Делаю игру про российский автоспорт. В игре каждый выбор игрока ведёт к одному из финалов (их несколько). Рандомно выдавать любой не получится: предметная область специфическая, нужно математически просчитать игру. И конечно же, у меня появилась любимая развязка сюжета! Я захотела, чтобы игроку она попадалась чаще остальных — с вероятностью 40%. Присваивать веса выборам и делать расчеты мне было лень, поэтому я отдала задачу нейросети.

Она считала и докладывала: всё готово, но есть нюансы. Нюансов на пять-десять пунктов. Мы их чинили, тестировали и находилось ещё столько же «нюансов». В этом итеративном аду мне пришла мысль: нечестно тянуть игрока к финалу, который нравится мне. Итог должен целиком зависеть от его выборов.

Ад кончился, когда я вспомнила две вещи из жизни. Первая: критерии А и Б, по которым идет развитие игрока, имеют одинаковое значение на исход. Я объяснила это нейросети на примерах из жизни, и расчёты сильно упростились. Вторая: на финиш в жизни приходят не только победителем, а еще могут вовсе не дойти до финиша; дойти и оказаться черт-знает-каким.

По итогу мы доехали: модель расставила оптимально расставила веса и просчитала 1,4 миллиона комбинаций выборов игрока. Ошибок нет, перекосов в игровой механике нет. Тесты это подтверждали, финалы в порядке.

Задачу поставила я, критерии объяснила я, считала нейросеть. Теперь я сижу и думаю: а чья по факту получилась работа?