GuiGui's Show

IA symbolique (comportements programmés explicitement, au moins par des règles) pour les jeux vidéos versus machine learning dont les réseaux de neurones et le deep learning / réseaux de neurones profonds.

C'est l'IA symbolique qui est utilisée dans les jeux vidéos pour animer les personnages non joueurs (PNJ) : arbre de décision (aucune continuité dans les comportements) ; machines à états finis (complexité pour maintenir humainement un grand nombre d'états) ; machine à états hiérarchiques (chaque état principal est une machine à états finis) ; arbres de comportements (nœuds d'action et nœuds de contrôle = différentes actions séquencées pour réaliser la même chose, tant que branche en cours, on ne reparcourt pas tout l'arbre), mais ça donne des réactions ; besoins combinés et pondérés et choix rationnel de l'action qui maximise le niveau de satisfaction des besoins (à-la-Sims) ; planification des actions orientées vers un objectif à-la-F.E.A.R. (calcul du meilleur chemin dans un graphe des actions requises entre l'état actuel et un objectif + coordination des PNJ) qui fait moins réaction / comportement programmé.

Raison : deep learning = trop efficace (faut laisser le joueur gagner) et résultat difficilement prévisible (donc pas simple de diagnostiquer un problème).

#ScienceÉtonnante

Le Joueur du grenier a aussi fait une vidéo sur le sujet.