L’intelligence artificielle DeepMind bat à plates coutures des joueurs pros sur Starcraft II

25 janvier 2019 à 20h39
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AlphaStar, la déclinaison de l'IA DeepMind entraînée sur Starcraft II, a remporté 10 victoires de suite contre deux des meilleurs joueurs professionnels du titre. Elle a toutefois perdu la dernière partie.

Après le Go, les jeux vidéo. DeepMind, l'intelligence artificielle appartenant à Google, continue de progresser et ses développeurs ont souhaité la mettre à l'épreuve sur le célèbre jeu de stratégie Starcraft II.

Des sessions de 200 ans d'entrainement pour l'IA

Ils ont développé AlphaStar, un agent dérivé de DeepMind et entraîne spécifiquement pour jouer au titre de Blizzard. L'intelligence artificielle est partie de zéro et a commencé par l'apprentissage des règles en « regardant » pas moins de 3 500 matchs en 3 jours. Elle a pu également apprendre à imiter l'humain dans les techniques de jeu à utiliser.

Les développeurs ont ensuite créé une ligue AlphaStar, multipliant les intelligences artificielles pour les faire jouer entre elles et développer de nouveaux réflexes durant une semaine. Le nombre de parties jouées correspond à environ 200 années de Starcraft 2 pour un être humain.

Des victoires sans appel grâce à un grand sens tactique

Après cet apprentissage rapide, AlphaStar a été confronté à un joueur professionnel, TLO, qui s'est incliné 5-0. Pour sa défense, il a joué avec la race Protoss qu'il ne pratique pas lors de ses entraînements ou tournois. L'IA était par contre limitée dans ses temps de réaction (environ 300 ms) pour jouer à armes égales face à un joueur pro de Starcraft II.

AlphaStar s'est ensuite entraîné sept jours supplémentaires pour affronter MaNa, l'un des 10 meilleurs joueurs Protoss au monde. Là encore, victoire écrasante de l'intelligence artificielle, qui bénéficie d'avantages considérables par rapport à l'humain comme une précision parfaite à chaque clic sur une unité ainsi qu'une visibilité globale de la carte, là où le joueur est lui limité à son champ de vision.

DeepMind a alors modifié les paramètres d'AlphaStar pour réduire le champ de vision à une parie de la carte seulement. C'est en utilisant cet avantage (dont il n'était pas au courant) que MaNa a pu prendre l'ascendant dans la dernière partie, en adoptant une stratégie qui a troublé l'IA et l'a induite en erreur.

Source : Engadgete
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pinkfloyd
Donc rien d’impressionnant pour ce qu’on appelle encore par erreur “IA” au lieu de deep learning<br /> Avantage de l’ordi : plus rapide, peu ‘regarder’ partout en même temps et déplacer des unités aux 4 coins de la cartes plus vite que n’importe quel humain.<br /> Autant faire un duel entre celui qui calculera le plus vite jusqu’à 1 million… -_-
madforger
Effrayant de voir que l’on est plus con que les machines que l’on a construit…
notolik
Ce qui est impressionnant, c’est que ce joueur IA n’avait pas un APM de dingue, il était plutôt bas même.APM = action par minute, c’est à dire le point ou en général un ordinateur pulvérise un joueur humain.<br /> En fait Alphastar était bridé sur ce point : sinon c’était plié en 3mn20.<br /> Mais même avec un APM bridé au possible, le multitasking d’une machine est monstrueux. La partie ou l’IA grignotte à l’usure pendant 5 mn une armée d’immortelle avec des Stalkers éparpillés sur toute la carte est très révélateur.<br /> AlphaStar est peut être très au point, mais ce que l’on a vu de ces match, c’est surtout une microgestion incroyable d’efficacité “qu’avec” 300 d’APM. Un truc de fou ou aucun clic n’est une erreur…<br /> Mais cela produit des parties sans saveurs, sans suspens… C’est beaucoup trop mécanique.
Pas_de_Bol
Pour la visibilité globale de la carte, je suppose que c’est en scannant toute la zone en un temps très court.<br /> Mais s’ils ont imposé un délai de 300ms pour chaque action, comment fait-il ?
Krypton_80
Terminator n’est plus très loin…
Nervantoss
Edit triple poste
Nervantoss
Edit double post
Nervantoss
C’est donc qu’il “triche”,. Si l’IA à la carte découverte tout le temps ça rend les choses beaucoup moins impressionnante, surtout si il a perdu une partie malgré ça.
nyxxx
Il n’avait pas la carte entièrement découverte. Il avait juste une vision globale de la partie déjà découverte de la carte. Il n’avait donc à déplacer son champ de vision pour voir ce qu’il se passait à l’autre bout de la carte et pour lancer des actions. Donc pas de déplacement de caméra en fait.
PsykotropyK
Ce n’est pas une erreur d’appeler le Deep Learning IA. Et justement si c’est très impressionnant car il ne s’agit pas ici de simplement copier des actions humaines mais bien de prendre des décisions et d’adapter ses actions à un environnement. Regarde toute la vidéo tu verra que c’est bluffant.
HunterAlex
Lorsque la machine créera un humain, là on pourra parler d’égal à égal …
Niverolle
C’est une bonne nouvelle, car pour l’instant monter le niveau de difficulté se résume à booster les caractéristiques (comme les points d’amure et de dégâts, ou encore la vitesse d’exploitation des resources, …) de cette soit disant “IA”.
Baxter_X
En quoi c’est si impressionnant si l’IA a vue sur tout la carte ??
grayha
Encore un qui comprends rien, l’IA n’avais pas vue sur tout la carte. Elle est juste capable d’avoir toute la partie découverte dans son champs de vision, pendant que toi tu dois bouger ton regards.
Pas_de_Bol
Pour ma part, j’avais très bien compris que les zones non découvertes ne pouvaient pas être vues par l’IA, mais pour les zones ouvertes, comment peut-elle voir tout d’un coup, genre voir simultanément (ou presque) sa base et une attaque contre l’un de ses squads à l’autre bout de la carte ?<br /> Si j’ai le temps, je regarderai cette longue vidéo.
Baxter_X
Je suis habitué aux petits pleutres arrogants qui se cachent derrière leurs claviers, mais la j’ai un champion. Toutes mes excuses petit marquis de ne jamais avoir joué à ce jeux.
Fodger
@pinkfloyd Tout à fait d’accord, chez Clubic vous êtes régulièrement dans l’approximation.
Reslan
@Baxter_X bah si t’as jamais joué à ce jeu abstiens-toi de commenter alors…
Baxter_X
Si il y a la possibilité de commenter, je commente, c’est pas les petits miséreux de ton espèces qui se cachent derrière un clavier qui vont m’en empêcher
Bezenman78
Disons que ça nous change effectivement des IA répétitives, qui ne savent pas s’adapter à la situation en cours et ne gagnent en “force” que lorsqu’on augmente la vitesse d’exécution/construction tout en baissant le coût de fabrication.<br /> En revanche, l’interface informatique étant globale, il est évident que cette IA réagit bien plus vite qu’un humain, limité au maniement d’une souris + clavier, avec un regard qui doit se déplacer sur un écran. Qui plus est quand la zone ciblée se situe en dehors de l’écran, ce qui l’oblige à scroller/bouger la souris.<br /> Cela dit, si malgré cela le joueur est quand même parvenu à la battre, c’est que l’IA n’a pas encore totalement l’autonomie nécessaire - logique floue - de l’être humain. Mais avec l’évolution du Deep Learning, ça ne saurait tarder.
Archeus
C’est surtout qu’on a handicapé le pc. Est ce que le mec va attendre 300 ms entre chaque action soit 200 apm quand les plus rapides sont à 400 apm?<br /> Est-ce qu’on empêche le joueur de regarder la mini map ?<br /> Bref, ia&gt;humain mais ça c’est pas nouveau.<br /> Et c’est une ia (selon la définition utilisée).
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