GAVEL: 진화와 언어 모델을 통한 게임 생성

GAVEL: Generating Games Via Evolution and Language Models

July 12, 2024

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

cs.AI

초록

새롭고 흥미로운 게임을 자동으로 생성하는 것은 복잡한 작업입니다. 이 작업의 주요 과제로는 게임 규칙을 계산적으로 처리 가능한 형태로 표현하는 것, 대부분의 이러한 표현 방식 하에서 잠재적인 게임들의 방대한 공간을 탐색하는 것, 그리고 이전에 본 적 없는 게임들의 독창성과 품질을 정확하게 평가하는 것 등이 있습니다. 자동화된 게임 생성에 관한 기존 연구는 주로 비교적 제한된 규칙 표현 방식에 초점을 맞추고 도메인 특화적인 휴리스틱에 의존해 왔습니다. 본 연구에서는 비교적 광범위한 Ludii 게임 설명 언어를 사용하여 새로운 게임을 생성하는 방법을 탐구합니다. Ludii는 다양한 스타일과 플레이 방식을 가진 1,000개 이상의 보드 게임 규칙을 인코딩합니다. 우리는 대규모 언어 모델과 진화 연산의 최근 발전에서 영감을 얻어, 코드로 표현된 게임과 메커니즘을 지능적으로 변형하고 재조합하는 모델을 훈련시켰습니다. 우리의 접근 방식이 새로운 흥미로운 게임을 생성할 수 있으며, 특히 Ludii 데이터셋에 포함된 기존 게임들이 다루지 못한 규칙 공간의 영역에서도 게임을 생성할 수 있음을 정량적 및 정성적으로 입증했습니다. 생성된 게임 샘플은 Ludii 포털을 통해 온라인에서 플레이할 수 있습니다.

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.