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Dans la dernière bataille homme contre machine, une nouvelle première mondiale a été réalisée : l'IA a battu les meilleurs joueurs d'eSports dans leur propre jeu. Appelé Starcraft II , ce jeu de stratégie en temps réel populaire exige une prise de décision rapide, une gestion des ressources et un sens tactique fluide dans des combats de style pierre-feuille-ciseaux. Voyons pourquoi c'est si important et comment cela a été réalisé.
Comme nous l'avons évoqué dans un récent blog , les nouvelles approches d'intelligence artificielle ont alimenté des progrès massifs dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) au cours des dernières années seulement. Le principal terrain d’essai à ce jour est celui des jeux de société stratégiques comme les échecs et le Go. Pour ce nouveau domaine, Google a utilisé un projet appelé Deep Mind , un système qui utilise des réseaux de neurones artificiels, en partie calqués sur la façon dont le cerveau humain traite des informations complexes.
Cette nouvelle forme d’IA adaptative peut à la fois apprendre auprès d’experts et apprendre de manière indépendante en jouant à des simulations d’elle-même. Même si cela ne nécessite pas de superordinateurs, cela nécessite beaucoup de pratique, ce qui est considérablement accéléré grâce aux technologies de processeur modernes d'aujourd'hui. Cependant, les résultats avec les échecs et le Go ont été époustouflants, avec Deep Mind AI créant de nouveaux niveaux de jeu stratégique bien supérieurs à ceux des meilleurs joueurs humains du monde.
Les jeux de société ont des règles relativement simples tout en étant complexes grâce à de nombreuses itérations potentielles de résultats de jeu. Les jeux informatiques comme Starcraft II sont beaucoup plus complexes car ils offrent un très grand nombre d'options de jeu, et ce très tôt dans chaque jeu. Ils peuvent également impliquer un nombre infini d’unités, qui sont beaucoup moins limitées par les règles du jeu auxquelles les pions et les pièces de Go sont limités. Enfin, il existe de nombreux types d’unités dotées de multiples capacités, qui peuvent être combinées de multiples façons.
Ces facteurs présentent de formidables défis pour l’IA, car ils touchent au domaine de la créativité – un trait traditionnellement humain. Cependant, l’une des facettes uniques de Deep Mind est sa capacité à apprendre expérimentalement par essais et erreurs… jusqu’au Nième degré.
Avec une nouvelle IA spécialisée appelée AlphaStar , l'équipe de Google derrière Deep Mind s'est sentie suffisamment en confiance pour lancer son IA basée sur Starcraft II contre les meilleurs joueurs professionnels d'eSports du jeu.
En affrontant deux adversaires sur un terrain d’essai, les résultats ont été choquants. En 10 victoires consécutives, il a battu les deux joueurs 5-0. Ce n’était pas vraiment une IA qui les avait battus – il s’agissait de 5 évolutions différentes de l’IA, chacune avec son propre style de jeu très distinct.
Ces défaites constituent un exploit tout à fait remarquable, compte tenu de la complexité du jeu et du niveau de performance atteint par les stars de l’eSport. Ces joueurs sont réputés pour être capables d’effectuer des centaines d’actions par minute, avec des réactions ultra-rapides. Curieusement, les prouesses d'AlphaStar ne se situaient pas réellement dans ce domaine vraisemblablement adapté aux machines. En fait, il avait des réactions plus lentes et moins d’actions par minute, mais il était supérieur en termes d’efficacité en termes d’actions réelles exécutées.
Là où il a le plus excellé, c'est dans l'intelligence et la créativité du jeu, et c'est la diversité des stratégies de jeu jamais vues auparavant qui a embobiné les stars de l'eSport.
À l'échelle humaine, la capacité d'AlphaStar semblait surgir de nulle part. Sur les échelles de temps des machines, cela a pris un certain temps. La première version de l'IA a été conçue pour étudier d'énormes quantités de jeux de joueurs professionnels. Cela l'a amené au niveau d'un joueur professionnel de ligue inférieure, mais il reste encore un long chemin à parcourir pour rivaliser avec les meilleurs professionnels.
La phase suivante était la véritable magie de l’IA. Cela a permis à AlphaStar de prendre les connaissances émulées, de les expérimenter et d'apprendre de lui-même. En une semaine de pratique de jeu dans la « AlphaStar League », il a simulé environ 200 ans de jeu contre diverses itérations de lui-même.
De ses algorithmes d’auto-apprentissage ont émergé 5 styles de jeu très différents avec des résultats gagnants supérieurs. L'équipe de Deep Mind les a surnommés, de manière quelque peu inquiétante, des « agents ».
Ce sont ces IA qui ont affronté les joueurs professionnels. Lors du deuxième match, une star de l'eSport nommée PLO était quelque peu abasourdie par le fait que la stratégie de l'IA dans le deuxième match était complètement différente de celle du premier.
Cela a amené les commentateurs à qualifier fréquemment l’IA d’« effrayante » ou de « terrifiante ». À certains moments, le jeu ressemblerait exactement à celui d'un joueur professionnel de haut niveau, mais tout à coup, il pourrait se transformer en de toutes nouvelles stratégies : coordonner plusieurs attaques de flanc et obtenir un contrôle total de la carte.
Plutôt que d'être vexés d'être désespérément dépassés par ces premières incursions de Deep Mind dans l'eSport, les joueurs professionnels vaincus étaient intrigués par les nouvelles stratégies et les idées sur la façon dont le méta-jeu pourrait évoluer.
Plutôt que l'IA contre l'humain, pour l'eSport, ces agents pourraient également être utilisés pour s'entraîner contre les adversaires les plus coriaces, afin de favoriser le développement de leurs compétences. De plus, avec un développement spécialisé, ils pourraient être utilisés pour découvrir des contre-stratégies efficaces contre des adversaires de premier plan avec des styles de jeu prévisibles.
Comme nous l'avons écrit précédemment , les grandes équipes d'eSports adoptent désormais les dernières technologies scientifiques du sport comme NeuroTracker , pour perfectionner leurs compétences. Avec beaucoup d’argent consacré au développement des joueurs, il se pourrait que les stars de l’eSport de demain soient formées par l’IA avec des réseaux de neurones adaptés à leurs besoins d’apprentissage.
Si vous êtes intéressé par le pouvoir déployé de l’IA, consultez également ce blog.
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