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L’intelligence artificielle est par définition intelligente, et nous pouvons l’a formé pour accomplir toutes sortes de tâches complexes, qui parfois surpassent l’intelligence humaine. Mais des chercheurs se sont demandé pourquoi elle pouvait échouer si lamentablement à certains jeux vidéo, et ce, en dépit du fait de l’avoir formé correctement pour jouer à ces jeux.

Pourquoi l’IA échoue-t-elle à certains jeux

En effet, l’intelligence artificielle (IA) peut exceller à des jeux tels que Pong et Space Invaders, mais elle échoue à un jeu comme comme Miss Pac-Man (photo). Maintenant, en faisant jouer à l’IA six jeux d’arcade classiques, les chercheurs sont plus près de comprendre pourquoi les machines excellent dans certains jeux et échouent dans d’autres, ont-ils rapporté le mois dernier lors de la conférence internationale sur l’apprentissage automatique.

L’équipe a mis au point un nouveau système de visualisation de la manière dont fonctionnent les IA jouant à des jeux Atari. Ils ont choisi Atari parce que les jeux sont relativement simples et constituent une préoccupation fréquente pour les chercheurs qui développent des algorithmes «d’apprentissage par renforcement», des IA qui apprennent des comportements par essais et erreurs. Une IA « voit » l’écran (comme une entrée de uns et de zéros) et répond au hasard avec des commandes pour « gauche », « droit », « tirer », etc. Dans Space Invaders, l’IA déplace un vaisseau de part et d’autre du fond de l’écran tout en tirant des extraterrestres descendants et en esquivant leurs projectiles.

Comprendre sa stratégie

Après des milliers d’heures d’entraînement, une IA pouvait mieux performer avec Space Invaders. Pour comprendre sa stratégie, l’équipe a brouillé de petites sections de l’écran, obscurcissant le vaisseau, ou des extraterrestres, des projectiles, des boucliers, ou un espace vide. Si le brouillage d’une section nuit à une IA, elle doit porter une grande attention à cette zone de l’écran. Le système crée alors des «cartes de saillance» – afin qu’elle porte son attention sur ces sections brouillées –  des vidéos où les zones d’écran les plus critiques sont mises en évidence par des gouttes de couleur afin qu’un observateur puisse voir où se concentre l’IA avec un jeu.

Les chercheurs savaient qu’une IA jouant à Space Invaders semblait diriger son arme sur des étrangers, mais ils ne savaient pas si elle tirait sur des groupes d’étrangers ou visait des cibles individuelles. Les « cartes de saillance » ont révélé que l’IA traque des extraterrestres spécifiques, a rapporté l’équipe.

Cette découverte permettrait de concevoir des algorithmes plus efficaces

Vous ne vous souciez probablement pas des stratégies d’une AI jouant à des jeux Atari, mais ce système pourrait un jour être utilisé pour mettre en évidence la façon dont d’autres algorithmes voient et agissent sur le monde; comme sur quoi une voiture autonome se concentre-t-elle lorsqu’elle change de voie? Ou comment un robot de soins à domicile recherche-t-il un flacon de comprimés?

Les « cartes de saillance » aident également à déboguer des algorithmes. Par exemple vous pouvez voir qu’une IA jouant à Miss Pac-Man dans laquelle un personnage jaune doit manger des points dans un labyrinthe, en tentant de ne pas se faire attraper par les fantômes, échoue parce qu’elle ne fait pas attention aux fantômes.

Des IA pouvant résoudre des problèmes très complexes

Donc, une voiture ou un robot ne faisant pas bien son travail, vous voulez savoir ce qu’il manque pour que vous puissiez mieux l’entraîner. Comme apprendre à un robot à craindre des fantômes et d’autres problèmes. Tout cela permettrait de créer des IA plus performantes dans plusieurs domaines de nos vies, car en comprenant ce qu’il manque à un algorithme, cela permettrait d’en concevoir d’autres qui pourraient  résoudre des problèmes très complexes.

Source : Science