Grâce à cette IA, Doom va avoir droit à une infinité de nouveaux niveaux

Doom a connu un immense succès quand il a été lancé sur PC en 1993. Depuis, créer de nouveaux niveaux pour le jeu s’est imposé comme un passe-temps populaire chez les joueurs. À présent, les chercheurs ont opté pour ce hobby, dans le cadre de l’apprentissage en profondeur, de l’intelligence artificielle.

Le but de cette étude étant principalement de parvenir à automatiser certains aspects de la conception de jeux.

Une équipe de chercheurs de l’université Polytechnique de Milan a réussi à former des réseaux neuronaux capables de générer des cartes de niveau pour Doom. Pour arriver à ce résultat, les chercheurs ont utilisé le Generative Adversarial Networks, une innovation récente dans le domaine de l’apprentissage en profondeur.

Les scientifiques cherchent à automatiser certains stades de conception du jeu afin de permettre aux développeurs de se concentrer sur d’autres aspects du jeu.

Aider les développeurs de jeu et non les remplacer

Edoardo Giacomello, l’un des chercheurs impliqués dans l’étude, a déclaré que cette recherche était destinée à aider les concepteurs de niveau à générer de meilleurs niveaux pour un moindre effort. Il ne s’agit donc pas de remplacer les concepteurs de jeu par une intelligence artificielle.

Le but est de réduire la charge de travail des concepteurs en leur permettant de s’appuyer sur l’IA pour les choses basiques et ainsi de mieux se concentrer sur la créativité et le perfectionnement du jeu. Pour l’heure, les chercheurs utilisent la génération de niveaux comme point de départ pour cette automatisation.

L’apprentissage automatique facilitera le travail des concepteurs de jeu

Selon Giacomello, le plus grand défi dans cette étude était de sélectionner les niveaux de jeu qui fonctionnaient le mieux avec le réseau neuronal étant donné que chaque niveau de jeu possède une structure complexe. Les scientifiques devaient alors choisir quels niveaux présentaient les caractéristiques les plus pertinentes et les plus appropriées.

D’autres chercheurs ont également mené des travaux sur l’application de l’apprentissage en profondeur dans le domaine des jeux vidéo. En 2015, les chercheurs Mark Riedl et Matthex Guzdial du Georgia Institute of Technology ont prouvé que l’apprentissage en profondeur permettait à une IA de générer de nouveaux niveaux de jeu. Leur IA parvenait, par exemple, à reproduire le jeu Super Mario Bros en ayant juste regardé des humains jouer à ce jeu sur YouTube.

Néanmoins, le modèle utilisé par les experts de Milan est assez flexible pour permettre aux concepteurs de modifier facilement l’univers ou la jouabilité d’un jeu.