Des robots virtuels qui apprennent eux-mêmes le kung-fu pourraient révolutionner les jeux vidéo

Recherche sur l'intelligence artificielle à Berkeley

Dans un avenir pas si lointain, les personnages pourraient pratiquer des coups de pied de kung-fu dans un dojo numérique avant d'intégrer leurs mouvements dans le dernier jeu vidéo.

Des chercheurs en IA de l'UC Berkeley et de l'Université de la Colombie-Britannique ont créé des personnages virtuels capables d'imiter la façon dont une personne exécute les arts martiaux, le parkour et les acrobaties, en pratiquant sans relâche les mouvements jusqu'à ce qu'ils soient parfaits.

Le travail pourrait transformer la façon dont les jeux vidéo et les films sont créés. Au lieu de planifier les actions d'un personnage dans des détails atroces, les animateurs peuvent intégrer de vraies séquences dans un programme et faire en sorte que leurs personnages les maîtrisent par la pratique. Un tel personnage pourrait être déposé dans une scène et laissé pour effectuer les actions.

Le même algorithme peut être utilisé pour enseigner un large éventail d'habiletés physiques difficiles. Recherche sur l'intelligence artificielle à Berkeley

Un artiste peut donner seulement quelques exemples, puis le système peut alors généraliser à toutes les situations différentes, dit Jason Peng , doctorant en première année à l'UC Berkeley, qui a mené la recherche.

Les personnages virtuels développés par le chercheur en IA utilisent une technique d'IA connue sous le nom d'apprentissage par renforcement, qui s'inspire vaguement de la façon dont les animaux apprennent (voir 10 Breakthrough Technologies 2017 : Reinforcement Learning ).

Les chercheurs ont capturé les actions d'experts en arts martiaux et acrobates. Un personnage virtuel expérimente son mouvement et reçoit un renforcement positif chaque fois qu'il se rapproche un peu des mouvements de cet expert. L'approche exige qu'un personnage ait un corps physiquement réaliste et habite un monde avec des règles physiques précises.

Cela signifie que le même algorithme peut entraîner un personnage à faire un backflip ou un moonwalk. Vous pouvez en fait résoudre un large éventail de problèmes d'animation, dit Sergueï Levine , professeur adjoint à l'UC Berkeley impliqué dans le projet.

Les personnages générés par ordinateur dans les jeux vidéo et les films à gros budget peuvent sembler réalistes, mais ce ne sont guère plus que des marionnettes numériques, suivant un scénario minutieusement chorégraphié.

Les industries de l'animation et des jeux informatiques explorent déjà l'utilisation de logiciels qui ajoutent automatiquement une physique réaliste aux personnages. James Jacobs, PDG de Ziva Dynamics, une société d'animation spécialisée dans la création de personnages aux caractéristiques physiques réalistes, affirme que l'apprentissage par renforcement offre un moyen d'apporter du réalisme au comportement ainsi qu'à l'apparence. Jusqu'à présent, les gens se sont appuyés sur des approches beaucoup plus simples, dit Jacobs. Dans ce cas, vous entraînez un modèle de calcul pour comprendre la façon dont un humain ou une créature se déplace, puis vous pouvez simplement le diriger, commencer à appliquer des forces externes et il s'adaptera à son environnement.

Le processus d'apprentissage par renforcement implique de faire des progrès graduels - et parfois des chutes. Recherche sur l'intelligence artificielle de Berkeley

L'approche pourrait avoir des avantages qui vont au-delà des jeux vidéo et des effets spéciaux. De vrais robots peuvent éventuellement apprendre à effectuer des tâches complexes avec une pratique simulée. Un bot peut s'entraîner à assembler une table en simulation, par exemple, avant de l'essayer dans le monde réel.

Levine dit que les robots pourraient finir par nous apprendre de nouvelles astuces. Si quelqu'un veut faire une sorte de gymnastique que personne n'a jamais essayée auparavant, en principe, il pourrait l'intégrer et il y a de fortes chances que quelque chose de très raisonnable en sorte, dit-il.

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