L'apprentissage automatique est sur le point de révolutionner l'étude des jeux anciens

Une image du livre des jeux Wikimédia Commons | Livre de jeux

En 1238, le souverain espagnol médiéval Alphonse X de Castille a publié un tome intitulé livre de jeux, ou Le livre des jeux . Il se composait de 97 pages de parchemin, dont beaucoup avec de belles illustrations en couleur, et contient les premières descriptions de jeux tels que les échecs, les dés et le backgammon.

Alfonso a ensuite classé les jeux en trois catégories : les jeux joués à cheval, les jeux joués à pied (comme l'escrime et la lutte) et les jeux joués assis. Il a encore divisé cette troisième catégorie en jeux qui reposent sur le cerveau, les jeux de hasard et les jeux qui reposent sur les deux.

En faisant ces distinctions, Alfonso est le fondateur officieux d'un domaine scientifique connu sous le nom de ludologie - l'étude des jeux, qui a suscité beaucoup d'intérêt parmi les mathématiciens, les informaticiens, les sociologues et autres.

Mais il y a un domaine de la ludologie qui a été négligé. C'est l'étude des jeux anciens, ceux joués par Alfonso et d'autres personnages historiques, qui n'a jamais évolué vers une discipline indépendante.

Aujourd'hui, cela semble sur le point de changer grâce au travail de Cameron Browne de l'Université de Maastricht aux Pays-Bas et de ses collègues. Ils sont les pionniers d'un nouveau domaine de l'archéologie axé uniquement sur les jeux. L'objectif est de mieux comprendre ces jeux anciens et leur rôle dans les sociétés humaines, de reconstruire leurs règles et de déterminer comment ils s'inscrivent dans l'arbre évolutif des jeux qui a conduit aux jeux auxquels nous jouons aujourd'hui. Ils appellent cette discipline l'archéoludologie.

Les chercheurs ont des plans ambitieux pour leur science naissante. Ils disent que les nouvelles techniques de vision artificielle, d'intelligence artificielle et d'exploration de données offrent une toute nouvelle façon d'étudier les jeux anciens et de mieux comprendre la façon dont ils ont évolué.

La première tâche en archéoludologie est de définir les activités d'intérêt. Browne et co s'intéressent aux jeux de stratégie traditionnels dans lesquels les bonnes décisions l'emportent sur les mauvaises, et aux jeux qui récompensent les compétences mentales plutôt que physiques. Autrement dit, pas de sport. Ils sont également particulièrement intéressés par les jeux qui ont une pertinence culturelle historique.

Cependant, ils n'excluent pas entièrement les jeux de pur hasard. Un bon exemple est la famille de jeux liés aux serpents et échelles. Bien qu'ils soient basés sur le pur hasard, l'équipe affirme que les jeux sont culturellement importants et peuvent éclairer le développement d'autres jeux de stratégie dans la société.

L'équipe modélise les jeux comme des entités mathématiques qui se prêtent à l'étude informatique. Ceci est basé sur l'idée que les jeux sont composés d'unités d'information appelées ludemes, comme un lancer de dés ou la forme distinctement asymétrique du mouvement d'un cavalier aux échecs.

Les ludemes sont équivalents aux gènes chez les êtres vivants ou aux mèmes en tant qu'éléments de l'héritage culturel. Ils peuvent être transmis d'un jeu à un autre, ou ils peuvent mourir, pour ne plus jamais être revus. Mais une clé est qu'ils peuvent être combinés dans de plus grands édifices qui forment eux-mêmes des jeux.

Le processus de modélisation tente de saisir les formes dans lesquelles les ludemes se combinent. Par exemple, l'approche de l'équipe consiste à créer un arbre de ludemes pour chaque jeu qu'ils étudient. Cela permet d'enregistrer et de comparer le jeu de manière objective.

Cela devrait être une avancée importante. Un problème important pour ceux qui étudient les jeux anciens est que les règles ne sont pas toujours connues ou claires. Cela peut conduire à un jeu étrange.

Un bon exemple est le jeu nordique Hnefatafl, disons Browne and co. Pendant de nombreuses années, la règle «définitive» établie pour Hnefatafl était biaisée pour être fortement en faveur du côté du roi en raison d'une erreur de traduction, disent-ils. Lorsque l'erreur a été repérée et corrigée, le jeu est devenu beaucoup plus symétrique.

Donc, ce type d'asymétrie dans le jeu est un indice que tout peut ne pas être correct avec la compréhension actuelle du jeu. Il suggère que les preuves doivent être vérifiées pour les erreurs de traduction et autres problèmes. Mais bien sûr, le jeu peut avoir été joué de cette manière asymétrique.

Cette approche peut également relever d'autres problèmes. Par exemple, les jeux sont moins plausibles lorsqu'ils s'éternisent lorsque le résultat est clair, ou lorsqu'ils se terminent fréquemment par un match nul ou sont trop longs ou trop courts. Tous les jeux qui entrent dans ces catégories peuvent être étudiés plus en détail

L'autre avantage de l'approche ludeme est qu'elle permet aux chercheurs de penser l'évolution des jeux de manière similaire à l'évolution des êtres vivants. Par exemple, les meilleurs aspects d'un jeu peuvent être combinés avec les meilleures parties d'un autre pour former un nouveau jeu. C'est comme la recombinaison sexuelle. Ou une règle peut être mal traduite, ce qui équivaut à une mutation ponctuelle en génétique.

Le processus de division des jeux en ludemes équivaut au séquençage des gènes. Elle permet aux chercheurs d'étudier différemment des familles de jeux et d'établir des liens entre elles. Ils peuvent même dresser des arbres généalogiques hypothétiques pour suggérer comment les jeux ont pu évoluer les uns par rapport aux autres.

Bien sûr, il est probable que certaines règles ou ludemes soient si évidents que de nombreux jeux auront évolué indépendamment avec des règles similaires. Cela fera partie du défi pour cette discipline émergente.

C'est là que les techniques d'apprentissage automatique, d'exploration de données et d'intelligence artificielle sont toutes prêtes à faire des progrès importants. Il évoque même la possibilité d'utiliser des algorithmes évolutifs pour inventer de nouveaux jeux.

Cela commencerait par des séquences de ludemes sélectionnées au hasard que le système teste pour le jeu. Bien sûr, la plupart d'entre eux seraient absurdes. Mais par hasard, certains d'entre eux pourraient contenir des fonctionnalités de jeu intéressantes.

Ces jeux à succès sont alors préférentiellement reproduits dans une nouvelle génération de séquences ludeme mais également modifiés via des mutations ponctuelles et des recombinaisons sexuelles. Le meilleur de cette génération est sélectionné pour la reproduction, et ainsi de suite. Les types de jeux qui émergent d'un tel système pourraient être intéressants.

Ce domaine semble donc bien parti pour bien se développer. C'est en partie grâce à cet article, qui passe en revue une conférence organisée pour lancer le domaine. Les nouveaux domaines d'études ne sont pas si rares, mais leur évolution est toujours quelque chose à suivre avec intérêt. Alfonso X serait sûrement fasciné.

Réf : arxiv.org/abs/1905.13516 : Fondements de l'archéoludologie numérique

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