AI Advancements have augmented casual writing and story generation, but their usage poses challenges in collaborative storytelling. In role-playing games such as Dungeons & Dragons (D&D), composing prompts using generative AI requires a technical understanding to generate ideal results, which is difficult for novices. Thus, emergent narratives organically developed based on player actions and decisions have yet to be fully utilized. This paper envisions the use of generative AI in transforming storytelling into an interactive drama using dynamic and immersive narratives. First, we describe scenarios where narratives are created and character conversations are designed within an overarching fantasy disposition. Then, we recommend design guidelines to help create tools using generative AI in interactive storytelling. Lastly, we raise questions on its potential impact on player immersion and cognitive load. Our contributions may be expanded within the broader interactive storytelling domain, such as speech-conversational AI and persona-driven chatbots.


翻译:人工智能的进步增强了休闲写作和故事生成,但它们的使用在协作叙事方面面临挑战。在诸如Dungeons & Dragons(D&D)之类的角色扮演游戏中,使用生成型人工智能来创作提示需要技术理解才能生成理想的结果,这对新手来说非常困难。因此,根据玩家行动和决策形成的涌现叙事仍未得到充分利用。本文设想使用生成型人工智能将叙事转化为具有动态和沉浸式叙事的互动戏剧。首先,我们描述了在一个总体幻想的基础之上创建叙事和设计角色对话的情境。然后,我们推荐设计指南,帮助使用生成型人工智能创建互动叙事工具。最后,我们提出了对玩家沉浸和认知负载潜在影响的问题。我们的贡献可以在更广泛的互动叙事领域,如语音对话人工智能和人物驱动的聊天机器人中得到扩展。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员