著者による用語の指針に基づき、AIの支援を受けて翻訳しています。
定義
ニューロ・ゲームデザインは、非決定論的なコネクショニスト・システムを用いる、新たなゲームデザインのアプローチである。これによって、ほんの数年前なら無理だと判断された規模のゲームを構想できる。選択肢を開かれたものにし、コンテンツを生成し、ゲームプレイを適応させられる。しかし諸刃の剣でもある。こうした多数のコネクショニスト・システムという「ブラックボックス」が相互作用し、外部との相互作用によって予測できない振る舞いを見せることもあるため、デザイナーが扱う複雑さは増していく。だからこそ、ニューロ・ゲームデザインは従来のゲームデザインより広い意図によって「導く」、あるいは「舵を取る」必要がある。私が遊戯子フレームワークで美的意図と呼ぶものである。
解説
なぜ「ニューロ」なのか。ニューロ・ゲームデザインが扱うのは、コネクショニストな創発システムだからである。重点はAIそのものではなく、システム間の相互作用にある。
何を指さないか。生成AIを使って従来型の2Dプラットフォームゲームを作るだけでは、ニューロ・ゲームデザインとはいえない。それはコネクショニスト・システムに支援されたゲームデザインにすぎない。一方、そのプラットフォームゲームでのプレイヤーの遊び方に応じて、ステージの残りをコネクショニスト・システムが生成するなら、ニューロ・ゲームデザインである。そこにはフィードバックループという考え方がある。
方向づけること。博士論文で改訂した遊戯子フレームワークはよい出発点になる。ただし、こうしたシステムを使った制作が深まるほど、ゲームデザイナーにはサイバネティクスの素養をさらに身につけてほしい。特に、遊戯子と創発的メカニクスの間の相互作用を制作の早い段階で捉えるためである。遊戯子フレームワークが、大きな枠組みから細部へ進むアプローチを提唱するのはこのためだ。もちろん、AI支援による開発の時代には、ニューロ・ゲームが複雑になるにつれ、AIを用いて創発的メカニクスを検出・把握し、バグか機能かを判断することがますます必要になるかもしれない。
事例
Creatures（Creature Labs、1996年）は、動的ニューラルネットワークを主要なゲームメカニクスとして使った、文字どおりのゲームだった。登場が少し早く、クリーチャーがプレイヤーから実際にどれほど学んだかは不明だが、その意図においてはニューロ・ゲームデザインだった。