Publikationer från Malmö universitet
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
AI-Assisted Authorship
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).
2022 (Engelska)Självständigt arbete på grundnivå (kandidatexamen), 10 poäng / 15 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Writing is a notoriously time-consuming and challenging activity that is difficult to avoid during the development of a game, and the steady increase in complexity behind producing games is putting pressure on the industry to cut unnecessary costs and streamline processes. With recent breakthroughs in Neural Network research the capabilities of causal language models like the GPT models made by OpenAI have reached a level where they could be used to assist with creative assignments that previously only could be done to an acceptable level of quality by a human writer. This paper aims to combine the power of a language model with the versatility and control of the Mixed-Initiative Co-Creation approach. In order to limit the scope of the artifact to a manageable size the focus will be to generate a shorter biography with backstory for characters and items in a level made in the Evolutionary Dungeon Designer by Alvarez et al. The artifact was evaluated with a user study in which both quantitative ratings and qualitative feedback was collected. The results suggest that the artifact has potential as it has the ability to generate compelling narratives and users attested that it had a positive effect on their work.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2022. , s. 13
Nyckelord [en]
Causal Language Models, Game design, Mixed Initiative Co-Creation, Narrative in Games
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mau:diva-54954OAI: oai:DiVA.org:mau-54954DiVA, id: diva2:1696442
Utbildningsprogram
TS Spelutveckling
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2022-09-19 Skapad: 2022-09-16 Senast uppdaterad: 2022-09-21Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(2000 kB)92 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT02.pdfFilstorlek 2000 kBChecksumma SHA-512
5afbb1a471eb6315690d7e9a831196191a9be306b00e94103669c200e65252ed0de7f2933ad612c3bc546fa001487e0d9c40ddcf8f9a1ec925deafb1751dd645
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ovilius, AdamKylvåg, Oskar
Av organisationen
Fakulteten för teknik och samhälle (TS)
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 92 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 157 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf