L'IA peut maintenant faire beaucoup de choses : générer des niveaux, concevoir des ennemis et même façonner la personnalité des personnages. Mais il y a un problème mortel : elle n'explique pas pourquoi elle agit ainsi.

Des modèles comme FET, avec des résultats époustouflants, mais le processus de décision ? C'est complètement une boîte noire.

Prenons un exemple : vous passez du temps à entraîner un redoutable ennemi IA, et soudain, il commence à errer partout sur la carte. Vous voulez corriger le bug ? Désolé, vous ne pouvez même pas identifier où se trouve le problème. Si vous ne comprenez pas comment le modèle pense, vous ne pouvez pas agir.

L'équipe de recherche de BeamAI est en train de s'attaquer à cette question difficile : rendre la logique décisionnelle de l'IA « visible ». Si les développeurs peuvent comprendre les chemins de raisonnement internes du modèle, l'expérience de jeu peut devenir plus stable et équilibrée, et le comportement de l'IA pourra sembler plus cohérent.

Lorsque l'IA apprendra à « rendre des devoirs » plutôt qu'à simplement « donner des réponses », tout le processus de développement sera différent.