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人工智能 (AI) 技术的进步已导致我们在算法上玩电子游戏的能力方面取得了巨大突破。然而，对游戏 AI (GPAI) 技术的投资增加并没有转化为玩家游戏体验的切实改善。本文的灵感来自近期游戏中可访问性模式的积极影响以及游戏研究文献中之前呼吁关注玩家体验的呼吁。响应这些呼吁，我们建议利用 GPAI 技术，而不是像传统那样打败玩家，而是支持他们充分体验游戏。我们声称，利用 GPAI 代理帮助玩家克服障碍是重新利用这些代理功能的有效方法。我们进一步贡献了一个设计练习，以帮助开发人员探索可能的 GPAI 驱动辅助方法的空间。此练习可帮助开发人员发现挑战类型并构思不同规模和辅助类型的方法。我们首先应用此设计练习来探索动作平台游戏 Celeste 的可能辅助方法的设计空间。然后，我们在 Celeste 的 Unity 克隆中实现了针对不同挑战类型的两种发现的方法。通过此实现，我们发现了几个额外的研究问题，我们必须回答这些问题，然后 GPAI 驱动的辅助方法才能真正有效。我们相信这个研究方向进一步讨论了如何利用 GPAI 来服务于玩家体验，也有助于创造更具包容性的游戏。
重新利用游戏 AI 盈余以实现包容性
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