Matthew Guzdial
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2019
Matthew Guzdial est boursier et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii ainsi que professeur adjoint en informatique à l’Université de l’Alberta.
Au carrefour de l’apprentissage automatique et de la créativité, les projets de recherche de Matthew Guzdial portent sur deux grandes questions : comment l’apprentissage automatique peut aider les humains à créer (par exemple, de nouveaux jeux vidéo) et comment les agents intelligents peuvent contribuer au processus de conception. Matthew Guzdial a également travaillé sur divers sujets, dont l’adaptation des modèles de créativité issus de la psychologie pour soutenir l’apprentissage automatique. Par exemple, il a mené des recherches sur l’utilisation d’un modèle informatique de créativité combinatoire (le type de créativité qui consiste à combiner d’anciennes connaissances pour créer quelque chose de nouveau) pour permettre à un grand modèle de production musicale de créer de la musique folklorique iranienne, chose à laquelle il n’avait jamais été entraîné.
Prix
- Prix du meilleur article, Association for Computational Creativity, 2019
- Prix du meilleur membre du Comité de programme, AAAI Artificial Intelligence and Digital Entertainment, 2018
- Prix du jeune chercheur, Heidelberg Laureate Forum, 2018
- Bourse d’études supérieures, Unity Software Inc., 2018
- Prix du meilleur article, Association for Computational Creativity, 2016
Publications Pertinentes
- Doosti, A. et Guzdial, M. (2023). « Transfer Learning for Underrepresented Music Generation ». Publié dans Proceedings of the Fourteenth International Conference on Computational Creativity.
- Guzdial, M., Snodgrass, S. et Summerville, A. (2022). « Procedural content generation via machine learning: An overview ». Springer.
- Halina, E. et Guzdial, M. (2022). « Threshold Designer Adaptation: Improved Adaptation for Designers in Co-creative Systems ». Publié dans Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence AI and Arts, pp. 4943-4949.
- Sarkar, A., Guzdial, M., Snodgrass, S., Summerville, A., Machado, T. et Smith, G. (2022). « Procedural content generation via knowledge transformation (PCG-KT) ». Publié dans IEEE Transactions on Games.
- Guzdial, M., Liao, N., Chen, J., Chen, S. Y., Shah, S., Shah, V., ... et Riedl, M. O. (2019). « Friend, Collaborator, Student, Manager: How Design of an AI-Driven Game Level Editor Affects Creators », Proceedings of the 2019 Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI), p. 1-13.
- Summerville, A., Snodgrass, S., Guzdial, M., Holmgård, C., Hoover, A. K., Isaksen, A., ... et Togelius, J. (2018). « Procedural Content Generation via Machine Learning (PCGML) », IEEE Transactions on Games, 10(3):257-270.