La nouvelle IA de DeepMind vient de battre pour la première fois les meilleurs joueurs professionnels humains à Starcraft II

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 25 janvier

DeepMind, une filiale d'Alphabet qui se concentre sur le cracking de l'intelligence artificielle, a annoncé un nouveau jalon dans cette grande quête : battre les humains dans une guerre galactique.

Les nouvelles: AlphaStar , le dernier algorithme d'apprentissage de la société, a battu pour la première fois les joueurs professionnels de Starcraft II, marquant 10 victoires et une défaite contre les pros, appelés TLO et MaNa. La populaire jeu de stratégie en temps réel implique des joueurs en compétition dans l'une des trois courses pour construire des structures et s'engager dans des combats sur un champ de bataille tentaculaire.

Pratique, pratique : AlphaStar a appris à jouer dans un environnement appelé AlphaStar League. Un vaste réseau de neurones a d'abord observé des rediffusions de jeux humains experts. Il a ensuite été opposé à des versions de lui-même, en utilisant une technique d'apprentissage automatique appelée apprentissage par renforcement pour s'améliorer au fil du temps. Il est important de noter que la vitesse d'action du programme et sa vision du champ de bataille étaient limitées afin qu'il n'ait pas un avantage injuste sur les humains.

Qui donne un Zerg ? AlphaStar a dû faire preuve de nouveaux types d'intelligence afin de maîtriser le jeu. Les techniques développées pour jouer au jeu pourraient potentiellement s'avérer utiles dans de nombreuses situations pratiques où une stratégie complexe est requise : pensez au commerce ou même à la planification militaire.

Meilleur score : Starcraft II n'est pas seulement extrêmement complexe. C'est aussi un jeu d'informations imparfaites, ce qui signifie que les joueurs ne peuvent pas toujours voir ce que font leurs adversaires. Il n'y a pas non plus de meilleure stratégie pour jouer. Et il faut du temps pour que les résultats des actions d'un joueur deviennent clairs, ce qui rend plus difficile pour un algorithme d'apprendre par l'expérience. L'équipe de DeepMind a utilisé un outil très spécialisé architecture de réseau de neurones pour résoudre ces problèmes.

La théorie des jeux: DeepMind est surtout connu pour avoir développé le logiciel qui a appris à battre les meilleurs joueurs de go et d'échecs du monde. Mais avant cela, la société a développé plusieurs algorithmes qui ont appris à jouer à des jeux Atari simples. Jouer à des jeux vidéo est un excellent moyen de mesurer les progrès de l'intelligence artificielle et de comparer les ordinateurs aux humains. Cependant, il s'agit également d'un test très étroit - AlphaStar, comme ses prédécesseurs, ne peut effectuer qu'une seule tâche, bien qu'incroyablement bien.