Abstract-This Survey utforskar processuell innehållsgenerering via maskininlärning (PCGML), definierad som generering av spelinnehåll med hjälp av maskininlärningsmodeller utbildade på befintligt innehåll. Eftersom betydelsen av PCG för spelutveckling ökar, utforskar forskare nya vägar för att generera högkvalitativt innehåll med eller utan mänskligt engagemang; detta dokument behandlar det relativt nya paradigmet att använda maskininlärning (i motsats till sökbaserade, lösningsbaserade och konstruktiva metoder). Vi fokuserar på vad som oftast betraktas som funktionellt spelinnehåll, såsom plattformsnivåer, spelkartor, interaktiva fiktionshistorier och kort i samlarbara kortspel, i motsats till kosmetiskt innehåll, såsom sprites och ljudeffekter. Förutom att använda PCG för autonom produktion, kokreativitet, blandade initiativ design och komprimering, PCGML lämpar sig för reparation, kritik och innehållsanalys på grund av sitt fokus på modellering av befintligt innehåll. Vi diskuterar olika datakällor och representationer som påverkar det genererade innehållet. Flera PCGML metoder omfattas, inklusive neurala nätverk: långa kortsiktiga minnesnätverk, autoencoders, och djupa konvolutionella nätverk; Markov modeller: n-gram och flerdimensionella Markov kedjor; klustering; och matris factorization. Slutligen diskuterar vi öppna problem i PCGML, inklusive lärande från små datamängder, brist på träningsdata, flerskikts lärande, stil-överföring, parameter inställning och PCG som en spelmekaniker. Index Terms-beräkning och artificiell intelligens, designverktyg, elektronisk designmetodik, kunskapsrepresentation, maskininlärning, mönsteranalys, processuell innehållsgenerering (PCG).
Hittills, maskininlärda modeller används främst för att direkt manipulera spelinnehåll REF.
Procedural Content Generation via Machine Learning (PCGML)
{'venue': 'IEEE Transactions on Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}