Un algorithme crée ses propres jeux vidéo

Un algorithme crée ses propres jeux vidéo
4 (80%) 1 vote

Depuis quelques temps déjà, un ordinateur du Georgia Institute of Technology génère des tonnes de textes qui ne sont qu’un charabia pour la plupart des gens. Mais pour Matthew Guzdial, étudiant en doctorat à la School of Interactive Computing du GIT, le texte s’apparente plutôt à un jeu vidéo.

Un algorithme crée ses propres jeux vidéo

Quand la technologie s’inspire de nos cerveaux créatifs,  Photo par ElisaRiva, CC0

Mark Riedl, professeur associé d’IA et d’apprentissage automatique au GIT, explique que Matthew est comme dans le film The Matrix , il lit ces imprimés et y voit des jeux vidéo de grande qualité.

Guzdial et Riedl sont co-auteurs de « Automated Game Design via Conceptual Expansion », une nouvelle étude destinée à enseigner un algorithme pour concevoir ses propres jeux vidéo. L’étude est la dernière itération d’un projet de longue haleine où Riedl, Guzdial et bien d’autres tentent d’apprendre à leur Intelligence Artificielle (AI) comment être créative, souvent en utilisant des jeux vidéo.

Riedl et Guzdial ont alimenté l’algorithme apprenti de vidéos d’humains jouant par exemple au premiers niveaux de Super Mario Bros, Kirby’s Adventure,  et Mega Man pour les jeux Nintendo, et bien d’autres références de retro-gaming chez Sega, Sony… Une fois que le programme avait absorbé toutes les séquences, il était capable de cartographier de manière probabiliste les relations entre les objets du jeu et la manière dont ces relations se transformaient pour générer des « graphiques de jeu » expliquant le fonctionnement des jeux, et permettant aux scientifiques de les visualiser sous forme de diagrammes. L’équipe lui a alors demandé de créer ses nouveaux graphiques de jeu en fonction de ce qu’il avait appris.

Un algorithme crée ses propres jeux vidéo

Visualisation d’un sous-ensemble d’un graphique de Kirby, Photo par Poker5643, domaine public

Riedl développe l’idée que : « c’est une approche mimique de la créativité, qui n’est pas un mauvais endroit pour commencer, car les humains apprennent aussi à être créatifs en imitant au début ».

Pour commencer, l’équipe a testé l’IA en lui demandant de recréer certains jeux. Par exemple, après des heures de formation sur les premiers niveaux de Mega Man, le programme a été invité à compléter le jeu sur la base de ses hypothèses apprises. « Si nous trouvons quelque chose qui ressemble au Mega Man original, nous appelons cela le succès », a déclaré Riedl, « mais tout est subjectif ».

Il faut dire que Mega Man a posé des problèmes à l’IA. Le jeu original inclut le Magnetic Beam, un pistolet que les joueurs peuvent utiliser pour créer des platesformes leur permettant de traverser le niveau. « Le système n’a pas été en mesure d’inférer la mécanique des niveaux aussi bien qu’avec les autres jeux », a déclaré Guzdial. Super Mario Bros était, par exemple, plus simple à comprendre pour l’IA car il n’y a pas de power-ups qui vous permettent de sauter plus haut ou plus longtemps.

Les humains créatifs ont donc tendance à faire du mimétisme, alors que l’IA ne se contente pas de reproduire ce qu’elle a vu : elle mélange aussi la mécanique et la conception de niveaux pour créer de nouveaux jeux. Riedl explique que : « L’autre jour, il a fait ce jeu vraiment cool où chaque fois que vous sautez sur une plate-forme, vous la détruisez en même-tempsVous devez bouger constamment vers la droite, sans pouvoir faire une pause. C’était vraiment cool. » 

Les scientifiques ne donnent par contre aucune information sur l’assimilation d’autres paramètres des jeux de rétro-gaming que le programme a visionné et assimilé, tels que la musique ou encore les bonus.

À l’heure actuelle, Guzdial est l’une des rares personnes à savoir comment jouer à ces jeux, car il peut lire le code et interpréter ce que l’IA a conçu. Celle-ci imprime littéralement des niveaux dans des représentations textuelles, comme les grands niveaux de style ASCII. Mais le programme a généré beaucoup de jeux et la plupart d’entre eux ne correspondaient pas à la demande. L’un des premiers problèmes du projet était de déterminer ce qui fait un bon jeu, et les deux scientifiques envisagent de laisser le public décider. L’équipe construit un émulateur et prévoit de publier certains des jeux vidéo conçus par l’IA en ligne en octobre ou en novembre prochains. 

Les algorithmes « créatifs » en sont encore à leurs débuts et Guzdial et Riedl ne sont pas certains de la place de l’IA dans le processus de conception du jeu. Nous ne connaissons pas la manière dont les humains et l’IA doivent travailler ensemble au niveau de la conception. L’IA pourrait être un assistant, elle pourrait être un sous-traitant qui remplit les blancs, elle pourrait être un pair, et à l’extrême, prendre la tête des projets et l’humain pourrait alors devenir l’assistant…

Ecrire un Commentaire