Те, кто плохо знаком с индустрией киберспорта, могут подумать, что профессиональные игры — это единственный путь. На самом деле возможностей для работы намного больше, чем вы думаете, от работы в сфере управления, планирования мероприятий, операций, управления социальными сетями и маркетинга, и это лишь некоторые из них.

Сегодня мы поговорим с Джеком Дж ., профессиональным специалистом по данным, который применяет ИИ к соревновательным играм и киберспорту.

Это начало серии о тех профессиях, которые могут остаться незамеченными, с возможностью обучения у тех, кто уже работал в мире киберспорта.

Интервью с Джеком Джей, основателем iTero Gaming

В: Привет, Джек Джей, и добро пожаловать! Не могли бы вы представиться и рассказать нам, как вы попали в мир киберспорта? 

Конечно, меня зовут Джек Джей, и я профессиональный специалист по данным, ранее работавший в HSBC и Deloitte, а теперь являющийся основателем и генеральным директором iTero Gaming, стартапа, специализирующегося на применении искусственного интеллекта (ИИ) в соревновательных играх.

Я несколько лет случайно занимался киберспортом. Все началось с того, что я использовал набор навыков, который я развивал в рамках своей повседневной работы в качестве Data Scientist, и применяя его к данным, связанным с играми. Я работал над анализом команд и производительности игроков, выясняя, какие души драконов были самыми сильными, и писал различные статьи о каждой мете и о том, какие чемпионы были наиболее оптимальными.

Со временем я становился все более и более вовлеченным, и в 2021 году меня пригласили посетить игровой зал Excel Esports на стадионе Twickenham в Лондоне. Там я имел удовольствие встретиться с их аналитиком в то время (Логан «Сова» Мэнсфилд), который дал мне представление о внутренней работе киберспортивной команды.

С того дня я знал, что хочу более полно изучить свою идею, поэтому я подал заявление на работе и основал «iTero Gaming» с грубым планом «использования ИИ для игр».

---

В: Что такое iTero Gaming? И в чем заключалась идея проекта? Расскажите нам больше о том, как вы привнесли ИИ в киберспорт. 

Первоначальная концепция iTero Gaming заключалась в создании ИИ, способного улучшить лучшие профессиональные команды в мире.Идея состоит в том, что, хотя игроки и тренеры хорошо понимают игру, есть и белые пятна. В то время как человек может смотреть только ограниченное количество игр каждый день, ИИ может поглощать миллионы точек данных и изучать невероятно сложные правила. Это не значит, что я считаю, что ИИ когда-нибудь сможет заменить тренера, но он, безусловно, может улучшить их понимание, выявляя трудно обнаруживаемые закономерности. На протяжении весеннего сплита LEC 2022 года у меня была возможность работать с различными тренерами и аналитиками LEC, чтобы лучше понять, как драфт влияет на шансы команды на победу в игре, с намерением создать продукт, способный дать командам преимущество в выборе чемпиона. .

В конце концов, мы решили использовать те же технологии, которые мы создали специально для киберспорта, и сделать их доступными для всех через iTero Drafting Coach.

---

В: Каковы ваши цели и цели iTero Gaming на ближайшие несколько лет?

В этом году был запущен наш первый общедоступный инструмент — тренер по драфту, который работает с любой очередью на основе драфта (извините, он пока не поддерживает ARAM!). До сих пор у нас были фантастические отзывы, а также множество предложений по улучшению, поэтому мы продолжим работу над совершенствованием нашего инструмента и постараемся стать лучшими на рынке. Это включает в себя добавление рекомендаций по предметам и рунам на основе ИИ, а также некоторые дополнительные функции для создания идеального состава вашей команды Clash.

Что касается следующего года, мы перейдем к разработке следующего этапа нашего проекта. Это будет более целостный ИИ-тренер League of Legends, способный анализировать не только ваши решения на драфте, но и ваше поведение на протяжении всей игры . Также есть планы изучить, как подобный инструмент можно использовать в других соревновательных играх, таких как Valorant или CS:GO.

Наконец, у нас есть амбиции вернуться к нашим корням киберспорта, и у нас есть планы стать более активными в этом пространстве, в полной мере используя доступные передовые технологии. Подробнее об этом в другой раз…!

---

В: Для тех, кто не знаком с этим, почему вы думаете, что анализ данных важен для киберспорта и Лиги в частности?

Правильное раскрытие данных приведет к фундаментальному сдвигу в киберспорте. Есть много историй, которые показывают это в более традиционных видах спорта. Посмотрите на историю «Moneyball» в бейсболе, как математические модели изменили ритм бейскетбола или как футбольный клуб «Брентфорд» изменил свою судьбу, используя данные для выбора лучших игроков.

По сути, анализ данных — это естественное развитие любого вида спорта и обеспечивает следующий этап инноваций, когда продвижение вперед только за счет таланта становится невозможным. Например, в League of Legends мета может очень быстро устаревать. Чемпионы повторяются снова и снова, потому что у команд нет систематических способов тестирования различных командных составов и контрпиков. В такой ситуации анализ данных занимает особое место, чтобы помочь командам определить наиболее эффективные составы команд и стратегии. При этом этот процесс отнимает много времени, и из-за нехватки времени и того, что игра постоянно обновляется каждые две недели или около того, может быть сложно найти то, что работает лучше всего.

Вместо этого с помощью ИИ мы можем более эффективно предсказывать результаты игры на основе драфта и иметь возможность снова и снова изобретать мету, предоставляя эти секретные карманные выборы, скрытые в данных, в гораздо более быстром темпе.

---

В: Ранее вы работали над jung.gg, проектом, призванным помочь игрокам найти лучшие тропы в джунглях. Недавно Riot объявили о своем намерении представить аналогичный встроенный инструмент. Что вы думаете об этом и как, по вашему мнению, это повлияет на базу игроков в целом? Поможет ли это новым игрокам попасть в Лигу?

Между такими разработчиками приложений, как я, и издателями игр существуют интересные отношения. Мы тратим годы на создание инструментов, которые повысят ценность игрового процесса для игроков, и если эти инструменты понравятся и станут популярными, то это будет здорово и для нас, и для пользователей. Однако, если это здорово для игроков, которым удается открыть для себя инструменты, почему бы просто не добавить их в игру и не предложить эту ценность всем? Это то, с чем мы полностью согласны, и считаем, что недавнее объявление Riot о включении рекомендаций по прохождению через джунгли является правильным шагом. Теперь, конечно, это означает, что jung.gg больше не предлагает пользователям ту же ценность, что и раньше, поэтому в этом месяце мы приняли решение закрыть сайт.

Таков естественный жизненный цикл таких проектов: лучшее, что мы можем сделать, — это продолжать вводить новшества и улучшать наши проекты, чтобы мы всегда предлагали больше ценности.

Что касается конкретно этого изменения, я считаю, что оно по-прежнему соблюдает тот баланс, который делает игру более понятной для новых игроков, не лишая преимущества опыта. Другими словами, новый игрок получит общее представление о том, как выглядит хорошая тропа в джунглях, но опытный игрок все равно будет знать, как адаптировать эти тропы к своим конкретным обстоятельствам. Таким образом, это очень похоже на систему рекомендаций по предметам.

Тем не менее, я также добавлю, что, хотя я считаю это положительным изменением, я не думаю, что оно будет иметь какое-то существенное значение в привлечении и удержании новых игроков. Если Riot хочет решить эту проблему, им нужно разобраться со смурфингом, токсичностью и ботами — эти проблемы гораздо важнее для опыта нового игрока, чем любая помощь с рекомендациями по предметам, рунам или джунглям. Это также области, в которых ИИ может помочь.

---

В: Вы работали неполный рабочий день с командами и игроками, прежде чем запустить свой собственный инструмент на основе ИИ. Какие советы вы хотели бы дать новичкам, которые хотели бы заняться киберспортивной аналитикой? Есть ли много шансов попасть в киберспорт благодаря этой карьере?

Недавно я сам начал серию интервью, в которых я общаюсь с аналитиками киберспорта в LEC или LCS и задаю им тот же самый вопрос. Постоянный совет, который они все дали, заключается в том, что лучше всего новичку начать с создания чего-то полезного. Она не должна быть идеальной, технология не должна быть сложной, и ей не нужны все навороты и свистки. Просто создайте что-нибудь любым возможным способом, что может принести пользу. Затем найдите людей, которые оставят вам отзыв. Примите тот факт, что ваша первая попытка будет худшей попыткой. Самое замечательное в киберспорте то, что все очень доступны.В iTero Discord, например, есть несколько тренеров LEC и LCS, и я уверен, что каждый из них будет рад оставить отзыв, если вы докажете им, что пытаетесь приносить пользу . Единственная неудача - не попробовать.

Что касается количества возможностей в этой области, у аналитика есть одно очень важное преимущество: навыки можно передавать. Если ваша цель — присоединиться к LCS или LEC в качестве аналитика, то да, это будет сложно, и количество доступных вакансий ограничено. Однако в рамках этого пути вам необходимо освоить технические навыки, необходимые для получения, изучения и отображения данных. Эти навыки невероятно ценны как в киберспорте, так и вне его.

Например, вы можете рассматривать роли бизнес-аналитика или маркетингового аналитика в киберспортивной команде и использовать это как способ тренировки своих навыков и знакомства с нужными людьми, чтобы в конечном итоге стать командным аналитиком.

Кроме того, киберспорт только растет, а вместе с ним будет расти и количество вакансий аналитиков — причин не попробовать очень мало!