L’IA dans les jeux vidéos

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Vous aimez les jeux à intelligence artificielle ? L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important et productif dans l’industrie du jeu depuis que le programme informatique d’IBM, Deep Blue, a battu Garry Kasparov lors d’une partie d’échecs en 1997. L’IA est utilisée pour améliorer les ressources, les comportements et les paramètres des jeux de diverses manières.

L’intelligence artificielle dans les jeux : comment est-elle implémentée ?

Selon certains experts, les applications les plus efficaces de l’IA dans les jeux sont celles qui ne sont pas évidentes. Chaque année, les jeux utilisant l’IA se présentent sous diverses formes. Les jeux utiliseront l’IA différemment pour chaque type de jeu. Il est plus que probable que l’intelligence artificielle soit responsable des réponses et des actions des personnages non jouables. Comme ces personnages doivent faire preuve de compétences semblables à celles des humains, l’intelligence artificielle est essentielle à cet égard.

L’IA était auparavant utilisée pour prédire votre prochain coup. L’IA améliore l’aspect visuel de votre jeu et résout les problèmes de gameplay (et pour vous) à l’ère du jeu. Les jeux d’IA, en revanche, ne dépendent pas de l’IA. Les technologies d’IA se sont considérablement améliorées grâce à la recherche pour le développement de jeux. Après tout, l’apprentissage en profondeur n’est pas seulement utilisé pour le divertissement. Sophia le robot, par exemple, est utilisée pour enseigner l’intelligence artificielle aux générations futures.

Avant d’aller plus loin, le jargon de l’IA peut parfois laisser perplexe. Mais ne vous inquiétez pas, le dictionnaire de l’IA le plus complet est là pour vous aider.

Pourquoi l’intelligence artificielle (IA) dans les jeux est-elle importante ?

L’objectif ultime de l’intelligence artificielle dans les jeux est d’améliorer l’expérience des joueurs. Elle est d’autant plus essentielle que les concepteurs de jeux les adaptent à différents appareils. Les jeux ont évolué et ne se limitent plus à un choix entre une console et un ordinateur de bureau. Au lieu de cela, les joueurs exigent des expériences de jeu immersives sur de nombreux appareils mobiles et portables, y compris les smartphones, les casques VR, etc. Grâce à l’IA, les développeurs peuvent désormais créer des expériences similaires à celles d’une console sur différents types d’appareils.

L’IA devient de plus en plus courante dans les jeux, ce qui présente d’importants avantages pour les entreprises. L’industrie du jeu devrait être l’un des secteurs les plus lucratifs d’ici 2026, avec une valeur de marché d’environ 314 milliards de dollars. Par conséquent, les investissements mondiaux dans le développement de jeux basés sur l’IA n’ont cessé de croître.

Applications typiques de l’IA dans les jeux

L’IA peut être utilisée dans un large éventail de domaines, y compris les jeux vidéo, où elle est appliquée à l’amélioration des images, à la production automatisée de niveaux, aux situations et aux histoires. Elle peut également être utilisée pour équilibrer la complexité du jeu tout en ajoutant de l’intelligence aux personnages non joueurs (PNJ).

Amélioration de l’image

Les spécialistes de l’IA à la pointe de l’amélioration des images tentent d’utiliser une méthode d’apprentissage en profondeur. Celle-ci transforme les images modélisées en 3D en photos réalistes. Grand Theft Auto 5 a été soumis à une telle technologie, qui a déjà été testée. Ils ont créé un réseau neuronal capable de recréer dans les moindres détails les environnements de Los Angeles et du sud de la Californie. Les techniques d’IA les plus sophistiquées en matière d’amélioration des images peuvent convertir des images 3D synthétiques de haute qualité en représentations réalistes.

Les graphismes des jeux vidéo peuvent être améliorés dans le cadre de la deuxième application de l’amélioration des images. Le concept de base des algorithmes proposés dans le cadre de ce travail consiste à convertir une image à faible résolution en une image qui semble identique mais qui comporte beaucoup plus de pixels. Cette méthode est connue sous le nom de “AI upscaling”.

Génération de niveaux de jeu

La création d’un niveau de jeu est également connue sous le nom de génération de contenu procédural (PCG). Ce sont les noms d’un ensemble de techniques qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle sophistiqués pour générer d’immenses environnements ouverts, de nouveaux niveaux de jeu et d’autres ressources de jeu. Il s’agit de l’une des applications les plus intéressantes de l’intelligence artificielle dans la conception de jeux. Les jeux à monde ouvert ou à carte ouverte sont parmi les jeux les plus joués jamais créés. Ces jeux permettent d’explorer d’immenses environnements.

Le développement de tels jeux prend beaucoup de temps, tant du point de vue de la conception que du développement. Cependant, les algorithmes d’IA peuvent créer et améliorer de nouveaux décors en fonction de la progression du jeu. No Man’s Sky est un jeu basé sur l’IA qui génère dynamiquement de nouveaux niveaux au fur et à mesure que vous jouez.

Scénarios et histoires

L’IA est utilisée pour générer des histoires et des situations. L’IA est le plus souvent utilisée dans les récits interactifs. Les utilisateurs peuvent créer ou influencer un récit dramatique par leurs actions ou ce qu’ils disent dans ce type de jeu. L’analyse du texte est utilisée par les algorithmes de l’IA, qui produisent ensuite des scénarios basés sur des expériences narratives passées. L’un des exemples les plus connus de ce type de programme est Dungeon 2. Ce jeu utilise une technologie de génération de texte open-source développée par OpenAI et formée à partir des romans “Les livres dont vous êtes le héros” .

Équilibrer la complexité du jeu

La capacité des algorithmes d’IA à modéliser des systèmes complexes est un attrait majeur. Les joueurs s’efforcent en permanence de rendre leurs jeux plus immersifs et plus réalistes. Toutefois, il est difficile de modéliser la réalité. Les algorithmes d’IA d’un jeu peuvent prévoir les conséquences des décisions du joueur et d’éléments tels que la météo et les émotions pour tenir compte de la complexité du jeu.

Le mode “ultimate team” de FIFA est un excellent exemple de cette technologie en action. La personnalité des joueurs d’un club de football est utilisée par FIFA pour calculer un score d’alchimie de l’équipe. L’humeur de l’équipe varie de mauvaise à bonne en fonction des résultats du match (perte du ballon, passe bien dosée, etc.). ). De cette manière, les équipes dotées de meilleurs joueurs peuvent perdre contre des équipes plus faibles en raison de leur moral. L’IA peut être utilisée pour ajouter une couche de complexité supplémentaire.

Ajouter de l’intelligence aux personnages non joueurs (PNJ)

L’IA de la plupart des jeux actuels est constituée de PNJ préprogrammés, mais cela est sur le point de changer. Cela les rendra plus imprévisibles et il sera plus amusant d’interagir avec eux. L’IA présente plusieurs avantages pour le jeu. Le plus notable est qu’au fur et à mesure que le jeu progresse, les PNJ deviennent plus intelligents et réagissent à l’environnement du jeu de manière innovante et distinctive.

De nombreuses sociétés de jeux utilisent déjà l’IA dans leurs jeux. SEED (EA) utilise l’imitation pour former les PNJ, par exemple. Cette méthode permettra d’accélérer considérablement la création de PNJ, car le codage du comportement des PNJ prend beaucoup de temps et est très exigeant.

L’intelligence artificielle présente évidemment des avantages, mais a-t-elle aussi des inconvénients ? Pour le savoir, examinons les risques et les avantages de l’intelligence artificielle.

Quelles sont les méthodes d’IA utilisées dans les jeux ?

Traditionnellement, les PNJ étaient programmés à l’aide de machines à règles et à états finis. De nombreuses conditions étaient nécessaires pour construire ces systèmes, ce qui donnait aux PNJ des actions déterministes. Les développeurs ont utilisé la logique floue pour réduire le temps de développement et ajouter un degré d’imprévisibilité aux jeux. Les algorithmes de recherche de chemin qui utilisent les technologies dites A* ont été l’une des premières applications de l’IA dans la programmation des jeux. Les scripts, les systèmes experts et les méthodes de vie artificielle (A-life) sont d’autres méthodes utilisées.

Les concepteurs ont utilisé des méthodes non déterministes telles que les arbres de décision, les réseaux neuronaux (profonds), les algorithmes génétiques et les techniques d’apprentissage par renforcement dans des jeux populaires tels que Black &amp ; White, Battlecruiser 3000AD, Creatures, Dirt Track Racing, Fields of Battle et Heavy Gear. Examinons ces approches en profondeur.

Arbres de décision

Commençons par les arbres de décision (DT), qui sont des techniques d’apprentissage supervisé pouvant être formées à la classification et à la régression. Il s’agit de l’un des algorithmes d’apprentissage automatique les plus élémentaires pour le développement de jeux. Ils peuvent vous aider à évaluer la valeur d’une variable d’intérêt en déduisant des règles de décision simples à partir des caractéristiques des données.

Les arbres de décision sont faciles à comprendre et à interpréter, et les résultats ne devraient pas prendre beaucoup de temps à évaluer. Il existe également de nombreuses méthodes complexes de visualisation des arbres. Les modèles à boîte blanche ont développé des modèles qui peuvent être validés à l’aide d’une variété de tests statistiques.

Les arbres de décision sont une forme de technique utilisée dans la création de jeux d’intelligence artificielle. Dans la conception des jeux, on utilise des tables de décision (prédictions d’actions). La plupart des jeux vidéo actuels utilisent des arbres de décision, en particulier les jeux narratifs. Les arbres de décision peuvent aider les joueurs à comprendre comment leurs décisions influenceront l’avenir s’ils jouent.

Réseaux neuronaux (profonds)

Les réseaux neuronaux artificiels sont des cerveaux artificiels construits à partir d’algorithmes d’apprentissage dont la structure ressemble à celle d’un cerveau humain. Les réseaux neuronaux peuvent apprendre diverses caractéristiques à partir de données d’entraînement et, par conséquent, peuvent modéliser des situations extrêmement complexes dans le monde réel et dans les jeux. Contrairement aux approches classiques de l’IA, les NN permettent de surmonter certaines faiblesses dans la conception des agents de jeu. En outre, les NN sont auto-adaptatifs et s’adaptent facilement à l’évolution des paramètres du jeu en temps réel.

Les utilisateurs ont la possibilité d’ajouter ou de modifier des données dans un projet qui contient des nn-grammes provenant d’autres projets. Nous décomposons, analysons et extrayons les informations pour vous. Les deux méthodes de formation des agents de jeu peuvent être utilisées en fonction du type d’agent de jeu basé sur les NN que vous essayez de développer.

Les agents d’intelligence artificielle (IA) dans les jeux de stratégie peuvent rapidement modifier leurs stratégies de jeu pour suivre les joueurs humains ou d’autres PNJ ayant la capacité d’apprendre et de s’adapter. Ils peuvent également s’assurer que le jeu reste difficile même après une longue période de jeu en apprenant et en s’adaptant.

Le NN profond (apprentissage profond) gagne actuellement du terrain en tant qu’outil de conception d’agents de jeu. L’apprentissage profond dans les jeux utilise plusieurs couches de réseaux neuronaux pour “extraire les caractéristiques des données d’entrée” en les décomposant progressivement. Lorsqu’il s’agit de contrôler un ou plusieurs agents de jeu, l’approche en couches du réseau neuronal profond et sa complexité architecturale accrue lui permettent d’obtenir des résultats supérieurs à ceux des approches précédentes. Selon le scénario, il peut s’agir de PNJ ou de l’environnement de jeu lui-même.

Algorithmes génétiques

Un algorithme génétique est une approche plus sophistiquée, connue sous le nom d’heuristique, basée sur l’idée de l’évolution naturelle. L’algorithme génétique imite la sélection naturelle en choisissant les individus les plus forts pour produire la progéniture de la génération suivante.

Les AG sont largement utilisés à des fins d’optimisation. Comparés à d’autres méthodes d’optimisation, les AG produisent des résultats exceptionnels pour les optimisations multicritères. Dans le passé, les AG ont été utilisés dans des jeux de société qui faisaient appel à diverses stratégies de recherche pour trouver les meilleurs mouvements. L’adaptation du comportement des PNJ à l’aide d’applications modernes des AG les aide à se défendre contre les tactiques fortes mais prévisibles que les joueurs humains peuvent utiliser. Les agents d’IA de jeu sont conçus pour être plus réalistes, mais ils présentent aussi des inconvénients. Les AG rendent l’expérience de jeu plus réelle en empêchant les joueurs humains ou d’autres agents d’IA de découvrir des failles et de gagner le jeu par des étapes sans fin qui mènent toujours au succès. L’extension de la jouabilité est la conséquence ultime des AG.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement (AR) est une forme d’apprentissage automatique qui implique un apprentissage par essais et erreurs. Au cours de la formation, le modèle peut jouer des événements et apprendre s’ils ont réussi ou échoué.

Dans des environnements dynamiques et incertains, l’apprentissage par renforcement est avantageux. L’apprentissage par renforcement est utilisé dans les jeux vidéo depuis un certain temps déjà. Par conséquent, les domaines de l’industrie du jeu pour tester les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont nombreux. Dans le même temps, certains des meilleurs joueurs informatiques au monde utilisent l’apprentissage par renforcement (AlphaGo). D’un autre côté, les algorithmes d’apprentissage par renforcement ne sont pas assez puissants pour les jeux de haut niveau.

Jeux qui intègrent l’IA de manière innovante :

Les concepteurs de jeux aiment rendre l’intelligence artificielle de leurs jeux simple à gérer. Seuls quelques développeurs de jeux choisissent la voie difficile et tentent d’étonner leurs fans en programmant des comportements qui vont au-delà de l’esquive, de la fuite et du feu.
Bien sûr, chaque joueur a ses jeux préférés, mais ces titres sont universellement reconnus pour apporter quelque chose de nouveau dans le domaine de l’intelligence artificielle. Chaque scénario présente ses propres circonstances et illustre jusqu’où l’on peut aller dans le potentiel de la psychologie des machines.

Voici quelques-uns des meilleurs jeux où l’intelligence artificielle est utilisé :

• F.E.A.R.
• The Last of Us
• Tom Clancy’s Splinter Cell : Blacklist
• XCOM : Enemy Unknown
• Halo : Combat Evolved
• Minecraft
• Rocket League
• Stockfish
• Google Quick Draw
• FIFA
• Red Dead Redemption 2
• Half-Life
• Grand Theft Auto 5
• La Terre du Milieu : L’Ombre du Mordor
• Forêt Noire
• AlphaGo Zero

Lorsqu’il s’agit de programmer l’IA, les différents genres de jeux utilisent des algorithmes variés. Les jeux FPS, par exemple, utilisent une structure en couches dans leur système d’intelligence artificielle. En revanche, les jeux RTS comportent de nombreux modules, tels que la recherche efficace de chemins, la structuration économique, l’analyse de la carte du jeu, etc.

Commençons, voulez-vous ?

F.E.A.R.

Il est dommage que peu de gens parlent du fantastique jeu de tir à la première personne F.E.A.R., qui offrait une excellente jouabilité et des affrontements difficiles, sans parler de son intelligence artificielle exceptionnelle. GOAP, la technologie d’IA utilisée dans F.E.A.R., est le premier jeu à utiliser Goal Oriented Action Planning (GOAP). Cette technologie a permis aux adversaires de réaliser des actions très humaines, ce qui a donné lieu à des fusillades exceptionnellement mémorables et divertissantes.

The Last of Us

The Last of Us a une base de fans dévoués depuis sa sortie en 2013 par Sony Interactive Entertainment. Le jeu est un thriller de survie au maximum.

Il comprend des points de vue à la troisième personne, des récits de peste et une paire énigmatique en Joel et Ellie. L’IA n’est pas utilisée avec parcimonie dans ce jeu de survie. Chaque personnage possède des caractéristiques distinctes et ses réactions varient en fonction de vos décisions (celles du joueur). Le jeu contient une histoire complexe, dont vous êtes libre de choisir l’orientation.

Lorsqu’ils sont attaqués, les personnages non jouables peuvent vous demander de l’aide ou tendre des embuscades dans vos angles morts. Vous aurez l’impression de vivre une véritable bataille, même si vos coéquipiers n’ont plus de munitions. Les personnages feront preuve de conscience de soi et d’indépendance d’esprit, comme dans la vie réelle. Même si vous ne la contrôlez pas, Ellie a l’initiative d’abattre ses ennemis. Elle peut indiquer la position de l’ennemi et utiliser des objets comme barrières.

Les meilleurs jeux à intelligence artificielle ne se contentent pas de construire une narration, ils assistent également les joueurs. Vous devriez vous plonger dans la frénésie de The Last Of Us si ce n’est pas déjà fait.

Tom Clancy’s Splinter Cell : Blacklist

Les objectifs de toutes les missions de Blacklist sont essentiellement les mêmes : éviter la sécurité. Vous avez raison, c’est un jeu furtif difficile. L’IA des gardes est tout à fait exceptionnelle ici, et l’IA dans la série Splinter Cell a toujours été intéressante.

Cela me rappelle un jeu d’échecs, et l’IA adore les échecs. Vous entrez dans une zone, découvrez tous les gardes, trouvez une stratégie d’évasion et continuez à accomplir la mission. Mais ce n’est pas aussi simple qu’il y paraît. Les gardes sont entraînés à détecter et à réagir aux moindres changements, qu’ils soient visuels ou sonores.

XCOM : Enemy Unknown

Le succès du reboot de XCOM en 2012 est dû à son intelligence artificielle. Alex Cheng, qui a créé cette IA, a pensé qu’il serait amusant qu’elle soit non seulement différente mais aussi divertissante.

L’invention de l’utilité est due aux progrès de la technologie, qui ont permis de créer “un système qui attribue une valeur quantitative à toutes les activités imaginables”.

Et c’est ce qui fait la renommée de XCOM : sa méthode de mouvement restreinte qui oblige l’IA à calculer l’action la plus efficace pour chacun de ses tours. Elle prend en compte différents facteurs, tels que la proximité de l’objectif le plus proche, la présence d’aliens hostiles, le nombre d’ennemis, leur comportement, etc.

Cette méthode d’IA est vraiment révolutionnaire et les développeurs de jeux en herbe devraient l’envisager.

Halo : Combat Evolved

La série Halo est une autre franchise remarquable pour son intelligence artificielle stupéfiante. L’une des principales raisons pour lesquelles les Covenant et les Flood sont devenus des adversaires mémorables dans la série Halo est cette caractéristique.

Le premier jeu de la série, Combat Evolved, a marqué une étape importante dans l’IA des jeux vidéo. Les Grunts, Brutes et autres adversaires de ce type ont des tactiques distinctes qu’ils utilisent au fil du temps et qui sont propres à la franchise dans son ensemble. Halo : Reach est également un bon exemple de l’utilisation de l’IA dans les jeux.

Minecraft

Depuis 2012, Minecraft est un jeu très populaire. De nombreux joueurs apprécient ses qualités de bac à sable, car il n’y a pas d’objectifs fixes. Il est possible d’en faire une expérience amusante ou stressante en fonction de la façon dont vous souhaitez créer votre royaume Minecraft.

Cependant, si vous recherchez un défi difficile, Minecraft dispose de plusieurs modes accessibles. Le mode aventure et le mode spectateur sont populaires parmi les fans. Mais en général, ce jeu est sans fin. C’est comme un jeu de Lego en ligne dans lequel vous construisez continuellement.

Le jeu s’adapte au style de jeu de chaque joueur grâce à l’IA. Les joueurs créent un monde plus distinctif à chaque nouvelle création. Ce type de jeux à IA permet de conserver les mondes des joueurs tout en les rendant uniques.

Rocket League

Ce jeu offre la dynamique football et voitures que les joueurs ne savaient pas qu’ils voulaient.

Rocket League est un jeu en ligne populaire au concept simple : jouer au football tout en conduisant. Les joueurs utilisent leurs véhicules propulsés par des fusées pour frapper et passer le ballon.

L’IA de ce jeu est assez discrète. Elle est particulièrement évidente dans les tactiques de balle, surtout au début du jeu. Ce jeu ne se limite pas à l’IA, il sait aussi l’utiliser à bon escient.

Stockfish

Le jeu d’échecs Stockfish est disponible sur l’internet. Comme il s’agit d’un logiciel libre, il est fréquemment audité et mis à jour, à l’instar des applications de messagerie cryptées. Son système est amélioré et rendu plus difficile tous les quelques mois.

Dans ce jeu, vous affrontez une IA dans une partie d’échecs. Il s’agit de l’un des systèmes d’intelligence artificielle les plus complexes à vaincre, et très peu de personnes y sont parvenues.

Google Quick Draw

Il n’est pas nécessaire que les jeux vidéo soient sur-stylisés et magnifiques pour être amusants et intrigants. Google Quick Draw en est un bon exemple.

Google Quick Draw est un jeu de pictionnary avec intelligence artificielle créé par un technologue créatif, Jonas Jongejan. Dans ce jeu, vous devez dessiner ce que l’ordinateur suggère en réponse à une question.

Ce jeu utilise l’intelligence artificielle pour identifier vos gribouillis. Chaque trait et chaque ligne s’ajoutent à ce que la machine sait des choses, des personnes et des lieux. “Quick, Draw ! est un jeu gratuit et divertissant auquel vous pouvez jouer dès maintenant en effectuant une simple recherche sur Google. Si vous vous intéressez à l’apprentissage automatique, c’est aussi un bon point de départ.

FIFA

En raison de sa longue histoire dans l’industrie du jeu, la FIFA a démontré son autorité. La plupart des joueurs ont déjà joué à FIFA à un moment ou à un autre de leur vie. Cela permet d’éviter que les jeux ne s’essoufflent avec le temps.

Les dernières versions de FIFA utilisent un nouveau système basé sur l’intelligence artificielle, connu sous le nom de “connaissance du football”. L’IA veille à ce que les ballons se comportent selon des lois scientifiques, comme elle le fait lorsqu’elle crée des mondes. Les dribbleurs auront plus de temps et d’espace sur le terrain, ce qui leur permettra d’améliorer leurs compétences.

D’un autre côté, la stratégie de l’IA peut également être détectée par vos coéquipiers, ce qui simplifie (ou complique, selon la façon dont vous jouez) la gestion du jeu.

Red Dead Redemption 2

Dans Red Dead Redemption 2, les personnages non jouables sont contrôlés par une intelligence artificielle. La technologie d’apprentissage automatique permet à chaque personne de prendre vie. Les réactions sont presque réelles, et chaque action est une réaction à vos décisions. Vos choix vestimentaires peuvent susciter quelques remarques désobligeantes, et vos armes peuvent blesser involontairement le plus petit des animaux.

Il s’agit là d’éléments mineurs du jeu, mais qui, mis bout à bout, offrent des expériences de jeu plus attrayantes grâce aux technologies de l’IA.

Half-Life

Half-Life, sorti en 1998, est l’un des jeux vidéo les plus innovants jamais créés. Ce jeu a fait connaître Half-Life au grand public et a démontré l’importance de l’intelligence artificielle dans un jeu vidéo.

Les Marines sont, sans aucun doute, l’un des aspects les plus époustouflants de Half-Life. La façon dont ces troupes tentaient de se faufiler et de tromper le joueur est encore fascinante aujourd’hui.

Grand Theft Auto 5

Grand Theft Auto 5 est un autre exemple de jeu Rockstar qui a fait des progrès significatifs en termes d’intelligence artificielle. C’est l’un des jeux les plus importants pour démontrer à quel point un jeu vidéo peut être brillant lorsque l’intelligence artificielle est presque parfaite.

Les piétons sont plus sophistiqués que jamais, réagissant de toutes sortes de façons inventives aux actions du joueur, surtout si elles ont un impact immédiat !

La Terre du Milieu : L’Ombre du Mordor

Le potentiel illimité du système Nemesis ne doit pas être négligé lorsqu’il s’agit de parler de l’intelligence artificielle dans les jeux vidéo. Le système Nemesis est, sans aucun doute, l’un des éléments les plus importants qui font que Shadow of Mordor se démarque autant.

C’est le premier jeu dont on parle encore avec tendresse aujourd’hui, même si L’Ombre de la guerre l’a développé. Le système Nemesis reste un concept très attrayant et les joueurs sont impatients de voir ce que d’autres jeux en feront.

Darkforest

Facebook expérimente déjà l’intelligence artificielle dans divers produits, notamment les lunettes AR de Facebook. Cette fois, Facebook utilise l’IA dans ses jeux. Dans Darkforest, qui a été développé par Facebook à l’aide de l’IA, les joueurs s’engagent dans un jeu de Go intense qui nécessite des mouvements presque illimités. C’est un canal idéal pour que l’IA prenne la place des humains en tant que rivaux. Darkforest (ou Darkfores2), par exemple, combine des réseaux neuronaux et des approches basées sur la recherche pour planifier le meilleur coup suivant. Il prédit votre prochain mouvement et émet des jugements basés sur ces hypothèses.

Les joueurs considèrent souvent Darkforest comme un défi majeur pour l’IA. Lorsque l’on joue au Go, il y a beaucoup d’éléments à prendre en compte. Il y a une probabilité, des statistiques et de bonnes vieilles stratégies à prendre en compte. Ces variables sont évaluées par l’apprentissage automatique et jouées avec lui. Il s’agit du conflit le plus difficile entre l’IA et l’homme à ce jour.

Vous pouvez utiliser votre application Facebook pour jouer à Darkforest.

AlphaGo Zero

Le go est un jeu d’IA à la demande. Les techniques de base du jeu de Go permettent à l’IA et à l’homme de jouer sur un pied d’égalité, car il s’agit d’un jeu chinois qui consiste à piéger les pierres de l’adversaire. Une partie de Go se termine lorsque tous les coups possibles ont été joués, un peu comme aux échecs. Le vainqueur est le joueur qui a capturé le plus de pierres après que les deux joueurs ont terminé leurs mouvements.

AlphaGo Zero, comme Darkforest, utilise des algorithmes d’arbres de recherche avancés pour prévoir les actions. Plus précisément, il utilise des approches de type “arbre de recherche avancé”. En d’autres termes, il utilise un réseau pour choisir les prochains mouvements et un autre pour prédire le vainqueur de la partie. Après chaque partie, vos adversaires IA s’amélioreront grâce à l’apprentissage de l’IA. De plus, elle ne se lasse pas de jouer, ce qui constitue son avantage par rapport aux humains. L’intelligence artificielle d’AlphaGo a déjà battu les maîtres mondiaux du jeu de Go. Les challengers suivants devraient se mettre au diapason sans tarder.

4 exemples de lutte entre l’homme et l’IA

Nous avons peut-être du mal à l’accepter, mais à l’avenir, l’intelligence artificielle (IA) prendra le pas sur l’espèce humaine dans de nombreux domaines. En réalité, certains experts prédisent que l’IA aura détruit environ 50 % des emplois dans le monde d’ici la fin du siècle.

La comptabilité, les ressources humaines, la gestion et même les auteurs comme moi disparaîtront à l’avenir grâce à l’intelligence artificielle.

C’est déjà le cas. Dans les jeux les plus stratégiques et les plus compliqués, comme le jeu de Go et le jeu d’échecs, qui ont été utilisés pour mesurer l’intelligence ou les niveaux de QI, l’IA bat actuellement l’homme.

Néanmoins, l’IA a commencé à battre l’homme à son propre jeu. Voici quatre exemples où l’intelligence artificielle ou les ordinateurs ont battu certains des esprits les plus brillants du monde.

Échecs : Deep Blue d’IBM contre Garry Kasparov

En 1996, lorsque Garry Kasparov a affronté Deep Blue d’IBM dans une série au meilleur des 13 manches pour le titre de champion du monde d’échecs, il était largement considéré comme le plus grand joueur d’échecs de tous les temps. Même si Kasparov a remporté la série avec un score de 4-2, ce qui est remarquable, c’est que l’ordinateur l’a battu deux fois. Après avoir remporté la série, Kasparov a déclaré : “Je pouvais sentir – je pouvais sentir – un nouveau type d’intelligence à travers la table”. Une version modifiée de l’IA, appelée “Deeper Blue”, a battu Kasparov en le forçant à abandonner lors de la sixième partie l’année suivante.

Go : AlphaGO de DeepMind contre les cinq meilleurs joueurs du monde

Le Go est un jeu inventé il y a des milliers d’années en Chine et qui a évolué pour devenir l’un des jeux les plus complexes et les plus sophistiqués au monde. La communauté du jeu de go a été dévastée lorsque AlphaGo de DeepMind a battu Lee Sedol en quatre matchs sur cinq. En battant les quatre meilleurs joueurs de la planète, AlphaGo a démontré à tous que l’IA est supérieure à l’homme dans ce jeu.

Backgammon : BKG 9.8 vs Luigi Villa

La première fois qu’un ordinateur a affronté un champion du monde, c’était en 1979, lorsque le programme BKG 9.8 de Hans J. Berliner a battu le champion du monde de l’époque, Tim Luigi Villa, par une marge substantielle de 7-1.

Poker : Libratus contre quatre joueurs de haut niveau

En 2017, une IA surnommée “Libratus” a réussi à vaincre quatre joueurs de poker professionnels en même temps dans une partie de poker Texas Hold’Em sans limite. Le poker est un jeu hautement psychologique dans lequel il faut interpréter son adversaire. Une IA ne peut pas déterminer si quelqu’un bluffe ou non. Pourtant, deux informaticiens de Carnegie Mellon ont réussi à battre tout le monde grâce à une IA qu’ils ont créée.

Alors, est-il vrai que l’intelligence artificielle est meilleure que l’intelligence humaine ? Voyez par vous-même et découvrez-le.

L’avenir des jeux d’intelligence artificielle

Avec de nouvelles possibilités telles que l’évolution, l’apprentissage et l’adaptation autonomes des personnages, l’influence de l’IA dans l’industrie du jeu devrait encore s’étendre. L’objectif est de créer des jeux avec des agents qui évoluent au fil du temps plutôt que de rester figés. Il sera plus difficile pour les joueurs d’anticiper les comportements des futurs PNJ qui pourraient se développer au cours du jeu, et la capacité d’évolution ajoutera une couche de stratégie au jeu. Les jeux pilotés par l’IA deviendront de plus en plus sophistiqués et difficiles à prévoir pour les joueurs au fil du temps. Par conséquent, la durée de vie des jeux vidéo sera considérablement prolongée. Les opportunités créées par les techniques d’IA qui permettent ces choses deviendront également plus complexes.

Il est important de noter que les modèles d’IA auront besoin d’une quantité importante de données de formation pour fonctionner correctement, en plus des données clients réelles. À l’heure actuelle, les données de formation sont rares dans le monde entier. Toutefois, à mesure que les organisations reconnaissent l’importance de l’intelligence artificielle et des données, cette contrainte diminuera.

L’objectif ultime de l’IA dans les jeux est de proposer des histoires, des décors et des niveaux illimités, ainsi que des personnages réalistes et personnalisables. Quelles sont vos attentes à l’égard des prochains jeux utilisant l’IA ? Si vous attendez l’un d’entre eux avec impatience, n’hésitez pas à nous le faire savoir.