AI trong việc tạo cấp độ trò chơi
AI có thể tự động xây dựng các cấp độ, bản đồ và thế giới trong trò chơi thay vì đặt tay vào từng bức tường và kẻ thù.
Tổng quan
This procedural content generation gives games near-infinite variety and helps small studios ship huge worlds.
Lặn sâu
Tạo nội dung theo quy trình (PCG) đã hỗ trợ các trò chơi trong nhiều thập kỷ, từ ngục tối của Rogue (1980) đến 18 triệu hành tinh trong No Man's Sky. Các phương pháp cổ điển sử dụng các hàm nhiễu như nhiễu Perlin cho địa hình, cùng với ngữ pháp và bộ quy tắc cho các phòng và nhiệm vụ. Làn sóng mới hơn là PCG thông qua học máy (PCGML), nơi các mô hình học hỏi từ các cấp độ hiện có. Các phương pháp tiếp cận bao gồm GAN tạo ra các giai đoạn kiểu Mario có thể chơi được, các tác nhân học tập tăng cường thiết kế các cấp độ bằng cách tối đa hóa niềm vui hoặc độ khó và Thu gọn hàm sóng, một công cụ giải ràng buộc sắp xếp bản đồ sao cho các phần lân cận luôn phù hợp. Thách thức trọng tâm là đảm bảo các cấp độ thực sự có thể hoàn thiện và cân bằng, chứ không chỉ hợp lý về mặt hình ảnh, vì vậy, các nhà thiết kế kết hợp máy phát điện với bot thử nghiệm trò chơi tự động.
Hiểu biết kỹ thuật
Thu gọn hàm sóng, một công cụ phổ biến, xử lý việc xây dựng cấp độ giống như một câu đố ràng buộc: nó bắt đầu với mọi ô ở trạng thái chồng chất, sau đó liên tục 'thu gọn' ô có entropy thấp nhất thành một ô duy nhất và truyền bá các quy tắc kề bên ngoài, giống như giải Sudoku. Thay vào đó, các phương pháp dựa trên học tập sẽ đào tạo trình tạo ở cấp độ mẫu; một bộ phân biệt hoặc một hàm thích hợp sẽ kiểm tra kết quả đầu ra và các kỹ thuật tìm kiếm như thuật toán tiến hóa hoặc tính đa dạng về chất lượng (MAP-Elites) sẽ thúc đẩy sự đa dạng và khả năng chơi.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong việc tạo cấp độ trò chơi
Thế hệ đang chuyển từ việc tạo tài sản ngoại tuyến sang các cấp độ thời gian thực, phù hợp với người chơi để điều chỉnh độ khó và bố cục phù hợp với cách bạn chơi. Các mô hình phổ biến và ngôn ngữ lớn đang bắt đầu tạo ra các nhiệm vụ, đối thoại và nội dung 3D từ lời nhắc bằng văn bản, cho phép các nhà thiết kế mô tả ngục tối và nhận bản nháp. Mong đợi các công cụ 'sáng kiến hỗn hợp' trong đó AI đề xuất và con người quản lý, cùng với sự đảm bảo mạnh mẽ hơn về khả năng giải quyết để nội dung được tạo có thể được chuyển đi mà không cần sửa thủ công.
Triển khai trong thế giới thực
No Man's Sky tạo ra khoảng 18 triệu hành tinh độc đáo theo quy trình từ các thuật toán và hạt giống.
Minecraft sử dụng chức năng tiếng ồn và quy tắc quần xã để xây dựng thế giới vô tận, đa dạng cho mỗi hạt giống.
Spelunky và những kẻ roguelike khác đang tập hợp các bố cục ngục tối mới từ các mẫu phòng mô-đun.
Các nhà thiết kế sử dụng Thu gọn hàm sóng để tự động xếp các bản đồ mạch lạc trong đó mọi phần đều phù hợp với các phần lân cận của nó.
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Game Level Generation quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
AI trong việc tạo nội dung theo thủ tục cho trò chơi
Câu hỏi thường gặp
What is AI in Game Level Generation?
AI có thể tự động xây dựng các cấp độ, bản đồ và thế giới trong trò chơi thay vì đặt tay vào từng bức tường và kẻ thù. Việc tạo nội dung theo quy trình này mang đến cho trò chơi sự đa dạng gần như vô tận và giúp các studio nhỏ mang đến những thế giới rộng lớn.
'Tạo nội dung theo thủ tục' (PCG) có nghĩa là gì trong trò chơi?
PCG sử dụng các thuật toán và quy tắc để tạo nội dung trò chơi một cách tự động thay vì yêu cầu các nhà thiết kế sắp xếp mọi yếu tố bằng tay.
Thuật toán Thu gọn hàm sóng xây dựng bản đồ như thế nào?
Thu gọn hàm sóng coi bản đồ như một câu đố ràng buộc, chọn ô có entropy thấp nhất, sửa ô của nó và truyền bá những ô lân cận nào vẫn được phép, tương tự như Sudoku.
Thách thức lớn duy nhất đối với các cấp độ do AI tạo ra là gì?
Một cấp độ có thể trông ổn nhưng không thể hoàn thành hoặc khó không công bằng, vì vậy thách thức chính là đảm bảo khả năng chơi được, thường sử dụng các bot thử nghiệm tự động.
Chức năng chống ồn cổ điển nào được sử dụng rộng rãi để tạo địa hình trông tự nhiên?
Tiếng ồn Perlin và các chức năng nhiễu độ dốc tương tự tạo ra biến thể mượt mà, trông tự nhiên, lý tưởng cho địa hình, được sử dụng trong các trò chơi như Minecraft.
PCGML bổ sung gì so với thế hệ dựa trên quy tắc cũ?
PCG thông qua học máy đào tạo các mô hình ở các cấp độ mẫu để trình tạo có thể tìm hiểu phong cách và cấu trúc của nội dung do con người tạo ra thay vì chỉ dựa vào các quy tắc viết tay.