Maluuba a réalisé la partie parfaite en scorant 999 990 points en une seule vie.
Un comportement erratique des fantômes
Toujours joueurs, les ingénieurs spécialisés dans le deep learning affectionnent particulièrement les jeux vidéo rétros pour mettre à l'épreuve leur intelligence artificielle. Celle-ci s'épanouit volontiers dans l'environnement contrôlé d'un bon vieux jeu 8-bits. C'est d'ailleurs sur la célèbre compilation 49 Atari Game sur Atari 2600 que l'IA de Google Deep-Q avait appris la vie il y a deux ans.La startup canadienne Maluuba a confronté son IA à l'un des jeux les plus difficiles de son époque : le spin off de Pac-Man, Ms. Pac-Man, produit en 1981 par Namco. Particularité du jeu : le comportement imprévisible des fantômes qui se déplacent de manière aléatoire, rendant impossible l'anticipation de leurs mouvements. Le jeu est si dur que ses concepteurs n'ont même pas prévu d'atteindre un score à 7 chiffres.
La stratégie du « diviser pour régner »
Ms. Pac-Man, défi pour l'homme (le record absolu est un score de 933 580 points), mais plus encore pour l'intelligence artificielle, perdue par l'absence de schéma directeur des mouvements des fantômes. Pour la faire réussir, les ingénieurs de Maluuba l'ont conçue sur une architecture baptisée « Hybrid Reward » fonctionnant selon la méthode informatique du « divide and conquer » (diviser pour régner). Maluuba découpe (divise) le problème initial (manger les pac-gommes sans se faire toucher par les fantômes) en 150 sous-problèmes confiés à des « agents », qu'ils résolvent individuellement. L'IA maîtresse recombine ensuite les sous-solutions pour arrêter son action et franchir l'obstacle (régner).Soit, en substance, la taylorisation (la division du travail) appliquée à l'intelligence artificielle. C'est ce qui a permis à Maluuba de réussir l'exploit d'atteindre le score maximal de 999 990 points à Ms. Pac-Man. Un succès qui demeure modeste, mais Maluuba envisage des applications plus ambitieuses, comme la prise de décisions commerciales stratégiques en entreprise, ou les processus d'apprentissage du langage le plus naturel possible par la machine.
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