Recientes avances en generación de contenido procedimental para videojuegos señalaron significativos desarrollos en diversas dimensiones, desde técnicas habituales hasta la impactante influencia de los modelos de lenguaje de grandes dimensiones (LLMs). Este enfoque automatizado de creación de contenido ha tenido cabida en la industria de los videojuegos desde los años ochenta y recientemente ha visto una reaproximación gracias al impulso de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
Las investigaciones recientes destacan tres métodos prominentes en la generación de contenido: los métodos basados en búsquedas, que incluyen técnicas como el Monte Carlo Tree Search, métodos de aprendizaje, que emplean redes neuronales como GANs o LSTMs, y otros métodos alternos que incorporan funciones de ruido y gramáticas generativas. No obstante, la llegada de los LLMs ha sido vista como un disruptor significativo, alterando la trayectoria de esta tecnología debido a sus capacidades únicas y complejidad.
Los LLMs han abierto una nueva vía en la generación de narrativas y diálogos para videojuegos, una aplicación innovadora que se ha expandido rápidamente gracias a modelos como GPT-3, que transforman instrucciones en lenguaje natural en contenido jugable y dinámico. Esta flexibilidad hace que estos modelos sean idóneos no solo para generar conversaciones y argumentos, sino también para ensamblar niveles de juegos, demostrando que su integración con métodos previos como GANs y algoritmos evolutivos podría abrir un espectro de posibilidades en la creación de videojuegos.
Las investigaciones enfatizan la necesidad de cubrir los vacíos actuales en la literatura científica, como la falta de revisión comprensiva reciente y la limitada aplicabilidad de estos métodos en contextos tridimensionales. Además, sugieren que futuros enfoques deberían considerar la practicidad y viabilidad de estas tecnologías en contextos comerciales, desarrollando demos jugables que permitan mostrar el potencial de estos enfoques combinados.
De cara al futuro, la combinación de LLMs con otros métodos parece ser una estrategia prometedora para superar las limitaciones actuales y explorar nuevos horizontes en la creación de contenido procedural. Esto no solo ayudará a reducir costos de producción, sino también a aumentar la capacidad de innovación y la calidad del contenido generado, imponiéndose como una herramienta clave en la vanguardia de los desarrollos tecnológicos en la industria del entretenimiento digital.