Léa Girard 
Google DeepMind a-t-il réussi à créer une intelligence artificielle capable de jouer avec vous aux jeux vidéo, mais aussi de comprendre et de répondre à vos instructions verbales?
Voici les dernières avancées de DeepMind dans le domaine de l’IA ludique, en mettant en lumière leur dernier projet fascinant : un modèle d’IA capable d’apprendre à jouer à différents jeux en 3D comme le ferait un être humain.
Jouer à plusieurs jeux comme un humain
Traditionnellement, les modèles d’IA spécialisés dans les jeux se limitent à un seul jeu et jouent toujours pour gagner. Mais DeepMind a choisi une approche différente : former un modèle d’IA à jouer à plusieurs jeux en 3D, tout en lui apprenant à comprendre et à agir sur des instructions verbales.
Le SIMA (agent multi-monde instruisible et extensible) de DeepMind est une intelligence artificielle développée par les chercheurs de Google DeepMind.
Il s’agit d’un modèle d’IA conçu pour apprendre à jouer à différents jeux en 3D de manière similaire à un être humain, tout en étant capable de comprendre et d’agir sur des instructions verbales.
Contrairement à certains modèles d’IA spécialisés dans un seul jeu, le SIMA est formé sur plusieurs jeux, lui permettant de généraliser ses compétences et de jouer à des jeux qu’il n’a pas encore rencontrés. L’objectif est de créer un compagnon de jeu virtuel plus naturel et coopératif, capable d’interagir avec les joueurs de manière plus intuitive.
Le SIMA est entraîné à partir de nombreuses heures de vidéos montrant des humains jouant à différents jeux, sans accès au code interne ou aux règles spécifiques des jeux. À partir de ces données, l’IA apprend à associer des actions, des objets et des interactions à des représentations visuelles, lui permettant de comprendre et de reproduire des comportements similaires à ceux des joueurs humains.
L’objectif à long terme de DeepMind est de développer des IA plus générales et flexibles, capables de s’adapter à une variété de tâches et de situations dans le monde réel. Le SIMA représente une avancée importante dans cette direction, ouvrant de nouvelles perspectives pour l’utilisation de l’IA dans les jeux et d’autres domaines d’application.
L’apprentissage sans accès au code du jeu
L’IA de DeepMind, appelée SIMA (agent multi-monde instruisible et extensible), a été entraînée sans avoir accès au code interne ou aux règles des jeux. Au lieu de cela, elle a été alimentée avec de nombreuses heures de vidéos montrant des humains jouant à différents jeux, lui permettant d’associer des actions, des objets et des interactions à des représentations visuelles.
L’universalité des compétences
Une des grandes questions était de savoir si une IA entraînée sur un ensemble de jeux pouvait jouer à d’autres jeux qu’elle n’avait pas encore vus. Les résultats ont montré que oui, avec certaines limitations. Les agents d’IA formés sur plusieurs jeux ont performé mieux sur des jeux qu’ils n’avaient pas encore rencontrés, mais certains jeux comportent des mécaniques uniques qui peuvent poser problème.
Les défis de l’entraînement
Bien que les jeux aient leur propre jargon, il n’y a qu’un nombre limité de “verbes” réellement significatifs pour l’IA. Cela signifie que l’IA doit apprendre à partir des données d’entraînement à identifier et à interpréter ces actions de manière générale.
Comparaison avec d’autres approches
DeepMind utilise une approche d’apprentissage par imitation à partir du comportement humain, ce qui diffère de l’approche basée sur les simulateurs utilisée dans d’autres cas. Cette approche permet à l’IA d’apprendre à effectuer une grande variété de tâches décrites dans un texte ouvert, sans être limitée par un système de récompenses strict.
L’avenir de l’IA dans les jeux
L’ambition des chercheurs de DeepMind va au-delà de simplement créer des agents capables de jouer à des jeux. Ils cherchent à développer des compagnons de jeu plus naturels et coopératifs, qui pourraient un jour vous accompagner dans vos aventures ludiques.
L’avancée réalisée par Google DeepMind dans le domaine de l’IA ludique ouvre de nouvelles perspectives passionnantes. Bien que les défis restent nombreux, il est indéniable que nous nous rapprochons de plus en plus de créer des partenaires de jeu virtuels qui peuvent rivaliser avec la complexité et la flexibilité de l’esprit humain.
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