Automatisation de la conception de jeux avec des modèles linguistiques

Créer automatiquement de nouveaux jeux fun, c'est pas de la tarte. C'est pas juste une question de technologie ; il faut aussi savoir comment expliquer les règles d'un jeu d'une manière que les ordis peuvent comprendre. Les défis ici, c'est de dénicher des idées de jeux dans un océan de possibilités et de juger si ces idées de jeux sont intéressantes et cool. La plupart des recherches passées là-dessus se sont limitées à des règles de jeu simples et des astuces spécifiques pour donner des idées.

Dans cette étude, on s'intéresse à comment créer de nouveaux jeux en utilisant un langage flexible qui peut décrire plus de mille jeux de société. On utilise aussi la dernière technologie en modèles de langage et algorithmes génétiques pour mixer et modifier des jeux représentés sous forme de code. Nos résultats montrent que notre méthode peut vraiment créer des jeux nouveaux et intéressants, y compris ceux qui n'ont jamais été conçus avant. Tu peux même jouer à certains de ces jeux en ligne via un portail spécifique.

#Pourquoi les jeux sont importants ?

Les jeux ont toujours eu un rôle dans le développement de l'intelligence artificielle (IA). Beaucoup d'accomplissements marquants en IA viennent de la création de systèmes capables de jouer à des jeux de manière efficace. Cependant, même si ces systèmes peuvent battre des joueurs humains dans des jeux existants, ils galèrent souvent à en créer de nouveaux qui valent le coup. Être capable de concevoir des jeux captivants reste un gros défi pour les machines et ça aurait une grande importance culturelle et pratique, comme créer de nouveaux médias pour se divertir et de nouveaux environnements pour apprendre.

Certains travaux antérieurs sur la conception automatique de jeux, comme le fameux jeu Yavalath, ont montré qu'il est possible de générer des jeux, mais ils dépendent souvent de règles fixes et de types de jeux limités. Ces contraintes sont généralement nécessaires pour gérer les difficultés de la conception de jeux, qui incluent l'organisation d'une multitude de jeux potentiels de manière utilisable et la recherche efficace à travers ces options pour trouver celles qui en valent la peine.

#Notre approche

On présente un nouveau système appelé GAVEL, qui signifie Génération de Jeux Via Évolution et Modèles de Langage. Ce système essaie de s'attaquer aux problèmes de création de jeux en utilisant des méthodes améliorées pour représenter les règles et produire du code. Notre approche a trois parties principales :

1. Langage de Description de Jeu : Ce langage nous permet de coder une variété de règles de jeux de société efficacement.

2. Modèle de Langage : C'est un gros modèle qui aide à apporter des changements sensés aux jeux existants avec une inspiration de l'évolution biologique.

3. Optimisation Qualité-Diversité : Cette technique nous aide à créer plein de jeux jouables et intéressants en se concentrant sur une large gamme de caractéristiques et de types de jeux.

Chacune de ces composantes fonctionne ensemble. Le langage de description de jeu offre un moyen structuré de créer différents types de jeux, et il fournit un dataset de plus de 1000 jeux existants qui nous aide à améliorer la qualité de nos modèles de code. Notre approche qualité-diversité prend aussi en compte les mécaniques de jeu et des idées de divers genres, permettant la génération de jeux uniques.

#Réalisations et découvertes

On a mené des expériences pour montrer que notre système peut créer des jeux jouables et intéressants qui diffèrent de ceux vus pendant l'entraînement. Nos résultats indiquent que les jeux produits peuvent mixer différentes mécaniques et idées de divers styles tout en maintenant un niveau de qualité similaire à celui des jeux conçus par des humains.

De plus, on a examiné de près certains des jeux générés par notre système. Des experts qui connaissent le dataset de jeux ont joué à certains de ces jeux pour voir s'ils étaient vraiment nouveaux et fun. Ils ont trouvé que, effectivement, certains jeux générés étaient intrigants et pouvaient offrir des expériences agréables.

#Représentation des jeux

Les jeux peuvent être représentés comme des programmes en utilisant le langage de description de jeu. Ce langage contient des mots-clés de haut niveau qui représentent des aspects communs des règles de jeu en langage naturel. Des mots-clés comme "déplacer", "pièce", "plateau", etc. Cette abstraction permet à notre représentation de couvrir une large gamme de jeux tout en restant gérable pour les ordis modernes.

Dans notre recherche, on s'est basé sur une collection de 1182 jeux existants convertis dans ce langage de description. On a fait quelques ajustements pour s'assurer que notre dataset soit adapté à l'entraînement tout en augmentant sa généralité. Par exemple, on a remplacé des noms de jeux spécifiques par des identifiants abstraits et on a éliminé des puzzles et des jeux avec des règles qui sont notablement différentes des autres.

#Entraînement du modèle de langage

On a affiné un modèle de langage pour qu'il fonctionne efficacement dans notre langage de description de jeu. Ce modèle est entraîné pour agir comme un opérateur de mutation, utilisant un objectif d'entraînement unique qui lui permet de changer des parties d'un jeu sans avoir besoin de régénérer l'ensemble à chaque fois.

On a créé un dataset pour entraîner le modèle en extrayant des parties équilibrées des règles de jeu de notre collection. En utilisant à la fois des méthodes d'entraînement efficaces et un modèle puissant capable de générer du code, on s'est assuré que le modèle puisse produire des modifications valides de jeux.

#Recherche évolutive

Pour notre recherche évolutive, on a utilisé une méthode appelée MAP-Elites. Cet algorithme fonctionne en gardant une collection de variations de jeux et en évaluant leur qualité et leur comportement pour garantir la diversité des sorties. Chaque jeu produit durant la recherche est évalué selon divers critères qui visent à mesurer son potentiel fun et d'engagement.

Savoir comment différencier les jeux est un défi. On a utilisé des concepts sémantiques dérivés de notre dataset pour aider à classer les jeux en groupes significatifs, rendant plus facile la gestion de la variété de jeux produits tout au long du processus de recherche.

#Métriques d'évaluation

Évaluer la qualité et la jouabilité des jeux générés est délicat parce que le "fun" est subjectif. Pour surmonter ça, on a développé un ensemble de critères mesurables. Chaque jeu généré subit plusieurs contrôles pour s'assurer qu'il respecte des standards de base pour être jouable. Ceux qui échouent à ces critères se voient attribuer un faible score et sont éliminés.

Pour les jeux qui passent ces contrôles, on effectue une série de tests de jeu en utilisant des agents qui jouent les uns contre les autres. On suit des métriques comme l'équilibre, la détermination, et le nombre de mouvements possibles dont disposent les joueurs durant le jeu. Ça nous aide à créer un score composite qui reflète la qualité globale du jeu.

#Résultats et insights

À travers nos expériences, on a découvert que notre système a produit un nombre considérable de jeux jouables et intéressants. Dans une série de tests impliquant 500 étapes, on a commencé avec 14 jeux initiaux et généré 185 nouvelles variations. Parmi eux, 130 ont satisfait nos standards minimums de jouabilité.

Notamment, beaucoup de ces jeux prenaient place dans des espaces de notre archive qui n'étaient pas couverts par le dataset original, ce qui indique un niveau prometteur de créativité et de nouveauté dans ce que notre système peut générer.

#Analyse qualitative

Pour obtenir un aperçu plus profond des jeux créés, on a fait superviser des tests de jeu de certains jeux par des experts. Ces évaluateurs, familiers avec le dataset, ont fourni des retours sur la nouveauté et le potentiel de plaisir des jeux. Fait intéressant, plusieurs jeux se sont démarqués comme particulièrement engageants, montrant la capacité du système à remixer les mécaniques de jeu de manière créative tout en offrant un gameplay agréable.

Par exemple, un jeu généré s'est basé sur le bien connu Yavalath mais a introduit de nouvelles règles qui ont changé la façon dont les joueurs pouvaient gagner ou perdre. Ce jeu, ainsi que plusieurs autres, a démontré une profondeur stratégique intrigante et un potentiel d'amusement.

#Limitations et défis

Malgré nos succès, on a rencontré certaines limitations. Un problème commun était la création de règles de jeu qui comportaient des éléments non utilisés pendant le jeu. Par exemple, un jeu pourrait inclure des dés dans les règles mais ne pas les intégrer dans le jeu réel. Identifier ces composants inutilisés automatiquement peut être difficile, et pénaliser ces jeux pourrait mener à moins de diversité dans les sorties.

De plus, bien que l'ensemble initial de jeux utilisé pour démarrer notre recherche évolutive ait produit une gamme de sorties, ils étaient tous un peu similaires car ils provenaient d'un dataset commun. Les itérations futures pourraient améliorer la diversité en changeant le processus de mutation ou en intégrant des jeux initiaux plus variés.

#Directions futures

En regardant vers l'avenir, on s'intéresse à réaliser des évaluations humaines plus étendues des jeux générés. On pense que recueillir les retours d'un public plus large pourrait révéler quels jeux résonnent le plus et pourquoi. Ces retours guideraient les améliorations de notre processus de génération de jeux.

Une autre opportunité excitante serait d'intégrer le langage de description de jeu plus explicitement dans nos processus. En reliant étroitement la grammaire de notre langage de jeu avec l'entraînement du modèle, on pourrait améliorer la diversité des mutations sans perdre en précision.

Exploiter des données provenant de jeux existants pour créer un dataset de variations pourrait également nous aider à affiner davantage nos modèles. De manière plus générale, on pourrait explorer comment de grands modèles de langage peuvent convertir des descriptions de jeux en langage naturel en code exécutable, un peu comme le font les concepteurs humains.

#Conclusion

Notre travail montre qu'il est possible d'utiliser des technologies avancées pour générer des jeux nouveaux et intéressants. Bien qu'il reste des défis à surmonter, notre approche démontre le potentiel de la conception de jeux automatisée pour produire des créations qui pourraient enrichir le paysage ludique. Les efforts futurs se concentreront sur l'amélioration de la diversité et de la qualité des jeux générés tout en intégrant les insights humains dans le processus de développement, créant une relation symbiotique entre machines et créativité humaine dans la conception de jeux.