Des joueurs professionnels de Dota 2 battus à plate couture par l’IA d’OpenAI

le 16 avril 2019
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OpenAI OG Dota 2
© Nick Statt / The Verge

Ce week-end, un match de Dota 2 a opposé l'équipe professionnelle OG à un bot créé par l'association OpenAI. Et la victoire est revenue, de façon nette, à l'intelligence artificielle, qui se prépare désormais pour de nouvelles ambitions.

OpenAI est une association de recherche en intelligence artificielle, cofondée notamment par Elon Musk. Dans le cadre de ses travaux, elle a récemment conçu une IA spécialiste du jeu Dota 2. Et le programme est arrivé à un niveau digne des meilleurs joueurs.

Un entraînement acharné


Car ce week-end, la machine s'est mesurée à ce qui se fait de mieux à l'heure actuelle sur ce jeu : l'équipe professionnelle OG, championne du monde 2018 sur Dota 2. La partie se jouait au meilleur des trois matchs, mais deux ont finalement suffi.

En effet, si le premier match a été relativement serré, durant plus de 40 minutes, il n'a même pas fallu 20 minutes ensuite, pour que l'IA envoie ses adversaires au tapis.

Il faut dire que le programme était bien entraîné. Pendant 10 mois, il s'est exercé à la maîtrise de Dota 2, simulant 45 000 années de jeu durant cette période. Et encore, les règles avaient été adaptées, afin de simplifier les combinaisons envisageables (le nombre de héros disponibles était, par exemple, réduit à 17 contre 117 en temps normal).

Se rapprocher de l'intelligence artificielle générale


Mais l'IA développée par OpenAI n'a pas pour ambition de devenir championne de jeu vidéo. L'objectif de l'organisation est en réalité de créer une « intelligence artificielle générale ». C'est-à-dire une imitation de l'intelligence humaine, capable de s'adapter à de nouvelles situations et d'apprendre rapidement de nouvelles compétences.

Pour parvenir à ce but ultime, les chercheurs d'OpenAI entendent faire progresser leur programme. Et plusieurs pistes sont envisagées. En restant dans le domaine vidéo-ludique, l'idée peut être d'explorer d'autres jeux, plus complexes, où la communication occupe une part essentielle. Ou encore de réduire le temps d'apprentissage de la machine, passant de dix mois à un, voire à une semaine.

Un autre champ d'étude possible consiste à rendre l'IA moins dépendante des données utilisées pour l'apprentissage, afin de pouvoir être utilisée dans d'autres domaines, tels que la médecine. Car il est impossible de simuler de façon exhaustive l'ensemble des réactions chimiques du corps humain. L'idée serait donc d'obtenir une intelligence artificielle qui pourrait apprendre de modèles imparfaits, tout en sachant s'adapter aux conditions réelles ensuite.

Source : Quartz

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