L’intelligence artificielle de DeepMind se hisse au niveau des meilleurs joueurs de StarCraft II L’intelligence artificielle de DeepMind se hisse au niveau des meilleurs joueurs de StarCraft II

L'intelligence artificielle de DeepMind se hisse au niveau des meilleurs joueurs de StarCraft II L’intelligence artificielle de DeepMind se hisse au niveau des meilleurs joueurs de StarCraft II © Youtube – DeepMind

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AlphaStar, l’intelligence artificielle de DeepMind dédiée à StarCraft II, peut rivaliser avec les meilleurs joueurs. AlphaStar s’est positionnée au-dessus de 99,8% des joueurs actifs sur la plate-forme en ligne de StarCraft II, a annoncé mercredi 30 octobre 2019 DeepMind, filiale du groupe Alphabet (Google). L’intelligence artificielle, qui peut jouer des matchs en un contre un avec n’importe quelle race et contre n’importe quelle race (Protoss, Terran et Zerg), a atteint la ligue « Grand Maître » (ou Grandmaster level) qui est l’espace de compétition dédié au 200 meilleurs joueurs dans chaque région du globe.

Mêmes restrictions qu’un joueur humain

Un des points importants mis en avant par DeepMind est qu’AlphaStar a joué avec le même type de restrictions qu’un joueur humain sur le serveur officiel de StarCraft II et sur les mêmes cartes que l’ensemble des joueurs. DeepMind a donc appliqué quelques restrictions à son intelligence artificielle. AlphaStar a eu accès à des informations limitées sur les cartes dans lesquelles il évoluait et avait la même vision qu’un humain de celle-ci. La fréquence des actions d’AlphaStar a aussi été réduite.

DeepMind a entraîné son intelligence artificielle en imitant les entraînements des joueurs professionnels via une version modifiée de son système d’apprentissage par renforcement (reinforcement learning), explique Engadget. L’apprentissage par renforcement permet de maximiser les chances de victoire de l’intelligence artificielle. Mais cela limite les possibilités du software qui apprend à exceller dans des conditions précises. Dans ces conditions, l’IA apprend à exploiter les faiblesses de son adversaire. AlphaStar a appris différentes stratégies lui permettant de contrer des tactiques moins conventionnelles. Toutefois, la technologie à ses limites puisque l’intelligence artificielle a besoin de beaucoup plus d’entrainement qu’un humain pour arriver à un niveau de jeu et des compétences comparables, ajoute Engadget.

DeepMind souhaite transférer les progrès d’AlphaStar dans des applications qui puissent être utiles dans le monde réel. Un entraînement plus robuste des intelligences artificielles pourrait par exemple aider dans le domaine des véhicules autonomes et la gestion de situations inhabituelles qu’il est impossible de prévoir en amont, selon Engadget.