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Matthew Guzdial

La nomination

  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

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À Propos

Les recherches de Matthew Guzdial se concentrent au carrefour de l’apprentissage automatique et de la créativité. Ses projets 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 appuyer l’apprentissage automatique. Il s’est notamment intéressé à la créativité combinatoire, soit le type de créativité utilisé par les humains pour créer quelque chose de nouveau en combinant d’anciennes connaissances, (par exemple, que se passe-t-il si on vous demande d’inventer un nouvel animal ?). Il a mené des recherches sur l’utilisation d’un modèle informatique de ce type de créativité pour permettre aux modèles d’apprentissage automatique de reconnaître ou de générer des images d’animaux qu’ils n’ont jamais vus, et pour améliorer leur capacité à prédire des comportements inédits dans un ensemble de données.  

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
  • 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

  • Matthew Guzdial, Mark Riedl. « Combinets: Creativity via Recombination of Neural Networks », Proceedings of the 2019 International Conference on Computational Creativity (ICCC), 2019.
  • Matthew Guzdial, Nicholas Liao, Jonathan Chen, Shao-Yu Chen, Shukan Shah, Vishwa Shah, Joshua Reno, Gillian Smith, Mark Riedl. « 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), 2019
  • Adam Summerville, Sam Snodgrass, Matthew Guzdial, Christoffer Holmgård, Amy K. Hoover, Aaron Isaksen, Andy Nealen, Julian Togelius. « Procedural Content Generation via Machine Learning (PCGML) », IEEE Transactions on Games, 10(3):257–270, 2018.
  • Matthew Guzdial, Mark Riedl. « Automated Game Design via Conceptual Expansion », Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE), 2018.
  • Matthew Guzdial, Boyang Li, Mark Riedl. « Game Engine Learning from Video », Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2017.

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