La génération artificielle de niveaux, d'ennemis et de ressources dans les jeux vidéo n'est pas nouvelle. De nombreux titres garantissent une jouabilité quasi inépuisable grâce à cette méthode, mais avec le développement de modèles plus complexes, de nouvelles idées émergent qui pourraient à l'avenir transformer complètement des genres et des titres classiques. C'est ainsi que nous arrivons à MarioGPT, un projet basé sur GPT-2 qui, en plus de créer des niveaux de Super Mario Bros. par lui-même, permet également la génération texte-à-niveau pour optimiser ses résultats à l'aide de prompts basiques.
La répétitivité est l'un des grands problèmes que tout jeu vidéo doit éviter. De nombreux développements réussissent à y échapper grâce à la génération procédurale, mais en pratique il n'est pas si difficile d'atteindre ses limites. La communauté des joueurs a trouvé une bonne solution avec le concept de «randomizers» qui modifient partiellement ou totalement les conditions originales d'un jeu, mais que diriez-vous de laisser ce travail à une intelligence artificielle ?
C'est dans cette optique que nous nous rendons à l'Université de Copenhague, où un groupe de chercheurs a présenté une étude nommée MarioGPT. Contrairement aux chatbots qui cherchent à conquérir le monde une recherche à la fois, MarioGPT utilise GPT-2 pour générer des niveaux infinis de Super Mario Bros., mais ce n'est pas tout : il accepte également des prompts qui modifient ses résultats.
MarioGPT : Super Mario Bros. + intelligence artificielle
Le choix de GPT-2 a été une simple question de commodité. Shyam Sudhakaran, responsable de l'étude, explique que GPT-2 est plus approprié pour de petits ensembles de données, en plus d'être plus léger et plus simple à entraîner. Le premier défi a été de transformer les niveaux de Super Mario Bros. en quelque chose que les modèles peuvent comprendre. L'astuce qu'ils ont utilisée est fabuleuse : une conversion en texte, avec chaque élément de l'écran représenté par une lettre ou un symbole.
Le résultat comprend une chaîne de lettres x minuscules qui représentent le chemin à suivre, et la solution technique pour ce scénario. Sur un total de 250 niveaux, l'agent chargé de les résoudre a réussi dans neuf cas sur dix. Cela ne lui permet pas d'échapper à certaines limites, comme le fait qu'il ne possède qu'un seul symbole pour «ennemi» alors qu'il existe différentes créatures dans le jeu (Goombas, Koopas, Buzzy Beetles, etc.), et l'absence de niveaux aquatiques, mais tout cela peut être amélioré avec des ensembles de données plus complets.
De plus, la possibilité d'injecter des prompts dans le processus de génération est essentielle pour que les niveaux ne soient pas de simples courses horizontales avec quelques tuyaux. Un modificateur comme «many pipes, many enemies, little blocks, low elevation» peut transformer l'expérience finale complètement. Cependant, MarioGPT se trouve à un stade expérimental, et il ne faut pas s'attendre à un outil dans un avenir immédiat (sauf pour ce générateur de bitmaps sur HuggingFace). En fait, je pense que le plus important pour l'étude sera de changer de nom. Nintendo a une faible tolérance à ces choses-là…
Accéder à l'étude : Cliquez ici
Source : TechCrunch
