ChatGPT成为游戏生成器，探索GPT模型在程序化内容生成中的应用

本文介绍了ChatGPT作为人工智能模型在程序化内容生成中的应用，重点关注了它在游戏生成器方面的应用。通过GPT模型的预测、生成后续文本的能力，将自然语言的描述文字转换成实际可玩的游戏关卡，实现了程序化内容的生成。同时分析了GPT模型在程序化内容生成方面的优势和创新之处，探讨了其在未来的应用前景。

ChatGPT简介

作为美国人工智能研究实验室OpenAI开发的人工智能模型，ChatGPT能够通过人类自然对话方式进行交互，“理解”用户输入的文字信息，并根据用户的指令完成多种不同的任务，例如自动文本生成、自动问答、自动摘要等。不仅如此，ChatGPT还能写出媲美真人作者的专业文章，用清晰详细的答案解答用户提出的问题，甚至还能编写和调试计算机程序。利用OpenAI最新放出的ChatGPTAPI，程序设计师只需一行代码，即可将AI嵌入网页、应用程序中。而这一切，都有赖于ChatGPT背后的大型语言模型——基于转换器的生成式预训练模型（GenerativePre-trainedTransformer，GPT）。

GPT模型在游戏生成器中的应用

随着ChatGPT被越来越多的开发者应用，现在它还能用于音乐、绘画、乃至医学研究等不同领域。当然，除了这些，游戏也是开发者们重点关注的一大领域。近日，来自哥本哈根信息技术大学（ITUniversityofCopenhagen）的研究者发表了一项新的研究成果，为ChatGPT模型在程序化内容生成（ProceduralContentGeneration，PCG）领域开辟了一个新的方向——利用大型语言模型，将自然语言的描述文字转换成实际可玩的“超级马力欧兄弟（SuperMarioBros.）”游戏关卡。

哥本哈根信息技术大学的研究者以GPT-2模型为基础，利用它预测、生成后续文本的能力，将原版”超级马力欧兄弟“1代、2代中的37个关卡作为训练数据“喂”给AI，训练出熟悉超级马力欧游戏关卡组合特征的“MarioGPT”AI模型。在这个模型中，游戏关卡中的各类元素都被编码为不同的字符，每个元素占据游戏中的一个方格，而关卡内容以一个方格宽的竖列为单位，从左往右组合成完整的关卡。在生成关卡时，研究者先将一个包含头50列内容的“种子”输入AI，由AI根据给定的“提示词（Prompt）”，按照现有内容，从左往右逐列生成各类地形。提示词就是普通英语单词，描述关卡中敌人、管道、砖块的数量，以及关卡地形的总体高度差变化水平大小等。给定的提示词将影响处理过程中各类元素的权重，进而影响最后出现在关卡中的地形特征、管道数量、敌人的分布，最终生成用户所指定的关卡风格。不同提示词下生成的地图。最后，为了评估AI生成的关卡质量，研究者对生成关卡的准确性和可玩性进行了定量分析。利用第三方AI对关卡可玩性进行评估的结果显示，88.33%的关卡都是实际可过关的。

纽约大学坦登工程学院的研究人员为了验证此类语言模型在生成非语言类作品方面的潜力，也发布了一篇利用大型语言模型自动生成”推箱子“游戏关卡的论文。他们将282个人类设计的推箱子关卡（Microban）录入AI的训练数据，辅以43.8万个利用深度学习制造的10x10关卡（Boxoban），让AI生成与训练数据完全不同，但确实有解的推箱子游戏关卡。

GPT模型在程序化内容生成中的优势和创新

GPT模型在程序化内容生成中的优势和创新主要有以下几个方面：

• 相对于传统的随机算法，GPT模型能够生成更加合理、符合一定特征的内容。
• GPT模型生成场景的丰富度远超固定随机算法。
• GPT模型可以方便地进行微调，以适用于不同的任务。

总的来说，GPT模型的预测、生成后续文本的能力，将自然语言的描述文字转换成实际可玩的游戏关卡，实现了程序化内容的生成。同时，GPT模型在程序化内容生成方面的优势和创新也为未来的应用提供了无限可能性。

结论

以ChatGPT为代表的大型语言模型，具有强大的处理人类语言数据的能力，还具有高度的通用性，只需经过微调，就能够胜任许多不同领域的程序化内容生成工作。虽然在游戏行业，GPT是否能够胜任除了程序生成以外的游戏，目前还需观望。但是，GPT模型的出现，或多或少还是为游戏行业带来了新的思路，未来不仅在游戏行业，此类人工智能未来还有可能推广到园林景观设计、城市区域规划等与每个人生活息息相关的领域，为我们的生活增光添彩。