Dans la série des applications du machine learning, nous avions déjà vu les IA pour jouer à des FPS, pour déterminer l’orientation de votre visage, ou encore créer des petits niveaux de donjons, mais pas encore pour reproduire un jeu en intégralité.

 

Évidemment, pas question de réaliser un The Witcher 3 ou un GTA V, mais un titre ô combien plus ancien, mais dont la notoriété n’a d’égal que la simplicité de son gameplay : Pacman. Ont-ils utilisé le précédent framework pour simulation sur Atari ? L’histoire ne le dit pas, mais la chose est peu probable, aucun auteur n’étant commun entre ces deux projets.

 

 

Pour simuler l’iconique titre de BANDAI NAMCO, un réseau de neurones du nom de GameGAN a été développé. Comme son nom l’indique, ce dernier est basé sur des réseaux de neurones adversariaux, c’est à dire composé de deux sous-réseaux, l’un essayant de tromper l’autre afin d’améliorer sa précision. De plus, la structure interne de GameGAN reprend l’agencement général d’un moteur de jeu, avec un composant jouant le rôle de mémoire, un Dynamic Engine pour la prise en compte des différents paramètres de jeu et les contrôles par le joueur, et un Rendering Engine pour la sortie graphique.

 

Pour réussir à mimer la petite boule jaune qui mange des gommes, il aura tout de même fallu nourrir le réseau de 50 000 épisodes du jeu, pour un résultat très convaincant, même si le programme manque encore de précision sur les sprites utilisées, entourées d’un flou prononcé. Bien entendu, la prouesse réside dans le fait que l’IA a designé toute seule le jeu à partir de vidéo et d’entrée de gameplay, et non dans le jeu seul ! Néanmoins, autant Pacman, de par son level design court et ses règles simplistes, semble un jalon franchissable, autant le passage à la 3D et à des jeux reposants sur un scénario ou des cartes plus grandes devrait proposer une difficulté bien plus grande pour l’IA. À voir si ces mécanismes s’avèrent transposables et si une quelconque aide au développement de titres vidéoludiques pourrait en découdre ! (Source : Blog NVIDIA)

 Recréer un jeu 2D à l'aide de réseau de neurones : la prouesse est remarquable, mais quid de l'utilité ? 

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