L'IA peut nous battre au poker - Voyons maintenant si cela peut fonctionner avec nous

Martin Nicolausson

Les progrès de l'intelligence artificielle se mesurent depuis longtemps à sa maîtrise des jeux de société comme les échecs, le backgammon et le go. Les chercheurs travaillent maintenant sur le poker et les jeux informatiques tels que Starcraft.

Iyad Rahwan , professeur au MIT, respecte ces jalons, mais affirme que l'accent mis sur le fait de battre les humains en compétition directe nous a conduits à négliger d'autres moyens de mesurer et de faire progresser l'IA. Il soutient que, alors que les machines intelligentes semblent devoir devenir omniprésentes, davantage d'efforts devraient être consacrés à la création de logiciels qui apprennent à coopérer avec les humains.

C'est le prochain problème important, car les IA ne doivent pas toujours nous remplacer, elles doivent vivre avec nous, dit Rahwan. La plupart des interactions humaines ne sont pas à somme nulle - c'était en quelque sorte un angle mort pour des projets d'IA ambitieux.

Rahwan a essayé d'attirer l'attention sur cet angle mort avec des collaborateurs aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France, en Australie et aux Émirats arabes unis. Dans une étude récente , ils ont réutilisé des jeux simples utilisés dans les sciences du comportement pour étudier comment les humains coopèrent (ou non) pour tester comment les algorithmes pourraient apprendre à travailler avec les humains.

Ces jeux comprenaient le dilemme du prisonnier, une norme de recherche sur la théorie des jeux dans laquelle les joueurs jouant le rôle de criminels doivent décider de se trahir ou non. Bien que simple, il peut être utilisé pour analyser des stratégies dans des domaines compliqués tels que la politique climatique et la publicité.

Les premiers résultats ont été décevants, la coopération entre joueurs humains et artificiels étant moins fréquente qu'entre humains. Cela a changé lorsque les chercheurs ont donné à la fois aux humains et à leurs algorithmes la possibilité de communiquer avant un jeu à l'aide d'un menu de 19 phrases, dont Fais ce que je dis, ou je te punirai, je change ma stratégie et Donne-moi une autre chance.

À l'instant où la machine commence à parler, les gens réagissent complètement différemment, dit Jacob Crandal , professeur agrégé à l'Université Brigham Young également impliqué dans les travaux. Ils avaient du mal à distinguer les humains des machines. Il faut être deux pour coopérer, et l'utilisation de simples messages suffisait aux machines pour que les humains soient ouverts à travailler ensemble.

Dans les trois différents jeux testés, les gens ont fini par être à peu près aussi susceptibles de coopérer avec un joueur machine qu'avec un autre humain. Dans l'ensemble, les paires machine-machine ont obtenu les meilleurs scores en moyenne dans les jeux parce qu'elles ont coopéré de manière plus fiable (et contrairement aux joueurs humains, elles n'ont jamais menti).

L'algorithme qui a réalisé cela calcule à l'avance certaines stratégies prometteuses pour le jeu joué, avant d'apprendre laquelle utiliser en fonction des actions de son co-joueur. Il est peu probable qu'il devienne le fondement des futures relations homme-robot, mais il vise à montrer comment les expériences peuvent tester la coopération et inspirer de nouvelles recherches sur l'idée, explique Rahwan.

Oren Etzioni , directeur de l'Allen Institute for Artificial Intelligence, à Seattle, espère que cela se produira. L'avenir dont nous avons besoin est un avenir où nous coopérons avec des machines sur le lieu de travail, il est donc logique d'étudier la forme de cette coopération, dit-il.

La transition de simples jeux de science comportementale à des scénarios plus complexes nécessitera cependant un travail important, déclare Etzioni. Coöperation dans des situations complexes nécessiterait un logiciel avec une bonne maîtrise du langage pour communiquer avec les autres joueurs, ce qui ne gêne pas les logiciels prenant Go ou Starcraft. Les chercheurs ne doivent cependant pas renoncer aux jeux de société. Etzioni suggère que le risque ou la diplomatie, dans lesquels les joueurs doivent conclure des alliances et négocier, pourraient être de bons bancs d'essai pour les compétences de coopération des machines.

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