Застосування платформ штучного інтелекту для процедурної генераціі та багатоцільової оптимізації ігрового контенту

Abstract

У дослідженні розглядаються сучасні підходи до процедурної генерації ігрового контенту з використанням методів машинного навчання. Проаналізовано еволюцію від традиційних алгоритмічних методів — формальних граматик, клітинних автоматів та систем на основі правил — до генеративно-змагальних мереж, варіаційних автокодерів та трансформерних архітектур. Особливу увагу приділено фреймворку MOPCGRL (Multi-Objective Procedural Content Generation via Reinforcement Learning), який вирішує проблему багатовимірної якості контенту через багатокритеріальну оптимізацію з навчанням з підкріпленням. Розглянуто також питання автоматизованого балансування ігор на основі розширеного фреймворку PCGRL. Визначено ключові тенденції та перспективні напрямки подальших досліджень у галузі ШІ для ігрових систем.

This study examines modern approaches to procedural game content generation using machine learning methods. It analyzes the evolution from traditional algorithmic methods — formal grammars, cellular automata, and rule-based systems — to generative adversarial networks, variational autoencoders, and transformer architectures. Particular attention is paid to the MOPCGRL (Multi-Objective Procedural Content Generation via Reinforcement Learning) framework, which addresses the problem of multidimensional content quality through multi-criteria optimization with reinforcement learning. The issue of automated game balancing based on the extended PCGRL framework is also discussed. Key trends and promising directions for further research in the field of AI for game systems are identified.