La courbe d’apprentissage continue pour Deepmind de Google. La firme américaine vient de s’associer avec l’éditeur de jeu vidéo Blizzard pour ouvrir un environnement de test ouvert (y compris à Deepmind) au sein du jeu StarCraft II pour les chercheurs en intelligence artificielle et en machine learning.
« Nous avons travaillé en étroite collaboration avec l’équipe de StarCraft II pour développer une API supportant l’équivalent des robots élaborés avec une « interface scriptée » et permettant le contrôle des unités, ainsi que l’accès aux différents scénarios du jeu (avec quelques nouvelles options) », précise Deepmind dans un communiqué. La société ajoute : « In fine, les agents vont pouvoir jouer directement depuis des pixels. Nous avons donc développé une nouvelle interface graphique qui transcrit des images RGB en basse résolution pour la carte et les mini-cartes , ainsi que des indications définies dans l’option de « couches » comme la hauteur du terrain, le type d’unité, la santé de l’unité, etc. »
Les deux sociétés travaillent également à la création de « scenarios curriculum », un ensemble de tâches de plus en plus complexes à destination des chercheurs en IA pour faire fonctionner leur système, les algorithmes de référence et les avancées. StarCraft II va proposer un outil pour faciliter le contrôle des travaux des chercheurs.
Pour Deepmind, les jeux vidéo sont une des meilleures façons de tester et de développer l’IA. La filiale de Google s’est servie de jeux 2D sur Atari pour préparer sa plateforme d’IA pour les épreuves de Go. Dans le cadre de StarCraft, Deepmind se frotte à une autre variable, le temps réel. Le moteur de l’IA va donc être obligé d’élaborer des stratégies en temps réel pour choisir par exemple l’une des trois races au début du jeu (les Terrans, les Zergs et les Protoss), choisir quand et comment exploiter du minerai et du gaz, décider quand et quels unités et bâtiments construire, etc.
Pour travailler en temps réel, Deepmind va bénéficier de l’avancée de Google avec le modèle DNC (Differential Neural Computer). Une technique qui permet à l’IA d’utiliser sa propre mémoire pour apprendre et trouver la réponse aux questions. Elle se base sur les réseaux neuronaux en lui ajoutant une mémoire externe, qui utilise le même apprentissage à partir d’essai et d’erreur.
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