Evaluating Environments Using Exploratory Agents

要約

探索は多くのビデオ ゲームの重要な部分です。
私たちは、探索エージェントを使用して、手続き的に生成されたゲーム レベル (5 つの魅力的なレベルと 5 つの魅力的でないレベル) の設計に関するフィードバックを提供することを調査します。
我々は、以前の研究で導入された探索の動機をモデル化するフレームワークを拡張し、環境の探索の可能性を評価するための適応度関数を導入します。
私たちの調査では、探索エージェントが魅力的なレベルとそうでないレベルを明確に区別できることがわかりました。
この調査結果は、探索の観点から、私たちのエージェントが手続き的に生成されたレベルを評価するための効果的なツールとして機能する可能性があることを示唆しています。
この研究は、プレイヤーの探索のためにゲーム環境を評価および最適化する方法についての新しい洞察を提供することで、AI 主導のゲーム デザインの成長分野に貢献します。

要約(オリジナル)

Exploration is a key part of many video games. We investigate the using an exploratory agent to provide feedback on the design of procedurally generated game levels, 5 engaging levels and 5 unengaging levels. We expand upon a framework introduced in previous research which models motivations for exploration and introduce a fitness function for evaluating an environment’s potential for exploration. Our study showed that our exploratory agent can clearly distinguish between engaging and unengaging levels. The findings suggest that our agent has the potential to serve as an effective tool for assessing procedurally generated levels, in terms of exploration. This work contributes to the growing field of AI-driven game design by offering new insights into how game environments can be evaluated and optimised for player exploration.

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