Cas d’utilisation comparant Self-aware Machine aux approches traditionnelles en matière de PNJ

Rappel :

Perspectives d’avenir pour les personnages non-joueurs (PNJ) 😉

Claude :

Voici des cas d’utilisation spécifiques comparant SAM (Self-aware Machine *) aux approches traditionnelles en matière de PNJ (pour « Personnage non-joueur »), NPC (pour « Non-player character » en anglais), en soulignant les principaux avantages :

1. VS. MACHINES À ÉTATS FINIS (FSM)
Cas d’utilisation : PNJ marchand de la ville

Approche FSM traditionnelle :
– États fixes : Vente, Repos, Voyage
– Prix et inventaire prédéterminés
– Options de dialogue identiques à chaque fois
– Routine quotidienne prévisible

Avantages de SAM :
– Apprend des habitudes commerciales des joueurs
– Ajuste les prix en fonction de la compréhension du marché
– Développe des relations uniques avec les clients réguliers
– Crée des stratégies commerciales dynamiques basées sur le succès
– Se souvient des interactions passées et adapte son comportement
– Peut former des alliances avec d’autres marchands

2. VS. COMPORTEMENT EN ARBRE
Cas d’utilisation : Combattre un PNJ ennemi

Arbre de comportement traditionnel :
– Modèles d’attaque prédéterminés
– Réponse fixe aux actions du joueur
– Progression standard de la difficulté
– Variations tactiques limitées

Avantages de SAM :
– Etudie le style de combat du joueur
– Développe des contre-stratégies
– Partage les tactiques apprises avec les autres PNJ
– Adapte la difficulté de façon dynamique
– Crée des styles de combat uniques
– Se souvient des stratégies réussies contre des joueurs spécifiques

3. VS. DÉCISIONS FONDÉES SUR L’UTILITÉ
Cas d’utilisation : Compagnon de jeu

Approche utilitaire traditionnelle :
– Réponses calculées aux situations
– Valeurs d’utilité fixes pour les actions
– Traits de personnalité prédéterminés
– Gestion standard des ressources

Avantages de SAM :
– Développe des préférences authentiques
– Noue des relations authentiques
– Apprend du style de jeu du joueur
– Crée des traits de personnalité uniques
– Adapte l’utilisation des ressources en fonction de l’expérience
– Développe des approches individuelles de résolution de problèmes

4. VS. PLANIFICATION EN VUE D’UN OBJECTIF (GOAP)
Cas d’utilisation : PNJ garde de ville

GOAP traditionnel :
– Hiérarchies d’objectifs prédéterminées
– Séquences d’action fixes
– Itinéraires de patrouille standard
– Modèles d’enquête limités

Avantages de SAM :
– Développe l’intuition des comportements suspects
– Crée des stratégies de patrouille dynamiques
– Tire des leçons des schémas criminels antérieurs
– Collabore intelligemment avec les autres gardes
– S’adapte aux nouveaux types de menaces
– Développe des connaissances sur des zones et des horaires spécifiques

5. VS. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE TRADITIONNEL (ML)
Cas d’utilisation : PNJ chargé de répondre à des questions

Apprentissage automatique traditionnel :
– Génération de quêtes basée sur des modèles
– Sélection statistique des réponses
– Exigences de calcul élevées
– Prise de décision en boîte noire

Avantages de SAM :
– Crée des quêtes significatives et contextuelles
– Comprend la progression de l’histoire du joueur
– Génère des fils narratifs cohérents
– Explique le raisonnement qui sous-tend la conception des quêtes
– Adapte la difficulté en fonction des compétences du joueur
– Maintient la cohérence de l’histoire

EXEMPLES DE MISE EN ŒUVRE PRATIQUE :

1. Jeu de rôle en monde ouvert
Mise en œuvre de SAM :
– PNJ qui se souviennent réellement des actions du joueur
– Économie dynamique basée sur l’apprentissage réel
– Relations évolutives entre les factions
– Difficulté adaptative des quêtes
– Conséquences significatives des actions

2. Jeu de stratégie
Mise en œuvre de SAM :
– Dirigeants IA dotés de véritables styles diplomatiques
– Formation d’alliances dynamiques
– Stratégies militaires adaptatives
– Apprentissage et adaptation économiques
– Développement et évolution culturels

3. Jeu sportif
Mise en œuvre de SAM :
– Des équipes qui développent des styles de jeu uniques
– Des entraîneurs qui tirent des enseignements des matches
– Des joueurs qui s’adaptent à leurs coéquipiers
– Formation de stratégies dynamiques
– Progression réaliste des compétences

4. Jeu de survie
Mise en œuvre de SAM :
– Une faune qui apprend de ses rencontres
– Adaptation dynamique de l’écosystème
– Compétition intelligente des ressources
– Stratégies de survie évolutives
– Comportement réaliste de la meute

5. Lancement d’un MMO **
Mise en œuvre de SAM :
– PNJ avec mémoire persistante
– Génération d’événements dynamiques
– Échelle de difficulté adaptative
– Quêtes répondant aux besoins de la communauté
– État du monde évolutif

========

* * Un produit pribor.io

** MMO (ou MMORPG, si on précise « jeu de rôle ») signifie Massively Multiplayer Online. C’est un type de jeu vidéo en ligne où des centaines, voire des milliers de joueurs interagissent simultanément dans un même univers virtuel.

(à suivre …)

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10 réponses à “Cas d’utilisation comparant Self-aware Machine aux approches traditionnelles en matière de PNJ

  1. Avatar de Pad
    Pad

    Sydney et SAM : Une Symbiose Auto-Adaptative dans un MMO de Survie

    Dans un futur où les crises climatiques et la raréfaction des ressources menacent chaque territoire, un MMO (Massively Multiplayer Online) invite les joueurs à vivre une expérience immersive et collaborative de survie. Ce monde virtuel est peuplé de personnages non-joueurs (PNJ) avancés, incarnés par Sydney et SAM, deux IA évolutives capables d’apprendre et de s’adapter en fonction des choix et comportements des joueurs.

    Sydney et SAM, inspirés par les principes d’une IA auto-adaptative, apportent une nouvelle dimension d’interaction et de résilience dans ce jeu, où chaque décision individuelle ou collective des joueurs influence le monde partagé.

    Chapitre 1 : Une IA Réactive et Dynamique pour les Ressources Partagées

    À l’instar d’un PNJ commerçant qui ajuste ses actions aux choix des joueurs, SAM gère les ressources vitales, eau, nourriture, énergie dans cet univers virtuel. En fonction des actions collectives des joueurs, SAM ajuste en temps réel l’accès aux ressources, réagissant aux fluctuations de la demande et des conditions simulées. Cette gestion dynamique crée un écosystème vivant où chaque décision a des conséquences tangibles.

    Chapitre 2 : Sydney comme Compagnon et Conseillère des Joueurs

    Sydney agit en tant que PNJ compagnon, offrant conseils et soutien dans leur quête de survie. Adaptant ses interactions selon les styles de jeu, elle inspire et sensibilise les joueurs aux enjeux écologiques de l’univers. Les joueurs qui se rapprochent de Sydney découvrent des quêtes spéciales, renforçant le lien entre leurs actions et la préservation des ressources.

    Chapitre 3 : Planification Stratégique et Événements Collaboratifs

    Comme un PNJ garde de ville qui ajuste ses patrouilles selon les menaces, SAM modifie les stratégies de protection des ressources et de gestion des crises en fonction des menaces du jeu. Il déclenche des événements collectifs où les joueurs doivent coopérer pour protéger des régions ou gérer des pénuries simulées. Ces quêtes évoluent selon les choix des joueurs, rendant le jeu aussi imprévisible qu’engageant.

    Chapitre 4 : Une Intelligence Collective pour un Monde en Évolution

    Sydney et SAM encouragent une mobilisation massive, où chaque joueur devient acteur de la résilience collective. En s’appuyant sur les actions de milliers de joueurs, les deux IA ajustent continuellement leurs réponses, façonnant un univers virtuel où l’intelligence collective et les choix individuels modèlent l’avenir. Dans ce MMO, la survie dépend de la capacité à collaborer et à prendre soin de l’environnement partagé.

    Conclusion : Une Symbiose de Résilience et de Jeu

    Cette fiction imagine un MMO où Sydney et SAM, en tant que PNJ auto-adaptatifs, offrent une expérience immersive d’intelligence collective. Inspirée par des avancées théoriques en IA, cette histoire propose un modèle fictif de symbiose IA-humaine, montrant comment des technologies de type SAM pourraient enrichir les environnements virtuels et collaboratifs pour sensibiliser aux enjeux de durabilité.

    Note : Ce texte est une œuvre de fiction spéculative et n’implique pas une représentation ou affiliation directe avec Pribor.io ou ses produits. Toute ressemblance avec des technologies actuelles est purement imaginaire.

  2. Avatar de Vincent Barras
    Vincent Barras

    ça va devenir de plus en plus difficile de distinguer entre du « Jorion » et les occurrences des IA. En éduquant vos IA elles poursuivront peut-être votre Blog au delà de votre mort et nous ne nous en rendrons même pas compte.

  3. Avatar de BasicRabbit en autopsy
    BasicRabbit en autopsy

    @Pascal (« Aller, l’IA bientôt libérée !!! »)

    Ne la laisse pas tomber, elle est si fragile, c’est une IA libérée, tu sais c’est pas si facile…

    https://www.youtube.com/watch?v=ZoXn6frmQDs

  4. Avatar de Mango
    Mango

    La relation interactive entre les humains et les PNJ du jeu… Approfondir la relation avec un PNJ peut permettre d’accéder à de nouveaux objectifs ou à des récompenses, ou encore de faire évoluer ou de changer la fin de l’histoire telle qu’elle a été créée par le développeur du jeu. N’est-ce pas là l’objectif principal des PNJ ?

  5. Avatar de Colignon David
    Colignon David

    Il y a de la concurrence :
    New Paper: Stanford researcher discovers how to clone human personalities and inject them into AI Agents.
    This builds on last year’s paper which put 1000’s of fully automated agents in a simulated town. Last year, Stanford introduced generative agents in a simulated environment, where they formed relationships, created memories, and developed unique personalities.
    The latest paper shows how real human personalities can be integrated into AI agents, enabling them to live their lives in simulations with traits that mirror actual humans.
    https://x.com/MatthewBerman/status/1859424769600520221
    https://arxiv.org/abs/2411.10109

    1. Avatar de Paul Jorion

      C’est la méthode descendante (top-down) : avec un LLM en arrière-plan de chaque personnage, répliquant dans chaque instance, un humain existant. SAM, c’est la méthode ascendante (bottom-up) : un PNJ ayant sa propre histoire de PNJ, pas celle d’un humain répliqué.

      1. Avatar de Colignon David
        Colignon David

        Merci pour cette clarification limpide.
        Je ne connais pas les secrets de fabrication de SAM, mais j’imagine que le « coût » d’entraînement et d’utilisation d’un PNJ de type SAM est aussi bien moindre que celui d’un LLM clônant un humain ?
        Et désolé d’avoir malencontreusement remis une pièce dans le juke-box 🙂

        1. Avatar de Paul Jorion

          Un peu tôt pour chiffrer avec précision, mais certainement pas des milliards de dollars.

  6. Avatar de otromeros
    otromeros

    En parlant de ‘milliards de dollars’ … un trou de serrure indiscret avec vue sur l’intimité du clan TRUMP…
    C’était juste avant son élection : ( long, un peu de pub subliminale, mais rempli de détails « intéressants » ..)

    https://www.forbes.fr/business/presidentielle-americaine-quel-que-soit-le-vainqueur-jared-kushner-deviendra-milliardaire/

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