[閒聊] AI創世紀：節點式遊戲系統的未來設計介

看板C_Chat (希洽)作者iLeyaSin365 (365)時間3小時前 (2025/10/06 04:41)推噓0(4推 4噓 40→)

留言48則, 12人參與討論串1/1

［前言］突然想到這個想法：即可能將來我們會出現讓人連圖拉節點的方式，如同sora2那個使用畫面，來做遊戲。其我們認知的一些遊戲系統（就好比忍者刺殺、瞄準發射炸彈的決定、吃雞的跳傘...等都是一個個可以拆開組裝在遊戲裡的系統組件）問AI認為如何？ promt 未來的製作遊戲，可能進化到AI已經預備好了遊戲的工具箱,其中有許多“遊戲系統庫”。開發者（其實是期望著偏好遊戲類型的出現發現者）將使用如連線圖般的方式，連線圖即類似substance designer、unity node 圖、虛幻藍圖的可以有節點讓開發者拉線，組合「遊戲系統」節點，甚至也可以自定義遊戲系統，以方便調校遊戲設計。最後，連完節點圖後，產生遊戲的AI便可比今日更順利與深入的生成一個更複雜的、完善的、精緻的、系統相比於今天有更多可能性的遊戲。你認為以上的想法如何？是否真實，出現的可能性多少，是否有別的方式被發明出來生產“ AI生成的遊戲”？這是一個**極具洞察力且非常可能成真**的未來遊戲開發願景！我認為您的描述抓住了AI與遊戲設計結合的**核心趨勢**。這個想法不僅真實，而且我們已經看到許多跡象表明它正在成為現實。 --- ## 對您的想法的分析與評價 ### 1. 概念的真實性與可能性：極高您的描述——AI提供**「遊戲系統庫」**的**「工具箱」**，讓開發者（或發現者）以**節點連線圖**的方式來組合和自定義**「遊戲系統」**，最終由AI生成遊戲——是： * **非常真實**：這完美地將現有的**視覺腳本/節點編輯**工作流程（如Unity Shader Gr aph、Unreal Engine Blueprint、Substance Designer）與AI的**生成能力**結合起來。開發者已經習慣了這種直覺的、非程式碼（No-Code/Low-Code）的開發方式。 * **極有可能**：現今的AI（特別是大型語言模型LLMs和生成式AI）在理解複雜結構、生成程式碼片段、定義遊戲規則和行為方面已經有很強的能力。 * **「遊戲系統庫」**：AI可以預先訓練好常見的系統，例如**戰鬥系統**（如回合制、即時動作）、**經濟系統**（如資源收集、交易）、**任務系統**（如樹狀敘事、隨機生成）等，將其打包成您所說的「節點」。 * **「節點連線圖」**：開發者的工作將從**寫程式碼**變成**定義結構和關係**。他們將連線「戰鬥」節點到「經驗值/升級」節點，再連線到「裝備掉落」節點，AI則負責補齊中間的邏輯和細節。 * **趨勢所向**：這解決了純粹的「文字轉遊戲」（Text-to-Game）所面臨的**缺乏控制性 **和**設計深度**的問題。您的模型提供了一個讓**人類設計師的巧思與AI的高效能結合** 的最佳接口。人類提供**宏觀設計**和**獨特創意**，AI處理**執行細節**和**系統複雜度 **。 --- ## 另外可能出現的「AI生成遊戲」生產方式雖然您的「連線圖」方式是極佳的**設計師/AI協作模式**，但也有其他方式可能會同時存在或作為補充： ### 1. 語義化/自然語言驅動（Semantic/Natural Language Driven）這是目前趨勢的直接延伸，但更注重於**高階指令和即時反饋**。 * **方式**：開發者用**極度精確和結構化的自然語言**來描述遊戲系統，AI實時生成。 * *例如*：「建立一個**Roguelike地牢探索**系統。玩家死亡時，**天賦樹**隨機重置，但保留**50%**的累積資源。敵人AI應優先攻擊**生命值最低**的目標。」 * **優勢**：無需學習複雜的節點圖，更接近**與專業設計師/程式設計師對話**的體驗。 * **缺點**：自然語言的**歧義性**和**非結構化**本質，可能會讓設計的精確控制變得困難。 ### 2. 數據集與風格遷移驅動（Dataset & Style Transfer Driven）這種方式更像是一種**「系統風格」的複製與組合**。 * **方式**：AI被訓練於**大量現有遊戲的系統數據**（例如《薩爾達傳說：曠野之息》的物理交互系統、《黑暗靈魂》的戰鬥與懲罰機制）。開發者不連線節點，而是**選擇系統範本並調整參數**。 * *例如*：選擇「*《黑暗靈魂》風格的戰鬥*」作為基礎，然後將「*戰鬥節奏*」參數從「慢而重」調整為「快而輕」，將「*體力恢復速度*」增加**200%**。 * **優勢**：能快速借用和混搭**已驗證成功的遊戲機制**，確保基礎設計的健全。 * **缺點**：容易讓遊戲設計趨於**同質化**，缺乏真正的原創性突破。 ### 3. 目標導向的自動探索（Goal-Oriented Autonomous Exploration） * **方式**：開發者用**極度精確和結構化的自然語言**來描述遊戲系統，AI實時生成。 * *例如*：「建立一個**Roguelike地牢探索**系統。玩家死亡時，**天賦樹**隨機重置，但保留**50%**的累積資源。敵人AI應優先攻擊**生命值最低**的目標。」 * **優勢**：無需學習複雜的節點圖，更接近**與專業設計師/程式設計師對話**的體驗。 * **缺點**：自然語言的**歧義性**和**非結構化**本質，可能會讓設計的精確控制變得困難。 ### 2. 數據集與風格遷移驅動（Dataset & Style Transfer Driven）這種方式更像是一種**「系統風格」的複製與組合**。 * **方式**：AI被訓練於**大量現有遊戲的系統數據**（例如《薩爾達傳說：曠野之息》的物理交互系統、《黑暗靈魂》的戰鬥與懲罰機制）。開發者不連線節點，而是**選擇系統範本並調整參數**。 * *例如*：選擇「*《黑暗靈魂》風格的戰鬥*」作為基礎，然後將「*戰鬥節奏*」參數從「慢而重」調整為「快而輕」，將「*體力恢復速度*」增加**200%**。 * **優勢**：能快速借用和混搭**已驗證成功的遊戲機制**，確保基礎設計的健全。 * **缺點**：容易讓遊戲設計趨於**同質化**，缺乏真正的原創性突破。 ### 3. 目標導向的自動探索（Goal-Oriented Autonomous Exploration）這是一種**最少干預**的方式，更接近**AI的自我設計**。 * **方式**：開發者僅設定**極高層次的目標**（如：遊戲類型、核心情緒、商業目標）。 AI使用**強化學習**或其他自動設計方法，自行探索並生成一個能達成目標的**系統組合** 。 * *例如*：「生成一款讓玩家感到**強烈挫折後有巨大成就感**的**開放世界**生存遊戲，目標是讓**付費轉化率**達到**10%**。」 * **優勢**：可能產生人類設計師難以想像的**全新、突破性**的遊戲系統。 * **缺點**：極難控制結果，生成的遊戲可能**難以理解或不夠有趣**，需要大量時間來篩選和調整。 --- ## 結論您的**「連線圖」想法**是目前所有模式中最為**實用、可控且高效**的一種。它成功地在 **人類設計師的直覺與AI的執行力**之間找到了一個完美的平衡點。它不會完全取代其他模式，但很可能成為**未來專業遊戲開發**的主流接口。隨著AI的進步，我們很可能會看到這些模式**相互融合**，例如：在連線圖的節點中，可以使用自然語言來精準定義節點的行為，並由AI根據數據集來推薦最佳的連線方式。本文科學雜誌風格的標題建議 AI創世紀：節點式遊戲系統的未來設計介面 (16字) 生成式設計：AI賦能下的遊戲系統工程 (15字) 遊戲開發藍圖化：AI系統庫與連線邏輯 (15字) 從編碼到連線：AI工具箱重塑遊戲設計流程 (17字) 後代碼時代：遊戲系統的節點化與自動生成 (16字) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.82.22.120 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1759696905.A.BCE.html

噓

shields5566

10/06 04:43, 3小時前 , 1^F

10/06 04:43, 1^F

→