Des chercheurs annoncent qu’il compte utiliser le jeu vidéo Mega Man 2 pour évaluer des algorithmes d’IA
Un groupe de chercheurs annonce qu’il compte utiliser le jeu vidéo Mega Man 2 pour évaluer des algorithmes d’IA
à partir d’un jeu-concours
Un groupe de chercheurs a annoncé ce dimanche qu’il comptait utiliser le jeu vidéo Mega Man 2 pour évaluer des algorithmes d’IA à partir d’un jeu-concours. Pour cette compétition particulière, le but principal est de battre les huit boss en utilisant une stratégie généraliste. En d'autres termes, les concurrents doivent entraîner l'agent à battre un ensemble de boss et l'agent sera ensuite évalué sur sa performance contre les huit boss. À la fin, les compétiteurs recevront des résultats de base qui vont leur permettre d’avoir une idée sur la qualité de leurs résultats.
Dans un document explicatif publié sur le serveur de préimpression Arxiv.org, les chercheurs proposent EvoMan, un jeu-concours basé sur les huit combats de boss du classique culte de Capcom, Mega Man 2. Pour rappel, Mega Man 2 est un jeu développé et édité par Capcom sur NES en 1988. Il a été ensuite porté sur console virtuelle, puis téléphone mobile. C'est le deuxième jeu de la série principale de Mega Man. Le but des concurrents est d'entraîner un agent d'IA pour vaincre chaque ennemi et d'évaluer leurs performances à l'aide de mesures communes.
Pourquoi avoir choisi Mega Man 2 ? Les coauteurs du document ont répondu que peu d'autres environnements testent la capacité d'une IA à gagner contre un seul ennemi, ou la capacité d'une IA à généraliser pour gagner des matchs contre des vagues d'ennemis ou à coévoluer pour créer des ennemis de plus en plus difficiles. À cette fin, dans EvoMan, un Mega Man contrôlé par l'IA, un robot équipé d'un puissant canon à bras, doit battre huit “maîtres-robots” équipés de différentes armes. Chaque fois qu'un “maître-robot” est vaincu, l'agent acquiert son arme.
Récupérer l’arme d’un “maître-robot” chaque fois qu’il est vaincu permettra à l’agent d’IA de vaincre plus facilement les boss qui restent. Comme proposé, les participants au défi EvoMan formeront leurs agents sur quatre ennemis et mesureront la capacité de leur stratégie apprise à s'adapter à tout un ensemble d'ennemis. Les agents devraient apprendre à identifier et à réagir à des schémas généraux comme éviter de se faire tirer dessus ou tirer dans la direction de l'ennemi, et à réduire la santé d'un ennemi de 100 points d'énergie à 0 à la fin de chaque match.
« Le but principal de cette compétition est qu'un agent donné soit aussi bon pour chaque boss », ont écrit les coauteurs, qui suggèrent que les concurrents soient classés en fonction des performances de tous les boss. « Le gagnant sera l'agent qui aura la même performance sur chacun des huit patrons, en les battant tous, espérons-le », ont-ils déclaré. Les chercheurs en intelligence artificielle utilisent depuis plusieurs années maintenant les jeux comme un cadre d’entraînement pour les algorithmes d’IA, en particulier les jeux vidéo
Ces derniers proposent des environnements stimulants qui facilitent l'évaluation des systèmes autonomes aux chercheurs. Plus récemment, OpenAI, une société de recherche et une organisation à but non lucratif, a dévoilé le programme Procgen Benchmark, un ensemble de 16 mondes virtuels qui mesurent la rapidité avec laquelle les modèles apprennent des compétences généralisables. En juillet, des chercheurs de Facebook ont estimé que Minecraft était bien adapté pour affiner les algorithmes de compréhension du langage naturel.
OpenAI et Google DeepMind ont des systèmes affinés sur Valve Dota 2 et Starcraft 2 d'Activision Blizzard. D’un autre côté, les chercheurs de Facebook AI Research, du LORIA (le laboratoire de recherche lorrain en informatique et ses applications) et de l'UCL (University College London) développent LIGHT. C’est un environnement de recherche open source sous la forme d'une aventure textuelle à grande échelle dans laquelle l'IA et les humains interagissent en tant que personnages du joueur.
Source : Détails du concours
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