Deepmind ne se contentera pas de jouer brillamment au Go : les développeurs du programme sont en train d’explorer de nouvelles possibilités grâce à sa méthode d’apprentissage par renforcement. L’idée des concepteurs consiste à enseigner au programme à “lire” les cartes de Hearthstone ou Magic. Avec une base de données suffisante, celui-ci serait alors capable de transformer les informations de nouvelles cartes en code de manière autonome.
Cette méthode, appelée Latent Prediction Network, permet au programme de déduire les effets d’une carte à partir de celles qu’il connaît déjà. Si cela se montre plus efficace que les formes d’apprentissage habituels, il reste encore du chemin à faire. Dans l’exemple ci-dessous, le Madder Bomber a été correctement analysé et transcrit en code car le programme l’a associé avec le Mad Bomber, une carte aux effets similaires dont seules les valeurs chiffrées diffèrent.
La carte Preparation a en revanche été mal transcrite : le programme s’est basé sur les autres cartes qu’il considérait semblable et en a fait un boost d’attaque (+3 à une créature) au lieu de son véritable effet.
Il n’est donc pour le moment pas encore question de faire jouer le programme, mais bien de lui apprendre à lire les cartes. Outre son efficacité, cette méthode d’apprentissage par comparaison pourrait plus tard être associée avec le calcul des enchaînements d’effets qui permettrait de systématiquement tirer le meilleur parti de sa main (d’autant que l’IA connaîtrait exactement les cartes lui restant à piocher et les probabilités de tirer une carte donnée).
Il s’agit toutefois d’un tout autre champ de compétences, auquel il faudrait encore ajouter la prise en compte du jeu adverse. En extrapolant, on peut imaginer un futur adversaire informatique capable de déduire la composition de votre deck avec une exactitude croissante au fur et à mesure de la partie, ou bien d’apprendre à jouer contre un deck composé de cartes lui étant inconnues. Le terme d’intelligence artificielle ne sera peut-être plus galvaudé très longtemps !
Si le sujet vous intéresse, il est possible de trouver ici l’explication de la démarche des ingénieurs de Deepmind.
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