Self-Evolving AI innarrative Games

Agenda

• Idee & Konzept• Problematiken• AI – Step by Step

Idee & Konzept

• Grundsätzliche Verankerung fester Handlung in narrativen Spielen

• Roter Faden leitet Spieler durch die Handlung→ Spieler schließt Aktionen ab→ Bei Erfolg: Handlung wird voran getrieben

Idee & Konzept

• Idee: Handlung entwickelt sich von selbst!

• Kein Roter Faden, keine vorgegebene Story→ Spieler kann lediglich gewisse Parameter beeinflussen, Geschichte wird durch KI erzeugt und vorangetrieben

Idee & Konzept

• Ziel: Rollen in der Narrationsentwicklung vertauschen→ „Last des Erfolgs“ von Spieler nehmen→ auf KI übertragen

• Folge: Spieler genießt interaktive Story ohne Wiederholungen oder Erfolgsdruck

Idee & Konzept

• Konzept: Rundenbasiertes Strategiespiel mit Rollenspielelementen (Smartphone- oder Tabletapp bevorzugt)

• Narrationsentwicklung:– Kapitelsystem: Nach jedem Kapitel wird die

Handlung durch Zwischensequenzen gezeichnet– Eventsystem: Keyevents

Idee & Konzept

• Basis: Spieler und Computergegner erhalten Spielfiguren (unterschiedlicher Gewichtung)– Figuren haben Rollenspielparameter– Spieler und Computer ziehen abwechselnd

• Kampfsystem: Treffen Figuren aufeinander kommt es zum Kampf– Ausschlaggebend für Erfolg: Rollenspielparameter– Optional: Waffendreieck

Idee & Konzept

• Bei erfolgreichem Kampf: (Erfahrungssystem)

• Nach Kapitelabschluss: KI wertet das Kapitel aus, entsprechend wird die Handlung vorangetrieben bzw. generiert

Problematiken

• Handlung ohne roten Faden erstrebenswert?

• Rahmenhandlung MUSS gegeben werden!– Kontextverordnung

• Ziel des Spiels? → gegebenenfalls endlos!– Spielermotivation?

Problematiken

• Aktuell: Entwicklungsdauer & Entwicklungsumgebung

• Folge: Spielkonzept auf Eis→ Case-Tester für narrative KI-Entwicklung

AI – Step by Step

• Spec-Op Agent– Soll das Kapitel überwachen und

Auswertungsdaten (Case) speichern

• Übergibt Case an den Evaluation Agent– Prüft Validität der Daten– Prüft Major- & Minorcases (RichtlinienAgent)

AI – Step by Step

• Bei Success der Prüfdaten:– RandomPickGuard: neues Szenario & neue

Schwierigkeit– Evaluation Agent erstellt Auswertungscase

• Beides an den Narration Agent übergeben

AI – Step by Step

• Narration Agent:– Pool an Narrationsformaten– Kombiniert übergebene Daten mit Pooldata→ Erstellt Narration für Zwischensequenz→ Erstellt Case-Profile für Initiation Agent

AI – Step by Step

• Initiation Agent generiert neues Kapitel anhand des Case-Profiles– Trifft Figurenwahl und –gewicht– Erstellt Kapitelziel

→ Alles auf Narration der Zwischensequenz basierend!

Fazit

• Ziel der selbstständigen Narrationsentwicklung durch KI?

• → Semi-automatisch