Генерация процедурных уровней с помощью ИИ на основе уникального опыта игрока

Статья посвящена исследованию современных подходов к генерации процедурных уровней в компьютерных играх с использованием технологии искусственного интеллекта и анализа уникального опыта игрока.

Рассматриваются теоретические основы киберсоциализации и фиджитальности как концептуальная база для понимания взаимодействия игрока с ИИ-системами. Анализируются ключевые технологии процедурной генерации контента: миварные экспертные системы, нейронные сети различных архитектур, алгоритм Wave Function Collapse и генетические алгоритмы.

Особое внимание уделяется методам персонализации игрового контента на основе поведенческих данных, психоэмоционального состояния и культурного контекста игрока. Представлены практические решения для интеграции ИИ-технологий в современные игровые движки и метавселенные.

Результаты исследования демонстрируют перспективность комплексного подхода к созданию адаптивных игровых миров, учитывающих индивидуальные особенности и опыт каждого игрока.

Ключевые слова: процедурная генерация контента, искусственный интеллект, персонализация игрового опыта, киберсоциализация, фиджитальность, этнофиджитал, нейронные сети, миварные технологии, Wave Function Collapse, адаптивные игровые системы

Дляцитирования: Мосин З. И., Балаганский К. Н. Генерация процедурных уровней с помощью ИИ на основе уникального опыта игрока /З.И.Мосин, К.Н.Балаганский //Электронный научно-публицистический журнал «Homo Cyberus». 2025. №1-2(18-19). [Электронный ресурс]. URL: http://journal.homocyberus.ru/Mosin_ZI_Balagansky_KN_1-2_2025

Научная статья

УДК 004.8:794

Физико-математические науки

1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Технические науки

2.3.7. Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования

Original article

Generation of procedural levels using AI based on a unique player experience

Mosin Z. I., Balagansky K. N.

Abstract. The article is devoted to the study of modern approaches to the generation of procedural levels in computer games using artificial intelligence technology and analyzing the unique experience of the player.

The theoretical foundations of cybersocialization and digitality are considered as a conceptual framework for understanding player interaction with AI systems. The key technologies of procedural content generation are analyzed: mivar expert systems, neural networks of various architectures, Wave Function Collapse algorithm and genetic algorithms.

Special attention is paid to the methods of personalization of game content based on behavioral data, the psycho-emotional state and cultural context of the player. Practical solutions for integrating AI technologies into modern game engines and metaverses are presented.

The results of the study demonstrate the promise of an integrated approach to creating adaptive game worlds that take into account the individual characteristics and experience of each player.

Key words: procedural content generation, artificial intelligence, personalization of gaming experience, cybersocialization, phygitality, ethnofigital, neural networks, mivar technologies, Wave Function Collapse, adaptive game systems

For citation: Mosin Z. I., Balagansky K. N. Generation of procedural levels using AI based on a unique player experience / Z. I. Mosin, K. N. Balagansky // Electronic scientific journal «Homo Cyberus». 2025. № 1-2 (18-19). [Electronic resource]. URL: URL: http://journal.homocyberus.ru/Mosin_ZI_Balagansky_KN_1-2_2025

Введение. Современная игровая индустрия переживает период интенсивного развития технологий процедурной генерации контента (PCG), которые позволяют создавать уникальные игровые миры и уровни в режиме реального времени. Традиционные подходы к созданию игрового контента, основанные на ручной разработке уровней дизайнерами, всё чаще дополняются или заменяются автоматизированными системами, способными генерировать практически бесконечное количество уникального контента [11].

Особую актуальность приобретает задача персонализации генерируемого контента на основе анализа уникального опыта и предпочтений каждого игрока. В эпоху цифровизации и формирования нового типа человека – Homo Phygitalis [10], интегрирующего физический и цифровой опыт, возникает необходимость создания игровых систем, способных адаптироваться к индивидуальным особенностям пользователей.

Процесс киберсоциализации, определяемый как качественные изменения структуры самосознания личности под воздействием современных информационно-коммуникационных технологий [7], создаёт новые возможности для анализа и моделирования поведения игроков. Это открывает перспективы для создания ИИ-систем, способных генерировать персонализированный игровой контент, учитывающий не только игровые предпочтения, но и психоэмоциональное состояние, культурный контекст и процесс развития личности в цифровой среде.

Цель данного исследования заключается в анализе современных технологий искусственного интеллекта для генерации процедурных уровней и разработке концептуальной модели персонализации игрового контента на основе уникального опыта игрока.

Теоретические основы персонализации игрового контента

Концепция киберсоциализации в контексте игровых технологий. Киберсоциализация как инновационный социально-педагогический феномен [7] представляет собой процесс качественных изменений структуры самосознания личности и поведения под воздействием современных ИКТ. В контексте игровых технологий этот процесс приобретает особое значение, поскольку компьютерные игры становятся одним из основных инструментов социализации в цифровой среде.

Анализ процесса киберсоциализации игрока позволяет ИИ-системам понимать, как пользователь адаптируется к виртуальной среде, какие навыки развивает и какие предпочтения формирует. Это формирует основу для создания персонализированных алгоритмов генерации контента, способных адаптироваться к уровню развития игрока в цифровой среде [8].

Фиджитальность и интеграция физического и цифрового опыта. Концепция Homo Phygitalis [10] описывает современного человека как личность, интегрирующего физический и цифровой опыт в единое целое. Фиджитальность становится ключевой характеристикой современного игрока, который не просто взаимодействует с виртуальным миром, но и переносит в него свой физический опыт, эмоции и культурные особенности.

Фиджитал-спорт [9] демонстрирует практическое применение этой концепции, где физическая активность игрока интегрируется с цифровыми технологиями. ИИ-системы могут анализировать не только виртуальные действия игрока, но и его физическое состояние, эмоциональные реакции и поведенческие паттерны для создания более персонализированного игрового опыта.

Метавселенные как платформа для персонализированного контента. Развитие метавселенных открывает новые возможности для реализации персонализированной генерации контента [2]. Виртуальные миры становятся пространством для комплексного развития личности, где ИИ-системы могут анализировать социальные взаимодействия, предпочтения и поведенческие модели игроков для создания уникального контента.

Система когнитивного развития с ИИ [1] позволяет анализировать психоэмоциональное состояние пользователей и адаптировать игровой контент в соответствии с их потребностями в развитии. Архетипический подход к персонализации обеспечивает создание контента, резонирующего с глубинными психологическими особенностями игрока.

Реализация описанных концепций киберсоциализации и фиджитальности в практических системах генерации игрового контента требует применения передовых технологий искусственного интеллекта. Современные ИИ-алгоритмы должны не только обеспечивать техническую возможность создания уникального контента, но и учитывать сложные поведенческие паттерны игроков, их психоэмоциональные состояния и культурные особенности.

Для решения этих многоуровневых задач персонализации используется комплекс различных технологических подходов.

Методы анализа опыта игрока

Поведенческая аналитика и машинное обучение. Современные ИИ-системы способны анализировать множественные аспекты поведения игрока для создания персонализированного контента [4]. Конечные автоматы (FSM) обеспечивают базовое моделирование поведенческих паттернов, в то время как алгоритм Монте-Карло (MCTS) позволяет создавать менее предсказуемое и более персонализированное поведение игровых систем.

Машинное обучение открывает возможности для создания вариативных сюжетных линий и адаптивных нарративов, учитывающих предпочтения и выборы конкретного игрока. Анализ данных пользователей позволяет выявлять скрытые предпочтения и создавать контент, максимально соответствующий ожиданиям игрока.

Психоэмоциональный анализ. Система ИИ-наставников [1] представляет инновационный подход к анализу психоэмоционального состояния игроков. Использование нейрокостюмов и биометрических датчиков позволяет в реальном времени отслеживать эмоциональные реакции игрока и адаптировать игровой контент для поддержания оптимального уровня вовлеченности и мотивации.

Архетипический подход к персонализации учитывает глубинные психологические особенности игрока, создавая контент, резонирующий с его внутренними потребностями и мотивациями.

Культурная персонализация. Концепция этнофиджитала [3] открывает новые возможности для культурной персонализации игрового контента. ИИ-системы могут анализировать культурный контекст игрока и интегрировать элементы традиционной культуры в процедурно генерируемые уровни.

Создание компьютерных игр на основе эпосов народов России демонстрирует практическое применение культурной персонализации, где традиционные нарративы и символы интегрируются с современными игровыми механиками [3].

Практические решения и технологическая интеграция

Интеграция в игровые движки. Современные игровые движки предоставляют широкие возможности для интеграции алгоритмов процедурной генерации [11]. Unity, Unreal Engine и другие платформы включают инструменты для реализации PCG-систем, позволяющие разработчикам создавать адаптивный контент без глубокого понимания математических основ алгоритмов.

Формальные грамматики обеспечивают создание правил генерации, которые могут быть легко модифицированы и адаптированы под различные жанры игр и стили геймплея. Это позволяет создавать гибкие системы, способные генерировать контент для различных типов игр – от платформеров до открытых миров.

Дизайн игрового пространства. Принципы левел-дизайна [5] играют ключевую роль в создании эффективных систем процедурной генерации. Понимание различных типов игровых пространств (открытые, закрытые, полуоткрытые) позволяет создавать алгоритмы, генерирующие логически связанные и геймплейно-обоснованные локации.

Environmental storytelling [14] представляет собой мощный инструмент для создания нарративно-насыщенного контента через дизайн окружения. ИИ-системы могут использовать принципы пространственного повествования для создания локаций, рассказывающих истории через расположение объектов, архитектурные решения и визуальные детали.

Генерация трехмерного окружения. Методы процедурной генерации внутреннего трёхмерного окружения [16] включают использование алгоритмов древовидной генерации, шума Перлина и клеточных автоматов. Матрица доступности обеспечивает корректное размещение объектов с учётом их функциональных связей и пространственных ограничений.

Создание реалистичного окружения требует учета логических связей между объектами, их функционального назначения и эстетической совместимости. ИИ-системы могут анализировать предпочтения игрока в области дизайна интерьеров и создавать персонализированные пространства, соответствующие его вкусам и потребностям.

Применение в современных игровых системах

Адаптивные системы противников. Система Nemesis, впервые реализованная в играх серии Middle-earth, демонстрирует возможности создания персональных врагов с уникальной историей взаимодействия с игроком и окружением [4]. ИИ-система анализирует действия игрока и создаёт противников, адаптированных к его стилю игры, слабостям и предпочтениям.

Такой подход может быть расширен на генерацию целых уровней, где архитектура локаций, расположение препятствий и распределение ресурсов адаптируются к индивидуальным особенностям игрока.

Генерация в киберспорте. Применение нейронных сетей для процедурной генерации игрового контента в киберспорте [12] открывает новые возможности для создания тренировочных сценариев и соревновательных карт. ИИ-системы могут анализировать стратегии профессиональных игроков и создавать карты, оптимизированные для развития конкретных навыков.

Персонализация тренировочного контента позволяет киберспортсменам фокусироваться на развитии слабых сторон и совершенствовании индивидуального стиля игры.

Интеграция с метавселенными. Развитие технологий блокчейн, Web 3.0 и NFT [2] создаёт новые возможности для монетизации и персонализации процедурно генерируемого контента. Игроки могут владеть уникальными алгоритмами генерации или персонализированными наборами правил, создающими контент, адаптированный именно к их предпочтениям.

Децентрализованные системы позволяют создавать экосистемы, где пользователи могут обмениваться алгоритмами генерации, создавать коллективные базы знаний и развивать персонализированные ИИ-системы.

Технологии искусственного интеллекта для процедурной генерации

Миварные экспертные системы. Миварные технологии представляют собой перспективный подход к автоматизации процедурной генерации уровней [15]. Миварные экспертные системы (МЭС) способны обрабатывать более 5 миллионов продукционных правил в секунду, что обеспечивает высокую производительность при генерации сложного игрового контента.

Ключевое преимущество миварных технологий заключается в возможности формализации предметной области процедурной генерации и создания рекомендательных систем для персонализации уровней на основе данных игрока. Система может анализировать поведенческие паттерны, предпочтения и навыки игрока для генерации контента оптимальной сложности и стиля.

Нейронные сети для генерации игрового контента. Современные архитектуры нейронных сетей открывают широкие возможности для процедурной генерации различных типов игрового контента [12]. Генеративно-состязательные сети (GAN) эффективно применяются для создания текстур, спрайтов и визуальных элементов. Сверточные нейронные сети (CNN) используются для анализа и генерации пространственных структур уровней.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) показывают высокую эффективность при генерации последовательностей игровых элементов. Исследования демонстрируют возможность достижения 97 % проходимости уровней для платформеров типа Super Mario Bros при использовании LSTM-архитектур [12].

Трансформеры и модели семейства GPT открывают новые возможности для генерации нарративного контента, диалогов и сценариев, адаптированных к предпочтениям конкретного игрока.

Алгоритм Wave Function Collapse. Wave Function Collapse (WFC) представляет собой мощный алгоритм для процедурной генерации сложных структур на основе примеров [10]. Алгоритм анализирует входные данные (например, образцы уровней) и генерирует новый контент, соблюдающий выявленные закономерности и правила.

Преимущества WFC включают возможность создания когерентного и логически связанного контента, соблюдение архитектурных и дизайнерских принципов исходных примеров, а также высокую степень контроля над результатом генерации. Алгоритм особенно эффективен для создания городских локаций, интерьеров зданий и сложных архитектурных структур [11].

Генетические алгоритмы для оптимизации уровней. Генетические алгоритмы находят применение в оптимизации размещения игровых элементов и создании адаптивных систем [14]. Эволюционные подходы позволяют создавать уровни, оптимизированные под конкретные критерии: сложность, эстетическую привлекательность, баланс между различными типами препятствий.

Адаптивный ИИ, использующий генетические алгоритмы, способен эволюционировать вместе с игроком, постепенно усложняя задачи и адаптируясь к развивающимся навыкам пользователя [14].

Вызовы и ограничения

Технические ограничения. Основные технические вызовы включают обеспечение производительности алгоритмов в реальном времени, особенно при работе с большими объёмами данных о поведении игроков. Балансировка между качеством генерируемого контента и скоростью его создания остаётся актуальной проблемой.

Интеграция различных типов ИИ-алгоритомов в единую систему требует решения проблем совместимости и синхронизации [15]. Создание унифицированных интерфейсов для взаимодействия между различными компонентами системы представляет значительную техническую задачу.

Этические аспекты. Сбор и анализ персональных данных игроков поднимает важные вопросы приватности и этики использования информации. Необходимо обеспечить прозрачность алгоритмов персонализации и предоставить игрокам контроль над использованием их данных.

Риск создания «пузырей фильтров» в игровом контенте может ограничить разнообразие игрового опыта и препятствовать развитию новых навыков и интересов у игроков.

Качество контента. Обеспечение высокого качества процедурно генерируемого контента остается одним из основных вызовов. Автоматически созданные уровни должны соответствовать стандартам качества, установленным для контента, созданного вручную профессиональными дизайнерами. Необходимость человеческого контроля и кураторства генерируемого контента создаёт дополнительные требования к ресурсам и может ограничивать масштабируемость систем.

Перспективы развития

Интеграция с технологиями дополненной реальности. Развитие AR-технологий открывает новые возможности для создания фиджитальных игровых опытов, где процедурно генерируемый контент интегрируется с реальным окружением игрока. ИИ-системы смогут анализировать физическое пространство пользователя и создавать игровой контент, адаптированный к его реальному окружению.

Коллективный интеллект и краудсорсинг. Использование коллективного интеллекта игрового сообщества для обучения ИИ-систем может значительно улучшить качество генерируемого контента. Краудсорсинговые платформы позволят игрокам участвовать в создании и оценке алгоритмов генерации.

Квантовые вычисления. Развитие квантовых технологий может революционизировать возможности процедурной генерации, обеспечив экспоненциальное увеличение вычислительной мощности для анализа сложных поведенческих паттернов и генерации высококачественного контента.

Заключение. Исследование демонстрирует значительный потенциал интеграции технологий искусственного интеллекта с концепциями киберсоциализации и фиджитальности для создания персонализированных систем процедурной генерации игрового контента. Комплексный подход, объединяющий миварные технологии, нейронные сети, алгоритм Wave Function Collapse и генетические алгоритмы, обеспечивает создание адаптивных игровых миров, учитывающих уникальный опыт каждого игрока.

Концепция Homo Phygitalis предоставляет теоретическую основу для понимания современного игрока как существа, интегрирующего физический и цифровой опыт. Это открывает новые возможности для создания ИИ-систем, способных анализировать не только виртуальное поведение, но и физические, эмоциональные и культурные характеристики пользователей.

Практическая реализация описанных технологий требует решения ряда технических и этических вызовов, включая обеспечение производительности алгоритмов, защиту приватности данных и поддержание высокого качества генерируемого контента. Тем не менее, перспективы развития этого направления представляются весьма многообещающими.

Будущее развитие технологий процедурной генерации с использованием ИИ будет определяться интеграцией с технологиями дополненной реальности, развитием коллективного интеллекта и потенциальным применением квантовых вычислений. Эти направления открывают возможности для создания принципиально новых типов игрового опыта, где границы между физическим и виртуальным мирами становятся все более размытыми.

Результаты исследования подтверждают актуальность комплексного подхода к персонализации игрового контента, основанного на глубоком понимании процессов киберсоциализации и использовании передовых технологий искусственного интеллекта. Дальнейшие исследования в этой области будут способствовать созданию более совершенных и персонализированных игровых систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям и предпочтениям каждого игрока.

Источник: journal.homocyberus.ru

Комментарии: