DeepMind explose deux joueurs pros à Starcraft 2 après 400 ans d’entrainement
DeepMind, la filiale de Google s'emploie depuis plusieurs années à créer des IA capables de défier les humains dans plusieurs domaines. Après l’équivalent de 400 ans d'entrainement réalisés en seulement 15 jours, AlphaStar, une intelligence artificielle conçue par l'entreprise a largement battu deux joueurs pros de StarCraft 2.
Le 24 janvier 2019, DeepMind a présenté les avancées réalisées avec sa nouvelle IA baptisée AlphaStar. Le nom de l’intelligence artificielle n'est pas sans rappeler celui d'une autre IA de DeepMing qui a surclassé à plusieurs reprises des champions du monde du jeu de Go. N'ayant plus rien à prouver de ce côté là, DeepMind s'est tourné vers des jeux pour PC dont StarCraft, un classique des jeux de stratégie en temps réel. Et une fois encore, l’intelligence artificielle de la filiale de Google a démontré sa suprématie sur l'humain. C'était déjà le cas l’année dernière avec le jeu Quake 3.
StarCraft 2 : une IA de DeepMind écrase deux joueurs pros
AlphaStar a réussi à remporter 10 victoires contre 0 pour TLO et MaNa, deux joueurs pros parmi les meilleurs de StarCraft II. La confrontation s'est déroulée en deux séries de cinq matchs. Après avoir accumulé 10 défaites consécutives, les joueurs humains ont finalement réussi à remporter une seule victoire contre l'IA lors d'un match de MaNa contre AlphaStar qui a été diffusé en streaming par DeepMind et Blizzard, l'éditeur du jeu.
AlphaStar a largement écrasé les deux joueurs pros. DeepMind a tenu à préciser que le temps de réaction de l'IA a été volontairement limité à 350 ms pour ne pas donner à la machine un avantage surhumain en ce qui concerne le temps entre la prise d'information et les réactions. Sur ce plan, l'IA est partie avec un certain désavantage puisque son AMP moyen (nombre d'actions par minute) a été de 280 contre 390 et 678 respectivement pour MaNa et TLO.
Les joueurs humains sont toutefois en mesure de servir une circonstance atténuante pour justifier leur défaite. D'une part, AlphaStar avait un avantage avec sa manière de percevoir la carte complètement dézoomée. Cequi veut ndire que l'IA pouvait accéder à un peu plus d'informations sur les unités ennemies visibles, mais aussi sur sa propre base. Les humains en ce qui les concerne doivent se concentrer sur différentes parties de la carte pour avoir une vue d'ensemble.
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Mais selon DeepMind, si AlphaStar a été plus fort, c'est surtout à cause de ses prises de décision stratégiques qui étaient meilleures. Enfin, il a fallu à l'IA l'équivalent de plus de 400 ans de jeux pour étudier des matchs et s'approprier les meilleures stratégies. Et tout ceci s'est réalisé en seulement 15 jours grâce aux avancées en matière de machine learning et aux supercalculateurs de Google.
