[論文レビュー] Deriving Quests from Open World Mechanics

Ryan Alexander, Chris Martens|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2017

Artificial Intelligence in Games参考文献 8被引用数 6

ひとこと要約

この論文では、マインクラフトのメカニクスを形式論理に基づいてモデル化し、手作業で作成するのではなく、ゲームプレイシステムから直接クエストやアチivementを手続き的に生成する手法を提案している。CraftingおよびマイニングのルールをCeptre論理でモデル化することで、依存関係構造やフィードバックループを導出し、目的の最適な進行ポイントを特定する。これにより、ゲームメカニクスから自然に生じるアルゴリズムによるクエスト生成が可能になる。

ABSTRACT

Open world games present players with more freedom than games with linear progression structures. However, without clearly-defined objectives, they often leave players without a sense of purpose. Most of the time, quests and objectives are hand-authored and overlaid atop an open world's mechanics. But what if they could be generated organically from the gameplay itself? The goal of our project was to develop a model of the mechanics in Minecraft that could be used to determine the ideal placement of objectives in an open world setting. We formalized the game logic of Minecraft in terms of logical rules that can be manipulated in two ways: they may be executed to generate graphs representative of the player experience when playing an open world game with little developer direction; and they may be statically analyzed to determine dependency orderings, feedback loops, and bottlenecks. These analyses may then be used to place achievements on gameplay actions algorithmically.

研究の動機と目的

• マインクラフトのようなオープンワールドゲームでは、自由度が非常に高い反面、プレイヤーが目的を持てないという課題に取り組むこと。
• クエストやアチivementがゲームのコアメカニクスから手続き的に生成可能かどうかを調査すること。
• クエスト配置を支援する実行可能かつ静的解析可能な形式的計算モデルを、マインクラフトの合成およびマイニングシステムについて開発すること。
• ゲームメカニクスにおける依存関係構造やフィードバックループが、論理的な進行ポイントを自然に示唆できることを示すこと。

提案手法

• Ceptre論理プログラミングフレームワークを用いて、マインクラフトの合成およびマイニングメカニクスを論理的ルールとして形式化すること。
• プレイヤーの状態（例：インベントリ、ツールの入手可否）を、隣接記法（例：wood_block 1 * wood N）を用いた述語として表現すること。
• 合成レシピを、左辺（LHS）に事前条件、右辺（RHS）に事後条件を持つ論理的ルールとして記述し、結果の論理積を表すためにテンソル（*）を用いること。
• ルールシステム内の依存関係順序、フィードバックループ、ボトルネックを検出する静的解析を実施し、重要な進行ポイントを同定すること。
• ルールシステムを実行してプレイヤー体験をシミュレートし、出現する進行構造の妥当性を検証すること。
• 依存関係グラフに対してトポロジカルソートに類似した解析を実施し、達成可能な目的の自然な順序を特定すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マインクラフトのようなオープンワールドゲームの内在的メカニクスから、クエストやアチivementをアルゴリズム的に導出可能か？
• RQ2 ゲームメカニクスの構造的性質（例：依存関係、フィードバックループ）は、意味のある目的の配置をどのようにガイドするか？
• RQ3 ゲームルールの形式的論理モデルは、実行と静的解析の両方をサポートすることで、手続き的クエスト生成にどのように寄与するか？
• RQ4 ルールシステムに出現する構造が、マインクラフトのようなゲームにおける手作業による進行経路とどの程度一致するか？

主な発見

• 形式的モデルは、Ceptreにおける論理的ルールを用いて、マインクラフトのコアな合成およびマイニングメカニクスを的確に捉えており、実行と静的解析の両方が可能である。
• ルールシステムの静的解析により、明確な依存関係順序とフィードバックループが特定され、ゲームプレイにおける自然な進行ポイントに対応していることが明らかになった。
• 同定された進行構造は、マインクラフトの手作業によるアチivementツリーと非常に近い一致を示しており、モデルが意図されたデザイン意図を再現できる能力を有していることが妥当性を保証した。
• モデルは、外部の物語的要素やデザイン入力を一切不要に、メカニクスそのものからクエストをアルゴリズム的に生成可能であることを示した。
• 本アプローチにより、素材の依存関係やツールの進行といった、出現するゲームダイナミクスに基づいた最適な目的配置の同定が可能になった。