Désormais, l’intelligence artificielle apprend toute seule à jouer

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Soumis par Administrateur le sam, 11/04/2015 - 21:22
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Un nouveau système d’intelligence artificielle est capable d’égaler voire de battre les meilleurs joueurs dans une cinquantaine de jeux d’arcade (jeu sur écran) grâce à des stratégies originales. Ce résultat, publié par des chercheurs de la firme Google dans la revue Nature, donne un nouvel aperçu du niveau atteint par l’IA depuis quelques années, et pourrait trouver des applications plus utiles dans la vie quotidienne.

Le système est ce qu’on appelle un « réseau neuronal profond à apprentissage par renforcement« , en réalité constitué de deux technologies IA distinctes : celle du réseau de neurones profonds (ou Deep Neural Network, DNN) et celle de l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning ou Q-Learning). D’où son nom pas sexy : DQN. Mais c’est un sacré joueur : sur un total de 49 jeux testés, il est meilleur qu’un joueur humain expérimenté dans 20 d’entre eux (parfois plus de dix fois meilleur)… mais peut aussi se faire battre à plate couture dans 20 autres – pour les 9 restants, il est d’une force comparable à nous (voir graphique ci-dessous).

Une intelligence artificielle très branchée années 1980

Son secret ? Un apprentissage de deux semaines (pour l’ensemble des 49 jeux) durant lequel DQN découvre le jeu, s’y essaye et met peu à peu en place ses propres stratégies… à l’instar de ce que nous faisons habituellement. Bien sûr, DQN est placé devant l’écran et peut contrôler la manette, mais il n’a pas accès au logiciel du jeu – ce serait trop facile ! Bref, il apprend réellement. Mais il ne s’agit pas de jeux récents du genre Grand Theft Auto (GTA) dernière version, DQN gagne aux jeux d’arcade des années 1980 ou 1990, tels Space Invaders, Breakout (le mur qu’on détruit par une balle), Pong, Kung-Fu Master, etc.

ANP HONEY POT