Non content de battre les joueurs à des jeux complexes, les ordinateurs veulent maintenant les rabaisser. L’année dernière, Cosmos a rendu compte du développement d’AlphaGo Zero, un programme qui peut nous mener chez les nettoyeurs au jeu extrêmement difficile de Go sans aucune formation.
Cela établit la stratégie elle-même. AlphaGo Zero a montré son potentiel avec un virage à 100 % de son prédécesseur, qui avait bénéficié de l’apport humain, ce qui, sans surprise, a été salué comme une étape importante dans la recherche sur l’intelligence artificielle. Cela vaut la peine de lire ce rapport pour mieux comprendre.
Voici une vidéo en anglais présentant ce programme :
L’intelligence artificielle dans les jeux
Maintenant, les développeurs, DeepMind, du Royaume-Uni, ont encore augmenté la barre avec la sortie d’AlphaZero, qui faire la même chose dans de nombreux jeux. Il était capable d’apprendre Go, les échecs et le Shogi simplement en jouant contre lui-même.
D’ailleurs, ce programme sera imbattable lorsqu’il a maîtrisé un jeu. Il lui suffit en général quelques heures pour comprendre un jeu en particulier. Le développeur David Silver a indiqué qu’ils ont généralisé l’approche AlphaGo Zero pour créer un algorithme unique qui peut atteindre une performance surhumaine dans de nombreux jeux difficiles.
Une avancée majeure dans le domaine
AlphaZero remplace les connaissances artisanales et les augmentations spécifiques à un domaine utilisées dans les programmes de jeu traditionnels avec des réseaux neuronaux profonds, un algorithme d’apprentissage et un algorithme de recherche d’arborescence. Le nouveau programme utilise la même architecture réseau que son prédécesseur, mais doit tenir compte de certaines différences significatives entre les jeux.
Par exemple, contrairement à Go, vous pouvez avoir des tirages au sort en échecs et en shogi, et les règles dépendent de la position. AlphaZero ne peut pas non plus présumer de symétrie, car les échecs et le shogi ne sont pas symétriques, les pions ne font que progresser.
