— thinkhubstudio / Shutterstock.com

C’est une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle. La société DeepMind a mis au point un algorithme capable de maîtriser le Go, les échecs et différents jeux vidéo sans connaissance préalable de leurs règles.

L’intelligence artificielle la plus avancée de DeepMind

Rachetée par Google en 2014, DeepMind s’est depuis imposée comme l’un des principaux acteurs mondiaux dans le développement d’intelligences artificielles avancées. Quelques semaines après avoir annoncé la résolution d’un problème scientifique majeur vieux de cinquante ans, la start-up londonienne s’est récemment illustrée avec un nouvel algorithme baptisé MuZero, dont les capacités impressionnantes ont été détaillées dans la revue Nature.

Se posant comme le dernier successeur en date d’AlphaGo, premier programme informatique à avoir battu un champion humain au jeu de Go, MuZero est non seulement capable de maîtriser ce jeu de société particulièrement complexe, mais a également appris à jouer aux échecs, au Shogi et à différents jeux vidéo emblématiques développés par Atari sans s’appuyer sur des données humaines ou avoir eu préalablement connaissance de leurs règles. Un véritable tour de force qualifié « d’avancée significative dans la recherche d’algorithmes à usage général ».

« Cela nous rapproche de la mise au point d’algorithmes capables de traiter le désordre et la complexité du monde réel », a notamment déclaré Demis Hassabis, PDG et fondateur de DeepMind.

Doté de capacités d’adaptation et d’anticipation inégalées, MuZero étudie la position actuelle dans laquelle il se trouve, réfléchit à la meilleure action à entreprendre et examine également le résultat de sa précédente décision.

De telles avancées pourraient trouver des utilisations pratiques dans un certain nombre de produits et filiales de Google, incluant notamment l’amélioration de son moteur de recherche et l’optimisation de la compression des vidéos YouTube.

« Le monde réel est désordonné et complexe »

« Le monde réel est désordonné et complexe, mais bien qu’il n’existe pas de manuel détaillant l’ensemble des règles qui le régissent, nous cherchons toujours la meilleure façon d’atteindre nos objectifs », estime David Silver, chercheur principal de DeepMind. « Nous avons besoin de programmes capables de développer leur propre modèle de fonctionnement et de l’utiliser pour planifier des stratégies gagnantes dans des environnements inconnus. »

« MuZero nous rapproche de cette ambition », poursuit le chercheur. « Il atteint non seulement des niveaux surhumains aux Échecs, au Go et au Shogi aussi rapidement qu’AlphaZero, version précédente du système qui avait une connaissance parfaite de leurs règles, mais établit également de nouveaux records dans des environnements aux entrées désordonnées, comme les jeux vidéo Atari. »

COMMENTEZ

avatar
  S’abonner  
Notifier de