概述
人工智慧可以自動建立遊戲關卡、地圖和世界，而不是手動放置每面牆和敵人。這種程式化的內容生成方式為遊戲提供了近乎無限的多樣性，並幫助小型工作室打造巨大的世界。
遊戲關卡生成中的人工智慧專注於實際部署：將模型功能轉化為可靠的日常工作流程，提供可衡量的價值。
深入探討
程式內容生成 (PCG) 幾十年來一直為遊戲提供動力，從《Rogue》（1980 年）的地下城到《無人深空》的 18 兆顆行星。經典方法使用噪聲函數，例如地形的 Perlin 噪聲，以及房間和任務的語法和規則集。較新的浪潮是透過機器學習的 PCG (PCGML)，其中模型從現有層級進行學習。方法包括產生可玩的馬裡奧風格關卡的 GAN、透過最大化樂趣或難度來設計關卡的強化學習代理，以及波函數折疊（一種約束解算器，可平鋪地圖以使相鄰部分始終適合）。一個核心挑戰是保證關卡實際上是可完成和平衡的，而不僅僅是視覺上合理，因此設計師將生成器與自動遊戲測試機器人配對。
技術洞察
波函數折疊是一種流行的工具，它將關卡構建視為一個約束難題：它從疊加的每個圖塊開始，然後反复將最低熵單元“折疊”為單個圖塊，並向外傳播鄰接規則，就像解決數獨一樣。相反，基於學習的方法在樣本層級上訓練生成器；鑑別器或適應度函數檢查輸出，而搜尋技術（如進化演算法或品質多樣性（MAP-精英））則推動多樣性和可玩性。
掌握遊戲關卡生成中的 AI
人工智慧可以自動建立遊戲關卡、地圖和世界，而不是手動放置每面牆和敵人。這種程式化的內容生成方式為遊戲提供了近乎無限的多樣性，並幫助小型工作室打造巨大的世界。遊戲關卡生成中的人工智慧專注於實際部署：將模型功能轉化為可靠的日常工作流程，提供可衡量的價值。為了建立深入的理解，請將遊戲關卡生成中的人工智慧視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，在遊戲關卡生成中使用人工智慧的強大團隊專注於工作流程結果，而不是模型演示，並儘早定義人工檢查點。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。同時，將損壞的流程自動化可能會加劇現有的問題。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
良好的工作流程整合可以創造使用者值得信賴的生產力效益。
良好的工作流程整合可以創造使用者值得信賴的生產力效益。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
範圍明確的用例可以減少變更疲勞和實施風險。
範圍明確的用例可以減少變更疲勞和實施風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
《無人深空》透過演算法和種子按程式生成約 18 億個獨特的行星。
Minecraft 使用噪音函數和生物群系規則為每個種子建立無盡的、多樣化的世界。
洞穴探險和其他 roguelike 遊戲每次運行都會從模組化房間模板中組裝出新鮮的地下城佈局。
設計師使用波函數折疊來自動平鋪相干地圖，使每塊都適合其鄰居。
實施模式
遊戲關卡生成中的人工智慧實踐
《無人深空》透過演算法和種子按程式生成約 18 億個獨特的行星。
《無人深空》從演算法和種子中按程式生成大約 18 百億個獨特的行星。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
遊戲關卡生成中的人工智慧實踐
Minecraft 使用噪音函數和生物群系規則為每個種子建立無盡的、多樣化的世界。
Minecraft 使用噪音函數和生物群系規則為每個種子團隊建立無盡的、多樣化的世界。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
遊戲關卡生成中的人工智慧實踐
洞穴探險和其他 roguelike 遊戲每次運行都會從模組化房間模板中組裝出新鮮的地下城佈局。
洞穴探險和其他 Roguelike 遊戲每次運行都會從模組化房間模板中組裝新的地下城佈局 當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
遊戲關卡生成中的人工智慧實踐
設計師使用波函數折疊來自動平鋪相干地圖，使每塊都適合其鄰居。
設計人員使用波函數折疊來自動平鋪相干地圖，其中每個部分都適合其鄰居。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
將損壞的流程自動化可能會加劇現有問題。
團隊可能會過度自動化並消除所需的人工判斷。
如果不持續評估輸出，品質可能會出現偏差。
實施路線圖
繪製目前工作流程並確定摩擦最大的步驟。
繪製目前工作流程並確定摩擦最大的步驟。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在完全自動化之前定義人工檢查點。
在完全自動化之前定義人工檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
對使用者進行提示、升級路徑和品質標準的訓練。
對使用者進行提示、升級路徑和品質標準的訓練。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤任務級結果以確認持續價值。
追蹤任務級結果以確認持續價值。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。