L’IA, c’est le sujet qu’on ne présente plus. Son intrusion dans nos vies quotidiennes et cela dans tous les domaines ou presque choque certains. Des futuristes y voient une menace pour la démocratie telle que nous l’a connaissons, certains craignent que tous les emplois de demain ne soient destinés qu’aux machines intelligentes, et d’autres nous mettent en garde contre une époque où l’intelligence artificielle pourra s’améliorer d’elle-même, dépassant ainsi l’homme. Cependant, malgré toutes ces critiques dont elle est victime, les entreprises qui développent cette technologie acclament chaque succès et progrès qu’elles accomplissent.L’intelligence artificielle semble de jour en jour prête à relever tous les défis que l’homme aura à lui lancer. C’est le cas peut-être de AlphaStar, une IA conçue par DeepMind, une filiale de Google pour tenter de rivaliser avec des professionnels de jeux tels que StarCraft II. DeepMind est une entreprise britannique spécialisée dans l'intelligence artificielle fondée en 2010. Elle est rachetée le 26 janvier 2014 par Google pour plus de 628 millions de dollars américains. L’objectif de DeepMind est de résoudre l'intelligence. Pour atteindre ce but, l'entreprise essaie de combiner les meilleures techniques de l'apprentissage automatique et des neurosciences des systèmes pour construire de puissants algorithmes d'apprentissage généraliste.
L'entreprise souhaite non seulement doter les machines d'une intelligence artificielle performante, mais aussi comprendre le fonctionnement du cerveau humain. Pour les entreprises qui développent des outils dotés d’intelligence artificielle, il faut trouver la meilleure manière de rendre sa solution plus performante. Pour cela, la complexité retrouvée dans les jeux de stratégie en temps réel (RTS) constitue un atout important comme l’explique DeepMind sur son site Web.
« Les jeux sont utilisés depuis des décennies comme un moyen important de tester et évaluer les performances des systèmes d’intelligence artificielle. Au fur et à mesure que les capacités de l’IA augmentent, la communauté des chercheurs a recherché des jeux de plus en plus complexes qui capturent différents éléments d’intelligence nécessaires à la résolution de problèmes scientifiques et réels. Ces dernières années, StarCraft est considéré comme l'un des jeux de stratégie en temps réel les plus difficiles et l'un des jeux les plus joués de tous les temps. Il s'est imposé par consensus comme un “grand défi” pour la recherche sur l'IA ».
AlphaStar répond aux mêmes critères de construction que les précédentes solutions de DeepMind. Il base son apprentissage essentiellement sur un réseau de neurones qui reçoit des données d'entrée de l'interface de jeu brute (une liste d'unités et de leurs propriétés) et génère une séquence d'instructions constituant une action dans le jeu. Des informations plus utiles et plus détaillées sur sa conception et son mécanisme de fonctionnement sont présentées par DeepMind sur son site Web. Cependant, AlphaStar a, peut-on dire, réussi la mission qui est la sienne à savoir battre des joueurs professionnels du très célèbre StarCraft II.
Il est donc devenu la première intelligence artificielle à réaliser cet exploit. Connaissez-vous ce jeu de stratégie publié pour la première fois sur PC en 2010 ? Sinon, pour un petit rappel, StarCraft II est créé par Blizzard Entertainment. Il s'inscrit dans un univers fictif de science-fiction et propose un gameplay riche et multi-couches conçu pour défier l'intellect humain. A ce jeu, l’IA de DeepMind a battu à plusieurs reprises, dans une série de matchs, des joueurs professionnels tels que Grzegorz Komincs et Dario Wünsch classés respectivement 13e et 42e sur la liste des joueurs professionnels dans le monde sur un référentiel centralisé des wikis de Liquipedia.
DeepMind a tenu à expliquer que le choix s’est porté sur ce jeu compte tenu de sa complexité et que son IA a obtenu ce résultat notamment grâce son réseau de neurones qui lui confère les capacités d’un apprentissage supervisé et d’un apprentissage par renforcement. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome (robot, etc.), à apprendre à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant.
En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative. L'agent cherche au travers d'expériences itérées, un comportement décisionnel (appelé stratégie ou politique, et qui est une fonction associant à l'état courant l'action à exécuter) optimal, en ce sens qu'il maximise la somme des récompenses au cours du temps. Pour finir son argumentaire, DeepMind a indiqué que l’objectif premier d’un tel travail n’est pas simplement de réussir à battre des humains dans un jeu de stratégie, mais de mesurer à quel point les techniques de conception et les algorithmes de l’intelligence artificielle ont évolué. Grâce à cela, l’entreprise estime qu’à l’avenir, il sera possible de concevoir des agents d’IA capables d’exécuter des tâches intelligentes comme un être humain ainsi que d’autres tâches selon l’environnement dans lequel elle se trouvera.
Rappelons qu'en 2016, après AlphaGo, l’IA de Google DeepMind qui avait terrassé Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de Go au monde, la filiale de Google, voulait déjà tester ses recherches en intelligence artificielle dans des domaines plus complexes, et c’est celui des jeux vidéo qui a été choisi. Le 4 novembre, lors de l’événement BlizzCon 2016 du studio Blizzard Entertainment, DeepMind avait annoncé une collaboration avec la société de développement de jeux vidéo basée en Californie pour ouvrir le jeu StarCraft II aux chercheurs en IA et en apprentissage automatique partout dans le monde.
En d’autres termes, StarCraft II était devenu le nouveau domaine dans lequel DeepMind avait décidé de tester ses recherches en intelligence artificielle. Les compétences acquises dans cet environnement plus complexe pourront ensuite être transférées dans le monde réel. En effet, « StarCraft est un environnement de test intéressant pour la recherche actuelle en IA, car il fournit un pont utile pour la complexité du monde réel », explique Google DeepMind. Et d’ajouter que : « les compétences nécessaires à un agent pour progresser dans l'environnement et bien jouer à StarCraft pourraient finalement être transférées à des tâches réelles ».
Sources : DeepMind, Liquipedia
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