概述
程序内容生成 (PCG) 使用算法自动创建游戏世界、关卡、物品和任务。它可以让小团队构建大量、多样化的游戏，并且现在正在通过生成人工智能来增强。
游戏程序内容生成中的人工智能侧重于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。
深入探讨
PCG 有着悠久的历史：《Rogue》（1980 年）通过算法生成地下城，而《无人深空》则声称拥有超过 18 亿个由确定性种子构建的独特行星。 Minecraft 使用 Perlin/noise 函数生成近乎无限的地形，而 Spelunky 则开创了基于约束的关卡生成，既保持随机性又可玩。大多数经典的 PCG 都是基于规则或基于噪声的，并具有仔细的约束，因此输出很有趣，而不仅仅是变化。 PCGML（通过机器学习的 PCG）是一个研究子领域，它在现有级别上训练模型以生成新的模型。如今，生成式 AI 将 PCG 扩展到纹理、3D 模型、对话和任务。最大的优势是内容规模和可重玩性；最大的挑战是质量控制、一致性，以及避免平淡、千篇一律的产出，这通常被称为“燕麦片问题”。
技术洞察
Perlin 和 Simplex 噪声等噪声函数可为地形高度图产生平滑、自然的随机性。许多系统使用种子值，因此相同的输入确定性地再现相同的世界，从而无需存储即可实现巨大的世界。基于约束和基于语法的方法（以及波函数折叠）确保生成的布局保持可解和连贯，而 PCGML 在人造示例上训练生成模型以模仿良好的设计。
掌握游戏程序内容生成中的人工智能
程序内容生成 (PCG) 使用算法自动创建游戏世界、关卡、物品和任务。它可以让小团队构建大量、多样化的游戏，并且现在正在通过生成人工智能来增强。游戏程序内容生成中的人工智能侧重于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。为了建立深入的理解，请将游戏程序内容生成中的人工智能视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在游戏程序内容生成中使用人工智能的强大团队专注于工作流程结果，而不是模型演示，并尽早定义人工检查点。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。与此同时，将损坏的流程自动化可能会加剧现有的问题。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
《无人深空》通过确定性种子和程序规则生成超过 18 亿个行星
Minecraft 使用噪声函数有效地动态构建无限的、多样化的地形
Spelunky 通过基于约束的设计生成随机但始终可完成的关卡
暗黑破坏神和其他动作角色扮演游戏按程序生成地牢布局和随机战利品以提高可重玩性
实施模式
游戏程序内容生成中的人工智能实践
《无人深空》通过确定性种子和程序规则生成了超过 18 亿个行星。
《无人深空》通过确定性种子和程序规则生成超过 18 亿个行星。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
游戏程序内容生成中的人工智能实践
Minecraft 使用噪声函数来有效地动态构建无限、多样化的地形。
Minecraft 使用噪声函数来有效地动态构建无限的、多样化的地形 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
游戏程序内容生成中的人工智能实践
Spelunky 通过基于约束的设计生成随机但始终可完成的关卡。
Spelunky 通过基于约束的设计生成随机但始终可完成的关卡 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
游戏程序内容生成中的人工智能实践
《暗黑破坏神》和其他动作角色扮演游戏会按程序生成地牢布局和随机战利品，以实现可重玩性。
暗黑破坏神和其他动作角色扮演游戏按程序生成地牢布局和随机战利品以实现可重玩性当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在完全自动化之前定义人工检查点。
在完全自动化之前定义人工检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
跟踪任务级结果以确认持续价值。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。