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Utiliser Pac-Man pour décortiquer l’intelligence artificielle

Les fantômes de «Pac-Man».

Le jeu vidéo Pac-Man des années 80

Photo : Getty Images / ilbusca

Radio-Canada

L'intelligence artificielle peut résoudre bien des problèmes, mais on ne sait pas toujours comment elle s'y prend. Des chercheurs se sont tournés vers des jeux vidéo des années 80 pour mieux comprendre son fonctionnement.

Un texte de Renaud Manuguerra-Gagné 

À première vue, créer une intelligence artificielle jouant à Pac-Man ne sert pas à grand-chose, sauf si on veut battre le score particulièrement élevé d’un rival. Toutefois, pour des chercheurs américains (Nouvelle fenêtre), cela pourrait permettre de comprendre comment ces systèmes solutionnent des problèmes.

Les intelligences artificielles changent de plus en plus le monde dans lequel on vit. Elles se trouvent dans nos objets de consommation, dans le domaine de la santé, dans les satellites, et même sur les réseaux sociaux.

Pourtant, malgré toutes les possibilités qu’elles nous offrent, la majorité d’entre elles présentent un point faible : on ne sait pas comment elles prennent leurs décisions.

On dit que ce sont des boîtes noires; l’information entre d’un côté, une réponse sort de l’autre, mais le raisonnement entre les deux est tellement complexe qu’on ne sait pas exactement ce qui s’y passe. On sait seulement que ça marche.

Il n'est pas toujours nécessaire de comprendre toutes les étapes, mais lorsqu’il y a des vies humaines en jeu, le fait de savoir que cela fonctionne n’est pas suffisant; il faut connaître le raisonnement qui se produit et savoir quoi corriger avant qu’un problème ne survienne.

L'avenir affronte le passé

Afin de déterminer quelles informations sont importantes pour les calculs dans ces boîtes noires, les chercheurs avaient besoin d’une intelligence artificielle effectuant une tâche simple.

Ils se sont donc tournés vers des jeux vidéo des années 80 de la compagnie Atari. Ces derniers incluent Pac-Man, mais aussi Space Invaders ou Pong.

Pour comprendre comment ces intelligences artificielles « jouent », les chercheurs leur ont d’abord appris les commandes des jeux et les ont ensuite laissées aller, avec comme objectif d’obtenir le meilleur score possible.

Au départ, les algorithmes contrôlaient les jeux de façon assez aléatoire, mais, tranquillement, les mouvements menant à de meilleurs scores ont été renforcés et ceux qui faisaient perdre étaient éliminés. Ce type d'apprentissage automatique s’appelle l’apprentissage par renforcement et, après des milliers de parties, ces intelligences artificielles sont devenues meilleures à ces jeux que les humains les plus efficaces.

Toutefois, là encore, on ne sait pas ce que ces systèmes utilisent comme guide pour atteindre les meilleurs scores. Ils voient l’univers à travers des « 0 » et des « 1 », et prennent rarement une décision en utilisant les mêmes paramètres, ou la même logique, qu’un être humain.

Pour comprendre leurs stratégies, les chercheurs ont bloqué certaines régions de l’écran de jeu pour empêcher l'algorithme de voir ce qui s’y passait. Si la région bloquée ne changeait rien à sa performance, l’information qui s’y trouvait devait lui être inutile. S’il se mettait à faire des erreurs, c’est qu’il s’agissait de régions importantes.

Avec ces données, ils ont créé une carte de saillance, une carte indiquant quelles sont les régions importantes, essentielles ou inutiles au bon fonctionnement de leur système.

Les personnages du jeu à l'écran.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

«Space Invaders», un jeu vidéo des années 80

Photo : Getty Images / ilbusca

Pour Space Invaders, par exemple, les chercheurs ont conclu que l’intelligence artificielle pouvait reconnaître et cibler chaque vaisseau, un à la fois. Elle ne visait pas des colonnes ou ne tirait pas simplement dans la masse.

Ils ont aussi pu expliquer pourquoi leur système était mauvais au jeu Pac-Man. Ici, l’algorithme ne se concentrait que sur les pastilles à récupérer et ignorait Pac-Man et les fantômes qui essayaient de le manger.

Savoir comment une intelligence artificielle joue à un jeu vidéo n'est peut-être pas important en soi, mais cette simple observation pourrait servir à bâtir un modèle utile pour évaluer des tâches plus complexes, comme suivre les points de repère guidant une voiture autonome.

Elle pourra aussi aider à trouver les sources d’un problème lorsqu’une intelligence artificielle commet des erreurs et ainsi les corriger.

Science