GAVEL: 進化と言語モデルによるゲーム生成

GAVEL: Generating Games Via Evolution and Language Models

July 12, 2024

著者: Graham Todd, Alexander Padula, Matthew Stephenson, Éric Piette, Dennis J. N. J. Soemers, Julian Togelius

cs.AI

要旨

新規で興味深いゲームを自動生成することは複雑な課題である。その主な難点として、ゲームルールを計算機で扱える形で表現すること、そのような表現の下で膨大な可能性を持つゲーム空間を探索すること、そして未見のゲームの独創性と品質を正確に評価することが挙げられる。これまでの自動ゲーム生成に関する研究は、比較的制限されたルール表現に焦点を当て、ドメイン固有のヒューリスティクスに依存するものが多かった。本研究では、1000以上のボードゲームのルールを様々なスタイルとプレイモードでエンコードするLudiiゲーム記述言語という比較的広範な枠組みにおいて、新規ゲームの生成を探求する。大規模言語モデルと進化的計算の最近の進展からインスピレーションを得て、コードとして表現されたゲームやメカニクスを知的に変異・再結合するモデルを訓練する。我々のアプローチが、Ludiiデータセットの既存ゲームではカバーされていないルール空間の領域を含め、新規で興味深いゲームを生成可能であることを定量的・定性的に示す。生成されたゲームの一部は、Ludiiポータルを通じてオンラインでプレイ可能である。

English

Automatically generating novel and interesting games is a complex task. Challenges include representing game rules in a computationally workable form, searching through the large space of potential games under most such representations, and accurately evaluating the originality and quality of previously unseen games. Prior work in automated game generation has largely focused on relatively restricted rule representations and relied on domain-specific heuristics. In this work, we explore the generation of novel games in the comparatively expansive Ludii game description language, which encodes the rules of over 1000 board games in a variety of styles and modes of play. We draw inspiration from recent advances in large language models and evolutionary computation in order to train a model that intelligently mutates and recombines games and mechanics expressed as code. We demonstrate both quantitatively and qualitatively that our approach is capable of generating new and interesting games, including in regions of the potential rules space not covered by existing games in the Ludii dataset. A sample of the generated games are available to play online through the Ludii portal.