L'IA de DeepMind a utilisé le travail d'équipe pour battre les humains lors d'un jeu de tir à la première personne

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 31 mai

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur ont déjà maîtrisé des jeux comme Starcraft pour battre les humains, et maintenant ils ont montré qu'ils pouvaient faire équipe pour nous battre aussi.

Les nouvelles: Dans un papier publié dans Sciences Hier, DeepMind a montré comment il avait laissé libre cours aux programmes d'IA dans une version modifiée du jeu vidéo 3D à la première personne Quake III Arena. L'équipe a utilisé un algorithme appelé For the Win, qui forme une foule d'agents en parallèle en utilisant l'apprentissage par renforcement, la technique qui permet à l'IA d'apprendre quelles tactiques fonctionnent et lesquelles ne fonctionnent pas (et qui a permis à l'IA de DeepMind de gagner au Go). Cette fois, les agents de l'IA ont été formés sur environ 450 000 parties de Capture the Flag, le jeu classique qui consiste à arracher un drapeau à la base de votre adversaire tout en protégeant la vôtre.

Chaque agent ne pouvait voir qu'une vue à la première personne de la structure en forme de labyrinthe, tout comme le ferait un joueur humain. Les agents de l'IA ont été mélangés dans des équipes de 40 joueurs humains et appariés au hasard dans des jeux, à la fois en tant qu'adversaires et en tant que coéquipiers. Pour rendre les choses encore plus difficiles, les cartes ont été générées de manière procédurale, ce qui signifie qu'il n'y en avait pas deux identiques.

Comment gagner: Les équipes d'agents de l'IA étaient toujours mieux que les autres paires et développé des stratégies de travail d'équipe pour les aider à gagner, notamment en suivant leurs coéquipiers pour être plus nombreux que leurs adversaires à des moments clés et en attendant près de la base ennemie pour saisir un nouveau drapeau lorsqu'il est apparu. Il y a une nouvelle vidéo des agents en action ici .

Il n'y a pas de (A)I dans l'équipe : Le travail (qui a été publié pour la première fois sur le site de prépresse arXiv avant la revue par les pairs l'année dernière) est intéressant car il est difficile de faire coopérer l'IA : la coopération implique tellement de variables, et tous les agents de l'IA apprennent de manière indépendante. Il y a la possibilité que quelque chose comme ça puisse aider les robots à fonctionner plus efficacement dans le monde réel, les uns avec les autres et avec les humains.

Cependant, il faut faire attention à ne pas trop extrapoler. Le jeu était défini de manière très étroite, et il est probable que le même système ne pouvait pas simplement être transféré dans un autre scénario, sans parler de la vraie vie. Dans tous les cas, les agents de l'IA ne collaboraient pas vraiment (du moins pas de la même manière que les humains le font, en communiquant), a déclaré Mark Riedl de Georgia Tech. New York Times.

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