Automated game design is the problem of automatically producing games through computational processes. Traditionally, these methods have relied on the authoring of search spaces by a designer, defining the space of all possible games for the system to author. In this paper, we instead learn representations of existing games from gameplay video and use these to approximate a search space of novel games. In a human subject study we demonstrate that these novel games are indistinguishable from human games in terms of challenge, and that one of the novel games was equivalent to one of the human games in terms of fun, frustration, and likeability.
When LLMs Play the Telephone Game: Cultural Attractors as Conceptual Tools to Evaluate LLMs in Multi-turn Settings
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；Université de Bordeaux（波尔多大学）；MIT（麻省理工学院）；Computational Cognitive Science Lab（计算认知科学实验室）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Institute for Advanced Study in Toulouse（图卢兹高级研究学院）
Proceedings of the 2018 Workshop on Compositional Approaches in Physics, NLP, and Social Sciences
能够组成部分，形成一个更复杂的整体，并分析一个整体作为一个元素的组合，是跨学科的理想。这个研讨会汇集了研究人员将组合方法应用于物理，NLP，认知科学和博弈论。在NLP中，一个长期的目标是表示单词如何组合成短语和句子。在分布语义学的框架内，词被表示为向量空间中的向量。Coecke et al. [2010]的分类模型受到量子协议的启发，为NLP的向量空间模型中的组合性提供了令人信服的解释。此外，在认知科学中，向量空间模型也有一段历史。Nosofsky [1986]和Smith等人[1988]开发的分类理论利用了特征向量之间距离的概念。最近Gärdenfors [2004，2014]开发了一个概念模型，其中概念空间提供几何结构，信息由向量空间中的点，向量和区域表示。同样的组合方法也被应用于这种形式主义，使概念空间理论比以前更丰富的组合模型[Bolt et al.，2018年]。合成方法也被应用于策略博弈和纳什均衡的研究。与经典博弈论不同，在经典博弈论中，博弈是作为一个全局对象整体研究的，组合博弈论通过从较小的组件构建大型复杂的博弈来自下而上工作。这种方法本身就很困难，因为必须考虑游戏之间的相互作用。最近开始了对该领域的分类合成方法的研究[Ghani等人，2018年]。此外，认知科学、语言学和博弈论这三个学科之间的相互作用是研究的沃土。认知科学中的博弈论是一个成熟的领域[Camerer，…
Design Process of a Self Adaptive Smart Serious Games Ecosystem
Research Center on Software Technologies and Multimedia Systems for Sustainability (CITSEM), Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Spain（软件技术与多媒体系统可持续性研究所以及马德里理工大学）
