[論文レビュー] Boosting Mixed-Initiative Co-Creativity in Game Design: A Tutorial

Solange Margarido, Licínio Roque+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2024

Virtual Reality Applications and Impacts被引用数 5

ひとこと要約

このチュートリアルはゲームデザインにおける混合主体の共同創作（MI-CCy）を概説し、MI-CCy Quantifier フレームワークを紹介し、選択された作品へ適用し、将来のツールのギャップとガイドラインを概説します。

ABSTRACT

In recent years, there has been a growing application of mixed-initiative co-creative approaches in the creation of video games. The rapid advances in the capabilities of artificial intelligence (AI) systems further propel creative collaboration between humans and computational agents. In this tutorial, we present guidelines for researchers and practitioners to develop game design tools with a high degree of mixed-initiative co-creativity (MI-CCy). We begin by reviewing a selection of current works that will serve as case studies and categorize them by the type of game content they address. We introduce the MI-CCy Quantifier, a framework that can be used by researchers and developers to assess co-creative tools on their level of MI-CCy through a visual scheme of quantifiable criteria scales. We demonstrate the usage of the MI-CCy Quantifier by applying it to the selected works. This analysis enabled us to discern prevalent patterns within these tools, as well as features that contribute to a higher level of MI-CCy. We highlight current gaps in MI-CCy approaches within game design, which we propose as pivotal aspects to tackle in the development of forthcoming approaches.

研究の動機と目的

• ビデオゲームにおけるMI-CCyに関連するゲームコンテンツを定義し、分類する。
• コンテンツクラス（ビット、スペース、挙動、システム、シナリオ、デザイン）全体で現在の混合主体協創ツールを調査する。
• 共同創造ツールのレベルを評価する MI-CCy Quantifier フレームワークを紹介する。
• 選定された研究にフレームワークを適用し、パターンとギャップを特定する。
• 今後のゲームデザインツールにおけるMI-CCyを進展させるためのガイドラインと重要な要素を提案する。

提案手法

• 既存のPCG型に触発された6つのコンテンツクラスにゲームコンテンツを分類する。
• 各コンテンツクラス内の代表的なMI-CCy作品をレビュー・分析する。
• MI-CCy Quantifier を開発する。視覚的でスケーラブルなフレームワークでMI-CCy基準を評価する。
• 選択したケーススタディにMI-CCy Quantifierを適用し、設計パターンを抽出する。
• 現在のMI-CCyアプローチの有効性・制限・未解決課題について論じる。

Figure 1. Interface of the AI Spaceship Generator (Gallotta et al . , 2023 ) . Top left - the spaceship population; top middle - 3D preview of the selected spaceship; top right - a list of the spaceship properties; bottom left - controls to generate more spaceships or reset the population; bottom mi

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるゲームコンテンツクラスにおいて、どのようなMI-CCyアプローチが存在するか？
• RQ2 定量化可能なフレームワークを用いてMI-CCyを一貫して評価するにはどうすればよいか？
• RQ3 ツールにおいてより高いMI-CCyを促進する特徴に関してどのようなパターンが現れるか？
• RQ4 ゲームデザインにおける混合主体の共同創作を制限するギャップと未解決の課題は何か？
• RQ5 今後のMI-CCyツール開発を導くガイドラインとは何か？

主な発見

• MI-CCyの活動はゲームスペースとシナリオに集中しており、ゲームシステムを対象とする作品は少ない。
• フレームワーク（MI-CCy Quantifier）は、測定可能な基準スケールに沿ってツールを特徴付け、比較できる。
• 分析は人間とAIの共同創造を支える反復的な特徴と、コンテンツクラス間のMI-CCyカバレッジにおける持続的なギャップを明らかにする。
• 多くのツールは共創サポートを提供するが、依然として人間の主導性に大きく依存しており、より積極的な計算的貢献の余地を示している。
• ケーススタディは、対話的、タイムラインベース、または嗜好学習アプローチがユーザーの制御と創造性を高める方法を示している。
• 本調査は、将来のゲームデザイン手法におけるMI-CCyを前進させるための重要な未解決課題を浮かび上がらせる。

Figure 2. Interface of the sprite editor (dos Santos Coutinho and Chaimowicz, 2023 ) . Left - the toolbar; middle - the main canvas displaying the selected pose view; right - a panel with the four pose views and a panel with the suggestion slots for each pose view on its left side. (Available at htt