L'IA s'améliore encore et bat désormais des humains dans des jeux à rôles cachés |
————— 27 Novembre 2019 à 20h13 —— 10553 vues
L'IA s'améliore encore et bat désormais des humains dans des jeux à rôles cachés |
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Avez-vous déjà joué au jeu de société Mafia ? Dans ce dernier, le parrain doit deviner qui a volé des diamants, en posant des questions aux autres joueurs, sans savoir qui est avec lui ou non. Ce type de jeu de rôle implique une compréhension fine des motivations des autres joueurs, ce qui le rend — en apparence tout du moins — plutôt difficile a appréhender par une IA à base de machine learning.
Or, une équipe de chercheurs du MIT — toujours eux ! – s’est mise en tête de concevoir un algorithme capable de s’attaquer à ce type de jeux. Baptisée DeepRole, cette dernière se base sur une version légèrement modifiée utilisant un système de raisonnement déductif habituellement intégré dans les IA jouant au poker. Cependant, les motivations étant ici cachées, la complexité du programme décuple, c’est pourquoi le travail n’avait pas pu être réalisé plus tôt. Dans les lignes plus techniques, DeepRole utilise un arbre pondéré associant un score à chaque décision possible, et joue contre lui-même afin de déduire le mouvement résultant en un choix optimal. Comme tous les programmes de machine learning, DeepRole a dû être entraînée sur plus de 4000 parties de "The Resistance: Avalon", un jeu en ligne où les internautes sont répartis de manière inconnue de leurs confrères entre "espion"et "résistance". Passée cette phase, quel que soit le poste occupé par l’IA, le programme s’est révélé systématiquement meilleur qu’un humain : peu surprenant aux vues des progrès en la matière, mais toujours impressionnant !
Le plus étrange réside dans le fait que le programme n’a finalement pas besoin de communiquer, alors même que les interactions sociales sont considérées comme étant une pierre angulaire de ce type de jeux. Cependant, il est compréhensible que l’IA ait des analyses plus poussées des comportements là où l’humain ne décèlerait pas de signes révélant les motivations sous-jacentes des autres joueurs.
Certes, nous ne sommes pas encore au stade où l’IA se comporte comme un vrai joueur, capable d’interactions et ainsi très proche de raisonnement humains, mais la perception des motivations sociales sous-jacentes est déjà un très bon signe en ce qui concerne l’appréhension des comportements humains par les algorithmes. Un pas de plus vers une IA "humaine" ? (Source : MIT News)
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