Découvrez les recherches sur l'IA qui façonnent l'avenir des jeux vidéo.

Depuis des décennies, les jeux vidéo nous plongent dans des environnements et des expériences extraordinaires, nous proposent des défis à relever et nous captivent par leur mélange unique d'art et de divertissement.

Les jeux vidéo sont également un domaine exploré depuis longtemps par les chercheurs en IA. Avec des paramètres et des mesures de réussite bien définis, les jeux constituent un banc d'essai pour le développement de l'IA, et ils représentent également un domaine d'application clé pour cette technologie. Travaillant à la fois dans le secteur et en dehors, les chercheurs d'Amii ont fait progresser l'état de l'art dans les jeux, avec des implications dans tous les aspects de la conception, du développement et de la livraison.

Dans cette série de courtes conférences, vous entendrez des boursiers et des titulaires de chaires d'IA de l'ICAR Canada à Amii parler de leurs domaines de recherche et de la façon dont chacun d'eux est lié au domaine des jeux vidéo. Les ordinateurs peuvent-ils aider les humains à créer des puzzles plus intéressants ? Les agents de tutorat intelligents remplaceront-ils les tutoriels de jeu ? Les modèles d'IA peuvent-ils aider les concepteurs de niveaux tout en conservant le style créatif de ces derniers ? Plongez maintenant :

Créativité computationnelle avec Matthew Guzdial

Fellow et titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada - Amii ; professeur adjoint - Université de l'Alberta

Matthew Guzdial discute de la créativité computationnelle et de la manière dont l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour aider les concepteurs humains dans leurs tâches créatives. Il nous fait découvrir l'éditeur de niveaux créé par son équipe, qui comprend un assistant d'IA à apprentissage actif capable d'assister les concepteurs et d'aider les travailleurs créatifs à réaliser un meilleur travail, plus rapidement.

En savoir plus sur le travail de Matthew.

Human in the Loop AI avec Matthew E. Taylor

Chercheur en résidence et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR du Canada - Amii ; professeur associé - Université de l'Alberta

Matthew (Matt) E. Taylor parle d'un domaine de l'IA appelé apprentissage par renforcement, la prochaine grande vague d'applications de l'IA. Il explique l'importance de créer des systèmes d'IA qui gardent les humains dans la boucle et comment l'apprentissage par renforcement peut contribuer à une plus grande personnalisation des produits et services basés sur l'IA.

En savoir plus sur le travail de Matt.

Planification, cheminement et casse-tête avec Nathan Sturtevant

Fellow et titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR - Amii ; professeur - Université de l'Alberta

Spécialiste de la recherche heuristique, Nathan Sturtevant aborde l'utilisation d'algorithmes de planification pour la recherche de chemin dans le jeu. Il explique également comment les techniques de recherche IA peuvent être utilisées pour améliorer le développement et la conception d'énigmes et pour générer des énigmes nouvelles ou améliorées à partir d'exemples déjà conçus.

En savoir plus sur le travail de Nathan.

Optimisation de l'apprentissage par renforcement avec Csaba Szepesvári

Fellow et titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR - Amii ; professeur - Université de l'Alberta

Csaba Szepesvári parle de l'apprentissage par renforcement, un domaine de recherche et d'application de l'IA qui gagne rapidement en popularité. Il met en évidence certains des domaines dans lesquels des problèmes subsistent et son travail sur le développement d'algorithmes qui utilisent efficacement les simulateurs afin d'élaborer de bonnes politiques qui peuvent être exécutées dans le monde réel.

En savoir plus sur le travail de Csaba.

Linguistique computationnelle et langues artificielles avec Greg Kondrak

Fellow - Amii ; Professeur - Université d'Alberta

Greg Kondrak, un expert de premier plan dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), discute de son travail dans le domaine de la linguistique computationnelle et de la capacité des systèmes informatiques à mieux comprendre et traiter le langage. Ses travaux ont des applications importantes dans la traduction automatique, le déchiffrage informatique et l'utilisation du traitement du langage naturel pour créer des langues artificielles qui imitent plus fidèlement les modèles du langage humain naturel.

En savoir plus sur le travail de Greg.

Faire face à la rationalité limitée avec James R. Wright

Fellow et titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada - Amii ; professeur adjoint - Université de l'Alberta

James R. Wright parle de ses intérêts de recherche dans la théorie des jeux comportementaux et de son intérêt particulier pour la modélisation des systèmes multi-agents dans lesquels certains ou tous les agents sont des personnes. James s'intéresse à la compréhension et à la prévision du comportement humain - qui n'est souvent pas optimal ni même totalement rationnel - et à l'application de ces connaissances pour mieux comprendre les actions et les préférences des individus.

En savoir plus sur le travail de James.

Apprentissage automatique pour l'optimisation et la théorie des jeux avec Kevin Leyton-Brown

Canada CIFAR AI Chair - Amii ; Professeur - Université de Colombie Britannique

Kevin Leyton-Brown utilise l'apprentissage automatique pour réfléchir à la théorie des jeux - ou comportement stratégique humain. Dans cet exposé, Kevin discute des applications potentielles de son domaine d'intérêt, comme la modélisation multi-joueurs pour anticiper les interactions et aider à informer les changements dans les stratégies de monétisation. Il souligne également l'importance de l'optimisation algorithmique, applicable à la conception du marché.

En savoir plus sur le travail de Kevin.

Ordinateurs écrivant des programmes avec Levi Lelis

Fellow et titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada - Amii ; professeur adjoint - Université de l'Alberta

Levi Lelis concentre ses recherches sur le développement de systèmes intelligents capables d'accroître les connaissances humaines par l'enseignement et la collaboration. Dans cet exposé, il aborde la synthèse de programmes - qui consiste à faire en sorte qu'un programme informatique écrive des programmes pour nous - et son travail qui vise à débloquer les idées cachées dans les systèmes "boîte noire" tels que les réseaux neuronaux profonds. Levi travaille à l'extraction de stratégies à partir des informations apprises par les systèmes informatiques.

En savoir plus sur le travail de Levi.

Compréhension et génération de textes avec Lili Mou

Fellow et titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada - Amii ; professeur adjoint - Université de l'Alberta

Lili Mou est spécialisée dans le traitement du langage naturel (NLP) pour la compréhension et la génération de textes. Le travail de Lili se concentre sur la création de systèmes capables de mieux comprendre, interpréter et utiliser le langage humain et a des applications dans la paraphrase, la traduction et l'interaction homme-machine. Il travaille également sur la génération de texte non supervisée - en d'autres termes, il s'agit d'entraîner un système à générer un texte à consonance raisonnable, même sans données d'entraînement.

En savoir plus sur le travail de Lili.

Analyse des réseaux sociaux avec Osmar Zaïane

Fellow et titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR - Amii ; professeur - Université de l'Alberta

Osmar Zaïane utilise l'apprentissage automatique et l'exploration de données pour la découverte de modèles et l'extraction d'informations, en se concentrant sur des problèmes ayant des applications directes dans le monde réel. Dans ce bref exposé, il met en lumière son travail sur l'analyse des réseaux sociaux, qui permet de cartographier et de comprendre la relation entre les entités qui interagissent dans un système. Ses travaux ont des implications importantes dans la découverte des communautés et des changements qui se produisent au fil du temps grâce à l'interaction des individus et des communautés.

En savoir plus sur le travail d'Osmar.

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