À des jeux comme Space Invaders, DQN, système d’intelligence artificielle, bat l’homme à plate couture.
Dix-huit ans après le supercalculateur Deep Blue ait battu Garry Kasparov aux échecs, quatre ans après que le programme informatique Watson gagne un jeu télévisé américain, c’est au tour de DQN de battre l’homme à plate couture dans des jeux tels que Space Invaders.
DQN, pour deep-Q-network, est un système d’intelligence artificielle (IA) capable d’apprendre tout seul et de battre ensuite l’homme à plate couture à certains jeux vidéo. Il a été conçu par la société DeepMind, propriété de Google.
« C’est la première fois que l’on conçoit un système d’apprentissage général unique qui soit capable d’apprendre directement à partir de l’expérience pour maîtriser ensuite une vaste gamme de tâches difficiles », a déclaré Demis Hassabis, cofondateur de DeepMind.
À partir d’informations minimales, DQN est parvenu à apprendre tout seul plusieurs jeux vidéo et, à travers l’expérience, parvient à égaler voire surpasser l’homme. Confronté aux jeux classiques développés par Atari dans les années 70-80, le système est meilleur qu’un joueur expérimenté dans 29 jeux, par exemple Space Invaders et Breakout, mais moins bon pour 20 autres jeux.
« Nous allons maintenant vers des jeux des années 1990. Nous nous orientons vers des jeux en 3D, ce qui est nettement plus compliqué », explique Demis Hassabis.
Les concepteurs de cet algorithme, qui ont publié leurs travaux mercredi dans la revue scientifique Nature, estiment que ce type de performance informatique est capable d’ouvrir la voie à des développements pour résoudre des tâches de la vie courante, mais aussi contribuer au traitement de certaines grandes questions, comme le climat et la santé, qui impliquent de grandes quantités de données.
