Matthew Guzdial travaille sur l'intelligence artificielle créative et l'apprentissage automatique.

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 boursier et titulaire de la chaire CIFAR AI du Canada à Amii et professeur adjoint d'informatique à l'Université de l'Alberta. 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 ont été présentées dans des médias populaires tels que Vice, Time, Motherboard, BBC et Rolling Stone, et son code a été appliqué à la recherche à l'Université Cornell, à l'Université Drexel, à l'Université Northeastern, à l'Université polytechnique de Worcester, à l'Université de Californie, Davis, et à l'Université de Californie, Santa Cruz. Matthew a été organisateur de la conférence de l'AAAI sur l'intelligence artificielle dans le divertissement numérique et de l'atelier sur l'extraction de connaissances à partir de jeux. Il a reçu le prix du meilleur article à l'International Conference on Computational Creativity en 2017 et 2019.