Une nouvelle façon d’encoder et de générer des niveaux Super Mario Bros

Une équipe de programmeurs informatiques de l’IT University of Copenhagen a développé une nouvelle façon d’encoder et de générer des niveaux de Super Mario Bros. – appelée MarioGPT, la nouvelle approche est basée sur le modèle de langage GPT-2. Le groupe décrit son travail et les moyens par lesquels d’autres peuvent utiliser son système dans un document sur le arXiv serveur de pré-impression.

Mario Brothers est un jeu vidéo introduit pour la première fois en 1983. Il implique deux plombiers italiens sortant d’un égout et tentant de sauver la princesse Peach, qui a été capturée et détenue par Bowser. Pour la sauver, les frères doivent voyager (via l’entrée du joueur) à travers une série d’obstacles faits de tuyaux et de briques. Au fur et à mesure qu’ils voyagent, le terrain change en fonction du niveau qu’ils ont atteint dans le jeu. Dans ce nouvel effort, l’équipe du Danemark a recréé un aspect du jeu : le nombre de niveaux qui peuvent être traversés.

Les chercheurs ont utilisé Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2), un modèle de langage open source créé par une équipe d’OpenAI, pour traduire les demandes des utilisateurs en représentations graphiques des niveaux de jeu de Super Mario Brothers. Pour ce faire, ils ont créé un petit morceau de code Python pour aider le modèle de langage à comprendre ce qui devait être fait, puis l’ont formé à l’aide d’échantillons du jeu Super Mario Bros. original et de l’une de ses suites, « Super Mario Bros. : The Niveaux perdus. »

Après avoir demandé un style de jeu, MarioGPT génère un nouveau niveau de jeu. Les réponses aux invites peuvent inclure des phrases telles que « de nombreux tuyaux, de nombreux ennemis, de petits blocs, une faible altitude ». L’équipe a affiché le code et les instructions pour codage et générateur niveaux sur GitHub. Les utilisateurs peuvent générer le nombre de niveaux qu’ils désirent.

Dans le même ordre d’idées, une équipe de l’Université de New York Tandon, en collaboration avec un collègue de l’Université du Witwatersrand, a mené un travail similaire impliquant l’utilisation de grands modèles de langage pour générer et jouer des versions du jeu Sokoban, dans lequel les joueurs poussent des boîtes dans un entrepôt – ils décrivent leur travail dans un article sur arXiv serveur de préimpression.