Intelligence Artificielle dans le nuage…

Posté il y a 14 ans à 16:06. aucun commentaire

Technocarotte a rencontré lors du Sommet International du Jeu de Montréal Jeff Orkin, assistant de recherche au Massachusetts Institute of Technologie dans le laboratoire de machines cognitives. Son cheminement l’a amené à penser que les manières dont l’industrie s’y prend présentement n’est pas productive.

Jeff Orkin a travaillé sur plusieurs bases d’intelligence artificielles de jeux vidéos, dont les jeux No One Lives Forever et FEAR. Un exemple concret du Goal Oriented Action Planning (GOAP), soit la planification d’actions basées sur un but à atteindre, est une séquence d’actions d’un personnage qui essaie de tuer le joueur.
– Pour tuer le joueur, il doit lui taper dessus avec une arme.
– – Pour pouvoir taper dessus, il doit se déplacer vers le joueur.
– – Il doit aussi dégainer son arme. Pour dégainer son arme, il doit en posséder une, donc
– – – le personnage doit chercher une arme.
– – – – Le personnage doit se déplacer vers l’arme,
– – – prendre l’arme
– – Dégainer son arme
– – Se déplacer vers le joueur
– Taper sur le joueur jusqu’à ce qu’il soit mort.
La séquence décrite n’en est qu’une parmi des dizaines, voir des milliers, qu’un développeur ou un scénariste doit écrire pour dicter le comportement d’un personnage non-joueur.
Suite à ces recherches, et dû au succès que le mode d’intelligence utilisé dans FEAR a eu, Jeff est allé plus loin.  Pourquoi s’arrêter à un seul écrivain pour le comportement d’un personnage, alors qu’il est facile et peu dispendieux de trouver des candidats pour découvrir les différentes séquences possible. En lançant son projet du jeu du Restaurant (The Restaurant Game), dont l’objectif initial était de cataloguer mille séquences d’interaction entre un serveur et un client dans un restaurant, l’objectif a été révisé, et atteint, à dix mille parties jouées.
Avec cette banque de réponses, Jeff a réussi a obtenir une version plus organique de l’interaction serveur-client qu’il n’aurait pu obtenir en codant lui-même les interactions. Ce qui ressort de l’exercice n’est pas la perfection, ou même l’optimisation, mais bien une expérience qui maintiendra l’illusion de réalité apportée par le jeu.
En permettant à tous de télécharger le jeu et d’ajouter « sa solution », ou son petit bout d’interaction, il pense être capable de simuler avec le plus de réalisme possible ces échanges. Une compagnie qui développe un logiciel pourrait utiliser cette technologie facilement et à peu de coûts. Un programmeur en réseaux neuroniques est non seulement une denrée couteuse mais extrêmement rare, alors que d’engager les services du grand public, ou même en externalisant à un autre pays, sa technologie générera une base d’actions solide et efficace pour créer un monde vraisemblable.
Jeff Orkin ne doute pas que d’avoir un partenaire humain est beaucoup mieux, présentement, que d’avoir un partenaire avec intelligence artificielle. Mais il compte bien démontrer qu’une technique de masse sera plus efficace dans ce cas-ci qu’une approche par énumération.
Aucun jeu n’utilise présentement ce mode d’intelligence artificielle, mais les essais qu’il a réalisé avec différentes parties de la base de 10,000 joutes accumulées est concluant.  Les interactions entre un serveur virtuel et le client virtuel sont crédibles bien que totalement aléatoires et aident à rendre la scène

Page du MIT – Cognitive Machines
http://web.media.mit.edu/~jorkin/goap.html
http://theRestaurantGame.net/