迈向基于创造性机器学习的游戏设计 (GDCML)
计算机与社会
2020-09-01 v1 人工智能
机器学习
机器学习
摘要
近年来，机器学习 (ML) 系统日益应用于执行创造性任务。此类创造性 ML 方法在视觉艺术与音乐领域已被广泛用于图像与音乐生成、风格迁移等应用。然而，尽管基于 ML 的游戏内容生成方法已经出现，类似的创造性 ML 技术在游戏设计领域的采用仍不广泛。在本文中，我们主张利用并改造此类创造性技术以设计游戏内容，称之为基于创造性 ML 的游戏设计 (GDCML) 方法。我们重点介绍了支持 GDCML 的现有系统，并通过示例应用与一个所提出的系统说明了创造性 ML 如何启发新系统。
引用
@article{arxiv.2008.13548,
title = {Towards Game Design via Creative Machine Learning (GDCML)},
author = {Anurag Sarkar and Seth Cooper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13548},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 4 figures, IEEE Conference on Games (CoG) 2020