論文の概要: PANGeA: Procedural Artificial Narrative using Generative AI for Turn-Based Video Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19721v2
• Date: Sun, 30 Jun 2024 20:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:19:57.333768
• Title: PANGeA: Procedural Artificial Narrative using Generative AI for Turn-Based Video Games
• Title（参考訳）: PANGeA: ターン型ビデオゲームのための生成AIを用いた手続き型人工物語
• Authors: Steph Buongiorno, Lawrence Jake Klinkert, Tanishq Chawla, Zixin Zhuang, Corey Clark,
• Abstract要約: 本研究は、生成AI(PANGeA)を用いた手続き型人工語りについて紹介する。 PANGeAは大規模言語モデル(LLM)を利用してターン型ロールプレイングビデオゲーム(RPG)の物語コンテンツを生成する構造的アプローチである。 PANGeAが生成するNPCは人格バイアスを受けており、生成した応答においてBig 5 Personality Modelの特徴を表現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research introduces Procedural Artificial Narrative using Generative AI (PANGeA), a structured approach for leveraging large language models (LLMs), guided by a game designer's high-level criteria, to generate narrative content for turn-based role-playing video games (RPGs). Distinct from prior applications of LLMs used for video game design, PANGeA innovates by not only generating game level data (which includes, but is not limited to, setting, key items, and non-playable characters (NPCs)), but by also fostering dynamic, free-form interactions between the player and the environment that align with the procedural game narrative. The NPCs generated by PANGeA are personality-biased and express traits from the Big 5 Personality Model in their generated responses. PANGeA addresses challenges behind ingesting free-form text input, which can prompt LLM responses beyond the scope of the game narrative. A novel validation system that uses the LLM's intelligence evaluates text input and aligns generated responses with the unfolding narrative. Making these interactions possible, PANGeA is supported by a server that hosts a custom memory system that supplies context for augmenting generated responses thus aligning them with the procedural narrative. For its broad application, the server has a REST interface enabling any game engine to integrate directly with PANGeA, as well as an LLM interface adaptable with local or private LLMs. PANGeA's ability to foster dynamic narrative generation by aligning responses with the procedural narrative is demonstrated through an empirical study and ablation test of two versions of a demo game. These are, a custom, browser-based GPT and a Unity demo. As the results show, PANGeA holds potential to assist game designers in using LLMs to generate narrative-consistent content even when provided varied and unpredictable, free-form text input.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用するための構造化アプローチであるPANGeA(Procedural Artificial Narrative Using Generative AI)を紹介した。 ゲームデザインに使用されるLLMの以前の応用とは違って、PANGeAはゲームレベルデータ(設定、キーアイテム、非プレイ可能な文字(NPC)を含むものではない)を生成するだけでなく、プレイヤーとプロシージャゲーム物語に沿った環境との間の動的で自由な相互作用を育むことで革新する。 PANGeAが生成するNPCは人格バイアスを受けており、生成した応答においてBig 5 Personality Modelの特徴を表現している。 PANGeAは、ゲームナラティブの範囲を超えてLSM応答を促せる自由形式のテキスト入力の取り込みの背景にある課題に対処する。 LLMのインテリジェンスを利用した新しいバリデーションシステムは,テキスト入力を評価し,生成した応答を展開物語と整合させる。 これらのインタラクションを可能にするために、PANGeAは、生成されたレスポンスを拡張するためのコンテキストを提供するカスタムメモリシステムをホストするサーバによってサポートされ、手続き的な物語と整合する。 幅広いアプリケーションのために、サーバにはRESTインターフェースがあり、任意のゲームエンジンがPANGeAと直接統合できる。 2種類のデモゲームの実証実験とアブレーションテストにより, PANGeAの動的物語生成をプロシージャ物語に整合させることで, 動的物語生成を促進できることを示す。 これらは、ブラウザベースのカスタムGPTとUnityのデモだ。 結果が示すように、PANGeAは、可変かつ予測不能な自由形式のテキスト入力が提供された場合でも、ゲームデザイナーがLSMを使用して物語に一貫性のあるコンテンツを生成するのを支援する可能性がある。

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