AlphaStar, l'IA de DeepMind qui a battu deux des meilleurs joueurs de Starcraft II,
A-t-elle combattu à la loyale ou disposait-elle d'avantages ?

Le , par Stéphane le calme

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DeepMind, la startup de l'IA acquise par Google en 2014, est probablement mieux connue pour avoir créé la première intelligence artificielle à battre un champion du monde au jeu de Go. Alors, que faites-vous après avoir maîtrisé l'un des jeux de société les plus difficiles au monde ? Vous abordez un jeu vidéo complexe. Plus précisément, DeepMind a décidé de développer une IA pour jouer au jeu de stratégie en temps réel StarCraft II.

StarCraft exige des joueurs qu’ils rassemblent des ressources, construisent des dizaines d’unités militaires et les utilisent pour tenter de détruire leurs adversaires. StarCraft est particulièrement difficile pour une IA car les joueurs doivent exécuter des plans à long terme sur plusieurs minutes de jeu, les peaufinant à la volée face aux contre-attaques ennemies. DeepMind a déclaré qu’avant ses propres efforts, personne n’était parvenu à concevoir une intelligence artificielle StarCraft aussi performante que les meilleurs joueurs.

La nécessité d'équilibrer les objectifs à court et à long terme et de s'adapter aux situations imprévues pose un défi de taille aux systèmes souvent fragiles et inflexibles. La maîtrise de ce problème nécessite des avancées dans plusieurs défis de la recherche sur l'IA, notamment dans :

  • la théorie du jeu : StarCraft est un jeu où, à la différence du chifoumi (pierre-papier-ciseaux, il n'y a pas de meilleure stratégie. En tant que tel, un processus de formation à l'IA doit continuellement explorer et élargir les frontières de la connaissance stratégique.
  • Informations imparfaites : contrairement aux jeux comme les échecs ou Go où les joueurs voient tout, les informations cruciales sont cachées aux joueurs de StarCraft et doivent être activement découvertes en effectuant des « reconnaissances ».
  • Planification à long terme : comme beaucoup de problèmes concrets, les causes et effets ne sont pas instantanés. Les jeux peuvent également prendre jusqu’à une heure, ce qui signifie que les actions entreprises au début du jeu risquent de ne pas être rentables avant longtemps.
  • Temps réel : contrairement aux jeux de société traditionnels où les joueurs alternent les mouvements subséquents, les joueurs de StarCraft doivent effectuer des actions de manière continue au fur et à mesure que le chronomètre avance.
  • Grand espace d'action : des centaines d'unités et de bâtiments différents doivent être contrôlés simultanément, en temps réel, créant ainsi un espace combinatoire de possibilités. De plus, les actions sont hiérarchiques et peuvent être modifiées et augmentées.



En raison de ces immenses défis, StarCraft est devenu un « grand défi » pour la recherche sur l'IA.

DeepMind a annoncé avoir battu deux des meilleurs joueurs de StarCraft

Jeudi dernier, DeepMind a annoncé une avancée significative. La société a opposé son IA, baptisée AlphaStar, à deux des meilleurs joueurs de StarCraft - Dario "TLO" Wünsch et Grzegorz "MaNa" Komincz. AlphaStar a remporté une série de cinq matchs contre Wünsch 5-0, puis a battu Komincz 5-0.

Citation Envoyé par DeepMind
Ces dernières années, StarCraft, considéré comme l'un des jeux de stratégie en temps réel (RTS) les plus difficiles et l'un des sports les plus joués de tous les temps, s'est imposé par consensus comme un « grand défi » pour la recherche sur l'IA.

Nous présentons maintenant notre programme StarCraft II, AlphaStar, la première intelligence artificielle à vaincre un joueur professionnel de haut niveau. Lors d'une série de matches d'essai qui s'est déroulée le 19 décembre, AlphaStar a remporté une victoire décisive face au Grzegorz "MaNa" Komincz, de l'équipe Liquid, 5-0, à la suite d'un match de référence contre son coéquipier Dario "TLO" Wünsch. . Les matches se sont déroulés dans des conditions de match professionnelles sur une carte en échelle de compétition et sans aucune restriction de jeu.

Bien que les jeux vidéo tels qu'Atari, Mario, Quake III Arena Capture du drapeau et Dota 2 aient connu un succès considérable, les techniques de l'intelligence artificielle ont jusqu'à présent eu du mal à faire face à la complexité de StarCraft. Les meilleurs résultats ont été rendus possibles par la fabrication manuelle d’éléments majeurs du système, l’imposition de restrictions importantes aux règles du jeu, la fourniture de capacités surhumaines au système ou la lecture de cartes simplifiées. Même avec ces modifications, aucun système n’a réussi à rivaliser avec les compétences des joueurs professionnels. En revanche, AlphaStar joue à StarCraft II dans son intégralité, en utilisant un réseau de neurones profonds entraîné directement à partir de données brutes de jeu, par apprentissage supervisé et renforcement.
AlphaStar a été formé en utilisant "jusqu'à 200 ans" de gameplay virtuel

Le comportement d’AlphaStar est généré par un réseau de neurones profonds qui reçoit des données d’entrée de l’interface de jeu brute (une liste des unités et de leurs propriétés) et émet une séquence d’instructions constituant une action dans le jeu.

AlphaStar utilise également un nouvel algorithme d’apprentissage multi-agents. Le réseau de neurones a été initialement formé par apprentissage supervisé à partir de jeux humains anonymisés publiés par Blizzard. Cela a permis à AlphaStar d’apprendre, par imitation, les stratégies de base micro et macro utilisées par les joueurs à l’échelle de StarCraft. Cet agent initial a vaincu l'IA intégrée de niveau « Elite » - autour du niveau de l'or pour un joueur humain - dans 95% des matchs.

Citation Envoyé par DeepMind
Afin de former AlphaStar, nous avons développé une configuration de formation distribuée hautement évolutive à l'aide des TPU v3 de Google, qui prend en charge une population d'agents apprenant à partir de plusieurs milliers d'instances parallèles de StarCraft II. La ligue AlphaStar a duré 14 jours, avec 16 TPU pour chaque agent. Pendant la formation, chaque agent a connu jusqu'à 200 ans de jeu StarCraft en temps réel. L'agent final AlphaStar comprend les composants de la distribution Nash de la ligue - en d'autres termes, le mélange le plus efficace de stratégies découvertes - fonctionnant sur un seul GPU desktop.
En somme, le processus a commencé par l'utilisation de l'apprentissage supervisé pour aider les agents à apprendre à imiter les stratégies des joueurs humains. Cette technique d’apprentissage par renforcement était suffisante pour construire un bot StarCraft II compétent. DeepMind dit que cet agent initial « a vaincu l'IA intégrée du niveau Elite - autour du niveau de l'or pour un joueur humain - dans 95% des matchs »

DeepMind a ensuite divisé cette IA initiale en plusieurs variantes, chacune avec un style de jeu légèrement différent. Tous ces agents ont été jetés dans une ligue virtuelle StarCraft, chaque agent jouant avec les autres joueurs 24 heures sur 24, apprenant de leurs erreurs et faisant évoluer leurs stratégies au fil du temps.

« Pour encourager la diversité dans la ligue, chaque agent a son propre objectif d'apprentissage: par exemple, quels concurrents cet agent devrait-il viser, et toutes motivations internes supplémentaires qui biaisent la façon dont l'agent joue », explique DeepMind. « Un agent peut avoir pour objectif de vaincre un concurrent spécifique, tandis qu'un autre peut devoir vaincre toute une distribution de concurrents, mais en construisant davantage d'une unité de jeu particulière ».

Selon DeepMind, certains agents ont gagné l'équivalent de 200 ans de pratique en jouant à StarCraft contre d'autres agents. Sur une période de deux semaines, ce processus darwinien a considérablement amélioré les compétences moyennes des agents:

Au terme de ce processus, DeepMind a sélectionné cinq des agents les plus puissants de sa ménagerie virtuelle pour affronter les challengers humains d'AlphaStar. Une conséquence de cette approche est que les joueurs humains été confrontés à une stratégie différente lors de chaque match contre AlphaStar.

Source : DeepMind

Et vous ?

Le combat était-il équitable selon vous ou l'IA disposait-elle d'avantages ?

Voir aussi :

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Dans l'hôtel futuriste d'Alibaba, le personnel est en supplément, l'hôtel étant géré par l'intelligence artificielle

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Avatar de LittleWhite
Responsable 2D/3D/Jeux https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 17:54
Bonjour,

Je souhaiterai répondre à fredoche.
Il est possible de considérer les jeux sous la forme suivante : un jeu vidéo n'est qu'une problématique présentée au joueur, problématique qu'il doit résoudre pour accéder à une récompense (la fin du jeu, souvent).
Dans Mario, le joueur doit aller à droite (fin du niveau). Pour cela il peut sauter et courir. Il faut faire preuve d'une certaine capacité cognitive (synchronisation des yeux et mains, reflex, mémoire...) pour réussir.
Dans Starcraft, on démarre avec quatre récolteurs. Il faut écraser son ennemi. Du coup, il faut monter une armée (une armée efficace pour battre l'ennemi et non pas juste une "grosse" armée), lui donner des ordres précis et pointus, gérer ses ressources et son extension. Bref, cela demande (d'après moi) des capacités plus élevés que Mario.

Et pour moi, Starcraft est une évolution du jeu d'échec. Un jeu d'échec sur une carte plus grande, avec des ressources à gérer, de la production à gérer, mais dans l'idée, cela reste de la stratégie et cela reste qu'il faut battre l'adversaire (en détruisant ses pièces).

Et puis, on a déjà mis les IA sur des sujets "plus utiles d'après vous" : http://www.developpez.com/actu/23971...lon-une-etude/ .
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 19:48
Citation Envoyé par fredoche Voir le message
Je trouve ça tellement limité cette notion d'intelligence dans ces contextes, aussi artificielle soit-elle.
Il faut savoir que le terme "intelligence" en IA est un buzzword marketing. Dans la quasi totalité des cas, on ne cherche pas à faire une machine intelligente, mais une machine experte dans une tâche bien précise. Si tu écoute ceux qui bossent directement sur ces technos, tu entendras parler de performance, efficience, efficacité, etc. mais quasiment jamais d'intelligence.
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Avatar de gallima
Membre habitué https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 22:25
Est ce qu'il y a eu triche de la part de AlphaStar/Deepmind ?

1) Vision de toute la carte : C'est un avantage déterminant énorme.
2) Des piques à 1200action par minutes (APM) juste aux moments critiques, loin des 400 des humains. Et encore pour un humain à 400 il y a beaucoup de spams, moins du tiers sont des actions qui changent l'état du jeu; là où Deepmind fait des déplacements simultanés d'unité. Ce n'est pas le fait d'être à trois endroits en même temps qui pose un problème d'équité, c'est le fait de donner des ordres très précis de déplacement et de tir différentiés à chaque unité dans une grosse formation à 10 unités par secondes pendant les 3 secondes où se fait le match. Cette micro-maitrise des déplacements et attaques permet à l'IA de s'orienter vers des unités et style de jeu impraticable pour un humain. Ce n’est pas équitable.
3) Calcul au point de vie près de la survie des unités pour les déplacements: Alphastar ne manipule pas la sourie, il accède directement aux unités via son API, une grosse difficulté en moins; le clavier c'est moins gênant, mais dans l'absolu le problème est le même. Ce n’est pas équitable.
4) Une seul carte pour jouer ? Sérieusement il y en a plus de 200 dans le jeu. Même si l'humain sait quelle carte va sortir, on sait très bien qu'il ne peut pas réduire sa cervelle pour qu'elle tourne plus vite sachant la carte. Un ordinateur peut le faire par contre. Ce n’est pas juste.
5) Que de match Protoss contre Protoss ? Pourquoi ne pas autoriser les Terran et Zerg ? La diversité fait partie de la complexité. Ca perd de l’intérêt, honnêtement j'ai zappé des morceaux à cause de ça. Au moins avec Alphago cela ressemblait au go.
6) Pas un seul rush/cheese dans les stratégies de Mana, 10 matchs d'accords, mais 10 matchs copiés/collés. Pourquoi ? Un 'pro' ne ferait jamais ça. Perso si la plan A ne marche pas je fais le plan B, et les 'pro' on plein de plans. Qui a payé qui ? Que dit le contrat ?
7) Mana est un joueur pro, mais pas dans les 10 premiers. Dans le haut de la pyramide, le niveau monte de plusieurs crans, 500 points de MRR entre Mana(n°19) et Serral(n° 1); pas de sélection en tournoi majeur en 2018 : https://liquipedia.net/starcraft2/MaNa
8) A l'origine Deepmind avait annoncé qu'ils allaient créer un système qui apprendrait tout le jeu par l'écran la sourie et le clavier... Clairement l'objectif a été vite oublié ; ils ont entré les concepts du jeu dans l'IA, 'pylône', 'production', 'déplacement' etc... Les informations disponibles sont très ambigües sur l'intrusion humaine dans la programmation d'Alphastar. L'abstraction requise pour comprendre le jeu n'a pas été maitrisée, demain si le jeu évolue (comme il le fait souvent) Alphastar ne va pas s'adapter tout seul. Les capacités apprises par Alphastar ne sont vraisemblablement pas transposables à d'autres jeux de stratégies. Pour rappel, l'IA d'origine du jeu même en 'élite' ne ralentit pas du tout le fonctionnement du jeu et fonctionne sur un Hierchical Task Network qui pourrait aussi être amélioré; mais l'éditeur doit vouloir permet aux joueurs occasionnels de gagner. Si demain Alphastar doit jouer à Dune2, il faudra ré-encoder le jeu dans Dune2star, un humain maitriserait la différence en 2 ou 3 parties.

Dans le 11ieme matche, l'avantage numéro 1 est retiré et Alphastar/Deepmind fait n'importe quoi dès la première attaque par-derrière (pourtant très classique).

Si Alphastar est si forte alors pourquoi ne pas la lancer sur le ladder, je suis certain que beaucoup de joueurs lui feront un bon accueil.
Pour Deepmind, battre Mana lors d'un show truqué, c'est bien pour se faire un dernier coup de pub, avant de laisser tomber ce projet trop compliqué qui ne rapporte pas d'argent.
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 22:42
Au cas où tu n'aurais pas suivi, ce challenge arrive au milieu du projet. AlphaStar n'est pas terminé.

Tout comme pour le Go ils ont d'abord joué en 2015 contre un bon joueur accessible (européen) avec une version capable de bien jouer. Puis en 2016 ils ont joué contre le meilleur joueur du monde avec une version améliorée. Puis ils ont laissé tourner AlphaGo encore amélioré sur des serveurs de Go avant de l'arrêter. Au final, AlphaGo aura été battu par son successeur non-spécialisé AlphaZéro.

Le match StarCraft qui vient de se passer correspond au tout premier match. Ils n'ont pas visé le top mondial, mais de bons joueurs accessibles, avec une version exploitable qui avait des chances de gagner. Ils en sont encore au stade expérimental à voir jusqu'où ça va. Peut être que le prochain match sera avec les meilleurs du monde l'année prochaine, mais ce qui est sûr est qu'il planche encore sur l'amélioration d'AlphaStar, le 11e match ayant été fait avec une toute nouvelle version.
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Avatar de fredoche
Membre expert https://www.developpez.com
Le 05/02/2019 à 17:05
Citation Envoyé par Dgamax Voir le message


Sinon, ça signifie quoi pour toi l’intelligence artificielle ?
Hé bien en préambule j'adhère beaucoup à ce qu'a dit Mathieu, qui l'a dit de manière beaucoup plus élégante et directe que ce que je suggérais

Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
Il faut savoir que le terme "intelligence" en IA est un buzzword marketing. Dans la quasi totalité des cas, on ne cherche pas à faire une machine intelligente, mais une machine experte dans une tâche bien précise. Si tu écoute ceux qui bossent directement sur ces technos, tu entendras parler de performance, efficience, efficacité, etc. mais quasiment jamais d'intelligence.
Et je comprends le besoin de marketing, de démontrer des résultats, on est tous tenu à ça quelque part

Si je devais définir intelligence, l'un des mots basiques que je pourrais employer c'est capacité d'adaptation.
Connaissant un peu la neurologie et la psychophysiologie je crois que nous sommes toujours très loin de pouvoir reproduire de manière numérique le fonctionnement des axones et dendrites des neurones du néocortex des mammifères, leur formidable plasticité, la richesse de comportement qu'offrent les neuro-transmetteurs... Mais bref on s'en fout pas mal.

Citation Envoyé par Dgamax Voir le message
Deepblue et AlphaGo ou Alphastar ne fonctionnent pas de la même façon.
Deepblue calculé tous les coups possibles et demandé un supercalculateur pour jouer aux échec.
L'alpha team, tourne sur un PC portable classique et se sert de sa connaissance pour s'adapter face à ses concurrents.

Le seul point commun c'est que les chercheurs n'étaient pas des grands joueurs d'échec, go ou sc2.

Sinon, ça signifie quoi pour toi l’intelligence artificielle ?
Alors oui mais en réalité non :
- 200 ans d'apprentissage sur les TPU google, c'est aussi 200 ans de parties d'échecs stockées dans les mémoires de Deepblue. De mes souvenirs celui-ci avait été nourri de toutes ls parties d'échecs de grand maitres du 19e et 20 e siècle répertoriées, et c'était la mode de conserver ces traces à l'époque, toujours d'ailleurs
ici https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_B...hess_computer) on lit :
Deep Blue's evaluation function was initially written in a generalized form, with many to-be-determined parameters (e.g. how important is a safe king position compared to a space advantage in the center, etc.). The optimal values for these parameters were then determined by the system itself, by analyzing thousands of master games. The evaluation function had been split into 8,000 parts, many of them designed for special positions. In the opening book there were over 4,000 positions and 700,000 grandmaster games.
Juste pour les ouvertures donc.
et pour Alphastar :
In order to train AlphaStar, we built a highly scalable distributed training setup using Google's v3 TPUs that supports a population of agents learning from many thousands of parallel instances of StarCraft II. The AlphaStar league was run for 14 days, using 16 TPUs for each agent. During training, each agent experienced up to 200 years of real-time StarCraft play. The final AlphaStar agent consists of the components of the Nash distribution of the league - in other words, the most effective mixture of strategies that have been discovered - that run on a single desktop GPU.
- Deep blue c'est de la force brute, de l'analyse en // à haute vitesse. Deep blue est donné à 11,4 GFlop/s.
Et dans le texte précédent je lis : in other words, the most effective mixture of strategies that have been discovered - that run on a single desktop GPU.
Et par curiosité j'ouvre le site Nvidia, je vois l'encart sur la carte graphique la plus rapide jamais conçue (jusqu'à la prochaine hein ) : 130 TFlops Tensor https://www.nvidia.com/fr-fr/titan/titan-rtx/
Je ne sais pas si Tensor du sens dans ce contexte , mais sinon 130 TFlops, c'est juste (130*1000)/11,4=11403 Deep Blue dans une carte graphique. C'est pas de la force brute les algos, mais il y a de quoi faire quand même.

Ca tourne vraiment sur un portable ? j'ai pas trouvé d'infos à ce sujet, sans trop chercher cela dit
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 05/02/2019 à 18:50
Citation Envoyé par gallima Voir le message
Si tu as une référence montrant qu'ils continuent les développements alors j'en suis preneur.
Regarde la vidéo du match (pas le dernier article, celui d'avant). Les commentaires des gens de DeepMind m'ont laissé comprendre qu'il travaillaient encore activement dessus, notamment quand ils ont parlé d'intégrer la caméra car elle n'en avait pas lors des matchs. D'ailleurs, vu qu'ils ont fait un match bonus avec une toute nouvelle version intégrant justement la caméra, ça montre qu'ils bossent encore dessus. S'ils avaient considéré être à la fin, ils auraient attendu d'avoir la version finale avant de faire les matchs. De plus, comme expliqué précédemment, ça suit le même chemin que les matchs d'AlphaGo. Mon impression d'ensemble est donc que ce n'est pas terminé.

Citation Envoyé par fredoche Voir le message
Ca tourne vraiment sur un portable ? j'ai pas trouvé d'infos à ce sujet, sans trop chercher cela dit
C'est ce qu'ils ont affirmé lors de la présentation des matchs, voire la vidéo. De souvenir, que ça tournerait sur une machine personnelle décente. Dans les faits, c'est l'entraînement qui a besoin de puissance. Le réseau de neurones, une fois entraîné, ça va plutôt vite si on exploite bien sa machine.
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Avatar de Dgamax
Membre actif https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 17:13
Même si ils ont limité les APM, les 10 match en off qui se sont déroulé chez Deepmind en Angleterre, Alphastar a gagné 10/0, mais il avait un accès global de toute la map (sauf celle couverte par le brouillard de guerre) donc en plus d'avoir un microgestion parfaite, elle pouvait et c'est ce qu'elle a fait, attaquer sur plusieurs front en même temps sans devoir repositionner la camera car elle avait la vue total de la map.

Par contre, le match qui était en live contre MaNa, celle-ci a été entraîné différemment, elle était limité à la même vision que MaNa et cette fois-ci MaNa a remporté la victoire.

Au niveau de la microgestion il n'y a rien d'impressionnant, c'est une machine, même si Alphastar tourne sur un simple laptop, le temps réponse comparé à un être humain est bien meilleur donc ça pas de surprise.
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Avatar de Doksuri
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 17:37
pareil, j'ai ete surpris de voir que sont APM (actions par minutes) n'etait pas deconnant (et etait souvent plus bas que l'humain)

j'ai pas regarde tous les matchs (pas le temps) mais de ce que j'ai vu, c'est ce que pourrait faire n'importe qui :
  • AlphStar met la pression a son ennemi (juste a la sortie de sa base) ce qui lui permet de scout (decouvrir) les unites (et la quantite) de l'autre => et reagir en consequent (produire l'unite de contre)
  • en parallele, AlphaStar semble avoir une notion de succes du combat (il possede X,Y,Z unites, j'en possede A,B,C ... j'ai 90% de chances de perdre)
  • AlphaStar utilise au mieux ses ressources (production en continue)
  • s'il ne peut plus mettre la pression, il rentre defendre sa base.
  • lors des combats, il place au mieux ses unites et attend que l'autre s'ecrase contre lui

le probleme du cerveau humain, c'est qu'on a un nombre limite de TODO a checker en continue (verifier qu'on utilise bien toutes nos ressources, verifier la mini-map, verifier que nos unites sont bien places, quelles unites produire, quels batiments construires, verifier que ci, que ca...) et quand arrive un combat, on perd le fil de cette TODO
=> AlphaStar ne se rate jamais sur ces TODOs

l'autre probleme et qu'on a une moins bonne estimation de l'issue d'un combat

de plus, je n'ai pas l'impression qu'il "triche" comme on pourrait l'entendre : j'ai l'impression qu'il detecte sur la mini-map, un point ennemi : il deplace la camera dans la zone pour "voire" ce que c'est.
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Avatar de fredoche
Membre expert https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 17:45
ma petite pensée philosophique du jour :
ce sont des jeux de guerre, de stratégie militaire certes SF et virtuels, mais guerre, bataille, boum boum, conquête, etc.
Battre, écraser, vaincre, tuer, massacrer, encercler

Qui appelle ça de l'intelligence ? Qui ?

Du temps où les échecs étaient rois, les grands joueurs n'étaient pas forcément très intelligents de manière générale, mais ils développaient un don, des capacités cognitives (comme d'autres le calcul mental ou les langues), une spécialisation.

Des gars comme Vinci, Einstein, Pythagore, Euclide étaient intelligents. L'intelligence c'est de résoudre utilement des problèmes, apporter de nouveaux outils, découvrir de nouvelles facettes, augmenter "le monde".

Quand est-ce qu'on met ces fameuses IA à bosser sur le traitement de la leucémie ou du paludisme ?

Parce que sinon c'est juste de la branlette, et de bons scénarios à la terminator.
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Avatar de onilink_
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 04/02/2019 à 18:05
Citation Envoyé par Dgamax Voir le message
Au niveau de la microgestion il n'y a rien d'impressionnant, c'est une machine, même si Alphastar tourne sur un simple laptop, le temps réponse comparé à un être humain est bien meilleur donc ça pas de surprise.
C'est tellement peu impressionnant qu'il a fallu attendre 2019 (soit près d'une décennie après la sortie du jeu) pour faire une IA capable de battre des joueurs d'élite.

J'imagine qu'alpha go est encore moins impressionnant à vos yeux.
C'est tellement trivial comme jeu pour une machine.
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