एक से अधिक है, कि अन्य लोग जो इस खेल को पसंद करते हैं, वे भी मौजूद हैं।

लेकिन वहां बहुत ही महीन धार है। हमें उस उत्पाद को देखने की आवश्यकता है जैसे हम इसे अपने लिए करते हैं, लेकिन तीसरे व्यक्ति से। एक व्यक्ति जो 5 साल तक नहीं खेल पाया है, वह खेल को कैसे देखेगा? कैसे एक व्यक्ति के बारे में जो केवल डेस्टिनी खेलता है? या कोई है जो डोटा में एक हजार घंटे है? इसलिए हमें इसे अलग-अलग दृष्टिकोणों से देखने की जरूरत है, लेकिन साथ ही इसे अपने आनंद के लिए खेलने की अतिरिक्त व्यावसायिक प्रेरणा के साथ।

मानसिक प्रेरणा सरल है - खेल बनाने में कठिन हैं और इसमें बहुत लंबा समय लगता है, इसलिए अंत तक आप इसके लिए घृणा के समान कुछ विकसित करेंगे। आपने इसे बहुत बार देखा है जब आप इससे थक जाते हैं। लेकिन अगर इस सबके बीच, आप इस खेल को बिल्कुल पसंद नहीं करते हैं, तो आप अनिवार्य रूप से विकास के अंत की ओर बढ़ जाएंगे। गेम को विकसित करने का कोई अन्य तरीका नहीं है, इसे खुद के लिए बनाने के लिए, या अन्यथा आप इसे जारी करने के लिए बिल्कुल भी नहीं करेंगे।

लेकिन एक ही समय में, आप सहमत हैं कि आपके खेल बल्कि आला हैं?

बेशक! हम जो करते हैं, उसका मुख्य लाभ यही है। हम आला बनना चाहते हैं। हम सभी 20 से 40 पुरुषों का मनोरंजन करने की कोशिश नहीं कर रहे हैं - पूरी दुनिया पहले से ही ऐसा करती है।

हम चाहते हैं कि खेल लोगों को कुछ उपयोगी बताएं, जो जीवन में खिलाड़ी का साथी हो। यह निश्चित रूप से एक आला के रूप में बड़ा नहीं है, कहते हैं, खेल सिमुलेटर, जहां दर्शक बहुत बड़ा और विविध है, लेकिन हम इस कई लोगों को पकड़ने की कोशिश करने का नाटक भी नहीं करते हैं।

क्या इन सिद्धांतों से काम करना लाभदायक है?

मुझे लगता है कि यह लाभदायक हो सकता है (ठीक है, हम प्रबंधन करते हैं), लेकिन आपको एक बेहतर शब्द की कमी के लिए, पहले बाजार तैयार करने की आवश्यकता है। हम 4 साल से काम कर रहे हैं और हमें पता चला है कि पैसा बनाने के लिए हमें किन शैलियों और स्वरूपों में काम करना चाहिए। हम इसे कर सकते हैं, लेकिन कोई यह नहीं कहता है कि हमारा निशान उस उद्योग से मिलने वाला अधिकतम पैसा है।

केवल अब हमने एक समझ विकसित की है कि उस बाजार को कैसे काम किया जाए, इसे कैसे बनाया जाए। यह बहुत अच्छी तरह से विकसित नहीं है। अगले 10-15 साल उस बाजार को तीसरे पक्ष के डेवलपर्स के लिए अधिक स्वागत करने पर खर्च किए जाएंगे जो हमारे लक्ष्यों को साझा करते हैं - उस खेल को उपयोगी बनाने की आवश्यकता है।

हमारा लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि 20 वर्षों में खेल लोगों को सीखने और कुछ ऐसा करने में मदद करें जो वे करना चाहते हैं। उस भविष्य की दुनिया में भी कुछ ऐसी ही मांग है, कुछ ऐसा जो वे सबसे प्रभावी हैं। फिर, विश्वविद्यालय और स्कूल केवल शोध के उद्देश्य से मौजूद होंगे।

कुल मिलाकर, मैं आपके हितों के बीच एक सामान्य विषय देखता हूं - खेल, गेमजैम, व्याख्यान, मेरा मानना ​​है कि आप भी सिखाते हैं ...

बहुत कम ही। साल में 10 शैक्षणिक घंटे।

शिक्षा में रुचि कब उत्पन्न हुई?

युवा विशेषज्ञों को हमसे बेहतर और खुश रहने में मदद करने में कुछ सुंदर है। अनुभव से मदद मिलती है। लेकिन एक कम "दूरदर्शी" प्रेरणा भी है। आपका पसंदीदा खेल क्या है? आइए निर्धारित करें कि आप कौन से खेल खेलते हैं।

उन सभी का पसंदीदा?
सब के सब। कोई भी शैली। बस पहली बात यह है कि दयालु आता है।
आइए बताते हैं मास इफेक्ट।
ठीक है, यह एक अच्छा विकल्प है, मुझे यह पसंद है। और दूसरा वाला?
गॉथिक, शायद।
नरक, गोथिक के रूप में अच्छी तरह से उत्कृष्ट है। मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या हमारे हित संरेखित हैं। मुझे भी ये दोनों पसंद हैं, लेकिन मैं सिमुलेटर और टाइकून का बहुत बड़ा प्रशंसक हूं। मिनी मेट्रो, उदाहरण के लिए, मैं आधुनिक गेम डिजाइन की एक सरल उपलब्धि मानता हूं। क्या आपने इसे खेला है?


ज़रूर जानता हूँ।

अगर हम कला के साथ समानताएं खींचते हैं, तो यह वही "अशक्त रूप" है जैसा कि मालेविच को कल्पना करना पसंद था - जहां एक गहरी प्रणाली में छिपी कुछ विशाल सामग्री, न्यूनतम प्रयास के साथ प्रस्तुत की जाती है।

टाइकून और सिमुलेटर इस तरह के गेम को डिजाइन करते हैं इसलिए हम कुछ करते हैं और तुरंत परिणाम देखते हैं। खेल, यदि हम गहराई से देखें, तो अनुभव प्राप्त करने का एक जोखिम-मुक्त तरीका है, जिसका अर्थ है कि खेल शिक्षा का शुद्धतम रूप हैं। हमारी कंपनी का नाम लुडेन.आईओ है। अगर हम इसे देखें, तो "लुडस" लैटिन से दो तरह से अनुवाद करता है - खेल और स्कूल। रोम में कोलिज़ीयम के पास लुडस मैग्नस नामक स्थान के अवशेष हैं। यह एक ऐसी जगह थी जहाँ ग्लेडियेटर्स खेलते थे और अखाड़े में लड़ाई के लिए तैयार होते थे।

इसलिए, सिमुलेटर ऐसे टाइकून हैं जिन्हें खिलाड़ियों को उन क्षेत्रों में अनुभव देने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां इसे स्वाभाविक रूप से प्राप्त करना बहुत कठिन है - ग्रह पृथ्वी की सीमा के भीतर बहुत महंगा, या बिल्कुल असंभव। वे लोगों को उन परिस्थितियों के लिए तैयार करते हैं जो भविष्य में आ सकती हैं, वे उन्हें "रिहर्सल" करने की अनुमति देते हैं।

शिक्षा जो अब हमारे पास है और 20-30 साल पहले वहां थी, बहुत अप्रभावी हो गई है। बच्चों के पास फोन हैं, उनके पास YouTube, Twitch तक पहुंच है - यह सब उस तरह से एक किताब को पढ़ने की तुलना में अधिक दिलचस्प है, जिस तरह से यह बहुत भरा हुआ है और यह भी कि अच्छी तरह से लिखा नहीं है। यदि हम इन रूपों को जोड़ते हैं - शिक्षा और खेल - तो हर कोई जीतता है।

क्या हुआ वी.आर.

क्या इन विचारों को चलाने के लिए आपकी कंपनी वीआर पर ध्यान केंद्रित करती है?

वीआर एक दिलचस्प विषय है। जब हम Nival से अलग हुए, तो VR पहली बार लॉन्च हुआ। वीआर निश्चित रूप से खेल का सबसे मजबूत हिस्सा है - जोखिम-मुक्त अनुभव, क्योंकि यह बहुत मजबूत विसर्जन प्रभाव जोड़ता है। मस्तिष्क अधिक आसानी से विश्वास करता है कि यह वास्तविक के लिए हो रहा है, हालांकि यह सिर्फ एक और ऑप्टिकल भ्रम है। लेकिन बाजार इस समय संघर्ष कर रहा है। कोई भी एक वीआर एप्लिकेशन के साथ नहीं आया है जो हर कोई घर पर रखना चाहेगा।

इसलिए हमने अपने अंतिम लक्ष्य के साथ आगे बढ़ने का फैसला किया, लेकिन वीआर ... हमारे पास सभी प्लेटफार्मों पर परियोजनाएं हैं। इसके अलावा, हमारे पास विकास में कुछ वीआर परियोजनाएं हैं जिन्हें हम स्कूलों में एकीकृत करने का इरादा रखते हैं। यदि एक मंच वास्तव में बाजार को "चलता है" और वीआर मंच बन जाता है जो इसे बड़ा बनाता है, तो हम स्पष्ट रूप से वहां अपनी उपस्थिति पर काम करेंगे, लेकिन अब हमारे पास बहुत सारे खुश वीआर खिलाड़ी हैं, और जबकि सच: सीखना () एक पारंपरिक है , गैर-वीआर गेम।

E3 के बाद उस ग्राफ़िक इंटरनेट पर घूम रहा था कि एक साल पहले भी प्रेस में VR का कम उल्लेख है।

दुर्भाग्य से, यह सच है।

आपको क्या लगता है क्या हुआ?

क्या आप व्यक्तिगत रूप से वीआर हेलमेट खरीदना चाहते हैं?

नहीं।

खैर, यह आपका जवाब है। लोग ऐसा नहीं चाहते हैं। एक बार जब आप - हाँ, आप - जागते हैं और तय करते हैं कि आप वीआर हेलमेट चाहते हैं, तो कुछ सही दिशा में स्थानांतरित हो गया है।

लोग ऐसा क्यों नहीं चाहते हैं? जब यह पहली बार सामने आया, तो लोग खुश थे, वे कह रहे थे कि 5-10 साल में वीआर हर जगह होगा, रेडी प्लेयर वन-स्टाइल।

पहली बात: केवल उपभोक्ता रिपोर्टों के लिए व्यावसायिक मूल्यांकन न सुनें। एक ग्राहक, एक व्यापारी के विपरीत, आपके प्रश्न का उत्तर केवल और संक्षिप्त रूप से दे सकता है। तो, दोस्तों, अगर आप वीआर हेलमेट नहीं चाहते हैं, तो आपकी प्रेरणा मेरे व्यावसायिक विचारों से कहीं बेहतर स्थिति का वर्णन करेगी।
यह हमेशा ऐसा होता है - जब खेल अच्छी तरह से नहीं बिक रहा है, तो बस गेमस्टॉप पर जाएं और उस व्यक्ति से पूछें जो इसे नहीं खरीदता है। वह इसे सभी सेल्समैन संयुक्त की तुलना में कहीं बेहतर समझाएगा।

मुझे लगता है कि यह चिकन और अंडे की समस्या का विस्तार है। आप एक वीआर हेलमेट खरीद सकते हैं, निश्चित रूप से, लेकिन फिर यह सवाल है कि इसके साथ क्या करना है। लेकिन वीआर कंटेंट बनाने वाले लोग खुद से पूछते हैं: जब कुछ लोगों के पास होता है तो मैं इस तरह के हार्डवेयर के लिए गेम क्यों विकसित करता हूं? मैं अपना पैसा वापस नहीं करूँगा! और यह दुष्चक्र अभी तक वीआर बाजार में नहीं टूटा है।

लेकिन कुछ खंड उभर कर सामने आए हैं और इनमें सुधार जारी रहेगा। छोटे नख से शुरू और फिर बड़े और बड़े होते जा रहे हैं। 80 और 90 के दशक में गेम कंसोल के उद्भव की तरह, वीआर का सबसे अच्छा समय कुछ समय लगेगा। यह निश्चित रूप से 3 साल में नहीं आएगा।

तो आपको लगता है कि वीआर बंद हो जाएगा, बस थोड़ी देर बाद?

प्रारूप पर निर्भर करता है। क्या यह एक सार्वभौमिक वीआर-एआर डिवाइस होगा या अलग-अलग उत्पादों की भविष्यवाणी करना बहुत कठिन है। मेरी राय है कि वीआर एक बड़ी, लेकिन एक विशेष जगह ले जाएगा, जैसे कि आज गोलियां हैं। बहुत सारे लोग उन्हें घर पर हैं, लेकिन कुछ नए खरीदते हैं, और फिर भी वे अभी भी एक परिभाषित समस्या को हल करते हैं। मेरा मानना ​​है कि वीआर एक ही नस में खत्म हो जाएगा। इसे लेने के लिए एक बाजार खंड है, सवाल है - कितना बड़ा।

हालांकि इसके लिए एक और उपयोग है। मेरे एक दोस्त ने मुझे बताया कि उसने फिल्में देखने के लिए एक वीआर हेलमेट खरीदा क्योंकि उसके 4 बच्चे हैं। मुझे लगता है कि उपयोग का मामला पूरी तरह से स्पष्ट है।

क्या वीआर के साथ काम करना तकनीकी रूप से कठिन था?

वीआर के पास विशाल प्रदर्शन के मुद्दे हैं और बहुत सारे प्लेटफॉर्म हैं जो इसका समर्थन करते हैं। हमारे पुराने खेलों में से एक - VRobot - अभी Playstation VR पर निकला है। इसे स्थिर 60 एफपीएस प्रदर्शन की आवश्यकता है। ओकुलस रिफ्ट (मोबाइल संस्करण सहित) को 75 एफपीएस की आवश्यकता है। यहां तक ​​कि अगर विशेष दृश्यों के दौरान 20-30 एफपीएस गिरता है - यह अस्वीकार्य है, तो आपको बेहतर खेल का अनुकूलन करने की आवश्यकता है।

लेकिन हमारे पास एक बहुत मजबूत निम्न-स्तरीय ग्राफिक्स अनुकूलन टीम है। उदाहरण के लिए, निकिता इसमें माहिर हैं।

तो आपके पास एक समर्पित अनुकूलन लड़का है?

वह न केवल ऐसा कर रहा है, बल्कि यह उसका प्राथमिक कौशल है। वह डिमा के साथ मिलकर काम करता है, जो किसी भी प्रदर्शन आवश्यकताओं के लिए 3 डी-दृश्य का निर्माण कर सकता है। तो हम उस संबंध में निर्धारित हैं।

खेल के विकास में मशीन सीखने पर

गेम डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग से मोहित लोगों के लिए, ओलेग प्रेरणा के लिए डेमिस हसबिस की एक तस्वीर दिखाता है। एक शतरंज की दुनिया में रहने वाले, एक न्यूरोबायोलॉजिस्ट और दीपमाइंड के संस्थापक, उन्होंने खेल के विकास में अपना करियर शुरू किया।

उन्होंने पीटर मौलिंक्स के खेल ब्लैक एंड व्हाइट के लिए अपना एआई प्रोग्राम किया, और फिर अपनी खुद की कंपनी एलिक्सिर स्टूडियो के प्रमुख के रूप में उन्होंने बॉन्ड सुपर-विलेन सिम्युलेटर - एविल जीनियस जारी किया।
और उसके बाद ही वह दुनिया के सबसे प्रसिद्ध एआई शोधकर्ताओं में से एक बन गया।

क्या यह सच है: सीखना () अपने अनुभव के आधार पर?

हाँ, खेल मुख्य रूप से उस पर बनाया गया है। खेल उद्योग कैसे काम करता है यदि आप कुछ करना शुरू करते हैं, तो आपको वापस देखने के लिए एक संदर्भ बिंदु की आवश्यकता है। हम एक सिमुलेशन कर रहे हैं - बहुत सारे विवरण हैं जिनका ध्यान रखना आवश्यक है, और इसके लिए हमें एक संदर्भ बिंदु की आवश्यकता है, बस पूरी तरह से रचनात्मक रूप से रेल से दूर जाने से बचने के लिए।

जबकि ट्रू: लर्न () में हमने अपनी खुद की वास्तविकता को एक संदर्भ बिंदु के रूप में लिया। यदि आप कुछ करते हैं और नहीं जानते कि क्या करना है - तो देखें कि यह वास्तविकता में कैसे किया जाता है। खेल अर्थव्यवस्था सर्वर फ़ार्म को किराए पर ले रही है। यदि आप डेटा के विशाल समूह को संसाधित करने के कार्य को हल करने का प्रयास करते हैं, तो आप कुछ कंप्यूटिंग शक्ति किराए पर लेते हैं, अपने नंबर चलाते हैं, कार्य सबमिट करते हैं और अपना किराया रोकते हैं।

हम यह दिखाना चाहते थे कि 1950 के दशक के बाद से पहली बार अवधारणात्मक से लेकर ड्राइविंग गाड़ियां, कैप्सूल नेटवर्क और इतने पर मशीन लर्निंग कैसे विकसित हुई है।

वान्या ने विशेष रूप से सभी संदर्भ बिंदुओं के साथ एक Google स्प्रेडशीट रखी - मशीन सीखने के प्रमुख मील के पत्थर, समय के साथ उद्योग कैसे बदल गया और क्या नई प्रौद्योगिकियां विकसित हुई हैं। और यह है कि यह कैसे उपयोगकर्ता के लिए प्रस्तुत किया है - quests के माध्यम से।

कुछ खेल संस्करणों ने एक वर्ष का भी उल्लेख किया। हमने कई कारणों से इसे हटा दिया, हो सकता है कि हम भविष्य में कुछ समय के लिए वापस आ जाएं। लेकिन खिलाड़ी एक ही रास्ते से यात्रा करता है - परसेप्ट्रॉन के साथ एक दो क्वैश्चंस पूरा करता है और थोड़ा पैसा कमाता है।

हर साल कुछ ऐसा दिलचस्प हुआ जो भविष्य के विकास से या तो पुष्टि की गई या फिर फटकार लगी।



आप किसी भी ब्लॉक पर क्लिक कर सकते हैं और यह जान सकते हैं कि यह इन-गेम और वास्तविकता में कैसे काम करता है, दो लिंक हैं: एक YouTube वीडियो के बारे में जो इसे संक्षिप्त तरीके से बताता है, और दूसरा उन लोगों के लिए एक गहन लेख में वास्तव में इसमें आना चाहते हैं।

क्या टीम ने मशीन सीखने से पहले काम किया है?

ज़रूर। जबकि True: सीखना () VRobot के साथ बनाया गया था, इसलिए VR टीम गेम को Playstation में पोर्ट करने पर केंद्रित थी, और नई छोटी टीम में मशीन लर्निंग विशेषज्ञ शामिल थे।

मुझे उनके बारे में बताएं: टीम क्या है, उन्होंने पहले क्या काम किया था?

कुछ खास नहीं, सच में। जब पहली बार एक एमएलसी सिम्युलेटर बनाने का विचार आया, तो मैंने दोस्तों की सिफारिशों और छात्रों से एक टीम चुनी।

विशेष रूप से एमएल विशेषज्ञों?

हां, लेकिन वे सभी बहुत युवा हैं, किसी के पास मशीन सीखने का 20 साल का अनुभव नहीं है। सभी ने कम से कम एक बार केगल खेला, कुछ कार्यों को हल किया। उनमें से अधिकांश ने विश्वविद्यालय में इसका अध्ययन किया।

और उन्होंने एक खेल बनाया। लेकिन फिर: खेल विकास वास्तव में मशीन सीखने, सही नहीं है? मतलब वे पूरे ढेर हैं - डेटा वैज्ञानिकों और गेम डेवलपर्स एक में?

ये ऐसे लोग हैं, जो सबसे पहले और सबसे पहले, मशीन लर्निंग को समझते हैं, वे जानते हैं कि यह कैसे काम करता है। और फिर वे एकता में एक खेल विकसित करते हैं, कोड लिखते हैं, डिज़ाइन इंटरफेस और इतने पर लिखते हैं। यह सिर्फ इतना है कि, quests विकसित करने और उन्हें एक समय रेखा के साथ नीचे रखना, आपको पहले संदर्भ को समझने की आवश्यकता है। जाहिर है, उन्होंने हर खोज के लिए एक ipython नोटबुक नहीं बनाई।

हमारे पास एक विशिष्ट पुस्तकालय है जो तीव्र नेटवर्क और कुछ बुनियादी चीजों को तीव्र रूप से चलाता है जो एकता में काम करते हैं। यह AIDraw - एक ड्राइंग गेम बनाने के लिए भी उपयोग किया गया था: खिलाड़ी कुछ ड्रॉ करता है, और फिर AI को अनुमान लगाना पड़ता है कि क्या ड्रा किया जा रहा है। यह पुस्तकालय उस पर काम के थोक करता है, और इसके चारों ओर पूरा खेल बनाया गया है।

मशीन लर्निंग और गेम डेवलपमेंट को एक साथ आना शुरू हुए काफी समय नहीं हुआ है। मान लीजिए कि मेरे पास एक गेम है जो मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। मुझे किस तरह के स्टैक की आवश्यकता है?

मैंने कई परियोजनाओं को नहीं देखा है जो खेल विकास और मशीन लर्निंग को जोड़ते हैं, सख्ती से बोल रहे हैं - जहां क्लाइंट की तरफ एमएल काम देखा जाता है। एकता की अपनी "सुदृढीकरण शिक्षा" प्रणाली है जो आवश्यक रूप से बहुत कुछ नहीं करती है, लेकिन यह एकता में निर्मित है, इसलिए प्रवेश की बाधा काफी कम है।

इसके लिए बहुत सारे पुस्तकालय हैं, जैसे कि अन्य क्षेत्रों के लिए है: C ++ चौखटे, तंत्रिका नेटवर्क ...
मोबाइल डिवाइस अक्सर ऐप्पल के कोरएमएल का उपयोग करते हैं जो डिवाइस के ग्राफिक्स चिप पर सही तरीके से अपनी गणना चला सकते हैं। हम एक मॉडल लेते हैं, TensorFlow या Yandex के CatBoost में "इसे सिखाते हैं", इसे एक विशेष संग्रह में पैकेज करते हैं और वहां हम जाते हैं - यह स्मार्टफोन के GPU पर सीधे चल सकता है और हमें एक परिणामी भविष्यवाणी लौटा सकता है। हमने इसका उपयोग एक उदाहरण के रूप में, अपने संवर्धित वास्तविकता वाले खेल ARrived के साथ किया, जहां इसे कैमरे से एक छवि लेने और यह पता लगाने की आवश्यकता थी कि यह क्या था।

अगर हम बैकएंड के उपयोग के बारे में बात करते हैं, तो यह सब बहुत ही क्लासिक और सीधा है। सर्वर सभी मशीन लर्निंग में उपयोग की जाने वाली बहुत ही सरल तकनीकों पर चलते हैं, लेकिन इसका उपयोग एनालिटिक्स या निजीकरण - विज्ञापन लक्ष्यीकरण, उदाहरण के लिए किया जाता है। एक प्रसिद्ध मामला यह भविष्यवाणी करने के लिए था कि टैंक्स प्लेयर की दुनिया कब सर्वर से डिस्कनेक्ट होगी और इसके साथ क्या करना है। या खिलाड़ी को एक प्रस्ताव देने के लिए समय की भविष्यवाणी करने के लिए - एक की कीमत के लिए दो घोड़े - जब वह इसे खरीदने की सबसे अधिक संभावना है और इसके बारे में खुश हो। ये सर्वर अनुप्रयोग हैं, और स्टैक आकार वास्तव में कोई समस्या नहीं है।

लेकिन क्या डेटा सेट बनाना किसी गेम के डिज़ाइन के मूल में हो सकता है?

वेस्टवर्ल्ड से सीधे एक अवधारणा की तरह लगता है। इसके उपयोग हो सकते हैं, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि खिलाड़ी कार्रवाई का एक डेटा सेट हमारे लिए कितना फायदेमंद हो सकता है।

उदाहरण के लिए, हम शहर के वातावरण में ड्राइविंग के बारे में एक खेल बनाते हैं। हम मास्को सड़कों का एक सच्चा जीवन मॉडल बनाते हैं। हम देख सकते हैं कि बहुत सारे खिलाड़ी इस स्थान पर दुर्घटनाग्रस्त हो जाते हैं, या इस खिंचाव की गति सीमा को पार कर जाते हैं। इस तरह के डेटा सेट के साथ हम यह पता लगा सकते हैं कि समस्याएं कहां हैं।

लेकिन अगर यह सिर्फ एक खेल है और एक सिम्युलेटर नहीं है? हो सकता है कि डेटा सेट खिलाड़ियों की बजाय कंपनी की समस्याओं को हल कर सके। ' यदि कंपनी एक समान प्रकार के खेल बनाती है, तो खिलाड़ी व्यवहार के डेटासेट उनके लिए उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन मैंने विशेष रूप से उस उद्देश्य के लिए परियोजनाओं का निर्माण नहीं देखा है।

AIDraw का उद्देश्य क्या नहीं था?

स्केल मायने रखता है। अगर हमारे पास 300,000 गुना अधिक खिलाड़ी होते, तो शायद इससे कुछ निकल सकता था। यदि Google ने वह गेम बनाया है, तो वे मूल्यवान डेटा एकत्र कर सकते हैं और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए इसके साथ कुछ कर सकते हैं। लेकिन हमारे लिए नहीं।

चलिए कल्पना करते हैं कि आप एक ऐसे खेल के साथ आए हैं जो कुछ क्षमता में एमएल का उपयोग करता है, और विकास के दौरान आपको एहसास होता है कि आप जो कल्पना करते हैं वह बिल्कुल नहीं बना सकते हैं - आपने कुछ अलग बनाया है। क्या आपके साथ कभी ऐसा हुआ है?

उदाहरण के लिए, हम जानते थे कि हम सेल्फ ड्राइविंग कारों के बारे में True: learn () के लिए एक बड़ा अपडेट जारी करना चाहते थे। खिलाड़ी कार चलाना, अन्य कारों से आगे निकलना, गलियों को मोड़ना, तेज करना और ब्रेक लगाना सिखाएगा।



आमतौर पर गेम डिज़ाइनर एक डिज़ाइन डॉक्यूमेंट लिखता है, फिर उसी के आधार पर कंटेंट बनाया जाता है (जैसे अन्य उद्योगों में)। लेकिन कारों के साथ हम शुरुआत से ही समझ गए थे कि ऐसा नहीं होगा। हमारे पास इसके कई चरण थे, प्रत्येक में इसकी अपनी तकनीक थी। खिलाड़ी आनुवंशिकी सीखेंगे; तब समझें कि यह उसके उद्देश्यों के लिए बहुत अच्छा नहीं है। फिर कई रूपों में सुदृढीकरण होगा। खिलाड़ी यह समझेगा कि एक विशेष प्रवर्तन विधि उसके कार्य के लिए सबसे प्रभावी है।

यह एक ऐसा अनुभव नहीं है जिसे नियंत्रित किया जा सके। यह जानते हुए कि कुछ गलत हो सकता है, हमने पहले एक टेक डेमो लिखा था - जिस कच्चे अनुभव को हम बनाना चाहते थे उसका तकनीकी संस्करण। फिर हमने इसे गेम डिजाइनरों को सौंप दिया, जिन्होंने फिर इसे खेला, एक डिज़ाइन दस्तावेज़ लिखा और हमने उस पर आधारित खेल को पॉलिश और अंतिम रूप दिया।

और केवल गेम डिज़ाइनर ही नहीं, हमारे पास भी हैं - हमारे पास डिस्कोर्ड पर सबसे करीबी दोस्तों का एक समुदाय है, हम उन्हें एक फीचर डेमो दे सकते हैं और वे हमें प्रतिक्रिया दे सकते हैं। वर्तमान में वे कुछ हफ़्ते के लिए सेल्फ ड्राइविंग कारों का डेमो खेल रहे हैं और वे लगातार हमें अपने अनुभवों के बारे में बता रहे हैं।

अंत में हमने किसके साथ क्या किया? FIrst, हमने कहा कि कार को ड्राइव करने के लिए सिखाने के लिए किस तरह के डेटा इनपुट का इस्तेमाल किया जाना चाहिए, जेनेटिक्स, जेनरेशन साइज, म्यूटेशन) में हम कौन से पैरामीटर बदल सकते हैं (थ्रेशोल्ड, लॉस)। और जो कुछ सामने आया वह बहुत संवादात्मक नहीं था। खिलाड़ी लॉग इन करता है, कुछ पैरामीटर सेट करता है और फिर स्क्रीन पर घूरता है जबकि कार खुद ड्राइव करती है। यह उन डेवलपर्स के लिए अच्छा है जो अवधारणा जानते हैं, लेकिन उस खिलाड़ी के लिए नहीं जो नहीं करता है।

खिलाड़ी अपने योगदान को महसूस नहीं करता है?

वास्तव में, कोई प्रतिक्रिया नहीं है। इसलिए हमने डिज़ाइन को थोड़ा बदल दिया। खिलाड़ी कार खुद चलाएगा, उसे सिखाएगा। और फिर यह आपके द्वारा दोहराए जाने के आधार पर कि आपने इसे कैसे प्रशिक्षित किया है।
यदि खिलाड़ी केवल दाएं लेन में स्विच करता है, तो कार को बाएं स्विच करने का तरीका नहीं पता होगा, क्योंकि आपने इसे सिखाया नहीं है कि कैसे। यह संवादात्मक हो गया। तो शायद हम अंत उत्पाद से बहुत दूर नहीं हैं।

संक्षेप में, हम समझते हैं कि मशीन सीखने के साथ कुछ गलत हो सकता है। यह डिजाइन चरण में सब कुछ के लिए खाते में लगभग असंभव है।

तो आप एक प्रोटोटाइप बनाने की योजना बनाते हैं और फिर किसी भी तरह से स्क्रैच से रीमेक करते हैं?

अनिवार्य रूप से, हाँ।

लेकिन यह उस तरह से नहीं है जैसे खेल डेवलपर्स चीजें करते हैं। यह एक मशीन सीखने-अनन्य चीज़ है, है ना?

आप ऐसा कह सकते हैं, हाँ। अन्य खेलों और उद्योगों में हम चीजों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। हम इसमें नौसिखिए नहीं हैं, इसलिए हम समझ सकते हैं कि खिलाड़ी क्या करेगा, वह किस भावना का अनुभव करेगा। हमारा "भविष्यवाणी डेटाबेस" जो हमने वर्षों में बनाया है, वही संभाल सकता है। मशीन सीखना, हालांकि? हर सम्मेलन खिड़की से बाहर चला जाता है।