[論文レビュー] dAIrector: Automatic Story Beat Generation through Knowledge Synthesis

Markus Eger, Kory W. Mathewson|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2018

Artificial Intelligence in Games参考文献 20被引用数 6

ひとこと要約

dAIrectorは、PlottoとTV Tropesからの構造的知識を活用して、ライブ・インプロヴィゼーション・ストーリーテリングのための物語の展開を生成する知識統合システムである。グラフベースの推論を用いて、文脈的に整合的で創造的である「ねじれ」（tilts）を含む、物語の深みを高めるが複雑化を避けた物語のポイントを生成する。専門のインプロヴィゼーターによる評価では、システムは直感的で創造的刺激的であると認められた。

ABSTRACT

dAIrector is an automated director which collaborates with humans storytellers for live improvisational performances and writing assistance. dAIrector can be used to create short narrative arcs through contextual plot generation. In this work, we present the system architecture, a quantitative evaluation of design choices, and a case-study usage of the system which provides qualitative feedback from a professional improvisational performer. We present relevant metrics for the understudied domain of human-machine creative generation, specifically long-form narrative creation. We include, alongside publication, open-source code so that others may test, evaluate, and run the dAIrector.

研究の動機と目的

• リアルタイムで人間の物語作家と協働し、インプロヴィゼーション・シアターのための物語の展開を自動生成するシステムを開発すること。
• 長編物語生成の課題に対処するため、TV Tropes や Plotto などの構造的物語データベースからの知識を統合すること。
• 物語の深みを高める文脈的に適切で重複のない物語のポイントを生成することで、インプロヴィゼーションにおける人間と機械の共同創造を支援すること。
• 定量的指標とプロフェッショナル・インプロヴィゼーターからの定性的フィードバックを用いて、システムの有効性を評価すること。
• 動的で知識駆動の物語進化を可能にする、再利用可能なフレームワークとオープンソースコードを提供すること。

提案手法

• Plotto および TV Tropes の物語要素から知識グラフを構築し、物語の構成要素をノード、関係性をエッジとして表現する。
• このグラフ上で物語生成ウォークを実行し、プラットフォーム、ねじれ（tilt）、解決の段階を含む物語の展開を生成する。
• ねじれは、意味的に離れているが文脈的に妥当なノードを特定することで生成され、物語の驚きをもたらす。
• 新規性と整合性のバランスを取るグラフ走査メカニズムを採用し、物語の流れを損なわず、物語の味わいを広げるノードを優先する。
• 直前の物語状態からの文脈的ヒントを統合して、次の物語ポイントの選択をガイドすることで、物語の一貫性を保つ。
• ねじれ生成をオプションとしてサポートし、パフォーマーが創造的探求のために、いつでも物語の転換を導入できるようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIシステムは、インプロヴィゼーション・ストーリーティングのためのリアルタイムな文脈的整合性と物語的魅力を持つ物語の展開をどのように生成できるか？
• RQ2 知識グラフに基づく統合によって、人間のパフォーマーにとって自然に感じられる、創造的で自明でない物語的つながりをどれだけ生成できるか？
• RQ3 人間のインプロヴィゼーターは、ライブ・パフォーマンス環境におけるAI生成物語のプロンプトの質と使いやすさをどのように評価するか？
• RQ4 物語の複雑化や物語の流れの破綻を引き起こさずに、物語の深みを高めるようなねじれを生成できるか？
• RQ5 知識グラフの構造は、多様で整合的で意味的に意味のある物語進行を可能にする上で、どのような役割を果たすか？

主な発見

• プロフェッショナルなインプロヴィゼーターが、システムが生成した物語の展開を自然で整合的だと評価し、根拠が直感的で妥当だと感じた。
• インプロヴィゼーターは、特に「何をすればいいの？」という瞬間に強い創造的関与を感じ、AIの出力に信頼を寄せ、体験を楽しく感じたと述べた。
• ねじれは物語の進行を進めるのではなく、物語の味わいを広げる役割を果たしており、オプションとして使用された際にはパフォーマーに好まれたが、挑戦的な「ボールドな展開」をもたらした。
• システムは「ミステリー文学」と「口紅の汚れ」のような予期しないが文脈的に妥当なつながりを生成した——これは、非自明で創造的な物語的リンクを生成する能力を示している。
• 定性的フィードバックから、ねじれを限定的に使用することで、インプロヴィゼーションの自由度を保ちつつ、意味のある物語の方向性を提供できることが確認された。
• dAIrectorのオープンソースリリースにより、物語生成および知識グラフに基づく創造的統合のためのフレームワークのさらなる評価と拡張が可能になった。