Cela semble incroyable: Google veut utiliser la technologie améliorée pour inciter les petites équipes à créer de grands jeux.
Le Project Chimera fait en sorte que ses développeurs et ingénieurs étudient les applications potentielles des réseaux de confrontation générative ou GAN. C’est une méthode d’apprentissage automatique, qui était auparavant utilisée pour créer de l’art en entraînant l’IA avec des images similaires.
«Nous prenons le risque que les développeurs ne le souhaitent pas. Nous avons parlé en externe avec des développeurs et leur avons demandé quelles sont les choses que vous avez toujours voulu faire mais que vous n’avez pas pu faire? Quelles sont les choses que vous avez dû supprimer de vos jeux parce que vous n’avez pas pu les faire assez rapidement ou que vous n’avez tout simplement pas la puissance de traitement?
Et si une équipe de 14 personnes pouvait faire un jeu à l’échelle de World of Warcraft? C’est un objectif absurde, non? Le truc avec des jeux comme WoW, c’est qu’ils s’appuient sur beaucoup de création de contenu lourd et répétitif. Les artistes et les écrivains font beaucoup de travail essentiellement en double, c’est là que va la plupart des investissements. Si vous regardez le montant d’argent dépensé pour créer un jeu comme World Warcraft, c’est comme 70% de contenu et 30% ou moins de code, même si c’est une énorme quantité de code, c’est beaucoup plus du côté du contenu », Erin Hoffman -John, responsable de la création pour la recherche et le développement de Stadia, a expliqué au magazine MCVUK. La création de contenu pourrait être plus simple en entraînant l’apprentissage automatique sur un ensemble d’images de référence pour créer de nouvelles conceptions basées sur celles-ci.
Cependant, le Project Chimera pourrait également être utilisé pour rendre l’équilibre beaucoup plus facile pour les développeurs „[…] en jouant au jeu des millions de fois avec des agents d’apprentissage par renforcement que nous avons formés sur les règles du jeu, ce qui nous permet de tester la équilibre très, très rapidement. Ainsi, même un petit développeur qui pourrait ne pas avoir accès à des centaines de personnes pour tester son jeu pourrait avoir accès à cet outil d’apprentissage par renforcement qui optimisera le jeu. Il peut apprendre le jeu par lui-même sans être scripté, puis vous dire où sont les problèmes d’équilibrage. Il vous permet de tester vos théories de la conception par rapport à ce qui se passe en temps réel », a ajouté Hoffman-John.
Cette méthode d’apprentissage par renforcement a été utilisée par AlphaStar de DeepMind. Avec lui, 99,8% des joueurs de StarCraft II ont été vaincus. Pas un mauvais rapport. L’idée de Google n’est pas mauvaise, mais elle a besoin de beaucoup de formation pour l’IA, ou le résultat pourrait être choquant. Et avec cela – peut-être pas comme une blague -, nous pouvons nous rapprocher de Skynet …
Source: WCCFTech
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