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Les concepteurs humains peuvent avoir du mal à anticiper l'impact de petites modifications apportées à certains jeux, notamment les jeux de réflexion. Cependant, il n'est pas difficile pour les ordinateurs de simuler tous les impacts mécaniques de ces petits changements. Cela suggère que les ordinateurs pourraient être en mesure d'aider les concepteurs humains lorsqu'ils construisent et analysent les niveaux de jeu.
Cet article fait un pas vers cet objectif plus large en étudiant comment la génération de contenu procédural exhaustif (EPCG) peut être utilisée pour l'analyse des changements incrémentaux de niveaux de jeux existants. En utilisant une approche EPCG incrémentielle, nous analysons tous les niveaux du célèbre jeu de puzzle Snakebird, montrant que les variations incrémentielles dans la conception des niveaux peuvent augmenter de manière significative la longueur de la solution la plus courte possible.
Une étude des utilisateurs sur un sous-ensemble de ces niveaux modifiés montre que ces derniers sont à la fois intéressants et difficiles à jouer pour les humains. Ainsi, à travers l'analyse de Snakebird, nous démontrons le potentiel plus large des applications incrémentales d'EPCG.
24 février 2022
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1er février 2022
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Lisez ce document de recherche, coécrit par Neil Burch et Michael Bowling, boursiers Amii et titulaires de la chaire d'IA du CIFAR Canada : Repenser les modèles formels de prise de décision multi-agents partiellement observables.
6 décembre 2021
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Lisez ce document de recherche, coécrit par Neil Burch et Micheal Bowling, boursiers Amii et titulaires de chaires d'IA au CIFAR : Le joueur de jeux
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