Google entraîne une IA à jouer à des jeux vidéo : pourquoi cela pourrait être problématique
Ce n’est pas un PNJ. C’est un compagnon de jeu.
Les personnages de jeux vidéo contrôlés par ordinateur ne sont pas nouveaux. Les personnages non jouables ou PNJ sont des incontournables de longue date du jeu.
Cependant, le laboratoire de recherche en IA de Google, DeepMind, a annoncé travailler sur quelque chose de distinct et de nouveau dans le gameplay contrôlé par ordinateur : SIMA, qui signifie Scalable Instructable Multiworld Agent.
Contrairement aux PNJ, le compagnon de jeu contrôlé par l’IA de Google DeepMind n’est pas programmé dans un jeu spécifique pour agir d’une certaine manière ou répondre à certaines actions fournies par l’homme. SIMA est, comme le décrit DeepMind, un « agent d’IA généraliste pour les environnements virtuels 3D ».
SIMA n’est pas un PNJ
SIMA joue avec les joueurs, agissant comme un joueur humain, en suivant des commandes verbales. Comme l’explique Google, « SIMA n’est pas formé pour gagner un match ». Il est conçu pour travailler aux côtés du joueur humain et effectuer des actions basées sur des invites en langage naturel.
Cet élément est crucial pour ce qui rend SIMA unique. Encore une fois, SIMA n’est pas un PNJ, conçu spécifiquement pour un certain titre, destiné à proposer un défi au joueur. SIMA agit comme un joueur essayant d’accomplir tout ce que le joueur humain lui dit de faire.
« SIMA n’a besoin que des images fournies par l’environnement 3D et des instructions en langage naturel données par l’utilisateur », explique Google. « Grâce aux résultats de la souris et du clavier, il est évalué sur 600 compétences, couvrant des domaines tels que la navigation et l’interaction avec des objets, tels que « tourner à gauche » ou « abattre un arbre ».
Selon Google DeepMind, SIMA a été formé et testé sur neuf titres de jeux vidéo différents de différents genres de jeu, notamment No Man’s Sky, Goat Simulator 3, Teardown et Wobbly Life. La formation ne nécessite l’utilisation d’aucun type d’accès au code source ou aux API des jeux. Google DeepMind affirme s’être concentré sur les jeux ouverts plutôt que sur les jeux narratifs pour faciliter la formation du SIMA à des compétences de jeu plus générales.
Le SIMA présente des aspects positifs et des inconvénients très évidents. Un compagnon de jeu IA pourrait être utile lorsqu’un individu souhaite jouer à un jeu multijoueur ou à un mode histoire à deux joueurs hors ligne sans qu’un autre humain ne soit présent pour choisir un contrôleur.
Mais les idées qui animent les recherches du SIMA pourraient évidemment aussi être utilisées de mauvaise foi. Les joueurs pourraient utiliser SIMA pour obtenir un avantage injuste dans le jeu en ligne. Les jeux dans lesquels les joueurs doivent effectuer des tâches monotones pour obtenir des ressources ou accomplir des quêtes pour gagner de l’XP pourraient évidemment être manipulés par un humain disant simplement à un compagnon IA de faire tout ce travail à sa place.
Mais pour l’instant, SIMA n’est pas prêt à être diffusé aux heures de grande écoute. Il est encore en train d’apprendre à jouer aux jeux vidéo.
