論文の概要: GAVEL: Generating Games Via Evolution and Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09388v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 16:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 22:48:56.060883
• Title: GAVEL: Generating Games Via Evolution and Language Models
• Title（参考訳）: GAVEL: 進化と言語モデルによるゲームの生成
• Authors: Graham Todd, Alexander Padula, Matthew Stephenson, Éric Piette, Dennis J. N. J. Soemers, Julian Togelius,
• Abstract要約: 我々は,Ludiiゲーム記述言語における新規ゲームの生成について検討する。 我々は、コードとして表現されたゲームやメカニクスをインテリジェントに変更し、再結合するモデルを訓練する。 生成されたゲームのサンプルは、Ludiiポータルからオンラインでプレイすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.896938709468465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically generating novel and interesting games is a complex task. Challenges include representing game rules in a computationally workable form, searching through the large space of potential games under most such representations, and accurately evaluating the originality and quality of previously unseen games. Prior work in automated game generation has largely focused on relatively restricted rule representations and relied on domain-specific heuristics. In this work, we explore the generation of novel games in the comparatively expansive Ludii game description language, which encodes the rules of over 1000 board games in a variety of styles and modes of play. We draw inspiration from recent advances in large language models and evolutionary computation in order to train a model that intelligently mutates and recombines games and mechanics expressed as code. We demonstrate both quantitatively and qualitatively that our approach is capable of generating new and interesting games, including in regions of the potential rules space not covered by existing games in the Ludii dataset. A sample of the generated games are available to play online through the Ludii portal.
• Abstract（参考訳）: 新しく興味深いゲームを自動的に生成することは複雑な作業である。 課題には、計算処理可能な形式でゲームルールを表現したり、そのような表現のほとんどの下で潜在的ゲームの大きな空間を探索したり、これまで見られなかったゲームの独創性と品質を正確に評価したりすることが含まれる。 ゲームの自動生成における以前の研究は、比較的制限されたルール表現に重点を置いており、ドメイン固有のヒューリスティックに依存していた。 本研究では,比較的広範に展開されたLudiiゲーム記述言語における新規ゲームの生成について検討する。 我々は、コードとして表現されたゲームやメカニクスをインテリジェントに変更・再結合するモデルを訓練するために、大規模言語モデルと進化的計算の最近の進歩からインスピレーションを得ている。 我々は、Ludiiデータセットの既存のゲームではカバーされていない潜在的なルール空間の領域を含む、我々のアプローチが新しく興味深いゲームを生成することができることを定量的かつ定性的に証明する。 生成されたゲームのサンプルは、Ludiiポータルからオンラインでプレイすることができる。

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