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PANGeA: 利用生成人工智能的程序化人工叙事技术应用于回合制视频游戏
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习在游戏内容生成中的应用，包括神经网络和马尔可夫模型，分析了其在游戏设计中的挑战。同时，研究了生成AI在叙事中的文化产物和社会偏见，发现AI在性别角色和性取向方面的叙事较人类更为进步，但缺乏想象力。
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关键要点
- 本文探讨了机器学习在游戏内容生成中的应用，涉及神经网络和马尔可夫模型等技术。
- 研究分析了生成AI在叙事中的文化产物和社会偏见，发现AI在性别角色和性取向方面的叙事较人类更为进步。
- 尽管AI的叙事偶尔提供创新情节转折，但其情境和修辞相较于人类文本更缺乏想象力。
- 提出的框架认为小说可以作为理解人类与基于人工智能的集体想象和社会维度的窗口。
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延伸问答
机器学习在游戏内容生成中有哪些应用？
机器学习在游戏内容生成中应用了神经网络和马尔可夫模型等技术。
生成AI在叙事方面与人类的比较如何？
生成AI在性别角色和性取向方面的叙事较人类更为进步，但缺乏想象力。
生成AI在游戏设计中面临哪些挑战？
生成AI在游戏设计中面临的挑战包括情境和修辞的缺乏想象力。
如何理解人类与AI的集体想象？
可以通过小说作为窗口来理解人类与基于人工智能的集体想象和社会维度。
生成AI在叙事中提供了哪些创新？
生成AI偶尔提供创新的情节转折，但整体情境较为单一。
生成AI的叙事缺乏哪些方面的能力？
生成AI的叙事在情境和修辞方面相较于人类文本更缺乏想象力。
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