Matthew Guzdial s'intéresse à la manière dont l'IA peut contribuer à soutenir et à renforcer la créativité humaine.

Apprendre la créativité

Matthew Guzdial travaille sur l'intelligence artificielle créative et l'apprentissage automatique, un domaine de recherche qui peut permettre à l'apprentissage automatique de passer de la prédiction de ce qui est déjà arrivé à l'anticipation et à la création de nouvelles possibilités. Ses recherches appliquent l'IA et l'apprentissage automatique à des domaines que nous considérons généralement comme nécessitant la créativité humaine, tels que la génération de contenu pour les jeux vidéo, l'art visuel et les commentaires créatifs. Il a appliqué la créativité computationnelle à la classification et à la génération d'images dans un cadre d'apprentissage par transfert (en battant les bases de l'état de l'art), et a construit un point de référence pour le développement de nouveaux agents ML créatifs. Matthew a développé des outils d'apprentissage automatique pour aider les concepteurs de jeux, tels qu'un éditeur de niveaux de jeu intelligent avec un assistant d'apprentissage actif, des approches d'apprentissage automatique pour prédire l'expérience utilisateur et des outils pour aider à la thématisation visuelle.

Matthew est membre et titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR à Amii et professeur adjoint d'informatique à l'Université de l'Alberta. En 2025, il a été nommé Science Fellow à l'Edmonton Space & Science Foundation (ESSF). Il a obtenu son doctorat en informatique en 2019 au Georgia Institute of Technology, où sa thèse portait sur la créativité de l'apprentissage automatique combiné.

Ses recherches se concentrent sur l'intersection de l'intelligence artificielle, de la créativité et de l'interaction homme-machine, principalement dans le domaine des jeux. Il étudie notamment la génération automatisée de contenu, l'interaction entre l'homme et l'intelligence artificielle et l'apprentissage par transfert. Il a reçu une bourse de chercheur en début de carrière du CRSNG et deux prix du meilleur article de l'International Conference on Computational Creativity. Ses travaux ont été présentés à la BBC, à la CBC, au MIT Technology Review et à WIRED.