Un nouveau brevet, intitulé Efficient Gameplay Training For Artificial Intelligence, a été déposé l’année dernière et publié le 23 mars (via VeryAli Gaming). Google affirme que les jeux modernes sont devenus beaucoup plus grands et plus complexes en termes de portée, et qu’ils nécessitent donc des solutions capables d’automatiser le processus de test.
Selon l’entreprise, les équipes d’assurance qualité ne sont plus en mesure de « s’adapter à la complexité des jeux modernes, ce qui entraîne des retards de lancement et des produits de moindre qualité ». C’est pourquoi Google a mis au point le système Gameplay Trainer (GT), qui devrait permettre aux développeurs d’apprendre aux personnages des jeux non seulement à gagner, mais aussi à prendre diverses décisions complexes en fonction des données du jeu et de certains objectifs.
En décrivant les applications possibles de cette technologie, Google a déclaré que GT serait capable de déterminer les zones d’un monde de jeu dans lesquelles un joueur humain pourrait se retrouver bloqué. Un autre exemple est que le modèle de données peut déterminer si les ennemis sont trop puissants ou pas assez pour certaines sections du jeu.
Diagramme illustrant une vue d’ensemble d’une routine opérationnelle du système Gameplay Trainer selon un ou plusieurs modes de réalisation.
« Dans certains modes de réalisation, GT peut mettre l’accent sur le développement rapide de plusieurs modèles de données de jeu pour l’application de jeu, chacun associé à un ou plusieurs objectifs distincts dans le monde du jeu », peut-on lire dans la description.
Ainsi, les personnages du jeu peuvent effectuer différentes actions sur la base d’un modèle de jeu formé, qui peut être modifié pour d’autres ajustements. Le modèle peut également être amélioré en observant les actions des joueurs humains.
Comme c’est toujours le cas avec les brevets, on ne sait pas si Google utilisera un jour cette technologie dans la pratique ou aidera d’autres entreprises à l’intégrer dans leurs processus de développement.
