D’ici une décennie, un développeur indépendant, travaillant seul, créera un jeu de la taille, de l’envergure et du talent artistique d’Elden Ring.
Et ensuite, des millions d’autres personnes feront la même chose.
Comment est-il possible qu’une seule personne fasse le travail d’une équipe dont la création a coûté plus de 100 000 000 $ ? Ou qu’un million de personnes puissent chacune créer un jeu de cette ampleur ?
Pourquoi cela coûte-t-il des centaines de millions de dollars pour faire des jeux AAA en premier lieu.? La réponse est généralement liée au contenu : il y a une énorme quantité de maçonnerie, de fabrication de briques et de fabrication artisanale de briques dans le domaine de la création de jeux.
Mais à l’avenir, les créateurs de jeux pourraient ressembler davantage à des compositeurs qu’à des poseurs de briques. Cette évolution sera soutenue par un domaine émergent appelé Créativité computationnelle. Le site Association pour la créativité informatique définit l’objectif de ce champ comme suit :
construire un programme ou un ordinateur capable d’une créativité de niveau humain.
pour mieux comprendre la créativité humaine et formuler une perspective algorithmique sur le comportement créatif chez les humains
concevoir des programmes qui peuvent améliorer la créativité humaine sans nécessairement être eux-mêmes créatifs.
Une partie de cette créativité – en particulier l’aspect d’amélioration de la créativité humaine – sera soutenue par des cadres composables, dont j’ai parlé précédemment.
L’autre force majeure est constituée par les technologies d’intelligence artificielle (IA) capables de générer des œuvres créatives. La majeure partie du reste de cet article se concentrera sur les développements étonnants qui ont déjà lieu dans ce domaine.
La diffusion du disco est un outil en ligne qui fonctionne à l’intérieur de Google Collab, une plateforme qui vous permet d’exécuter des programmes Python pouvant fonctionner sur des GPU basés sur le cloud. Il utilise un modèle d’apprentissage qui donne lieu à des œuvres d’art « créatives » étonnantes. Voici une petite collection des 25 monstres que j’ai créés avec lui, en utilisant environ 5 minutes d’effort humain (plus 24 heures de temps de calcul) :
Maintenant, j’admets que ces monstres ne sont pas aussi étonnants et intéressants que ce que vous trouverez dans Elden Ring lui-même. Même pas proche. Mais ils sont tout de même très impressionnants, si l’on considère qu’un ordinateur les a réalisés avec un minimum d’intervention de ma part. Si c’est aussi bon maintenant, imaginez à quel point ce sera bon dans une décennie.
Voici un autre morceau que j’ai composé, Les séquelles de la guerre. Il s’agit d’une autre création de Disco Diffusion, expérimentant le thème des « tournesols » et des tanks détruits. Ici, nous voyons la capacité du modèle IA à non seulement reproduire le style artistique de quelque chose comme Elden Ring – mais aussi à fusionner des idées qui n’ont peut-être jamais été combinées auparavant :
Certaines personnes réagissent à l’IA avec inquiétude – allons-nous simplement laisser les machines prendre le dessus ? D’autres y voient un manque d’humanité dans le processus de création. Dans le Groupe d’art procédural auquel je participe sur Facebookj’ai reçu ce commentaire en réponse à Aftermath of War :
Mon problème avec l’art de l’IA est que la valeur réside dans le côté humain : l’idée, le langage utilisé pour l’exprimer, l’ensemble des données utilisées, les yeux qui la perçoivent. Alors, comme dans ce cas, pourquoi ne pas humaniser également l’acte de peindre l’image ?
Je comprends ces préoccupations. Que perdons-nous lorsque nous demandons à un ordinateur de faire ce que seuls les humains pouvaient faire dans le passé ?
Dans mon cas, je ne peux pas peindre – du moins pas aussi bien que l’ordinateur a fait avec Les séquelles de la guerre.
Mais peut-être que l’aspect humain de tout cela est que nous ne peignons pas vraiment avec des pinceaux. Nous peignons avec des idées. Un commentaire du même groupe :
Maintenant, il m’arrive de croire que lorsque les peintures générées par ordinateur deviendront monnaie courante – que les meilleures peintures artisanales réalisées par l’homme pourront devenir rares et donc plus précieuses. Mais « peindre avec des idées » est un moyen d’augmenter de façon exponentielle le taux de production humaine – en déplaçant le travail vers l’idéation, l’itération et la composition.
Pour peupler un monde immersif – un jeu, le métavers, une simulation – il faut passer des peintures numériques aux modèles 3D. Un modèle 3D définit un ensemble de géométrie qui définit la forme de l’objet dans l’espace. Cet article montre comment les propriétés des modèles 3D peuvent être appriseset de nouvelles versions peuvent être générées en fonction des propriétés apprises.
Des modèles d’apprentissage plus récents enseignent aux ordinateurs comment générer un objet 3D à partir d’une image, comme le montre cette vidéo explicative qui montre comment vous pourriez augmenter rapidement la vitesse de construction de mondes de jeux, en utilisant des photos pour générer de nouveaux modèles 3D :
Ces technologies antérieures – qui font souvent l’objet de documents de recherche et de scripts Python maladroits – sont en cours de productisation. Cette démo de Kaedim montre comment vous pouvez créer un maillage 3D à partir d’un concept art :
Les modèles de langage tels que GPT-3 sont capables d’interpréter et de générer des textes étonnamment humains. Voici une histoire générée à l’intérieur AIDungeon:
Les plus récents Modèle Google Pathwaysavec plus de 540 milliards de paramètres, est encore plus avancé que le GPT-3 : il peut expliquer des blagues, suivre une chaîne de raisonnement, reconnaître des modèles, effectuer des séances de questions-réponses sur des connaissances scientifiques et résumer des textes. Plus on ajoute de paramètres aux modèles de langage, plus la profondeur de la « compréhension » qu’ils peuvent démontrer augmente :
Ici, il explique une blague :
Si une IA peut générer des modèles 3D et comprendre des histoires – elle peut aussi utiliser des invites linguistiques pour vous aider à composer des mondes entiers. C’est précisément ce que Promethean AI cherche à faire :
La puissance d’un système comme Promethean provient de sa composabilité ; il ne s’agit pas simplement d’utiliser l’IA pour générer les objets et les paramètres (bien que cela soit étonnant). La puissance des systèmes de ce type réside dans l’itération, l’agrégation, la mise au point. Disposer d’un échafaudage pour vos idées est un multiplicateur de force dans la production créative d’une personne, tout comme les moddeurs l’ont constaté dans Minecraft, Roblox et d’autres cadres.
Yannic Kilcher a utilisé des modèles d’apprentissage appelés CLIP et BigGAN pour générer un clip vidéo accompagnant des paroles qu’il a écrites. Les paroles n’ont pratiquement aucun sens, si ce n’est qu’elles contiennent beaucoup de mots qui seraient intéressants à afficher par le biais des modèles de génération d’images :
L’IA peut également être utilisée pour générer du code. Voici une version minimale d’un jeu de type Wordle qui Andrew Mayne a créé en utilisant quelques lignes d’entrée dans OpenAI Davinci :
L’intelligence artificielle contribue au domaine de la créativité informatique à un rythme effréné ; ce rythme va se poursuivre à un rythme exponentiel.
À mesure que les cadres de composabilité facilitent la connexion des éléments de contenu créatif entre eux – et que l’IA alimente une grande variété de création de contenu itérative – il en résultera une augmentation encore plus exponentielle de la production créative des individus et des petites équipes.
Grâce à la composabilité de plateformes comme Minecraft et Roblox, les gens créent des expériences qui n’auraient jamais pu être construites sous forme de jeux commerciaux. La prochaine ère de créativité – qui inclura la capacité d’itérer rapidement les idées avec l’aide de l’intelligence artificielle – comprendra des expériences que nous ne pouvions même pas imaginer au départ.
