基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统的制作方法-j9九游会真人

基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统
技术领域
1.本发明属于计算机游戏设计和人工智能领域，尤其涉及基于ai技术的推理游戏系统。


背景技术：

2.推理游戏是一种寓教于乐的游戏形式，它可以锻炼玩家的逻辑思维、推理能力和判断力。然而，现有的推理游戏通常剧情单一，角色设定固定，缺乏趣味性和挑战性。另外，现有的游戏系统无法根据玩家的行为和偏好动态生成剧情和角色，这限制了游戏的可玩性和吸引力。
3.现有系统中角色分配、剧情生成和线索分发等关键环节往往依赖于人工添加。这不仅容易导致操作繁琐、效率低下，还可能影响游戏的公平性。此外，现有剧本杀游戏系统中的角色认定和剧情生成等关键环节的智能化程度较低，难以实现真正的自动生成和个性化。例如，现有系统中的角色认定和剧情生成通常基于预先编写的剧本和固定的角色设置，缺乏足够的灵活性和创新性。
4.现有技术在剧本线索生成、角色互动以及意外事件触发等方面表现出较弱的自适应能力，无法根据玩家的实际行为和游戏进程进行实时调整。这在一定程度上限制了游戏的发展和创新。
5.随着计算机科学、人工智能和自然语言处理技术的发展，这些技术在各类应用中发挥了重要作用，其中包括计算机游戏设计。特别是大型自然语言处理技术(bert、gpt)可以让ai理解和生成人类语言，为游戏设计带来了更加丰富和逼真的玩家体验。针对现有技术的局限性，本专利提出了一种基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统，旨在克服现有技术的不足，为玩家提供更加丰富、有趣和沉浸式的游戏体验。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统。
7.第一方面，所述系统包括游戏引擎、逼真角色互动模块、上下文感知的谜题与线索模块、自适应难度模块和多人游戏模式。该系统可以根据玩家的选择、游戏进程和其他因素，利用大型预训练的自然语言模型ai技术，实时生成不同的故事情节、角色、事件和时间线，根据玩家反馈和游戏次数不断优化模型。
8.结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，所述游戏引擎采用如bert、gpt等其他类似的成熟大数据自然语言处理技术，并通过对预处理剧情反复训练和微调，用于生成动态剧情、角色、事件和时间线。游戏引擎会根据玩家的选择和游戏的进展，生成独特和丰富的故事情节。此外，游戏引擎还会根据已有剧情创建具有自己的个性、背景故事和动机的角色。
9.结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实施方式中，所述逼真角色互动模块使用自然语言处理技术，允许玩家与游戏角色进行自然语言对话。玩家可以通过这种方式
收集线索，推动游戏的进展。
10.结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实施方式中，所述上下文感知的谜题与线索模块根据玩家在游戏中的进度，生成相关的谜题和线索。这增加了游戏的挑战性，并帮助玩家在游戏中取得进展。
11.结合第一方面，在第一方面的第四种可能的实施方式中，所述自适应难度模块使用ai技术，根据玩家在游戏中的表现，自动调整游戏的难度。这样，所有的玩家，无论他们的技能水平如何，都能得到适合他们的游戏体验。
12.结合第一方面，在第一方面的第五种可能的实施方式中，所述多人游戏模式允许玩家一起合作解决谜题，也可以相互竞争，看谁最先解开谜题。这种多人游戏模式使得游戏更具互动性和竞争性，同时也增加了游戏的趣味性。
13.结合第一方面，在第一方面的第六种可能的实施方式中，所述通过玩家的反馈以及每一局游戏中ai和玩家的互动，继续优化模型，并提供更好的游戏体验。
14.通过上述方面和可能的实施方式，本发明提供了一种基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统，可以根据玩家的喜好和游戏进程生成不同的故事情节、角色、事件和时间线，为玩家提供了高度沉浸式和个性化的游戏体验。逼真角色互动模块使玩家能够与游戏角色进行自然语言对话，上下文感知的谜题与线索模块则根据游戏进程生成相关谜题和线索，自适应难度模块根据玩家在游戏中的表现调整游戏难度，多人游戏模式则提供了合作与竞争的多样化游戏体验。
15.本发明基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统的具体实施细节可能有所不同，但在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行各种修改和变化。
附图说明
16.图1是本发明基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统一种实施方式示意图。
具体实施方式
17.为了更好地理解本发明，现将详细描述一种基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统的具体实施方式。在附图中图示并且在此描述的具体组件及特征仅仅是示范性的，并不应被视为对本发明的限制。本领域技术人员应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明进行修改和变更。
18.以下以《西游记》题材为例，详细说明基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统的具体实施方式。本实施方式包括以下步骤：(1) 游戏启动、(2) 关卡选择、(3) 地图加载、(4) 角色加载、(5) 凶手与被害人选择、(6) 凶手时间线生成、(7) 其他角色时间线生成、(8) 整体调整、(9) 游戏进行、(10) 谜题解决、(11) 意外事件触发、(12) 凶手确认、(13) 游戏结算、(14) 结束/重玩/选择其他关卡以及(15) 游戏反馈及完善。
19.游戏启动 (1)：游戏引擎以预训练的语言模型（如bert、gpt等）为基础，对西游记剧情和分级数据进行训练和微调，使模型能够更好地理解剧情和生成贴近故事情节的剧情。此外，在整体推理游戏模型引擎中，大量训练探案类的真实案例和小说案例，使模型对于推理剧情的设计更加多样化。
20.关卡选择 (2)：系统根据玩家游戏进度，选择下一关卡或者重复选择已通关的关卡。选择关卡后，游戏将加载初始化游戏背景故事。
21.地图加载 (3)：系统根据关卡选择相应地图，并将地图数据、地图中出现的场景以及每个场景的背景故事加入游戏背景。
22.角色加载 (4)：根据对应的困难确定参与人数。参与者可以是ai控制的角色和玩家。玩家可以选择自己喜欢的角色，系统会根据玩家数量，将剩余角色分配给ai系统。这样，每个关卡都会有不同的角色组合，增加了游戏的多样性和复杂性。
23.凶手与被害人选择 (5)：凶手可以是多个人或者一个人，被害人也可以是一个或多个。这个选择将由系统随机选取。
24.凶手时间线生成 (6)：使用预训练的语言模型（如gpt-4），结合条件生成技术，根据凶手角色特点、地图信息、背景信息生成时间线、任务和作案工具。系统会为凶手设计巧妙的不在场证明，使得找出凶手更具挑战性。
25.其他角色时间线生成 (7)：基于凶手时间线，使用预训练的语言模型（如gpt-4）生成其他角色的时间线、任务和作案工具。
26.整体调整 (8)：使用强化学习（reinforcement learning）对生成的剧情、角色设定和时间线进行整体调整，使其更具合理性和趣味性，保证游戏体验的连贯性。同时，确保各角色互动丰富，推理过程充满挑战。
27.游戏进行 (9)：实时对话系统，使用经过背景训练的语言模型（如gpt-4）与玩家进行自然语言互动，根据角色的特性和身份，为角色生成合理的行动和动机，以帮助或阻止玩家解决谜题。使用自注意力机制（transformer中的注意力机制），捕捉角色与事件之间的关系，确保角色的行为与事件保持一致。在游戏进行过程中，玩家可以与其他玩家和ai控制的角色进行交流。他们可以提问，分享线索，或者讨论谋杀案的可能j9九游会真人的解决方案。
28.谜题解决 (10)：使用深度学习模型，如循环神经网络（rnn）和transformer结构，根据玩家输入和游戏状态生成谜题答案。根据玩家解决谜题的速度和准确性，系统将自动调整谜题难度，使游戏更具挑战性。
29.意外事件触发 (11)：利用预训练的语言模型（如gpt-4）生成意外事件。对模型进行微调，以便生成与游戏背景和角色设定相关的意外事件。使用强化学习技术（q-learning或actor-critic算法）对事件难度进行优化。通过定义合适的奖励函数，引导模型根据玩家的技能水平和游戏进程生成适当难度的事件。
30.凶手确认 (12)：基于情感分析和意图识别的nlp技术可以帮助ai角色在回答问题时表现得更自然，提高游戏的挑战性。ai角色会根据故事背景、自身的时间线、是否为凶手以及玩家的提问做出回答。如果ai角色是凶手，它会在回答问题的同时尽量隐藏自己。由于游戏的动态性，ai角色的回答将会在每次游戏中都不同。
31.游戏结算 (13)：在游戏结束后，系统会提供复盘功能。玩家可以看到完整的时间线，并可以再次询问ai角色问题。这次，ai角色将完全描述实情，帮助玩家了解事件的全貌。结合自然语言生成（nlg）技术，生成通俗易懂的事件描述，帮助玩家了解事件的全貌。
32.结束/重玩/选择其他关卡 (14)：利用强化学习和协同过滤技术，根据玩家的行为和喜好推荐新的关卡和游戏内容。玩家也可以选择重玩同一关卡，但由于系统的动态生成能力，每次游戏都会有不同的体验和结果。
33.游戏反馈及完善 (15)：通过收集玩家的反馈以及分析每一局游戏中的玩家与ai角色的互动，持续优化预训练模型，并提供更好的游戏体验。系统还可以通过玩家的成功和失败经验来调整生成的故事情节和角色设定，使其更具挑战性。
34.通过以上具体实施方式，我们可以创建一个基于ai的动态生成剧情与角色的互动推理游戏系统，提供玩家在西游记题材下的推理游戏体验。这种游戏系统具有高度的可玩性、多样性和挑战性，可以吸引广泛的玩家群体。