Une IA a appris à jouer à Minecraft... en regardant YouTube

04 décembre 2022 à 14h30
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© Mojang Studios
© Mojang Studios

OpenAI s'est fendue d'une intelligence artificielle aux applications multiples capable de jouer à Minecraft après avoir regardé des vidéos sur YouTube.

S'étant nourrie de plus de 70 000 heures de contenu, la nouvelle technologie ainsi développée ouvre la voie vers une méthode d'entraînement pour que les machines puissent exécuter des tâches complexes impliquant des milliers d'actions différentes.

M-AInecraft

Depuis sa sortie en 2011, Minecraft est devenu un phénomène proprement planétaire qui a lancé la carrière de nombreux créateurs de contenu sur YouTube. Y voyant une belle opportunité de développer une méthode d'entraînement des machines par imitation, OpenAI s'est servie de cette source de données quasiment intarissable pour élaborer une nouvelle intelligence artificielle.

Jusqu'à présent, l'apprentissage par imitation via des vidéos s'avérait relativement limité. Il réclamait que chaque action soit précisément détaillée, ce qui réduisait drastiquement le nombre de contenus exploitables. OpenAI a ainsi élaboré une nouvelle approche appelée « Video Pre-Training » (VPT).

L'idée est de développer un autre réseau neuronal chargé de détailler automatiquement les actions qui se déroulent dans une vidéo. L'équipe a commencé en invitant des joueurs de Minecraft à enregistrer leurs sessions ainsi que les actions opérées sur le clavier et la souris. 2 000 heures ont de cette manière constitué la première pierre de l'édifice avant que l'intelligence artificielle puisse apprendre par imitation plus de 70 000 heures de jeu sur YouTube.

L'apprentissage par imitation a été à l'origine des plus grandes avancées dans le développement des IA ces dernières années. Mais cela se limitait à des tâches avec un but précis. De son côté, Minecraft est par définition un jeu qui offre une grande liberté.

Minecraft : le nouveau meilleur ami de l'IA ?

Le phénomène de Mojang Studios a donc non seulement attiré de nombreux joueurs et joueuses, mais également attisé la curiosité des chercheurs en intelligence artificielle. Lors de la dernière conférence NeurIPS, l'une des plus importantes dans le domaine, un environnement spécialement consacré au développement des IA baptisé « MineDojo » a par exemple remporté une récompense.

Grâce à sa nouvelle technique d'apprentissage, OpenAI a vu son intelligence artificielle exécuter des tâches impliquant jusqu'à plus de 20 000 actions consécutives. Une véritable révolution, selon l'équipe. Au-delà de Minecraft, l'approche VPT pourrait trouver bien d'autres applications, comme permettre à une IA d'utiliser un clavier et une souris, de naviguer sur Internet ou de faire des commandes en ligne, entre autres.

Comme bien d'autres recherches encore en développement, une application concrète n'est cependant pas près de voir le jour, selon certains spécialistes. Reproduire des actions dans un jeu vidéo via la simple pression de touches présente un tout autre défi dans la vraie vie, où les mêmes tâches sont largement plus complexes à exécuter.

Toujours est-il que l'utilisation réussie d'une manne d'informations aussi riche que YouTube offre une avancée considérable pour le développement de l'intelligence artificielle dans son ensemble. Après tout, on n'arrête pas le progrès.

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Commentaires (5)

bizbiz
« L’apprentissage par imitation a été à l’origine des plus grandes avancées dans le développement des IA ces dernières années. »<br /> En fait on applique une fonction aussi vieille que l’humanité et toujours en vigueur chez les primates.<br /> A l’âge de 3 ans on m’a appris à empiler des cubes et à ne pas mettre la tête de Pimprenelle à la place de celle de Nicolas … Les anciens comprendrons !
Vankovic
@bizbiz<br /> Sauf erreur de ma part, les IA fonctionnent surtout par « essais - erreur », en tout cas les IA destinées à du processus physique. C’est donc une sérieuse avancée de pouvoir décortiquer un comportement non expérimenté.
ben_car
Même pas une vidéo du résulta ?
gekola
Une recherche un peu plus poussé serait cool.<br /> Qu’est-ce qui est vraiment nouveau ? L’algo apprend, ok, mais sans but, ok.<br /> Cà se traduit en quoi ? Sans fonction de score ? Si on prend un jeu de 2000 heures au début, ils servent à quoi exactement ? Est-ce que le résultat est très dépendant de ce jeu de données ? Est-ce qu’on peut demander un objectif (et donc définir à posteriori une fonction de score) pour qu’il le réalise ?<br /> Une autre source plus intéressante https://minedojo.org/ (le site du projet)<br /> Le lieu ou le papier a été déposé : [2206.08853] MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge
ayaredone
A quand une IA qui visionne 70 000 heures de vidéos de chats <br /> J’espère qu’elle va ouvrir une chaine YT.
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