Après StarCraft II, DeepMind revient vous battre... sur les jeux de l'Atari

La filiale de Google, DeepMind a dévoilé une nouvelle intelligence artificielle baptisée Agent57. Son nom vient probablement du fait qu'elle est parvenue à terminer tous les jeux de la collection Atari57, basés sur l'Atari 2600.

Les IA de DeepMind se sont déjà hissées dans les plus grands classements de StarCraft II et de Quake III. Mais ici, une seule IA a résolu les problèmes de jeux aux styles variés.

Les derniers bastions de l'Atari 2600 sont tombés

Cette nouvelle performance doit prouver le potentiel de l'apprentissage machine dans des environnements différents, chaque jeu disposant d'un gameplay et de difficultés spécifiques. Jusqu'à présent, l'intelligence artificielle était restée bloquée dans quatre jeux de la collection : Montezuma's Revenge, Pitfall, Solaris et Skiing.

Pour apprendre et résoudre les problèmes posés par le jeu, l'IA essaie différentes stratégies et tire les leçons de ses essais. Mais dans un jeu comme Skiing, où obtenir le résultat d'un essai demande du temps, cela pose un problème. Il en va de même dans Montezuma's Revenge, qui nécessite d'abord d'explorer et de mémoriser.

Pour surmonter cet obstacle, l'IA a alloué une partie de sa puissance de calcul à chaque aspect du jeu. Les résultats obtenus par ces différentes sections sont ensuite analysés par un unique contrôleur, qui en déduit la stratégie à adopter. Désormais, Agent57 est en mesure de résoudre tous les problèmes posés par ces jeux vidéo.

S'améliorer sur les jeux les plus simples

Pour DeepMind, non seulement l'intelligence artificielle est en mesure de terminer les 57 jeux, mais elle est même capable de le faire mieux que des êtres humains : dans son annonce, la société déclare qu'Agent57 est « le premier agent d'apprentissage par apprentissage renforcé à obtenir un score supérieur aux scores humains sur les 57 jeux Atari 2600 ».

Pourtant, l'équipe affirme qu'elle peut aller encore plus loin et que son intelligence artificielle peut être améliorée. D'une part, son exécution est très coûteuse en termes de puissance de calcul, et DeepMind veut optimiser Agent57 sur ce point. D'autre part, celle-ci reste moins efficace dans les jeux plus simples par rapport aux IA précédentes. L'entreprise a déclaré avoir des idées supplémentaires pour améliorer ces scores une nouvelle fois, afin de la rendre encore plus difficile à battre.

Source : TechCrunch