Automatizzare il design dei giochi con i modelli linguistici

Creare nuovi giochi divertenti automaticamente è un lavoro tosto. Non si tratta solo della tecnologia; bisogna anche capire come mostrare le regole del gioco in modo che i computer possano gestirle. Le sfide consistono nel trovare idee per il gioco in un enorme spazio di possibilità e nel valutare se queste idee siano interessanti e valide. La maggior parte del lavoro passato su questo è stata limitata a regole di gioco semplici e trucchi specifici per generare idee.

In questo studio, vediamo come creare nuovi giochi usando un linguaggio flessibile che può descrivere oltre mille giochi da tavolo. Usiamo anche la tecnologia più recente nei modelli linguistici e negli algoritmi genetici per mescolare e modificare i giochi rappresentati come codice. I nostri risultati mostrano che il nostro metodo può effettivamente creare giochi nuovi e interessanti, compresi quelli mai creati prima. Alcuni di questi giochi si possono anche giocare online tramite un portale specifico.

#Perché i giochi sono importanti?

I giochi sono sempre stati fondamentali nello sviluppo dell'intelligenza artificiale (IA). Molti traguardi notevoli nell'IA sono arrivati grazie alla creazione di sistemi che sanno giocare bene. Tuttavia, mentre questi sistemi possono battere i giocatori umani nei giochi esistenti, spesso faticano a creare nuovi giochi che siano divertenti. La capacità di realizzare giochi coinvolgenti è una grande sfida per le macchine e avrebbe un'importanza culturale e pratica significativa, come creare nuovi media per il divertimento e nuovi ambienti per l'apprendimento.

Alcuni lavori precedenti nella progettazione automatica di giochi, come il famoso gioco Yavalath, hanno dimostrato che è possibile generare giochi, ma spesso dipendono da regole fisse e da tipi di giochi limitati. Queste restrizioni sono tipicamente necessarie per affrontare le difficoltà fondamentali della progettazione dei giochi, che includono l'organizzazione dell'enorme varietà di giochi potenziali in un modo utilizzabile e la ricerca tra queste opzioni in modo efficiente per trovare quelle meritevoli.

#Il nostro approccio

Presentiamo un nuovo sistema chiamato GAVEL, che sta per Generating Games Via Evolution and Language Models. Questo sistema cerca di affrontare i problemi della creazione di giochi utilizzando modi migliorati per rappresentare le regole del gioco e produrre codice. Il nostro approccio ha tre parti principali:

1. Linguaggio di Descrizione del Gioco: Questo linguaggio ci permette di codificare in modo efficace una varietà di set di regole di giochi da tavolo.

2. Modello Linguistico: Questo è un grande modello che aiuta a creare cambiamenti sensati ai giochi esistenti, traendo ispirazione dall'evoluzione biologica.

3. Ottimizzazione Qualità-Diversità: Questa tecnica ci aiuta a creare molti giochi giocabili e interessanti concentrandosi su un'ampia gamma di caratteristiche e tipi di gioco.

Ognuna di queste componenti lavora insieme. Il linguaggio di descrizione del gioco fornisce un modo strutturato per creare molti tipi diversi di giochi e offre un dataset di oltre 1000 giochi esistenti che ci aiutano a migliorare la qualità dei nostri modelli di codice. Il nostro approccio qualità-diversità tiene conto anche delle meccaniche di gioco e delle idee provenienti da vari generi, permettendo la generazione di giochi unici.

#Risultati e scoperte

Abbiamo condotto esperimenti per dimostrare che il nostro sistema può creare giochi giocabili e interessanti che si discostano da quelli visti durante l'addestramento. I nostri risultati indicano che i giochi prodotti possono mescolare diverse meccaniche e idee di vari stili e mantenere comunque un livello di qualità simile a quello dei giochi progettati da umani.

Inoltre, abbiamo esaminato da vicino alcuni dei giochi generati dal nostro sistema. Esperti che conoscono il dataset del gioco hanno giocato alcuni di questi giochi per vedere se fossero veramente nuovi e divertenti. Hanno trovato che, effettivamente, alcuni giochi generati erano intriganti e potevano portare a esperienze piacevoli.

#Rappresentazione del Gioco

I giochi possono essere rappresentati come programmi usando il linguaggio di descrizione del gioco. Questo linguaggio contiene parole chiave di alto livello che rappresentano aspetti comuni delle regole di gioco in linguaggio naturale. Parole chiave come "muovi", "pezzo", "tavolo" e altri. Questa astrazione permette alla nostra rappresentazione di coprire un'ampia gamma di giochi pur essendo gestibile per i computer moderni.

Nella nostra ricerca, abbiamo utilizzato una collezione di 1182 giochi esistenti convertiti in questo linguaggio di descrizione. Abbiamo apportato alcune modifiche per garantire che il nostro dataset fosse adatto per l'addestramento, aumentando anche la sua generalità. Ad esempio, abbiamo sostituito nomi di giochi specifici con identificatori astratti ed eliminato enigmi e giochi con regole notevolmente diverse dagli altri.

#Addestramento del Modello Linguistico

Abbiamo perfezionato un modello linguistico per operare in modo efficiente nel nostro linguaggio di descrizione del gioco. Questo modello è addestrato per fungere da operatore di mutazione, utilizzando un obiettivo di addestramento unico che gli consente di cambiare parti di un gioco senza dover rigenerare l'intero gioco ogni volta.

Abbiamo creato un dataset per addestrare il modello estraendo parti bilanciate delle regole di gioco dalla nostra collezione. Utilizzando sia metodi di addestramento efficaci sia un potente modello capace di generare codice, abbiamo garantito che il modello potesse produrre modifiche valide ai giochi.

#Ricerca Evolutiva

Per la nostra ricerca evolutiva, abbiamo impiegato un metodo chiamato MAP-Elites. Questo algoritmo funziona mantenendo una collezione di variazioni di gioco e valutando la loro idoneità e comportamento per garantire diversità nei risultati. Ogni gioco prodotto durante la ricerca viene valutato in base a vari parametri che mirano a misurare il suo potenziale divertimento e grado di coinvolgimento.

Determinare come differenziare i giochi è complicato. Abbiamo utilizzato concetti semantici derivati dal nostro dataset per aiutare a classificare i giochi in gruppi significativi, rendendo più facile gestire la varietà di giochi prodotti durante il processo di ricerca.

#Metriche di Valutazione

Valutare la qualità e la giocabilità dei giochi generati è difficile perché il "divertimento" è soggettivo. Per superare questo, abbiamo sviluppato un insieme di criteri misurabili. Ogni gioco generato subisce diversi controlli per garantire che soddisfi gli standard di base per essere giocabile. Quelli che non superano questi criteri ricevono un punteggio basso e vengono filtrati.

Per i giochi che superano questi controlli, conduciamo una serie di playtest usando agenti che giocano l'uno contro l'altro. Monitoriamo parametri come equilibrio, decisione e il numero di mosse disponibili ai giocatori durante il gioco. Questo ci aiuta a creare un punteggio composito che riflette la qualità complessiva del gioco.

#Risultati e intuizioni

Attraverso i nostri esperimenti, abbiamo scoperto che il nostro sistema ha prodotto un numero considerevole di giochi giocabili e interessanti. In una serie di test che hanno coinvolto 500 passaggi, siamo partiti con 14 giochi iniziali e generato 185 nuove variazioni. Di questi, 130 soddisfacevano i nostri standard minimi per la giocabilità.

Nonostante ciò, molti di questi giochi occupavano spazi nel nostro archivio che non erano coperti dal dataset originale, il che indica un promettente livello di creatività e novità in ciò che il nostro sistema può generare.

#Analisi qualitativa

Per ottenere una visione più profonda sui giochi creati, abbiamo fatto supervisione a esperti durante i playtest di giochi selezionati. Questi valutatori, esperti del dataset, hanno fornito feedback riguardo la novità e il potenziale divertimento dei giochi. Curiosamente, diversi giochi si sono distinti come particolarmente coinvolgenti, mostrando l'abilità del sistema di remixare creativamente le meccaniche di gioco pur dando vita a un'esperienza di gioco divertente.

Ad esempio, un gioco generato si basava sul noto Yavalath ma introduceva nuove regole che cambiavano il modo in cui i giocatori potevano vincere o perdere. Questo gioco, insieme ad altri, ha dimostrato una profondità strategica interessante e potenziale di divertimento.

#Limitazioni e sfide

Nonostante i nostri successi, abbiamo incontrato alcune limitazioni. Un problema comune era la creazione di regole di gioco che avevano componenti non utilizzati durante il gameplay. Ad esempio, un gioco potrebbe includere dadi nelle regole ma non integrarli nel gioco effettivo. Identificare automaticamente questi componenti non utilizzati può essere difficile e penalizzare tali giochi potrebbe portare a meno diversità nei risultati.

Inoltre, mentre l'insieme iniziale di giochi utilizzato per avviare la nostra ricerca evolutiva ha prodotto una gamma di output, erano tutti abbastanza simili perché provenivano da un dataset condiviso. Iterazioni future potrebbero migliorare la diversità modificando il processo di mutazione o integrando giochi iniziali più vari.

#Direzioni future

Guardando al futuro, siamo interessati a condurre valutazioni umane più ampie sui giochi generati. Crediamo che raccogliere il feedback di un pubblico più vasto possa rivelare quali giochi risuonano di più e perché. Questo feedback guiderebbe miglioramenti nel nostro processo di generazione dei giochi.

Un'altra opportunità interessante è quella di integrare il linguaggio di descrizione del gioco in modo più esplicito nei nostri processi. Collegando strettamente la grammatica del nostro linguaggio di gioco con l'addestramento del modello, potremmo aumentare la diversità delle mutazioni senza perdere precisione.

Sfruttare i dati dei giochi esistenti per creare un dataset di variazioni potrebbe anche aiutarci a perfezionare ulteriormente i nostri modelli. In generale, potremmo esplorare come i grandi modelli linguistici possano convertire le descrizioni in linguaggio naturale dei giochi in codice eseguibile, proprio come fanno i progettisti umani.

#Conclusione

Il nostro lavoro dimostra che è possibile utilizzare tecnologie avanzate per generare giochi nuovi e interessanti. Anche se ci sono sfide da affrontare, il nostro approccio evidenzia il potenziale della progettazione automatica di giochi di produrre creazioni che potrebbero arricchire il panorama ludico. Gli sforzi futuri si concentreranno sul migliorare la diversità e la qualità dei giochi generati, integrando al contempo intuizioni umane nel processo di sviluppo, creando una relazione simbiotica tra macchine e creatività umana nel design dei giochi.