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Un ordinateur qui apprend les règles d’un jeu en vous regardant jouer – High-teK.ca

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Un chercheur parisien a créé un système informatique capable d’apprendre les règles des jeux en vous regardant jouer, puis de vous battre.

Łukasz Kaiser, chercheur interdisciplinaire à l’Université Paris Diderot passionné par la logique, les jeux et les algorithmes informatiques, a créé un logiciel qui utilise la vision par ordinateur pour apprendre les règles de cinq jeux de société : Breakthrough, Connect 4, Gomoku, Tic -tac-toe et Pawn Whopping [does anyone know what this game is?]. Kaiser enregistre des vidéos de jeux gagnants, de jeux perdants et de mouvements illégaux, puis les alimente dans le système.

À partir de ces vidéos, le logiciel supprime les fonctionnalités superflues, telles que les mains humaines, et se concentre sur la position des jetons des jeux (les cinq jeux sont basés sur une grille). À partir de ces positions (positions gagnantes, positions perdantes et positions illégales), le logiciel élabore les règles du jeu. Ces règles sont exprimées sous forme de formules logiques, telles que ∃x1Q(x1) ∧ ∃x0(C(x1,x0) ∧ x0 = e1). Il ne faut qu’environ 60 secondes pour que la vidéo soit traitée, puis quelques minutes de plus pour établir les règles – sur un ordinateur portable Core 2 Duo de la vieille école.

Positions gagnantes et non gagnantes, utilisées pour générer des règles de jeu de manière algorithmique

La partie vision par ordinateur/reconnaissance vidéo du logiciel (écrite en C++) et l’algorithme d’apprentissage de règles (écrit en OCaml) sont intégrés dans Lancer, un programme de jeux open source. Cela signifie que Kaiser pourrait en fait tester les règles générées par algorithme par rapport à des règles écrites à la main – et en effet, il a découvert que son système créait des règles identiques (et oui, il est presque impossible de battre l’ordinateur au Tic-tac-toe ou Connect 4) .

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En bref, le logiciel de Kaiser a appris les règles exactes d’un jeu à partir de zéro, avec un minimum d’entrée externe. Il est indéniable que ces cinq jeux sont très simples, avec seulement quelques règles très basiques. À l’avenir, Kaiser souhaite améliorer l’algorithme d’apprentissage des règles afin qu’il puisse prendre en charge des jeux complexes comme les échecs. Kaiser devrait peut-être faire équipe avec le MIT, qui l’année dernière appris à une IA à lire Civilisation Manuel de l’Utilisateur afin qu’il puisse développer une stratégie gagnante optimale.

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