[論文レビュー] Large Language Models and Video Games: A Preliminary Scoping Review

Penny Sweetser|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2024

Topic Modeling被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、ビデオゲームへの大規模言語モデル（LLMs）の適用に関する76件の研究（2022–early 2024）を対象として調査し、研究をゲームAI、開発、物語、ゲーム研究の4分野に分類し、傾向・手法・ギャップを明らかにする。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) hold interesting potential for the design, development, and research of video games. Building on the decades of prior research on generative AI in games, many researchers have sped to investigate the power and potential of LLMs for games. Given the recent spike in LLM-related research in games, there is already a wealth of relevant research to survey. In order to capture a snapshot of the state of LLM research in games, and to help lay the foundation for future work, we carried out an initial scoping review of relevant papers published so far. In this paper, we review 76 papers published between 2022 to early 2024 on LLMs and video games, with key focus areas in game AI, game development, narrative, and game research and reviews. Our paper provides an early state of the field and lays the groundwork for future research and reviews on this topic.

研究の動機と目的

• LLMs が開発、AI、物語、研究の各領域にわたってビデオゲームにどのように適用されているかのスナップショットを提供する。
• 既存文献の中核テーマとサブトピックを特定し、今後の研究を導く。
• この分野の出版動向と支配的な LLM（例: GPT、LLaMA）を定量化する。
• 研究者と実務家に情報を提供するため、方法論的アプローチ、成功例、限界をハイライトする。

提案手法

• Google Scholar で（2020–2023、非常に初期の2024年を含む）LLMs とビデオゲームに関連する論文を検索する。
• 2260 件をスクリーニングし、ゲームと LLMs に関連する元の研究を報告している76論文を特定する。
• 論文を四つのテーマに分類・コーディングする：Game AI and Agents、Game Development and Play、Narrative, Story, and Dialogue、Game Research and Reviews。
• 各テーマをサブテーマ、所見、代表的な研究とともに要約する。
• 関連だがコアフォーカスの外にあるとされる LLM4Rec（ゲームデータセットによる推奨研究）に関する追加の9件をメモする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 文献に示されるビデオゲームへの LLMs の主な適用領域は何か（AI、開発、物語、研究）？
• RQ2 これらの領域全体で支配的な LLMs と方法論的アプローチは何か？
• RQ3 ゲームでの LLMs の使用に関する利点、制限、将来の方向性は何か？
• RQ4 年次およびサブトピック別に分布はどのようで、将来の研究にはどのギャップが残っているか？

主な発見

• LLM とビデオゲームに関する 76 件の論文が特定され、うち 27 件が Game AI and Agents、25 件が Game Development and Play、17 件が Narrative/Dialogue、7 件が Game Research and Reviews に関連している。
• GPT は最も頻繁に使用された LLM（65/76 論文）、続いて LLaMA（7/76）と Codex/BERT（5/76 がそれぞれ）。
• さまざまな研究線が浮上：エージェント設計と挙動、RL 組み込み、協働/協調、コンテンツとレベル生成、シリアスゲームとゲームベース学習、RPGs と対話/物語生成、ゲームデータの分析/生成。
• テーマ全体で、論理的推論、コンテンツの予測不能性、およびライブゲーム環境での一貫性の課題が存在するが、全体として有望な潜在力と将来の展望が報告されている。
• LLM4Rec（ゲームデータセットによる推奨）に関する 9 件は関連として特定されたが、主焦点の外。これらは異なる組み合わせで LLaMA と GPT を優先した。
• ほとんどの論文（68/76、約90.7％）は 2023 年に公開されており、2022 年および 2024 年には小さな割合であることから、2022 年以降の急速な成長段階を示している。