L'IA Masters Space Invaders de Google (mais ça pue toujours chez Pac-Man)

Entailler une autre victoire pour les machines. Le logiciel du groupe d'intelligence artificielle DeepMind de Google a appris à jouer au jeu classique Atari 2600 Space Invaders à un niveau surhumain.

Le logiciel de Google DeepMind reprend le jeu classique Space Invaders sur Atari 2600.

Cette nouvelle vient via un nouveau papier dans la revue scientifique La nature , qui indique que le logiciel a appris à jouer à 22 titres classiques d'Atari mieux qu'un testeur de jeux vidéo humain expert. L'ouvrage met à jour une papier antérieur sur le même logiciel publié lors d'une conférence sur l'IA fin 2013. À l'époque, le logiciel avait pris sept titres et il ne pouvait surpasser les humains qu'à trois. À l'époque, DeepMind était une startup indépendante.

Peu de temps après, DeepMind a été acquis par Google pour 628 millions de dollars, et le PDG de Google, Larry Page, a présenté le logiciel lors de la conférence TED de 2014. Examen de la technologie MIT s'est plongé dans son fonctionnement dans un profil du leader de DeepMind, Demis Hassabis, en décembre dernier (voir Intelligence Designer de Google).

L'équipe de Hassabis, appelée Google DeepMind , a maintenant développé une version plus complexe et optimisée du réseau Q profond qui a pris en charge 49 jeux Atari différents. Qu'il soit devenu un joueur surhumain de 22 d'entre eux, dont Space Invaders, souligne la puissance de la technologie de DeepMind. Mais la façon dont il a pris du retard sur les performances humaines de 20 autres, et ne l'a égalé que pour le reste, rappelle que même ce logiciel exceptionnellement capable n'a encore qu'une intelligence limitée.

Le jeu classique Ms. Pac-Man illustre parfaitement la plus grande limitation du logiciel : il est incapable de faire des plans aussi loin que quelques secondes à l'avance. Cela empêche le système de comprendre comment traverser le labyrinthe en toute sécurité pour manger les derniers granulés et terminer un niveau. Il est également incapable d'apprendre que manger certaines boulettes magiques vous permet de manger les fantômes que vous devez éviter à tout prix.

Le logiciel de DeepMind est essentiellement bloqué dans le présent. Il ne regarde que les quatre dernières images vidéo du jeu (juste un 15e de seconde) pour savoir quels mouvements rapportent ou comment utiliser son expérience passée pour choisir son prochain mouvement. Cela signifie qu'il ne peut maîtriser que les jeux où vous pouvez progresser en utilisant des tactiques qui ont des gains très immédiats. C'est limitant, même si cela fonctionne bien pour certains jeux Atari. Même ainsi, le logiciel de DeepMind s'est avéré capable d'élaborer des stratégies apparemment complexes, comme creuser la balle derrière le mur de blocs dans le jeu Breakout, ce que font les joueurs humains experts.

Hassabis dit que son équipe travaille à étendre l'attention et la durée de mémoire du logiciel, ainsi qu'à le rendre capable d'explorer un jeu plus systématiquement qu'en effectuant simplement des mouvements aléatoires comme il le fait aujourd'hui. Il dit que de tels ajustements devraient permettre au logiciel de maîtriser des environnements beaucoup plus complexes. Le travail a déjà commencé pour qu'il joue à des jeux pour la console Super Nintendo et les premiers PC, dont beaucoup ont des environnements 3D simples.

Des tests sur des jeux de plus en plus complexes pourraient même fournir une passerelle vers le monde réel. En fin de compte, l'idée est que si cet algorithme peut conduire une voiture dans un jeu de course, avec quelques ajustements, il sera capable de conduire une vraie voiture, a déclaré Hassabis lors d'une conférence de presse mardi.

Ne vous attendez pas à ce que le logiciel DeepMind prenne le volant de l'une des voitures autonomes de Google de sitôt. Le travail effectué pour appliquer les recherches du groupe aux problèmes du monde réel aujourd'hui se concentre sur les produits de base de l'entreprise tels que la recherche, les fonctions d'assistant mobile et la traduction, explique Hassabis. Imaginez si vous pouviez demander à l'application Google quelque chose d'aussi complexe que 'D'accord, Google, planifie-moi un super voyage en sac à dos à travers l'Europe', a-t-il déclaré. Examen de la technologie MIT .

Des services tels que les assistants mobiles et la traduction automatique sont familiers et fonctionnels aujourd'hui, mais ils peuvent être frustrants et limités. Les logiciels qui peuvent apprendre à vous battre aux jeux vidéo peuvent être passionnants, mais leur premier impact réel sur le monde apportera probablement un nouveau polissage (vous pourriez dire en retard) aux services que nous utilisons déjà.

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